JP7035402B2 - 送風器の異常診断装置、電力装置及び送風器の異常診断方法 - Google Patents
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Description
本発明は、送風器の異常診断装置、電力装置及び送風器の異常診断方法に関する。
従来より、情報機器や家電、産業機器等の様々な、動作時に熱を発する機器に対して、冷却ファン等の送風器を設けて対流冷却により放熱することが広く行われている。
経年劣化や故障によって送風器の風量が低減し、あるいは送風器が停止すると、発熱部を中心とした部分の部品が熱劣化し、機器本体が機能を停止することがある。
このため、送風器の異常を早期に検出することが行われている。
経年劣化や故障によって送風器の風量が低減し、あるいは送風器が停止すると、発熱部を中心とした部分の部品が熱劣化し、機器本体が機能を停止することがある。
このため、送風器の異常を早期に検出することが行われている。
特許文献１は、ファンを含む放熱モジュールの性能低下の有無を検出可能な情報処理装置を開示している。
特許文献１の情報処理装置は、発熱デバイスの近傍に設けられた第１温度センサと、筐体内の発熱デバイスから遠い位置に設けられた第２温度センサを備えている。情報処理装置は、第１温度センサによって検知された発熱デバイスの温度と第２温度センサによって検知された筐体内の温度との間の温度差を検出する。情報処理装置は、この温度差が閾値を超えた時点から所定期間中、温度差を監視し、この結果に基づいて放熱モジュールの性能が低下したか否かを判定する。
特許文献１の情報処理装置は、発熱デバイスの近傍に設けられた第１温度センサと、筐体内の発熱デバイスから遠い位置に設けられた第２温度センサを備えている。情報処理装置は、第１温度センサによって検知された発熱デバイスの温度と第２温度センサによって検知された筐体内の温度との間の温度差を検出する。情報処理装置は、この温度差が閾値を超えた時点から所定期間中、温度差を監視し、この結果に基づいて放熱モジュールの性能が低下したか否かを判定する。
特許文献１は、負荷が実行対象の処理の内容に応じて大きく変動し、これに伴い発熱デバイスの近傍の温度も変化するような情報処理装置を対象としている。このため、特許文献１においては、発熱デバイス近傍の温度の推移を第１温度センサにより観察して放熱モジュールの性能低下の有無を検出している。
特許文献１に開示された情報処理装置においては、発熱デバイスの温度は、上記のように負荷に応じて変化し得る。このような、温度が変化し得る発熱デバイスを冷却する放熱モジュールの異常を正確に診断するためには、特許文献１に開示されているように、発熱デバイス近傍の温度を直接測定して、温度の想定外の上昇を検出するのが確実である。
しかし、この場合には、放熱モジュールが故障したときに、筐体内及び発熱デバイス近傍に時間をかけて熱が徐々に蓄積され、その結果が異常として検出されるため、放熱モジュールの停止からその検出までに時間を要する。したがって、放熱モジュールの故障が迅速に検出されないことがある。
しかし、この場合には、放熱モジュールが故障したときに、筐体内及び発熱デバイス近傍に時間をかけて熱が徐々に蓄積され、その結果が異常として検出されるため、放熱モジュールの停止からその検出までに時間を要する。したがって、放熱モジュールの故障が迅速に検出されないことがある。
特許文献１の情報処理装置とは異なり、定常的に連続運転することにより発熱部の温度の変化が少ない電力装置においては、送風器の異常診断に関する好適な方法は提案されていない。
特に、このような連続運転するような電力装置は、太陽光パワーコンディショナ等のようにライフラインの維持に関連するものが多い。このため、送風器の異常診断に時間を要する特許文献１のような手法を採用した場合には、ライフラインが長時間停止することも考えられる。したがって、送風器の異常を早期に検出し、装置本体の故障を未然に防ぐことが望まれている。
特に、このような連続運転するような電力装置は、太陽光パワーコンディショナ等のようにライフラインの維持に関連するものが多い。このため、送風器の異常診断に時間を要する特許文献１のような手法を採用した場合には、ライフラインが長時間停止することも考えられる。したがって、送風器の異常を早期に検出し、装置本体の故障を未然に防ぐことが望まれている。
本発明が解決しようとする課題は、連続運転による発熱部を備えた電力装置に設けられる、送風器の異常を早期に検出可能な、送風器の異常診断装置、電力装置及び送風器の異常診断方法を提供することである。
本発明は、上記課題を解決するため、以下の手段を採用する。すなわち、本発明は、連続運転による発熱部と、該発熱部より生じる発熱を冷却するための送風器を備えた電力装置に設けられ、前記送風器の異常を診断する異常診断装置であって、前記電力装置は、排気口を備える筐体を備え、前記送風器は、前記筐体内の空気を前記排気口から排出し、前記筐体の外側の前記排気口の近傍に設けられた温度測定器と、制御部と、を備え、該制御部は、前記温度測定器により測定された温度が、所定の時間前に測定された温度よりも小さい場合に、前記送風器に異常が生じたと診断する、送風器の異常診断装置を提供する。
上記のような構成によれば、温度測定器が筐体の外側の排気口の近傍に設けられている。したがって、通常時においては排気口から排出される筐体内の空気の温度が測定されるが、送風器の異常時においては、筐体内の空気が排気口から十分に排出されないために外気の温度が測定される。
上記の構成における、連続運転による発熱部を備えた電力装置においては、定常的に連続運転することにより発熱部の温度の変化が少ない。このため、送風器により排気口から排出される筐体内の空気の温度も、通常時においては略一定の、外気よりも高い温度となっている。送風器に異常が生じると、排気口から高温の空気が十分に排出されなくなるため、排気口近傍の温度は外気の温度に近づき低下する。すなわち、温度測定器は、送風器の異常時には通常時よりも低い温度を測定する。
ここで、送風器の異常時に筐体の外側の排気口の近傍の温度が低下すると、温度測定器により測定された温度が、所定の時間前に測定された温度よりも小さい場合に、送風器に異常が生じたと診断する制御部が、送風器に異常が生じたと診断する。
このように、上記のような構成においては、連続運転による発熱部を備えた電力装置において、送風器に異常が生じた場合に直ぐに値が変化する排気口近傍の温度の観察により送風器の異常を診断することができる。したがって、送風器の異常を早期に検出できる。
上記のような構成によれば、温度測定器が筐体の外側の排気口の近傍に設けられている。したがって、通常時においては排気口から排出される筐体内の空気の温度が測定されるが、送風器の異常時においては、筐体内の空気が排気口から十分に排出されないために外気の温度が測定される。
上記の構成における、連続運転による発熱部を備えた電力装置においては、定常的に連続運転することにより発熱部の温度の変化が少ない。このため、送風器により排気口から排出される筐体内の空気の温度も、通常時においては略一定の、外気よりも高い温度となっている。送風器に異常が生じると、排気口から高温の空気が十分に排出されなくなるため、排気口近傍の温度は外気の温度に近づき低下する。すなわち、温度測定器は、送風器の異常時には通常時よりも低い温度を測定する。
ここで、送風器の異常時に筐体の外側の排気口の近傍の温度が低下すると、温度測定器により測定された温度が、所定の時間前に測定された温度よりも小さい場合に、送風器に異常が生じたと診断する制御部が、送風器に異常が生じたと診断する。
このように、上記のような構成においては、連続運転による発熱部を備えた電力装置において、送風器に異常が生じた場合に直ぐに値が変化する排気口近傍の温度の観察により送風器の異常を診断することができる。したがって、送風器の異常を早期に検出できる。
本発明の一態様においては、前記制御部は、前記所定の時間の間隔における前記温度の変化率を計算し、該変化率が負値である閾値よりも小さい場合に、前記送風器に異常が生じたと診断する。
上記のような構成によれば、制御部は温度の変化率を計算する。ここで、排気口の近傍の温度が低下すると、計算された温度の変化率は負値となる。この変化率が閾値よりも更に小さい場合に、制御部は、温度が通常時には想定し得ない程度に急峻に低下したと判断し、送風器に異常が生じたと診断可能である。このため、上記のような送風器の異常診断装置をより適切に実現可能である。
上記のような構成によれば、制御部は温度の変化率を計算する。ここで、排気口の近傍の温度が低下すると、計算された温度の変化率は負値となる。この変化率が閾値よりも更に小さい場合に、制御部は、温度が通常時には想定し得ない程度に急峻に低下したと判断し、送風器に異常が生じたと診断可能である。このため、上記のような送風器の異常診断装置をより適切に実現可能である。
本発明の別の態様においては、前記閾値は、前記送風器が正常に動作している状態における前記温度測定器による前記温度の測定値の推移データである正常データから複数の時刻における前記変化率を計算し、該変化率の平均と標準偏差を計算することで導出されている。
上記のような構成によれば、閾値が、送風器が実際に正常に動作している状態の温度の推移データを基に統計的に導出されているため、閾値の精度を高くすることができる。これにより、送風器の異常の誤検出や異常の見逃しを抑制することができる。
上記のような構成によれば、閾値が、送風器が実際に正常に動作している状態の温度の推移データを基に統計的に導出されているため、閾値の精度を高くすることができる。これにより、送風器の異常の誤検出や異常の見逃しを抑制することができる。
本発明の別の態様においては、前記閾値は、前記平均と、前記標準偏差に所定の値を乗算した値との差分である暫定閾値を基に計算され、前記送風器に実際に異常が発生した際の前記温度の測定値の推移データである異常データがない場合には、前記暫定閾値が前記閾値として設定されている。
上記のような構成によれば、閾値は、平均から、標準偏差に所定の値を乗算した値を減算した暫定閾値を基に計算されている。特に、送風器に実際に異常が発生した際の推移データがない場合に、この暫定閾値が閾値として設定されている。すなわち、送風器が実際に正常に動作しているデータにおける変化率の分布は平均とその近傍が最も高くなるが、暫定閾値を平均より適度に小さい値とすることで、計算された変化率が暫定閾値以上であれば、送風器の動作は正常であると判断可能である。これにより、送風器の正常動作を異常動作とする誤検出を少なくすることができる。
上記のような構成によれば、閾値は、平均から、標準偏差に所定の値を乗算した値を減算した暫定閾値を基に計算されている。特に、送風器に実際に異常が発生した際の推移データがない場合に、この暫定閾値が閾値として設定されている。すなわち、送風器が実際に正常に動作しているデータにおける変化率の分布は平均とその近傍が最も高くなるが、暫定閾値を平均より適度に小さい値とすることで、計算された変化率が暫定閾値以上であれば、送風器の動作は正常であると判断可能である。これにより、送風器の正常動作を異常動作とする誤検出を少なくすることができる。
本発明の別の態様においては、前記異常データがある場合には、前記暫定閾値が、前記異常データでの前記変化率の最小値である第１最小値と、所定の判定閾値の間の値であれば、前記暫定閾値が前記閾値として設定され、前記暫定閾値が、前記判定閾値と、前記正常データでの前記変化率の最小値である第２最小値との間の値であれば、前記判定閾値が前記閾値として設定されている。
上記において、第１最小値は、異常データでの変化率の最小値であり、異常データにおいて温度の変化率が最も急峻に低下した場合の値である。また、第２最小値は、正常データでの変化率の最小値であり、送風器が正常に動作した範囲において、温度の変化率が最も急峻に低下した場合の値である。異常データにおいては、温度が通常時には想定し得ない程度に急峻に低下したと考えられるため、第１最小値は、第２最小値よりも小さな値となっている。
ここで、正常な動作ではあるが、閾値の導出に用いられた正常データの中には挙動として表れておらず、第２最小値よりも小さな変化率が計算されるような状態が、実際には存在する可能性がある。すなわち、計算された変化率が第１最小値以上第２最小値以下の範囲にあっても、変化率が第２最小値に近い値であると、本来は正常動作であるにもかかわらず、これを異常動作として誤検出することが考えられる。
上記のような構成によれば、暫定閾値が第２最小値より小さい値である所定の判定閾値と第２最小値との間の値である場合に、判定閾値を閾値として設定することで、変化率が判定閾値以上第２最小値以下の場合であっても正常と診断できる。したがって、上記のような誤検出を低減可能である。
また、所定の判定閾値が第１最小値より大きい値であるため、判定閾値を過剰に小さい値として設定することによる異常の見逃しを抑制可能である。
上記において、第１最小値は、異常データでの変化率の最小値であり、異常データにおいて温度の変化率が最も急峻に低下した場合の値である。また、第２最小値は、正常データでの変化率の最小値であり、送風器が正常に動作した範囲において、温度の変化率が最も急峻に低下した場合の値である。異常データにおいては、温度が通常時には想定し得ない程度に急峻に低下したと考えられるため、第１最小値は、第２最小値よりも小さな値となっている。
ここで、正常な動作ではあるが、閾値の導出に用いられた正常データの中には挙動として表れておらず、第２最小値よりも小さな変化率が計算されるような状態が、実際には存在する可能性がある。すなわち、計算された変化率が第１最小値以上第２最小値以下の範囲にあっても、変化率が第２最小値に近い値であると、本来は正常動作であるにもかかわらず、これを異常動作として誤検出することが考えられる。
上記のような構成によれば、暫定閾値が第２最小値より小さい値である所定の判定閾値と第２最小値との間の値である場合に、判定閾値を閾値として設定することで、変化率が判定閾値以上第２最小値以下の場合であっても正常と診断できる。したがって、上記のような誤検出を低減可能である。
また、所定の判定閾値が第１最小値より大きい値であるため、判定閾値を過剰に小さい値として設定することによる異常の見逃しを抑制可能である。
本発明の別の態様においては、前記標準偏差は、前記正常データ中の、前記変化率が飽和している飽和期間内の値を基に計算されている。
上記のような構成によれば、正常データ中の、変化率が飽和している飽和期間、すなわち、温度がほとんど変化せず変化率が０に近い期間内の変化率の値を基に、標準偏差が計算され、これを基に閾値が導出されている。すなわち、正常データ取得中に何らかの外部要因等により測定温度が大きく変化するような場合があったとしても、このような飽和期間に該当しない場合を考慮しないため、変化率の分布が大きく乱れるのを抑制できる。したがって、正常データにおける変化率の、精度の高い標準偏差及び閾値を導出可能であり、これにより異常診断の精度を高めることができる。
上記のような構成によれば、正常データ中の、変化率が飽和している飽和期間、すなわち、温度がほとんど変化せず変化率が０に近い期間内の変化率の値を基に、標準偏差が計算され、これを基に閾値が導出されている。すなわち、正常データ取得中に何らかの外部要因等により測定温度が大きく変化するような場合があったとしても、このような飽和期間に該当しない場合を考慮しないため、変化率の分布が大きく乱れるのを抑制できる。したがって、正常データにおける変化率の、精度の高い標準偏差及び閾値を導出可能であり、これにより異常診断の精度を高めることができる。
本発明の別の態様においては、上記のような送風器の異常診断装置が設けられた、電力装置を提供する。
上記のような構成によれば、上記のような送風器の異常診断装置を設けた電力装置を実現可能である。
上記のような構成によれば、上記のような送風器の異常診断装置を設けた電力装置を実現可能である。
本発明の別の態様においては、電力装置が、複数の前記送風器と、この各々に対応する複数の前記温度測定器を備えている。
上記のような構成によれば、複数の送風器を備えている電力装置であっても、この各々に対応する温度測定器を設けることにより、各送風器の異常診断を個別に実行することが可能である。
上記のような構成によれば、複数の送風器を備えている電力装置であっても、この各々に対応する温度測定器を設けることにより、各送風器の異常診断を個別に実行することが可能である。
また、本発明は、連続運転による発熱部と、該発熱部より生じる発熱を冷却するための送風器を備えた電力装置において、前記送風器の異常を診断する異常診断方法であって、前記電力装置の筐体の外側の、前記送風器により前記筐体内の空気が排出される前記電力装置の排気口の近傍の温度を測定し、測定された前記温度が、所定の時間前に測定された温度よりも小さい場合に、前記送風器に異常が生じたと診断する、送風器の異常診断方法を提供する。
上記のような方法によれば、上記の異常診断装置において既に説明したように、連続運転による発熱部を備えた電力装置において、送風器に異常が生じた場合に直ぐに値が変化する排気口近傍の温度の観察により送風器の異常を診断することができる。したがって、送風器の異常を早期に検出できる。
上記のような方法によれば、上記の異常診断装置において既に説明したように、連続運転による発熱部を備えた電力装置において、送風器に異常が生じた場合に直ぐに値が変化する排気口近傍の温度の観察により送風器の異常を診断することができる。したがって、送風器の異常を早期に検出できる。
本発明の一態様においては、異常診断方法は、前記所定の時間の間隔における前記温度の変化率を計算し、該変化率が負値である閾値よりも小さい場合に、前記送風器に異常が生じたと診断する。
上記のような構成によれば、上記の異常診断装置において既に説明したように、上記のような送風器の異常診断方法をより適切に実施可能である。
上記のような構成によれば、上記の異常診断装置において既に説明したように、上記のような送風器の異常診断方法をより適切に実施可能である。
本発明によれば、連続運転による発熱部を備えた電力装置に設けられる、送風器の異常を早期に検出可能な、送風器の異常診断装置、電力装置及び送風器の異常診断方法を提供することができる。
以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
本実施形態における異常診断装置は、連続運転による発熱部と、発熱部より生じる発熱を冷却するための送風器を備えた電力装置に設けられ、送風器の異常を診断するものであり、電力装置は、排気口を備える筐体を備え、送風器は、筐体内の空気を排気口から排出し、筐体の外側の排気口の近傍に設けられた温度測定器と、制御部と、を備え、制御部は、温度測定器により測定された温度が、所定の時間前に測定された温度よりも小さい場合に、送風器に異常が生じたと診断する。
本実施形態における異常診断装置は、連続運転による発熱部と、発熱部より生じる発熱を冷却するための送風器を備えた電力装置に設けられ、送風器の異常を診断するものであり、電力装置は、排気口を備える筐体を備え、送風器は、筐体内の空気を排気口から排出し、筐体の外側の排気口の近傍に設けられた温度測定器と、制御部と、を備え、制御部は、温度測定器により測定された温度が、所定の時間前に測定された温度よりも小さい場合に、送風器に異常が生じたと診断する。
図１は、実施形態における電力装置の模式図である。
図１に示される電力装置１は、連続運転による発熱部３を備えている。すなわち、電力装置１は、通常時には外部からの操作等の外的要因等により処理内容が変わり負荷が動的に変化するようなものではなく、一定の処理を連続、継続して実行するものである。これに伴い、発熱部３は、通常時には定常的に発熱し、略一定の温度を保っている。
電力装置１は筐体２を備え、発熱部３は筐体２内に設けられている。
図１に示される電力装置１は、連続運転による発熱部３を備えている。すなわち、電力装置１は、通常時には外部からの操作等の外的要因等により処理内容が変わり負荷が動的に変化するようなものではなく、一定の処理を連続、継続して実行するものである。これに伴い、発熱部３は、通常時には定常的に発熱し、略一定の温度を保っている。
電力装置１は筐体２を備え、発熱部３は筐体２内に設けられている。
電力装置１は、本実施形態においては例えば、太陽光発電電力を得る太陽電池に接続されて、太陽電池が出力する直流電力を交流電力に変換するパワーコンディショナである。また、発熱部３は、パワーコンディショナ内に設けられて実際にこの変換処理を行うインバータである。
筐体２は、送風器４、給気口５、及び排気口６を備えている。
送風器４は、給気口５から外気を取り込み、発熱部３により生じる発熱を対流冷却により放熱、冷却し、温まった筐体２内の空気を排気口６から排出する。
送風器４は、給気口５から外気を取り込み、発熱部３により生じる発熱を対流冷却により放熱、冷却し、温まった筐体２内の空気を排気口６から排出する。
本実施形態においては、送風器４は冷却ファンであり、筐体２内に複数、例えば５個が設けられている。
本実施形態においては、給気口５も各送風器４に対応するように複数個が設けられているが、発熱部３に万遍なく外気を行き渡らせることができればこれに限られず、１個であってもよいし、送風器４に対応しないように複数個が設けられていてもよい。
排気口６は、送風器４に対応するように複数、例えば５個が設けられている。各排気口６は、対応する送風器４の近くに設けられている。各送風器４から送られる空気は、対応する排気口６を介して外部へ排出される。
本実施形態においては、給気口５も各送風器４に対応するように複数個が設けられているが、発熱部３に万遍なく外気を行き渡らせることができればこれに限られず、１個であってもよいし、送風器４に対応しないように複数個が設けられていてもよい。
排気口６は、送風器４に対応するように複数、例えば５個が設けられている。各排気口６は、対応する送風器４の近くに設けられている。各送風器４から送られる空気は、対応する排気口６を介して外部へ排出される。
上記のような電力装置１に対し、送風器４の異常を診断する異常診断装置１０が設けられている。異常診断装置１０は、温度測定器１１と、制御部１２、及び異常通知部１３を備えている。
温度測定器１１は、各送風器４及び各排気口６に対応して複数個、本実施形態においては例えば５個が設けられている。温度測定器１１は、例えば温度センサであってよい。各温度測定器１１は、筐体２の外側に、なおかつ、各温度測定器１１に対応する排気口６の近傍に設けられている。これにより、各送風器４が動作している場合には、各送風器４により対応する排気口６を介して筐体２から排出される空気の温度が、対応する温度測定器１１によって測定される。また、各送風器４が動作していない場合には、外気の温度が対応する温度測定器１１によって測定される。
各温度測定器１１は、測定した温度を随時、次に説明する制御部１２へと送信する。
各温度測定器１１は、測定した温度を随時、次に説明する制御部１２へと送信する。
次に、制御部１２について説明する。
本実施形態のような連続運転による発熱部３を備えた電力装置１においては、既に説明したように、発熱部３は通常時には定常的に発熱し、略一定の温度を保っている。このため、各温度測定器１１によって測定される、対応する送風器４によって排気口６を介して排出される空気の温度は、通常時においては略一定の、外気よりも高い値となる。ここで、送風器４に異常が発生した場合には、排気口６から正常に筐体２内の空気を排出できなくなるため、対応する温度測定器１１によって測定される温度は外気の値に近い、通常時よりも低い値となる。
本実施形態のような連続運転による発熱部３を備えた電力装置１においては、既に説明したように、発熱部３は通常時には定常的に発熱し、略一定の温度を保っている。このため、各温度測定器１１によって測定される、対応する送風器４によって排気口６を介して排出される空気の温度は、通常時においては略一定の、外気よりも高い値となる。ここで、送風器４に異常が発生した場合には、排気口６から正常に筐体２内の空気を排出できなくなるため、対応する温度測定器１１によって測定される温度は外気の値に近い、通常時よりも低い値となる。
制御部１２は、この原理に基づき、温度測定器１１により測定された温度が、所定の時間前に測定された温度よりも小さい場合に、送風器４に異常が生じたと診断する。
より詳細には、制御部１２は、所定の時間の間隔における温度の変化率を計算し、所定の負値である閾値と変化率を比較して、変化率がこの閾値よりも小さい場合に、送風器４に異常が生じたと診断する。
より詳細には、制御部１２は、所定の時間の間隔における温度の変化率を計算し、所定の負値である閾値と変化率を比較して、変化率がこの閾値よりも小さい場合に、送風器４に異常が生じたと診断する。
以下、制御部１２の動作について説明する。
制御部１２は、各温度測定器１１から随時送付される温度を受信し、内部に保存する。
制御部１２は、温度測定器１１の各々の測定結果に対し、所定の計算時間間隔ごとに、所定の時間の間隔における温度変化率を計算する。本実施形態においては、所定の計算時間間隔は例えば０．５秒であり、所定の時間は例えば３０秒であり、所定の時間の間隔は３０秒間、すなわち３０秒前から温度変化率を計算する時点までの期間である。すなわち、本実施形態においては、０．５秒ごとに、過去３０秒間における温度変化率を計算する。
制御部１２は、各温度測定器１１から随時送付される温度を受信し、内部に保存する。
制御部１２は、温度測定器１１の各々の測定結果に対し、所定の計算時間間隔ごとに、所定の時間の間隔における温度変化率を計算する。本実施形態においては、所定の計算時間間隔は例えば０．５秒であり、所定の時間は例えば３０秒であり、所定の時間の間隔は３０秒間、すなわち３０秒前から温度変化率を計算する時点までの期間である。すなわち、本実施形態においては、０．５秒ごとに、過去３０秒間における温度変化率を計算する。
温度変化率は、本実施形態においては、温度変化率を計算する時点における温度と、所定の時間前の時点における温度の差分を、所定の時間で除算したものである。例えば、所定の時間すなわち３０秒前の時点における温度が２０℃、現在すなわち温度変化率を計算する時点における温度が１７℃とすると、この場合の変化率は、（１７－２０）／３０＝－０．１（℃／秒）となる。すなわち、本実施形態における温度変化率は、所定の時間の間隔における温度の変化速度である。本実施形態においては、上記のように、温度の下がり具合を観察するものである。このように温度が下がる場合においては、変化率は負の値となる。すなわち、温度変化率が低いほど、温度の下がり具合が激しく急峻な変化となっている。
制御部１２は、各温度測定器１１の測定結果に対し、所定の計算時間間隔ごとに計算された温度変化率を、閾値と比較する。本実施形態においては温度の下がり具合を観察し、下がり具合が想定よりも更に急峻に下がる場合を異常として診断するものである。このため、閾値は負の値となる。
すなわち、この閾値を超えて温度変化率が下回り小さい値を取る場合においては、通常の場合を超えた速度で測定温度が低下していると判断可能である。この場合に、制御部１２は、この温度測定器１１に対応する送風器４の識別情報と、この送風器４に異常が発生している旨の情報を異常通知部１３へ送信する。
逆に、閾値を超えて温度変化率が下回っておらず、温度変化率が閾値よりも大きい値を取る場合においては、温度変化は通常の場合として想定される範囲内のものであり、この温度測定器１１に対応する送風器４に異常は発生していないと判断する。
すなわち、この閾値を超えて温度変化率が下回り小さい値を取る場合においては、通常の場合を超えた速度で測定温度が低下していると判断可能である。この場合に、制御部１２は、この温度測定器１１に対応する送風器４の識別情報と、この送風器４に異常が発生している旨の情報を異常通知部１３へ送信する。
逆に、閾値を超えて温度変化率が下回っておらず、温度変化率が閾値よりも大きい値を取る場合においては、温度変化は通常の場合として想定される範囲内のものであり、この温度測定器１１に対応する送風器４に異常は発生していないと判断する。
また、制御部１２は、何らかの要因で電力装置１から排出される空気の温度が一時的に上昇し、その後速やかに低下して通常時の状態に復帰するような場合に、これを異常と診断しないように制御されている。すなわち、制御部１２は実際には、例えば温度変化率が大きく変化しない状態が一定の期間続いた後に、温度変化率が閾値を超えて下回り小さい値を取った場合を、異常として診断している。
送風器４ごとに、筐体２内の設置場所、通常時における冷却の期待性能等が異なっていることが多い。したがって、閾値は送風器４ごとに異なる値が設定されている。
異常通知部１３は、送風器４の識別情報と、この送風器４に異常が発生している旨の情報を制御部１２から受信した場合には、それを作業者、使用者等に通知する。異常通知部１３は、ディスプレイ等の表示装置や、これと併せて使用される警報器等であってよい。または、遠隔地の作業者へ異常情報を送信するための無線送信器等であってもよい。
上記の所定の時間の設定に関しては、例えば強風により排気口６から排出された空気が温度測定器１１に接触しないように流されて温度測定器１１が一時的に外気の温度を検出した場合等に、短時間で測定された温度が乱高下する場合がある。すなわち、所定の時間を短く設定しすぎると、送風器４が正常に動作していても、このような場合に制御部１２が誤って異常と診断する可能性がある。したがって、本実施形態において３０秒と設定したように、適度に長い時間とする必要がある。
次に、図１、図２を用いて、上記の異常診断装置１０を用いて送風器４の異常を診断する異常診断方法について説明する。図２は、電力装置１に設けられた送風器４の異常診断装置１０における、異常診断方法を示すフローチャートである。
本異常診断方法は、電力装置１の筐体２の外側の、送風器４により筐体２内の空気が排出される電力装置１の排気口６の近傍の温度を測定し、測定された温度が、所定の時間前に測定された温度よりも小さい場合に、送風器４に異常が生じたと診断するものである。
また、所定の時間の間隔における温度の変化率を計算し、変化率が負値である閾値よりも小さい場合に、送風器４に異常が生じたと診断する。
本異常診断方法は、電力装置１の筐体２の外側の、送風器４により筐体２内の空気が排出される電力装置１の排気口６の近傍の温度を測定し、測定された温度が、所定の時間前に測定された温度よりも小さい場合に、送風器４に異常が生じたと診断するものである。
また、所定の時間の間隔における温度の変化率を計算し、変化率が負値である閾値よりも小さい場合に、送風器４に異常が生じたと診断する。
まず、電力装置１を起動させ、連続運転の状態にする。これにより、発熱部３は、略一定の温度を保つように定常的に発熱する。
この状態で、各温度測定器１１は、対応する排気口６の近傍の温度の測定を開始する（ステップＳ１）。
各温度測定器１１は、測定した温度を随時、次に説明する制御部１２へと送信する。
この状態で、各温度測定器１１は、対応する排気口６の近傍の温度の測定を開始する（ステップＳ１）。
各温度測定器１１は、測定した温度を随時、次に説明する制御部１２へと送信する。
制御部１２は、各温度測定器１１から随時送付される温度を受信し、内部に保存する。
制御部１２は、温度測定器１１の各々の測定結果に対し、所定の時間の間隔における温度変化率を計算する（ステップＳ２）。
制御部１２は、温度測定器１１の各々の測定結果に対し、所定の時間の間隔における温度変化率を計算する（ステップＳ２）。
その後、制御部１２は、各温度測定器１１の測定結果に対し、計算された温度変化率を閾値と比較する（ステップＳ３）。
閾値を超えて温度変化率が下回っておらず、温度変化率が閾値よりも大きい値を取る場合においては、温度変化は通常の場合として想定される範囲内のものであり、この温度測定器１１に対応する送風器４に異常は発生していないと判断する（ステップＳ２へ遷移）。制御部１２は、このような温度変化率の計算及び閾値との比較を、所定の計算時間間隔ごとに実行する。
閾値を超えて温度変化率が下回っておらず、温度変化率が閾値よりも大きい値を取る場合においては、温度変化は通常の場合として想定される範囲内のものであり、この温度測定器１１に対応する送風器４に異常は発生していないと判断する（ステップＳ２へ遷移）。制御部１２は、このような温度変化率の計算及び閾値との比較を、所定の計算時間間隔ごとに実行する。
閾値を超えて温度変化率が下回り小さい値を取る場合においては、通常の場合を超えた速度で測定温度が低下していると判断可能である。この場合に、制御部１２は、この温度測定器１１に対応する送風器４の識別情報と、この送風器４に異常が発生している旨の情報を異常通知部１３へ送信する。異常通知部１３は、送風器４の識別情報と、この送風器４に異常が発生している旨の情報を制御部１２から受信し、作業者、使用者等に通知する（ステップＳ４）。
（閾値の設定方法）
既に説明したような異常診断を適切かつ効果的に実行するためには、適切な閾値の値の導出と設定が必要である。以下、図３を用いて閾値の設定方法を説明する。図３は、本実施形態における閾値の設定方法を示すフローチャートである。
既に説明したような異常診断を適切かつ効果的に実行するためには、適切な閾値の値の導出と設定が必要である。以下、図３を用いて閾値の設定方法を説明する。図３は、本実施形態における閾値の設定方法を示すフローチャートである。
まず、送風器４が正常に動作している状態における温度測定器１１による温度の測定値の推移データである正常データを取得する（ステップＳ１１）。
後述するように、閾値は、この正常データから複数の時刻における温度変化率を計算して分布を求め、温度変化率の平均と標準偏差を計算することで導出される。すなわち、温度変化率の平均や標準偏差の精度を高め、より好適な閾値を導出するためには、できるだけ多くの温度変化率データが必要となる。このために、正常データの取得はできるだけ長時間行うのが好ましい。
後述するように、閾値は、この正常データから複数の時刻における温度変化率を計算して分布を求め、温度変化率の平均と標準偏差を計算することで導出される。すなわち、温度変化率の平均や標準偏差の精度を高め、より好適な閾値を導出するためには、できるだけ多くの温度変化率データが必要となる。このために、正常データの取得はできるだけ長時間行うのが好ましい。
図４は、正常データの一例を示すグラフである。図４に示されるように、正常データは温度の測定値の推移データであるため、連続した曲線となっている。
正常データとしては、例えば図４に期間ＴＴとして示されるような、電力装置１の起動直後等の、正常な動作の範囲内で一時的に温度が上下動する場合の温度の推移も含まれている可能性がある。正常データは送風器４が通常状態にあるか否かを判断する閾値の導出に使用されるため、正常データから電力装置１が連続運転して送風器４が通常状態にある部分のみを抽出し、この部分のみを閾値の導出に使用するのが適切である。
このため、正常データから飽和期間ＳＴのみを抽出する（ステップＳ１２）。
正常データとしては、例えば図４に期間ＴＴとして示されるような、電力装置１の起動直後等の、正常な動作の範囲内で一時的に温度が上下動する場合の温度の推移も含まれている可能性がある。正常データは送風器４が通常状態にあるか否かを判断する閾値の導出に使用されるため、正常データから電力装置１が連続運転して送風器４が通常状態にある部分のみを抽出し、この部分のみを閾値の導出に使用するのが適切である。
このため、正常データから飽和期間ＳＴのみを抽出する（ステップＳ１２）。
ここで、飽和期間ＳＴとは温度変化率がほとんど変化せず、飽和して０に近い値となっている期間である。これに対し、温度変化率が変化している期間ＴＴを過渡期間ＴＴと呼称する。図４においては、５００秒付近の境界Ｂよりも後が飽和期間ＳＴとなっている。
上記のように、飽和期間ＳＴにおける温度変化率から閾値が導出されるため、閾値の精度を上げるには、正常データから飽和期間ＳＴを正確に抽出する必要がある。この、飽和期間ＳＴの抽出方法については後に詳説する。
上記のように、飽和期間ＳＴにおける温度変化率から閾値が導出されるため、閾値の精度を上げるには、正常データから飽和期間ＳＴを正確に抽出する必要がある。この、飽和期間ＳＴの抽出方法については後に詳説する。
上記のように抽出された正常データの飽和期間ＳＴに対し、所定の計算時間間隔ごとに、所定の時間の間隔における温度変化率を計算する（ステップＳ１３）。
所定の時間は、既に説明した異常診断装置１０の制御部１２における所定の時間、本実施形態においては例えば３０秒と、同じ値である。
所定の計算時間間隔は、本実施形態においては、既に説明した異常診断装置１０の制御部１２における所定の計算時間間隔、本実施形態においては例えば０．５秒と、同じ値としているが、異なっていてもよい。
所定の時間は、既に説明した異常診断装置１０の制御部１２における所定の時間、本実施形態においては例えば３０秒と、同じ値である。
所定の計算時間間隔は、本実施形態においては、既に説明した異常診断装置１０の制御部１２における所定の計算時間間隔、本実施形態においては例えば０．５秒と、同じ値としているが、異なっていてもよい。
次に、上記のように計算された多数の温度変化率に対して分布をとり、この分布の平均μと標準偏差σを計算し、暫定閾値として、平均μと、標準偏差σに所定の値を乗算した値との差分を計算する（ステップＳ１４）。このように、平均μと標準偏差σは、正常データ中の、飽和期間内の値を基に計算されている。
上記のように計算された温度変化率はガウス分布に従う。したがって、Ｎを計算された温度変化率の総数、ｘｉ（ｉ＝１～Ｎ）を各温度変化率の値とすると、温度変化率の平均μと標準偏差σは、次の数式１、数式２により計算される。
上記のように計算された温度変化率はガウス分布に従う。したがって、Ｎを計算された温度変化率の総数、ｘｉ（ｉ＝１～Ｎ）を各温度変化率の値とすると、温度変化率の平均μと標準偏差σは、次の数式１、数式２により計算される。
ここで、上記のように温度変化率はガウス分布に従うため、図５に示される形状のように分布する。ガウス分布に従うデータにおいては、あるデータがμ―σからμ＋σの範囲に含まれる確率は６８．２７％であることが知られている。同様に、μ―２σからμ＋２σの範囲に含まれる確率は９５．４５％、μ―３σからμ＋３σの範囲に含まれる確率は９９．７３％、μ―４σからμ＋４σの範囲に含まれる確率は９９．９９％となる。更に、μ―５σからμ＋５σの範囲に含まれる確率は９９．９９９９％となる。
このため、送風器４が正常に動作している状態の温度変化率のとり得る値の殆どは、μ―５σからμ＋５σの範囲Ｒに含まれる。すなわち、制御部１２によって計算された温度変化率がこの範囲Ｒにない場合に、送風器４に異常が発生していると判断することは妥当である。
本実施形態においては上記のように、温度の下がり具合を観察するものである。すなわち、本実施形態において検出したい送風器４の異常は、正常データに対して計算された温度変化率の値の範囲を外れて、温度の下がり具合が激しく温度変化率が小さい場合に相当する。このため、暫定閾値を範囲Ｒの下限μ―５σとし、温度変化率がこの値以下の場合を検出することで、異常を判断することができる。
本実施形態においては上記のように、温度の下がり具合を観察するものである。すなわち、本実施形態において検出したい送風器４の異常は、正常データに対して計算された温度変化率の値の範囲を外れて、温度の下がり具合が激しく温度変化率が小さい場合に相当する。このため、暫定閾値を範囲Ｒの下限μ―５σとし、温度変化率がこの値以下の場合を検出することで、異常を判断することができる。
本実施形態においては、上記のように所定の値を５とし、これに伴い暫定閾値をμ―５σとしているが、上記のようにこの値は最良値である。所定の値は、例えば３以上５以下の範囲にある、５以外の値であってよい。すなわち、暫定閾値はμ―５σ以上μ―３σ以下の値であってよい。
次に、送風器４に実際に異常が発生した際の温度の測定値の推移データである異常データの有無を判断する（ステップＳ１５）。
図６（ａ）は、ある送風器４に対応する温度測定器１１によって測定された、温度が時間により推移する例を示すグラフである。時間Ｔ１よりも前の時間においては、送風器４は正常に動作して図４と同様な形状を示す正常データＮＤとなっている。しかし、時間Ｔ１の直後から温度は急峻に下降し、送風器４に何らかの異常が発生したことを示す異常データＡＤとなっている。
図６（ａ）は、ある送風器４に対応する温度測定器１１によって測定された、温度が時間により推移する例を示すグラフである。時間Ｔ１よりも前の時間においては、送風器４は正常に動作して図４と同様な形状を示す正常データＮＤとなっている。しかし、時間Ｔ１の直後から温度は急峻に下降し、送風器４に何らかの異常が発生したことを示す異常データＡＤとなっている。
異常データがない場合には、上記のように計算された暫定閾値を閾値Ｔとして設定する（ステップＳ１６）。
以下、異常データがある場合の処理について説明する。
異常データがある場合には、異常データに対して、所定の計算時間間隔ごとに、所定の時間の間隔における温度変化率を計算する（ステップＳ１７）。所定の時間、所定の計算時間間隔は、正常データの飽和期間ＳＴに対して温度変化率を計算したステップＳ１３と同じ値を使用する。
異常データがある場合には、異常データに対して、所定の計算時間間隔ごとに、所定の時間の間隔における温度変化率を計算する（ステップＳ１７）。所定の時間、所定の計算時間間隔は、正常データの飽和期間ＳＴに対して温度変化率を計算したステップＳ１３と同じ値を使用する。
また、ステップＳ１７により計算された異常データの温度変化率の最小値である第１最小値αと、ステップＳ１３により計算された正常データの温度変化率の最小値である第２最小値βを、それぞれ計算する。
図６（ｂ）は、図６（ａ）に対応する温度変化率の例を示すグラフである。正常データＮＤ中で最も値が低い位置に第２最小値βが、及び異常データＡＤ中で最も値が低い位置に第１最小値αが、それぞれ示されている。本実施形態においては、温度の下がり具合を観察して異常を診断するものであり、図６（ａ）に示されるように異常データＡＤにおいては正常データＮＤに比べると温度が低下する傾向にある。このため、図６（ｂ）に示されるように、異常データＡＤにおいては温度変化率が全体的に小さくなっている。このように、異常データＡＤ中の最小値である第１最小値αは、正常データＮＤ中の最小値である第２最小値βよりも小さい値となる。
図６（ｂ）は、図６（ａ）に対応する温度変化率の例を示すグラフである。正常データＮＤ中で最も値が低い位置に第２最小値βが、及び異常データＡＤ中で最も値が低い位置に第１最小値αが、それぞれ示されている。本実施形態においては、温度の下がり具合を観察して異常を診断するものであり、図６（ａ）に示されるように異常データＡＤにおいては正常データＮＤに比べると温度が低下する傾向にある。このため、図６（ｂ）に示されるように、異常データＡＤにおいては温度変化率が全体的に小さくなっている。このように、異常データＡＤ中の最小値である第１最小値αは、正常データＮＤ中の最小値である第２最小値βよりも小さい値となる。
更に、第１最小値αと第２最小値βの間の領域において、第２最小値βの近傍の値となる、所定の判定閾値ＴＤを設定する。その上で、第１最小値αと判定閾値ＴＤの間の区間内に、暫定閾値があるか否かを判定する（ステップＳ１８）。図６（ｃ）に、第１最小値α、第２最小値βと、判定閾値ＴＤの大小関係を示す。
送風器４の異常を診断する際に用いられる閾値Ｔとしては、送風器４の異常の誤検出を防ぐため、少なくとも第２最小値βよりも小さい値に設定されている必要がある。また、送風器４の異常を見逃すことがないよう、第１最小値αよりも大きい値に設定されている必要がある。更に、送風器４の異常を迅速に検出するために、閾値Ｔはできるだけ大きな値に設定されているのが望ましい。
一般に、統計的仮設検定を行う場合、帰無仮説を棄却するか否かを判定する基準として、有意水準が用いられる。この考え方を第１最小値αと第２最小値βの間の区間（９５％信頼区間ＣＩ）における閾値Ｔの設定に適用すると、例えば、有意水準を５％とした場合には、１００回に５回は誤った閾値設定になることとなる。
本実施形態においては、誤った閾値設定となるのは、閾値Ｔが第２最小値βの近くに設定された場合である。すなわち、送風器４の正常な動作ではあるが、ステップＳ１１で取得された正常データの中には挙動として表れておらず、第２最小値βよりも小さな変化率が計算されるような状態が存在する可能性がある。この場合においては、実際には正常な動作に相当する温度変化率が、区間ＣＩの上位５％の区間である上位区間ＵＩ内に含まれることとなり、閾値Ｔを第２最小値βとした場合においては、異常の誤検出が生じ得る。
本実施形態においては、誤った閾値設定となるのは、閾値Ｔが第２最小値βの近くに設定された場合である。すなわち、送風器４の正常な動作ではあるが、ステップＳ１１で取得された正常データの中には挙動として表れておらず、第２最小値βよりも小さな変化率が計算されるような状態が存在する可能性がある。この場合においては、実際には正常な動作に相当する温度変化率が、区間ＣＩの上位５％の区間である上位区間ＵＩ内に含まれることとなり、閾値Ｔを第２最小値βとした場合においては、異常の誤検出が生じ得る。
上記の考えに基づき、本実施形態においては、判定閾値ＴＤを、第１最小値αと第２最小値βの間の領域ＣＩを１００％としたときの、第１最小値αから例えば９５％の位置にある値として設定している。この判定閾値ＴＤを暫定閾値と比較した結果に基づき、最終的な閾値Ｔを決定する。
判定閾値ＴＤは、次の数式３により表すことができる。
判定閾値ＴＤは、次の数式３により表すことができる。
本実施形態においては、上記のように、判定閾値ＴＤを、第１最小値αから例えば９５％の位置にある値として設定したが、設定の趣旨を損なわなければ、これ以外の値、例えば９３～９７％程度の値を用いても構わない。
ステップＳ１８における判定の結果、第１最小値αと判定閾値ＴＤの間の区間、すなわち図６（ｃ）に示される下位区間ＬＩ内に暫定閾値があれば、暫定閾値を閾値Ｔとして設定する（ステップＳ１９）。暫定閾値は判定閾値ＴＤよりも小さいため、上位区間ＵＩ内に存在する可能性のある、送風器４が正常に動作した場合の温度変化率は、異常として誤検出されない。
暫定閾値が下位区間ＬＩではなく上位区間ＵＩにあれば、この暫定閾値を用いた場合には、上位区間ＵＩ内に存在する可能性のある、送風器４が正常に動作した場合の温度変化率が異常として誤検出される可能性がある。この場合には、誤検出を抑制するため、暫定閾値ではなく、判定閾値ＴＤを閾値Ｔとして設定する（ステップＳ２０）。
暫定閾値が下位区間ＬＩではなく上位区間ＵＩにあれば、この暫定閾値を用いた場合には、上位区間ＵＩ内に存在する可能性のある、送風器４が正常に動作した場合の温度変化率が異常として誤検出される可能性がある。この場合には、誤検出を抑制するため、暫定閾値ではなく、判定閾値ＴＤを閾値Ｔとして設定する（ステップＳ２０）。
このように、異常診断装置１０においては、閾値Ｔは、平均μと、標準偏差σに所定の値を乗算した値との差分である暫定閾値を基に計算されている。
異常データがない場合には、暫定閾値が閾値Ｔとして設定されている。
異常データがある場合には、暫定閾値が第１最小値αと所定の判定閾値ＴＤの間の値であれば、暫定閾値が閾値Ｔとして設定され、暫定閾値が判定閾値ＴＤと第２最小値βとの間の値であれば、判定閾値ＴＤが閾値Ｔとして設定されている。
異常データがない場合には、暫定閾値が閾値Ｔとして設定されている。
異常データがある場合には、暫定閾値が第１最小値αと所定の判定閾値ＴＤの間の値であれば、暫定閾値が閾値Ｔとして設定され、暫定閾値が判定閾値ＴＤと第２最小値βとの間の値であれば、判定閾値ＴＤが閾値Ｔとして設定されている。
（飽和期間の抽出方法）
次に、図３のステップＳ１２として示された、正常データから飽和期間ＳＴを抽出する方法について説明する。
上記のように、正常データは送風器４が通常状態にあるか否かを判断する閾値の導出に使用される。したがって、正常データから温度が安定していない過渡期間ＴＴを考慮しないように除外し、飽和期間ＳＴのみを抽出する必要がある。本実施形態においては、例えば図４においてＢとして示したような、過渡期間ＴＴと飽和期間ＳＴの境界Ｂを決定することにより、飽和期間ＳＴを抽出する。
次に、図３のステップＳ１２として示された、正常データから飽和期間ＳＴを抽出する方法について説明する。
上記のように、正常データは送風器４が通常状態にあるか否かを判断する閾値の導出に使用される。したがって、正常データから温度が安定していない過渡期間ＴＴを考慮しないように除外し、飽和期間ＳＴのみを抽出する必要がある。本実施形態においては、例えば図４においてＢとして示したような、過渡期間ＴＴと飽和期間ＳＴの境界Ｂを決定することにより、飽和期間ＳＴを抽出する。
図４のような温度が推移するデータにおいて、過渡期間ＴＴと飽和期間ＳＴの境界Ｂを決定する場合、一般的には、図４のように推移データをプロットし、温度変化の飽和が始まったおおよその場所を見定め、境界Ｂを設定する。しかし、この方法においては、推移データごとに人手で境界Ｂを設定するため、手間を要する。また、推移データには測定ノイズが含まれている場合が多く、このような場合には境界Ｂの設定自体が容易ではない。図４の推移データには、測定ノイズが実際よりも強調して示されている。
本実施形態においては、まず、正常データから上記のような測定ノイズの影響を排除するため、正常データに対してカーブフィッティングを適用し、第１データを作成する。カーブフィッティングは、実験的に得られた連続データに対して、最もよく当てはまるような曲線を導出する手法である。一般的に、カーブフィッティングには非線形回帰が用いられており、これにより、実測データの非線形回帰モデルが導出される。
図７は、カーブフィッティングの動作原理を示す説明図である。図７においては、横軸が時間で縦軸が温度の座標系上に複数のデータがプロットされており、これらのデータに対してカーブフィッティングが適用されて導出された曲線が示されている。
図８は、図４に示される推移データに対して、カーブフィッティングを適用した例である。カーブフィッティングで導出した非線形回帰モデルは、実測データに含まれていた測定ノイズが大きく低減されている。
本実施形態においては、関数１－ｅｘをベースとして最適化を実行している。
図８は、図４に示される推移データに対して、カーブフィッティングを適用した例である。カーブフィッティングで導出した非線形回帰モデルは、実測データに含まれていた測定ノイズが大きく低減されている。
本実施形態においては、関数１－ｅｘをベースとして最適化を実行している。
上記のように正常データにカーブフィッティングを適用し、測定ノイズを低減した第１データに対し、境界Ｂを計算する。
第１データにおいて、時刻ｔｎにおける温度をＴｎとし、このときのベクトルをａ＝（ｔｎ，Ｔｎ）とする。また、時刻ｔｎの次に、例えば本実施形態においては０．５秒後に、温度を測定した時刻ｔｎ＋１の温度をＴｎ＋１とし、このときのベクトルをｂ＝（ｔｎ＋１，Ｔｎ＋１）とする。これら２つのベクトルａ、ｂの内積は、これらのベクトル間のなす角度をθとすると、次の数式４で表される。
第１データにおいて、時刻ｔｎにおける温度をＴｎとし、このときのベクトルをａ＝（ｔｎ，Ｔｎ）とする。また、時刻ｔｎの次に、例えば本実施形態においては０．５秒後に、温度を測定した時刻ｔｎ＋１の温度をＴｎ＋１とし、このときのベクトルをｂ＝（ｔｎ＋１，Ｔｎ＋１）とする。これら２つのベクトルａ、ｂの内積は、これらのベクトル間のなす角度をθとすると、次の数式４で表される。
上記のベクトルの内積は、換言すれば、２つの連続する時刻ｔｎ、ｔｎ＋１間の、第１データにおける接線のずれとして疑似的に扱うことが可能であり、これが０°に近い値を持つと、温度の変化が飽和していると判断することができる。
数式４を展開すると、θを導出する次の数式５が得られる。
数式４を展開すると、θを導出する次の数式５が得られる。
上式に基づいて、温度を測定した時刻を追って、第１データに対してθを計算し、これが所定の飽和判断閾値よりも小さくなる時刻を境界Ｂとして、以降、例えば再度θが飽和判断閾値よりも大きくなる時刻までの期間を飽和期間ＳＴとして抽出する。
飽和判断閾値は、本実施形態においては、例えば０．０１が好適であるが、他の値であってもよい。
飽和判断閾値は、本実施形態においては、例えば０．０１が好適であるが、他の値であってもよい。
図８には、上記のように計算された境界Ｂと、この境界Ｂにより抽出された飽和期間ＳＴが示されている。
図８のデータの形状を目視した限りにおいては、ｔ＝４００程度に境界Ｂを設定するのが妥当のように思えるが、実際にはｔ＝４００を過ぎても、温度は徐々に上昇している。上記の計算によれば、ｔ＝５００付近の値が境界Ｂとして計算されて、図８においてはｔ＝５００付近に境界Ｂが示されている。このときの温度は４５℃程度であり、ｔ＝５００以降は殆ど温度が変化していない。
図８のデータの形状を目視した限りにおいては、ｔ＝４００程度に境界Ｂを設定するのが妥当のように思えるが、実際にはｔ＝４００を過ぎても、温度は徐々に上昇している。上記の計算によれば、ｔ＝５００付近の値が境界Ｂとして計算されて、図８においてはｔ＝５００付近に境界Ｂが示されている。このときの温度は４５℃程度であり、ｔ＝５００以降は殆ど温度が変化していない。
このように、正常データを基にした第１データ上の、近接する時刻間の傾きの変化が所定の飽和判断閾値よりも小さい期間を、変化率が飽和している飽和期間として抽出する。
上記の第１データは、正常データに対しカーブフィッティングを適用して作成されており、近接する時刻間の傾きの変化は、近接する時刻の各々における第１データ上のベクトル間の内積である。
上記の第１データは、正常データに対しカーブフィッティングを適用して作成されており、近接する時刻間の傾きの変化は、近接する時刻の各々における第１データ上のベクトル間の内積である。
次に、上記の送風器４の異常診断装置１０、電力装置１及び送風器４の異常診断方法の効果について説明する。
上記のような構成によれば、温度測定器１１が筐体２の外側の排気口６の近傍に設けられている。したがって、通常時においては排気口６から排出される筐体２内の空気の温度が測定されるが、送風器４の異常時においては、筐体２内の空気が排気口６から十分に排出されないために外気の温度が測定される。
連続運転による発熱部３を備えた電力装置１においては、定常的に連続運転することにより発熱部３の温度の変化が少ない。このため、送風器４により排気口６から排出される筐体２内の空気の温度も、通常時においては略一定の、外気よりも高い温度となっている。送風器４に異常が生じると、排気口６から高温の空気が十分に排出されなくなるため、排気口６近傍の温度は外気の温度に近づき低下する。すなわち、温度測定器１１は、送風器４の異常時には通常時よりも低い温度を測定する。
ここで、送風器４の異常時に筐体２の外側の排気口６の近傍の温度が低下すると、温度測定器１１により測定された温度が、所定の時間前に測定された温度よりも小さい場合に、送風器４に異常が生じたと診断する制御部１２が、送風器４に異常が生じたと診断する。
このように、異常診断装置１０においては、連続運転による発熱部３を備えた電力装置１において、送風器４に異常が生じた場合に直ぐに値が変化する排気口６近傍の温度の観察により送風器４の異常を診断することができる。したがって、送風器４の異常を早期に検出できる。
連続運転による発熱部３を備えた電力装置１においては、定常的に連続運転することにより発熱部３の温度の変化が少ない。このため、送風器４により排気口６から排出される筐体２内の空気の温度も、通常時においては略一定の、外気よりも高い温度となっている。送風器４に異常が生じると、排気口６から高温の空気が十分に排出されなくなるため、排気口６近傍の温度は外気の温度に近づき低下する。すなわち、温度測定器１１は、送風器４の異常時には通常時よりも低い温度を測定する。
ここで、送風器４の異常時に筐体２の外側の排気口６の近傍の温度が低下すると、温度測定器１１により測定された温度が、所定の時間前に測定された温度よりも小さい場合に、送風器４に異常が生じたと診断する制御部１２が、送風器４に異常が生じたと診断する。
このように、異常診断装置１０においては、連続運転による発熱部３を備えた電力装置１において、送風器４に異常が生じた場合に直ぐに値が変化する排気口６近傍の温度の観察により送風器４の異常を診断することができる。したがって、送風器４の異常を早期に検出できる。
また、制御部１２は温度の変化率を計算する。ここで、排気口６の近傍の温度が低下すると、計算された温度の変化率は負値となる。この変化率が閾値よりも更に小さい場合に、制御部１２は、温度が通常時には想定し得ない程度に急峻に低下したと判断し、送風器４に異常が生じたと診断する。このため、上記のような送風器４の異常診断装置１０をより適切に実現可能である。
また、閾値は、送風器４が正常に動作している状態における温度測定器１１による温度の測定値の推移データである正常データから複数の時刻における変化率を計算し、変化率の平均μと標準偏差σを計算することで導出されている。すなわち、閾値が、送風器４が実際に正常に動作している状態の温度の推移データを基に統計的に導出されているため、閾値の精度を高くすることができる。これにより、送風器の異常の誤検出や異常の見逃しを抑制することができる。
また、閾値は、平均μから、標準偏差σに所定の値を乗算した値を減算した暫定閾値を基に計算されている。特に、送風器４に実際に異常が発生した際の推移データがない場合に、この暫定閾値が閾値として設定されている。すなわち、送風器４が実際に正常に動作しているデータにおける変化率の分布は平均μとその近傍が最も高くなるが、暫定閾値を平均μより適度に小さい値とすることで、計算された変化率が暫定閾値以上であれば、送風器の動作は正常であると判断可能である。これにより、送風器４の正常動作を異常動作とする誤検出を少なくすることができる。
特に本実施形態においては、所定の値は例えば５であり、この場合には、暫定閾値はμ―５σとなる。この場合においては、送風器４が正常に動作している状態で計算される温度変化率のとり得る値が暫定閾値以上となる確率は９９．９９９９％となり、正常に動作している状態で計算される温度変化率の殆どが暫定閾値以上となる。したがって、送風器４の異常の誤検出を効果的に抑制可能である。
また、異常データがある場合には、暫定閾値が第１最小値αと判定閾値ＴＤの間の値であれば、暫定閾値が閾値として設定され、暫定閾値が判定閾値ＴＤと第２最小値βとの間の値であれば、判定閾値ＴＤが前記閾値として設定されている。
上記において、第１最小値αは、異常データでの変化率の最小値であり、異常データにおいて温度の変化率が最も急峻に低下した場合の値である。また、第２最小値βは、正常データでの変化率の最小値であり、送風器が正常に動作した範囲において、温度の変化率が最も急峻に低下した場合の値である。異常データにおいては、温度が通常時には想定し得ない程度に急峻に低下したと考えられるため、第１最小値αは、第２最小値βよりも小さな値となっている。
ここで、正常な動作ではあるが、閾値の導出に用いられた正常データの中には挙動として表れておらず、第２最小値βよりも小さな変化率が計算されるような状態が、実際には存在する可能性がある。すなわち、計算された変化率が第１最小値α以上第２最小値β以下の範囲にあっても、変化率が第２最小値βに近い値であると、本来は正常動作であるにもかかわらず、これを異常動作として誤検出することが考えられる。
上記のような構成によれば、暫定閾値が第２最小値βより小さい値である所定の判定閾値ＴＤと第２最小値βとの間の値である場合に、判定閾値ＴＤを閾値として設定することで、変化率が判定閾値ＴＤ以上第２最小値β以下の場合であっても正常と診断できる。したがって、上記のような誤検出を低減可能である。
また、所定の判定閾値ＴＤが第１最小値αより大きい値であるため、判定閾値ＴＤを過剰に小さい値として設定することによる異常の見逃しを抑制可能である。
上記において、第１最小値αは、異常データでの変化率の最小値であり、異常データにおいて温度の変化率が最も急峻に低下した場合の値である。また、第２最小値βは、正常データでの変化率の最小値であり、送風器が正常に動作した範囲において、温度の変化率が最も急峻に低下した場合の値である。異常データにおいては、温度が通常時には想定し得ない程度に急峻に低下したと考えられるため、第１最小値αは、第２最小値βよりも小さな値となっている。
ここで、正常な動作ではあるが、閾値の導出に用いられた正常データの中には挙動として表れておらず、第２最小値βよりも小さな変化率が計算されるような状態が、実際には存在する可能性がある。すなわち、計算された変化率が第１最小値α以上第２最小値β以下の範囲にあっても、変化率が第２最小値βに近い値であると、本来は正常動作であるにもかかわらず、これを異常動作として誤検出することが考えられる。
上記のような構成によれば、暫定閾値が第２最小値βより小さい値である所定の判定閾値ＴＤと第２最小値βとの間の値である場合に、判定閾値ＴＤを閾値として設定することで、変化率が判定閾値ＴＤ以上第２最小値β以下の場合であっても正常と診断できる。したがって、上記のような誤検出を低減可能である。
また、所定の判定閾値ＴＤが第１最小値αより大きい値であるため、判定閾値ＴＤを過剰に小さい値として設定することによる異常の見逃しを抑制可能である。
特に本実施形態においては、判定閾値ＴＤを、第１最小値αと第２最小値βの間の領域ＣＩを１００％としたときの、第１最小値αから例えば９５％の位置にある値として設定している。すなわち、閾値の上限は、有意水準を５％とした場合の１００回に５回の誤った閾値設定を回避可能な、最も大きな値となる。これにより、異常の誤検出と見逃しの各々を、効果的に抑制可能である。
また、正常データ中の、変化率が飽和している飽和期間、すなわち、温度がほとんど変化せず変化率が０に近い期間内の変化率の値を基に、標準偏差σが計算され、これを基に閾値が導出されている。すなわち、正常データ取得中に何らかの外部要因等により測定温度が大きく変化するような場合があったとしても、このような飽和期間に該当しない場合を考慮しないため、変化率の分布が大きく乱れるのを抑制できる。したがって、正常データにおける変化率の、精度の高い標準偏差σ及び閾値を導出可能であり、これにより異常診断の精度を高めることができる。
また、送風器４が正常に動作している状態における温度測定器１１による温度の測定値の推移データである正常データを基にした第１データ上の、近接する時刻間の傾きの変化が所定の飽和判断閾値よりも小さい期間を、変化率が飽和している飽和期間として抽出し、飽和期間内の変化率の値を基に閾値が導出されている。
変化率の飽和は、例えば、温度の変化率の推移を観測すること等により、判定することが可能ではある。しかし、温度の変化率を観測する場合においては、どの程度の期間に対して変化率を計算するかにより計算される変化率の値も大きく変わる。すなわち、期間の値によって変化率の精度に影響が出る。これに対し、上記の構成において参照される、近接する時刻間の傾きの変化は、例えば第１データ上のベクトル間の演算等により簡易に導出可能である。すなわち、近接する時刻間の傾きの変化は、単純に第１データの形状に基づいた演算により導出可能であり、計算の際に決定すべき外部変数が少ないため、正確に飽和期間を抽出することができる。これにより、第１データから温度が安定していない期間のデータを正確に除外して精度の高い閾値を導出できるため、送風器４の異常の誤検出や異常の見逃しを抑制することができる。
変化率の飽和は、例えば、温度の変化率の推移を観測すること等により、判定することが可能ではある。しかし、温度の変化率を観測する場合においては、どの程度の期間に対して変化率を計算するかにより計算される変化率の値も大きく変わる。すなわち、期間の値によって変化率の精度に影響が出る。これに対し、上記の構成において参照される、近接する時刻間の傾きの変化は、例えば第１データ上のベクトル間の演算等により簡易に導出可能である。すなわち、近接する時刻間の傾きの変化は、単純に第１データの形状に基づいた演算により導出可能であり、計算の際に決定すべき外部変数が少ないため、正確に飽和期間を抽出することができる。これにより、第１データから温度が安定していない期間のデータを正確に除外して精度の高い閾値を導出できるため、送風器４の異常の誤検出や異常の見逃しを抑制することができる。
また、正常データに対しカーブフィッティングを適用して作成された第１データに対して閾値が導出されているため、測定ノイズの影響が低減された、精度の高い閾値を導出可能である。これにより、送風器４の異常の誤検出や異常の見逃しを抑制することができる。
また、近接する時刻間の傾きの変化は、近接する時刻の各々における第１データ上のベクトル間の内積である。
ベクトルの内積は、換言すれば、２つの連続する時刻間の、第１データにおける接線のずれとして疑似的に扱うことが可能であり、これが０°に近い値を持つと、温度の変化が飽和していると判断することができる。したがって、簡易な演算で適切に閾値を導出可能である。
ベクトルの内積は、換言すれば、２つの連続する時刻間の、第１データにおける接線のずれとして疑似的に扱うことが可能であり、これが０°に近い値を持つと、温度の変化が飽和していると判断することができる。したがって、簡易な演算で適切に閾値を導出可能である。
また、上記のような構成においては、上記のような送風器４の異常診断装置１０が設けられた、電力装置１の提供が可能となる。
特に、本実施形態のように、複数の送風器４を備えている電力装置１であっても、この各々に対応する温度測定器１１を設けることにより、各送風器４の異常診断を個別に実行することが可能な電力装置１を提供できる。
特に、本実施形態のように、複数の送風器４を備えている電力装置１であっても、この各々に対応する温度測定器１１を設けることにより、各送風器４の異常診断を個別に実行することが可能な電力装置１を提供できる。
（実施例）
次に、上記実施形態の実施例を説明する。電力装置としては、太陽光パワーコンディショナを使用した。この電力装置には、図１に示されるものと同様に５つの送風器が設けられており、この各々に対して温度測定器を設けた。温度測定器１１における計算時間間隔と時間の間隔は、上記実施形態と同様にそれぞれ、０．５秒と３０秒とした。
次に、上記実施形態の実施例を説明する。電力装置としては、太陽光パワーコンディショナを使用した。この電力装置には、図１に示されるものと同様に５つの送風器が設けられており、この各々に対して温度測定器を設けた。温度測定器１１における計算時間間隔と時間の間隔は、上記実施形態と同様にそれぞれ、０．５秒と３０秒とした。
５つの送風器の各々に対し、図９に示されるように閾値を設定した。図９においては、各送風器が、送風器４Ａ、４Ｂ、４Ｃ、４Ｄ、４Ｅとして示されている。各送風器に対して、上から順に、第２最小値β、第１最小値α、判定閾値ＴＤ、暫定閾値（μ―５σ）、及び閾値Ｔが示されている。
送風器４Ａにおいては、暫定閾値は判定閾値ＴＤよりも大きな値となっており、結果として判定閾値ＴＤが閾値Ｔに設定されている。
送風器４Ｂ、４Ｃ、４Ｄ、４Ｅにおいては、暫定閾値は判定閾値ＴＤよりも小さな値となっており、結果として暫定閾値が閾値Ｔに設定されている。
送風器４Ａにおいては、暫定閾値は判定閾値ＴＤよりも大きな値となっており、結果として判定閾値ＴＤが閾値Ｔに設定されている。
送風器４Ｂ、４Ｃ、４Ｄ、４Ｅにおいては、暫定閾値は判定閾値ＴＤよりも小さな値となっており、結果として暫定閾値が閾値Ｔに設定されている。
上記のような設定がなされた異常診断装置及び電力装置に対し、異常診断装置が送風器の異常を正常に診断することを確認するため、温度の測定中に、各送風器を意図的に停止させて模擬的に送風器が異常な状態を発生させた。図１０は、停止させた送風器の組み合わせを説明する表である。本表に記載される３１種類の停止パターンの各々に従って、送風器を停止させ、誤検出の有無と、送風器の停止から異常検出までの時間を評価した。
３１種類の全停止パターンにおいて、誤検出は観測されなかった。
送風器の停止から異常検出までの時間については、図１１を用いて説明する。図１１は図１０に対応する表であり、３１種類の停止パターンの各々において、異常が検出された送風器においては、送風器の停止から異常検出までの時間が対応する箇所に記載されている。
各停止パターンにおいて、最も速く異常が検出された送風器における異常検出までの時間は、７．０～１２．５秒程度であり、迅速に異常が診断、検出されることが確認できた。
送風器の停止から異常検出までの時間については、図１１を用いて説明する。図１１は図１０に対応する表であり、３１種類の停止パターンの各々において、異常が検出された送風器においては、送風器の停止から異常検出までの時間が対応する箇所に記載されている。
各停止パターンにおいて、最も速く異常が検出された送風器における異常検出までの時間は、７．０～１２．５秒程度であり、迅速に異常が診断、検出されることが確認できた。
なお、本発明の送風器の異常診断装置、電力装置及び送風器の異常診断方法は、図面を参照して説明した上述の実施形態に限定されるものではなく、その技術的範囲において他の様々な変形例が考えられる。
例えば、上記実施形態においては、異常診断装置１０の制御部１２は筐体２の内部にあるように図示し説明したが、筐体２の外部に設けられても構わない。この場合には、温度測定器１１も筐体２の外に設けられているため、異常診断装置１０全体を筐体２の外側に取り付けることが可能である。これにより、異常診断装置１０が電力装置１の製造時に組み込まれている場合はもとより、既に運用中の電力装置１に対し、後付けで、異常診断装置１０を設けることが容易となる。
また、上記実施形態においては、近接する時刻間の傾きの変化を、近接する時刻の各々における第１データ上のベクトル間の内積として計算した。この実施形態におけるベクトルは、ａ＝（ｔｎ，Ｔｎ）、ｂ＝（ｔｎ＋１，Ｔｎ＋１）として説明したように、原点座標からの各点の方向を示すものであったが、これに限られない。例えば第１データ上の各点における接線ベクトルを演算し、これらの内積を計算することで、近接する時刻間の傾きの変化を計算しても構わない。
これ以外にも、本発明の主旨を逸脱しない限り、上記実施形態で挙げた構成を取捨選択したり、他の構成に適宜変更したりすることが可能である。
１ 電力装置
２ 筐体
３ 発熱部
４ 送風器
６ 排気口
１０ 異常診断装置
１１ 温度測定器
１２ 制御部
１３ 異常通知部
ＡＤ 異常データ
ＮＤ 正常データ
ＳＴ 飽和期間
ＴＴ 過渡期間
ＴＤ 判定閾値
α 第１最小値
β 第２最小値
μ 平均
σ 標準偏差
２ 筐体
３ 発熱部
４ 送風器
６ 排気口
１０ 異常診断装置
１１ 温度測定器
１２ 制御部
１３ 異常通知部
ＡＤ 異常データ
ＮＤ 正常データ
ＳＴ 飽和期間
ＴＴ 過渡期間
ＴＤ 判定閾値
α 第１最小値
β 第２最小値
μ 平均
σ 標準偏差
Claims (8)
- 連続運転による発熱部と、該発熱部より生じる発熱を冷却するための送風器を備えた電力装置に設けられ、前記送風器の異常を診断する異常診断装置であって、
前記電力装置は、排気口を備える筐体を備え、
前記送風器は、前記筐体内の空気を前記排気口から排出し、
前記筐体の外側の前記排気口の近傍に設けられた温度測定器と、
制御部と、
を備え、
該制御部は、所定の時間の間隔における、前記温度測定器により測定された温度の変化率を計算し、前記温度測定器により測定された前記温度が、前記所定の時間前に測定された温度よりも小さく、前記変化率が負値である閾値よりも小さい場合に、前記送風器に異常が生じたと診断する、送風器の異常診断装置。 - 前記閾値は、前記送風器が正常に動作している状態における前記温度測定器による前記温度の測定値の推移データである正常データから複数の時刻における前記変化率を計算し、該変化率の平均と標準偏差を計算することで導出されている、請求項１に記載の送風器の異常診断装置。
- 前記閾値は、前記平均と、前記標準偏差に所定の値を乗算した値との差分である暫定閾値を基に計算され、
前記送風器に実際に異常が発生した際の前記温度の測定値の推移データである異常データがない場合には、前記暫定閾値が前記閾値として設定されている、請求項２に記載の送風器の異常診断装置。 - 前記異常データがある場合には、
前記暫定閾値が、前記異常データでの前記変化率の最小値である第１最小値と、所定の判定閾値の間の値であれば、前記暫定閾値が前記閾値として設定され、
前記暫定閾値が、前記判定閾値と、前記正常データでの前記変化率の最小値である第２最小値との間の値であれば、前記判定閾値が前記閾値として設定されている、請求項３に記載の送風器の異常診断装置。 - 前記標準偏差は、前記正常データ中の、前記変化率が飽和している飽和期間内の値を基に計算されている、請求項２から４のいずれか一項に記載の送風器の異常診断装置。
- 請求項１から５のいずれか一項に記載の送風器の異常診断装置が設けられた、電力装置。
- 複数の前記送風器と、この各々に対応する複数の前記温度測定器を備えている、請求項６に記載の電力装置。
- 連続運転による発熱部と、該発熱部より生じる発熱を冷却するための送風器を備えた電力装置において、前記送風器の異常を診断する異常診断方法であって、
前記電力装置の筐体の外側の、前記送風器により前記筐体内の空気が排出される前記電力装置の排気口の近傍の温度を測定し、
所定の時間の間隔における、測定された前記温度の変化率を計算し、測定された前記温度が、前記所定の時間前に測定された温度よりも小さく、前記変化率が負値である閾値よりも小さい場合に、前記送風器に異常が生じたと診断する、送風器の異常診断方法。
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| JP2007312536A (ja) | 2006-05-19 | 2007-11-29 | Toshiba Schneider Inverter Corp | インバータ装置 |
| JP2008172938A (ja) | 2007-01-12 | 2008-07-24 | Meidensha Corp | 冷却装置の異常診断装置 |
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