JP6824494B1 - 異常診断装置、電力変換装置および異常診断方法 - Google Patents
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Abstract
異常診断装置（３０）は、電力変換装置（１００）のパルス幅変調制御により駆動される電動機（２）に流れる電流を検出して周波数解析し、解析結果から得られる、変調波の少なくとも１つの側帯波成分のスペクトルピークに基づいて、判定部（３４）が電動機（２）の異常を判定する。異常診断装置（３０）は、電流内のノイズ周波数（ｆｎα）を予め設定する周波数設定部（３３）を備え、判定部（３４）は、側帯波成分の周波数と、設定されたノイズ周波数（ｆｎα）とに基づいて、側帯波成分のスペクトルピークにおけるノイズ干渉の有無を推定して異常判定する。
Description
本願は、電動機の異常を診断する異常診断装置、該異常診断装置を備えて電動機を駆動する電力変換装置、および電動機の異常診断方法に関するものである。
電動機の異常を運転中に診断するため、例えば、特許文献１記載の従来の手法では、電動機に流れる電流について周波数解析を行い、電源周波数成分の側帯波として現れる周波数成分から異常を診断する。そして、電動機に流れる電流において、同一位相となっている２つの周期の波形同士を減算する事でノイズ成分を相殺して、回転子の異常の際に現れる脈動成分を抽出して異常診断を行う。
また、特許文献２記載の従来の手法では、インバータのＰＷＭ（パルス幅変調）制御により誘導電動機を駆動する場合であり、振動のスペクトルに発生しているノイズ成分を除去し、ノイズ成分を除去したスペクトルを逆フーリエ変換し、誘導電動機で採取された振動加速度波形をノイズ成分が除去された形で求める。
特許文献１記載の従来の異常診断では、電動機に流れる電流において、周期毎に同一位相で同じ大きさのノイズ成分のみ相殺できる。しかしながら、電動機の駆動条件あるいは異常の状態によりノイズ成分は様々で、低減できないノイズ成分が残存し、異常診断の為の周波数成分を信頼性良く抽出するのは困難であった。
特許文献２記載の従来の異常診断では、搬送波周波数に起因する加速度成分であるノイズ信号を回避するもので、それ以外のノイズ成分、特に低周波数領域のノイズ成分が残存し、信頼性良く異常診断するのは困難であった。
本願は、上記のような課題を解決するための技術を開示するものであり、電力変換装置のパルス幅変調制御により駆動される電動機の異常を、低周波数領域を含むノイズの影響を防止して信頼性良く診断する異常診断装置を提供することを目的とする。
また、このような異常診断装置を備えて、電動機の異常を信頼性良く診断して電動機を駆動する電力変換装置を提供する事を目的とする。
さらに、電力変換装置のパルス幅変調制御により駆動される電動機の異常を、低周波数領域を含むノイズの影響を防止して信頼性良く診断する異常診断方法を提供する事を目的とする。
また、このような異常診断装置を備えて、電動機の異常を信頼性良く診断して電動機を駆動する電力変換装置を提供する事を目的とする。
さらに、電力変換装置のパルス幅変調制御により駆動される電動機の異常を、低周波数領域を含むノイズの影響を防止して信頼性良く診断する異常診断方法を提供する事を目的とする。
本願に開示される異常診断装置は、電力変換装置のパルス幅変調制御により駆動される電動機の異常を診断する。該異常診断装置は、前記電動機に流れる電流を検出する検出部と、前記検出部にて検出された前記電流を周波数解析して解析結果を出力する解析部と、前記解析結果から得られる、変調波の少なくとも１つの側帯波成分のスペクトルピークに基づいて前記電動機の異常を判定する判定部と、前記電流内のノイズ周波数を予め設定する周波数設定部と、を備える。そして、前記周波数設定部は、前記パルス幅変調制御に用いられる３つの周波数である変調波周波数、搬送波周波数、および前記変調波をサンプリングするサンプリング周波数の内、前記変調波周波数を含む２以上の周波数の最大公約数を演算し、該最大公約数およびその整数倍を前記ノイズ周波数として設定し、前記判定部は、前記側帯波成分の周波数と、設定された前記ノイズ周波数とに基づいて、前記側帯波成分の前記スペクトルピークにおけるノイズ干渉の有無を推定し、前記電動機の異常を判定する。
また本願に開示される異常診断装置は、電力変換装置のパルス幅変調制御により駆動される電動機の異常を診断する。該異常診断装置は、前記電動機に流れる電流を検出する検出部と、前記検出部にて検出された前記電流を周波数解析して解析結果を出力する解析部と、前記解析結果から得られる、変調波の少なくとも１つの側帯波成分のスペクトルピークに基づいて前記電動機の異常を判定する判定部と、前記電流内のノイズ周波数を予め設定する周波数設定部と、を備える。そして、前記周波数設定部は、前記パルス幅変調制御に用いられる変調波周波数の整数倍から、前記電力変換装置が接続される交流電源の周波数の整数倍だけずれた値の絶対値を前記ノイズ周波数として設定し、前記判定部は、前記側帯波成分の周波数と、設定された前記ノイズ周波数とに基づいて、前記側帯波成分の前記スペクトルピークにおけるノイズ干渉の有無を推定し、前記電動機の異常を判定する。
また本願に開示される異常診断装置は、電力変換装置のパルス幅変調制御により駆動される電動機の異常を診断する。該異常診断装置は、前記電動機に流れる電流を検出する検出部と、前記検出部にて検出された前記電流を周波数解析して解析結果を出力する解析部と、前記解析結果から得られる、変調波の少なくとも１つの側帯波成分のスペクトルピークに基づいて前記電動機の異常を判定する判定部と、前記電流内のノイズ周波数を予め設定する周波数設定部と、を備える。そして、前記周波数設定部は、前記パルス幅変調制御に用いられる変調波周波数の整数倍から、前記電力変換装置が接続される交流電源の周波数の整数倍だけずれた値の絶対値を前記ノイズ周波数として設定し、前記判定部は、前記側帯波成分の周波数と、設定された前記ノイズ周波数とに基づいて、前記側帯波成分の前記スペクトルピークにおけるノイズ干渉の有無を推定し、前記電動機の異常を判定する。
また、本願に開示される電力変換装置は、直流電力を交流電力に変換して前記電動機に電力供給する電力変換部と、前記電力変換部を前記パルス幅変調制御により出力制御する制御装置とを備え、前記制御装置は、前記異常診断装置を備えて、前記電動機の異常を診断する。
また、本願に開示される異常診断方法は、電力変換装置のパルス幅変調制御により駆動される電動機の異常を診断する方法であって、前記パルス幅変調制御に用いられる３つの周波数である変調波周波数、搬送波周波数、および前記変調波をサンプリングするサンプリング周波数の内、前記変調波周波数を含む２以上の周波数の最大公約数を演算し、該最大公約数の整数倍である周波数をノイズ周波数として設定する第１ステップと、前記電動機に流れる電流を検出して周波数解析する第２ステップと、前記第２ステップでの解析結果から得られる変調波の側帯波成分のスペクトルピークに基づいて前記電動機の異常を判定する第３ステップとを備える。そして、前記第３ステップにおいて、前記側帯波成分の周波数と、前記第１ステップにて設定された前記ノイズ周波数とに基づいて、前記側帯波成分の前記スペクトルピークにおけるノイズ干渉の有無を推定する。
また、本願に開示される異常診断方法は、電力変換装置のパルス幅変調制御により駆動される電動機の異常を診断する方法であって、前記パルス幅変調制御に用いられる変調波周波数から、前記電力変換装置が接続される交流電源の周波数の整数倍だけずれた周波数をノイズ周波数として設定する第１ステップと、前記電動機に流れる電流を検出して周波数解析する第２ステップと、前記第２ステップでの解析結果から得られる変調波の側帯波成分のスペクトルピークに基づいて前記電動機の異常を判定する第３ステップとを備える。そして、前記第３ステップにおいて、前記側帯波成分の周波数と、前記第１ステップにて設定された前記ノイズ周波数とに基づいて、前記側帯波成分の前記スペクトルピークにおけるノイズ干渉の有無を推定する。
本願に開示される異常診断装置によれば、電力変換装置のパルス幅変調制御により駆動される電動機の異常を、低周波数領域を含むノイズの影響を防止して信頼性良く診断する事が可能になる。
また、本願に開示される電力変換装置によれば、該電力変換装置のパルス幅変調制御により駆動される電動機の異常を、低周波数領域を含むノイズの影響を防止して信頼性良く診断する事が可能になる。
また、本願に開示される異常診断方法によれば、電力変換装置のパルス幅変調制御により駆動される電動機の異常を、低周波数領域を含むノイズの影響を防止して信頼性良く診断する事が可能になる。
実施の形態１．
図１は実施の形態１による電力変換装置および異常診断装置の構成を示す図である。
図１に示すように、電力変換装置１００は、例えば商用電源から成る交流電源１と電動機２との間に接続されて、電動機２を駆動制御する。電力変換装置１００は、電力変換部１０と、電力変換部１０を出力制御する制御装置２０とを備える。
また、電力変換部１０から電動機２に流れる電流ｉは、電流センサ３により検出され、異常診断装置３０は、電流ｉに基づいて電動機２の異常を診断する。なお、電流センサ３は、電力変換装置１００に内蔵されるものでも、また外付けでも良く、数および位置についても図示したものに限るものではない。
図１は実施の形態１による電力変換装置および異常診断装置の構成を示す図である。
図１に示すように、電力変換装置１００は、例えば商用電源から成る交流電源１と電動機２との間に接続されて、電動機２を駆動制御する。電力変換装置１００は、電力変換部１０と、電力変換部１０を出力制御する制御装置２０とを備える。
また、電力変換部１０から電動機２に流れる電流ｉは、電流センサ３により検出され、異常診断装置３０は、電流ｉに基づいて電動機２の異常を診断する。なお、電流センサ３は、電力変換装置１００に内蔵されるものでも、また外付けでも良く、数および位置についても図示したものに限るものではない。
電力変換部１０は、コンバータ部１０Ａとインバータ部１０Ｂと平滑コンデンサ１０Ｃとを備え、これらは直流母線を介して接続される。コンバータ部１０Ａは、交流電源１からの交流電力を直流電力に変換して平滑コンデンサ１０Ｃに出力し、インバータ部１０Ｂは、平滑コンデンサ１０Ｃの直流電力を交流電力に変換して電動機２に電力供給する。
この場合、交流電源１、電動機２および電力変換装置１００は、三相構成のものを示すが、これに限るものではない。
この場合、交流電源１、電動機２および電力変換装置１００は、三相構成のものを示すが、これに限るものではない。
コンバータ部１０Ａは、６個のダイオードＤａを備えた三相ブリッジ回路にて構成され、各相の入出力線が交流電源１に接続される。インバータ部１０Ｂは、それぞれダイオードＤｂが逆並列接続された６個のスイッチング素子Ｑを備えた三相ブリッジ回路にて構成され、各相の入出力線が電動機２に接続される。スイッチング素子Ｑは、例えば、ＩＧＢＴ（Ｉｎｓｕｌａｔｅｄ Ｇａｔｅ Ｂｉｐｏｌａｒ Ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ）あるいはＭＯＳＦＥＴ（ｍｅｔａｌ−ｏｘｉｄｅ−ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ ｆｉｅｌｄ ｅｆｆｅｃｔ ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ）などを用いる。
交流電源１からの交流電力は、コンバータ部１０Ａにより整流されて直流電力に変換され平滑コンデンサ１０Ｃに出力される。制御装置２０は、パルス幅変調制御（ＰＷＭ制御）によりインバータ部１０Ｂの各スイッチング素子Ｑへのゲート信号Ｇを生成して、スイッチング素子Ｑをオンオフ制御することで、電力変換部１０から電動機２に所望の電力を出力する。これにより、電力変換装置１００は電動機２を駆動する。
なお、コンバータ部１０Ａおよびインバータ部１０Ｂの構成は、図示したものに限らない。また、この場合、電力変換部１０は、コンバータ部１０Ａを備えて交流電源１に接続されるものを示したが、直流電力を交流電力に変換して電動機２に電力供給するインバータ部１０Ｂがあれば良く、コンバータ部１０Ａは無くても良い。
なお、コンバータ部１０Ａおよびインバータ部１０Ｂの構成は、図示したものに限らない。また、この場合、電力変換部１０は、コンバータ部１０Ａを備えて交流電源１に接続されるものを示したが、直流電力を交流電力に変換して電動機２に電力供給するインバータ部１０Ｂがあれば良く、コンバータ部１０Ａは無くても良い。
異常診断装置３０は、制御装置２０が電力変換部１０のＰＷＭ制御で用いる変調波（基本波）、搬送波、サンプリングのためのクロック信号（ＣＬＫ）の各周波数である変調波周波数ｆ０、搬送波周波数ｆｃ、サンプリング周波数ｆｓを取得する。そして異常診断装置３０は、電力変換部１０から電動機２に流れる電流ｉについて、周波数解析を行い、電動機２の異常を診断する。
図２は、異常診断装置３０の概略構成を示すブロック図である。図２に示すように、異常診断装置３０は、電動機２に流れる電流ｉを検出する検出部３１と、電流ｉを周波数解析する解析部３２と、電流ｉ内のノイズの周波数（ノイズ周波数ｆｎα）を予め設定する周波数設定部３３と、電動機２の異常を判定する判定部３４とを備える。
検出部３１は、電流センサ３の出力を取得し、電動機２に流れる少なくとも１相の電流ｉにおける電流波形を検出する。解析部３２は、検出された電流ｉに基づいて周波数解析を行い、周波数スペクトル波形を含む解析結果３２ａを導出する。周波数設定部３３は、変調波周波数ｆ０、搬送波周波数ｆｃおよびサンプリング周波数ｆｓを取得し、それらの最大公約数ＧＣＤを演算し、最大公約数ＧＣＤおよびその整数倍をノイズ周波数ｆｎαとして設定する。
検出部３１は、電流センサ３の出力を取得し、電動機２に流れる少なくとも１相の電流ｉにおける電流波形を検出する。解析部３２は、検出された電流ｉに基づいて周波数解析を行い、周波数スペクトル波形を含む解析結果３２ａを導出する。周波数設定部３３は、変調波周波数ｆ０、搬送波周波数ｆｃおよびサンプリング周波数ｆｓを取得し、それらの最大公約数ＧＣＤを演算し、最大公約数ＧＣＤおよびその整数倍をノイズ周波数ｆｎαとして設定する。
判定部３４は、解析部３２による解析結果３２ａから、変調波の側帯波成分のスペクトルピークを取得し、スペクトルピークに基づいて電動機２の異常を判定して判定結果３４ａを出力する。その際、ノイズ周波数ｆｎαに基づいて、変調波の側帯波成分のスペクトルピークにおけるノイズ干渉の有無を推定して、ノイズ干渉有りと推定される側帯波成分は異常判定から除外する。
なお、異常診断装置３０を構成するハードウェアには、周波数解析に用いられる公知の専用装置と、例えば図３に示すプロセッサ５および記憶装置６とを組み合わせて用いることが出来る。
プロセッサ５は記憶装置６から入力された制御プログラムを実行する。記憶装置６は補助記憶装置と揮発性記憶装置とを備える。プロセッサ５には補助記憶装置から揮発性記憶装置を介して制御プログラムが入力される。プロセッサ５は、演算結果等のデータを記憶装置６の揮発性記憶装置に出力し、これらのデータを、必要に応じて揮発性記憶装置を介して補助記憶装置に保存する。
プロセッサ５は記憶装置６から入力された制御プログラムを実行する。記憶装置６は補助記憶装置と揮発性記憶装置とを備える。プロセッサ５には補助記憶装置から揮発性記憶装置を介して制御プログラムが入力される。プロセッサ５は、演算結果等のデータを記憶装置６の揮発性記憶装置に出力し、これらのデータを、必要に応じて揮発性記憶装置を介して補助記憶装置に保存する。
電動機２に異常の兆候があると、電流ｉに、特定の周波数成分である変調波の側帯波成分が増加する。例えば、回転子の動的偏心あるいは異常に伴う振動によって、回転子の回転周波数をｆｒとすると、周波数（ｆ０±ｆｒ）を基本として、｜ｋ１・ｆ０±ｋ２・ｆｒ｜の側帯波成分が増加する。ここで、ｋ１、ｋ２はそれぞれ正の整数である。
また、かご形回転子の導体バーに損傷があると、すべりをｓとしたとき、周波数（（１±２ｓ）・ｆ０）の側帯波成分が増加する。
また、かご形回転子の導体バーに損傷があると、すべりをｓとしたとき、周波数（（１±２ｓ）・ｆ０）の側帯波成分が増加する。
また、軸受けに傷がある場合、傷の場所と軸受けの形状によって決まる特徴的な周波数だけ変調波周波数ｆ０からずれた側帯波成分が増加する。例えば、軸受けの外輪に傷がある場合の特徴的な周波数は、
Ｎ・ｆｒ（１−ｄｃｏｓθ／Ｄ）／２
となる。但し、Ｎ、ｄ、Ｄ、θは、それぞれ軸受け内における、玉の数、玉の径、ピッチ径、接触角である。
なお、以後、単に側帯波あるいは側帯波成分と記載する場合は、変調波の側帯波あるいは変調波の側帯波成分を指す。
Ｎ・ｆｒ（１−ｄｃｏｓθ／Ｄ）／２
となる。但し、Ｎ、ｄ、Ｄ、θは、それぞれ軸受け内における、玉の数、玉の径、ピッチ径、接触角である。
なお、以後、単に側帯波あるいは側帯波成分と記載する場合は、変調波の側帯波あるいは変調波の側帯波成分を指す。
図４は、電動機２に異常がある場合の、異常診断装置３０における電流ｉの周波数スペクトル波形を説明する図である。
図４に示すように、変調波周波数ｆ０のスペクトル４０の両側に複数のスペクトル４１、４２が出現する。この場合、変調波周波数ｆ０の両側に回転周波数ｆｒ分ずれた周波数（ｆ０±ｆｒ）において、変調波の側帯波成分のスペクトル４１が出現し、さらにインバータ部１０Ｂのスイッチング動作に起因するノイズ成分のスペクトル４２が出現する。
図４に示すように、変調波周波数ｆ０のスペクトル４０の両側に複数のスペクトル４１、４２が出現する。この場合、変調波周波数ｆ０の両側に回転周波数ｆｒ分ずれた周波数（ｆ０±ｆｒ）において、変調波の側帯波成分のスペクトル４１が出現し、さらにインバータ部１０Ｂのスイッチング動作に起因するノイズ成分のスペクトル４２が出現する。
図４では、側帯波成分のスペクトル４１とノイズ成分のスペクトル４２とは、近接も重複もせず、異常兆候を示す側帯波成分のスペクトル４１を、ノイズ成分のスペクトル４２とは識別して検出できる。また、条件が変わると、異常兆候を示す側帯波成分のスペクトル４１にノイズ成分のスペクトル４２が近づいて、スペクトルピークにおけるノイズ干渉を起こす事がある（図示省略）。
なお、この場合、上記周波数｜ｋ１・ｆ０±ｋ２・ｆｒ｜における、ｋ１＝ｋ２＝１、の場合のスペクトル４１のみ図示したが、スペクトルピークの小さいものを含めると、通常、ｋ１＝ｋ２＝１、以外の組み合わせによるスペクトル４１も出現する。
なお、この場合、上記周波数｜ｋ１・ｆ０±ｋ２・ｆｒ｜における、ｋ１＝ｋ２＝１、の場合のスペクトル４１のみ図示したが、スペクトルピークの小さいものを含めると、通常、ｋ１＝ｋ２＝１、以外の組み合わせによるスペクトル４１も出現する。
図５は、電力変換装置１００のＰＷＭ制御を説明する波形図である。
図５に示すように、ＰＷＭ制御では、変調波Ｍを搬送波Ｃｒと比較してゲート信号Ｇを生成する。その際、クロック信号（ＣＬＫ）のタイミングにて変調波Ｍをサンプリングして変調波Ｍの値を一時記憶し、搬送波Ｃｒと比較する。
搬送波周波数ｆｃまたはサンプリング周波数ｆｓが、変調波周波数ｆ０の倍数ではない場合、それらの値の最大公約数とその整数倍の周波数にて、インバータ部１０Ｂのスイッチング動作に起因するノイズ成分のスペクトル４２が生じる。
図５に示すように、ＰＷＭ制御では、変調波Ｍを搬送波Ｃｒと比較してゲート信号Ｇを生成する。その際、クロック信号（ＣＬＫ）のタイミングにて変調波Ｍをサンプリングして変調波Ｍの値を一時記憶し、搬送波Ｃｒと比較する。
搬送波周波数ｆｃまたはサンプリング周波数ｆｓが、変調波周波数ｆ０の倍数ではない場合、それらの値の最大公約数とその整数倍の周波数にて、インバータ部１０Ｂのスイッチング動作に起因するノイズ成分のスペクトル４２が生じる。
従って、搬送波周波数ｆｃまたはサンプリング周波数ｆｓと、変調波周波数ｆ０との２つの周波数、あるいは３つ全ての周波数の最大公約数を計算することにより、どの周波数でノイズが発生し得るかを事前に把握することができる。
この場合、周波数設定部３３は、変調波周波数ｆ０、搬送波周波数ｆｃおよびサンプリング周波数ｆｓを取得し、それらの最大公約数ＧＣＤを演算し、最大公約数ＧＣＤおよびその整数倍をノイズ周波数ｆｎαとして設定する。なお、最大公約数ＧＣＤが変調波周波数ｆ０である場合は、ノイズ周波数ｆｎαを設定しない。
この場合、周波数設定部３３は、変調波周波数ｆ０、搬送波周波数ｆｃおよびサンプリング周波数ｆｓを取得し、それらの最大公約数ＧＣＤを演算し、最大公約数ＧＣＤおよびその整数倍をノイズ周波数ｆｎαとして設定する。なお、最大公約数ＧＣＤが変調波周波数ｆ０である場合は、ノイズ周波数ｆｎαを設定しない。
次に、異常診断装置３０の動作を図６に示すフローチャートに基づいて説明する。
まず、異常診断装置３０は、電力変換装置１００の電力変換部１０から電動機２に流れる各相電流ｉの内、少なくとも１相分の電流ｉの電流波形を検出部３１により検出する。この場合、検出部３１は三相分の電流波形を検出するものとする。電流センサ３で三相の各相電流ｉを検出しても良いし、２相分を検出して、残りの相の電流を演算により求めても良い（ステップＳ１）。
次に、解析部３２は、検出された電流ｉに基づいて周波数解析を行い、周波数スペクトル波形を含む解析結果３２ａを導出する（ステップＳ２）。
まず、異常診断装置３０は、電力変換装置１００の電力変換部１０から電動機２に流れる各相電流ｉの内、少なくとも１相分の電流ｉの電流波形を検出部３１により検出する。この場合、検出部３１は三相分の電流波形を検出するものとする。電流センサ３で三相の各相電流ｉを検出しても良いし、２相分を検出して、残りの相の電流を演算により求めても良い（ステップＳ１）。
次に、解析部３２は、検出された電流ｉに基づいて周波数解析を行い、周波数スペクトル波形を含む解析結果３２ａを導出する（ステップＳ２）。
一方、周波数設定部３３は、変調波周波数ｆ０、搬送波周波数ｆｃおよびサンプリング周波数ｆｓを、電力変換装置１００の制御装置２０から取得する（ステップＳ３）。そして、周波数設定部３３は、変調波周波数ｆ０、搬送波周波数ｆｃおよびサンプリング周波数ｆｓの最大公約数ＧＣＤを演算し、さらに最大公約数ＧＣＤの整数倍を計算する（ステップＳ４）。
最大公約数ＧＣＤが変調波周波数ｆ０でない場合に、計算された最大公約数ＧＣＤおよびその整数倍をノイズ周波数ｆｎαとして設定する。なお、ノイズ周波数ｆｎαは、測定可能域を超えない範囲で設定される。
最大公約数ＧＣＤはｆｃ／２より低い値である。また、電力変換装置１００の通常の制御条件においては、最大公約数ＧＣＤは（ｆｃ−４ｆ０）より低い値となる。このため、設定されるノイズ周波数ｆｎαは、ｆｃ／２より低い周波数領域の周波数を含み、一般的には、（ｆｃ−４ｆ０）より低い周波数も含んで設定される（ステップＳ５）。
最大公約数ＧＣＤはｆｃ／２より低い値である。また、電力変換装置１００の通常の制御条件においては、最大公約数ＧＣＤは（ｆｃ−４ｆ０）より低い値となる。このため、設定されるノイズ周波数ｆｎαは、ｆｃ／２より低い周波数領域の周波数を含み、一般的には、（ｆｃ−４ｆ０）より低い周波数も含んで設定される（ステップＳ５）。
判定部３４は、ステップＳ２にて導出された解析結果３２ａと、ステップＳ５にて設定されたノイズ周波数ｆｎαとに基づいて、変調波の側帯波成分のスペクトルピークにおけるノイズ干渉の有無を推定する。具体的には、変調波の側帯波成分（スペクトル４１）の周波数が、ノイズ周波数ｆｎαと重複あるいは近接しているかを判定して、ノイズ干渉有りと推定する。
電動機２の異常兆候で増加する変調波の側帯波成分（スペクトル４１）は、上述したように特定の周波数成分であるため、判定部３４は、該特定の周波数成分を監視対象として、その周波数とノイズ周波数ｆｎαとを比較し、差分が設定値未満のとき、重複あるいは近接していると判定する。設定値は、数Ｈｚ、例えば２Ｈｚに設定される。上記差分が設定値以上の時、スペクトル４１のピークはノイズ成分に影響されず、ノイズ干渉は発生しない（ステップＳ６）。
電動機２の異常兆候で増加する変調波の側帯波成分（スペクトル４１）は、上述したように特定の周波数成分であるため、判定部３４は、該特定の周波数成分を監視対象として、その周波数とノイズ周波数ｆｎαとを比較し、差分が設定値未満のとき、重複あるいは近接していると判定する。設定値は、数Ｈｚ、例えば２Ｈｚに設定される。上記差分が設定値以上の時、スペクトル４１のピークはノイズ成分に影響されず、ノイズ干渉は発生しない（ステップＳ６）。
判定部３４は、ステップＳ６において、ノイズ干渉有りと推定される側帯波成分がある場合、当該側帯波成分を異常診断の対象から除外し（ステップＳ７）、その他の側帯波成分に基づいて電動機２の異常を判定して判定結果３４ａを出力する。その際、側帯波成分のスペクトルピークが予め設定された基準値を超えると異常と判定する。基準値は、例えば、変調波周波数ｆ０のスペクトルピークに基づいて設定される（ステップＳ８）。
なお、ステップＳ５にて、最大公約数ＧＣＤが変調波周波数ｆ０である場合は、周波数設定部３３は、ノイズ周波数ｆｎαを設定せず、ステップＳ８に移行する。そして、判定部３４は、側帯波成分のスペクトルピークに基づいて電動機２の異常を判定する。
以上のように、この実施の形態による異常診断装置３０は、電動機２に流れる電流ｉ内のノイズ成分の周波数（ノイズ周波数ｆｎα）を予め設定し、電流ｉを周波数解析して得た変調波の側帯波成分について異常診断を行う。そして、異常診断の際、側帯波成分の周波数とノイズ周波数ｆｎαとに基づいて、側帯波成分のスペクトルピークにおけるノイズ干渉の有無を推定し、ノイズ干渉有りと推定される側帯波成分は除外し、残りの側帯波成分のスペクトルピークに基づいて異常を判定する。
このため、低周波数領域を含むノイズの影響による誤診断を防止でき、電動機２の異常診断を信頼性良く行える。
このため、低周波数領域を含むノイズの影響による誤診断を防止でき、電動機２の異常診断を信頼性良く行える。
また、ノイズ周波数ｆｎαは、ＰＷＭ制御に用いられる変調波周波数ｆ０、搬送波周波数ｆｃ、およびサンプリング周波数ｆｓの最大公約数ＧＣＤと、その整数倍との周波数が設定されるため、低周波数領域を含むノイズ成分の影響を確実に防止できる。
また、側帯波成分の周波数と設定されたノイズ周波数ｆｎαとの差分が設定値未満で近接する場合、その側帯波成分をノイズ干渉有りと推定するため、信頼性良くノイズ干渉を推定できる。
また、側帯波成分の周波数と設定されたノイズ周波数ｆｎαとの差分が設定値未満で近接する場合、その側帯波成分をノイズ干渉有りと推定するため、信頼性良くノイズ干渉を推定できる。
なお、ノイズ周波数ｆｎαは、測定可能域を超えない範囲で設定されるとしたが、搬送波周波数ｆｃの１／２より低い周波数領域のみで設定しても良い。
また、周波数設定部３３で演算される最大公約数ＧＣＤが変調波周波数ｆ０である場合、ノイズ周波数ｆｎαを設定しないものとしたが、そのまま変調波周波数ｆ０およびその整数倍をノイズ周波数ｆｎαとして設定しても、変調波の側帯波成分と近接する周波数成分では無いため、問題無い。
さらに、電力変換装置１００のＰＷＭ制御について、三角波による搬送波Ｃｒを図示したが、搬送波Ｃｒは三角波に限らず、正弦波を用いる場合でも良い。
また、電圧利用率を向上させるために、変調波Ｍに三次高調波を重畳させても良く、その場合、最大公約数ＧＣＤの値に変化が無く、同様にノイズ周波数ｆｎαが設定できる。
また、電圧利用率を向上させるために、変調波Ｍに三次高調波を重畳させても良く、その場合、最大公約数ＧＣＤの値に変化が無く、同様にノイズ周波数ｆｎαが設定できる。
実施の形態２．
図７は、実施の形態２による異常診断装置３０Ａの概略構成を示すブロック図である。
図７に示すように、異常診断装置３０Ａは、上記実施の形態１と同様に、検出部３１と解析部３２と周波数設定部３３と判定部３４とを備え、さらに、報知部３５を備える。
判定部３４は、ノイズ干渉有りと推定される側帯波成分がある場合、当該側帯波成分を異常診断の対象から除外する（図６のステップＳ７参照）と共に、報知部３５に報知指令３４ｂを出力する。そして、報知部３５は、ノイズ干渉有りを外部に知らせる報知信号３５ａを出力する。その他の構成および動作は、上記実施の形態１と同様である。
図７は、実施の形態２による異常診断装置３０Ａの概略構成を示すブロック図である。
図７に示すように、異常診断装置３０Ａは、上記実施の形態１と同様に、検出部３１と解析部３２と周波数設定部３３と判定部３４とを備え、さらに、報知部３５を備える。
判定部３４は、ノイズ干渉有りと推定される側帯波成分がある場合、当該側帯波成分を異常診断の対象から除外する（図６のステップＳ７参照）と共に、報知部３５に報知指令３４ｂを出力する。そして、報知部３５は、ノイズ干渉有りを外部に知らせる報知信号３５ａを出力する。その他の構成および動作は、上記実施の形態１と同様である。
この実施の形態では、上記実施の形態１と同様に、低周波数領域を含むノイズ成分の影響による誤診断を防止でき、電動機２の異常診断を信頼性良く行える。また、診断の際に、ノイズ干渉有りの推定があったことをユーザに報知するため、利便性が向上する。
なお、ノイズ干渉有りと推定される側帯波成分があっても、当該側帯波成分を異常診断の対象から除外せず、報知部３５から報知信号３５ａを出力させるのみとしても良い。その場合、ユーザに知らせて注意喚起を促し、異常診断装置３０Ａからの判定結果３４ａをユーザがノイズ成分の影響を考慮することができ、結果的に誤診断を防止できる。
実施の形態３．
図８は、実施の形態３による異常診断装置３０Ｂの概略構成を示すブロック図である。
図８に示すように、異常診断装置３０Ｂは、上記実施の形態１と同様に、検出部３１と解析部３２と周波数設定部３３とを備え、さらに、判定部３６とノイズ検出部３７と記憶部３８と切替器３９とを備える。判定部３６、ノイズ検出部３７、記憶部３８および切替器３９以外の構成および動作は、上記実施の形態１と同様である。
図８は、実施の形態３による異常診断装置３０Ｂの概略構成を示すブロック図である。
図８に示すように、異常診断装置３０Ｂは、上記実施の形態１と同様に、検出部３１と解析部３２と周波数設定部３３とを備え、さらに、判定部３６とノイズ検出部３７と記憶部３８と切替器３９とを備える。判定部３６、ノイズ検出部３７、記憶部３８および切替器３９以外の構成および動作は、上記実施の形態１と同様である。
上記実施の形態１と同様に、検出部３１は、電流センサ３の出力を取得し、電動機２に流れる少なくとも１相の電流ｉにおける電流波形を検出する。解析部３２は、検出された電流ｉに基づいて周波数解析を行い、周波数スペクトル波形を含む解析結果３２ａを導出する。周波数設定部３３は、変調波周波数ｆ０、搬送波周波数ｆｃおよびサンプリング周波数ｆｓを取得し、それらの最大公約数ＧＣＤを演算し、最大公約数ＧＣＤおよびその整数倍を、測定可能域を超えない範囲でノイズ周波数ｆｎαとして設定する。
そして、ノイズ検出部３７は、電動機２の正常運転時において、解析部３２による解析結果３２ａから、電流ｉのノイズ周波数ｆｎαでのノイズの大きさ、例えばノイズ成分のスペクトルピークの値を検出し、その検出結果は記憶部３８に記憶される。ノイズ検出部３７でのノイズの検出は、電動機２の異常診断に先立って、予め、電動機２の正常運転時に行われる。
切替器３９は、解析部３２の解析結果３２ａの出力先を、ノイズ検出部３７と判定部３６との一方に選択的に切り替える。電動機２の異常診断時には判定部３６が選択され、予め電動機２の正常運転時に行われるノイズの検出時には、ノイズ検出部３７が選択される。
切替器３９は、解析部３２の解析結果３２ａの出力先を、ノイズ検出部３７と判定部３６との一方に選択的に切り替える。電動機２の異常診断時には判定部３６が選択され、予め電動機２の正常運転時に行われるノイズの検出時には、ノイズ検出部３７が選択される。
判定部３６は、解析部３２による解析結果３２ａから、変調波の側帯波成分のスペクトルピークを取得し、スペクトルピークに基づいて電動機２の異常を判定して判定結果３６ａを出力する。その際、ノイズ周波数ｆｎαに基づいて、変調波の側帯波成分のスペクトルピークにおけるノイズ干渉の有無を推定する。具体的には、上記実施の形態１と同様に、変調波の側帯波成分の周波数とノイズ周波数ｆｎαとの差分が設定値未満の時、側帯波成分の周波数とノイズ周波数ｆｎαとが重複あるいは近接していると判定して、ノイズ干渉有りと推定する。
続いて、判定部３６は、ノイズ干渉元であるノイズ周波数ｆｎαのノイズの大きさを記憶部３８内から抽出する。そして、ノイズ干渉先の側帯波成分について、該側帯波成分のスペクトルピークと、抽出されたノイズの大きさとに基づいて、電動機２の異常を判定する。具体的には、例えば、側帯波成分のスペクトルピークの値から、ノイズ成分のスペクトルピーク値を差し引いた値が、予め設定された基準値を超えると異常と判定する。基準値は、例えば、変調波周波数ｆ０のスペクトルピークに基づいて設定される。
以上のように、この実施の形態による異常診断装置３０Ｂは、電動機２に流れる電流ｉ内のノイズ成分の周波数（ノイズ周波数ｆｎα）を予め設定し、電流ｉを周波数解析して得た変調波の側帯波成分について異常診断を行う。また、異常診断装置３０Ｂは、異常診断に先立って、電動機２の正常運転時において、解析部３２による解析結果３２ａから、電流ｉのノイズ周波数ｆｎαでのノイズの大きさを検出し、その検出結果を記憶しておく。そして、異常診断の際、側帯波成分の周波数とノイズ周波数ｆｎαとに基づいて、側帯波成分のスペクトルピークにおけるノイズ干渉の有無を推定し、ノイズ干渉有りと推定される側帯波成分のスペクトルピークを、ノイズの大きさを考慮して異常判定に用いる。
このため、上記実施の形態１と同様に、低周波数領域を含むノイズ成分の影響による誤診断を防止でき、電動機２の異常診断を信頼性良く行える。また、ノイズ干渉有りと推定される側帯波成分についても除去することなく異常診断に用いるため、異常診断のための監視対象の側帯波成分を確実に監視して電動機２の異常診断を確実に行える。
なお、ノイズ検出部３７でのノイズの検出は、電動機２の正常運転時における、電流ｉの解析結果３２ａから得るものとしたが、電動機２への出力電圧を検出して周波数解析した結果から得る事もできる。その場合、特に電動機２の正常運転時に検出する必要は無く、検出された電圧の周波数解析の結果から、電流ｉのノイズ周波数ｆｎαにおける正常運転時に相当するノイズの大きさを演算できる。そして、演算結果は、記憶部３８に記憶せず判定部３６で用いる事ができ、記憶部３８を省略しても良い。
また、検出された電圧の周波数解析の結果と、電動機２の正常運転時における、電流ｉの解析結果３２ａから得たノイズの検出結果との双方を判定部３６が用いることもでき、異常判定の精度が向上する。
また、検出された電圧の周波数解析の結果と、電動機２の正常運転時における、電流ｉの解析結果３２ａから得たノイズの検出結果との双方を判定部３６が用いることもでき、異常判定の精度が向上する。
さらに、この実施の形態３においても、上記実施の形態２を適用して報知部３５を設け、ノイズ干渉有りの推定があったことをユーザに報知しても良い。
実施の形態４．
図９は実施の形態４による電力変換装置１００および異常診断装置３０Ｃの構成を示す図である。
図９に示すように、電力変換装置１００は、上記実施の形態１と同様に構成されて、電力変換部１０と、電力変換部１０を出力制御する制御装置２０とを備える。また、電力変換部１０から電動機２に流れる電流ｉは、電流センサ３により検出され、異常診断装置３０は、電流ｉに基づいて電動機２の異常を診断する。
図９は実施の形態４による電力変換装置１００および異常診断装置３０Ｃの構成を示す図である。
図９に示すように、電力変換装置１００は、上記実施の形態１と同様に構成されて、電力変換部１０と、電力変換部１０を出力制御する制御装置２０とを備える。また、電力変換部１０から電動機２に流れる電流ｉは、電流センサ３により検出され、異常診断装置３０は、電流ｉに基づいて電動機２の異常を診断する。
電力変換部１０は、コンバータ部１０Ａとインバータ部１０Ｂと平滑コンデンサ１０Ｃとを備え、これらは直流母線を介して接続される。この実施の形態では、コンバータ部１０Ａは省略できず、交流電源１からの交流電力を直流電力に変換して平滑コンデンサ１０Ｃに出力する。インバータ部１０Ｂは、平滑コンデンサ１０Ｃの直流電力を交流電力に変換して電動機２に電力供給する。
この場合も、電力変換部１０は、交流電源１、電動機２および電力変換装置１００は、三相構成のものを示すが、これに限るものではない。
この場合も、電力変換部１０は、交流電源１、電動機２および電力変換装置１００は、三相構成のものを示すが、これに限るものではない。
交流電源１からの交流電力は、コンバータ部１０Ａにより整流されて直流電力に変換され平滑コンデンサ１０Ｃに出力される。制御装置２０は、ＰＷＭ制御によりインバータ部１０Ｂの各スイッチング素子Ｑへのゲート信号Ｇを生成して、スイッチング素子Ｑをオンオフ制御することで、電力変換部１０から電動機２に所望の電力を出力する。
このように、電力変換装置１００は電動機２を駆動する。そして、平滑コンデンサ１０Ｃの直流電圧と、電動機２に出力される交流電圧とは、交流電源１の周波数とその整数倍の周波数でわずかに変動し、その値だけ変調波周波数ｆ０からずれた側帯波成分（ノイズ成分）が電流ｉに発生する。
このように、電力変換装置１００は電動機２を駆動する。そして、平滑コンデンサ１０Ｃの直流電圧と、電動機２に出力される交流電圧とは、交流電源１の周波数とその整数倍の周波数でわずかに変動し、その値だけ変調波周波数ｆ０からずれた側帯波成分（ノイズ成分）が電流ｉに発生する。
異常診断装置３０Ｃは、制御装置２０が電力変換部１０のＰＷＭ制御で用いる変調波の周波数（変調波周波数ｆ０）と、交流電源１の周波数（交流電源周波数ｆａｃ）を取得する。そして異常診断装置３０Ｃは、電力変換部１０から電動機２に流れる電流ｉについて、周波数解析を行い、電動機２の異常を診断する。
図１０は、異常診断装置３０Ｃの概略構成を示すブロック図である。図１０に示すように、異常診断装置３０Ｃは、電動機２に流れる電流ｉを検出する検出部３１と、電流ｉを周波数解析する解析部３２と、電流ｉ内のノイズの周波数（ノイズ周波数ｆｎβ）を予め設定する周波数設定部３３Ａと、電動機２の異常を判定する判定部３４とを備える。
検出部３１および解析部３２は、上記実施の形態１と同様の構成で同様に動作する。
検出部３１および解析部３２は、上記実施の形態１と同様の構成で同様に動作する。
周波数設定部３３Ａは、変調波周波数ｆ０および交流電源周波数ｆａｃを取得し、ノイズ周波数ｆｎβとして、以下の周波数を演算して設定する。但し、ｍ、ｎはそれぞれ正の整数である。
｜ｍ・ｆａｃ±ｎ・ｆ０｜
即ち、ノイズ周波数ｆｎβは、変調波周波数ｆ０の整数倍から、交流電源周波数ｆａｃの整数倍だけずれた値の絶対値となる。
｜ｍ・ｆａｃ±ｎ・ｆ０｜
即ち、ノイズ周波数ｆｎβは、変調波周波数ｆ０の整数倍から、交流電源周波数ｆａｃの整数倍だけずれた値の絶対値となる。
判定部３４は、解析部３２による解析結果３２ａから、変調波の側帯波成分のスペクトルピークを取得し、スペクトルピークに基づいて電動機２の異常を判定して判定結果３４ａを出力する。その際、ノイズ周波数ｆｎβに基づいて、変調波の側帯波成分のスペクトルピークにおけるノイズ干渉の有無を推定して、ノイズ干渉有りと推定される側帯波成分は異常判定から除外する。
図１１は、ノイズ周波数を説明するための電流ｉの周波数スペクトル波形である。
図１１に示すように、変調波周波数ｆ０および交流電源周波数ｆａｃがそれぞれ５０Ｈｚ、６０Ｈｚの場合、変調波周波数ｆ０の復数倍（１００Ｈｚ、１５０Ｈｚ、２００Ｈｚ）の周波数と、それと別に、周波数１０Ｈｚ、７０Ｈｚ、１１０Ｈｚ、１７０Ｈｚにおいて、ノイズ成分のスペクトルが出現している。変調波周波数ｆ０の復数倍以外のノイズ成分の周波数を、それぞれ変調波周波数ｆ０（５０Ｈｚ）および交流電源周波数ｆａｃ（６０Ｈｚ）で表すと、
１０Ｈｚ＝ｆａｃ−ｆ０
７０Ｈｚ＝２・ｆａｃ−ｆ０
１１０Ｈｚ＝ｆａｃ＋ｆ０
１７０Ｈｚ＝２・ｆａｃ＋ｆ０
となり、上述したノイズ周波数ｆｎβの演算式を満たすものとなる。
図１１に示すように、変調波周波数ｆ０および交流電源周波数ｆａｃがそれぞれ５０Ｈｚ、６０Ｈｚの場合、変調波周波数ｆ０の復数倍（１００Ｈｚ、１５０Ｈｚ、２００Ｈｚ）の周波数と、それと別に、周波数１０Ｈｚ、７０Ｈｚ、１１０Ｈｚ、１７０Ｈｚにおいて、ノイズ成分のスペクトルが出現している。変調波周波数ｆ０の復数倍以外のノイズ成分の周波数を、それぞれ変調波周波数ｆ０（５０Ｈｚ）および交流電源周波数ｆａｃ（６０Ｈｚ）で表すと、
１０Ｈｚ＝ｆａｃ−ｆ０
７０Ｈｚ＝２・ｆａｃ−ｆ０
１１０Ｈｚ＝ｆａｃ＋ｆ０
１７０Ｈｚ＝２・ｆａｃ＋ｆ０
となり、上述したノイズ周波数ｆｎβの演算式を満たすものとなる。
次に、異常診断装置３０Ｃの動作を図１２に示すフローチャートに基づいて説明する。
まず、異常診断装置３０Ｃは、上記実施の形態１と同様に、電力変換装置１００の電力変換部１０から電動機２に流れる各相電流ｉの内、少なくとも１相分の電流ｉの電流波形を検出部３１により検出し（ステップＳ１）、解析部３２は、検出された電流ｉに基づいて周波数解析を行い、周波数スペクトル波形を含む解析結果３２ａを導出する（ステップＳ２）。
まず、異常診断装置３０Ｃは、上記実施の形態１と同様に、電力変換装置１００の電力変換部１０から電動機２に流れる各相電流ｉの内、少なくとも１相分の電流ｉの電流波形を検出部３１により検出し（ステップＳ１）、解析部３２は、検出された電流ｉに基づいて周波数解析を行い、周波数スペクトル波形を含む解析結果３２ａを導出する（ステップＳ２）。
一方、周波数設定部３３Ａは、変調波周波数ｆ０および交流電源周波数ｆａｃを取得する（ステップＳＳ３）。
そして、周波数設定部３３Ａは、上述したように、
｜ｍ・ｆａｃ±ｎ・ｆ０｜
を演算し（ステップＳＳ４）、ノイズ周波数ｆｎβとして設定する。なお、ノイズ周波数ｆｎβは、ｍ＝ｎ＝１の場合を含み、測定可能域を超えない範囲で設定される。
ｍ＝ｎ＝１の場合、即ち、（ｆａｃ±ｆ０）はｆｃ／２より低い値である。また、電力変換装置１００の通常の制御条件においては、（ｆａｃ±ｆ０）は（ｆｃ−４ｆ０）より低い値となる。このため、設定されるノイズ周波数ｆｎβは、ｆｃ／２より低い周波数領域の周波数を含み、一般的には、（ｆｃ−４ｆ０）より低い周波数も含んで設定される（ステップＳ５）。
そして、周波数設定部３３Ａは、上述したように、
｜ｍ・ｆａｃ±ｎ・ｆ０｜
を演算し（ステップＳＳ４）、ノイズ周波数ｆｎβとして設定する。なお、ノイズ周波数ｆｎβは、ｍ＝ｎ＝１の場合を含み、測定可能域を超えない範囲で設定される。
ｍ＝ｎ＝１の場合、即ち、（ｆａｃ±ｆ０）はｆｃ／２より低い値である。また、電力変換装置１００の通常の制御条件においては、（ｆａｃ±ｆ０）は（ｆｃ−４ｆ０）より低い値となる。このため、設定されるノイズ周波数ｆｎβは、ｆｃ／２より低い周波数領域の周波数を含み、一般的には、（ｆｃ−４ｆ０）より低い周波数も含んで設定される（ステップＳ５）。
判定部３４は、ステップＳ２にて導出された解析結果３２ａと、ステップＳ５にて設定されたノイズ周波数ｆｎβとに基づいて、変調波の側帯波成分のスペクトルピークにおけるノイズ干渉の有無を推定する。具体的には、変調波の側帯波成分（スペクトル４１）の周波数が、ノイズ周波数ｆｎβと重複あるいは近接しているかを判定して、ノイズ干渉有りと推定する。この場合も、上記実施の形態１と同様に、判定部３４は、異常兆候で増加する特定の周波数成分（側帯波成分）を監視対象として、その周波数とノイズ周波数ｆｎβとを比較し、差分が設定値未満のとき、重複あるいは近接していると判定し、ノイズ干渉有りと推定する。この場合も、設定値は、数Ｈｚ、例えば２Ｈｚに設定される（ステップＳ６）。
判定部３４は、ステップＳ６において、ノイズ干渉有りと推定される側帯波成分がある場合、当該側帯波成分を異常診断の対象から除外し（ステップＳ７）、その他の側帯波成分に基づいて電動機２の異常を判定する。その際、側帯波成分のスペクトルピークが予め設定された基準値を超えると異常と判定する。基準値は、例えば、変調波周波数ｆ０のスペクトルピークに基づいて設定される（ステップＳ８）。
以上のように、この実施の形態による異常診断装置３０Ｃは、電動機２に流れる電流ｉ内のノイズ成分の周波数（ノイズ周波数ｆｎβ）を予め設定し、電流ｉを周波数解析して得た変調波の側帯波成分について異常診断を行う。そして、異常診断の際、側帯波成分の周波数とノイズ周波数ｆｎβとに基づいて、側帯波成分のスペクトルピークにおけるノイズ干渉の有無を推定し、ノイズ干渉有りと推定される側帯波成分は除外し、残りの側帯波成分のスペクトルピークに基づいて異常を判定する。
このため、低周波数領域を含むノイズ成分、この場合、変調波周波数ｆ０および交流電源周波数ｆａｃに起因するノイズ成分の影響による誤診断を防止でき、電動機２の異常診断を信頼性良く行える。
このため、低周波数領域を含むノイズ成分、この場合、変調波周波数ｆ０および交流電源周波数ｆａｃに起因するノイズ成分の影響による誤診断を防止でき、電動機２の異常診断を信頼性良く行える。
また、側帯波成分の周波数と設定されたノイズ周波数ｆｎβとの差分が設定値未満で近接する場合、その側帯波成分をノイズ干渉有りと推定するため、信頼性良くノイズ干渉を推定できる。
なお、ノイズ周波数ｆｎβは、測定可能域を超えない範囲で設定されるとしたが、搬送波周波数ｆｃの１／２より低い周波数領域のみで設定しても良い。
また、この実施の形態４に、上記実施の形態２を適用して報知部３５を設け、ノイズ干渉有りの推定があったことをユーザに報知しても良い。
さらに、この実施の形態４に、上記実施の形態３を適用しても良い。その場合、ノイズ検出部３７、記憶部３８および切替器３９を設け、異常診断に先立って、電動機２の正常運転時において、電流ｉのノイズ周波数ｆｎβでのノイズの大きさを検出し、記憶しておく。そして、異常診断の際、側帯波成分の周波数とノイズ周波数ｆｎβとに基づいて、側帯波成分のスペクトルピークにおけるノイズ干渉の有無を推定し、ノイズ干渉有りと推定される側帯波成分のスペクトルピークを、ノイズの大きさを考慮して異常判定に用いる。
これにより、異常診断のための監視対象の側帯波成分を確実に監視して電動機２の異常診断を確実に行える。
これにより、異常診断のための監視対象の側帯波成分を確実に監視して電動機２の異常診断を確実に行える。
また、上記実施の形態３を適用する場合、ノイズ検出部３７でのノイズの検出は、電動機２へ出力される線間電圧あるいは平滑コンデンサ１０Ｃの直流電圧を検出し、周波数解析した結果から得る事もできる。その場合、特に電動機２の正常運転時に検出する必要は無く、検出された電圧の周波数解析の結果から、電流ｉのノイズ周波数ｆｎβにおける正常運転時に相当するノイズの大きさを演算できる。そして、演算結果は、記憶部３８に記憶せず用いる事ができ、記憶部３８を省略しても良い。
また、検出された電圧の周波数解析の結果と、電動機２の正常運転時における、電流ｉの解析結果３２ａから得たノイズの検出結果との双方を用いることもでき、異常判定の精度が向上する。
また、検出された電圧の周波数解析の結果と、電動機２の正常運転時における、電流ｉの解析結果３２ａから得たノイズの検出結果との双方を用いることもでき、異常判定の精度が向上する。
また、上記実施の形態４では、周波数設定部３３Ａは、変調波周波数ｆ０および交流電源周波数ｆａｃを取得して、上述したノイズ周波数ｆｎβを設定するものとしたが、上記実施の形態１で示したノイズ周波数ｆｎαを併せて設定しても良い。その場合、周波数設定部３３Ａは、変調波周波数ｆ０、搬送波周波数ｆｃ、サンプリング周波数ｆｓおよび交流電源周波数ｆａｃを取得して、ノイズ周波数ｆｎαおよびノイズ周波数ｆｎβを演算して設定する。これにより、ノイズ成分の影響を広く抑制して誤診断を防止でき、電動機２の異常診断をさらに信頼性良く行える。
さらにまた、上記各実施の形態１〜４による異常診断装置３０、３０Ａ〜３０Ｃは、電力変換装置１００の外部にあるものを示したが、電力変換装置１００の制御装置２０内にあっても良く、同様の効果が得られると共に、ノイズ周波数ｆｎα、ｆｎβの設定に必要な情報の授受が簡便になる。
実施の形態５．
図１３は実施の形態５による電力変換装置１００Ａの構成を示す図である。
図１３に示すように、電力変換装置１００Ａは、上記実施の形態１と同様に構成される電力変換部１０と、電力変換部１０を出力制御する制御装置２０Ａとを備える。制御装置２０Ａは、電力変換部１０を出力制御するためのインバータ制御部２１と異常診断装置３０Ｄとを備える。
また、電力変換部１０から電動機２に流れる電流ｉは、電流センサ３により検出され、異常診断装置３０Ｄは、電流ｉに基づいて電動機２の異常を診断する。
図１３は実施の形態５による電力変換装置１００Ａの構成を示す図である。
図１３に示すように、電力変換装置１００Ａは、上記実施の形態１と同様に構成される電力変換部１０と、電力変換部１０を出力制御する制御装置２０Ａとを備える。制御装置２０Ａは、電力変換部１０を出力制御するためのインバータ制御部２１と異常診断装置３０Ｄとを備える。
また、電力変換部１０から電動機２に流れる電流ｉは、電流センサ３により検出され、異常診断装置３０Ｄは、電流ｉに基づいて電動機２の異常を診断する。
制御装置２０Ａでは、インバータ制御部２１が、ＰＷＭ制御によりインバータ部１０Ｂの各スイッチング素子Ｑへのゲート信号Ｇを生成して、スイッチング素子Ｑをオンオフ制御することで、電力変換部１０から電動機２に所望の電力を出力する。これにより、電力変換装置１００Ａは電動機２を駆動する。
異常診断装置３０Ｄは、インバータ制御部２１がＰＷＭ制御で用いる変調波（基本波）、搬送波、サンプリングのためのクロック信号（ＣＬＫ）の各周波数である変調波周波数ｆ０、搬送波周波数ｆｃ、サンプリング周波数ｆｓを取得する。そして異常診断装置３０Ｄは、電力変換部１０から電動機２に流れる電流ｉについて、周波数解析を行い、電動機２の異常を診断する。
異常診断装置３０Ｄは、上記実施の形態１で示した異常診断装置３０と同様に、検出部３１と解析部３２と周波数設定部３３と判定部３４とを備え、検出部３１、解析部３２および周波数設定部３３は、上記実施の形態１と同様に動作する。判定部３４は、上記実施の形態１と同様に、側帯波成分の周波数とノイズ周波数ｆｎαとに基づいて、変調波の側帯波成分のスペクトルピークにおけるノイズ干渉の有無を推定する。
ノイズ干渉無しの場合、判定部３４は、上記実施の形態１と同様に、側帯波成分のスペクトルピークに基づいて電動機２の異常診断を行う。そして、ノイズ干渉有りの場合、判定部３４は、異常診断を中断し、報知信号ＳＳ１をインバータ制御部２１に送信する。
ノイズ干渉無しの場合、判定部３４は、上記実施の形態１と同様に、側帯波成分のスペクトルピークに基づいて電動機２の異常診断を行う。そして、ノイズ干渉有りの場合、判定部３４は、異常診断を中断し、報知信号ＳＳ１をインバータ制御部２１に送信する。
インバータ制御部２１は、異常診断装置３０Ｄから異常診断の中断を知らせる報知信号ＳＳ１を受信すると、搬送波周波数ｆｃを変更して、変更後の搬送波周波数ｆｃを用いて電力変換部１０をＰＷＭ制御により出力制御して電動機２を駆動する。搬送波周波数ｆｃは、電力変換部１０の出力に直接影響せず容易に変更できる。
異常診断装置３０Ｄでは、各部が再度、動作して、異常診断を継続する。搬送波周波数ｆｃが変更されるとノイズ周波数ｆｎαが変化するため、側帯波成分のスペクトルピークにおけるノイズ干渉の有無も変化する。これにより、判定部３４において、ノイズ干渉無しの推定を導く事ができ、側帯波成分のスペクトルピークに基づいて電動機２の異常診断を行う。
異常診断装置３０Ｄでは、各部が再度、動作して、異常診断を継続する。搬送波周波数ｆｃが変更されるとノイズ周波数ｆｎαが変化するため、側帯波成分のスペクトルピークにおけるノイズ干渉の有無も変化する。これにより、判定部３４において、ノイズ干渉無しの推定を導く事ができ、側帯波成分のスペクトルピークに基づいて電動機２の異常診断を行う。
搬送波周波数ｆｃの変更については、一度の変更により、判定部３４においてノイズ干渉無しの推定を導くのが望ましいが、複数回の変更も可能である。
以上のように、この実施の形態による電力変換装置１００Ａは、制御装置２０Ａ内の異常診断装置３０Ｄが、異常診断の際、側帯波成分の周波数とノイズ周波数ｆｎαとに基づいて、側帯波成分のスペクトルピークにおけるノイズ干渉の有無を推定し、ノイズ干渉有りと推定されると、搬送波周波数ｆｃを変更する。これにより、変調波周波数ｆ０、搬送波周波数ｆｃおよびサンプリング周波数ｆｓの最大公約数ＧＣＤを変化させ、ＰＷＭ制御に起因するノイズ成分の周波数自体を変化させる。このため、側帯波成分のスペクトルピークにおけるノイズ干渉を除去することができ、異常診断を確実に行う事ができる。このように、ノイズ成分の影響による誤診断を防止でき、電動機２の異常診断を信頼性良く行える。
なお、上記実施の形態５では、搬送波周波数ｆｃを変更するものを示したが、変調波周波数ｆ０、搬送波周波数ｆｃおよびサンプリング周波数ｆｓの内、最大公約数ＧＣＤの演算に用いる周波数の内、少なくとも１つを変更すれば良い。
また、搬送波周波数ｆｃを変更する際、図１４に示すように、搬送波周波数ｆｃを時間変化させても良い。この場合、搬送波Ｃｒは、２種の異なる周期ｔ１、ｔ２による２種の周波数（１／ｔ１）、（１／ｔ２）を交互に繰り返して変化する。１周期毎の変化に限らず、また、３種以上の周波数に時間変化させても良い。さらに、離散的では無く連続的に周波数を変化させても良い。
搬送波周波数ｆｃあるいはサンプリング周波数ｆｓが上記のように時間変化すると、最大公約数ＧＣＤおよびその整数倍の周波数成分のスペクトルを複数の周波数域に分散される。これによりノイズ成分のスペクトルピークを低減でき、側帯波成分のスペクトルピークにおけるノイズ干渉を除去あるいは抑制することができ、異常診断を信頼性良く行う事ができる。
搬送波周波数ｆｃあるいはサンプリング周波数ｆｓが上記のように時間変化すると、最大公約数ＧＣＤおよびその整数倍の周波数成分のスペクトルを複数の周波数域に分散される。これによりノイズ成分のスペクトルピークを低減でき、側帯波成分のスペクトルピークにおけるノイズ干渉を除去あるいは抑制することができ、異常診断を信頼性良く行う事ができる。
実施の形態６．
上記実施の形態５では、異常診断装置３０Ｄによる異常診断の際に、側帯波成分のスペクトルピークにおいてノイズ干渉有りと推定されると、最大公約数ＧＣＤの演算に用いる周波数の内、少なくとも１つを変更するものを示した。
この実施の形態では、上記実施の形態５の場合に、さらに、最大公約数ＧＣＤが、変調波周波数ｆ０に一致するか、あるいは１０Ｈｚ以下、望ましくは数Ｈｚ以下となるように、最大公約数ＧＣＤの演算に用いる周波数の内、少なくとも１つを変更する。
上記実施の形態５では、異常診断装置３０Ｄによる異常診断の際に、側帯波成分のスペクトルピークにおいてノイズ干渉有りと推定されると、最大公約数ＧＣＤの演算に用いる周波数の内、少なくとも１つを変更するものを示した。
この実施の形態では、上記実施の形態５の場合に、さらに、最大公約数ＧＣＤが、変調波周波数ｆ０に一致するか、あるいは１０Ｈｚ以下、望ましくは数Ｈｚ以下となるように、最大公約数ＧＣＤの演算に用いる周波数の内、少なくとも１つを変更する。
図１５は、実施の形態６による効果を説明するための電流の周波数スペクトル波形の概略図である。図１５では、変調波周波数ｆ０、搬送波周波数ｆｃおよびサンプリング周波数ｆｓの最大公約数ＧＣＤが、数Ｈｚの場合と、１０Ｈｚを超える比較例の場合との２種の場合のノイズ成分を図示した。
図１５に示すように、変調波周波数ｆ０のスペクトル４０と別に、インバータ部１０Ｂのスイッチング動作に起因するノイズ成分のスペクトル４２Ａ、４２Ｂが出現している。スペクトル４２Ａは、最大公約数ＧＣＤが１０Ｈｚを超える比較例の場合であり、スペクトル４２Ｂは、最大公約数ＧＣＤが数Ｈｚの場合である。スペクトル４２Ｂは、スペクトル４２Ａに比して、出現数は多いがスペクトルピークは低い。
このように、最大公約数ＧＣＤを数Ｈｚに小さくすることで、ノイズ成分のスペクトルの出現数は増大するが、スペクトルを複数の周波数域に分散できてスペクトルピークを低減できる。これにより、変調波の側帯波成分のスペクトルピークにおけるノイズ干渉を除去あるいは抑制することができ、異常診断を信頼性良く行う事ができる。
このように、最大公約数ＧＣＤを数Ｈｚに小さくすることで、ノイズ成分のスペクトルの出現数は増大するが、スペクトルを複数の周波数域に分散できてスペクトルピークを低減できる。これにより、変調波の側帯波成分のスペクトルピークにおけるノイズ干渉を除去あるいは抑制することができ、異常診断を信頼性良く行う事ができる。
なお、上記実施の形態６において、最大公約数ＧＣＤが、変調波周波数ｆ０に一致するように、最大公約数ＧＣＤの演算に用いる周波数の内、少なくとも１つを変更する場合は、異常診断装置３０Ｄが想定するノイズ成分が除去されるため、異常診断を確実に信頼性良く行う事ができる。
実施の形態７．
この実施の形態では、上記実施の形態５で示した電力変換装置１００Ａ内の異常診断装置３０Ｄに、上記実施の形態４で示した異常診断装置３０Ｃを適用するものを示す。この場合、異常診断装置３０Ｃは、電力変換装置１００Ａの制御装置２０Ａ内に設けられる。
異常診断装置３０Ｃは、上記実施の形態４と同様に、検出部３１と解析部３２と周波数設定部３３Ａと判定部３４とを備え、検出部３１、解析部３２および周波数設定部３３Ａは、上記実施の形態４と同様に動作する。
この実施の形態では、上記実施の形態５で示した電力変換装置１００Ａ内の異常診断装置３０Ｄに、上記実施の形態４で示した異常診断装置３０Ｃを適用するものを示す。この場合、異常診断装置３０Ｃは、電力変換装置１００Ａの制御装置２０Ａ内に設けられる。
異常診断装置３０Ｃは、上記実施の形態４と同様に、検出部３１と解析部３２と周波数設定部３３Ａと判定部３４とを備え、検出部３１、解析部３２および周波数設定部３３Ａは、上記実施の形態４と同様に動作する。
判定部３４は、上記実施の形態４と同様に、側帯波成分の周波数とノイズ周波数ｆｎβとに基づいて、変調波の側帯波成分のスペクトルピークにおけるノイズ干渉の有無を推定する。
ノイズ干渉無しの場合、判定部３４は、上記実施の形態４と同様に、側帯波成分のスペクトルピークに基づいて電動機２の異常診断を行う。そして、ノイズ干渉有りの場合、判定部３４は、異常診断を中断し、報知信号ＳＳ１をインバータ制御部２１に送信する。
ノイズ干渉無しの場合、判定部３４は、上記実施の形態４と同様に、側帯波成分のスペクトルピークに基づいて電動機２の異常診断を行う。そして、ノイズ干渉有りの場合、判定部３４は、異常診断を中断し、報知信号ＳＳ１をインバータ制御部２１に送信する。
インバータ制御部２１は、異常診断装置３０Ｃから異常診断の中断を知らせる報知信号ＳＳ１を受信すると、変調波周波数ｆ０を変更して、変更後の変調波周波数ｆ０を用いて電力変換部１０をＰＷＭ制御により出力制御して電動機２を駆動する。
異常診断装置３０Ｃでは、各部が再度、動作して、異常診断を継続する。変調波周波数ｆ０が変更されるとノイズ周波数ｆｎβが変化するため、側帯波成分のスペクトルピークにおけるノイズ干渉の有無も変化する。これにより、判定部３４において、ノイズ干渉無しの推定を導く事ができ、側帯波成分のスペクトルピークに基づいて電動機２の異常診断を行う。
異常診断装置３０Ｃでは、各部が再度、動作して、異常診断を継続する。変調波周波数ｆ０が変更されるとノイズ周波数ｆｎβが変化するため、側帯波成分のスペクトルピークにおけるノイズ干渉の有無も変化する。これにより、判定部３４において、ノイズ干渉無しの推定を導く事ができ、側帯波成分のスペクトルピークに基づいて電動機２の異常診断を行う。
以上のように、この実施の形態による電力変換装置１００Ａは、制御装置２０Ａ内の異常診断装置３０Ｃが、異常診断の際、側帯波成分の周波数とノイズ周波数ｆｎβとに基づいて、側帯波成分のスペクトルピークにおけるノイズ干渉の有無を推定し、ノイズ干渉有りと推定されると、変調波周波数ｆ０を変更する。
これにより、交流電源周波数ｆａｃに応じた電圧（平滑コンデンサ１０Ｃの直流電圧および電動機２に出力される交流電圧）の変動に起因するノイズ成分の周波数自体を変化させる。このため、側帯波成分のスペクトルピークにおけるノイズ干渉を除去することができ、異常診断を確実に行う事ができる。このように、ノイズ成分の影響による誤診断を防止でき、電動機２の異常診断を信頼性良く行える。
これにより、交流電源周波数ｆａｃに応じた電圧（平滑コンデンサ１０Ｃの直流電圧および電動機２に出力される交流電圧）の変動に起因するノイズ成分の周波数自体を変化させる。このため、側帯波成分のスペクトルピークにおけるノイズ干渉を除去することができ、異常診断を確実に行う事ができる。このように、ノイズ成分の影響による誤診断を防止でき、電動機２の異常診断を信頼性良く行える。
なお、上記実施の形態５〜７では、ノイズ干渉有りと推定される場合に、ノイズ周波数に関わる周波数を変更するものを示したが、想定されるノイズ干渉を最初から除去あるいは抑制して電力変換装置１００Ａを運転することもできる。
この場合、監視対象の側帯波成分の周波数と、想定されるノイズ周波数との差分が設定値以上になるように変調波周波数ｆ０、搬送波周波数ｆｃ、サンプリング周波数ｆｓを決定して電力変換装置１００Ａを運転する。あるいは、最大公約数ＧＣＤを数Ｈｚに小さくするように変調波周波数ｆ０、搬送波周波数ｆｃ、サンプリング周波数ｆｓを決定して電力変換装置１００Ａを運転する。
この場合、監視対象の側帯波成分の周波数と、想定されるノイズ周波数との差分が設定値以上になるように変調波周波数ｆ０、搬送波周波数ｆｃ、サンプリング周波数ｆｓを決定して電力変換装置１００Ａを運転する。あるいは、最大公約数ＧＣＤを数Ｈｚに小さくするように変調波周波数ｆ０、搬送波周波数ｆｃ、サンプリング周波数ｆｓを決定して電力変換装置１００Ａを運転する。
本願は、様々な例示的な実施の形態及び実施例が記載されているが、１つ、または複数の実施の形態に記載された様々な特徴、態様、及び機能は特定の実施の形態の適用に限られるのではなく、単独で、または様々な組み合わせで実施の形態に適用可能である。
従って、例示されていない無数の変形例が、本願に開示される技術の範囲内において想定される。例えば、少なくとも１つの構成要素を変形する場合、追加する場合または省略する場合、さらには、少なくとも１つの構成要素を抽出し、他の実施の形態の構成要素と組み合わせる場合が含まれるものとする。
従って、例示されていない無数の変形例が、本願に開示される技術の範囲内において想定される。例えば、少なくとも１つの構成要素を変形する場合、追加する場合または省略する場合、さらには、少なくとも１つの構成要素を抽出し、他の実施の形態の構成要素と組み合わせる場合が含まれるものとする。
１ 交流電源、２ 電動機、１０ 電力変換部、１０Ａ コンバータ部、１０Ｂ インバータ部、１０Ｃ 平滑コンデンサ、２０，２０Ａ 制御装置、３０，３０Ａ〜３０Ｄ 異常診断装置、３１ 検出部、３２ 解析部、３２ａ 解析結果、３３，３３Ａ 周波数設定部、３４ 判定部、３５ 報知部、３６ 判定部、３７ ノイズ検出部、３８ 記憶部、１００，１００Ａ 電力変換装置、ｆ０ 変調波周波数、ｆａｃ 交流電源周波数、ｆｃ 搬送波周波数、ｆｓ サンプリング周波数、ｆｎα，ｆｎβ ノイズ周波数、Ｍ 変調波。
Claims (16)
- 電力変換装置のパルス幅変調制御により駆動される電動機の異常を診断する異常診断装置において、
前記電動機に流れる電流を検出する検出部と、
前記検出部にて検出された前記電流を周波数解析して解析結果を出力する解析部と、
前記解析結果から得られる、変調波の少なくとも１つの側帯波成分のスペクトルピークに基づいて前記電動機の異常を判定する判定部と、
前記電流内のノイズ周波数を予め設定する周波数設定部と、を備え、
前記周波数設定部は、前記パルス幅変調制御に用いられる３つの周波数である変調波周波数、搬送波周波数、および前記変調波をサンプリングするサンプリング周波数の内、前記変調波周波数を含む２以上の周波数の最大公約数を演算し、該最大公約数およびその整数倍を前記ノイズ周波数として設定し、
前記判定部は、前記側帯波成分の周波数と、設定された前記ノイズ周波数とに基づいて、前記側帯波成分の前記スペクトルピークにおけるノイズ干渉の有無を推定し、前記電動機の異常を判定する、
異常診断装置。 - 電力変換装置のパルス幅変調制御により駆動される電動機の異常を診断する異常診断装置において、
前記電動機に流れる電流を検出する検出部と、
前記検出部にて検出された前記電流を周波数解析して解析結果を出力する解析部と、
前記解析結果から得られる、変調波の少なくとも１つの側帯波成分のスペクトルピークに基づいて前記電動機の異常を判定する判定部と、
前記電流内のノイズ周波数を予め設定する周波数設定部と、を備え、
前記周波数設定部は、前記パルス幅変調制御に用いられる変調波周波数の整数倍から、前記電力変換装置が接続される交流電源の周波数の整数倍だけずれた値の絶対値を前記ノイズ周波数として設定し、
前記判定部は、前記側帯波成分の周波数と、設定された前記ノイズ周波数とに基づいて、前記側帯波成分の前記スペクトルピークにおけるノイズ干渉の有無を推定し、前記電動機の異常を判定する、
異常診断装置。 - 前記周波数設定部が設定する前記ノイズ周波数は、搬送波周波数の１／２より低い周波数を含む、
請求項１または請求項２に記載の異常診断装置。 - 前記判定部は、前記側帯波成分の周波数と前記ノイズ周波数との差分が設定値未満で近接する場合、当該側帯波成分に対して、前記ノイズ干渉有りと推定する、
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の異常診断装置。 - 前記判定部は、前記ノイズ干渉有りと推定された側帯波成分を除いて、前記電動機の異常を判定する、
請求項４に記載の異常診断装置。 - 前記電動機の正常運転時において前記電流の前記ノイズ周波数でのノイズの大きさを検出するノイズ検出部と、該ノイズ検出部による検出結果を記憶する記憶部とを備え、
前記判定部は、前記ノイズ干渉有りと推定された側帯波成分について、該側帯波成分の前記スペクトルピークと、前記記憶部内の前記検出結果とに基づいて前記電動機の異常を判定する、
請求項４に記載の異常診断装置。 - 前記ノイズ干渉の有無を外部に報知する報知部を備えた、
請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の異常診断装置。 - 直流電力を交流電力に変換して前記電動機に電力供給する電力変換部と、
前記電力変換部を前記パルス幅変調制御により出力制御する制御装置とを備え、
前記制御装置は、請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の異常診断装置を備えて、前記電動機の異常を診断する、
電力変換装置。 - 直流電力を交流電力に変換して前記電動機に電力供給する電力変換部と、
前記電力変換部を前記パルス幅変調制御により出力制御する制御装置とを備え、
前記制御装置は、請求項１に記載の異常診断装置を備えて前記電動機の異常を診断し、
前記制御装置は、前記側帯波成分の周波数と前記ノイズ周波数との差分が設定値未満で近接する場合、前記最大公約数の演算に用いた前記２以上の周波数の内、少なくとも１つを変更して前記パルス幅変調制御を行い、
前記異常診断装置は、変更された周波数に基づいて、前記電動機の異常を診断する、
電力変換装置。 - 前記周波数の変更は、該周波数を時間変化させるものである、
請求項９に記載の電力変換装置。 - 前記制御装置は、前記側帯波成分の周波数と前記ノイズ周波数との差分が設定値未満で近接する場合、前記最大公約数が、前記変調波周波数に一致するか、あるいは１０Ｈｚ以下となるように、前記２以上の周波数の内、少なくとも１つを変更する、
請求項９に記載の電力変換装置。 - 前記周波数の変更は、該周波数として前記搬送波周波数を変更するものである、
請求項９から請求項１１のいずれか１項に記載の電力変換装置。 - 交流電源からの交流電力を直流電力に変換するコンバータ部と、平滑コンデンサと、該平滑コンデンサの直流電力を交流電力に変換して前記電動機に電力供給するインバータ部とを備えた電力変換部と、
前記電力変換部を前記パルス幅変調制御により出力制御する制御装置とを備え、
前記制御装置は、請求項２に記載の異常診断装置を備えて前記電動機の異常を診断する、
電力変換装置。 - 前記制御装置は、前記側帯波成分の周波数と前記ノイズ周波数との差分が設定値未満で近接する場合、前記変調波周波数を変更して前記パルス幅変調制御を行い、
前記異常診断装置は、変更された変調波周波数に基づいて、前記電動機の異常を診断する、
請求項１３に記載の電力変換装置。 - 電力変換装置のパルス幅変調制御により駆動される電動機の異常を診断する異常診断方法において、
前記パルス幅変調制御に用いられる３つの周波数である変調波周波数、搬送波周波数、および変調波をサンプリングするサンプリング周波数の内、前記変調波周波数を含む２以上の周波数の最大公約数を演算し、該最大公約数の整数倍である周波数をノイズ周波数として設定する第１ステップと、
前記電動機に流れる電流を検出して周波数解析する第２ステップと、
前記第２ステップでの解析結果から得られる変調波の側帯波成分のスペクトルピークに基づいて前記電動機の異常を判定する第３ステップとを備え、
前記第３ステップにおいて、前記側帯波成分の周波数と、前記第１ステップにて設定された前記ノイズ周波数とに基づいて、前記側帯波成分の前記スペクトルピークにおけるノイズ干渉の有無を推定する、
異常診断方法。 - 電力変換装置のパルス幅変調制御により駆動される電動機の異常を診断する異常診断方法において、
前記パルス幅変調制御に用いられる変調波周波数から、前記電力変換装置が接続される交流電源の周波数の整数倍だけずれた周波数をノイズ周波数として設定する第１ステップと、
前記電動機に流れる電流を検出して周波数解析する第２ステップと、
前記第２ステップでの解析結果から得られる変調波の側帯波成分のスペクトルピークに基づいて前記電動機の異常を判定する第３ステップとを備え、
前記第３ステップにおいて、前記側帯波成分の周波数と、前記第１ステップにて設定された前記ノイズ周波数とに基づいて、前記側帯波成分の前記スペクトルピークにおけるノイズ干渉の有無を推定する、
異常診断方法。
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