JP7484843B2

JP7484843B2 - 真空ポンプの堆積物量推定装置

Info

Publication number: JP7484843B2
Application number: JP2021126239A
Authority: JP
Inventors: 史夏田邊
Original assignee: Shimadzu Corp
Current assignee: Shimadzu Corp
Priority date: 2021-07-30
Filing date: 2021-07-30
Publication date: 2024-05-16
Anticipated expiration: 2041-07-30
Also published as: JP2023020710A

Description

本発明は、堆積物量推定装置に関し、特に、真空ポンプのメンテナンス時期を予測する堆積物量推定装置に関する。

真空ポンプでは、真空容器から排気されるガスが流れる流路に堆積物が堆積することにより、負荷が増大し、排気能力が低下する。特に、真空容器の内部で半導体または液晶におけるエッチングプロセス等のプロセスが行われる場合、プロセスで生成された生成物が真空ポンプに流入するので、この問題が顕著となる。

特許文献１では、ターボ分子ポンプにおいて、モータ電流値に基づいて、生成物の堆積状況を監視することが行われている。

特許文献２では、モータ電流値の実測波形と基準波形との比較結果に基づいて、真空ポンプの負荷増大による異常の判定が行われている。

特開２０１８－４０２７７号公報特開２０２０－４１４５５号公報特開２０２０－１２４２３号公報

特許文献１において、モータ電流値に基づいて、生成物の堆積状況を監視できる原理は次の通りである。ポンプ内部に生成物が堆積すると、排気流路が部分的に閉塞気味になることで局所的に圧力が上昇する。そのため、ポンプ吸気口圧やガス流量が同一条件であってもモータ負荷が増加し、モータ電流値が変化する。したがって、モータ電流値を検出すれば、堆積状況を推定できる。

排気能力の低下および真空ポンプの故障を防ぐために、精度よく堆積量の変化を検出し、事前にメンテナンス等の適切な対応をとることが重要である。そのために、推定された堆積情報を蓄積し、その傾向を解析することで生成物量を推定・予測する方法が開発されている（例えば、特許文献３を参照）。特許文献３では、温度制御状態を時系列的に監視することでポンプ内生成物の堆積量を推定することで、ポンプメンテナンス時期を判定している。なお、ポンプメンテナンスとは、ポンプの洗浄又は交換を意味する。

しかし、従来の技術では、生成物の堆積の予測に関して、真空ポンプのメンテナンス前のモータ電流値をどのように取り扱うかについての検討がなされていないので、生成物の堆積の予測精度を十分に高めることができない。

本発明の目的は、真空ポンプの堆積物監視装置において、生成物の堆積を正確に予測することにある。

本発明の第１の態様は、ロータをモータで回転駆動してガスを排気する真空ポンプにおいて、真空ポンプ内の堆積物の堆積量を推定する堆積物量推定装置であって、
制御部を備え、
前記制御部は、
真空ポンプの運転中に、真空ポンプ内に堆積する堆積物の堆積量を示す堆積指標と成り得る測定データを取得し、
前記測定データから、堆積指標の推移を算出し、
前記堆積指標の推移から真空ポンプの過去のメンテナンス時を抽出し、
過去1回前のメンテナンス時以前の前記堆積指標の推移を用いず、過去1回前のメンテナンス時から現在までの前記堆積指標の推移のみを用いて、堆積指標の将来の推移を予測し、
前記堆積指標の将来の推移に基づいて、将来のメンテナンス時を予測する。

過去1回前のメンテナンス時以前の堆積指標の推移を用いず、過去1回前のメンテナンス時から現在までの前記堆積指標の推移のみを用いて、堆積指標の将来の推移を予測することにより、過去1回前のメンテナンス時以前の堆積指標の推移の影響を受けた誤ったメンテナンス時期を予測してしまう不具合を防止できる。その結果、精度よく堆積量の予測が可能になり、メンテナンス時期を精度よく予測することができる。

第１実施形態のターボ分子ポンプ１００の概略断面図である。第１実施形態のターボ分子ポンプ１００の構成を示すブロック図である。モータ電流値のプロセス電流値の時間変化を示す図である。モータ電流値のプロセス回数依存性を示す図である。真空ポンプのメンテナンス時期の予測方法についてのフローチャートである。本実施形態のメンテナンス時期予測方法を説明する模式図である。比較例のメンテナンス時期予測方法を説明する模式図である。ＰＷＭ制御信号のプロセス回数依存性を示すグラフである。

＜第１実施形態＞
図１は、本実施形態のターボ分子ポンプ１００の構成を示す概略断面図である。ターボ分子ポンプ１００は、真空排気を行うポンプ部１を有する。

なお、この実施形態では、ポンプ部１は、ポンプ電源装置である電源ユニット２００と共に電源一体型真空ポンプを構成している。

ポンプ部１は、回転翼４１と固定翼３１とで構成されるターボポンプ段と、円筒部４２とステータ３２とで構成されるドラッグポンプ段（ネジ溝ポンプ段）とを有している。ネジ溝ポンプ段においては、ステータ３２または円筒部４２にネジ溝が形成されている。回転側排気機能部である回転翼４１および円筒部４２はポンプロータ４に形成されている。ポンプロータ４はロータシャフト５に締結されている。ポンプロータ４とロータシャフト５とによって回転体ユニット４５が構成される。

複数段の固定翼３１は、軸方向に対して回転翼４１と交互に配置されている。各固定翼３１は、スペーサリング３３を介してポンプベース３上に載置される。ポンプケーシング３０をポンプベース３にボルト固定すると、積層されたスペーサリング３３がポンプベース３とポンプケーシング３０の係止部３０ａとの間に挟持され、固定翼３１が位置決めされる。ポンプベース３には排気口３８ａが形成された排気管３８が設けられている。排気管３８には不図示のバックポンプが排気可能に接続される。

図１に示すターボ分子ポンプ１００は磁気浮上式のターボ分子ポンプであり、回転体ユニット４５は、ポンプベース３に設けられた磁気軸受３４、３５、３６によって非接触支持される。磁気軸受３４、３５、３６は、軸受電磁石と、ロータシャフト５の浮上位置等を検出するための変位センサとを備えている。

回転体ユニット４５はモータＭにより回転駆動される。モータＭは、ポンプベース３側に設けられたモータステータ１０と、ロータシャフト５側に設けられたモータロータ１１からなる。磁気軸受３４、３５、３６が作動していない時には、回転体ユニット４５は非常用のメカニカルベアリング３７ａ、３７ｂによって支持される。回転体ユニット４５の回転数は、ポンプベース３に配置された回転数センサ４３によって検出される。回転数センサ４３による検出の検出信号は、ポンプ制御部２（後述）に入力される。この際、検出信号は回転数センサ４３又はポンプ制御部２で適宜アナログ／デジタル（Ａｎａｌｏｇ／Ｄｉｇｉｔａｌ；Ａ／Ｄ）変換される。

ポンプベース３の外周には、ポンプベース３の温度を制御するためのヒータ５１および不図示の冷却水配管が設けられている。ポンプベース３の温度は温度センサ５６によって検出される。温度センサ５６によって検出された温度に基づいて、ポンプ制御部２によりヒータ５１および冷却水を利用してポンプベース３の温度が制御される。温度制御についての詳細な記載は省略する。

なお、ヒータ５１、排気管３８および温度センサ５６等の配置は、図１の態様に特に限定されない。

電源ユニット２００（すなわち、ポンプ制御部２）は、ポンプ部１を駆動制御する。電源ユニット２００は、ポンプ部１に設けられたポンプベース３の底面側にボルトによって固定されている。電源ユニット２００には、ポンプ制御部２、主制御部等を構成する電子部品が設けられており、それらの電子部品は電源ユニット２００の筐体内に収納されている。

電源ユニット２００の筐体は、電源ケーシング２０１と電源ケーシング上部開口を覆う冷却ジャケット２０２とにより構成される。冷却ジャケット２０２には開口２０２ａが形成されている。電源ユニット２００側のケーブル２２３のプラグ２２４を、開口２０２ａを通してポンプベース３の底面に設けられたレセプタクル２２５に接続することにより、電源ユニット２００がポンプ部１に接続される。

ポンプ制御部２の構成は、図２のブロック図に示されている。

ポンプ制御部２は、モータ制御部２１と、軸受制御部２２と、記憶部２３と、通信部２４と、堆積物量推定装置７０と、を有している。ポンプ制御部２は、コンピュータを備えている。コンピュータは、プロセッサを含んでいる。堆積物量推定装置７０の堆積物量推定の機能は、プロセッサの実行する機能を意味している。

ポンプ制御部２は、モータＭおよび磁気軸受３４、３５、３６に電気的に接続されており、モータＭおよび磁気軸受３４、３５、３６を制御する。

モータ制御部２１は、回転数センサ４３（図１）で検出した検出信号に基づいてロータシャフト５の回転数を推定し、推定された回転数に基づいてモータＭを所定目標回転数に制御する。ガス流量が大きくなるとポンプロータ４への負荷が増加するので、モータＭの回転数が低下する。モータ制御部２１は、回転数センサ４３で検出された回転数と所定目標回転数との差がゼロとなるようにモータ電流を制御することにより所定目標回転数（定格回転数）を維持するようにしている。

具体的には、モータ制御部２１は、３相電圧指令から生成されたＰＷＭ信号をインバータ１０３に出力する。インバータ１０３は、ＰＷＭ制御信号に基づいてスイッチング素子をオンオフすることで、モータＭに駆動電圧を印加する。

モータＭに流れる３相電流はモータ電流検知部４７により検出され、検出された電流検知信号はローパスフィルタ等を介して、堆積指標監視部７１（後述）に入力される。

軸受制御部２２は、磁気軸受３４、３５、３６に配置された変位センサで検出した検出信号に基づいて、軸受電磁石の動作を制御する。

具体的には、軸受制御部２２は、ＰＷＭ制御信号を励磁アンプ１０５に入力する。励磁アンプ１０５は、スイッチング素子をオンオフ制御することで、各磁気軸受３４、３５、３６の電磁石に電磁石電流信号を供給する。また、電磁石電流信号は、堆積指標監視部７１にも出力される。

ターボ分子ポンプ１００に用いられている磁気軸受は５軸制御型磁気軸受であって、磁気軸受３４、３５はラジアル方向の各々２軸の磁気軸受である。磁気軸受３６は、アキシャル方向の１軸の磁気軸受である。磁気軸受３６の電磁石には、それぞれ励磁アンプ１０５が接続されており、そこから電磁石電流信号が供給される。

記憶部２３は、記憶媒体を備え、ポンプ制御部２が処理を実行するためのデータを記憶する。

通信部２４は、主制御部（図示せず）と通信可能であり、主制御部から、ポンプ部１の各部の制御に必要な情報、および、運転の開始または終了を指示する信号等を受信する。通信部２４は、ポンプ部１の各部の状態を示す情報、および、堆積指標監視部７１が生成した堆積物情報（後述）等の情報を主制御部に送信する。主制御部は、堆積物情報を表示させたり、他の装置に出力したりする。

堆積物量推定装置７０は、堆積指標監視部７１と、予測部７７とを備えている。

堆積指標監視部７１は、真空ポンプの運転に伴い、各部の運転データを取得する。運転データには、堆積物の堆積量の指標となるデータを含む。堆積物の堆積量の指標となるデータとは、たとえば、モータ電流検知部４７で検出されるモータ電流の測定値である。堆積指標監視部７１は、取得した堆積物の堆積量の指標となるデータを記憶部２３に蓄積する。予測部７７は、過去、または、現在の堆積物の堆積量の指標となるデータを利用して、将来の堆積指標の推移を予測し、さらに、真空ポンプのメンテナンス時期を予測する。

次に、モータ電流値が堆積物の堆積量の指標となる理由を説明する。ポンプ３内部に堆積物が堆積すると、排気流路が部分的に閉塞気味になることで局所的に圧力が上昇する。図１に示すターボ分子ポンプの場合、ポンプベース側の排気流路やステータ３２の部分に堆積しやすく、ポンプ背圧側の圧力が上昇し、ポンプ吸気口圧やガス流量が同一条件であっても、回転体の負荷が増加する。その結果、モータ電流値が増加することになる。また、回転体自体に生成物が付着した場合も、モータ電流値が増加する。

モータ電流値は、真空ポンプの運転中において、変動している。図３に、所定期間においてサンプリングした真空ポンプのモータ電流値の例を示す（図３は、特許文献１の図３である。）。図３において横軸は時間、縦軸はモータ電流値であり、黒丸Ｐは、各サンプリング点に対応し、曲線Ｌ１は、黒丸Ｐを結んでいる。

すでに述べたように、真空ポンプは、半導体や液晶製造装置の成膜やエッチングなどのプロセスが行われているプロセスチャンバーに接続されており、プロセスチャンバー内を排気している。各プロセスにおいて用いられるプロセスガスの種類や量等は、一般に各プロセスによって異なっている。したがって、真空ポンプの負荷もプロセスに依存し、モータ電流値はプロセスに依存する。図３では、プロセスガスの負荷がほぼ０である状態で、モータ電流値は、電流値Ｉ０である。プロセスＡにおいては電流値Ｉａ、プロセスＢにおいては、電流値Ｉｂ、プロセスＣにおいては、電流値Ｉｃと、変動している。図３の例では、プロセスＡ、Ｂ、Ｃの後で、またプロセスＡが実行され、モータ電流値は、電流値Ｉａに近い値となっている。このように、モータ電流値は、各プロセスにおいて変動しているため、モータ電流値を堆積指標として利用するためには、何らかの平均化処理を行って、代表値を抽出することが必要である。図３のモータ電流値の推移より、時間ｔ１～ｔ７の間の堆積指標として、モータ電流値を抽出する種々の方法が考えられる。たとえば、最も高い電流値を示すプロセスＡの電流値Ｉａを抽出してもよい。あるいは、無負荷の電流値Ｉ０、プロセスＡの電流値Ｉａ、プロセスＢの電流値Ｉｂ、プロセスＣの電流値Ｉｃを全て抽出してもよい。あるいは、他の期間と比較して、モータ電流値の波形が類似する期間を抽出し、その波形の特定の部分の電流値を抽出、または、その波形の電流値の平均値を抽出する方法で堆積指標を抽出してもよい。

図４は、このような方法でモータ電流値から抽出した堆積指標のプロセス回数による推移の例を示している。横軸はプロセス回数であり、縦軸はモータ電流値から抽出した堆積指標である。横軸のプロセス回数は時間と考えてもよい。図４の横軸の時間は、図３の横軸の時間よりも桁違いに長い時間である。図４の堆積指標（電流値）は、図３のモータ電流値からの抽出から、さらに平均化がなされ、曲線で近似されている。

図４から理解されるように、モータ電流値は、プロセスごとに徐々に上昇し、時々不連続に減少する。図４で、堆積指標の不連続な減少が発生するのは、時間ｔ_ａ、時間ｔ_ｂ、時間ｔ_ｃの3点である。堆積指標の不連続な減少が発生する点は、真空ポンプのメンテナンス時期に相当すると考えられる。真空ポンプのメンテナンスにより真空ポンプ内部から生成物が除去されるので、モータ負荷が低減されるからである。現在時刻ｔ_０からみて、時間ｔ_ａが現在より１回前のメンテナンス時期、時間ｔ_ｂが現在より２回前のメンテナンス時期、時間ｔ_ｃが現在より３回前のメンテナンス時期に相当する。

（メンテナンス時期の予測方法）
次に、本実施形態の真空ポンプのメンテナンス時期の予測方法について、図５のフローチャートを用いて説明する。

通常の真空ポンプの運転において、堆積物量推定装置７０は、堆積物の堆積量の指標と成り得る測定データを取得し続ける（Ｓ１０１）。本実施形態では、堆積指標となりうる測定データは、モータ電流値である。そして、プロセス、または、所定期間ごとに、測定データから、堆積指標を計算して、その推移をプロットする（Ｓ１０２）。堆積指標（ここではモータ電流値）のデータ推移の例示は、前述した図４である。

次に、堆積指標の推移から真空ポンプの過去のメンテナンス時期を抽出する（Ｓ１０３）。具体的には、堆積指標の時間変化において、堆積指標が不連続に減少（すなわち、所定の割合または所定の値以上に減少）している点を抽出する。図４の例では、現在時刻ｔ_０から遡り、堆積指標が不連続に変化している時間ｔ_ａ、ｔ_ｂ、ｔ_ｃを真空ポンプの過去のメンテナンス時期と認定する。

次に、過去１回前のメンテナンス時ｔ_ａから現在時刻ｔ_０までの堆積指標の推移から、将来の堆積指標の推移を予測する（Ｓ１０４）。具体的には、図６に示すように、１回前のメンテナンス時ｔ_ａから現在時刻ｔ_０の間の堆積指標に対して、近似曲線Ｌ_１１を描き、その曲線を将来に延長する。図６では、メンテナンス時ｔ_ａから現在時刻ｔ_０までの堆積指標の代表値を最小二乗法で近似し、直線Ｌ_１１としている。場合によって直線ではなく、他の曲線、たとえば、２次曲線で近似してもよい。または、過去１回前のメンテナンス時ｔ_ａから現在時刻ｔ_０における堆積指標の代表値を一部学習データとして使用し、予測モデルを作成することで、将来の堆積指標の推移を予測してもよい。予測モデルの作成には機械学習、たとえば自己回帰和分移動平均モデル(ARIMA)や長短期記憶ニューラルネットワーク(LSTM)などを用いる。

次に、真空ポンプの将来のメンテナンス時期を示す堆積指標の閾値Ｘを決定する（Ｓ１０５）。ステップＳ１０５では、時刻ｔ_ａ以前の堆積指標の推移のデータを利用して、閾値Ｘを決定する。例えば、２回前のメンテナンス時ｔ_ｂ直後の堆積指標の値から、１回前のメンテナンス時ｔ_ａ直前の堆積指標の値の増加分を求め、１回前のメンテナンス時ｔ_ａ直後の堆積指標の値に加えて、堆積指標の閾値Ｘとしてもよい。閾値を求める方法としてはもっと別の方法を用いてもよい。たとえば、次のようにしてもよい。複数回にわたる、過去のメンテナンス時とメンテナンス時との間の堆積指標の増加量を求め、複数回の堆積指標の増加量を平均する。その値を堆積指標の増加量とし、１回前のメンテナンス時ｔ_ａ直後の堆積指標の値に加えて、堆積指標の閾値Ｘとしてもよい。

次に、堆積指標の予測を示す曲線（直線）Ｌ_１１が閾値Ｘに達する時間ｔ_２１を決定し、その時間ｔ_２１をメンテナンス時期とする（Ｓ１０６）。予測されたメンテナンス時期（時間ｔ_２１）は、現時点（時刻ｔ_０）において、たとえば、ポンプ制御部２のモニターに表示され、ユーザに通知される。

以上説明したように、ステップＳ１０４においては、図６に示すように、前回のメンテナンス時ｔａから後の堆積指標を用いて、将来の堆積指標を予測している。もし、メンテナンス時ｔ_ａより前の時刻ｔ_ｐから現在時刻ｔ_０までの堆積指標を用いて、将来の堆積指標を予測したとしたら、近似曲線Ｌ_１２は、図７の比較例のようになる。図７の比較例では、図６の本実施形態と同じ閾値を用いている。図７の場合、ステップＳ１０６で求める将来のメンテナンス時ｔ_２２は、図６のメンテナンス時ｔ_２１に比べて、ずっと近いものになる。つまり、図７の比較例の場合には、メンテナンスによる不連続な堆積指標の変化を考慮に入れていないために、適正な予測ができていない。一方、本実施形態においては、過去1回前のメンテナンス時ｔ_ａ以前の堆積指標の推移を用いず、過去1回前のメンテナンス時ｔ_ａから現在までの堆積指標の推移のみを用いて、堆積指標の将来の推移を予測することにより、過去1回前のメンテナンス時以前の堆積指標の推移の影響を受けた誤ったメンテナンス時期を予測してしまう不具合を防止できる。

上記のように堆積物量推定装置は、メンテナンス時期を予測する機能を備えている。ユーザは、メンテナンス前に自動的にメンテナンス時期の予測時刻（日時）を知ることができ、真空ポンプの利用計画を円滑に決めることができる。

（変形例１）
第１実施形態では、堆積物の堆積量の指標は、モータ電流値であった。変形例１では、堆積物の堆積量の指標は、ＰＷＭ信号生成部１０１で生成されたＰＷＭ制御信号（ＩＭＣ）である。ＰＷＭ制御信号についても、モータ電流値と同様に、ターボ分子ポンプの運転中に変動する。そこで、モータ電流値の場合と同様に、ＰＷＭ制御信号についても、代表値を決定して、その運転回の代表値とする。ＰＷＭ制御信号（ＩＭＣ）のプロセス回ごとの代表値の推移の例を示すグラフを図８に示す。

変形例１では、堆積物量推定装置７０は、堆積指標としてＰＷＭ制御信号を用いて、メンテナンス時期を予測する。ＰＷＭ制御信号を用いることにより、モータ電流値を用いるのと同様に、正確にメンテナンス時期を予測することができ、ユーザの真空ポンプの計画的な利用に資する。

（変形例２）
変形例２では、堆積物の堆積量の指標として、磁気軸受の電磁石電流値（Ｘ，Ｙ，Ｚ方向）を用いる。

変形例２では、堆積物量推定装置７０は、堆積指標として磁気軸受の電磁石電流値を用いて、メンテナンス時期を予測する。磁気軸受の電磁石電流値を用いることにより、メンテナンス時期を予測することができ、ユーザの真空ポンプの計画的な利用に資する。

（変形例３）
変形例３では、堆積物の堆積量の指標として、モータ電流値、ＰＷＭ制御信号、磁気軸受の電磁石電流値の２以上を組み合わせて用いる。

変形例３では、堆積物量推定装置７０は、堆積指標として２以上の指標を組み合わせて、メンテナンス時期を予測する。２以上の指標を組み合わせることにより、正確にメンテナンス時期を予測することができ、ユーザの真空ポンプの計画的な利用に資する。

（変形例４）
変形例４では、過去のメンテナンス時期の取得のために、分解検知用センサの信号を用いる。

図２では、ポンプ部１と電源ユニット２００との間に分離検出部２０３が設けられている。分離検出部２０３は、ポンプ部１と電源ユニット２００がメンテナンスのために分離されたことを検出するセンサである。

具体的には、分離検出部２０３は、電源ユニット２００内部に設けられた加速度センサ若しくは光センサ、又は電源ユニット２００とポンプ部１との間に導通確認を行うための配線である。したがって、ポンプ部１と電源ユニット２００が分離されると、そのタイミングを示す信号を取得することができる。ポンプ部１の稼働データに加え、この情報を利用することで、メンテナンスが行われたタイミングを精度よく判断できる。

（変形例５）
第１実施形態では、ポンプ制御部２に配置された堆積指標監視部７１が堆積物情報を取得する構成とした。しかし、堆積指標監視部７１は、通信等により必要なデータが得られれば任意のコンピュータに配置することができる。堆積指標監視部７１は、主制御部に配置されていてもよく、主制御部およびポンプ制御部２から物理的に離れた位置にあるサーバ、パーソナルコンピュータまたは携帯端末等に配置されていてもよい。同様に、ターボ分子ポンプ１００が用いるデータの一部は遠隔のサーバ等に保存してもよく、解析プログラムにより行われる演算処理の少なくとも一部は遠隔のサーバ等で行ってもよい。物理的に離れた２以上の処理装置により、互いに強調して処理が行われてもよい。

（変形例６）
第１実施形態では、ターボ分子ポンプ１００が磁気浮上型のターボ分子ポンプとして説明した。しかし、上述の実施形態の真空ポンプの解析方法は、回転駆動が行われる真空ポンプであって、流路に堆積物が堆積する可能性のあるものであれば適用できる。例えば、上述の実施形態の解析方法は、玉軸受型のターボ分子ポンプにも適用することができる。

（変形例７）
第１実施形態では、ターボ分子ポンプ１００のポンプ部１と電源ユニット２００が一体型であった。しかし、一体型ではない構造にも本発明は適用可能である。

（変形例８）
ターボ分子ポンプ１００の情報処理機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録された、上述したポンプ制御部２の処理およびそれに関連する処理の制御に関するプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行させてもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳ（ＯｐｅｒａｔｉｎｇＳｙｓｔｅｍ）や周辺機器のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、光ディスク、メモリカード等の可搬型記録媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスクまたはソリッドステートドライブ（ＳｏｌｉｄＳｔａｔｅＤｒｉｖｅ；ＳＳＤ）等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持するものを含んでもよい。また上記のプログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせにより実現するものであってもよい。

また、パーソナルコンピュータ（ＰｅｒｓｏｎａｌＣｏｍｐｕｔｅｒ；ＰＣ）等に適用する場合、上述した制御に関するプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭまたはＤＶＤ－ＲＯＭ等の記録媒体やインターネット等のデータ信号を通じて提供することができる。

（態様）
上述した複数の例示的な実施形態またはその変形は、以下の態様の具体例であることが当業者により理解される。
（第１項）
一態様に係る真空ポンプの堆積物量推定装置は、ロータをモータで回転駆動してガスを排気する真空ポンプにおいて、真空ポンプ内の堆積物の堆積量を推定する堆積物量推定装置であって、
制御部を備え、
前記制御部は、
真空ポンプの運転中に、真空ポンプ内に堆積する堆積物の堆積量を示す堆積指標と成り得る測定データを取得し、
前記測定データから、堆積指標の推移を算出し、
前記堆積指標の推移から前記真空ポンプの過去のメンテナンス時を抽出し、
過去1回前のメンテナンス時以前の前記堆積指標の推移を用いず、過去1回前のメンテナンス時から現在までの前記堆積指標の推移のみを用いて、堆積指標の将来の推移を予測し、
前記堆積指標の将来の推移に基づいて、将来のメンテナンス時を予測する。

過去1回前のメンテナンス時以前の堆積指標の推移を用いず、過去1回前のメンテナンス時から現在までの前記堆積指標の推移のみを用いて、堆積指標の将来の推移を予測することにより、過去1回前のメンテナンス時以前の堆積指標の推移の影響を受けた誤った将来のメンテナンス時期を予測してしまう不具合を防止できる。その結果、精度よく堆積量の予測が可能になり、メンテナンス時期を精度よく予測することができる。
（第２項）
第２項の態様に係る真空ポンプの堆積物量推定装置では、第１項の態様の真空ポンプの堆積物量推定装置において、前記制御部は、前記測定データを用いて、将来のメンテナンス時を示す堆積指標の閾値を決定し、前記堆積指標の将来の推移と決定された前記閾値との比較に基づいて、将来のメンテナンス時を予測する。

将来のメンテナンス時を予測するための閾値は所定のものを使用することも可能であるが、その都度、測定データを用いて閾値を決定することにより、過去のメンテナンス時までに蓄積されていた堆積物の量を参照したユーザにとって最適なメンテナンス時期の閾値を設定することが可能となる。
（第３項）
第３項の態様に係る真空ポンプの堆積物量推定装置は、第２項の態様の真空ポンプの堆積物量推定装置において、前記制御部は、少なくとも現在から過去２回前のメンテナンス時までの前記測定データを用いて、将来のメンテナンス時を示す堆積指標の閾値を決定する。

少なくとも、過去２回前のメンテナンス直後の測定データから過去１回前のメンテナンス時の直前の測定データの推移を使用して、閾値を決定することができる。従って、精度よく閾値の決定が可能であり、より精度よく、メンテナンス時期の予測が可能になる。
（第４項）
第４項の態様に係る真空ポンプの堆積物量推定装置では、第１項から第３項の態様の真空ポンプの堆積物量推定装置において、前記測定データは、前記モータのモータ電流値、前記モータのインバータのスイッチング素子をオンオフ制御するＰＷＭ制御信号、又は、前記真空ポンプの磁気軸受の電磁石のセンサ信号である。
（第５項）
第５項の態様に係る真空ポンプの堆積物量推定装置では、第１項から第４項のいずれかの態様の真空ポンプの堆積物量推定装置において、前記制御部は、前記堆積指標が減少している時点を過去のメンテナンス時として取得する。

メンテナンスが行われ、堆積物を除去されれば真空ポンプ内部の負荷が小さくなるので、堆積指標はメンテナンス前と比較して減少する。従って、堆積指標の推移から減少している時点を抽出することにより、自動的にかつより正確に過去のメンテナンス時を推定することができる。
（第６項）
第６の態様に係る真空ポンプの堆積物量推定装置は、第１項から第５項のいずれかの態様の真空ポンプの堆積物量推定装置であって、真空ポンプと電源との分離を検出する分離検出タイミング信号を利用して過去のメンテナンス時を取得する。

本態様に係る堆積物量推定装置は、過去のメンテナンス時期をより正確に把握できるので、将来のメンテナンス時期をより正確に予測できる。
（第７項）
第７の態様に係る堆積物量推定方法は、ロータをモータで回転駆動してガスを排気する真空ポンプにおいて、真空ポンプ内の堆積物の堆積量を推定する堆積物量推定方法であって、
真空ポンプの運転中に、真空ポンプ内に堆積する堆積物の堆積量を示す堆積指標と成り得る測定データを取得するステップと、
前記測定データから、堆積指標の推移を算出するステップと、
前記堆積指標の推移から真空ポンプの過去のメンテナンス時を抽出するステップと、
過去1回前のメンテナンス時以前の前記堆積指標の推移を用いず、過去1回前のメンテナンス時から現在までの前記堆積指標の推移のみから、堆積指標の将来の推移を予測するステップと、
前記堆積指標の将来の推移に基づいて、将来のメンテナンス時を予測するステップとを含む。

過去1回前のメンテナンス時以前の堆積指標の推移を用いず、過去1回前のメンテナンス時から現在までの前記堆積指標の推移のみを用いて、堆積指標の将来の推移を予測することにより、過去1回前のメンテナンス時以前の堆積指標の推移の影響を受けた誤った将来のメンテナンス時期を予測してしまう不具合を防止できる。その結果、精度よく堆積量の予測が可能になり、メンテナンス時期を精度よく予測することができる。

上記では、種々の実施形態および変形例を説明したが、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。また、各実施形態および変形例は、それぞれ単独で適用しても良いし、組み合わせて用いても良い。本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の態様も本発明の範囲内に含まれる。

１：ポンプ部
２：ポンプ制御部
２１：モータ制御部
２２：軸受制御部
２３：記憶部
２４：通信部
７０：堆積物量推定装置
７１：堆積指標監視部
７７：予測部
１００：ターボ分子ポンプ
Ｍ：モータ

Claims

ロータをモータで回転駆動してガスを排気する真空ポンプにおいて、真空ポンプ内の堆積物の堆積量を推定する堆積物量推定装置であって、
制御部を備え、
前記制御部は、
真空ポンプの運転中に、真空ポンプ内に堆積する堆積物の堆積量を示す堆積指標と成り得る測定データを取得し、
前記測定データから、堆積指標の推移を算出し、
前記堆積指標の推移から真空ポンプの過去のメンテナンス時を抽出し、
過去1回前のメンテナンス時以前の前記堆積指標の推移を用いず、過去1回前のメンテナンス時から現在までの前記堆積指標の推移のみを用いて、堆積指標の将来の推移を予測し、
前記堆積指標の将来の推移に基づいて、将来のメンテナンス時を予測する、
真空ポンプの堆積物量推定装置。
前記制御部は、
前記測定データを用いて、将来のメンテナンス時を示す堆積指標の閾値を決定し、
前記堆積指標の将来の推移と決定された前記閾値との比較に基づいて、将来のメンテナンス時を予測する、
請求項１に記載の真空ポンプの堆積物量推定装置。
前記制御部は、
少なくとも現在から過去２回前のメンテナンス時までの前記測定データを用いて、将来のメンテナンス時を示す堆積指標の閾値を決定する、
請求項２に記載の真空ポンプの堆積物量推定装置。
前記測定データは、前記モータのモータ電流値、前記モータのインバータのスイッチング素子をオンオフ制御するＰＷＭ制御信号、又は、前記真空ポンプの磁気軸受の電磁石のセンサ信号である、
請求項１～３のいずれか１項に記載の真空ポンプの堆積物量推定装置。
前記制御部は、前記堆積指標が減少する時点を過去のメンテナンス時として取得する、
請求項１～４のいずれか１項に記載の真空ポンプの堆積物量推定装置。
前記制御部は、真空ポンプと電源との分離を検出する分離検出タイミング信号を利用して過去のメンテナンス時を取得する、
請求項１～４のいずれか１項に記載の真空ポンプの堆積物量推定装置。
ロータをモータで回転駆動してガスを排気する真空ポンプにおいて、真空ポンプ内の堆積物の堆積量を推定する堆積物量推定方法であって、
真空ポンプの運転中に、真空ポンプ内に堆積する堆積物の堆積量を示す堆積指標と成り得る測定データを取得するステップと、
前記測定データから、堆積指標の推移を算出するステップと、
前記堆積指標の推移から真空ポンプの過去のメンテナンス時を抽出するステップと、
過去1回前のメンテナンス時以前の前記堆積指標の推移を用いず、過去1回前のメンテナンス時から現在までの前記堆積指標の推移のみから、堆積指標の将来の推移を予測するステップと、
前記堆積指標の将来の推移に基づいて、将来のメンテナンス時を予測するステップとを含む、
堆積物量推定方法。