JP7442742B2 - 電動機付設備の故障徴候検出装置および電動機付設備の故障徴候検出方法 - Google Patents
電動機付設備の故障徴候検出装置および電動機付設備の故障徴候検出方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP7442742B2 JP7442742B2 JP2023529191A JP2023529191A JP7442742B2 JP 7442742 B2 JP7442742 B2 JP 7442742B2 JP 2023529191 A JP2023529191 A JP 2023529191A JP 2023529191 A JP2023529191 A JP 2023529191A JP 7442742 B2 JP7442742 B2 JP 7442742B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- current
- electric motor
- unit
- motorized equipment
- data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims description 66
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 title claims description 45
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims description 51
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 50
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 41
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 36
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims description 29
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 26
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 24
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 21
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 19
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 8
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 7
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 7
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 claims description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 22
- 239000003507 refrigerant Substances 0.000 description 11
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 7
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 5
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 3
- 238000005057 refrigeration Methods 0.000 description 3
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 3
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000007274 generation of a signal involved in cell-cell signaling Effects 0.000 description 2
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 2
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 2
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000007639 printing Methods 0.000 description 1
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02K—DYNAMO-ELECTRIC MACHINES
- H02K11/00—Structural association of dynamo-electric machines with electric components or with devices for shielding, monitoring or protection
- H02K11/30—Structural association with control circuits or drive circuits
- H02K11/35—Devices for recording or transmitting machine parameters, e.g. memory chips or radio transmitters for diagnosis
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02P—CONTROL OR REGULATION OF ELECTRIC MOTORS, ELECTRIC GENERATORS OR DYNAMO-ELECTRIC CONVERTERS; CONTROLLING TRANSFORMERS, REACTORS OR CHOKE COILS
- H02P29/00—Arrangements for regulating or controlling electric motors, appropriate for both AC and DC motors
- H02P29/02—Providing protection against overload without automatic interruption of supply
- H02P29/024—Detecting a fault condition, e.g. short circuit, locked rotor, open circuit or loss of load
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Control Of Ac Motors In General (AREA)
Description
前記駆動装置から前記電動機に流れる電流を検出する電流検出部と、前記電流検出部で検出された検出結果に基づいて前記電動機付設備の異常の有無判定用の指標値を演算する診断演算部と、前記診断演算部の演算結果に基づいて前記電動機付設備の異常の有無を判定する診断判定部と、前記診断判定部で判定された診断結果を外部に報知する診断結果報知部と、を備え、前記診断演算部は、前記電流検出部で検出された電流について、前記電動機の起動時から一定の回転速度に到達するまでの加速期間の電流を抽出する起動電流抽出部と、前記起動電流抽出部で抽出された電流のデータについて、前記加速期間の内のデータを複数に分割するデータ生成部と、前記データ生成部で分割して得られた前記データごとに周波数解析をする周波数解析部と、を備える。
また、本願に開示される電動機付設備の故障徴候検出装置は、電動機を動力源とする負荷、および前記電動機に電力を供給して駆動する駆動装置を備えてなる電動機付設備の故障徴候を検出する装置であって、
前記駆動装置から前記電動機に流れる電流を検出する電流検出部と、前記電流検出部で検出された検出結果に基づいて前記電動機付設備の異常の有無判定用の指標値を演算する診断演算部と、前記診断演算部の演算結果に基づいて前記電動機付設備の異常の有無を判定する診断判定部と、前記診断判定部で判定された診断結果を外部に報知する診断結果報知部と、を備え、前記診断演算部は、前記電流検出部で検出された電流について、前記電動機の起動時から一定の回転速度に到達するまでの加速期間の少なくとも一部の期間の電流データに周波数解析をする周波数解析部を備える。
前記電動機に流れる電流を検出する第1ステップと、第1ステップで得られる電流について、前記電動機の起動時から一定の回転速度に到達するまでの加速期間の電流を抽出する第2ステップと、第2ステップで抽出した電流のデータについて、前記加速期間の内のデータを複数に分割し、分割されたデータについてそれぞれ周波数解析してスペクトル波形を生成する第3ステップと、前記第3ステップで得られたスペクトル波形の中から前記電動機の回転周波数帯に発生するスペクトルピークの特徴成分を検出する第4ステップと、前記第4ステップで得られた前記スペクトルピークの強度値と予め設定された基準値とを比較する第5ステップと、前記第5ステップによる比較結果から前記電動機付設備の異常の有無を判定する第6ステップと、前記第6ステップで判定された結果を外部に報知する第7ステップと、前記第6ステップで判定された結果を外部に報知する第7ステップと、を有する。
また、本願に開示される電動機付設備の故障徴候検出方法は、電動機を動力源とする負荷、および前記電動機に電力を供給して駆動する駆動装置を備えてなる電動機付設備の故障徴候を検出する方法であって、
前記電動機に流れる電流を検出する第1ステップと、第1ステップで得られる電流について、前記電動機の起動時から一定の回転速度に到達するまでの加速期間の少なくとも一部の期間の電流データについて周波数解析してスペクトル波形を生成する第2ステップと、前記第2ステップで得られたスペクトル波形の中から前記電動機の回転周波数帯に発生するスペクトルピークの特徴成分を検出する第3ステップと、前記第3ステップで得られた前記スペクトルピークの強度値と予め設定された基準値とを比較する第4ステップと、前記第4ステップによる比較結果から前記電動機付設備の異常の有無を判定する第5ステップと、前記第5ステップで判定された結果を外部に報知する第6ステップと、を有する。
図1は、本願に係る電動機付設備および故障徴候検出装置を示す概略構成を示すブロック図である。
空調機は、冷凍サイクル装置として動作するものであり、圧縮機11、凝縮器12、膨張弁13、および蒸発器14を備える。この冷凍サイクルは、冷媒が圧縮機11、凝縮器12、膨張弁13、および蒸発器14の順に循環する。
コンバータ41は、交流電源5からの交流電流を受け、当該交流電流を直流電流に変換してインバータ42に出力する。交流電源5の周波数は、例えば50Hzあるいは60Hzである。
制御装置8は、インバータ42にPWM信号を出力してベクトル制御を行なうものであって、dq変換部81、電圧指令値演算部82、出力電圧ベクトル演算部83、およびPWM信号発生部84を含む。また、上記のdq変換部81は、相電流演算部811、クラーク変換部812、およびパーク変換部813からなる。
すなわち、制御装置8は、ハードウエアの一例を図12に示すように、プロセッサ1000と記憶装置1010から構成される。記憶装置1010は、図示していない、ランダムアクセスメモリ等の揮発性記憶装置と、フラッシュメモリ等の不揮発性の補助記憶装置とを備える。また、フラッシュメモリの代わりにハードディスクの補助記憶装置を備えてもよい。プロセッサ1000は、記憶装置1010から入力されたプログラムを実行する。この場合、補助記憶措置から揮発性記憶装置を介してプロセッサ1000にプログラムが入力される。また、プロセッサ1000は、演算結果等のデータを記憶装置1010の揮発性記憶装置に出力してもよいし、揮発性記憶装置を介して補助記憶装置にデータを保存してもよい。
故障徴候検出装置9は、電動機付設備1(負荷2あるいは電動機3)の故障徴候を検出するものであって、診断演算部91、診断判定部92、および診断結果報知部93を含む。
上記のdq変換部912は、ここでは制御装置8が備えるdq変換部81と兼用しており、dq変換部81において電流センサ6の検出出力に基づき、相電流(iu、iv、iw)を算出した後にdq変換して得られるq軸電流iqを利用する。なお、dq変換部81と兼用せず、電流センサ6で各相電流(iu、iv、iw)を検出し、dq変換部912でdq変換することも可能である。
また、診断結果報知部93は、液晶ディスプレイ等の表示部931、ランプ等の警報部932、およびプリンタ等の外部出力部933を備える。
すなわち、診断演算部91および診断判定部92は、ハードウエアの一例を図12に示すように、プロセッサ1000と記憶装置1010から構成される。記憶装置1010は、図示していない、ランダムアクセスメモリ等の揮発性記憶装置と、フラッシュメモリ等の不揮発性の補助記憶装置とを備える。また、フラッシュメモリの代わりにハードディスクの補助記憶装置を備えてもよい。プロセッサ1000は、記憶装置1010から入力されたプログラムを実行する。この場合、補助記憶措置から揮発性記憶装置を介してプロセッサ1000にプログラムが入力される。また、プロセッサ1000は、演算結果等のデータを記憶装置1010の揮発性記憶装置に出力してもよいし、揮発性記憶装置を介して補助記憶装置にデータを保存してもよい。
前記のような故障徴候に起因する電流変動が周期的に発生した場合、電源周波数のピークIpの両側近傍に、異常の種類によって異なる位置に特徴的な側帯波のスペクトルピークIsが生じる。例えば、ミスアライメント、アンバランス等の異常は、電源周波数のピークIpを中心として、その両側の回転周波数分だけ離れた位置に側帯波のピークIsを生じる。また、電動機3の軸受に起因する異常の場合には、電源周波数を中心として、その両側に軸受の固有周波数分だけ離れた位置に側帯波のピークIsを生じる。
図5の場合と同様に、異常の種類によって異なる位置に特徴的なスペクトルピークが生じる。例えば、軸受の劣化などに起因して電動機軸の振れ回りが発生した場合には、回転周波数帯に特徴的なスペクトルピークIrが発生する。
次に、診断演算部91の起動電流抽出部911は、電動機3の起動直後を除き、起動後から一定の回転速度に到達するまでの加速期間のq軸電流iqを抽出する(ステップS3)。なお、起動電流抽出部911で加速期間の相電流(iu、iv、iw)のいずれかを抽出し、その後に抽出した相電流をdq変換部912によりdq変換することも可能である。
区間Bは、電動機3の回転速度が一定の値に到達するまで加速期間であり、この加速期間Bの電流を抽出して、故障徴候検出のための解析データとして使用する。
区間Cは、電動機3が一定の回転速度に到達した後の期間を示す。
なお、周波数解析は、相電流をdq変換せずに、各相電流(iu、iv、iw)のいずれかを検出して得られるデータをそのまま2つ以上に分割して周波数解析を行ってもよい。
引き続いて、それぞれ設定した各運転モードで運転して得られる最初のデータから、ステップS5で検出したスペクトルピークの強度値、および設備情報記憶部133に格納されている運転モード、電源周波数(電源周波数から算出した回転周波数でもよい)の情報を互いに対応付けて学習データとして初期学習部921に格納する(ステップS01)。
そして、異常カウント判定部923は、特定の回転速度で繰り返して異常判定が続き、予め設定した閾値を越えた場合には、電動機付設備1に故障徴候があると判断して異常判定とする(ステップS8)。
図10は、本願の実施の形態2に係る電動機付設備および故障徴候検出装置の概略構成を示すブロック図である。
図10に示す構成では、電動機付設備1の制御装置8に診断演算部91および診断結果報知部94を接続する一方、PC(Personal Computer)、サーバー、クラウドなどの外部計算領域100側に診断判定部92および診断結果報知部93を設け、制御装置8と外部計算領域100とをイーサネット等の通信網110を介して接続し、通信網110を介してデータを互いに送受信する構成としたものである。
図11に示す構成では、電動機付設備1の制御装置8に診断結果報知部94を設ける一方、外部計算領域100側に故障徴候検出装置9を構成する診断演算部91、診断判定部92、および診断結果報知部93を設け、制御装置8と外部計算領域100とをイーサネット等の通信網110を介して接続し、通信網110を介してデータを互いに送受信する構成としたものである。
Claims (15)
- 電動機を動力源とする負荷、および前記電動機に電力を供給して駆動する駆動装置を備えてなる電動機付設備の故障徴候を検出する装置であって、
前記駆動装置から前記電動機に流れる電流を検出する電流検出部と、
前記電流検出部で検出された検出結果に基づいて前記電動機付設備の異常の有無判定用の指標値を演算する診断演算部と、
前記診断演算部の演算結果に基づいて前記電動機付設備の異常の有無を判定する診断判定部と、
前記診断判定部で判定された診断結果を外部に報知する診断結果報知部と、
を備え、
前記診断演算部は、
前記電流検出部で検出された電流について、前記電動機の起動時から一定の回転速度に到達するまでの加速期間の電流を抽出する起動電流抽出部と、
前記起動電流抽出部で抽出された電流のデータについて、前記加速期間の内のデータを複数に分割するデータ生成部と、
前記データ生成部で分割して得られた前記データごとに周波数解析をする周波数解析部と、
を備える電動機付設備の故障徴候検出装置。 - 前記周波数解析部は、
前記データ生成部で分割された電流の周波数をそれぞれ周波数解析してスペクトル波形を生成するスペクトル解析部と、
前記スペクトル解析部で解析された前記スペクトル波形に基づいて前記電動機の回転周波数帯におけるスペクトルピークの強度値を前記指標値として検出するスペクトル特徴量検出部と、
を備える請求項1に記載の電動機付設備の故障徴候検出装置。 - 前記電流検出部で検出された各相電流をdq変換するdq変換部を備え、前記起動電流抽出部は、前記dq変換部でdq変換されたq軸電流について、前記電動機の起動時から一定の回転速度に到達するまでの加速期間のq軸電流を抽出するものである、請求項2に記載の電動機付設備の故障徴候検出装置。
- 前記起動電流抽出部は、前記電流検出部で検出される相電流について、dq変換することなく、前記電動機の起動時から一定の回転速度に到達するまでの加速期間の相電流を抽出するものである、請求項2に記載の電動機付設備の故障徴候検出装置。
- 前記診断判定部は、
判定比較用の基準値となる初期の分析結果を格納する初期学習部と、
前記初期学習部に格納された基準値と、前記スペクトル特徴量検出部で検出された前記電動機の回転周波数帯におけるスペクトルピークの強度値とを比較する基準値比較部と、
前記基準値比較部により前記強度値が前記基準値を超えて異常と判定された回数をカウントし、その異常判定のカウント数に応じて診断結果を判定する異常カウント判定部と、
を備える請求項2から請求項4のいずれか1項に記載の電動機付設備の故障徴候検出装置。 - 前記初期学習部は、前記電動機付設備の外部環境、および運転パターンが変化する運転条件のそれぞれで前記基準値を学習し、前記基準値比較部は、前記運転条件に応じて前記初期学習部に格納された基準値と比較する、請求項5に記載の電動機付設備の故障徴候検出装置。
- 前記診断結果報知部は、前記電動機付設備の異常の有無を表示する表示部、外部に出力する外部出力部、および前記電動機付設備が異常の場合に警報を発する警報部の少なくとも一つを含む、請求項1から請求項6のいずれか1項に記載の電動機付設備の故障徴候検出装置。
- 電動機を動力源とする負荷、および前記電動機に電力を供給して駆動する駆動装置を備えてなる電動機付設備の故障徴候を検出する方法であって、
前記電動機に流れる電流を検出する第1ステップと、
第1ステップで得られる電流について、前記電動機の起動時から一定の回転速度に到達するまでの加速期間の電流を抽出する第2ステップと、
第2ステップで抽出した電流のデータについて、前記加速期間の内のデータを複数に分割し、分割されたデータについてそれぞれ周波数解析してスペクトル波形を生成する第3ステップと、
前記第3ステップで得られたスペクトル波形の中から前記電動機の回転周波数帯に発生するスペクトルピークの特徴成分を検出する第4ステップと、
前記第4ステップで得られた前記スペクトルピークの強度値と予め設定された基準値とを比較する第5ステップと、
前記第5ステップによる比較結果から前記電動機付設備の異常の有無を判定する第6ステップと、
前記第6ステップで判定された結果を外部に報知する第7ステップと、
を有する電動機付設備の故障徴候検出方法。 - 前記第1ステップで検出した前記電動機に流れる相電流をdq変換する第8ステップを有し、
前記第2ステップでは、前記電動機の起動時から一定の回転速度に到達するまでの加速期間に前記第8ステップで得られるq軸電流を抽出し、
前記第3ステップでは、前記第2ステップで抽出されたq軸電流のデータを複数に分割し、分割されたデータの周波数解析する、請求項8に記載の電動機付設備の故障徴候検出方法。 - 前記第2ステップでは、前記電動機の起動時から一定の回転速度に到達するまでの加速期間の相電流をdq変換することなく抽出し、前記第3ステップでは、第2ステップで抽出された前記相電流のデータを複数に分割し、分割されたデータを周波数解析してスペクトル波形を生成する、請求項8に記載の電動機付設備の故障徴候検出方法。
- 前記第3ステップで周波数解析する際には、スパース性のある電流の周波数特性へ圧縮センシング技法を適用し、特徴成分のみを強調するフィルター処理を施す、請求項8から請求項10のいずれか1項に記載の電動機付設備の故障徴候検出方法。
- 前記第5ステップでは、前記スペクトルピークの強度値を前記基準値と比較するのに先立ち、初期の分析結果を判定比較用の前記基準値として予め格納する初期学習を行い、前記第6ステップでは、前記第5ステップによる比較結果から前記スペクトルピークの強度値が、前記初期学習により得られた前記基準値を超えて異常と判定された回数をカウントし、その異常判定のカウント数に応じて診断結果を判定する、請求項8から請求項11のいずれか1項に記載の電動機付設備の故障徴候検出方法。
- 前記初期学習では、前記電動機付設備の外部環境、および運転パターンが変化する運転条件のそれぞれで前記基準値を学習する、請求項12に記載の電動機付設備の故障徴候検出方法。
- 電動機を動力源とする負荷、および前記電動機に電力を供給して駆動する駆動装置を備えてなる電動機付設備の故障徴候を検出する装置であって、
前記駆動装置から前記電動機に流れる電流を検出する電流検出部と、
前記電流検出部で検出された検出結果に基づいて前記電動機付設備の異常の有無判定用の指標値を演算する診断演算部と、
前記診断演算部の演算結果に基づいて前記電動機付設備の異常の有無を判定する診断判定部と、
前記診断判定部で判定された診断結果を外部に報知する診断結果報知部と、
を備え、
前記診断演算部は、前記電流検出部で検出された電流について、前記電動機の起動時から一定の回転速度に到達するまでの加速期間の少なくとも一部の期間の電流データに周波数解析をする周波数解析部を備える電動機付設備の故障徴候検出装置。 - 電動機を動力源とする負荷、および前記電動機に電力を供給して駆動する駆動装置を備えてなる電動機付設備の故障徴候を検出する方法であって、
前記電動機に流れる電流を検出する第1ステップと、
第1ステップで得られる電流について、前記電動機の起動時から一定の回転速度に到達するまでの加速期間の少なくとも一部の期間の電流データについて周波数解析してスペクトル波形を生成する第2ステップと、
前記第2ステップで得られたスペクトル波形の中から前記電動機の回転周波数帯に発生するスペクトルピークの特徴成分を検出する第3ステップと、
前記第3ステップで得られた前記スペクトルピークの強度値と予め設定された基準値とを比較する第4ステップと、
前記第4ステップによる比較結果から前記電動機付設備の異常の有無を判定する第5ステップと、
前記第5ステップで判定された結果を外部に報知する第6ステップと、
を有する電動機付設備の故障徴候検出方法。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2021/023302 WO2022269657A1 (ja) | 2021-06-21 | 2021-06-21 | 電動機付設備の故障徴候検出装置および電動機付設備の故障徴候検出方法 |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPWO2022269657A1 JPWO2022269657A1 (ja) | 2022-12-29 |
JPWO2022269657A5 JPWO2022269657A5 (ja) | 2023-09-06 |
JP7442742B2 true JP7442742B2 (ja) | 2024-03-04 |
Family
ID=84544310
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2023529191A Active JP7442742B2 (ja) | 2021-06-21 | 2021-06-21 | 電動機付設備の故障徴候検出装置および電動機付設備の故障徴候検出方法 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20240283332A1 (ja) |
EP (1) | EP4362321A4 (ja) |
JP (1) | JP7442742B2 (ja) |
CN (1) | CN117501619A (ja) |
WO (1) | WO2022269657A1 (ja) |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008286608A (ja) | 2007-05-16 | 2008-11-27 | Asmo Co Ltd | モータトルク測定方法及びモータトルク測定装置 |
WO2018142569A1 (ja) | 2017-02-03 | 2018-08-09 | 三菱電機株式会社 | 電動機の診断装置 |
JP6824493B1 (ja) | 2020-05-25 | 2021-02-03 | 三菱電機株式会社 | 電動機の診断装置 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109478832B (zh) * | 2016-07-26 | 2021-06-18 | 三菱电机株式会社 | 电动机的诊断装置 |
JP6975632B2 (ja) * | 2017-12-21 | 2021-12-01 | ルネサスエレクトロニクス株式会社 | 半導体装置及びその回転異常検出方法 |
-
2021
- 2021-06-21 CN CN202180099465.5A patent/CN117501619A/zh active Pending
- 2021-06-21 JP JP2023529191A patent/JP7442742B2/ja active Active
- 2021-06-21 US US18/570,651 patent/US20240283332A1/en active Pending
- 2021-06-21 EP EP21946948.3A patent/EP4362321A4/en active Pending
- 2021-06-21 WO PCT/JP2021/023302 patent/WO2022269657A1/ja active Application Filing
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008286608A (ja) | 2007-05-16 | 2008-11-27 | Asmo Co Ltd | モータトルク測定方法及びモータトルク測定装置 |
WO2018142569A1 (ja) | 2017-02-03 | 2018-08-09 | 三菱電機株式会社 | 電動機の診断装置 |
JP6824493B1 (ja) | 2020-05-25 | 2021-02-03 | 三菱電機株式会社 | 電動機の診断装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2022269657A1 (ja) | 2022-12-29 |
US20240283332A1 (en) | 2024-08-22 |
JPWO2022269657A1 (ja) | 2022-12-29 |
EP4362321A1 (en) | 2024-05-01 |
EP4362321A4 (en) | 2024-08-07 |
CN117501619A (zh) | 2024-02-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6173530B1 (ja) | 空調機の故障徴候検出装置 | |
JP6765320B2 (ja) | 交流電動機の制御装置 | |
JP3680016B2 (ja) | 同期電動機の脱調検出装置 | |
KR102427372B1 (ko) | 이상 진단 장치, 이상 진단 방법 및 이상 진단 시스템 | |
CN107155353B (zh) | 电动机的诊断装置 | |
CN103429876B (zh) | 与电机联接的机械传动系的状况监测 | |
US8847529B2 (en) | Electric motor control | |
CN113316889B (zh) | 电力转换装置、旋转机系统以及诊断方法 | |
EP3993258B1 (en) | Rotating machine drive system and control method for rotating machine drive system | |
Dianov | A novel phase loss detection method for low-cost motor drives | |
JP7442742B2 (ja) | 電動機付設備の故障徴候検出装置および電動機付設備の故障徴候検出方法 | |
US20230324258A1 (en) | Failure diagnosis apparatus, training apparatus, training method, and failure diagnosis system | |
CN117157515A (zh) | 异常诊断装置和异常诊断方法 | |
JP7518441B2 (ja) | 状態判定装置、モータ駆動システム、冷凍システム、ファンシステム、状態判定方法 | |
KR100542893B1 (ko) | 유도 전동기 이상 상태 진단장치 | |
CN113544487A (zh) | 异常诊断装置以及异常诊断方法 | |
EP3691112B1 (en) | Data obtaining method, inverter, and rotating electric machine | |
JP4230443B2 (ja) | 同期電動機の駆動装置 | |
Takeuchi et al. | Development of Motor Health Examination System Using Arduino Uno | |
JP4513445B2 (ja) | 圧縮機駆動用モータの制御方法およびその装置 | |
WO2020144725A1 (ja) | 診断システム及び冷凍サイクル装置 | |
Thomas et al. | Implementation of online air-gap torque monitor for detection of squirrel cage rotor faults using TMS320C31 | |
JP3733095B2 (ja) | 同期電動機の脱調検出装置及び同期電動機の脱調検出方法及び冷凍空調装置用圧縮機の駆動装置 | |
JP7499951B2 (ja) | 異常診断装置および異常診断方法 | |
WO2023210441A1 (ja) | 異常診断装置、異常診断システム、異常診断方法及びプログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230616 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20230616 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20240123 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20240220 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 7442742 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |