JP6999823B2 - 異常診断装置 - Google Patents

Description

本発明は異常診断装置に関する。

特開２００３－２４４９９２号公報（特許文献１）は、回転電機の電流制御方法において、磁束分布の高調波成分を有効に活用して効率を向上させる技術を開示する。

特開２００３－２４４９９２号公報

従来、電動機の駆動電流に基づいて電動機あるいは電動機を動力源とする機械設備の動力伝達機構における異常の有無を診断することが行なわれている。１台の電源から出力された、複数の電動機を同時に駆動する電流を一括して計測することは、個々の電動機ごとに電流を計測するよりもコスト面で有利である。特開２００３－２４４９９２号公報では、このような電流計測手法が電動機の制御を目的として提案されている。しかし、この例では対象とする電動機が特殊な形状をしており、一般的な電動機を対象とするものではなく、また、同時に電流を計測する電動機の台数は２台に限られているため、異常診断に適用するには改善の余地がある。

本発明の目的は、２台以上の電動機あるいは電動機を動力源とする機械設備の動力伝達機構における異常を少ないコストで診断することができる異常診断装置を提供することである。

本開示は、複数の交流電動機、または複数の交流電動機にそれぞれ接続された複数の機械設備に動力を伝達する複数の動力伝達機構を複数の診断対象として異常を診断する異常診断装置に関する。複数の交流電動機のうちの少なくとも１台は、他のいずれか１台の交流電動機と異なる回転速度で運転される。異常診断装置は、複数の診断対象を回転速度に基づいて複数の診断対象群に分類した分類結果を記憶する分類記憶部と、複数の交流電動機に関連する電気信号を受ける信号入力部と、信号入力部を経由して得られた電気信号に対して周波数解析を行なう周波数解析部と、複数の診断対照群の各々に対して周波数解析部の出力のうち１つの周波数帯の成分を割り当てる割当部と、割当部によって割り当てられた周波数帯の成分を用いて複数の診断対象群の各々に対して異常の発生の有無を判定する判定部とを備える。

本発明によれば、複数の交流電動機に関連する電気信号に対して周波数解析を行なった結果を用いて個々の診断対象の異常診断を行なうため、複数の診断対象の異常診断を少ないコストで行なうことができる。

実施の形態１の異常診断装置の構成およびその設置状況を示す概略構成図である。 すべての電動機およびそれらに接続された機械設備の動力伝達機構が正常である場合の電流スペクトルの大きさと周波数との関係を示したグラフである。 いずれかの電動機またはそれらに接続された機械設備の動力伝達機構に異常が発生している場合の電流スペクトルの大きさと周波数との関係を示したグラフである。 分類記憶部８の構成を示すブロック図である。 割当部１０の構成を示すブロック図である。 実施の形態１の診断装置における異常診断処理を示すフローチャートである。 フローチャートの処理を実行する異常診断装置５の代表的な構成図である。 異常診断方法が適用可能な他の例を説明するための図である。 実施の形態１の変形例における異常診断装置５の構成を示す図である。 実施の形態２で行なわれる分類処理を説明するためのフローチャートである。 実施の形態３の診断装置における異常診断処理を示す第１のフローチャートである。 実施の形態３の診断装置における異常診断処理を示す第２のフローチャートである。 実施の形態４において過去データ記憶処理を行なう場合の判定部１１の構成を示すブロック図である。 実施の形態４において実際の稼働時に異常診断を行なう場合の判定部の構成を示すブロック図である。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。以下では、複数の実施の形態について説明するが、各実施の形態で説明された構成を適宜組み合わせることは出願当初から予定されている。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。

実施の形態１．
図１は、実施の形態１の異常診断装置の構成およびその設置状況を示す概略構成図である。図１において、複数の交流電動機２に電源１から共通の母線ＢＬを介して交流電力が供給される。母線ＢＬは、三相の電源ラインＢＬ（Ｕ），ＢＬ（Ｖ），ＢＬ（Ｗ）を含む。電源ラインＢＬ（Ｕ）には複数の交流電動機２の各々を駆動する電流を一括して計測できるように電流検出器３が配置される。

交流電動機２の各々は、いずれも供給される三相交流を固定子コイルに流すことにより回転磁界を発生させ、回転子を回転させる交流電動機である。このような交流電動機は、基本的には電源周波数と極数で同期回転速度が決定される定速の電動機である。

複数の交流電動機２は、電動機２Ａ～２Ｎを含む。電動機２Ａ～２Ｎは、互いに仕様の異なる電動機であってよい。電動機２Ａ～２Ｎのうち少なくとも１台は、他のいずれか１台の電動機とは異なる回転速度で運転される。電動機２Ａ～２Ｎには、それらが駆動する負荷である機械設備４Ａ～４Ｎがそれぞれ接続されている。これらは互いに異なる設備であってもよい。

異常診断装置５は、複数の交流電動機２の異常を一括して診断するように構成される。異常診断装置５は、情報入力部６と、分類記憶部８と、信号入力部７と、周波数解析部９と、割当部１０と、判定部１１とを備える。

最初に、故障診断のための準備に相当する処理を行なうための情報入力部６および分類記憶部８について説明する。

情報入力部６は、駆動する電動機の仕様に関する情報を電動機ごとに入力するために用いられる。

分類記憶部８は、情報入力部６を介して入力された電動機の仕様に関する情報から算出された回転速度に基づいて診断の対象となる複数の交流電動機２を複数のグループに分類する。以下では、回転速度ごとに分類された電動機のグループを「電動機群」と呼ぶ。分類記憶部８は、複数の交流電動機２を回転速度に基づいて複数の電動機群に分類した分類結果を記憶する。

図１に示したような交流電動機２のいずれかに異常が発生した場合には、異常が発生した電動機に特徴的な周波数の振動が駆動電流に重畳される。この特徴的な周波数は、電動機の回転速度に依存することが知られている。

図２は、すべての電動機が正常である場合の電流スペクトルの大きさと周波数との関係を示したグラフである。図３は、いずれかの電動機に異常が発生している場合の電流スペクトルの大きさと周波数との関係を示したグラフである。

図２、図３において、周波数ｆ０は、電源１の交流周波数である。電源１の交流周波数は、たとえば５０Ｈｚまたは６０Ｈｚなどの商用電源の周波数である。

図２、図３に示すように、異なる回転速度の電動機に対しては異なる周波数ｆ１，ｆ２，ｆ３の成分が異常の有無を判定する特徴的な量として対応する。そのため、電動機を回転速度で分類することで、それぞれの回転速度の電動機群に対して電動機に異常が発生しているか否かを判定できる。周波数ｆ１，ｆ２，ｆ３は、交流電動機２の各電動機２Ａ，２Ｂ，…２Ｎが回転速度に基づいて分類された３つの電動機群に対応する周波数である。

周波数ｆ１，ｆ２，ｆ３に対して、異常判定基準値ｆｔｈ１，ｆｔｈ２，ｆｔｈ３が予め定められている。図２に示すように、すべての電動機が正常である場合には、周波数ｆ１，ｆ２，ｆ３のパワースペクトルピークは、それぞれ異常判定基準値ｆｔｈ１，ｆｔｈ２，ｆｔｈ３未満である。一方、いずれかの電動機に異常が発生している場合には、図３に示すように、異常が発生した電動機に対応する周波数ｆ３においてパワースペクトルピークが異常判定基準値ｆｔｈ３を超える。このように、異常判定基準値とパワースペクトルピークとを比較することによって、各電動機群において電動機に異常が発生しているか否かを判断することができる。

異常診断を行なう前に、予め情報入力部６から、交流電動機２におけるすべての電動機の仕様情報を入力しておく。必要な情報は各交流電動機２の極数と電源周波数である。極数と電源周波数は電動機の銘板またはスペックシートから知ることができる。動作可能な電源周波数が複数ある場合は、実際に稼動させる電源の周波数を情報入力部６から入力する。

図４は、分類記憶部８の構成を示すブロック図である。分類記憶部８は、図４に示すように分類部１２と記憶部１３とを含む。分類部１２は、情報入力部６の出力に基づいて交流電動機２を分類する。記憶部１３は、分類部１２の出力を記憶し、割当部１０に出力する。

分類部１２は、交流電動機２の電動機群への分類を、交流電動機２の各電動機の回転速度に基づいて行なう。交流電動機２の回転速度は、電源周波数と各電動機の極数で決定される同期回転速度Ｎｓで求められる。このようにして求められた各電動機の回転速度に基づき、電動機群への分類がなされる。

一般に、交流電動機の同期回転速度Ｎｓ（ｍｉｎ^－１）は、電源周波数ｆ（Ｈｚ）と極数Ｐとによって次式（１）で算出することができる。
Ｎｓ＝１２０ｆ／Ｐ …（１）
分類部１２は、交流電動機２の電動機群への分類を交流電動機２および機械設備４の本来の稼動の前の試験的な稼働の際に実施する。情報入力部６から設備の稼動条件の変更が入力され、変更後の稼動条件を参照して交流電動機２の回転速度が変わると想定される場合は、分類部１２は再度分類をやり直す。稼動条件の変更としては、電動機を駆動する電源の出力周波数の変更や電動機を極数の異なるものに取り替えることが考えられる。

上記の分類において、使用する回転速度の値が変動する場合または回転速度が不確かである場合には、分類部１２は、各電動機が取り得る回転速度の範囲を指定して電動機群に分類する。その際に各電動機群に対応する回転速度の範囲に重なり合う部分があっても問題ない。たとえば電動機群Ａに対応する範囲と電動機群Ｂに対応する範囲との重なり部分に異常ピークが見られた場合には、電動機群ＡまたはＢに異常が発生したと判定すればよい。ただし、複数の電動機群に対応する回転速度の範囲が完全に一致する場合は、分類部１２は、それらを同一の電動機群として分類しなおす。

次に、電源電流の計測から周波数解析までの説明を行なう。
複数の交流電動機２は、複数の交流電動機２に共通する母線によって電源から電力が供給される。たとえば、母線は配電盤中のバスバーであり、バスバーから分岐された電力ケーブルによって個々の交流電動機２に電力が供給される。信号入力部７は、母線ＢＬを流れる電流を一括して計測する電流検出器３の出力を電気信号Ｓｍｏｎとして受ける。複数の交流電動機２の各々には、母線ＢＬに含まれる複数相の電源ラインＢＬ（Ｕ）、ＢＬ（Ｖ），ＢＬ（Ｗ）によって電力が供給される。電流検出器３は、複数相のうちの少なくとも１相分の電源ラインＢＬ（Ｕ）の電流を複数の交流電動機２について一括して測定する。

信号入力部７は、複数の交流電動機２に関連する電気信号Ｓｍｏｎを受ける。周波数解析部９は、信号入力部７を経由して得られた電気信号Ｓｍｏｎに対して周波数解析を行なう。周波数解析部９の出力は、割当部１０を経由して判定部１１に送られ、判定部１１において各電動機群における電動機に異常が発生しているか否かの判定に使用される。

周波数解析部９は、周波数解析の手法として高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast Fourier Transform）を用いて、パワースペクトルを取得する。割当部１０は、パワースペクトルから複数の電動機群の各々に対応する周波数帯の成分を決定する。

ＦＦＴは、一定時間の電流を測定した後その計測データに周波数解析を実施し、周波数を横軸、パワーを縦軸としたスペクトルを出力する方式である。

複数の電動機の電源電流が重畳した電源ラインの電流をＦＦＴすることによって着目する周波数帯全体の情報を一度に取得することができる。ＦＦＴを用いると、電動機を分類する回転速度に変動がある場合または不確かさに起因する幅がある場合に、着目する周波数成分の算出が容易となる。

なお、周波数解析部９は、ＦＦＴ以外の手法によって周波数解析をしても良い。ＦＦＴ以外の周波数解析手法は、たとえば、離散フーリエ変換（ＤＦＴ：Discrete Fourier Transform）が挙げられる。ＤＦＴは、周波数解析部９の内部で発生させた１つの周波数の正弦波信号と電流検出器３で測定した電流値の積を逐次的に求め、平均値を算出する手法である。ＤＦＴは、予め設定した１つの周波数の値のみを求めるため、計算コストが抑えられるという利点がある。その一方で、ＦＦＴのように対応する周波数範囲全体を解析するわけではないため、回転速度に無視できない不確かさが見込まれる場合には、複数の周波数成分を計算する必要が生じるため計算コストが増大する。

続いて、割当部１０と判定部１１について説明する。割当部１０は、周波数解析部９の出力を分類記憶部８の出力に基づいて各電動機群に割り当てる。割当部１０は、複数の電動機群の各々に対して周波数解析部９の出力のうち１つの周波数帯の成分を割り当てる。周波数解析部９の出力は複数の周波数成分の大きさをまとめた組であるが、それらの値と各電動機群を結びつけるのが割当部１０の機能である。図５は、割当部１０の構成を示すブロック図である。割当部１０は、周波数帯計算部１４と周波数帯抽出部１５とを含む。

分類記憶部８において分類された各電動機群は、互いに異なる回転速度に対応する。１つの電動機群に属する１つまたは複数の電動機は、その電動機群に対応する同じ回転速度で運転される。また各電動機群に異常が発生した場合にピークが増大する周波数は回転速度から予め計算可能である。周波数帯計算部１４は、異常が発生した場合にピークが増大する周波数を分類記憶部８で分類された結果に基づいて電動機群ごとに計算する。

なお、分類部１２が電動機群に対応する回転速度に幅を持たせて、電動機の分類を行なった場合は、割当部１０における周波数の割当においても、回転速度の幅に対応した周波数帯を割り当てる。この場合の周波数帯の割当においては、それぞれの電動機群に対応する周波数帯に重なり合う部分が発生しても問題ない。２つの電動機群の周波数帯が重なる部分に異常ピークが認められた場合には、その２つの電動機群のいずれかに異常が発生している旨を診断結果とすればよい。

周波数帯抽出部１５は、周波数帯計算部１４の出力に基づいて周波数解析部９の出力するパワースペクトルの一部を各電動機群に割り当てる。割当部１０は、周波数解析部９がＦＦＴによってパワースペクトルを求めた結果に対して、電動機群ごとの周波数の範囲におけるスペクトルの周波数成分もしくはその最大値を取り出す。割当部１０は、この手法の他に、各電動機群に対応する周波数範囲の周波数成分を通過させるバンドパスフィルタを生成し、周波数成分を取り出しても良い。

異常が発生した場合にパワースペクトルのピークが増大する周波数として最も単純な例は、分類記憶部８から出力された回転速度をそのまま周波数で表す場合である。この場合、周波数帯計算部１４は、分類記憶部８から得た電動機群に対応する回転速度の値をそのまま周波数に変換して出力する。この他、電動機のある特徴的な異常に着目した周波数の計算をしてもよい。たとえば、軸受で異常が発生した場合にはその異常に基づいて特徴的な振動が発生することが知られており、その周波数は予め計算可能である。

判定部１１は、割当部１０が出力する電動機群ごとの周波数の範囲におけるスペクトルの周波数成分もしくはその最大値に基づき各電動機群ごとに電動機に異常が発生しているか否かを判定する。より具体的には、判定部１１は、割当部１０によって割り当てられた周波数帯の成分を用いて複数の電動機群の各々に対して異常の発生の有無を判定する。

判定部１１は、割当部１０の出力する電動機群ごとの周波数の範囲におけるスペクトルの周波数成分もしくはその最大値を予め設定した基準値と比較することで異常の有無の判定を行なう。異常を検出するために各電動機群に割り当てられた成分は、電動機に異常が発生した場合に増加することが知られている。

ある一つの電動機群に対応する周波数範囲において特徴的な周波数成分が発生し、かつそれがその電動機群の基準値を上回る場合には、判定部１１は、その電動機群内のいずれかの電動機に異常が発生していると判定し、判定結果を出力する。たとえば、図３に示すように、周波数ｆ３の成分が異常判定基準値ｆｔｈ３を超えた場合に、判定部１１は、周波数ｆ３に対応する電動機群内のいずれかの電動機に異常が発生していると判定する。

また、特徴的な周波数成分が複数の電動機群の周波数帯が重なった部分に発生した場合には、判定部１１はそれぞれの電動機群の基準値とその特徴的な周波数成分とを比較し、基準を上回った電動機群に対して電動機に異常が発生していると判定し、判定結果を出力する。このときに複数の電動機群において基準を上回った場合は、判定部１１は、それらすべての電動機群において電動機に異常が発生していると判定する。

図６は、実施の形態１の診断装置における異常診断処理を示すフローチャートである。このフローチャートの処理は、図１の異常診断装置５において実行される。図７は、フローチャートの処理を実行する異常診断装置５の代表的な構成図である。異常診断装置５は、プロセッサ１１１とメモリ１１２と入出力インターフェース１１３とを備える。メモリ１１２には、図６のフローチャートの処理を実行するプログラムが記憶されている。このプログラムがプロセッサ１１１に読み込まれ、プロセッサ１１１が異常診断装置５として動作する。

図６を参照して、まずステップＳ１において、異常診断装置５は、交流電動機２の駆動電流を電流検出器３で計測した計測電流を示す信号を信号入力部７で受ける。ステップＳ２において、異常診断装置５は、信号入力部７で受けた信号に対して周波数解析部９において周波数解析を実施し、ステップＳ３において、周波数解析結果の一部をあらかじめ分類した電動機群ごとに割り当てる。このときに分類された電動機群の数がｎ個であったとする。

その次に、異常診断装置５は、電動機群ごとに割り当てられた周波数成分から、電動機に異常が発生しているか否かを判定し、判定結果を出力する。具体的には、ステップＳ４において変数ｉが１に設定され、異常診断装置５は、ｉ番目の電動機群についてステップＳ５において割り当てられた周波数成分を評価する。評価においては、異常診断装置５は、周波数成分の大きさが基準値以上の場合には異常発生と判定し、周波数成分の大きさが基準値を超えない場合には正常と判定する。そしてステップＳ６において異常診断装置５は、判定結果を判定部１１から表示部３０に出力する。

ステップＳ７では、変数ｉがｎに到達するまでインクリメントされ、その結果、１番目からｎ番目の電動機群について、ステップＳ５，Ｓ６の処理が順次実行される。

すべての電動機群の判定が終了したら、異常診断装置５は、ステップＳ８において全体の結果を表示部３０に出力し、ステップＳ９において動作を終了する。

以上説明したように、実施の形態１の異常診断装置５は、周波数分析を用いて電流波形を電動機群に対応するように割り当てる。複数の電動機に交流電力を供給する母線電流を一括して測定し、回転速度で分類された電動機のグループごとに電動機に異常が発生しているか否かを判定する。このように本実施の形態においては共通する１つの電流検出器３を複数の交流電動機２に対して用いる。このため、多数の電動機が同一の電源で稼動するシステムにおいて、複数の交流電動機２の異常を判定するために使用される電流検出器の数を減らし、診断装置のコストを低減させることができる。

なお、異常診断装置５において実行される異常診断方法では、交流電動機の回転速度が交流の電源周波数と電動機の極数によって定まることを利用しているため、このようにして回転速度が定まる交流電動機一般に対して同様な異常診断方法が適用可能である。たとえば、回転子の永久磁石によって回転する複数の同期電動機、複数の誘導電動機、あるいはそれらの複合系に対しても同様な異常診断方法が適用可能である。

また、上記の異常診断方法は、電流以外の稼働状況が複数台の電動機に対して一括して計測される場合にも適用可能である。図８は、異常診断方法が適用可能な他の例を説明するための図である。たとえば図８のように、２台の交流電動機２が隣接して稼動しており、かつ回転速度が異なる場合、単一の振動センサ１６を両方の電動機の振動が検出可能な場所に設置し、振動センサ１６によって検出された振動を示す電気信号が異常診断装置５に入力されることで同様の解析が可能になる。このときには、図１の信号入力部７は、複数の交流電動機２が発生する振動を一括して計測する振動センサ１６の出力を受ける。

（変形例）
図９は、実施の形態１の変形例における異常診断装置５Ａの構成を示す図である。異常診断装置５Ａは、情報入力部６から電源周波数ｆ０を入力する代わりに、信号Ｓｍｏｎから電源周波数ｆ０を自動的に認識する。異常診断装置５Ａは、電源周波数ｆ０に関する情報を情報入力部６から入力する代わりに図９のように周波数解析部９の出力から割当部１０を経由して分類記憶部８に送ることができる。電流検出器３で測定した電流の周波数スペクトルを求めたとき、図２、図３に示したように最も大きいのは電源周波数ｆ０の周波数成分であるので、周波数解析時に電源周波数ｆ０がわかるためである。なお、異常診断装置５Ａの他の動作については、異常診断装置５と同様であるので、説明は繰り返さない。

このような手法で電源周波数ｆ０を取得した際には、情報入力部６に対する電源周波数ｆ０の入力が不要になり操作が簡便になる。加えて、電源周波数ｆ０が変動した場合には周波数解析部９が検出するスペクトルの電源周波数ｆ０の位置も変化するため、電源周波数ｆ０の変動を反映してより正確に回転速度を求めることができる。

実施の形態２．
交流電動機２が誘導電動機である場合、交流電動機２の各々の回転速度は、電源周波数および電動機の極数だけでは決定できない。回転速度を求めるには、電源周波数および電動機の極数に加えて、交流電動機２ごとのすべりの情報が必要である。このすべりのために、誘導電動機の回転速度は交流電動機２ごとに異なる値をとる。

実施の形態２では、すべりなどの個別の電動機によって異なる稼動の情報を電動機の分類に使用する。そのため、実施の形態１における例よりも細かな電動機群に分類することができるので、異常が発生した電動機の特定が容易になる。

交流電動機２が誘導電動機である場合には、情報入力部６に極数Ｐと電源周波数ｆに加えてトルクＴ、電流Ｉ、すべりｓに関する情報、および誘導電動機の稼動状況に関する情報を入力する必要がある。

実際の回転速度Ｎ（ｍｉｎ^－１）は、すべりｓ、極数Ｐ、電源周波数ｆを用いて次式（２）で表すことができる。
Ｎ＝（１－ｓ）Ｎｓ＝１２０（１－ｓ）ｆ／Ｐ …（２）
極数Ｐと電源周波数ｆは、電動機の銘板から知ることができる。トルクＴ、電流Ｉおよびすべりｓに関する情報は、電動機のスペックシートから入手可能である。電動機のスペックシートではトルクＴ、電流Ｉおよびすべりｓの関係が示されており、これらの情報から回転速度を求めることができる。たとえば、５０Ｈｚ、６０Ｈｚなど動作可能な電源周波数が複数ある場合は、実際に稼動させる電源周波数を入力する。実施の形態１の変形例で説明したような電流からの電源周波数値の取得を実施する場合、スペックシートに記載されているトルク、電流およびすべりに関する情報を電源周波数ごとにすべて入力する。

分類部１２は、交流電動機２の電動機群への分類を交流電動機２および機械設備４の本来の稼動前の試験的な稼働の際に実施する。情報入力部６から設備の稼動条件の変更が入力され、変更後の稼動条件を参照して交流電動機２の回転速度が変わると想定される場合は、分類部１２は再度分類をやり直す。

図１０は、実施の形態２で行なわれる分類処理を説明するためのフローチャートである。交流電動機２が誘導電動機である場合には、電源周波数ｆと極数Ｐに加えて、図１０に示すように電動機に接続される機械設備を考慮して、分類を行なう。

まず、分類部１２は、情報入力部６から与えられる設備情報および稼働条件に基づいて、交流電動機２を構成する誘導電動機において、すべての誘導電動機が同じ誘導電動機であり、かつ誘導電動機に接続された機械設備がすべて同じであるかを判断する。具体的には、ステップＳ２１において、電動機と電動機に接続されている負荷すなわち機械設備との組み合わせがすべて同じか否かが判断される。ステップＳ２１において電動機と負荷との組み合わせに異なる組み合わせがあった場合、ステップＳ２２において電動機がすべて同じか否かが判断される。このとき電動機がすべて同じであった場合、ステップＳ２３において負荷の種類で電動機の分類が行なわれる。電動機がすべて同じであれば、機械設備の駆動に必要なトルクの大小がすべりの大小に反映され回転速度の違いとして現れる。ステップＳ２３では、この性質を利用して、接続された機械設備ごとに誘導電動機を電動機群に分類することができる。

一方、ステップＳ２２において電源１が駆動する誘導電動機に異なる種類のものが存在する場合（Ｓ２２でＮＯ）、分類部１２は、ステップＳ２４において誘導電動機に接続された機械設備すなわち負荷の種類または仕様がすべて同じであるか否かを判断する。

誘導電動機に接続された機械設備がすべて同じであれば（Ｓ２４でＹＥＳ）、分類部１２は、機械設備を駆動するために必要なトルクの設備ごとの違いは、機械設備そのものが異なる場合よりも小さいと判断する。したがって、分類部１２は、誘導電動機が出力するトルクがどれも同じであるとみなし、稼動情報の一部として入力されたトルクとすべりに関する情報から同じトルクが加えられた場合のすべりの違いを求め、そこから回転速度の違いを求めることができる。ステップＳ２５では、分類部１２は、このようにして求められた回転速度の違いによって、誘導電動機を電動機群に分類する。

一方、ステップＳ２４においてＮＯと判断された場合は、誘導電動機に異なる種類のものが存在し、かつ接続された機械設備にも異なる種類のものが存在する場合である。この場合、誘導電動機と機械設備の組合せごとに設備を駆動する誘導電動機のすべりが異なると考えられる。各機械設備の駆動に必要なトルクの値を見積もることができる場合、見積もったトルクの値と誘導電動機におけるトルクとすべりの関係から各誘導電動機の回転速度を見積もることができる。ステップＳ２６では、分類部１２は、この見積もられた回転速度から複数の誘導電動機を電動機群に分類できる。回転速度の見積が困難な場合、必要に応じて個別の測定を実施する。

ステップＳ２１からステップＳ２７に処理が進んだ場合は、すべての誘導電動機が同じ誘導電動機であり、かつ誘導電動機に接続された機械設備がすべて同じである場合である。この場合は、誘導電動機または機械設備の違いによる回転速度の区別は不可能である。この場合にも、機械設備の稼働状況によっては誘導電動機の回転速度が異なる場合がある。

したがって、ステップＳ２７においては、電動機を個別に計測可能か否かが判断される。電動機を個別に計測可能な場合とは、個別の電動機に回転速度計、トルクセンサ、電流計などが設けられており、回転速度、トルク等のデータを計測可能な場合である。電動機を個別に計測可能な場合、個別に計測した結果によって回転速度を算出することができる。

個別に計測する場合、最も直接的なのは回転速度の計測である。したがってステップＳ２８において、異常診断装置５は、まず回転速度の計測が可能か否かを判断する。各誘導電動機の速度が計測できれば（Ｓ２８でＹＥＳ）、ステップＳ２９では回転速度の測定値に基づいて各誘導電動機を電動機群に分類することができる。

回転速度の計測が不可能な場合（Ｓ２８でＮＯ）、次にステップＳ３０において異常診断装置５は、電動機のトルクの計測が個別に可能か否かを判断する。トルクが計測できれば（Ｓ３０でＹＥＳ）、ステップＳ３１において、誘導電動機の仕様から回転速度を求めることができる。トルクの測定が不可能な場合（Ｓ３０でＮＯ）、ステップＳ３２において、異常診断装置５は、誘導電動機を駆動する電流を個別に測定する。ステップＳ３２では、駆動電流の振幅あるいは実効値を用いて、誘導電動機の仕様に関する情報を参照して誘導電動機のすべりおよび回転速度を求めることができる。

ステップＳ２９，Ｓ３１，Ｓ３２のいずれかの計測を実施した場合、計測して得られた情報は、情報入力部６から分類部１２に導入される。

ステップＳ２９，Ｓ３１，Ｓ３２のいずれかの計測がいずれも不可能な場合は（Ｓ２７でＮＯ）、誘導電動機の複数の電動機群への分類は、不可能と判断される。その場合、ステップＳ３３においては、すべての誘導電動機が１つの電動機群として分類される。

なお、上記の分類において使用する回転速度の値が変動する場合、または回転速度の値が不確かである場合は、各誘導電動機が取りうる回転速度の範囲を指定して電動機群に分類することができる。

たとえば、機械設備を駆動する際のトルクの取りうる範囲の値またはそれを見積もった値の範囲がわかっている場合、その範囲と誘導電動機の仕様におけるすべりの情報から、回転速度の取りうる範囲を求めることができる。

その際、各電動機群に対応する回転速度の範囲に重なり合う部分があっても問題ない。ただし複数の電動機群に対応する回転速度の範囲が完全に一致する場合は、それらを同一の電動機群として分類しなおす。

以上説明したように、実施の形態２では、実施の形態１よりも個別の電動機の稼働状況を詳しく考慮して電動機の分類を行なうため、分類が細分化されるので、異常が発生している電動機を特定することが容易となる。

実施の形態３．
ベルト、ギヤ、チェーンなどの機械設備の動力伝達機構には、異常が発生した際に特徴的な周波数の振動を発生する場合がある。この振動の周波数に関する情報を情報入力部６から分類記憶部８に保存することで、電動機が駆動する機械設備の動力伝達機構に対する異常判定が可能になる。

複数の機械設備の異常をそれらの動力源である電動機の電流を一括して測定することで実現する場合、実施の形態１のように機械設備の動力伝達機構を「電動機群」と同様に「動力伝達機構群」に分類する必要がある。このとき分類の基準となる指標が必要である。この指標としては当該動力伝達機構の振動周波数が適当である。この振動周波数を事前に計算するには、当該動力伝達機構を駆動する電動機の回転速度に加えて、当該動力伝達機構に特徴的なパラメータが必要である。

ここで注意すべきは、電動機の異常判定の場合と同様に、機械設備およびその故障モードの組合せによっては異なる設備から同じ周波数の振動が発生する場合があることである。そのため同じ「動力伝達機構群」にチェーンとベルトなど、異なる種類の動力伝達機構が分類されることがある。

このようにして計算した振動周波数ごとに動力伝達機構を分類することで実施の形態１および２と同様に複数の動力伝達機構の異常診断を実施できる。この異常診断は複数の電動機に対する異常診断と同様に「動力伝達機構群」に対する異常診断となる。すなわち、各「動力伝達機構群」ごとに異常が発生した設備が無いかの判定を行うものである。このときの異常診断装置の動作は図１１のステップＳ５１～Ｓ５９に示すようになり、実施の形態１で図６のステップＳ１～Ｓ９で説明した手順と同様である。

機械設備の動力伝達機構として交流電動機にベルトが接続されている場合、交流電動機を駆動する電流の計測によってベルトの亀裂の兆候を検出することができる。この場合、動力伝達機構に特徴的なパラメータとして電動機に接続されたプーリの径の大きさの値が必要である。

なお、この動力伝達機構群に対する異常診断は、周波数解析および各成分の割り当ての手法が電動機群に対する異常診断と全く同等であることから、電動機群に対する異常診断と並行して実施することが可能である。その場合、異常診断装置の動作は図１２のステップＳ６１～Ｓ７３に示すようになる。この場合、ある出力が一部の電動機群と一部の動力伝達機構群の両方に割当てられることもある。なお図１２では先に電動機群の異常判定（Ｓ６４～Ｓ６７）を実施したあとに動力伝達機構群の異常判定（Ｓ６８～Ｓ７１）を実施しているが、これらの異常判定の順番を入れ替えた動作も可能である。

実施の形態４．
実施の形態４では、異常を判定するための基準値の決め方を特定する。

異常を判定するための基準値として、基準値に対応する電動機群において電動機に異常が発生していないとわかっている場合の測定データを使用することができる。以下では、この「電動機群において電動機に異常が発生していない場合」を「正常な場合」と呼ぶ。

電動機群に属する電動機に異常が発生しない限りは、その電動機群に割り当てられた周波数成分の大きさも変化しない。したがって、正常な場合の値との有意な差が電動機群に割り当てられた周波数成分に検出された場合に、その電動機群を異常と判定することができる。正常な場合のデータを基準に用いる手法は、各電動機群に対応した基準値を設定しやすいという利点がある。以下、図１３、図１４を用いて、過去のデータを記憶する処理を実行する場合と、実際の稼働時に異常診断を行なう場合とに分けて、判定部１１の信号の流れをそれぞれ説明する。

図１３は、実施の形態４において過去のデータを記憶する処理を行なう場合の判定部１１の構成および信号の流れを示すブロック図である。判定部１１は、正常な場合との比較によって電動機群の異常を判定する。判定部１１は、図１３のように過去のデータを記憶するデータ記憶部１７と、データ比較部１８とを含む。

データ記憶部１７は、正常な場合の電動機に対する測定で得られた信号を信号入力部７、周波数解析部９、割当部１０で処理することで得られた各電動機群に割り当てられた量を記憶するように構成される。

この過去のデータの記憶処理における正常な場合のデータの取得は、分類部１２による交流電動機２の電動機群への分類と同様に交流電動機２および機械設備４の本来の稼動の前に実施する。

図１４は、実施の形態４において実際の稼働時に異常診断を行なう場合の判定部の構成および信号の流れを示すブロック図である。正常な場合のデータを取得した後の実際の稼動時には、データ比較部１８は、図１４のようにデータ記憶部１７の出力と割当部１０の出力とを比較することで各電動機群において電動機に異常が発生しているか否かを判定する。

なお、各電動機群に割り当てられた成分の大きさにばらつきが見込まれる場合には、ばらつきの幅を見込んだ判定を実施してもよい。その場合は図１３に示すように割当部１０が出力する実際の稼動時におけるデータをデータ記憶部１７に記憶させ、割り当てられた周波数成分のばらつきの情報を取得する。データ記憶部１７は、このバラツキ情報を反映させて定期的に基準値を更新する。更新された基準値は、図１４に示すようにデータ記憶部１７からデータ比較部１８に与えられる。割当部１０の出力である電動機群に割り当てられた周波数成分が、ばらつき分のマージンを反映させた基準値を上回った場合、判定部１１はその電動機群において電動機に異常が発生していると判定する。

以上説明したように、実施の形態４では、図１３および図１４に示すように、判定部１１は、複数の電動機群の各々に対して、交流電動機に異常が発生していない場合のデータを記憶するデータ記憶部１７と、データ記憶部１７に記憶されたデータを判定の基準とし、データに対応するパワースペクトルと過去の状態よりも後に周波数解析部９が演算したパワースペクトルとを比較するデータ比較部１８とを含む。

このような構成とすることによって、回転速度で分類された電動機群ごとに異常を判定するための基準が設定しやすくなる。

今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１ 電源、２ 交流電動機、２Ａ，２Ｂ，２Ｎ 電動機、３ 電流検出器、４，４Ａ，４Ｎ 機械設備、５ 異常診断装置、６ 情報入力部、７ 信号入力部、８ 分類記憶部、９ 周波数解析部、１０ 割当部、１１ 判定部、１２ 分類部、１３ 記憶部、１４ 周波数帯計算部、１５ 周波数帯抽出部、１６ 振動センサ、１７ データ記憶部、１８ データ比較部、１１１ プロセッサ、１１２ メモリ、１１３ 入出力インターフェース、ＢＬ 母線、ＢＬ（Ｕ），ＢＬ（Ｖ），ＢＬ（Ｗ） 電源ライン。

Claims (13)

1. 複数の交流電動機、または複数の交流電動機にそれぞれ接続された複数の機械設備に動力を伝達する複数の動力伝達機構を複数の診断対象として異常を診断する異常診断装置であって、
   前記複数の交流電動機のうちの少なくとも１台は、他のいずれか１台の交流電動機と異なる回転速度で運転され、
   前記複数の診断対象を回転速度に基づいて複数の診断対象群に分類した分類結果を記憶する分類記憶部と、
   前記複数の交流電動機に関連する電気信号を受ける信号入力部と、
   前記信号入力部を経由して得られた前記電気信号に対して周波数解析を行なう周波数解析部と、
   前記複数の診断対象群の各々に対して前記周波数解析部の出力のうち１つの周波数帯の成分を割り当てる割当部と、
   前記割当部によって割り当てられた周波数帯の成分を用いて前記複数の診断対象群の各々に対して異常の発生の有無を判定する判定部とを備える、異常診断装置。
2. 前記複数の診断対象は、前記複数の交流電動機であり、
   前記分類記憶部は、前記複数の交流電動機を回転速度に基づいて複数の電動機群に分類した分類結果を記憶し、
   前記割当部は、前記複数の電動機群の各々に対して前記周波数解析部の出力のうち１つの周波数帯の成分を割り当て、
   前記判定部は、前記割当部によって割り当てられた周波数帯の成分を用いて前記複数の電動機群の各々に対して異常の発生の有無を判定する、請求項１に記載の異常診断装置。
3. 前記複数の交流電動機は、前記複数の交流電動機に共通する母線によって電源から電力が供給され、
   前記信号入力部は、前記母線を流れる電流を計測する電流検出器の出力を前記電気信号として受ける、請求項２に記載の異常診断装置。
4. 前記複数の交流電動機の各々は、前記母線に含まれる複数相の電源ラインによって電力が供給される誘導電動機であり、
   前記電流検出器は、前記複数相のうちの少なくとも１相分の電流を前記複数の交流電動機について測定する、請求項３に記載の異常診断装置。
5. 前記信号入力部は、前記複数の交流電動機が発生する振動が共に伝わる場所の振動を計測する振動センサの出力を前記電気信号として受ける、請求項２に記載の異常診断装置。
6. 前記周波数解析部は、前記周波数解析の手法として高速フーリエ変換を用いて前記電気信号のパワースペクトルの取得を実行し、
   前記割当部は、前記パワースペクトルから前記複数の電動機群の各々に対応する周波数帯の成分を決定する、請求項２～５のいずれか１項に記載の異常診断装置。
7. 前記判定部は、
   前記複数の電動機群の各々に対して、交流電動機に異常が発生していない過去の状態での前記周波数解析部の周波数解析の結果を示すデータを記憶するデータ記憶部と、
   前記データ記憶部に記憶された前記データを判定の基準とし、前記データに対応するパワースペクトルと前記過去の状態よりも後に前記周波数解析部が演算したパワースペクトルとを比較するデータ比較部とを含む、請求項２～６のいずれか１項に記載の異常診断装置。
8. 前記分類記憶部は、前記複数の動力伝達機構をそれぞれ駆動する複数の交流電動機の回転速度および前記複数の動力伝達機構の特徴パラメータに基づいて、前記複数の動力伝達機構を複数の動力伝達機構群に分類した分類結果を記憶し、
   前記割当部は、前記複数の動力伝達機構群の各々に対して前記周波数解析部の出力のうち１つの周波数帯の成分を割り当て、
   前記判定部は、前記割当部によって割り当てられた周波数帯の成分を用いて前記複数の動力伝達機構群の各々に対して異常の発生の有無を判定する、請求項１に記載の異常診断装置。
9. 前記複数の交流電動機は、前記複数の交流電動機に共通する母線によって電源から電力が供給され、
   前記信号入力部は、前記母線を流れる電流を計測する電流検出器の出力を前記電気信号として受ける、請求項８に記載の異常診断装置。
10. 前記複数の交流電動機に接続された機械設備の少なくとも１つが動力伝達機構としてベルトを備え、
    前記分類記憶部は、前記ベルトを駆動する交流電動機の回転速度および前記ベルトの長さから定まる振動周波数に基づいて動力伝達機構を分類した分類結果を記憶する、請求項９に記載の異常診断装置。
11. 前記信号入力部は、前記複数の動力伝達機構が発生する振動が共に伝わる場所の振動を計測する振動センサの出力を前記電気信号として受ける、請求項９に記載の異常診断装置。
12. 前記周波数解析部は、前記周波数解析の手法として高速フーリエ変換を用いて前記電気信号のパワースペクトルの取得を実行し、
    前記割当部は、前記パワースペクトルから前記複数の動力伝達機構群の各々に対応する周波数帯の成分を決定する、請求項９～１１のいずれか１項に記載の異常診断装置。
13. 前記判定部は、
    前記複数の動力伝達機構群の各々に対して、交流電動機に異常が発生していない過去の状態での前記周波数解析部の周波数解析の結果を示すデータを記憶するデータ記憶部と、
    前記データ記憶部に記憶された前記データを判定の基準とし、前記データに対応するパワースペクトルと前記過去の状態よりも後に前記周波数解析部が演算したパワースペクトルとを比較するデータ比較部とを含む、請求項９～１２のいずれか１項に記載の異常診断装置。

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