JP7042577B2 - 機械保護及び診断システム及び方法 - Google Patents

Description

本開示は、保護及び診断システムに関し、より詳細には、１つまたは複数の回転部分を有する機械に連結される保護及び診断システムに関する。

工業グレードモータ及び発電機等の或るタイプの機械は、しばしば、長期間にわたって運転状態に置かれ、それにより、これらの機械の様々な可動コンポーネントを連続した摩耗にさらす。これらのタイプの機械における故障、障害、または初期不具合の発生は、特に、修理に伴うコスト及びサービスの喪失の点で望ましくない。その結果、こうした機械の一部のクリティカルなコンポーネントは、伝統的に、先制的にモニターされて、考えられる故障または考えられる顕在化する不具合を示す性能データを収集する。しかし、アセットコスト及び関連するメンテナンス労力に関するモニタリング解決策のコスト等の種々の理由で、比較的小さな機械（通常、工業用または中／低電圧アプリケーションにおいて見出される）は、モニターされないままにされる可能性がある。幾つかの場合には、これらのモニターされない機械の１つまたは複数における障害または劣化は、最終的に、機械自体及び／またはプロセスサイクル全体（製造等）の障害または故障に直接または間接に寄与し、予定した利益の喪失をもたらす場合がある。

本開示の或る実施形態は、機械保護及び診断システム及び方法を提供し得る。本開示の幾つかの実施形態は、１つまたは複数の回転部分を有する機械に連結される保護及び診断システムを提供し得る。本開示の或る実施形態は、１つまたは複数の回転部分を有する機械を、診断プロシージャを使用して先制的にモニターされ保護され得る幾つかのサブシステムに分類することに少なくとも部分的に基づいて保護及び診断に関連する技術的効果及び／または解決策を提供し得る。診断プロシージャは、１つまたは複数の性能パラメータに基づいて機械のシステム性能指標を決定することを含み得る、また同様に、機械の少なくとも１つのサブシステムに関連付けられる１つまたは複数のサブシステム性能指標を決定するため、１つまたは複数の保護及び／またはモニタリングモデルを使用することを含み得る。アセット健全度指標は、システム性能指標及び１つまたは複数のサブシステム性能指標を組合せることに基づいて決定され得る、また、制御信号の１つまたは複数、すなわちトリップ信号及びアラーム信号は、アセット健全度指標及び／または少なくとも１つのシステム性能指標が閾値を超えるとその後、生成され得る。

したがって、本開示の１つの例示的な実施形態において、機械保護及び診断システムは、診断システム及び保護システムを含み得る。診断システムは、１つまたは複数の回転部分を有する機械に対して診断プロシージャを実行することによってトリップ信号またはアラーム信号の少なくとも一方を生成するように構成され得る。診断プロシージャは、１つまたは複数の回転部分が回転しているときに機械の１つまたは複数の性能パラメータを取得するため、機械に結合される１つまたは複数のセンサを使用すること、１つまたは複数の性能パラメータに基づいて機械のシステム性能指標をリアルタイムに決定すること、機械の少なくとも１つのサブシステムに関連付けられる少なくとも１つのサブシステム性能指標を決定するため、１つまたは複数の保護モデルを使用すること、システム性能指標及び少なくとも１つのサブシステム性能指標を組合せることに基づいてアセット健全度指標を決定すること、及び、アセット健全度指標が閾値を超えるとトリップ信号またはアラーム信号の少なくとも一方を生成することを含み得る。保護システムは、トリップ信号を受信し、機械に対する保護アクションを実行するように構成される保護デバイスを含み得る。

本開示の別の例示的な実施形態によれば、システムは、少なくとも１つのセンサ、データベース、及び診断システムを含み得る。少なくとも１つのセンサは、１つまたは複数の回転部分を有する機械に結合され得る、また、１つまたは複数の回転部分が回転しているときに機械の１つまたは複数の性能パラメータを取得するように構成され得る。データベースは、１つまたは複数の性能パラメータの履歴傾向を示すデータを少なくとも記憶するように構成され得る。診断システムは、診断プロシージャを実行するように構成されるプロセッサを含み得る。診断プロシージャは、少なくとも１つのセンサによって取得される１つまたは複数の性能パラメータに基づいて機械のシステム性能指標をリアルタイムに決定すること、機械の少なくとも１つのサブシステムに関連付けられる少なくとも１つのサブシステム性能指標を決定するため、データベースに記憶されるデータを使用すること、システム性能指標及び少なくとも１つのサブシステム性能指標を組合せることに基づいてアセット健全度指標を決定すること、及び、アセット健全度指標が閾値を超えると警告信号またはトリップ信号の少なくとも一方を生成することを含み得る。トリップ信号は、機械に対する保護アクションを始動するように働く。

本開示の更に別の例示的な実施形態によれば、非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、動作を実施するためのコンピュータによって実行可能な命令を含み得り、動作は、機械に結合される１つまたは複数のセンサから、機械の少なくとも１つの回転部分が回転しているときに機械の１つまたは複数の性能パラメータを取得すること、１つまたは複数の性能パラメータに基づいて機械のシステム性能指標をリアルタイムに決定すること、機械の少なくとも１つのサブシステムに関連付けられる少なくとも１つのサブシステム性能指標を決定するため、１つまたは複数の保護モデルを使用すること、システム性能指標及び少なくとも１つのサブシステム性能指標を組合せることに基づいてアセット健全度指標を決定すること、アセット健全度指標が閾値を超えるとトリップ信号を生成すること、及び、機械に対する保護アクションを実行するため、トリップ信号を少なくとも１つの保護デバイスに送信することを含む。

本開示の他の実施形態及び態様は、以下の図面と併せて読めば以下の説明から明らかになる。

一般論として本開示をこうして述べたが、添付図面に対する参照がここで行われ、図面は、必ずしも一定比例尺で描かれていない。

本開示の一実施形態による、１つまたは複数のサブシステムとして特徴付けられる、機械に結合される例示的な保護及び診断システムを示す図である。 本開示の一実施形態による、保護及び診断プロシージャを実装するために使用され得る例示的なアーキテクチャブロック図である。 本開示の一実施形態による、保護及び診断システム内に設けられ得る特徴の例示的なリストを示す図である。 図３に示す例示的なリストの特徴のうちの少なくとも幾つかを組込む保護及び診断システムの例示的な動作アーキテクチャを示す図である。 本開示の一実施形態による、モータに適用されるときの、保護及び診断システムの例示的な態様を示す図である。 本開示の一実施形態による、幾つかの性能指標を計算するときに考慮され得る少数の例示的な態様を示すスキームを示す図である。 図６に示すスキームの例示的な実装態様を示す図である。 図６に示すスキームの別の例示的な実装態様を示す図である。 本開示の一実施形態による、保護及び診断プロシージャを実行するためのプロセッサを組込む例示的なコンピュータを示す図である。

本開示は、本開示の例示的な実施形態がその中で示される添付図面を参照して以降でより完全に述べられる。しかし、本開示は、多くの異なる形態で具現化されてもよく、また、本明細書で述べる例示的な実施形態に限定されるものと解釈されるべきでない；むしろ、これらの実施形態は、適用可能な法的要件を本開示が満たすように提供される。同様の数字は全体を通して同様の要素を指す。或る言葉及び用語が、単に便宜のために本明細書で使用され、こうした言葉及び用語が、当業者によって種々の形態及び等価物で全体的に理解される種々のオブジェクト及びアクションを指すものとして解釈されるべきであることが理解されるべきである。本明細書で使用される言葉「例（ｅｘａｍｐｌｅ）」及び「例示的な（ｅｘｅｍｐｌａｒｙ）」が、本質的に、非排他的かつ非制限的であることを意図されることが理解されるべきである。より詳細には、本明細書で使用される言葉「例示的な（ｅｘｅｍｐｌａｒｙ）」は、幾つかの例のうちの１つの例を示し、また、述べられる特定の例に対して過度の強調または選好が全く向けられていないことが理解されるべきである。

最初に図１に注目する。図１は、本開示の一実施形態による、「ｎ」（ｎ≧１）のサブシステム１０６によって特徴付けられる機械１０５に結合される例示的な保護及び診断システム１１５を示す。サブシステム１０６は、機械１０５の特質、タイプ、及び用途によって全体的に規定され、また、可動部分及び／または固定部分を含み得る。そのため、例えば、機械１０５がモータであるとき、サブシステム１０６－１はロータアセンブリであり得る、サブシステム１０６－２はステータアセンブリであり得る、また、サブシステム１０６－３は、例えば、空気ギャップ、絶縁体、接地バー、コネクタ、またはヒューズであり得る。

全体的にまた本開示の種々の実施形態によれば、機械１０５の１つまたは複数のサブシステムは、機械１０５の一部のコンポーネントを、機械１０５の一部の他のコンポーネントと比較して比較的クリティカルでないコンポーネントとして識別することに基づいて選択され得る。そのため、例えば、機械１０５がモータであるとき、取付けボルト等のコンポーネントは、モータの電機子と比較してクリティカルでないコンポーネントとして識別されてもよい。理解されるように、電機子の故障は、モータの動作に重大かつ即座の影響を及ぼし、一方、取付けボルトの故障は、最終的に、（おそらくは、モータハウジングの過剰な振動によって）電機子の故障をもたらし得る。別の例として、他のコンポーネントと比較して履歴的に低い故障率を有する機械１０５の一部のコンポーネントは、本開示の一実施形態によって、機械１０５のクリティカルでないサブシステムと見なされ得る。種々の他の基準が使用されて、機械１０５の１つまたは複数のサブシステムの一部または全てを識別し分類する可能性があり、それにより、或るサブシステムは、種々の伝統的なモニタリングシステムにおいてモニターされないままにされる場合がある。

しかし、本開示による幾つかの実施形態において、１つまたは複数のサブシステムが機械１０５の比較的クリティカルなコンポーネントを含み得ることが理解されるべきである。例えば、先に示したように、サブシステム１０６－１は、モータのクリティカルなコンポーネントと見なされるロータアセンブリであり得る。クリティカルなサブシステムと非クリティカルなサブシステムを組合せることは、これらの２つのタイプのサブシステムの間の種々の相互作用及び依存性のモニタリング及び処理を可能にし得る。更に、幾つかの例示的な実施形態において、機械１０５は、ソフトウェア形式のデジタルアセットとして表現され得る。そのデジタルアセットは、「ｎ」の物理的サブシステム１０６、及び、コンピュータにおいて生成され得る１つまたは複数の仮想サブシステムを組合せることを可能にする。

モニタリングシステム１１０は、１つまたは複数のサブシステムのそれぞれの１つまたは複数のパラメータをモニターするために機械１０５に結合され得る。そのため、モニタリングシステム１１０は、熱センサ、圧力センサ、ガスセンサ、化学センサ、及び／または絶縁故障センサ等の１つまたは複数のセンサ１１１を含み得る。保護及び診断システム１１５は、モニタリングシステム１１０に結合され得る、また同様に、機械１０５に結合され得る。保護及び診断システム１１５は、継電器、回路遮断器、ヒューズ、リミットスイッチ、断路器、及び過負荷プロテクタ等の１つまたは複数の保護デバイスを有する保護システム１１６を含み得る。診断システム１１７が使用されて、特に、機械１０５が動作中であり、機械１０５の１つまたは複数の回転部分が回転しているときに種々のサブシステムの性能パラメータを、１つまたは複数のセンサ１１１を介して受信し得る。性能パラメータは、診断システム１１７によって使用されて、機械１０５のシステム性能指標を決定し得る。

本開示による幾つかの例示的な実装態様において、データパラメータは、１つまたは複数のセンサ１１１によって時間同期方式で測定され得る、また、機械１０５が、正常で健全な状態で動作しているときに測定される測定データ値の基準セットを含み得る。更に、時間同期化信号は、モニタリングシステム１１０によって１つまたは複数のセンサに提供され得る。測定データ値の基準セットは、ベースラインデータとして使用されて、任意の他の所与の時間において機械の健全度を評価し得る。これは、例えば、測定データ値の基準セットを異なる時間に収集されるデータパラメータのセットと比較することによって実施され得る。

更に、診断システム１１７は、１つまたは複数の保護モデル１１８及び／または診断学モデル１２１を使用して、機械１０５の少なくとも１つのサブシステム１０６に関連付けられる少なくとも１つのサブシステム性能指標を決定し得る。サブシステム性能指標は、その後、システム性能指標と組合されて、アセット健全度指標を決定し得る。アセット健全度指標が閾値を超えると、トリップ信号が生成され得る。トリップ信号は、保護システム１１６に提供されて、回路遮断器（図示せず）をトリップさせること等の１つまたは複数の保護及び／または制御動作を実行し得る、機械１０５の動作を修正し得る、または機械１０５をシャットダウンさせ得る。これらの態様は、ここで以下においてより詳細に述べられる。

図２は、本開示の一実施形態による、機械１０５上に保護及び診断プロシージャを実装するために使用され得る例示的なアーキテクチャブロック図２００を示す。本開示による幾つかの例示的な実装態様において、機械１０５とラベル付けされたブロックが１つまたは複数の機械を表し得り、保護及び診断プロシージャが、２つ以上の機械に適用される比較プロシージャを使用することによって、複数の機械を評価するために実施され得ることが理解されるべきである。被測定データ２１０は、機械１０５の種々の性能パラメータをモニターするモニタリングシステム１１０を使用することによって取得される性能データを表し得る。計算データ２１５は、機械１０５に対して実行される１回または複数回の測定から、保護及び診断システム１１５によって計算される性能データを表し得る。外部データ２２０は、機械１０５の製造業者から、履歴レコードから、他の第３者モニタリングデバイスから等、外部ソースから通信を通じて取得され得る機械１０５に関連する性能データ、フリートモデルまたは基準モデル、機械オフライン試験データ、及び／または統計解析を表し得る。

サブシステムデータタグ付け２２５は、機械１０５の種々のコンポーネントが、それによってタグ付けされるサブアセンブリとして分類されるプロセスを全体的に示す。これは、例えば、第１の識別（ＩＤ）タグを、クリティカルなコンポーネントであり得る第１のコンポーネントに関連付け、第２のＩＤタグを、クリティカルでないコンポーネントであり得る第２のコンポーネントに関連付ける等によって実施され得る。第１のコンポーネントは、サブシステム１０６－１によって図１に示され、第２のコンポーネントは、サブシステム１０６－２によって示される、等である。ＩＤタグは、機械１０５の種々のコンポーネントを比較的クリティカルなまたは非クリティカルなコンポーネントとして識別することを可能にするだけではなく、保護及び診断システム１１５によって使用されて、一部のサブシステムが第１のグループに属するものとして分類され、他の一部のサブシステムが第２のグループに属するものとして分類され得る等、マッピングプロシージャを適用し得る。構成２３０は、保護及び診断システム１１５に提供され得る、設定点、被測定データ、被モニターデータ、及び／または被計算データ、ならびにトリップ閾値等の種々の構成関連データを表す。

保護及び診断システム１１５は、オフラインデータ２６０によって補完され得るレコード／レポート２３５を生成し得る。通常、機械１０５がシャットダウン状態にある、またはメンテナンス試験サイクル中にあるときに取得されるオフラインデータ２６０は、巻線抵抗または絶縁抵抗等の種々のパラメータを含み得る。保護及び診断システム１１５は、同様に、アラーム及び警告等の種々の保護及び診断出力２４０を生成し得る。アラーム及び警告は、ビジュアル形式、テキストベース形式、及び／またはレベルベース形式（マイナーアラーム、メジャーアラーム、及びクリティカルアラーム等）を含む種々の形式で提供され得る。

種々の保護及び診断出力２４０が使用されて、サブシステム１０６の一部または全てに適用され得るサブシステムリスク優先度２４５を計算し得る。サブシステムリスク優先度２４５に基づいて、機械１０５の総合評価２５０が実施され得る。総合評価２５０は、機械１０５内のリスクのレベル及び／または機械１０５の状態に関連する情報を提供し得る、また同様に、機械１０５の将来健全度の予測器として使用され得る。そのため、幾つかの場合に、総合評価２５０によって提供される情報が使用されて、機械１０５の幾つかの望ましくない目下の状態を扱うかつ／または機械１０５の将来の状態を先制的に扱うまたは識別する推奨２５５を提供し得る。

図３は、本開示の一実施形態による、機械１０５（この例示的な説明においてモータ）に結合される保護及び診断システム内に設けられ得る特徴の例示的なリストを示す。アイテム１は、機械１０５の動作情報を取込むことによって取得され得る動作被学習データに関する。動作情報は、種々の数学関数または予測関数及び「ｎ」のサブシステム１０６の分類を使用して測定及び／または計算される、平均値、最小値、最大値、及び／または導出値を含み得る。動作情報は、予め規定された一定間隔で、特定の期間にわたって、及び／または、予め規定されたレコードのセットを取得するために取込まれ得る。自動的に計算されると、動作被学習データは、自動的にフィルタリングされ、製品注文コードに基づいて、また、「ｎ」のサブシステム１０６の分類に基づいて計算され得る。データの少なくとも一部は、データベース１１９にオフラインで記憶され得る、または、ファーストインファーストアウト形式で取込まれた後に、クラウドリポジトリ及び／または外部データベース内等の他の所に記憶され得る。取込まれたデータが予め規定された閾値を超えると、データバックアッププロシージャを実行するための警告が提供され得る。被学習データは、テーブル、傾向、相関モデル、または比較モデル等の種々の形式で表され得る。比較モデルは、ベースラインモデルに関する変化率モデルの形態で提供され得る。

アイテム２は、モータ始動概要に関し、モータ始動概要は、モータの通電条件及び／または始動条件に関連する過渡的及び／または瞬時データを含み得る。データは、予め規定されたサイクル数にわたって収集される、平均値、最小値、最大値、及び／または導出値を含み得る。

アイテム３は、モータ停止概要に関し、モータ停止概要は、モータの幾つかのモータ停止条件及び／またはトリップ条件に関連する非通電特性データを含み得る。モータ停止条件及び／またはトリップ条件は、通常停止条件及び／または異常停止条件に関連付けられ得る。

アイテム４は、モータにおける主要事象発生後に、種々の定常状態の、また前／後の電気的、熱的、及び機械的診断データを取込む統合不具合レポートに関する。このデータは、「ｎ」のサブシステム１０６の分類を使用して取込まれ得る。統合不具合レポートは、フレックスロジックに基づくオペランド等のオペランドに基づいて構成可能であるトリガーソースを使用して生成され得る。統合不具合レポートは、同様に、種々のタイプのトリガーによって始動されるオシログラフィを使用して生成され得る。

アイテム５は、健全度指標の形態でモータの総合状態評価を提供するアセット健全度レポートに関する。健全度指標は、「ｎ」のサブシステム１０６のそれぞれのリスク優先度に基づき、連結レポートの形態で提供され得る。アセット健全度レポートは、アセットネームプレート情報、被モニター情報、動作被学習データ、データ傾向、ベースラインデータ、基準データ、保護概要レポート、アラームレポート、メンテナンスデータ、データ解析学、及びシグネチャ／スペクトル解析等の種々のアイテムに基づいて、構成可能な期間内に生成され得る。

アイテム６は、モータモデルに関しており、その幾つかの例が、本開示の他の所に提供される。

アイテム７は、種々の時間ベース基準及び事象ベース基準に基づいてデータを収集するように構成される保護継電器等の要素を使用することによって取得され得る。

アイテム８は、「ｎ」のサブシステム１０６の分類を使用して取込まれる事象前及び／または事象後のデータに関する。

アイテム９は、例えば、サブシステムレベルにおける不具合状況の発生の結果として解析される１つまたは複数の電気信号において望ましくない成分を識別することを対象とするシグネチャ解析（及び／またはスペクトル解析）に関する。シグネチャ／スペクトル解析は、幾つかの例示的な実施形態において、不具合が検出されると始動され得る。

アイテム１０は、「ｎ」のサブシステム１０６の分類を使用して提供され得る事象ログに関する。

アイテム１１は、「ｎ」のサブシステム１０６の分類を使用する、被測定及び／または被計算データに基づき得るモータの寿命にわたる履歴最大値に関する。

アイテム１２は、「ｎ」のサブシステム１０６のそれぞれを識別するためのタグを使用してモニターされ得る、測定され得る、かつ／または計算され得るサブシステム解析データに関する。

アイテム１３は、被学習データの傾向を把握し、「ｎ」のサブシステム１０６のそれぞれに関連する予測関数を適用することによって作成され得るデータ相関及び／または解析学モデルに関する。

アイテム１４は、幾つかの例示的な実施形態において、オンラインデータと共に使用するために保存され得るオフライン試験データに関する。

ここで図４に注目する。図４は、図３に示す特徴の例示的なリストの一部または全てを組込み得る例示的な保護及び診断システムの例示的な動作アーキテクチャ４００を示す。したがって、図４の動作アーキテクチャ４００は、ここで、図３に示す特徴の例示的なリストを使用して述べられる。図４の波線ボックスの内部に示す数字が、図３に示す特徴の例示的なリスト内の種々のアイテム番号に対応することを指摘することが適切である場合がある。

データ収集及びパラメータ計算４１５は複数の方法で実行され得る。例えば、データは、外部モニタリング及び診断データ（図３に示す特徴のリストのアイテム７）に基づいて収集され得る。こうしたデータの収集は、時間同期方式で実施されて、このデータに対するタイムスタンプの適用を可能にし得る。収集データが使用されて、停止傾向及び／または停止データ４２０ならびに始動傾向及び／または始動データ４１０等の時間特有データを生成し得る種々のタイプの計算を実行し得る。停止傾向及び／または停止データ４２０は、機械１０５の停止特性に関連付けられ得る、また、始動傾向及び／または始動データ４１０は、機械１０５の始動特性に関連付けられ得る。停止傾向及び／または停止データ４２０ならびに始動傾向及び／または始動データ４１０は組合されて、機械１０５の履歴傾向及び／または履歴データ４２５を生成し得る。データ収集及びパラメータ計算４１５が同様に使用されて、動作モードに対する健全度４３５が判定され得り、その判定は、機械１０５の健全度状態を機械１０５の目下の動作状態と比較することによって少なくとも部分的に実施される。

データ収集及びパラメータ計算４１５は、統合不具合レポート４０５（図３に示す特徴のリストのアイテム４に対応する）の生成を含む種々の目的で使用され得る。データ収集及びパラメータ計算４１５は、同様に、機械１０５のパラメータレベルモニタリングを実施するかつ／または動作性能４４０を評価するときに使用され得る。動作性能４４０は、図３に示す特徴の例示的なリストにおいて、アイテム１（動作被学習データ）及び／またはアイテム１１（履歴最大レコード）に関連付けられ得る。動作性能４４０は、データ収集及びパラメータ計算４１５を介して少なくとも部分的に取得され得る、効率、閾値、利用度、負荷量、及び温度等の機械１０５の種々のパラメータに関する。

システム性能指標４４５は、機械１０５の動作性能４４０をモニターすることに基づいて診断システム１１７（図１に示す）によって決定され得る。本開示による例示的な実装態様において、モニタリングは、モニタリングシステム１１０によってリアルタイムに及び／または要員（エンジニア、専門家、オペレータ等）によってリアルタイム方式で実施されて、任意の考えられる動作上の問題を扱い得る。

モニタリングシステム１１０は、サブシステムレベルモニタリング４５０、パラメータレベルモニタリング４６５、及び／または故障モードモニタリング４７０のために更に使用され得る。パラメータレベルモニタリング４６５が使用されて、機械１０５の種々のパラメータがそれによって分類され得るレベル分類（正常、注意、アラーム等）を提供し得る。故障モードモニタリング４７０は、種々の保護モデル及び／または予測解析器の使用を組込み得る。モデルは、モータモデル（図３に示す特徴のリストのアイテム６）、熱モデル、電流不平衡、接地電流モデル、過負荷モデル、履歴モデル、被学習データから取得されるデータモデル、電気シグネチャ解析モデル、診断モデル、及び予測モデルを含み得る。

サブシステムレベルモニタリング４５０、パラメータレベルモニタリング４６５、及び／または故障モードモニタリング４７０から導出される情報は、サブシステム解析（図３に示す特徴のリストのアイテム１２）の一部として、性能及びサブシステムレベル診断４８５と組合せて使用され得る。このサブシステム解析の結果が使用されて、健全度レポート、サービスレポート、ならびに指示器レポート４９５及び／または可視化レポート等の機械１０５の種々のレポートを生成し得る。レポートは、同様に、例えば、前／後解析ならびにモニタリング及び診断事象取込み４６０によって示されるデータを使用することによって生成され得る。履歴傾向及び履歴データ４２５と組合され得るこれらのレポートは、診断デバイス４９６に提供され得る。幾つかの例示的な実施形態において、診断デバイス４９６は、オフラインデータ解析（図３に示す特徴のリストのアイテム１４）を実施するよう構成されるコンピュータであり得る。幾つかの他の例示的な実施形態において、診断デバイス４９６は、継電器等の保護デバイス、及び／または、保護及び診断システム１１５と相互作用するため人オペレータによって使用され得るグラフィカルユーザインタフェースを含んで、レポートの１つまたは複数に基づいて機械１０５の１つまたは複数の動作を制御及び／または修正し得る。

再び、サブシステムレベルモニタリング４５０、パラメータレベルモニタリング４６５、及び／または故障モードモニタリング４７０を参照すると、これらのモニタリング活動によって生成されるデータが使用されて、種々のサブシステム性能指標４５５を導出し得る。これらのサブシステム性能指標４５５は、オンライン方式で及び／または履歴方式で導出され得る。サブシステム性能指標４５５は、サブシステム健全度指示器４８０（サブシステム相関４７５によって示す）と相互相関され得る。相互相関は、サブシステム１６０の中の第２のサブシステムに対するサブシステム１６０の第１のサブシステムにおける不具合の影響、例えば、クリティカルなサブシステムに対する非クリティカルなサブシステムの影響またはその逆についての指示を提供し得る。

図５は、本開示の一実施形態による、モータ５００に適用されるときの、保護及び診断システム１１５の例示的な態様を示す。リスト５０５は、システム性能指標（図４のボックス４４５）を決定するときに評価され得る少数の例示的な性能パラメータを示す。これらの例示的な性能パラメータは、過負荷因子、効率、電流不平衡、ステータ／ロータ／軸受ＲＴＤ、ＥＳＡプラスＩ／Ｏ、ＴＨＤ／ＨＤＦ、及び／またはアキュミュレータ／被学習データを含み得る。リスト５１０は、サブシステム性能指標（図４のボックス４５５）を決定するときに評価され得る少数の例示的な性能パラメータを示す。これらの例示的な性能パラメータは、サブシステムＩ／Ｏ、サブシステムＥＳＡ、サブシステム被計算データ、サブシステム被学習データ、サブシステムネームプレートデータ、サブシステム事象データ、サブシステム被モニターデータ、及び／またはサブシステム計量データを含み得る。リスト５１５は、アセット健全度指標（図４のボックス４９０）を決定するときに評価され得る少数の例示的な性能パラメータを示す。これらの例示的な性能パラメータは、サブシステムワイズＰＩ、性能指標、及び／またはモータネームプレートデータを含み得る。一般に、モータ５００の性能パラメータは、電気的不平衡、接地電流、過負荷状態、軸受損傷、破損ロータバー、ステータ絶縁故障、ステータ巻線内故障、ミスアライメント、土台の緩み、及び過熱等の動作データ及び／または構造データを含み得る。

図６は、本開示の一実施形態による、（モータ５００の）モータ健全度指標６２０、システム性能指標６２５、及びサブシステム性能指標６３０等の幾つかの性能指標を計算するときに考慮され得る少数の例示的な態様を示すスキームを示す。パラメータ６０５について正常範囲、注意範囲、アラーム範囲、及び／またはトリップ範囲を構成するもの等、種々の値が、パラメータ６０５について規定され得る。幾つかの例示的な数値が、この態様をより詳細に示すために示される。モータ健全度指標６２０は、１つまたは複数の定数を組込む例示的な公式を使用して決定され得る。これらの定数は、サブシステム優先度、クリティカリティ、及び／または、短期モニタリング影響等の種々の因子に基づいて規定され得る。モータ健全度指標６２０は、同様に、モータの健全度を示すリスク優先数の形態で提供され得る。

任意の所与の時点（「目下の（ｃｕｒｒｅｎｔ）時間」）に機械１０５に関連付けられる種々の値を示す目下の値６１０は、システム性能指標６２５を決定するために使用される種々のパラメータを含み得る。図４（ブロック４４５）を参照して先に示したように、システム性能指標６２５は、考えられる動作上の問題を扱うため、要員（エンジニア、専門家、オペレータ等）によってリアルタイム方式で実施されるリアルタイムモニタリングを含み得る。このプロセスは、短期モニタリングと見なされ得る。一方、被学習データ６１５を使用して決定され得るサブシステム性能指標６３０は、診断及び保護目的で１つの機械に対してだけではなく機械のフリートに対しても実施され得る長期モニタリングと見なされ得る。

幾つかの例示的な実施形態において、短期モニタリングのために使用され得るシステム性能指標６２５は、目下の定常状態動作データからの重み付けされた正規化済み指標として導出され得る。長期モニタリングのために使用され得るサブシステム性能指標６３０は、同様に、目下の定常状態動作データ、被学習データ、及び／または履歴データからの重み付けされた正規化済み指標として導出され得る。

図７は、図６に示すスキームの例示的な実装態様を示す。この例示的な実装態様において、数値システム性能指標６２５は、モータ健全度指標６２０公式（図６）を使用して、また、モニターされ得る、測定され得る、かつ／または計算され得る幾つかの例示的な電流値に基づいて計算され得る。数値システム性能指標６２５は、その後、パラメータ６０５（図６）に対して評価されて、モータの目下の／現在の状態を識別し得る。図７に示す例示的な実装態様において、システム性能指標６２５は、１３．４２であると決定され、現在の状態は「注意（ｃａｕｔｉｏｎ）」として分類される。

図８は、図６に示すスキームの別の例示的な実装態様を示す。この例示的な実装態様において、被学習データ６１５が使用されて、例示的な数値システム性能指標６２５（図７）に基づいてモータ健全度指標６２０（図６）を決定し得る。モータ健全度指標６２０は、その後、パラメータ６０５（図６）を使用して評価されて、機械の目下の状態を識別し得る。この例において、モータ健全度指標６２０は、１２８．６７であると決定され、現在の状態は「注意（ｃａｕｔｉｏｎ）」として分類される。

図９は、図１に示す機械１０５に対して機械保護及び診断プロシージャを実行するための、プロセッサ９０５等の１つまたは複数のプロセッサを組込む例示的なコンピュータ９００を示す。プロセッサ９０５は、適切なハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはその組合せを使用して実装され動作され得る。ソフトウェアまたはファームウェアの実装態様は、述べた種々の機能を実施するため、任意の適したプログラミング言語で書かれたコンピュータ実行可能命令または機械実行可能命令を含み得る。一実施形態において、機能ブロック言語に関連付けられる命令は、メモリ９２５に記憶され、プロセッサ９０５によって実行され得る。

メモリ９２５が使用されて、プロセッサ９０５によってロード可能でかつ実行可能であるプログラム命令を記憶し得ると共に、これらのプログラムの実行中に生成されるデータを記憶し得る。機械１０５及び／または機械保護及び診断プロシージャの構成及びタイプに応じて、メモリ９２５は、揮発性（ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）等）及び／または不揮発性（例えば、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ等）であり得る。幾つかの実施形態において、メモリデバイスは、同様に、磁気ストレージ、光ディスク、及び／またはテープストレージを含むが、それに限定されない、更なる取外し可能ストレージ９３０及び／または取外し不能ストレージ９３５を含み得る。ディスクドライブ及びそれらの関連するコンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、及び他のデータの不揮発性ストレージを提供し得る。幾つかの実装態様において、メモリ９２５は、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、またはＲＯＭ等の複数の異なるタイプのメモリを含み得る。

メモリ９２５、取外し可能ストレージ、及び取外し不能ストレージは、非一時的コンピュータ可読記憶媒体の全ての例である。こうした非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータ等の情報を記憶するための任意の方法または技術において実装され得る。存在し得る更なるタイプの非一時的コンピュータ記憶媒体は、プログラマブルランダムアクセスメモリ（ＰＲＡＭ）、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＲＯＭ、電気的消去可能プログラマブル読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、コンパクトディスク読出し専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）または他の光ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージまたは他の磁気記憶デバイス、あるいは、所望の情報を記憶するために使用され得り、プロセッサ５０５によってアクセスされ得る任意の他の媒体を含むが、それに限定されない。上記のうちの任意の組合せは、同様に、非一時的コンピュータ可読媒体の範囲内に含まれるべきである。

メモリ９２５のコンテンツを考えると、メモリ９２５は、オペレーティングシステム（ＯＳ）ならびに本明細書で開示する特徴及び態様を実装するための１つまたは複数のアプリケーションプログラムまたはサービスを含み得るが、それに限定されない。こうしたアプリケーションまたはサービスは、保護及び診断システム１１５及び／またはモニタリングシステム１１０のソフトウェア及び／またはファームウェア部分を含み得る。例えば、メモリ９２５は、保護モデル１１８、診断学モデル１２１、データベース１１９、及び図１に示す診断システム１１７の或る部分を含み得る。

先の説明及び関連図面において提示される教示の利益を有する本明細書で述べる例示的な説明の多くの修正形態及び他の実施形態が思い付かれるであろう。そのため、本開示が、多くの形態で具現化されてもよく、また、上述した例示的な実施形態に限定されるべきでないことが認識されるであろう。したがって、本開示が、開示される特定の実施形態に限定されないこと、及び、修正形態及び他の実施形態が添付特許請求項の範囲内に含まれることを意図されることが理解される。特定の用語が本明細書で使用されるが、特定の用語は、制限のためではなく、単に一般的かつ記述的意味で使用される。

１ 動作被学習データ
２ モータ始動概要
３ モータ停止概要
４ 統合不具合レポート
５ アセット健全度レポート
６ モータモデル
７ 外部モニタリング及び診断データ
８ 事象前／事象後解析
９ 電気シグネチャ解析
１０ 診断事象ログ
１１ 履歴最大レコード
１２ サブシステム解析
１３ データ相関／解析学モデル
１４ オフラインデータ解析
１０５ 機械
１０６－１、１０６－２、１０６－３、１０６－ｎ サブシステム
１１０ モニタリングシステム
１１１ センサ
１１５ 保護及び診断システム
１１６ 保護システム
１１７ 診断システム
１１８ 保護モデル
１１９ データベース
１２１ 診断学モデル
２００ アーキテクチャブロック図
２１０ 被測定データ
２１５ 被計算データ
２２０ 外部データ
２２５ サブシステムデータタグ付け
２３０ 構成
２３５ レコード／レポート
２４０ 保護及び診断出力
２４５ サブシステムリスク優先度
２５０ 総合評価
２５５ 推奨
２６０ オフラインデータ
９０５ プロセッサ（複数可）
９１０ 通信接続（複数可）
９１５ 入力インタフェース
９２０ 出力インタフェース
９２５ メモリ
９２６ オペレーティングシステム
９３０ 取外し可能ストレージ
９３５ 取外し不能ストレージ

Claims (20)

1. １つまたは複数の回転部分を有する機械（１０５）に対して診断プロシージャを実行することによってトリップ信号またはアラーム信号の少なくとも一方を生成するように構成される診断システム（１１７）を備え、前記診断プロシージャは、
   前記機械（１０５）の１つまたは複数の性能パラメータを取得するため、前記機械（１０５）の運転中に前記機械（１０５）に結合される１つまたは複数のセンサ（１１１）を使用すること、
   前記１つまたは複数の性能パラメータに基づいて前記機械（１０５）のシステム性能指標を導出すること、
   １つまたは複数の保護モデルに基づいて、前記機械（１０５）の複数のサブシステム（１０６－１、１０６－２、１０６－３、１０６－ｎ）に関連付けられる複数のサブシステム性能指標を導出すること、
   前記システム性能指標及び前記複数のサブシステム性能指標を組合せることに基づいてアセット健全度指標を導出すること、及び、
   前記アセット健全度指標が閾値を超えると前記トリップ信号または前記アラーム信号の前記少なくとも一方を生成すること
   を含み、
   前記トリップ信号を受信し、前記機械（１０５）に対する保護アクションを実行するように構成される保護デバイスを備える保護システム（１１６）を備え、
   前記複数のサブシステム（１０６－１、１０６－２、１０６－３、１０６－ｎ）は、クリティカルなコンポーネントと、クリティカルでないコンポーネントとを含み、
   前記クリティカルなコンポーネントの故障は、前記機械（１０５）の動作に重大かつ即座の影響を及ぼし、
   前記クリティカルでないコンポーネントの故障は、前記機械（１０５）の動作に重大かつ即座の影響を及ぼさず、前記クリティカルなコンポーネントの故障の可能性を増大させる、機械保護及び診断システム（１１５）。
2. 前記機械（１０５）の前記複数のサブシステム（１０６－１、１０６－２、１０６－３、１０６－ｎ）は１つまたは複数の回転部分を備え、前記機械（１０５）の前記１つまたは複数の性能パラメータを取得するため、前記機械（１０５）に結合される前記１つまたは複数のセンサ（１１１）を使用することは、前記１つまたは複数の回転部分が回転しているときに前記１つまたは複数の性能パラメータを取得することを含む、請求項１記載のシステム。
3. 前記機械（１０５）はモータであり、前記複数のサブシステム（１０６－１、１０６－２、１０６－３、１０６－ｎ）はロータと取付けボルトとを備える、請求項１記載のシステム。
4. 前記機械（１０５）の前記１つまたは複数の性能パラメータは、前記機械（１０５）内の電流不平衡、前記機械（１０５）内の接地電流、前記機械（１０５）内の過負荷状態、または前記機械（１０５）内の過熱状態の少なくとも１つを含み、前記１つまたは複数の保護モデルは、前記ロータの履歴モデルまたは予測モデルの少なくとも一方である、請求項３記載のシステム。
5. 前記機械（１０５）はモータであり、前記複数のサブシステム（１０６－１、１０６－２、１０６－３、１０６－ｎ）は可動部分及び固定部分を含み、前記可動部分は、前記固定部分に対して動作可能に相互依存的である、請求項１記載のシステム。
6. 前記可動部分はロータであり、
   前記１つまたは複数の保護モデルは、熱モデルまたは不平衡モデルの少なくとも一方を含み、
   前記少なくとも１つの診断モデルは、前記ロータの履歴モデル、電気シグネチャ解析ベースモデル、または予測モデルを含む、請求項５記載のシステム。
7. 前記モータの前記１つまたは複数の性能パラメータは、前記モータ内の電流不平衡、前記モータ内の接地電流、前記モータ内の過負荷状態、または前記モータ内の過熱状態の少なくとも１つを含み、前記１つまたは複数の保護モデルは、前記ロータまたはステータの少なくとも一方の履歴モデルまたは予測モデルの少なくとも一方である、請求項６記載のシステム。
8. 前記システム性能指標は、リアルタイムで導出され、前記複数のサブシステム性能指標は、履歴データを使用して導出される、請求項１記載のシステム。
9. 前記少なくとも１つの診断モデルは、モータモデル、熱モデル、接地電流モデル、過負荷モデル、電気シグネチャ解析モデル、または診断モデルを含む、請求項１記載のシステム。
10. １つまたは複数の回転部分を含む機械（１０５）に結合される少なくとも１つのセンサ（１１１）であって、前記１つまたは複数の回転部分が回転しているときに前記機械（１０５）の１つまたは複数の性能パラメータを取得するように構成される、少なくとも１つのセンサ（１１１）と、
    前記１つまたは複数の性能パラメータの履歴傾向を示すデータを少なくとも記憶するように構成されるデータベース（１１９）と、
    プロセッサ（９０５）を備える診断システム（１１７）とを備え、前記プロセッサ（９０５）は診断プロシージャを実行するように構成され、前記診断プロシージャは、
    前記少なくとも１つのセンサ（１１１）によって取得される前記１つまたは複数の性能パラメータに基づいて前記機械（１０５）のシステム性能指標を導出すること、
    前記機械（１０５）の複数のサブシステム（１０６－１、１０６－２、１０６－３、１０６－ｎ）に関連付けられる複数のサブシステム性能指標を決定するため、前記データベース（１１９）に記憶される前記データを使用すること、
    前記システム性能指標及び前記複数のサブシステム性能指標を組合せることに基づいてアセット健全度指標を導出すること、及び、
    前記アセット健全度指標が閾値を超えると警告信号またはトリップ信号の少なくとも一方を生成することを含み、前記トリップ信号は、前記機械（１０５）に対する保護アクションを始動するように働き、
    前記複数のサブシステム（１０６－１、１０６－２、１０６－３、１０６－ｎ）は、クリティカルなコンポーネントと、クリティカルでないコンポーネントとを含み、
    前記クリティカルなコンポーネントの故障は、前記機械（１０５）の動作に重大かつ即座の影響を及ぼし、
    前記クリティカルでないコンポーネントの故障は、前記機械（１０５）の動作に重大かつ即座の影響を及ぼさず、前記クリティカルなコンポーネントの故障の可能性を増大させる、システム。
11. 前記トリップ信号を受信し、前記機械（１０５）に対する保護アクションを実行するように構成される少なくとも１つの保護デバイスを更に備える、請求項１０に記載のシステム。
12. 前記機械（１０５）はモータであり、前記複数のサブシステム（１０６－１、１０６－２、１０６－３、１０６－ｎ）はロータを備える、請求項１０に記載のシステム。
13. 前記機械（１０５）の前記１つまたは複数の性能パラメータは、前記機械（１０５）内の電流不平衡、前記機械（１０５）内の接地電流、前記機械（１０５）内の過負荷状態、または前記機械（１０５）内の過熱状態の少なくとも１つを含み、前記データベース（１１９）に記憶される前記データは、前記ロータの履歴モデルまたは予測モデルの少なくとも一方を更に含む、請求項１２に記載のシステム。
14. 前記機械（１０５）はモータであり、前記複数のサブシステム（１０６－１、１０６－２、１０６－３、１０６－ｎ）は可動部分及び固定部分を含み、前記可動部分は、前記固定部分に対して動作可能に相互依存的である、請求項１０に記載のシステム。
15. 前記可動部分はロータであり、前記固定部分はステータである、請求項１４に記載のシステム。
16. 非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体上に記憶された、動作を実施するためのコンピュータによって実行可能な命令を有し、前記動作は、
    機械（１０５）に結合される１つまたは複数のセンサ（１１１）から、前記機械（１０５）の少なくとも１つの回転部分が回転しているときに前記機械（１０５）の１つまたは複数の性能パラメータを取得すること、
    前記１つまたは複数の性能パラメータに基づいて前記機械（１０５）のシステム性能指標をリアルタイムに導出すること、
    前記機械（１０５）の複数のサブシステム（１０６－１、１０６－２、１０６－３、１０６－ｎ）に関連付けられる複数のサブシステム性能指標を決定するため、１つまたは複数の保護モデルを使用すること、
    前記システム性能指標及び前記複数のサブシステム性能指標を組合せることに基づいてアセット健全度指標を導出すること、
    前記アセット健全度指標が閾値を超えるとトリップ信号を生成すること、及び、
    前記機械（１０５）に対する保護アクションを実行するため、前記トリップ信号を少なくとも１つの保護デバイスに送信すること
    を含み、
    前記複数のサブシステム（１０６－１、１０６－２、１０６－３、１０６－ｎ）は、クリティカルなコンポーネントと、クリティカルでないコンポーネントとを含み、
    前記クリティカルなコンポーネントの故障は、前記機械（１０５）の動作に重大かつ即座の影響を及ぼし、
    前記クリティカルでないコンポーネントの故障は、前記機械（１０５）の動作に重大かつ即座の影響を及ぼさず、前記クリティカルなコンポーネントの故障の可能性を増大させる、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
17. 前記機械（１０５）はモータであり、前記複数のサブシステム（１０６－１、１０６－２、１０６－３、１０６－ｎ）はロータと取付けボルトとを備える、請求項１６に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
18. 前記機械（１０５）の前記１つまたは複数の性能パラメータは、前記機械（１０５）内の電流不平衡、前記機械（１０５）内の接地電流、前記機械（１０５）内の過負荷状態、または前記機械（１０５）内の過熱状態の少なくとも１つを含み、前記１つまたは複数の保護モデルは、前記ロータの履歴モデルまたは予測モデルの少なくとも一方である、請求項１７記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
19. 前記機械（１０５）はモータであり、前記複数のサブシステム（１０６－１、１０６－２、１０６－３、１０６－ｎ）は可動部分及び固定部分を含み、前記可動部分は、前記固定部分に対して動作可能に相互依存的である、請求項１６に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
20. 前記可動部分はロータであり、前記固定部分はステータである、請求項１９記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

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