JP6950843B2 - Compressor, air conditioner, refrigerator, compressor control method, compressor control learning data creation method and compressor control trained model creation method - Google Patents
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Description
この発明は、電動機により駆動される圧縮機、圧縮機を備える空気調和機、圧縮機を備える冷凍機および圧縮機を制御する圧縮機制御方法に関する。 The present invention relates to a compressor driven by a motor, an air conditioner including a compressor, a refrigerator including a compressor, and a compressor control method for controlling the compressor.
従来の圧縮機の故障の多くは、すべり軸受での焼付きや異常摩耗により発生している。従来の圧縮機は、例えば、潤滑油粘度の低下による冷媒圧縮機軸受の焼付き損傷を防止するために冷媒圧縮機に粘度センサを備え、このセンサにより冷媒圧縮機油溜め部の粘度を測定して、粘度が所定の値を下回る場合に冷媒圧縮機への冷媒供給を停止するものがある。この技術は、冷媒供給を停止することで、圧縮機の負荷を一時的に低減して圧縮機の焼付きを防止している(例えば特許文献1参照)。 Most of the failures of conventional compressors are caused by seizure or abnormal wear in the plain bearings. In the conventional compressor, for example, the refrigerant compressor is provided with a viscosity sensor in order to prevent seizure damage of the refrigerant compressor bearing due to a decrease in the lubricating oil viscosity, and the viscosity of the refrigerant compressor oil reservoir is measured by this sensor. In some cases, the supply of refrigerant to the refrigerant compressor is stopped when the viscosity falls below a predetermined value. This technique temporarily reduces the load on the compressor by stopping the supply of the refrigerant to prevent seizure of the compressor (see, for example, Patent Document 1).
従来の圧縮機では、圧縮機の油溜め部の粘度を計測するが、油溜め部の粘度から、軸と軸受の接触または焼付きを完全に判断することは困難である。所定の粘度以上であっても、運転条件によっては、軸が軸受に接触し、焼付きや異常摩耗が発生する可能性がある。また、冷媒を供給しないため圧縮機としての機能が停止し、効率が低下する問題点もあった。 In a conventional compressor, the viscosity of the oil sump of the compressor is measured, but it is difficult to completely judge the contact or seizure of the shaft and the bearing from the viscosity of the oil sump. Even if the viscosity is equal to or higher than the predetermined viscosity, the shaft may come into contact with the bearing and seizure or abnormal wear may occur depending on the operating conditions. In addition, since the refrigerant is not supplied, the function as a compressor is stopped, and there is a problem that the efficiency is lowered.
上記のような問題点を解決するため、運転条件の広い範囲で軸受部での故障を回避することを目的としている。 In order to solve the above problems, the purpose is to avoid failure in the bearing portion in a wide range of operating conditions.
本開示の1つの請求項に係る発明は、すべり軸受またはすべり軸受が嵌合する回転軸部分に設けられ、回転軸の変位を計測して、すべり軸受の温度を計測して、またはすべり軸受の油膜圧力を計測して、計測した計測値を出力信号として出力するセンサと、センサから出力される出力信号を演算処理し電動機が回転すべき回転数を求めて前記インバータへ制御信号として発信して前記電動機の回転数を制御する信号処理部と、センサが計測する計測値、この計測値に対して信号処理部が求めた電動機が回転すべき回転数、および当該回転数に制御した結果得られたセンサの計測値である制御後計測値を互いに関連付けて関連付情報として記憶する記憶部と、記憶部に記憶された関連付情報を機械学習して学習済みモデルを出力する機械学習部とを備えるものである。
The invention according to one claim of the present disclosure is provided on a sliding bearing or a rotating shaft portion into which the sliding bearing is fitted , measures the displacement of the rotating shaft, measures the temperature of the sliding bearing, or the sliding bearing. A sensor that measures the oil film pressure and outputs the measured value as an output signal, and an output signal output from the sensor are calculated and processed to obtain the number of rotations at which the motor should rotate and transmitted as a control signal to the inverter. Obtained as a result of controlling the signal processing unit that controls the rotation speed of the motor, the measured value measured by the sensor, the rotation speed that the motor should rotate with respect to the measured value, and the rotation speed. A storage unit that associates the measured values after control, which are the measured values of the bearings, with each other and stores them as related information, and a machine learning unit that machine-learns the related information stored in the storage unit and outputs a learned model. To prepare.
本開示の一つの実施の形態によれば、運転条件の広い範囲で軸受部での故障を回避することができる。また、本開示の他の実施の形態によれば、圧縮機の運転を停止することなく、圧縮機の回転軸と軸受部での接触、この接触に伴う焼付きおよび異常摩耗を回避することができる。 According to one embodiment of the present disclosure, failure in the bearing portion can be avoided in a wide range of operating conditions. Further, according to another embodiment of the present disclosure, it is possible to avoid contact between the rotating shaft of the compressor and the bearing portion, seizure and abnormal wear due to this contact, without stopping the operation of the compressor. can.
実施の形態1.
図1は、本発明の実施の形態1による冷媒圧縮機を示す縦断面図である。ここでは、圧縮機の例として、冷媒圧縮機を取り上げて説明するが、本実施の形態を適用できる圧縮機は、冷媒圧縮機に限られず、コンプレッサやブロアなど一般的なすべり軸受を有する圧縮機であれば良い。特に、圧縮機が、すべり軸受で支持される回転軸周りに回転する回転機構を持ち、この回転機構により圧縮機能を発揮する圧縮機に適用できる。さらに言えば、回転機構の回転軸に偏心した荷重がかかる圧縮機に適する。
FIG. 1 is a vertical cross-sectional view showing a refrigerant compressor according to the first embodiment of the present invention. Here, a refrigerant compressor will be described as an example of the compressor, but the compressor to which this embodiment can be applied is not limited to the refrigerant compressor, and is a compressor having a general sliding bearing such as a compressor or a blower. If it is good. In particular, the compressor has a rotation mechanism that rotates around a rotation axis supported by a slide bearing, and this rotation mechanism can be applied to a compressor that exerts a compression function. Furthermore, it is suitable for a compressor in which an eccentric load is applied to the rotating shaft of the rotating mechanism.
図1は、本実施の形態を示す圧縮機の構成を示す図である。図において、左側は、冷媒圧縮機の一つであるツインロータリ圧縮機の断面図を示し、右側は、この圧縮機を制御する構成を示すブロックを示す。ここでは、ツインロータリ圧縮機を示しているが、圧縮機構が一カ所であるシングルロータリ圧縮機であっても良いし、スクロール圧縮機、スクリュー圧縮機等、軸受支持される圧縮機であれば本発明を適用できる。 FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a compressor showing the present embodiment. In the figure, the left side shows a cross-sectional view of a twin rotary compressor which is one of the refrigerant compressors, and the right side shows a block showing a configuration for controlling this compressor. Although the twin rotary compressor is shown here, it may be a single rotary compressor having one compression mechanism, or a compressor supported by bearings such as a scroll compressor and a screw compressor. The invention can be applied.
図において、冷媒圧縮機6は、回転軸1と、回転軸1を支持するすべり軸受2と、回転軸1を回転させる電動機3と、電動機3を制御するインバータ4を有する。電動機3は、ステータ3aと、ステータ3aの内側に設けられて回転軸1に固定されたロータ3bとで構成される。電動機3は、ステータ3aとロータ3bの間に発生する電磁気力によって回転軸1の中心軸周りに回転する。
In the figure, the
また、回転軸1は、回転軸1の中心軸に対して偏心した形状を有するローリングピストンが設けられる。ローリングピストンは、回転軸1の中心軸から外周方向に覆うように設けられたシリンダの中に配置される。ローリングピストンとシリンダとの間には、圧縮室および吸入室を構成が構成される。電動機3が回転すると、回転軸1に固定されるローリングピストンがシリンダ内で回転し、吸入口に接続していた吸入室は、ローリングピストンの回転に伴い空間が小さくなり、内部の媒体が圧縮され圧縮室となり、吐出口と接続して内部の媒体を吐出する。
Further, the rotating
すべり軸受2は、回転軸1を回転可能に支持し、回転軸1の軸方向に並んで配置される2つのローリングの軸方向外側に配置することができる。この場合、すべり軸受2は、圧縮室の端面を構成するようにしても良い。
The slide bearing 2 rotatably supports the rotating
さらに、冷媒圧縮機6は、すべり軸受2またはすべり軸受2が嵌合する回転軸1の部分に対して設けられ、科学的原理を用いて冷媒圧縮機6の状態を示す物理量を計測した計測値を出力信号として出力するセンサ5と、センサ5から出力される出力信号を演算処理し、電動機3が回転すべき回転数を求めてインバータ4へ制御信号を発信する制御部である信号処理部7を有する。なお、信号処理部は、制御部と捉えても良い。
Further, the
センサ5は、接触、非接触の別はなく、センサ5の測定する物理量は、すべり軸受2またはすべり軸受2が嵌合する回転軸1の部分に設けて計測できる冷媒圧縮機6の状態を示す物理量であれば良い。センサ5の物理量は、例えば、振動、温度、圧力である。
センサ5の測定原理は、科学的原理を用いるもので、振動であれば加速度センサ、温度であれば熱電対、圧力であればダイヤフラム式圧力センサが考えられる。
The
The measurement principle of the
さらに具体的には、センサ5は、変位センサとすることができる。変位センサは、測定対象の変位または距離または厚みなどを計測できるセンサであれば良い。変位センサの測定方式は、接触、非接触の別はなく、渦電流式、静電容量式、レーザ式、超音波式などの何れでも良い。また、変位センサは、すべり軸受2の変位、すべり軸受2と回転軸1との間の相対変位または相対変位の変化であっても良い。
More specifically, the
次に動作について説明する。電動機3が、回転軸1を回すと、回転軸1に固定されたロータ3bが回転する。すると圧縮機6は、ロータ3bとシリンダとの間で、冷媒の吸入、圧縮、吐出のサイクルを実行し、冷媒の圧縮、吐出の機能を果たす。
Next, the operation will be described. When the
ここで、圧縮機6のロータ3bの回転軸1とすべり軸受2の内側の面との間の軸受け隙間を計測する変位センサ5が、軸受け隙間の大きさに応じた電圧などの信号を出力する。回転軸1とすべり軸受2の内側の面との間の軸受け隙間の大きさを表すセンサ信号は、信号処理部7に伝送され、信号処理部7は、受信したセンサ信号を軸受け隙間の大きさに換算する。信号処理部7は、軸受け隙間の大きさに応じて電動機3の回転すべき回転数を考慮して、インバータ4へ制御信号を出力する。信号処理部7は、上述のセンサ信号から軸受け隙間への換算を行わず、センサ信号に応じてインバータ4への制御信号を求めて、この制御信号をインバータ4へ出力しても良い。
Here, the
信号処理部7が、軸受け隙間の大きさ、またはセンサ信号に応じた制御信号を求める際には、次のようにすることができる。予め設定するセンサ5の計測値の健全性の基準となる閾値を保持し、閾値で定まる健全である健全範囲からセンサ5の計測値が外れる場合には、センサ5の計測値を健全範囲となることを目標として、電動機3の回転数をフィードバック制御する。
When the
閾値は、センサ5の計測値の健全性の基準として、上限閾値および下限閾値の2つの値で構成することもできる。この例では、センサ5の計測値が上限閾値から下限閾値の間での値であれば、圧縮機の状態が健全であることを示す健全範囲となり、それまでの回転数を維持する制御信号をインバータ4へ出力する。センサ5の計測値が健全範囲外となった場合には、センサ5の計測値を健全範囲となることを目標として、電動機3の回転数をフィードバック制御する信号をインバータ4へ出力する。
The threshold value may be composed of two values, an upper limit threshold value and a lower limit threshold value, as a reference for the soundness of the measured value of the
センサ5の計測値が健全範囲外となり、センサ5の計測値を健全範囲となることを目標として、電動機3の回転数をフィードバック制御する信号を求めるには、一度、電動機3の回転数を変化させて、その後のセンサ5の計測値を見て制御の仕方を判断するようにしても良い。
In order to obtain a signal for feedback control of the rotation speed of the
具体的には、信号処理部7が、回転数を一定数(例えば所定の回転数毎分)上昇させる制御信号をインバータ4へ伝送し、所定時間後(具体的には1分)のセンサ5の計測値が、健全範囲内の方向へ変化していれば、継続して電動機3の回転数を上昇させる制御信号をインバータ4へ出力する。逆に、所定時間後のセンサ5の計測値が、さらに健全範囲の外へ変化していれば、電動機3の回転数を下降させる制御信号をインバータ4へ出力する。これを繰り返し、制御後のセンサ5の計測値が、健全範囲内となった時点で、電動機3の回転数をもとに戻す制御信号をインバータ4へ出力して維持する。
Specifically, the
図2は、本実施の形態の制御方法に関するフローチャートを示す。図を用いて、6個のステップを用いて、インバータ4により電動機3の回転数を制御する方法を示す。
FIG. 2 shows a flowchart relating to the control method of the present embodiment. With reference to the figure, a method of controlling the rotation speed of the
ステップS0:最初の制御ステップS0は、冷媒圧縮機6を含む装置、例えばセンサ空気調和機または冷凍機器が起動される。冷媒圧縮機6の電動機3が回転し、回転軸1およびこれに固定されているロータ3bが回転するとともに、圧縮機6の吸入、圧縮、吐出が行われる。
Step S0: In the first control step S0, a device including the
ステップS1:第一の制御ステップS1は、圧縮機6の吸入、圧縮、吐出が行われる状態で、センサ5が、すべり軸受2の状態の計測を開始する。具体的には、変位センサ5が、すべり軸受2と回転軸1との間の隙間を計測する。センサ5が計測する値は、センサが計測する物理量による。計測する物理量は、センサ5の種類による。
Step S1: In the first control step S1, the
ステップS2:第二の制御ステップS2は、センサ5が計測した計測値と、予め設定した計測値の健全性の基準となる閾値とを比較し、健全範囲か否かを判断する。例えば、健全と判断される軸受け隙間の上限の閾値を予め設定していた場合について、説明する。センサ5が計測した計測値、または計測値を軸受け隙間の大きさに換算した値が、閾値未満であれば、ステップS3へ移行する。
Step S2: In the second control step S2, the measured value measured by the
ステップS3:第三の制御ステップS3は、冷媒圧縮機6、空気調和機または冷凍機器の停止指令の有無を確認する。停止指令が有る場合には、冷媒圧縮機6、空気調和機または冷凍機器を停止する。停止指令が無い場合には、ステップS4へ移行する。
Step S3: Third control Step S3 confirms the presence or absence of a stop command for the
ステップS4:第四の制御ステップS4は、信号処理部7が、冷媒圧縮機6、空気調和機または冷凍機の動作設定に応じて予め設定した電動機3の回転数の制御信号をインバータ4へ出力し、後述のステップS6へ移行した後、ステップS1へ戻る。以上のステップS1〜S6からS1の制御は、冷媒圧縮機6の状態が健全である場合の基本動作である。
Step S4: In the fourth control step S4, the
次に、ステップS2において、センサ5の計測値または軸受け隙間の大きさが、閾値以上の場合について、説明する。センサ5の計測値または軸受け隙間の大きさが、閾値以上の場合、ステップS5へ移行する。
Next, in step S2, a case where the measured value of the
ステップS5:第五の制御ステップS5は、信号処理部7が、電動機3の回転数を変化させる制御信号(指令)を発生させ、インバータ4へ出力する。この制御信号を受けたインバータは、電動機3を制御して電動機3の回転数を変化させ、ステップS6へ移行する。
Step S5: In the fifth control step S5, the
ステップS6:第六の制御ステップS6は、信号処理部7が、電動機3の回転数を維持する制御信号(指令)をインバータ4出力する。この制御信号を受けたインバータ4は、電動機3を制御して電動機3の回転数を維持し、ステップS1戻る。
Step S6: In the sixth control step S6, the
ステップS6からステップS1へ戻り、ステップS2へ進む。このときに第二の制御ステップS2は、センサ5が計測した計測値と、予め設定した計測値の健全性の基準となる閾値とを比較し、健全範囲か否かを判断する。判断の結果、健全範囲内、即ち、センサ5が計測したセンサ計測値または計測値を軸受け隙間の大きさに換算した値が、閾値未満となっていれば、ステップS3,ステップS6へ移行し、結果的に電動機3の回転数を維持する制御を行う。他方、判断の結果、健全範囲外、即ち、センサ5が計測したセンサ計測値または計測値を軸受け隙間の大きさに換算した値が、閾値以上のままであれば、軸受け隙間が健全範囲内、即ち、閾値未満になるまで、ステップS1、S2,S5,S6,S1の順にステップを実行する。
The process returns from step S6 to step S1 and proceeds to step S2. At this time, the second control step S2 compares the measured value measured by the
以上は、ステップS2の予め設定する閾値が、軸受け隙間の上限の閾値である場合であるが、軸受け隙間の下限の閾値である場合は、次のようになる。ステップS2において、軸受け隙間が、閾値を超える場合には、ステップS3へ移行し、閾値以下である場合には、ステップS5に移行する。上記のステップを冷媒圧縮機6、空気調和機または冷凍機器の停止命令が与えられるまで継続される。
The above is the case where the preset threshold value in step S2 is the upper limit threshold value of the bearing gap, but when it is the lower limit threshold value of the bearing gap, it is as follows. In step S2, if the bearing gap exceeds the threshold value, the process proceeds to step S3, and if it is equal to or less than the threshold value, the process proceeds to step S5. The above steps are continued until a stop command is given for the
以上は、閾値が、軸受け隙間の上限の閾値、下限の閾値である場合を別々に説明したが、閾値が、上限の閾値および下限の閾値であり、健全範囲が、上限の閾値および下限の閾値の間であるようにしても良い。この場合は、ステップS2で、信号処理部7が、健全範囲か否かを判断する際、センサ5が計測した計測値または軸受け隙間の大きさが、下限の閾値を超え、かつ上限の閾値未満である場合に、健全範囲内と判断し、これ以外を健全範囲外とする。
In the above, the case where the threshold value is the upper limit threshold value and the lower limit threshold value of the bearing gap has been described separately, but the threshold value is the upper limit threshold value and the lower limit threshold value, and the sound range is the upper limit threshold value and the lower limit threshold value. It may be between. In this case, when the
さらに、健全範囲外とされる場合に、ステップS5で、信号処理部7が発生する電動機3の回転数を変化させる制御信号は、計測値または軸受け隙間の大きさが、下限閾値以下の場合と上限閾値以上の場合では、通常異なり、電動機3の回転数を上昇または下降させるかが逆となる制御信号となる。
Further, when it is out of the sound range, the control signal for changing the rotation speed of the
図3は、本実施の形態の別の制御方法に関するフローチャートを示す。なお、図において、末尾のAからEは、制御ステップの場面を区別するための名称であり、末尾より前のステップS〇が同じステップは、内部の処理は同様である。 FIG. 3 shows a flowchart relating to another control method according to the present embodiment. In the figure, A to E at the end are names for distinguishing the scenes of the control step, and the steps having the same step S ○ before the end have the same internal processing.
冷媒圧縮機6、空気調和機または冷凍機器の状態が健全範囲内と判断される場合は、上述の制御ステップS1、S2,S3,S4,S1と同じ内容となるステップS1A,S2A,S3、S4A、S1Aが順次実行される。
When it is determined that the state of the
次に、電動機3の回転数を変化させる処理となる制御に移行する場合、即ち、ステップ上記S2で、センサ5の計測値または軸受け隙間の大きさが健全範囲外と判断された場合について説明する。まず、閾値が、軸受け隙間の上限とした場合について説明する。
Next, a case where the control shifts to a process of changing the rotation speed of the
ステップS1A:上記ステップS1に相当する。上記同様、圧縮機6の吸入、圧縮、吐出が行われる状態で、変位センサ5が、すべり軸受2と回転軸1との間の隙間を計測する。
Step S1A: Corresponds to the above step S1. Similar to the above, the
ステップS2A:上記ステップS2に相当し、センサ5の計測した計測値または軸受け隙間の大きさが、閾値以上の場合、健全範囲外として、信号処理部7が、まず、電動機回転数を「増加」させる制御信号を発生させてインバータ4へ出力するステップS5−1に移行した後、ステップS1Bへ移行する。センサ5の計測した計測値または軸受け隙間の大きさが、閾値未満の場合、健全範囲内として、ステップS3へ移行する。
Step S2A: Corresponding to the above step S2, when the measured value measured by the
ステップS5−1:信号処理部7が、電動機3の回転数を「増加」させる制御信号を発生させて、インバータ4へ出力し、電動機3の回転数を「増加」させる。
Step S5-1: The
ステップS1B:再度、上記ステップS1の処理を行う。特にセンサ5が、すべり軸受の状態の計測を行い、ステップS7Aへ移行する。
Step S1B: The process of step S1 is performed again. In particular, the
ステップS7A:ステップS7Aは、最新に計測したセンサ計測値または軸受け隙間の大きさと、前回計測したセンサ計測値または軸受け隙間の大きさとを比較する。ここでは、信号処理部7が、最新の軸受け隙間が前回の軸受け隙間に対して増加しているか判定する場合について説明する。
1)前回の軸受け隙間よりも、最新の軸受け隙間が、減少している場合には、変化させた結果、良好な方向となったこととなるから、電動機3の回転数を維持するステップS6Bへ移行したうえ、ステップS2Aへ処理を移す。
2)前回の軸受け隙間よりも、最新の軸受け隙間が、増加または変化しない場合には、変化させた結果、悪化または変化しないこととなるから、今度は逆に電動機3の回転数を「減少」させるステップS5−2へ処理を移す。
Step S7A: In step S7A, the latest measured sensor measurement value or bearing clearance size is compared with the previously measured sensor measurement value or bearing clearance size. Here, a case where the
1) If the latest bearing clearance is smaller than the previous bearing clearance, it means that the direction is better as a result of the change. Therefore, go to step S6B for maintaining the rotation speed of the
2) If the latest bearing clearance increases or does not change from the previous bearing clearance, the result of the change will be worse or unchanged. Therefore, on the contrary, the rotation speed of the
ステップS6B:上記ステップS6と同様に、信号処理部7が、電動機3の回転数を維持する制御信号を発生させて、インバータ4へ出力し、電動機3の回転数を維持する。
Step S6B: Similar to step S6, the
ステップS5−2:信号処理部7が、電動機3の回転数を「減少」させる制御信号を発生させて、インバータ4へ出力し、電動機3の回転数を「減少」させる。次に、ステップS1Cへ移行する。
Step S5-2: The
ステップS1C:再度、上記ステップS1の処理を行う。特にセンサ5が、すべり軸受の状態の計測を行い、ステップS7Bへ移行する。
Step S1C: The process of step S1 is performed again. In particular, the
ステップS7B:ステップS7Bは、最新に計測したセンサ計測値または軸受け隙間の大きさと、前回計測したセンサ計測値または軸受け隙間の大きさとを比較する。
1)前回の軸受け隙間よりも、最新の軸受け隙間が、減少している場合には、変化させた結果、良好な方向となったこととなるから、ステップS6Cへ移行する。
2)前回の軸受け隙間よりも、最新の軸受け隙間が、増加または変化しない場合には、変化させた結果、悪化または変化しないこととなる。このステップでは、直近電動機3の回転数を「減少」させても、「増加」させても悪化または変化しないこととなる。この場合は、ステップS6Eへ移行する。
Step S7B: In step S7B, the latest measured sensor measurement value or the size of the bearing gap is compared with the previously measured sensor measurement value or the size of the bearing gap.
1) If the latest bearing gap is smaller than the previous bearing gap, it means that the direction is better as a result of the change, so the process proceeds to step S6C.
2) If the latest bearing clearance does not increase or change from the previous bearing clearance, it will not deteriorate or change as a result of the change. In this step, even if the rotation speed of the
ステップS6C:上記ステップS6と同様に、信号処理部7が、電動機3の回転数を維持する制御信号を発生させて、インバータ4へ出力し、電動機3の回転数を維持し、ステップ2Bへ移行する。
Step S6C: Similar to step S6, the
ステップS2B:ステップS7Bにて、電動機3の回転数を「減少」させた結果、良好な方向となっているため、再度センサ5の計測した計測値または軸受け隙間の大きさが、閾値以上の場合、健全範囲外として、信号処理部7が、電動機回転数を「減少」させる制御信号を発生させてインバータ4へ出力するステップS5−2に移行する。計測値または軸受け隙間の大きさが、閾値未満の場合、健全範囲内となり、電動機3の回転数を継続ステップS6Dへ移行する。
Step S2B: In step S7B, as a result of "decreasing" the rotation speed of the
ステップS6D:上記ステップS6と同様に、信号処理部7が、電動機3の回転数を維持する制御信号を発生させて、インバータ4へ出力し、電動機3の回転数を維持したのち、ステップS1Aへ移動する。このステップは、健全範囲内とされた場合の処理となる。
Step S6D: Similar to step S6, the
ステップS6E:上記ステップS6と同様に、信号処理部7が、電動機3の回転数を維持する制御信号を発生させて、インバータ4へ出力し、電動機3の回転数を維持したのち、ステップS1Aに移行して、一連のフローを実施する。この処理フローによって、軸受け隙間が閾値未満となる電動機3の回転数の探索を行う。
Step S6E: Similar to step S6, the
図3に記載のS3は、ステップS2Aにて、センサ5の計測した計測値または軸受け隙間の大きさが、閾値未満の場合、健全範囲内として、ステップS3に処理が移ることを示す。ステップS3は、上述のステップS3と同様、冷媒圧縮機6、空気調和機または冷凍機器の停止指令の有無を確認し、停止指令が有る場合には、冷媒圧縮機6、空気調和機または冷凍機器を停止する。停止指令が無い場合には、ステップS4/S6Aへ処理を移す。図3に記載のS4/S6Aは、上述のステップS4およびステップS6と同様の処理をすることを意味する。即ち、ステップS4は信号処理部7が、冷媒圧縮機6、空気調和機または冷凍機の動作設定に応じて予め設定した電動機3の回転数の制御信号をインバータ4へ出力し、ステップS6Aは、信号処理部7が、電動機3の回転数を維持する制御信号(指令)をインバータ4出力する。
S3 shown in FIG. 3 indicates that when the measured value measured by the
なお、上記の制御フローにおいて、電動機3の回転数を増加させる指令をする電動機回転数増加指令ステップS5−1と、電動機3の回転数を減少させる指令をする電動機回転数減少指令ステップS5−2の実行順は、どちらが先でも良い。すなわち、上記説明では、ステップS2Aに続いて電動機回転数増加指令ステップS5−1を先に行ったが、電動機回転数減少指令ステップS5−2を先に実行しても良い。さらに、このように実行順を逆にする場合、両ステップに続けて実行するステップは、上記と同じように移行することになる。
In the above control flow, the motor rotation speed increase command step S5-1 that gives a command to increase the rotation speed of the
さらに、軸受け隙間に対する閾値を上限および下限の両方とすることも考えられる。この場合、ステップS2AおよびS2Bにおいて、計測した軸受け隙間が閾値の上下限内となる健全範囲内となるように電動機3の回転数を制御すれば良い。
Further, it is conceivable to set the threshold value for the bearing gap as both the upper limit and the lower limit. In this case, in steps S2A and S2B, the rotation speed of the
また、ステップS7A、およびステップS7Bにおいて、最新の軸受すきまが前回の物理量(前回の軸受けすきま)に対して減少しているかを判定してもよい。前回の物理量に対して最新の軸受け隙間が減少しているかを判定する場合には、閾値が軸受すきまの上限あるいは下限のどちらかに応じて、判定結果によって移行するステップを変更すればよい。例えば、閾値が下限とした場合、ステップS7Aにて物理量が減少しているか判定し、減少していれば、ステップ5−2へ移り、信号処理部7が、電動機3の回転数を「減少」させる制御信号を発生させて、インバータ4へ出力し、電動機3の回転数を「減少」させる。他方、物理量が減少していない場合には、ステップS6Bへ処理を移し、信号処理部7が、電動機3の回転数を維持する制御信号を発生させて、インバータ4へ出力し、電動機3の回転数を維持する。また、ステップS7Bでは、物理量が減少しているか判定し、減少または変化しない場合には、ステップS6Eへ移行し、物理量が増加している場合には、ステップS6Cへ移行する。
Further, in steps S7A and S7B, it may be determined whether or not the latest bearing clearance is reduced with respect to the previous physical quantity (previous bearing clearance). When determining whether the latest bearing clearance has decreased with respect to the previous physical quantity, the step of shifting may be changed depending on the determination result, depending on whether the threshold value is the upper limit or the lower limit of the bearing clearance. For example, when the threshold value is set to the lower limit, it is determined in step S7A whether the physical quantity is decreasing, and if it is decreasing, the process proceeds to step 5-2, and the
つまり、閾値が軸受け隙間の上限の閾値であり、かつ計測した軸受け隙間が当該閾値以上である場合には、ステップS7A、およびステップ7Bにおいて、最新の軸受け隙間が減少し、閾値未満になるように電動機3の回転数を制御すればよい。逆に、閾値が軸受け隙間の下限の閾値であり、かつ軸受すきまが当該閾値以下である場合には、ステップS7A,およびステップS7Bにおいて、最新の軸受け隙間がそれ以上減少しないように、かつ閾値を超えるように電動機3の回転数を制御すればよい。
That is, when the threshold value is the upper limit threshold value of the bearing gap and the measured bearing gap is equal to or more than the threshold value, the latest bearing gap is reduced in steps S7A and 7B so as to be less than the threshold value. The rotation speed of the
なお、信号処理部7が、電動機3の目標回転数を指定し、この目標回転数にするためインバータ4が制御を行う。インバータ4が行う電動機3の回転数の制御は、制御対象を伝達関数で表現された入出力システムとして所望の挙動を達成するなどの古典制御理論、ファジィ集合を用いた制御モデルにより制御するファジィ制御理論の他いかなる制御理論に基づいた制御手法を用いても良い。
The
次に、上述の処理では、信号処理部7が、計測した計測値または軸受け隙間の大きさが、健全範囲外と判断された場合に、電動機3の回転数を変化させる。具体的には、ステップS5、ステップS5−1、ステップS5−2において、健全範囲外と判断されたときに、電動機3の回転数をどれだけ変化させるかの回転数の変化量の決め方を説明する。
Next, in the above-mentioned processing, the
ここで、電動機回転数の変化量をΔNと定義して説明する。ΔNなど回転数の単位は、単位時間当たりの回転数、例えば1分当たりの回転数[RPM]である。電動機3の回転数の変化量ΔNの最も簡単な与え方は、現在の電動機3の回転数から、予め設定した値を加減する方法である。つまり、次の式1に示す通りである。
Here, the amount of change in the motor rotation speed will be described as being defined as ΔN. The unit of the number of revolutions such as ΔN is the number of revolutions per unit time, for example, the number of revolutions per minute [RPM]. The simplest way to give the amount of change ΔN of the rotation speed of the
N=N0+a・ΔN ・・・・(1)
但し、
N:変化後の電動機回転数、N0:変化前の電動機回転数、
a:−1≦a≦1の範囲をとる係数、ΔN:任意に設定可能な一定値
N = N0 + a ・ ΔN ・ ・ ・ ・ (1)
However,
N: Motor speed after change, N0: Motor speed before change,
a: Coefficient in the range of −1 ≤ a ≤ 1, ΔN: Constant value that can be set arbitrarily
ここで、上述のステップ(ステップS5,S5−1,S5−2)において、式1中の係数aを逐次変化させることによって、電動機3の回転数Nを離散的に変化させることができる。
Here, in the above-mentioned steps (steps S5, S5-1, S5-2), the rotation speed N of the
また、変化前の電動機回転数N0に応じて、次の式2のようにΔNを与えても良い。
Further, ΔN may be given as in the
ΔN=a・N0・・・・(2) ΔN = a ・ N 0 ... (2)
上記式2のように、ΔNを変化前の電動機3の回転数N0に係数aを乗じた形とすると、ΔNを予め設定しなくとも、次の式3のように電動機回転数を変化させることができる。
As in the
N=N0+ΔN=(1+a)・N0・・・・(3) N = N 0 + ΔN = (1 + a) ・ N 0 ... (3)
ここで、係数aは、最初に適当な初期値(0.1など)を与え、ステップS5−1、ステップS5−2において、係数aの値をステップS7A、S7Bでの判定結果に応じて変化させる。例えば回転数を上げて、軸受け隙間が健全範囲内へ向かう方向になれば、係数aを0.1から0.2など増加させることができる。 Here, the coefficient a is first given an appropriate initial value (0.1, etc.), and in steps S5-1 and S5-2, the value of the coefficient a is changed according to the determination results in steps S7A and S7B. For example, if the number of rotations is increased and the bearing gap is directed toward the healthy range, the coefficient a can be increased from 0.1 to 0.2.
以上に示した電動機3の回転数の変化方法は、一例であり、本実施の形態は、電動機回転数の変化方法に依らず適用することができる。また、このように信号処理部7が指定する電動機3の回転数に対して、インバータ4による電動機回転数の制御方式は、パルス幅変調、すなわちPWM(Pulse Width Modulation)またはパルス振幅変調、すなわちPAM(Pulse Amplitude Modulation)の他、いかなる制御方式も本発明は適用することができる。
The method of changing the rotation speed of the
次に、軸受け隙間の閾値(以下、Hlimとも記載する)について説明する。すべり軸受2に変位センサ5を取り付けることで、すべり軸受2の軸受け隙間(回転軸1とすべり軸受2の内面との距離)を計測することができる。変位センサ5で軸受すきまを計測することにより、回転軸1と軸受(すべり軸受2)との接触、接触しないまでも接触に至るまでの裕度などを定量的に評価することができる。
Next, the threshold value of the bearing gap (hereinafter, also referred to as Hlim ) will be described. By attaching the
図4は、すべり軸受2の中における、回転軸1の回転中心軸に垂直な断面を表す模式図である。図では、回転軸1が偏心した状態であることを示している。図のように、回転軸1に荷重(図中の矢印)が作用すると、回転軸1は、すべり軸受2の軸受中心C2に対して荷重方向L1(図中の矢印)に偏心する。このとき、例えば、変位センサ5が、軸受中心線に対して第1象限および第2象限(荷重方向L1の向きの逆側のすべり軸受2の部分)に取付けられる場合、計測される軸受け隙間は、回転軸1の偏心度合いに応じて増加する。この場合には、軸受け隙間が減少する方向に電動機回転数を制御すればよい。
FIG. 4 is a schematic view showing a cross section of the
他方、変位センサ5が、軸受中心線に対して第3象限および第4象限(荷重方向L1の向き側のすべり軸受2の部分)に取付けられる場合は、軸受け隙間が減少するから、軸受け隙間が増加するように電動機回転数を制御すればよい。
On the other hand, when the
さらに、軸受の潤滑状態によっては、上述とは異なり、荷重方向L1と偏心方向が逆方向になる場合も考えられる。この場合は、実施の形態1に記載の軸受け隙間に関する閾値Hlimを上限閾値および下限閾値の双方設定し、軸受け隙間が、上限閾値と下限閾値との間の範囲内に収まるように電動機回転数を制御すればよい。軸受け隙間の上限閾値と下限閾値との間の範囲内が、上述の健全範囲内となる。 Further, depending on the lubrication state of the bearing, it is conceivable that the load direction L1 and the eccentric direction are opposite to each other, unlike the above. In this case, the threshold value Hlim for the bearing gap according to the first embodiment is set for both the upper limit threshold value and the lower limit threshold value, and the motor rotation speed is set so that the bearing gap is within the range between the upper limit threshold value and the lower limit threshold value. Should be controlled. The range between the upper limit threshold and the lower limit threshold of the bearing gap is within the above-mentioned sound range.
図5は、変位センサ5が、すべり軸受2に嵌合する回転軸部分に取付けられた冷媒圧縮機の断面図である。これは、回転軸1の内、すべり軸受2の内側に入っている箇所に、回転軸1の径方法外側に向けて変位センサを埋め込んでいる。図のように、すべり軸受2に嵌合する回転軸部分に変位センサ5を取り付けることで、すべり軸受2の軸受すきまを回転軸1側から全周に亘って計測することができる。つまり、回転軸1の一回転中に計測した軸受け隙間の最小値および最大値に対して、それぞれ下限閾値および上限閾値を設定し、最小値が下限閾値を下回る、または、最大値が上限閾値を超過しないように、電動機3の回転数を制御すれば良い。この場合も、計測した軸受け隙間の最小値および最大値が、上限閾値と下限閾値との間の範囲内となる範囲内が、上述の健全範囲内となる。
FIG. 5 is a cross-sectional view of a refrigerant compressor in which the
軸受け隙間の閾値Hlimの値の設定方法について説明する。例えば、予め任意の値、または回転軸外径と軸受内径の差に対する割合などを設定することができる。すべり軸受2の軸受の直径すきまの大きさに応じて軸受け隙間の閾値Hlimの値を設定しても良い。例えば、次の式4の設定方法が考えられる。
A method of setting the value of the threshold value Hlim of the bearing gap will be described. For example, an arbitrary value or a ratio to the difference between the outer diameter of the rotating shaft and the inner diameter of the bearing can be set in advance. The value of the threshold value Hlim of the bearing clearance may be set according to the size of the diameter clearance of the bearing of the
Hlim=b・C ・・・・(4)
但し、 b:0<b<1の範囲をとる係数、C:軸受直径すきま=軸受内径−軸外径
Hlim = b ・ C ・ ・ ・ ・ (4)
However, b: a coefficient in the range of 0 <b <1, C: bearing diameter clearance = bearing inner diameter-shaft outer diameter
ここで、軸受け直径隙間Cが、軸受け半径隙間であっても良い。この場合は、係数bの範囲は、0<b<2となる。さらに、軸受直径すきまに代わって、回転軸1の外径またはすべり軸受2の内面いずれかの表面粗さとしても良い。または、回転軸1の外径の表面粗さと、すべり軸受2の内面の表面粗さとの和、または二乗和平方根としても良い。いずれもこれら軸受直径すきまに代わる値に、係数bを乗じた値を軸受け隙間の閾値Hlimの値と設定することができる。但し、表面粗さを用いる場合、係数bは、0以上の値であればよく、1以下の制限はない。
Here, the bearing diameter gap C may be a bearing radius gap. In this case, the range of the coefficient b is 0 <b <2. Further, instead of the bearing diameter clearance, the surface roughness of either the outer diameter of the
ここで、電動機3の回転数を変化させることによって、軸受け隙間などすべり軸受2の状態を変化することについて説明する。電動機3が回転すると、回転軸1とローリングピストンとは、一体となって回転軸1の回転中心軸周りに回転し、シリンダとローリングピストンとの間の圧縮室が順次変形して、圧縮室内の媒体の吸入、圧縮、吐出の工程を繰り返す。この際、ローリングピストンの軸方向両側にある回転軸1を支持するすべり軸受2は、各工程すなわちローリングピストンの回転軸周りの位置によって、回転軸1から偏心した荷重を受ける。ここで、電動機3の回転数が変化すると、軸受け隙間内に発生する油膜圧力の大きさが変化するため、回転軸の偏心位置が変化し、必然的に軸受け隙間の分布が変化し、滑り軸受2の状態が変化することになる。
Here, it will be described that the state of the
本実施の形態によれば、冷媒圧縮機6の状態を示す軸受すきまを変位センサ5により計測し、回転軸1とすべり軸受2の接触や焼付きに対して裕度を持った軸受すきまの閾値を設定し、計測した軸受すきまと設定した閾値に応じて電動機3の回転数をインバータ4で制御することによって、圧縮機の負荷が大きい領域から小さい領域まで回転軸1とすべり軸受2の接触や焼付きを回避することができる。
According to the present embodiment, the bearing clearance indicating the state of the
また、すべり軸受2またはすべり軸受2が嵌合する回転軸1に設けられ、計測した計測値を出力信号として出力するセンサ5と、センサ5から出力される出力信号を演算処理し電動機が回転すべき回転数を求めてインバータ4へ制御信号として発信して電動機3の回転数を制御する制御部とによって、運転条件の広い範囲で軸受2での故障を回避する。また、圧縮機6の運転を停止することなく、圧縮機6の回転軸1と軸受2での接触、この接触に伴う焼付きおよび異常摩耗を回避することができる。
Further, the
(振動センサを用いる場合)
次に、すべり軸受2またはすべり軸受2が嵌合する回転軸1の部分に対して設けられるセンサ5として、振動センサを用いる例について説明する。センサ5である振動センサは、すべり軸受2またはすべり軸受2の振動を計測する。なお、ここでの振動センサは、加速度センサに限らず、測定原理や接触、非接触を問わず適用できる。また、センサ5として振動センサを用いる場合は、振動センサを上記すべり軸受2またはすべり軸受2が嵌合する回転軸1の部分に対して設けるだけでなく、すべり軸受2またはすべり軸受2が嵌合する回転軸1の部分から振動絶縁されない圧縮機6、またはこれを格納する筐体に設けても良い。
(When using a vibration sensor)
Next, an example in which a vibration sensor is used as the
回転軸1とすべり軸受2とが、油膜に隔てられて非接触状態で運転している場合、回転軸1の回転によって発生する振動は、潤滑油の粘性により減衰する。このため、軸受2に伝播する振動のレベルは、回転軸1と軸受2とが接触状態にある場合よりも小さい。したがって、振動センサのセンサ5が、回転軸1若しくは軸受2の振動レベル(振動振幅の大きさ)または加速度を計測することによって、回転軸1と軸受2との接触を検知できる。さらに接触を検知した場合に、電動機3の回転数を変更して焼付きを回避することができる。
When the
次に動作について説明する。基本的な制御方法は、上記変位センサの場合と同様である。ただし、振動レベルまたは加速度の閾値に関しては、上記のとおり接触が生じた場合、軸あるいは軸受の振動は大きくなることから上限値を設定する方が好ましい。振動レベルまたは加速度の閾値は、任意の上限値alimを設定すれば良い。この場合、上述の健全範囲は、振動レベルまたは加速度が、上限値alim以下の範囲ということになる。 Next, the operation will be described. The basic control method is the same as in the case of the displacement sensor. However, regarding the vibration level or the threshold value of acceleration, it is preferable to set an upper limit value because the vibration of the shaft or the bearing becomes large when the contact occurs as described above. For the vibration level or the threshold value of acceleration, an arbitrary upper limit value a lim may be set. In this case, the above-mentioned healthy range is a range in which the vibration level or acceleration is equal to or less than the upper limit value a lim.
信号処理部7は、上限値alim以下を健全範囲として、振動センサであるセンサ5の計測値を健全範囲内となることを目標として、電動機3の回転数をフィードバック制御する信号を求める。
The
具体的には、振動センサの計測値が、上限値alimを超える場合に、電動機3の回転数を変化させて、回転数を変化させた後のセンサ5である振動センサの計測値が健全範囲内に近づいたか否かにより、制御を変える。ここで、回転数を変化させるとは、回転数を増加させる、または減少させることをいう。
Specifically, when the measured value of the vibration sensor exceeds the upper limit value a lim , the rotation speed of the
例えば、振動センサの計測値が健全範囲から外れる方向に変化した場合、即ち、振動センサの計測値がより大きくなった場合には、直前に行った電動機3の回転数の変化方向と逆方向に変化させて、その後の振動センサの計測値を見る。振動センサの計測値が、小さくなった場合には、良好な方向に向かっているので、電動機3の回転数を維持する。または、振動センサの計測値が、上限値alimよりも所定値以上大きい場合には、さらに大きく改善する、即ち、振動が減少することを目指して、電動機3の回転数を直前に変化させた方向にさらに変化させて、早く軸受2の振動を健全範囲内に集束させることができる。
For example, when the measured value of the vibration sensor changes in a direction outside the sound range, that is, when the measured value of the vibration sensor becomes larger, the direction is opposite to the direction of change in the rotation speed of the
なお、上記電動機3の回転数を直前とは逆方向に変化させても振動センサの計測値が小さくならない場合には、回転数の変化量を小さくして再度電動機3の回転数を変化させて同様なことを繰り返し、回転数を変化させた後の振動センサの計測値が小さくなる回転数を探索する。振動センサの計測値が小さくなる回転数が探索できると、当該回転数を維持または、さらに計測値が小さくなる回転数を探索して、状態が良好となる回転数に電動機3を制御する。このように制御することによって、異常な振動がでる状態を脱し、運転を停止することなく、すべり軸受2の焼き付きを回避する。
If the measured value of the vibration sensor does not decrease even if the rotation speed of the
ここで、軸受の振動が大きくなったときに、電動機3の回転数を変化させると、軸受けの振動が変化することについて説明する。回転軸と軸受が直接接触する場合には、非接触時と比べて摩擦に起因する加速度が発生する。上記の通り、電動機3の回転数を変化させて非接触状態とすると、振動加速度が減少する。さらに、非接触状態であっても軸受け隙間が非常に小さい場合、軸受け隙間内の油膜圧力の大きさは軸受け隙間の3乗の逆数に比例するため非常に高い圧力が発生し、回転軸の偏心位置が変動するため変動量に応じた振動加速度が生じる。したがって、電動機3の回転数を変化させて、軸受の振動を変化させることができ、電動機3の回転数を変化させ軸受の振動を健全範囲内にすることは、上記の軸受け隙間を健全範囲内にすることに相当する。
Here, it will be described that the vibration of the bearing changes when the rotation speed of the
本実施の形態によれば、回転軸1と軸受2とが接触する、または回転軸1と軸受2との距離が小さくなることによって発生する、回転軸1または軸受2の振動レベルまたは加速度を振動センサにより計測し、振動レベルまたは加速度の閾値に対して計測した振動レベルまたは加速度が下回るように電動機3の回転数をインバータ4で制御することで、回転軸1とすべり軸受2の焼付きを回避することができる。
According to the present embodiment, the vibration level or acceleration of the
(温度センサを用いる場合)
次に、すべり軸受2またはすべり軸受2が嵌合する回転軸1の部分に対して設けられるセンサ5として、軸受温度を計測する温度センサを用いる例について説明する。センサ5である温度センサは、すべり軸受2またはすべり軸受2の温度を計測する。なお、ここで、温度センサは、熱電対など特定のセンサに限定されるものではなく、測定原理や接触、非接触を問わず適用できる。
(When using a temperature sensor)
Next, an example in which a temperature sensor for measuring the bearing temperature is used as the
回転軸1とすべり軸受2との焼付きが生じる場合、焼付きが起こる前に、回転軸1とすべり軸受2との接触が生じる。接触が生じると、接触部での摩擦が生じて、摩擦のエネルギーの大半が、熱エネルギーとして消費され、すべり軸受2またすべり軸受2に接続する周辺部の温度が上昇する。したがって、冷媒圧縮機6内の温度、例えば軸受温度を計測することで、回転軸1とすべり軸受2との接触を検知し、この検知をトリガーに適切に制御することによって、回転軸1とすべり軸受2との焼付きを回避することができる。
When seizure occurs between the
次に、動作について説明する。基本的な制御方法は、上記のセンサ5を変位センサとした場合と同様である。ただし、温度センサであるセンサ5の計測値に対する閾値については、上記のとおり回転軸1とすべり軸受2との摩擦による発熱に起因して昇温することから、上限値を設定する方が好ましい。すべり軸受2の温度の閾値は任意の上限値Tlimを設定すれば良い。すると、健全範囲は、上限値Tlim以下となる。
Next, the operation will be described. The basic control method is the same as when the
信号処理部7は、上記上限値Tlim以下を健全範囲として、温度センサであるセンサ5の計測値が健全範囲内となることを目標として、電動機3の回転数をフィードバック制御する。
The
具体的には、温度センサの計測値が、健全範囲外、すなわち上限値Tlimを超える場合に、電動機3の回転数を変化させて、回転数を変化させた後のセンサ5(温度センサ)の計測値が、健全範囲内に近づいたか否かにより、制御を変える。
Specifically, when the measured value of the temperature sensor is out of the sound range, that is, exceeds the upper limit value Slim, the rotation speed of the
センサ5を温度センサとして、健全範囲を上限値Tlim以内としたときの電動機3の制御は、基本的に上述の振動センサをセンサ5とした場合と同様である。即ち、上記振動センサの制御において、振動センサを温度センサと読み替え、上限値alimを上限値Tlimと読み替えることで、温度センサの制御とすることができる。
The control of the
ここで、軸受の温度が上昇したときに、電動機3の回転数を変化させると軸受の温度が変化することについて説明する。回転軸と軸受が直接接触する場合には、材料同士の摩擦せん断による温度上昇が発生し,材料内を熱伝導するため軸受および回転軸の温度が上昇する。上記の通り、電動機3の回転数を変化させて非接触状態とすると、油膜による熱拡散により温度上昇が抑制される。さらに、非接触状態であっても軸受け隙間が非常に小さい場合、軸受油膜に生じる流体せん断が大きくなり、油膜温度が上昇し、軸受および回転軸の温度が上昇する。したがって、電動機3の回転数を変化させて、軸受の温度を変化させることができ、電動機3の回転数を変化させ軸受および回転軸の温度を健全範囲内にすることは、上記の軸受け隙間を健全範囲内にすることに相当する。
Here, it will be described that when the temperature of the bearing rises, the temperature of the bearing changes when the rotation speed of the
本実施の形態によれば、回転軸1とすべり軸受2との接触に伴う摩擦発熱を温度センサ(センサ5)により計測し、温度の閾値(上限値Tlim)に対して、温度センサで計測した温度が下回るように電動機3の回転数をインバータ4で制御することによって、回転軸1とすべり軸受2の焼付きを回避することができる。
According to the present embodiment, the frictional heat generated by the contact between the
(圧力センサを用いる場合)
次に、センサ5として、圧縮機6のすべり軸受2の油膜に生じる圧力を計測する圧力センサを有する冷媒圧縮機について説明する。センサ5である圧力センサは、ダイヤフラム式圧力センサなど特定のセンサに限定されるものではなく、測定原理を問わず、すべり軸受2の油膜の生じる圧力を計測できるものであれば良い。
(When using a pressure sensor)
Next, as the
回転軸1とすべり軸受2との焼付きが生じる場合、焼付が生じる前に回転軸1とすべり軸受2との接触が発生する。一般的に、すべり軸受の油膜に発生する圧力の大きさは、軸受けすきまの3乗の逆数に比例する。このため、回転軸1とすべり軸受2の内面とが接触する直前は、油膜が薄膜状となり、油膜内が、非常に高い圧力状態となる。したがって、圧力センサを用いて圧縮機6の軸受の油膜に生じる圧力を計測することによって、回転軸1とすべり軸受2との接触を検知できる。この検知をトリガーに適切に電動機3の回転数を制御することによって、回転軸1とすべり軸受2との焼付きを回避することができる。
When seizure occurs between the
次に動作について説明する。基本的な制御方法は形態1、2と同じである。ただし、圧力の閾値に関しては、上記のとおり接触状態近傍で油膜圧力が、非常に高くなることから、上限値を設定する方が好ましい。圧力センサで計測した圧力の閾値は任意の上限値Plimを設定すれば良い。すると、この場合の健全範囲は、センサ5の計測値が上限値Plimとなる。
Next, the operation will be described. The basic control method is the same as in
信号処理部7は、上記上限値Plim以下を健全範囲として、圧力センサであるセンサ5の計測値が健全範囲内となることを目標として、電動機3の回転数をフィードバック制御する。
The
具体的には、圧力センサの計測値が、健全範囲外、すなわち、上限値Plimを超える場合に、電動機3の回転数を変化させて、回転数を変化させた後のセンサ5(圧力センサ)の計測値が、健全範囲内に近づいたか否かにより、制御を変える。
Specifically, when the measured value of the pressure sensor is out of the sound range, that is, exceeds the upper limit value Plim, the rotation speed of the
センサ5を圧力センサとして、健全範囲を上限値Plim以内としたときの電動機3の制御は、基本的に上述の振動センサをセンサ5とした場合と同様である。即ち、上記振動センサの制御において、振動センサを圧力センサと読み替え、上限値alimを上限値Plimと読み替えることで、圧力センサの制御とすることができる。
The control of the
ここで、軸受の圧力が上昇したときに、電動機3の回転数を変化させると、軸受の圧力が変化することについて説明する。軸受油膜に生じる圧力の大きさは、軸受け隙間の3乗の逆数に比例するため非常に高い圧力が発生し、電動機3の回転数の変化により、軸受け隙間の大きさが変化することで圧力センサの計測値も変化する。したがって、電動機3の回転数を変化させて、軸受の圧力を変化させることができ、電動機3の回転数を変化させ油膜圧力の計測値を健全範囲内にすることは、上記の軸受け隙間を健全範囲内にすることに相当する.
Here, it will be described that the pressure of the bearing changes when the rotation speed of the
本実施の形態によれば、回転軸1とすべり軸受2との間の油膜に生じる圧力を圧力センサにより計測し、圧力の閾値(上限値Plim)に対して、圧力センサで計測した圧力が下回るように電動機3の回転数をインバータ4で制御することで、回転軸1とすべり軸受2の焼付きを回避することができる。
According to the present embodiment, the pressure generated in the oil film between the
上述のとおり、圧力センサで計測する油膜の圧力は、軸受けすきまの3乗の逆数に比例するから、軸受け隙間が小さくなると急激に圧力が上昇する。したがって、健全でないことを検知することは、容易といえ、雑音に強く、効率よく制御できる。 As described above, the pressure of the oil film measured by the pressure sensor is proportional to the reciprocal of the cube of the bearing clearance, so that the pressure rises sharply as the bearing clearance becomes smaller. Therefore, it is easy to detect unhealthy, but it is resistant to noise and can be controlled efficiently.
上記では、それぞれの種類のセンサの1つの計測値に基づいて、電動機3の回転数を制御するが、2つ以上のセンサの計測値に基づいて、電動機3の回転数を制御するようにしても良い。これは、圧縮機は稼働条件によって、圧縮機内が高温、高圧になる場合があり、その他のしゅう動要素での加速度が発生する場合もあることに起因する。したがって、軸受に複数のセンサを取付け、それぞれの計測値に基づいて電動機3の回転数を制御することで、軸受および回転軸の状態を総合的に判断でき、軸受および回転軸の接触状態検知の確度が高まる。また、センサには温度特性が存在する場合があり、温度センサとその他のセンサを組合せることで、使用するセンサの温度特性を補正することが可能であり、より高精度の計測も可能である。
In the above, the rotation speed of the
次に、複数のセンサの計測値に基づいて、電動機3の回転数を制御する場合の動作について説明する。信号処理部7は、各センサの計測値と、センサごとに設定された健全範囲とを比較して、1つのセンサ計測値でも、健全範囲を外れた場合に、電動機3の回転数を変化さえる制御に入る。まず、健全範囲を超えたセンサの計測値が健全範囲内となることを目標に、電動機3の回転数を制御する。さらに、最初に健全範囲を外れたセンサの計測値以外に、健全範囲を外れたセンサが存在すれば、当該健全範囲を外れたセンサについて、健全範囲内となるように電動機3の回転数を制御する。これをすべてのセンサの計測値が、健全範囲内となるまで、電動機3の回転数を制御することを繰り返す。
Next, the operation when the rotation speed of the
上記のように構成することによって、時定数の短いセンサ、例えば、変位センサで、健全範囲外となったことを検知して、健全範囲内とする制御を開始することができる。その後に、時定数の長いセンサ、例えば、温度センサの計測値が、健全範囲内となるまで上記制御することで、十分に健全となる状態にすることができ、すべり軸受2の状態を安定させることができる。
With the above configuration, a sensor having a short time constant, for example, a displacement sensor, can detect that it is out of the sound range and start control to keep it within the sound range. After that, by performing the above control until the measured value of a sensor having a long time constant, for example, a temperature sensor, is within the sound range, the state can be sufficiently sound and the state of the
また、温度特性を有する変位センサ(振動センサ、圧力センサ)を使用する場合、温度センサと組合せることで、温度補正が可能となり軸受および回転軸の接触状態検知の精度が高くなる。なお、この場合、温度の計測値を信号処理部7にフィードバックし、変位センサなどの温度補正を行えば、さらに精度が向上する。
Further, when a displacement sensor (vibration sensor, pressure sensor) having temperature characteristics is used, the temperature can be corrected by combining with the temperature sensor, and the accuracy of detecting the contact state of the bearing and the rotating shaft is improved. In this case, if the measured value of the temperature is fed back to the
実施の形態2.
上記の実施の形態では、軸受の状態をセンサで計測したセンサ計測値が、予め設定した健全範囲から外れる場合に、センサ計測値が健全範囲となることを目標として電動機の回転数を制御するように構成したが、上記制御過程を機械学習して学習済みモデルを求めて、計測した現在のセンサ計測値に学習済みモデルを適用して電動機が回転すべき回転数を推定するようにしても良い。この場合、学習済みモデルは、センサ計測値と、この計測値に対して信号処理部が求めた電動機が回転すべき回転数と、この回転数に制御した後に計測したセンサ計測値とを互いに関連付けて関連付け情報として記憶して、記憶した関連付け情報を機械学習して求めることができる。このように構成することで、探索的に電動機の回転数を制御することなく、過去の制御履歴から求めた学習済みモデルから、センサ計測値を健全範囲内にする電動機が回転すべき回転数である推定回転数を求めて制御できる。
In the above embodiment, when the sensor measurement value measured by the sensor for the state of the bearing deviates from the preset sound range, the rotation speed of the motor is controlled with the goal of keeping the sensor measurement value within the sound range. However, the above control process may be machine-learned to obtain a trained model, and the trained model may be applied to the measured current sensor measurement values to estimate the number of rotations at which the motor should rotate. .. In this case, the trained model correlates the sensor measurement value, the rotation speed of the electric motor obtained by the signal processing unit with respect to the measurement value, and the sensor measurement value measured after controlling to this rotation speed. It can be stored as association information, and the stored association information can be obtained by machine learning. With this configuration, the number of revolutions that the motor should rotate to keep the sensor measurement value within the sound range from the learned model obtained from the past control history without exploratory control of the number of revolutions of the motor. A certain estimated rotation speed can be obtained and controlled.
すなわち、本実施の形態は、上記実施の形態において、センサ情報に基づいて圧縮機の回転を制御しながら、センサ情報を状態、制御を行動として学習用データを収集し、収集した学習データを機械学習して、学習済みモデルを作成し学習モデル記憶部に記憶する。学習済みモデルを用いて制御を仮に求めたときに、状態が改善する確率が所定値以上となった時に、上記制御手段から、学習済みモデルを用いて制御する動作信号を機器に送信するように切り替えるようにしても良い。 That is, in the present embodiment, in the above embodiment, while controlling the rotation of the compressor based on the sensor information, the learning data is collected with the sensor information as the state and the control as the action, and the collected learning data is used as a machine. It learns, creates a trained model, and stores it in the learning model storage unit. When the control is tentatively obtained using the trained model and the probability of improvement of the state exceeds a predetermined value, the above control means transmits an operation signal to be controlled using the trained model to the device. You may switch.
なお、以下では、センサとして、変位センサを用いる例を中心に説明するが、上記実施の形態と同様に他の振動、温度、圧力を計測するセンサでも良い。 In the following, an example in which a displacement sensor is used as the sensor will be mainly described, but other sensors that measure vibration, temperature, and pressure may be used as in the above embodiment.
図6は、本実施の形態を示す圧縮機の構成を示す図である。図において、左側は、冷媒圧縮機の断面図であり、右側は、この圧縮機を制御する構成を示すブロック図である。以下において、上記実施の形態と同じ符号は、同じものまたは対応するものを表すものである。また、上記実施の形態と同様に、圧縮機構が一カ所であるシングルロータリ圧縮機であっても良いし、スクロール圧縮機、スクリュー圧縮機等、軸受支持される圧縮機であってもよい。 FIG. 6 is a diagram showing a configuration of a compressor showing the present embodiment. In the figure, the left side is a cross-sectional view of the refrigerant compressor, and the right side is a block diagram showing a configuration for controlling the compressor. In the following, the same reference numerals as those in the above-described embodiment represent the same or corresponding ones. Further, as in the above embodiment, a single rotary compressor having a single compression mechanism may be used, or a compressor supported by bearings such as a scroll compressor and a screw compressor may be used.
図において、冷媒圧縮機6は、回転軸1と、これを支持するすべり軸受2と、電動機3、インバータ4を有する。電動機3は、ステータ3aと、ロータ3bとで構成される。冷媒圧縮機6の機械的構造は、上記実施の形態と同様である。
In the figure, the
さらに、冷媒圧縮機6は、すべり軸受2またはすべり軸受2が嵌合する回転軸1の部分に対して設けられるセンサ5を備え、センサ5から出力される出力信号を演算処理し、電動機3が回転すべき回転数を求めてインバータ4へ制御信号を送る信号を送る信号処理部7を有する。
Further, the
センサ5は、接触、非接触の別はなく、すべり軸受2の変位、またはすべり軸受2と回転軸1との間の相対変位または相対変位の変化を計測する変位センサ、すべり軸受2の振動を計測する変位センサ、温度センサ、すべり軸受2の中の油膜の圧力を計測する圧力センサでもよい。
The
冷媒圧縮機6は、信号処理部7によって変換された物理量の情報、またはセンサの電圧信号、および情報に基づき制御量を求めた結果であるインバータへの制御信号、または空気調和機若しくは冷凍機器への動作信号を関連付けて学習用データとして記憶する記憶部8と、記憶部8に記憶された学習用データを機械学習して学習済みモデルを出力する機械学習部9と、機械学習した学習済みモデルを記憶する学習モデル記憶部10と、学習済みモデルを用いて、新たに計測した上記物理量の情報、またはセンサの電圧信号からインバータ4への制御信号または空気調和機若しくは冷凍機器への動作信号を出力する制御量算出部11とを備える。なお、ここでは、記憶部8が、センサの電圧信号および空気調和機若しくは冷凍機器への動作信号を関連付けて記憶する例を示す。なお、制御量算出部11は、推定部と捉えても良い。
The
また、記憶部8に記憶される学習用データは、上記に加え、情報に基づき制御量を求めた結果をインバータ4への制御信号、機器への動作信号送信した結果、または変化があったセンサの電圧信号が関連付けられても良い。
Further, the learning data stored in the
なお、記憶部8は、冷媒圧縮機6への内蔵、外部への実装の別は問わず、メモリ、記憶ディスク、半導体メモリでもよい。また記憶部8の保存媒体や保存方法は特定しない。
The
また、本実施の形態の冷媒圧縮機6は、記憶部8と機械学習部9と学習モデル記憶部10とを備えるようにして、学習モデル記憶部10に記憶された学習済みモデルをネットワーク等を介して外部に送信するようにしても良い。
Further, the
さらに、本実施の形態の冷媒圧縮機6は、学習モデル記憶部10に外部から学習済みモデルを読みこむ構成として、この学習済みモデルを用いて制御量算出部11を稼働させるようにしても良い。この場合、冷媒圧縮機6は、記憶部8および機械学習部9を持たないようにしても良い。また、冷媒圧縮機6は、ネットワーク等を介して外部に学習用データを送信し、外部に設けた機械学習部9にて機械学習を行って学習済みモデルを構築してもよい。この場合、冷媒圧縮機6が、外部からネットワークを介して学習モデル記憶部10に学習済みモデルを読みこみ、外部で学習した学習済みモデルを用いて制御量算出部11を稼働させるようにしても良い。
Further, the
記憶部8は、冷媒圧縮機6の状態を示す入力情報として、圧縮機のすべり軸受2、またはすべり軸受2が嵌合する回転部分に設けられるセンサの情報を記憶する。このセンサ5は、回転軸1の変位を計測する変位センサで、回転軸1のすべり軸受2内の変位に相当する情報であっても良い。また、記憶部8が記憶する情報は、圧縮機の状態を示す入力情報として、上記変位からすべり軸受2の軸受け隙間を計測したもので合っても良い。または、センサ5は、振動センサ、温度センサ、またはすべり軸受の油膜圧力を計測する圧力センサであっても良い。
The
また、記憶部8は、行動を示す入力情報として、信号処理部7によって変換された物理量の情報、およびこの情報に基づき制御量を求めた結果であるインバータ4への制御信号、または空気調和機若しくは冷凍機器への動作信号を記憶する。さらに、この際、状態を示す入力情報と、行動を示す入力情報とを関連付けて学習用データとして記憶する。
Further, the
さらに、記憶部8は、行動を実行した結果、状態が変化した状態を示す入力情報として記憶する。これらは時系列情報として記憶しても良い。
Further, the
次に、機械学習部9は、記憶部8に記憶される、状態を示す入力情報、行動を示す入力情報に基づいて作成されるデータセットを入力として、出力となる学習モデルを学習する。機械学習部9の機械学習は、価値関数を用いる強化学習でもよい。この場合、機械学習部9は、信号処理部7が出力する回転数で電動機3を制御することによって得られたセンサ5の計測値が健全範囲の外から健全範囲内に変化する場合に、価値関数に報酬を与えて学習済みモデルを構築してもよい。また、機械学習部9が用いる学習アルゴリズムは、どのようなものを用いても良い。一例として、強化学習を適用した場合について、以下説明する。
Next, the
強化学習は、ある環境内におけるエージェント(行動主体)が現在状態を観測し、採るべき行動を決定するというものである。エージェントは、行動を選択することで環境から報酬を得て、一連の行動を通じて報酬が最も多く得られるような方策を学習する。 Reinforcement learning is that an agent (behavior) in a certain environment observes the current state and decides the action to be taken. Agents are rewarded by the environment by choosing an action and learn how to get the most reward through a series of actions.
機械学習部9が実行する強化学習の代表的な手法として、Q学習やTD学習が知られている。例えば、Q学習の場合、行動価値関数Q(s, a)の一般的な更新式(行動価値テーブル)は、次式で表される。
Q-learning and TD-learning are known as typical methods of reinforcement learning executed by the
Q(st, at) ← Q(st, at) + α(rt+1 + γmaxQ(st+1, a) - Q(st, at)) ・・・(5) Q (st, at) ← Q (st, at) + α (rt + 1 + γmaxQ (st + 1, a) --Q (st, at)) ・ ・ ・ (5)
式5において、stは、時刻tにおける環境を表し、atは、時刻tにおける行動を表す。行動atによって、環境は、st+1に変わる。rt+1は、その環境変化によって与えられる報酬を表す。また、γは、割引率を表し、αは学習係数を表す。なお、γは、0<γ≦1、αは、0<α≦1の範囲とする。Q学習を適用した場合、出力である学習内容が、行動atとなる。
In
ここで、機械学習部9において、stは、状態を示す入力情報、atは、行動を示す入力情報、st+1は、行動atによって変化した状態を表す。rt+1は、stがst+1に変化したことによって与えられる報酬である。
Here, in the
さらに具体的には、stは、圧縮機のすべり軸受またはすべり軸受が嵌合する回転部分に設けられるセンサの情報である。また、行動atは、信号処理部によって変換された物理量の情報、および情報に基づき制御量を求めた結果であるインバータ4への制御信号、または空気調和機若しくは冷凍機器への動作信号、または圧縮機の回転数を表す情報であっても良い。
More specifically, st is information on the slide bearing of the compressor or the sensor provided in the rotating portion where the slide bearing is fitted. Further, the action at is the information of the physical quantity converted by the signal processing unit, the control signal to the
式5で表される更新式は、時刻t+1における最良の行動aの行動価値が、時刻tにおいて実行された行動aの行動価値Qよりも大きければ、行動価値Qを大きくし、逆の場合は、行動価値Qを小さくする。換言すれば、時刻tにおける行動aの行動価値Qを、時刻t+1における裁量の行動価値に近づけるように、行動価値関数Q(s, a)を更新する。このようにすることによって、ある環境における最良の行動価値が、それ以前の環境における行動価値に伝搬していくようになる。
In the update formula represented by the
機械学習部9は、報酬計算部と、関数更新部とをさらに備える。
The
報酬計算部は、状態変数に基づいて報酬を計算する。報酬計算部は、報酬基準に基づいて、報酬rを計算する。例えば、報酬増大基準の場合には、報酬rを増大させる(例えば「1」の報酬を与える)。他方、報酬減少基準の場合には、報酬rを低減する(例えば「−1」を与える)。 The reward calculation unit calculates the reward based on the state variable. The reward calculation unit calculates the reward r based on the reward standard. For example, in the case of the reward increase standard, the reward r is increased (for example, the reward of "1" is given). On the other hand, in the case of the reward reduction standard, the reward r is reduced (for example, "-1" is given).
たとえば、状態を軸受2の軸受と回転軸1との間の軸受けすきまとすると、軸受けすきまが、減少する場合は、報酬が大きく、増加する場合は報酬が小さい。また、軸受けすきまが、上記閾値に対して小さくなれば報酬は増大する。
For example, assuming that the state is a bearing clearance between the bearing of the
また、センサ5を温度センサとして、状態を軸受2の温度とすると、軸受温度が、減少する場合は報酬が大きく、増加する場合は報酬が小さい。さらに軸受温度が、閾値以下となれば報酬は増大となる。
Further, assuming that the
さらに、センサ5を振動センサとして、状態を軸受に設けた振動センサの出力信号とすると、振動センサの振動レベルが減少する場合は、報酬が大きく、増加する場合は、報酬が小さい。また、振動レベルが、閾値に対して小さくなれば報酬は増大する。
Further, when the
また、センサ5を圧力センサとして、状態を軸受に設けたすべり軸受の油膜圧力を計測する圧力センサの出力信号とすると、予め定めた圧力センサの適正な出力信号範囲に近づく変化の場合は、報酬は増大し、上記出力信号範囲から乖離する変化の場合は、報酬は小さい。さらに圧力センサの信号が、上記出力信号範囲であれば、報酬は増大となる。
Further, assuming that the
関数更新部は、上記報酬計算部によって計算される報酬に従って、出力(学習内容)を決定するための関数を更新する。例えば、Q学習の場合、出力(学習内容)を算出するための関数として、式5で表される行動価値関数Q(st, at)を用いる。このようにして、記憶部8に記憶される関係情報に基づいて行動価値関数Qを更新した結果、この行動価値関数Qが、学習済みモデルとなる。学習モデル記憶部10は、上記求めた学習済みモデルを記憶する。
The function update unit updates the function for determining the output (learning content) according to the reward calculated by the reward calculation unit. For example, in the case of Q-learning, the action value function Q (st, at) represented by
なお、本実施の形態では、機械学習部9が用いる学習アルゴリズムが強化学習である場合について説明したが、これに限られるものではない。学習アルゴリズムについては、強化学習以外にも、教師あり学習、教師なし学習、又は半教師あり学習等を適用することも可能である。
In the present embodiment, the case where the learning algorithm used by the
また、上述した学習アルゴリズムとしては、特徴量そのものの抽出を学習する、深層学習を用いることもでき、他の公知の方法、例えばニューラルネットワーク、遺伝的プログラミング、機能論理プログラミング、サポートベクターマシンなどに従って機械学習を実行してもよい。 Further, as the learning algorithm described above, deep learning that learns the extraction of the feature amount itself can also be used, and the machine follows other known methods such as neural networks, genetic programming, functional logic programming, and support vector machines. Learning may be performed.
次に、制御量算出部11は、学習モデル記憶部10から、上記機械学習部9が出力した学習済みモデルを読み込み、この学習済みモデルを用いて、現実に計測した状態情報、すなわち、センサ5によって、新たに計測した上記物理量の情報、またはセンサ5の電圧信号から、インバータ4への制御信号または空気調和機若しくは冷凍機器への動作信号を出力する情報を求める。
Next, the control
例えば、上記Q学習の場合は、制御量算出部11が、新たに計測したセンサの出力情報をsとして、学習済みの行動価値関数Q(s, a)に代入し、行動価値関数Q(s, a)の値が最大となる行動aを求める。こうして求めた行動aは、インバータ4への制御信号または空気調和機若しくは冷凍機器への動作信号として、制御量算出部11が出力する。
For example, in the case of the above Q-learning, the control
上記機械学習部9で求めた学習済みモデルは、任意の状態情報を入力すると、状態情報が適正値、すなわち上記健全範囲内でなければ、状態情報が適正値となるように、圧縮機の回転数を適切にする信号を出力する。したがって、学習済みモデルを用いて、制御量を算出する制御量算出部11は、適切な信号を出力することができる。
In the trained model obtained by the
次に、本実施の形態の記憶部8、機械学習部9、学習モデル記憶部10および制御量算出部11を実行するハードウェアについて、図7を用いて説明する。
Next, the hardware that executes the
図において、センサ5及びインバータ4との入出力を行う計算装置100は、中央処理装置CPU(Central Processing Unit)101と、CPU101で実行されるプログラムを記憶し、計算途中の情報を一次的に記憶し、計算結果を記憶する記憶装置102、入力情報であるセンサ5からの信号を読み取り、一旦記憶装置102に記憶させ、CPU101で計算した結果を記憶装置102から取り出してインバータ4へ出力するI/F 103を有する。
In the figure, the calculation device 100 that inputs / outputs to and from the
記憶部8は、記憶装置102によって実行される。記憶部8は、センサ5からの信号をI/F 103から読み込み、またインバータ4へ出力された出力信号を読み出し、関連付けて学習用データとして記憶装置102に記憶する。機械学習部9は、CPU 101で実行される。記憶装置102、すなわち記憶装置102に記憶された学習用データを読み込み、記憶装置102に記憶された学習用プログラムをCPU 101で実行して学習済みモデルを記憶装置102に出力する。学習モデル記憶部10は、記憶装置102で実行される。制御量算出部11は、記憶装置102に記憶されたプログラムに基づき、CPU 101で実行される。制御量算出部11は、センサ104からの信号を I/F 103を介して取得して、一旦記憶装置102に記憶させ、記憶装置102に記憶されている学習済みモデルを用いて、CPU 101が、センサ104の信号から制御量を算出し、この制御量をI/F 103を介して、インバータ4へ出力する。
The
また、信号処理部7は、上記計算装置100で実現しても良い。同じ計算装置100で、信号処理部7、記憶部8、機械学習部9、学習モデル記憶部10および制御量算出部11を実現すると、1つの計算装置100で処理を実行できるので効率が良い。
Further, the
次に、本実施の形態の処理について説明する。学習過程では、まず、学習用データを収集し学習用データセットを生成する。上記実施の形態で説明した電動機3の回転数を変化させる処理プロセスによって、状態に応じて圧縮機の回転数を制御して、この間の計測情報および機器へ送信した電動機3が回転すべき回転数または動作信号を学習データとして記憶部8に記憶する。記憶部8は、信号処理部7によって変換された物理量の情報、またはセンサの電圧信号、および情報に基づき制御量を求めた結果であるインバータ4への制御信号、または空気調和機若しくは冷凍機器への動作信号を関連付けて学習用データとして記憶部8に記憶する。
Next, the processing of the present embodiment will be described. In the learning process, first, learning data is collected and a learning data set is generated. The processing process for changing the rotation speed of the
機械学習部9は、記憶部8に記憶される信号処理部7によって変換された物理量の情報、またはセンサの電圧信号、および情報に基づき制御量を求めた結果であるインバータへの制御信号、または空気調和機若しくは冷凍機器への動作信号を関連から、上記学習アルゴリズムを用いて学習済みモデルを作成する。この過程で、収集する学習データの量が多くなれば、学習アルゴリズムによって、学習済みモデルの学習が進み、いろいろな状態に対応して適切な出力である行動を出力できる学習済みモデルになる。
The
学習済みモデルが作成できると、学習モデル活用過程に移る。制御量算出部11は、計測した現在のセンサの出力信号に対して、学習済みモデルを適用して圧縮機(電動機)が回転すべき回転数またはインバータ4への出力信号を求め、圧縮機6またはインバータ4へ出力する。学習済みモデルは、上記機械学習部9によって、いろいろな状態に対して適切な出力を求められるモデルである。したがって、制御量算出部11は、計測したセンサ5の出力信号に対して、学習済みモデルを適用して、適切な出力をすることができる。
When the trained model can be created, the process of utilizing the trained model is started. The control
上記学習過程で、機械学習部9は、記憶部8に記憶された上記学習データを機械学習して学習済みモデルを作成する。学習初期には、学習用データが少なくて、学習済みモデルを作成してもこの学習済みモデルに基づき制御量算出部11が計算した結果では、必ずしも良好な結果とならない可能性がある。
In the learning process, the
そこで、学習初期には、上記実施の形態で説明した回転数変化処理プロセスによって制御を行い、所定の期間後に上記機械学習部9で学習した学習済みモデルを用いて制御量算出部11が出力する制御量により圧縮機を制御する。
Therefore, in the initial stage of learning, control is performed by the rotation speed change processing process described in the above embodiment, and after a predetermined period, the control
ここで、所定の期間後は、学習開始から1年の期間でも良い。これは1年で凡そ一通りの条件を学習すると考えられるからである。また、学習中に上記回転数変化処理プロセスに替えて、そこまで学習した学習済みモデルを用いて、一時的に制御量算出部11が算出する制御量で圧縮機6を制御し、所定の期間内に収束、即ちセンサ計測値が閾値内になるか否かで本格的に学習済みモデルに切り替えるかを判断するようにしても良い。
Here, after the predetermined period, a period of one year from the start of learning may be used. This is because it is thought that one year will learn about all the conditions. Further, instead of the above-mentioned rotation speed change processing process during learning, the
具体的には、信号処理部7が、センサ5が計測した出力信号から、演算して出力した回転数により電動機3を制御している場合において、以下の処理を行う。信号処理部7が、直近の所定期間内に、制御量算出部11が推定回転数を求めた回数のうち、センサ5が計測した出力信号から、制御量算出部11が求めた推定回転数と、同じ出力信号を演算して信号処理部7が出力した回転数とが、一致する回数を求める。次に、信号処理部7が、求めた一致する回数を所定期間内の制御量算出部11が推定回転数を求めた総回数で除した率である一致率が、予め定めた閾値となる率を超えるか否かを判断し、一致率が、閾値となる率を超える場合に、制御量算出部11が求めた推定回転数で電動機3を制御するように切り替える。なお、逆に一致率が閾値以下となった場合に、信号処理部7が、センサ5が計測した出力信号から、演算して出力した回転数により電動機3を制御するように切り替えても良い。
Specifically, when the
従来は、圧縮機の運転状態を示す物理量をセンサで計測しても、圧縮機の製造上のばらつきなどから、どのように圧縮機を運転制御すればよいかは、個別に異なっていた。探索的手法によって制御すると収束するのに時間を要し、この間に故障が生じたり、効率が悪くなったりしていた。 In the past, even if a physical quantity indicating the operating state of a compressor was measured by a sensor, how to control the operation of the compressor was different for each individual due to variations in the manufacturing of the compressor. When controlled by an exploratory method, it took time to converge, and during this time, failures occurred and efficiency deteriorated.
本実施の形態では、上記実施の形態の探索的手法による回転数変化処理プロセスにてセンサ出力値と制御値とを関連付けて学習用データセットとして収集し記憶部8に記憶し、学習用データセットから機械学習部9によって学習済みモデルを求め、制御量算出部11が、求めた学習済みモデルを用いて、新たに計測した現在のセンサの出力値に対して適切な制御値を求めるように構成する。これによって、一旦、学習して学習済みモデルを生成すれば、探索的手法を用いずに制御できるから、迅速にセンサ計測値を健全範囲内にすることができる。すなわち、センサ5の計測値が、健全範囲である閾値内になる時間が短縮され、故障、劣化を防ぎ、効率もよくなる効果がある。
In the present embodiment, the sensor output value and the control value are associated with each other in the rotation speed change processing process by the exploratory method of the above embodiment, collected as a learning data set, stored in the
また、学習が不十分である場合には、収束しない、または収束時に時間を要する可能性がある。このため、一時的に学習済みモデルを用いた制御量算出部11による制御を試し、所定時間内に収束すれば、回転数変化処理プロセスを制御量算出部11に切り替えるようにしても良い。所定時間内に収束しなければ、回転数変化処理プロセスに戻して制御しながら、さらに学習用データを収集する。その後、機械学習部9で別途学習済みモデルを求めるようにして制御を試し、所定時間内に収束するまで繰り返す。このようにすることで十分学習したところで、制御量算出部11に置き換えて、安全に学習済みモデルを用いることができる効果がある。
In addition, if learning is insufficient, it may not converge or it may take time to converge. Therefore, the control
1 回転軸
2 軸受、すべり軸受
3 電動機
4 インバータ
5 センサ、変位センサ
6 圧縮機、冷媒圧縮機
7 信号処理部
8 記憶部
9 機械学習部
10 学習モデル記憶部
11 制御量算出部
1 Rotating
Claims (19)
前記すべり軸受または前記すべり軸受が嵌合する回転軸部分に設けられ、前記回転軸の変位を計測して、前記すべり軸受の温度を計測して、または前記すべり軸受の油膜圧力を計測して、計測した計測値を出力信号として出力するセンサと、
前記センサから出力される前記出力信号を演算処理し前記電動機が回転すべき回転数を求めて前記インバータへ制御信号として発信して前記電動機の回転数を制御する信号処理部と、
前記センサが計測する前記計測値、前記計測値に対して前記信号処理部が求めた前記電動機が回転すべき前記回転数、および当該回転数に制御した結果得られた前記センサの前記計測値である制御後計測値を互いに関連付けて関連付情報として記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶された前記関連付情報を機械学習して学習済みモデルを出力する機械学習部とを備える圧縮機。 In a compressor having a rotating shaft, a plain bearing that supports the rotating shaft, an electric motor that rotates the rotating shaft, and an inverter that controls the electric motor.
Provided on the sliding bearing or the rotating shaft portion where the sliding bearing is fitted, the displacement of the rotating shaft is measured, the temperature of the sliding bearing is measured, or the oil film pressure of the sliding bearing is measured. A sensor that outputs the measured value as an output signal,
A signal processing unit that calculates and processes the output signal output from the sensor, obtains the rotation speed at which the motor should rotate, and transmits the control signal to the inverter to control the rotation speed of the motor .
The measured value measured by the sensor, the rotation speed at which the motor should rotate with respect to the measured value, and the measured value of the sensor obtained as a result of controlling the rotation speed. A storage unit that associates certain post-control measurement values with each other and stores them as related information,
A compressor including a machine learning unit that machine-learns the related information stored in the storage unit and outputs a trained model.
前記すべり軸受または前記すべり軸受が嵌合する回転軸部分に設けられ、前記回転軸の変位を計測して、前記すべり軸受の温度を計測して、または前記すべり軸受の油膜圧力を計測して、計測した計測値を出力信号として出力するセンサと、 Provided on the sliding bearing or the rotating shaft portion where the sliding bearing is fitted, the displacement of the rotating shaft is measured, the temperature of the sliding bearing is measured, or the oil film pressure of the sliding bearing is measured. A sensor that outputs the measured value as an output signal,
前記センサから出力される前記出力信号を演算処理し前記電動機が回転すべき回転数を求めて前記インバータへ制御信号として発信して前記電動機の回転数を制御する信号処理部と、 A signal processing unit that calculates and processes the output signal output from the sensor, obtains the rotation speed at which the motor should rotate, and transmits the control signal to the inverter to control the rotation speed of the motor.
前記センサが計測する前記計測値と、前記計測値に対して前記信号処理部が求めた前記電動機が回転すべき前記回転数と、当該回転数に制御した結果得られた前記センサの前記計測値である制御後計測値とを互いに関連付けた関連付情報である学習用データを外部へ出力し、前記学習用データを機械学習して学習済みモデルを出力する外部に設けられた機械学習部から出力される学習済みモデルを外部から読込み、計測した現在の前記センサの前記出力信号に前記学習済みモデルを適用して前記電動機が回転すべき前記回転数である推定回転数を推定する制御量算出部とを備える圧縮機。 The measured value measured by the sensor, the number of rotations at which the motor should rotate with respect to the measured value, and the measured value of the sensor obtained as a result of controlling the number of rotations. The training data, which is the related information associated with the measured values after control, is output to the outside, and the training data is machine-learned to output the trained model. A control amount calculation unit that reads the trained model from the outside, applies the trained model to the output signal of the current sensor measured, and estimates the estimated rotation speed, which is the rotation speed at which the motor should rotate. Compressor with and.
前記すべり軸受または前記すべり軸受が嵌合する回転軸部分に設けられ、前記回転軸の変位を計測して、前記すべり軸受の温度を計測して、または前記すべり軸受の油膜圧力を計測して、計測した計測値を出力信号として出力するセンサと、 Provided on the sliding bearing or the rotating shaft portion where the sliding bearing is fitted, the displacement of the rotating shaft is measured, the temperature of the sliding bearing is measured, or the oil film pressure of the sliding bearing is measured. A sensor that outputs the measured value as an output signal,
前記センサから出力される前記出力信号を演算処理し前記電動機が回転すべき回転数を求めて前記インバータへ制御信号として発信して前記電動機の回転数を制御する信号処理部と、 A signal processing unit that calculates and processes the output signal output from the sensor, obtains the rotation speed at which the motor should rotate, and transmits the control signal to the inverter to control the rotation speed of the motor.
前記センサが計測する前記計測値と、前記計測値に対して前記信号処理部が求めた前記電動機が回転すべき前記回転数と、当該回転数に制御した結果得られた前記センサの前記計測値である制御後計測値とを互いに関連付けた関連付情報である学習用データを機械学習して学習済みモデルを出力する外部に設けられた機械学習部から出力される学習済みモデルを外部から読込み、計測した現在の前記センサの前記出力信号に前記学習済みモデルを適用して前記電動機が回転すべき前記回転数である推定回転数を推定する制御量算出部とを備える圧縮機。 The measured value measured by the sensor, the rotation speed at which the motor should rotate with respect to the measured value, and the measured value of the sensor obtained as a result of controlling the rotation speed. The trained model output from the externally provided machine learning unit is read from the outside by machine learning the training data, which is the related information that is related to the measured values after control. A compressor including a control amount calculation unit that estimates an estimated rotation speed, which is the rotation speed at which the motor should rotate, by applying the learned model to the output signal of the current measured sensor.
前記信号処理部は、前記計測値が予め設定する前記センサの前記計測値の健全性の基準となる閾値で定まる健全範囲から前記計測値が外れる場合に前記電動機の回転数を増加および減少のいずれか方向に変化させ、変化させた後に計測した前記計測値によって前記電動機の回転数を増加、減少および維持の何れかに制御し、The signal processing unit increases or decreases the rotation speed of the motor when the measured value deviates from a sound range determined by a threshold value that is a reference for the soundness of the measured value of the sensor, which is preset by the measured value. The rotation speed of the motor is controlled to be increased, decreased, or maintained by the measured value measured after the change.
前記健全範囲の閾値は、前記回転軸の外径若しくは前記すべり軸受の内面いずれかの表面粗さ、または前記回転軸の外径の表面粗さと前記すべり軸受の内面の表面粗さとの和若しくは二乗和平方根に係数を乗じた値である請求項1から7および9のいずれか1項に記載の圧縮機。The threshold value of the sound range is the surface roughness of either the outer diameter of the rotating shaft or the inner surface of the plain bearing, or the sum or square of the surface roughness of the outer diameter of the rotating shaft and the surface roughness of the inner surface of the plain bearing. The compressor according to any one of claims 1 to 7 and 9, which is a value obtained by multiplying the sum square root by a coefficient.
前記健全範囲は、予め設定された上限値以下である請求項8または9に記載の圧縮機。 The compressor according to claim 8 or 9, wherein the sound range is equal to or less than a preset upper limit value.
前記信号処理部は、各前記センサの前記計測値と前記センサごとに設定された健全範囲とを比較して1つでも前記センサの前記計測値が健全範囲を外れた場合に前記電動機の前記回転数を変化させ、すべての前記センサの前記計測値がそれぞれの前記健全範囲内となるまで繰り返す請求項1から9のいずれか1項に記載の圧縮機。 The signal processing unit compares the measured value of each of the sensors with the sound range set for each sensor, and when even one of the measured values of the sensor deviates from the sound range, the rotation of the electric motor. The compressor according to any one of claims 1 to 9, wherein the number is changed and the measured values of all the sensors are repeated until they are within the respective sound ranges.
前記すべり軸受または前記すべり軸受が嵌合する回転軸部分に設けられ前記回転軸の変位を計測する、前記すべり軸受の温度を計測する、または前記すべり軸受の油膜圧力を計測するセンサで前記すべり軸受の状態を計測した計測値を出力する計測ステップと、
前記センサから出力される出力信号を演算処理し前記電動機が回転すべき回転数を求めて前記インバータへ制御信号として発信して前記電動機の回転数を制御する制御ステップと、
前記センサの出力信号と、この出力信号に対して前記電動機が回転すべき前記回転数と、前記回転数を制御した結果得られた前記センサの出力信号とを関連付け情報として記憶部に記憶する記憶ステップと、
前記記憶部に記憶された前記関連付け情報を機械学習して学習済みモデルを出力する機械学習ステップとを備える圧縮機制御学習済みモデル作成方法。 Compressor control learned to create a trained model for controlling a compressor having a rotating shaft, a plain bearing that supports the rotating shaft, an electric motor that rotates the rotating shaft, and an inverter that controls the electric motor. It ’s a model creation method.
The slide bearing is provided on a rotation shaft portion to which the slide bearing or the slide bearing is fitted , and a sensor for measuring the displacement of the rotation shaft, the temperature of the slide bearing, or the oil film pressure of the slide bearing is used to measure the slide bearing. A measurement step that outputs the measured value that measures the state of
A control step that calculates and processes the output signal output from the sensor, obtains the rotation speed at which the motor should rotate, and transmits it as a control signal to the inverter to control the rotation speed of the motor .
A storage unit that stores the output signal of the sensor, the rotation speed at which the motor should rotate with respect to the output signal, and the output signal of the sensor obtained as a result of controlling the rotation speed as association information. Steps and
A compressor-controlled trained model creation method including a machine learning step of machine learning the association information stored in the storage unit and outputting the trained model.
計測した現在の前記センサの出力信号に前記学習済みモデルを適用して前記電動機が回転すべき前記回転数を推定する推定ステップを備える圧縮機制御方法。A compressor control method comprising an estimation step of applying the trained model to the measured current output signal of the sensor to estimate the number of revolutions to be rotated by the motor.
前記すべり軸受または前記すべり軸受が嵌合する回転軸部分に設けられ前記回転軸の変位を計測する、前記すべり軸受の温度を計測する、または前記すべり軸受の油膜圧力を計測するセンサで前記すべり軸受の状態を計測した計測値を出力する計測ステップと、 The slide bearing is provided on a rotation shaft portion to which the slide bearing or the slide bearing is fitted, and a sensor for measuring the displacement of the rotation shaft, the temperature of the slide bearing, or the oil film pressure of the slide bearing is used to measure the slide bearing. A measurement step that outputs the measured value that measures the state of
前記センサから出力される出力信号を演算処理し前記電動機が回転すべき回転数を求めて前記インバータへ制御信号として発信して前記電動機の回転数を制御する制御ステップと、 A control step that calculates and processes the output signal output from the sensor, obtains the rotation speed at which the motor should rotate, and transmits it as a control signal to the inverter to control the rotation speed of the motor.
前記センサの出力信号と、この出力信号に対して前記電動機が回転すべき前記回転数と、前記回転数を制御した結果得られた前記センサの出力信号とを関連付け情報として記憶部に記憶する記憶ステップとを備える圧縮機制御学習用データ作成方法。 A storage unit that stores the output signal of the sensor, the number of rotations at which the motor should rotate with respect to the output signal, and the output signal of the sensor obtained as a result of controlling the number of rotations as association information. A data creation method for compressor control learning with steps.
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