JPH0556555A - リレーにおける故障予知装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】リレーおよび負荷側の故障の診断のみならず、
故障の予知をリレー自身で行えるようにすることを目的
とする。 【構成】予め初期の正常な開閉動作による負荷電流波形
から投入電流値、定常電流値といった特徴量データを抽
出して基準特徴量データとして記憶手段１２に記憶して
おき、リレー１に対する入力が与えられる度に、負荷電
流波形から抽出される特徴量データと、基準特徴量デー
タとに基づいて、推論手段１３で故障の予知および診断
をファジィ推論により行うものである。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、リレーあるいは複数の
リレーを組み合わせてユニット化してなるリレーターミ
ナルにおいて、リレーや負荷の故障の予知や診断を行う
ための装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】一般に、リレーあるいはリレーターミナ
ルにおける故障の診断としては、例えば、図７に示され
るように、リレーコイル２側にＬＥＤ２０を設けて信号
の有無を目視で確認したり、あるいは、図８に示される
ように、負荷４側に、負荷４の動作状態を検知するセン
サ２１を設けてその出力をプログラマブルコントローラ
等にフィードバックして故障を診断するようにしたもの
がある。

【０００３】なお、各図において、２２は負荷電源、３
はリレー接点である。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしかながら、図７
のものでは、負荷側の故障を診断することができず、ま
た、図８のものでは、リレーとは別のプログラマブルコ
ントローラなどにフィードバックして故障を診断するも
のであり、さらに、いずれの従来例においても、故障の
診断は可能であるが、故障を予知することができないと
いう難点がある。

【０００５】本発明は、上述の点に鑑みて為されたもの
であって、リレーおよび負荷側の故障の診断のみなら
ず、故障の予知をリレー自身で行えるようにすることを
目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明では、上述の目的
を達成するために、次のように構成している。

【０００７】すなわち、本発明は、入力に応じて出力側
回路の開閉を制御するリレーにおける故障の予知装置で
あって、前記出力側回路に流れる負荷電流に応じた出力
を与えるセンサと、正常動作時における前記センサの出
力波形から得られる基準特徴量データが、予め記憶され
る記憶手段と、前記入力に応答して、前記センサの出力
波形から得られる特徴量データと前記基準特徴量データ
とに基づいて、ファジィ推論を行って故障予知出力を与
える推論手段と、を備えている。

【０００８】

【作用】上記構成によれば、予め記憶されている正常動
作時の基準特徴量データと、入力に応答して得られる特
徴量データとに基づいて、ファジィ推論するので、正常
動作時に比べた異常の度合を知ることができ、故障の予
知を行うことができる。

【０００９】

【実施例】以下、図面によって本発明の実施例につい
て、詳細に説明する。

【００１０】図１は、本発明の一実施例のブロック図で
あり、上述の従来例に対応する部分には、同一の参照符
を付す。

【００１１】この実施例のリレー１では、リレーコイル
２の断線、リレー接点３の復帰不良あるいは接触不良と
いったリレー１の故障および負荷４側（出力回路側）の
断線、短絡あるいは負荷ロックといった負荷側の故障の
予知および診断をできるようにするために、次のように
構成している。

【００１２】すなわち、この実施例のリレー１は、出力
回路側に流れる負荷電流を検知して対応する出力を与え
るセンサとしてのホール素子５と、このホール素子５の
出力が与えられるセンサ回路６と、リレー１に対する入
力を検知するインターフェース回路７と、ホール素子５
の出力に対応したセンサ回路６の出力およびインターフ
ェース回路７の出力に基づいて、後述のように、故障の
予知および診断を行うマイクロコンピュータ８と、この
マイクロコンピュータ８からの故障予知出力を表示する
表示回路９とを備えている。

【００１３】図２は、図１のマイクロコンピュータ８の
機能ブロック図である。

【００１４】この実施例は、図３に示される負荷電流波
形の投入電流値Ａ、定常電流値Ｂ、投入継続時間Ｃおよ
びＯＮ時間Ｄを特徴量データとして抽出して故障の予知
および診断を行うものである。

【００１５】すなわち、ユーザが負荷配線した後の初期
の所定回数（例えば、１００回）の正常な開閉動作によ
る負荷電流波形から前記４種類の特徴量データを抽出し
て各種類毎に平均値を演算し、この平均値データを基準
特徴量データとして予め記憶しておき、前記所定回数の
開閉動作以降は、リレー１に対する入力が与えられる度
に、負荷電流波形から抽出される４種類の特徴量データ
と、予め記憶されている基準特徴量データとに基づい
て、後述のようにして故障の予知および診断をファジィ
推論により行うものである。

【００１６】このため、図２に示されるように、所定回
数の正常な開閉動作に対応するセンサ回路６の出力波形
から抽出部１０で抽出され、平均値演算部１１で演算し
て得られた前記４種類の基準特徴量データが、予め記憶
される記憶手段１２と、リレー１に対する入力に応答し
て、センサ回路６の出力波形から抽出部１０で抽出され
る４種類の特徴量データと、基準特徴量データとに基づ
いて、ファジィ推論を行って故障予知出力を与える推論
手段１３と、リレー１に対する入力を検知するインター
フェース回路７の出力に基づいて各部のタイミングを制
御するタイミング制御部１４とを備えている。

【００１７】推論手段１３は、所定回数の開閉動作以降
のリレー１に対する入力に応答して抽出部１０で抽出さ
れる４種類の特徴量データと、記憶手段１２に記憶され
ている基準特徴量データとの比率を演算する比率演算回
路１５と、この比率演算回路１５の出力に基づいてファ
ジィ推論するファジィ推論部１６とを備えている。

【００１８】この実施例では、リレー１の使用が開始さ
れた初期において、リレー１に対する入力が与えられて
開閉動作が為される度に、負荷電流波形に対応するセン
サ回路６の出力波形から抽出部１０で、投入電流値、定
常電流値、投入継続時間およびＯＮ時間の４種類の特徴
量データが抽出され、平均値演算部１１で各特徴量毎に
前回のデータとの平均値が演算され、開閉動作が所定回
数、例えば、１００回になったときに、平均値演算部１
１で演算された４種類の各特徴量データの平均値が、正
常な動作に対応した基準特徴量データとして記憶手段１
２に予め記憶される。

【００１９】そして、所定回数以降においては、リレー
１に対する入力が与えられる度に、負荷電流波形に対応
するセンサ回路６の出力波形から抽出部１０で、投入電
流値、定常電流値、投入継続時間およびＯＮ時間の４種
類の特徴量データが抽出され、この４種類の特徴量デー
タと、記憶手段１２の４種類の基準特徴量データとの比
率が比率演算部１５で演算され、４種類の特徴量データ
の比率に基づいて、ファジィ推論部１６でファジィ推論
が行われて故障の予知および診断が行われる。

【００２０】次に、ファジィ推論部１６の構成および動
作を説明する。

【００２１】図４（Ａ）〜（Ｄ）は、ファジィ推論部１
６の入力変数である４種類の特徴量データ、すなわち、
投入電流値、定常電流値、投入継続時間およびＯＮ時間
の比率の各メンバーシップ関数を示し、ＮＬ，ＮＭ，Ｎ
Ｓ，ＺＲ，ＰＳ，ＰＭ，ＰＬの７個のラベルを有してお
り、これらのメンバーシップ関数において、入力の０％
は、得られた特徴量データが、予め記憶されている基準
特徴量データと同一であることを示し、例えば、＋１０
％は、得られた特徴量データが、予め記憶されている特
徴量データよりも１０％大きいことを示し、−１０％
は、得られた特徴量データが、予め記憶されている特徴
量データよりも１０％小さいことを示している。

【００２２】一方、ファジィ推論部１６の出力変数であ
る故障予知出力は、図５に示されるように、ＺＲ，Ｐ
Ｓ，ＰＭ，ＰＬの４個のラベルを有している。この実施
例では、故障予知出力は、正常、警報、危険、異常の４
種類となっている。

【００２３】ここで、負荷電流に対応するセンサ回路６
の出力波形から抽出される４種類の特徴量データである
投入電流値、定常電流値、投入継続時間およびＯＮ時間
は、リレー１の故障および負荷４側の故障と表１，２に
示される関係を有している。

【００２４】

【表１】

【００２５】

【表２】

【００２６】このような関係を有する点に着目して、こ
の実施例では、以下のファジィルールに従ってファジィ
推論を行うことにより、故障の予知および診断を行う。

【００２７】なお、以下のファジィルールにおいては、
入力変数である投入電流値の比率をＸ１、定常電流値の
比率をＸ２、投入継続時間の比率をＸ３、ＯＮ時間の比
率をＸ４とし、出力変数である故障予知出力をＹで示し
ている。

【００２８】ルール１ ｉｆ Ｘ１＝ＮＬ，Ｘ２＝ＮＬ，Ｘ３＝ＮＬ，Ｘ４＝
ＮＬ ｔｈｅｎ Ｙ＝ＰＬ ルール２ ｉｆ Ｘ１＝ＮＭ，Ｘ２＝ＮＭ，Ｘ３＝ＮＳ，Ｘ４＝
ＺＲ ｔｈｅｎ Ｙ＝ＰＭ ルール３ ｉｆ Ｘ１＝ＮＭ，Ｘ２＝ＮＭ，Ｘ３＝ＰＳ，Ｘ４＝
ＺＲ ｔｈｅｎ Ｙ＝ＰＭ ルール４ ｉｆ Ｘ１＝ＮＭ，Ｘ２＝ＮＳ，Ｘ３＝ＮＳ，Ｘ４＝
ＺＲ ｔｈｅｎ Ｙ＝ＰＳ ルール５ ｉｆ Ｘ１＝ＺＲ，Ｘ２＝ＺＲ，Ｘ３＝ＺＲ，Ｘ４＝
ＰＬ ｔｈｅｎ Ｙ＝ＰＬ ルール６ ｉｆ Ｘ１＝ＰＭ，Ｘ２＝ＰＬ，Ｘ３＝ＰＬ，Ｘ４＝
ＺＲ ｔｈｅｎ Ｙ＝ＰＬ ルール７ ｉｆ Ｘ１＝ＰＬ，Ｘ２＝ＰＬ，Ｘ３＝ＮＬ，Ｘ４＝
ＺＲｏｒＮＳｏｒＮＭｏｒＮＬ ｔｈｅｎ Ｙ＝ＰＬ ルール８ ｉｆ Ｘ１＝ＺＲ，Ｘ２＝ＺＲ，Ｘ３＝ＺＲ，Ｘ４＝
ＺＲ ｔｈｅｎ Ｙ＝ＺＲ ファジィ推論部１６では、４種類の特徴量データの比率
Ｘ１〜Ｘ４が与えられると、上述のファジィルールの内
の対応するルールにおいて、各ラベルの入力変数の適合
度が算出され、各ルール毎に最も小さい値が入力変数の
適合度として選択される（ＭＩＮ演算）。

【００２９】このように各ルールにおいて選択された適
合度によって各ファジィルールの出力変数のメンバーシ
ップ関数が裁断され、さらに裁断されたすべてのファジ
ィルールに関する各メンバーシップ関数が重ね合わされ
（ＭＡＸ演算）、その重ね合わせ図形の重心位置として
故障予知出力が得られる。

【００３０】なお、この実施例では、故障予知出力は、
図５に示されるように、正常、警報、危険、異常の４種
類となっており、この出力に基づいて、表示回路９でＬ
ＥＤなどによって表示される。

【００３１】このようにして故障となる前段階で、警報
あるいは危険といった予知出力を得ることが可能とな
る。

【００３２】なお、上述の実施例では、基準特徴量デー
タを得るための所定回数として１００回としたけれど
も、この所定回数は、１００回に限るものではなく、任
意の回数でよく、また、上述の実施例では、記憶手段１
２には、特徴量データを抽出して記憶するようにしたけ
れども、本発明の他の実施例として、センサ回路６の出
力波形のまま記憶するようにしてもよい。

【００３３】また、上述の実施例では、負荷電源２２
が、交流であったけれども、本発明は、交流電源に限る
ものではなく、図６に示されるように、負荷電源が直流
であっても同様に４種類の特徴量データＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ
を抽出して適用できるものである。

【００３４】上述の実施例では、基準特徴量データの演
算、記憶は、ユーザが負荷配線した後の初期のみに行っ
たけれども、本発明の他の実施例として、リセット回路
を設け、ユーザが負荷変更した場合には、その負荷変更
後の初期の所定回数の開閉動作によって演算、記憶する
ように構成してもよい。

【００３５】

【発明の効果】以上のように本発明によれば、予め記憶
されている正常動作時の基準特徴量データと、入力に応
答して得られる特徴量データとに基づいて、ファジィ推
論するので、正常動作時に比べた異常の度合を知ること
ができ、故障の予知を行うことが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例のブロック図である。

【図２】図１の実施例の機能ブロック図である。

【図３】負荷電流波形を示す図である。

【図４】入力変数のメンバーシップ関数を示す図であ
る。

【図５】出力変数のメンバーシップ関数を示す図であ
る。

【図６】負荷電流波形を示す図である。

【図７】従来例を示す図である。

【図８】他の従来例を示す図である。

【符号の説明】

４ 負荷 ５ ホール素子（センサ） ８ マイクロコンピュータ １２ 記憶手段 １３ 推論手段

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】入力に応じて出力側回路の開閉を制御する
   リレーにおける故障の予知装置であって、 前記出力側回路に流れる負荷電流に応じた出力を与える
   センサと、 正常動作時における前記センサの出力波形から得られる
   基準特徴量データが、予め記憶される記憶手段と、 前記入力に応答して、前記センサの出力波形から得られ
   る特徴量データと前記基準特徴量データとに基づいて、
   ファジィ推論を行って故障予知出力を与える推論手段
   と、 を備えることを特徴とするリレーにおける故障予知装
   置。