JPH1183686A - 機械設備の異常診断方法およびその装置 - Google Patents
機械設備の異常診断方法およびその装置Info
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- JPH1183686A JPH1183686A JP23629697A JP23629697A JPH1183686A JP H1183686 A JPH1183686 A JP H1183686A JP 23629697 A JP23629697 A JP 23629697A JP 23629697 A JP23629697 A JP 23629697A JP H1183686 A JPH1183686 A JP H1183686A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 過負荷など機械設備の異常を電動機の電流を
利用して精度良く診断する方法および装置を提供する。 【解決手段】 電動機の負荷電流信号のスペクトル分析
を行い、スペクトル分析結果から機械設備の異常を識別
する診断パラメータを算出し、算出した診断パラメータ
と診断対象機械設備毎に予め設定した判定基準値とを比
較し、算出した診断パラメータが判定基準値より大きい
場合に機械設備が異常であると判定する。
利用して精度良く診断する方法および装置を提供する。 【解決手段】 電動機の負荷電流信号のスペクトル分析
を行い、スペクトル分析結果から機械設備の異常を識別
する診断パラメータを算出し、算出した診断パラメータ
と診断対象機械設備毎に予め設定した判定基準値とを比
較し、算出した診断パラメータが判定基準値より大きい
場合に機械設備が異常であると判定する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、回転機械に代表さ
れる機械設備の異常を電動機の負荷電流信号を利用して
診断する方法およびその装置に関するものである。
れる機械設備の異常を電動機の負荷電流信号を利用して
診断する方法およびその装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】ブロワやポンプ、ベルトコンベヤ駆動装
置などの回転機械に代表される機械設備の異常診断は、
診断精度が高いという理由から、現在では測定パラメー
タとして振動を利用した方法および装置が主に用いられ
ている。しかし、振動センサの価格や信号ケーブルの配
線工事費が高い等実用上の欠点が従来から指摘されてい
る。これらの欠点を補うため、診断精度は振動に比べて
劣るが、振動より安価な診断方法および装置を提供する
という目的で、機械設備を駆動する電動機の負荷電流を
利用して機械設備の異常診断を行うこともできる。
置などの回転機械に代表される機械設備の異常診断は、
診断精度が高いという理由から、現在では測定パラメー
タとして振動を利用した方法および装置が主に用いられ
ている。しかし、振動センサの価格や信号ケーブルの配
線工事費が高い等実用上の欠点が従来から指摘されてい
る。これらの欠点を補うため、診断精度は振動に比べて
劣るが、振動より安価な診断方法および装置を提供する
という目的で、機械設備を駆動する電動機の負荷電流を
利用して機械設備の異常診断を行うこともできる。
【０００３】従来から、負荷電流を利用した機械設備の
異常診断方法は行なわれており、例えば特開昭５２−１
４３８５６号公報あるいは特開平２−５２２３４号公報
に開示されている。これらの方法では、機械設備運転中
の電動機の負荷電流を測定して、その負荷電流の絶対値
が判定基準値を超えたときに機械設備が異常であると診
断している。
異常診断方法は行なわれており、例えば特開昭５２−１
４３８５６号公報あるいは特開平２−５２２３４号公報
に開示されている。これらの方法では、機械設備運転中
の電動機の負荷電流を測定して、その負荷電流の絶対値
が判定基準値を超えたときに機械設備が異常であると診
断している。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかし前記従来の方法
においては、設備異常の程度がかなり大きくならなけれ
ば電流値の変化が大きくならず、異常の末期でなければ
診断ができないという欠点があった。これは、測定パラ
メータとして振動を利用した診断に比べて大きなハンデ
であった。
においては、設備異常の程度がかなり大きくならなけれ
ば電流値の変化が大きくならず、異常の末期でなければ
診断ができないという欠点があった。これは、測定パラ
メータとして振動を利用した診断に比べて大きなハンデ
であった。
【０００５】本発明の目的は、過負荷など機械設備の異
常を電動機の負荷電流を利用して精度良く、診断できる
方法およびその装置を提供することである。
常を電動機の負荷電流を利用して精度良く、診断できる
方法およびその装置を提供することである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明の機械設備の異常
診断方法は、電動機の負荷電流信号のスペクトル分析を
行い、スペクトル分析結果から機械設備の異常を識別す
る診断パラメータを算出し、算出した診断パラメータと
診断対象機械設備毎に予め設定した判定基準値とを比較
し、算出した診断パラメータが判定基準値より大きい場
合に、機械設備が異常であると判定することを特徴とし
ている。
診断方法は、電動機の負荷電流信号のスペクトル分析を
行い、スペクトル分析結果から機械設備の異常を識別す
る診断パラメータを算出し、算出した診断パラメータと
診断対象機械設備毎に予め設定した判定基準値とを比較
し、算出した診断パラメータが判定基準値より大きい場
合に、機械設備が異常であると判定することを特徴とし
ている。
【０００７】また、本発明の機械設備の異常診断装置
は、電動機の負荷電流を検出する電流検出器と、検出し
た負荷電流信号を電圧に変換する変換器と、電圧のアナ
ログ信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器と、デ
ジタル信号に変換された負荷電流データの周波数分析を
行うスペクトル分析部と、スペクトル分析結果から機械
設備の異常を識別する診断パラメータを算出する診断パ
ラメータ算出部と、診断対象機械設備毎に予め設定した
判定基準値を格納した判定基準格納部と、診断パラメー
タ算出部で算出した診断パラメータと判定基準格納部に
格納してある当該機械設備の判定基準値とを比較し、算
出した診断パラメータが判定基準値より大きい場合に、
機械設備が異常であると判定する異常判定部と、診断結
果を表示する診断結果表示部と、診断結果を対象機械設
備毎に格納する診断結果格納部とからなることを特徴と
している。
は、電動機の負荷電流を検出する電流検出器と、検出し
た負荷電流信号を電圧に変換する変換器と、電圧のアナ
ログ信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器と、デ
ジタル信号に変換された負荷電流データの周波数分析を
行うスペクトル分析部と、スペクトル分析結果から機械
設備の異常を識別する診断パラメータを算出する診断パ
ラメータ算出部と、診断対象機械設備毎に予め設定した
判定基準値を格納した判定基準格納部と、診断パラメー
タ算出部で算出した診断パラメータと判定基準格納部に
格納してある当該機械設備の判定基準値とを比較し、算
出した診断パラメータが判定基準値より大きい場合に、
機械設備が異常であると判定する異常判定部と、診断結
果を表示する診断結果表示部と、診断結果を対象機械設
備毎に格納する診断結果格納部とからなることを特徴と
している。
【０００８】上記本発明の機械設備の異常診断方法およ
びその装置において、診断パラメータとして、電動機の
電源周波数およびその高調波スペクトルの平均次数また
は分散次数を用いることができる。
びその装置において、診断パラメータとして、電動機の
電源周波数およびその高調波スペクトルの平均次数また
は分散次数を用いることができる。
【０００９】回転機械に代表される機械設備を駆動して
いる電動機の電流を観察すると、負荷電流信号の変動の
中に電動機の電源周波数ｆ0 （固定周波数駆動電動機で
あれば５０Hzあるいは６０Hz、可変周波数駆動電動機で
あれば設定器で設定された周波数）およびその高調波ｎ
ｆ0 （ｎ＝２，３，・・・）成分が含まれる（以下、ｆ
0 とｎｆ0 とを合わせてｎｆ0 （ｎ＝１，２，３，・・
・）とする）。
いる電動機の電流を観察すると、負荷電流信号の変動の
中に電動機の電源周波数ｆ0 （固定周波数駆動電動機で
あれば５０Hzあるいは６０Hz、可変周波数駆動電動機で
あれば設定器で設定された周波数）およびその高調波ｎ
ｆ0 （ｎ＝２，３，・・・）成分が含まれる（以下、ｆ
0 とｎｆ0 とを合わせてｎｆ0 （ｎ＝１，２，３，・・
・）とする）。
【００１０】例えば、機械設備の回転がスムーズで負荷
が小さい、つまり設備が正常の場合には、負荷電流の周
波数スペクトル（以下、電流スペクトルという）は図３
に示すように、電動機のｎｆ0 成分のうち比較的低次の
成分の割合が大きい。なお、図３および後出の図４にお
いて、電動機の回転数は６００rpm であり、したがって
ｆ0 ＝１０Hzとなる。
が小さい、つまり設備が正常の場合には、負荷電流の周
波数スペクトル（以下、電流スペクトルという）は図３
に示すように、電動機のｎｆ0 成分のうち比較的低次の
成分の割合が大きい。なお、図３および後出の図４にお
いて、電動機の回転数は６００rpm であり、したがって
ｆ0 ＝１０Hzとなる。
【００１１】一方、伝動軸系のアライメント不良、軸受
の潤滑不良、異物のかみ込みその他の原因で負荷が大き
くなった、すなわち機械設備が異常になった場合には、
電流スペクトルは図４に示すように、ｎｆ0 成分のうち
高次成分の割合が正常時に比べて相対的に大きくなる。
したがって、電流スペクトル分析を行い、電流スペクト
ルのｎｆ0 成分中の低次成分と高次成分のバランスある
いは大小比較を行うことにより、過負荷による機械設備
の異常診断を行うことができる。
の潤滑不良、異物のかみ込みその他の原因で負荷が大き
くなった、すなわち機械設備が異常になった場合には、
電流スペクトルは図４に示すように、ｎｆ0 成分のうち
高次成分の割合が正常時に比べて相対的に大きくなる。
したがって、電流スペクトル分析を行い、電流スペクト
ルのｎｆ0 成分中の低次成分と高次成分のバランスある
いは大小比較を行うことにより、過負荷による機械設備
の異常診断を行うことができる。
【００１２】上記のように、機械設備が異常になった場
合、電動機の電流スペクトル密度分布は、低次成分に対
する高次成分の割合が正常時に比べて相対的に大きくな
る。この機械設備の異常による電流スペクトル密度分布
の変化は、負荷電流の大きさの変化に比べて大きい。こ
のために、本発明では機械設備の異常を高い精度で、早
期に検出することができる。
合、電動機の電流スペクトル密度分布は、低次成分に対
する高次成分の割合が正常時に比べて相対的に大きくな
る。この機械設備の異常による電流スペクトル密度分布
の変化は、負荷電流の大きさの変化に比べて大きい。こ
のために、本発明では機械設備の異常を高い精度で、早
期に検出することができる。
【００１３】
【発明の実施の形態】図２は、本発明の機械設備の異常
診断装置の実施の１形態を示している。異常診断対象の
機械設備１１は、ブロア、ポンプ等の回転機械１２に伝
動装置１３を介して交流電動機１４が接続されている。
電動機１４は、電力線１６により電源１５に接続されて
いる。電動機１４の負荷電流Ｉを検出する電流検出器１
８が電力線１６に近接して配置されている。電流検出器
１８として、例えば検流器（ＣＴ；Current Transduce
r）が用いられる。電流検出器１８は、電流−電圧変換
器１９およびＡ／Ｄ変換器２０を介してコンピュータ２
１に接続されている。電流−電圧変換器１９は、以降の
処理が容易になるように、検出した負荷電流信号ｉを電
圧信号ｖに変換する。Ａ／Ｄ変換器２０は、ここまでの
アナログ信号ｖをデジタル信号ｖD に変換する。したが
って、これ以降の処理はデジタル信号処理となる。
診断装置の実施の１形態を示している。異常診断対象の
機械設備１１は、ブロア、ポンプ等の回転機械１２に伝
動装置１３を介して交流電動機１４が接続されている。
電動機１４は、電力線１６により電源１５に接続されて
いる。電動機１４の負荷電流Ｉを検出する電流検出器１
８が電力線１６に近接して配置されている。電流検出器
１８として、例えば検流器（ＣＴ；Current Transduce
r）が用いられる。電流検出器１８は、電流−電圧変換
器１９およびＡ／Ｄ変換器２０を介してコンピュータ２
１に接続されている。電流−電圧変換器１９は、以降の
処理が容易になるように、検出した負荷電流信号ｉを電
圧信号ｖに変換する。Ａ／Ｄ変換器２０は、ここまでの
アナログ信号ｖをデジタル信号ｖD に変換する。したが
って、これ以降の処理はデジタル信号処理となる。
【００１４】コンピュータ２１は、スペクトル分析部２
２、診断パラメータ算出部２３、異常判定部２４、判定
基準格納部２５、診断結果格納部２６、および診断結果
表示部２７を備えている。スペクトル分析部２２は、デ
ジタル化された電流データについてＦＦＴ（高速フーリ
エ変換）などの手段により周波数分析を行い電流スペク
トルＳＰを求める。診断パラメータ算出部２３は、スペ
クトル分析の結果得られたｎｆ0 成分の電流スペクトル
値に基づいて、診断パラメータとして平均次数ｎave 、
あるいは分散次数ｎvar などを算出する。異常判定部２
４は、診断パラメータｎave 、ｎvar などと判断基準値
Ｃと比較し、機械設備１１が異常かどうかを判定する。
判定基準格納部２５は、上記異常判定部２４で用いられ
る判断基準値Ｃを格納している。判断基準値Ｃは機械設
備１１毎にあらかじめ設定され、判定基準格納部２５に
格納される。診断結果表示部２７はＣＲＴモニタなどか
らなり、機械設備毎１１に診断結果Ｒを表示する。
２、診断パラメータ算出部２３、異常判定部２４、判定
基準格納部２５、診断結果格納部２６、および診断結果
表示部２７を備えている。スペクトル分析部２２は、デ
ジタル化された電流データについてＦＦＴ（高速フーリ
エ変換）などの手段により周波数分析を行い電流スペク
トルＳＰを求める。診断パラメータ算出部２３は、スペ
クトル分析の結果得られたｎｆ0 成分の電流スペクトル
値に基づいて、診断パラメータとして平均次数ｎave 、
あるいは分散次数ｎvar などを算出する。異常判定部２
４は、診断パラメータｎave 、ｎvar などと判断基準値
Ｃと比較し、機械設備１１が異常かどうかを判定する。
判定基準格納部２５は、上記異常判定部２４で用いられ
る判断基準値Ｃを格納している。判断基準値Ｃは機械設
備１１毎にあらかじめ設定され、判定基準格納部２５に
格納される。診断結果表示部２７はＣＲＴモニタなどか
らなり、機械設備毎１１に診断結果Ｒを表示する。
【００１５】図１および図２を参照して、上記異常診断
装置による機械設備の異常診断方法を説明する。診断開
始前に、スペクトル分析プログラム、診断パラメータ算
出プログラム、判定基準値Ｃなどをコンピュータ２１に
あらかじめ格納しておく。ついで、一定回転数で稼働
（回転）している電動機１４の負荷電流Ｉを電流検出器
１８で検出し、検出した負荷電流信号ｉを電流−電圧変
換器１９により電圧信号ｖに変換する。電圧信号ｖは、
Ａ／Ｄ変換器でデジタル信号ｖD に変換される。Ａ／Ｄ
変換におけるサンプリングは、負荷電流Ｉの変化を高精
度で復元するために、電流検出器１８や電流−電圧変換
器１９の測定可能周波数の２倍程度のサンプリング周波
数により行う。デジタル化された電圧信号ｖD に基づ
き、コンピュータ２１のスペクトル分析部２２で、高速
フーリエ変換により負荷電流Ｉの周波数スペクトルを求
める。
装置による機械設備の異常診断方法を説明する。診断開
始前に、スペクトル分析プログラム、診断パラメータ算
出プログラム、判定基準値Ｃなどをコンピュータ２１に
あらかじめ格納しておく。ついで、一定回転数で稼働
（回転）している電動機１４の負荷電流Ｉを電流検出器
１８で検出し、検出した負荷電流信号ｉを電流−電圧変
換器１９により電圧信号ｖに変換する。電圧信号ｖは、
Ａ／Ｄ変換器でデジタル信号ｖD に変換される。Ａ／Ｄ
変換におけるサンプリングは、負荷電流Ｉの変化を高精
度で復元するために、電流検出器１８や電流−電圧変換
器１９の測定可能周波数の２倍程度のサンプリング周波
数により行う。デジタル化された電圧信号ｖD に基づ
き、コンピュータ２１のスペクトル分析部２２で、高速
フーリエ変換により負荷電流Ｉの周波数スペクトルを求
める。
【００１６】次に、診断パラメータ算出部２３におい
て、電流スペクトルＳＰに基づいて診断パラメータとし
て、電動機電源周波数ｎｆ0 の平均次数ｎave または分
散次数ｎvar を算出する。平均次数ｎave は、次の式
（１）で求める。 ｎave ＝Σ（ｎ・Ｓ（ｎ））／ΣＳ（ｎ） （１） 式（１）において、ｎは電源周波数あるいはその高調波
の次数（ｆ0 を１次、２ｆ0 を２次、・・・とする）、
Ｓ（ｎ）は各次数ｎにおけるスペクトル値である。Σを
とる上限の次数は電動機の回転数や電流測定装置の測定
可能周波数にも依存するが、１０次から２０次、周波数
では１００Hzから５００Hz程度が望ましい。また、分散
次数ｎvar は次の式（２）により算出する。 ｎvar ＝Σ（ｎ2 ・Ｓ（ｎ））／ΣＳ（ｎ） （２） 式（２）において、その他は式（１）と同様である。
て、電流スペクトルＳＰに基づいて診断パラメータとし
て、電動機電源周波数ｎｆ0 の平均次数ｎave または分
散次数ｎvar を算出する。平均次数ｎave は、次の式
（１）で求める。 ｎave ＝Σ（ｎ・Ｓ（ｎ））／ΣＳ（ｎ） （１） 式（１）において、ｎは電源周波数あるいはその高調波
の次数（ｆ0 を１次、２ｆ0 を２次、・・・とする）、
Ｓ（ｎ）は各次数ｎにおけるスペクトル値である。Σを
とる上限の次数は電動機の回転数や電流測定装置の測定
可能周波数にも依存するが、１０次から２０次、周波数
では１００Hzから５００Hz程度が望ましい。また、分散
次数ｎvar は次の式（２）により算出する。 ｎvar ＝Σ（ｎ2 ・Ｓ（ｎ））／ΣＳ（ｎ） （２） 式（２）において、その他は式（１）と同様である。
【００１７】電動機電源周波数の平均次数ｎave または
分散次数ｎvar が求まると、異常判定部２４で算出した
診断パラメータの値そのもの（ｎave またはｎvar ）、
あるいは算出した診断パラメータと同一設備の正常時に
おける診断パラメータとの比が、診断対象機械設備毎に
予め設定された判定基準値Ｃと比較される。そして、こ
れら診断パラメータまたはパラメータ比が判定基準値Ｃ
より大きい判定された機械設備１１は、異常と判定され
る。また、診断結果Ｒは、診断結果表示部２７に表示さ
れる。
分散次数ｎvar が求まると、異常判定部２４で算出した
診断パラメータの値そのもの（ｎave またはｎvar ）、
あるいは算出した診断パラメータと同一設備の正常時に
おける診断パラメータとの比が、診断対象機械設備毎に
予め設定された判定基準値Ｃと比較される。そして、こ
れら診断パラメータまたはパラメータ比が判定基準値Ｃ
より大きい判定された機械設備１１は、異常と判定され
る。また、診断結果Ｒは、診断結果表示部２７に表示さ
れる。
【００１８】診断結果Ｒは、診断対象機械設備毎に診断
結果格納部２６に保存される。機械設備１１が異常と判
定された機械設備１１は停止され、修理または調整が行
われる。また、コンピュータ２１に蓄積された診断結果
Ｒは、定期点検、部品交換などに利用される。
結果格納部２６に保存される。機械設備１１が異常と判
定された機械設備１１は停止され、修理または調整が行
われる。また、コンピュータ２１に蓄積された診断結果
Ｒは、定期点検、部品交換などに利用される。
【００１９】なお、異常診断は、機械設備運転中に連続
的に、または一定期間（例えば、数十分〜数時間）毎に
間欠的に行われる。また、上記実施の形態では、スペク
トル分析はコンピュータで行っていたが、コンピュータ
とは独立したスペクトル分析器で行ってもよい。この場
合、スペクトル分析器は電流−電圧変換器１９とコンピ
ュータ２１との間に設けられ、電圧信号ｖのＡ／Ｄ変換
はスペクトル分析器で行われる。
的に、または一定期間（例えば、数十分〜数時間）毎に
間欠的に行われる。また、上記実施の形態では、スペク
トル分析はコンピュータで行っていたが、コンピュータ
とは独立したスペクトル分析器で行ってもよい。この場
合、スペクトル分析器は電流−電圧変換器１９とコンピ
ュータ２１との間に設けられ、電圧信号ｖのＡ／Ｄ変換
はスペクトル分析器で行われる。
【００２０】
（実施例１）Ｖベルトおよび減速機を経由してブロワを
駆動しているＡＣサーボ電動機の電流を、正常時とベル
ト張力過多で過負荷状態になった異常時との場合につい
てそれぞれ測定した。図５は、負荷電流信号を分析した
それぞれの電流スペクトルのｎｆ0 成分について、式
（１）に示した電動機電源周波数の平均次数を算出し、
同一測定条件毎の正常時と異常時との比をプロットした
グラフである。図５には電動機の回転数、およびブロワ
のダンパ開度により調整したベース負荷をそれぞれ３段
階ずつ変えた場合のデータをプロットしている。またこ
のグラフには、３段階のベース負荷について、従来法に
よる診断パラメータである正常時と異常時との電流の絶
対値の比を水平線で示している。本発明および従来法に
よるこのブロワの場合の判定基準値は１．１５であり、
本発明による診断パラメータは、いずれの回転数および
いずれのベース負荷においても、正しく異常判定を行う
ことができる。これに対し、従来法による診断パラメー
タでは、正常時に負荷が大きい場合には異常判定ができ
ない。
駆動しているＡＣサーボ電動機の電流を、正常時とベル
ト張力過多で過負荷状態になった異常時との場合につい
てそれぞれ測定した。図５は、負荷電流信号を分析した
それぞれの電流スペクトルのｎｆ0 成分について、式
（１）に示した電動機電源周波数の平均次数を算出し、
同一測定条件毎の正常時と異常時との比をプロットした
グラフである。図５には電動機の回転数、およびブロワ
のダンパ開度により調整したベース負荷をそれぞれ３段
階ずつ変えた場合のデータをプロットしている。またこ
のグラフには、３段階のベース負荷について、従来法に
よる診断パラメータである正常時と異常時との電流の絶
対値の比を水平線で示している。本発明および従来法に
よるこのブロワの場合の判定基準値は１．１５であり、
本発明による診断パラメータは、いずれの回転数および
いずれのベース負荷においても、正しく異常判定を行う
ことができる。これに対し、従来法による診断パラメー
タでは、正常時に負荷が大きい場合には異常判定ができ
ない。
【００２１】この図５から、本発明による診断パラメー
タを用いることにより、機械設備の異常を従来法よりも
精度よく診断できることがわかる。
タを用いることにより、機械設備の異常を従来法よりも
精度よく診断できることがわかる。
【００２２】（実施例２）図６は、図５と同一設備の電
動機の電流スペクトルのｎｆ0 成分について、式（２）
に示した電動機電源周波数の分散次数を算出し、同一測
定条件毎の正常時と異常時の比をプロットしたグラフで
ある。図６では図５と同様、電動機の回転数、およびブ
ロワのダンパ開度により調整したベース負荷をそれぞれ
３段階ずつ変えた場合のデータをプロットしている。ま
たこのグラフには、３段階のベース負荷について、従来
法による診断パラメータである正常時と異常時の電流の
絶対値の比を水平線で示している。この診断パラメータ
については、本発明および従来法によるこのブロワの場
合の判定基準値は１．２であり、本発明によれば、いず
れの回転数、およびいずれのベース負荷においても、正
しく異常判定を行うことができる。これに対し従来法で
は、いずれの場合にも異常判定ができない。
動機の電流スペクトルのｎｆ0 成分について、式（２）
に示した電動機電源周波数の分散次数を算出し、同一測
定条件毎の正常時と異常時の比をプロットしたグラフで
ある。図６では図５と同様、電動機の回転数、およびブ
ロワのダンパ開度により調整したベース負荷をそれぞれ
３段階ずつ変えた場合のデータをプロットしている。ま
たこのグラフには、３段階のベース負荷について、従来
法による診断パラメータである正常時と異常時の電流の
絶対値の比を水平線で示している。この診断パラメータ
については、本発明および従来法によるこのブロワの場
合の判定基準値は１．２であり、本発明によれば、いず
れの回転数、およびいずれのベース負荷においても、正
しく異常判定を行うことができる。これに対し従来法で
は、いずれの場合にも異常判定ができない。
【００２３】この図６からも、本発明は、機械設備の異
常を従来法より精度よく診断できることがわかる。
常を従来法より精度よく診断できることがわかる。
【００２４】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように本発明に
よれば、電動機電流のスペクトル分析を行うことによ
り、過負荷など機械設備の異常を精度良く、早期に診断
することができる。これにより、振動を利用した従来法
に比べて少ない費用で、しかも従来法に近い診断精度レ
ベルで診断を行うことができ、機械設備診断の普及を大
きく促進することができる。
よれば、電動機電流のスペクトル分析を行うことによ
り、過負荷など機械設備の異常を精度良く、早期に診断
することができる。これにより、振動を利用した従来法
に比べて少ない費用で、しかも従来法に近い診断精度レ
ベルで診断を行うことができ、機械設備診断の普及を大
きく促進することができる。
【図１】本発明の機械設備の異常診断方法のステップを
示すフローチャートである。
示すフローチャートである。
【図２】本発明の機械設備の異常診断装置の１形態を示
すブロック図である。
すブロック図である。
【図３】設備正常時の電動機の電流スペクトルの一例を
示すグラフである。
示すグラフである。
【図４】設備異常時の電動機の電流スペクトルの一例を
示すグラフである。
示すグラフである。
【図５】本発明による診断パラメータ（平均次数）と従
来法による診断パラメータの比較を示すグラフである。
来法による診断パラメータの比較を示すグラフである。
【図６】本発明による診断パラメータ（分散次数）と従
来法による診断パラメータの比較を示すグラフである。
来法による診断パラメータの比較を示すグラフである。
１１ 機械設備 １２ 回転機械 １３ 伝動装置 １４ 交流電動機 １５ 電源 １６ 電力線 １８ 電流検出器 １９ 電流−電圧変換器 ２０ Ａ／Ｄ変換器 ２１ コンピュータ ２２ スペクトル分析部 ２３ 診断パラメータ算出部 ２４ 異常判定部 ２５ 判定基準格納部 ２６ 診断結果格納部 ２７ 診断結果表示部 ｆ0 電源周波数 ｎｆ0 高調波周波数 Ｉ 負荷電流信号 ｉ 検出電流 ｖ アナログ電圧信号 ｖD デジタル電圧信号 ＳＰ 負荷電流の周波数スペクトル ｎave 平均次数 ｎvar 分散次数 Ｃ 判断基準値 Ｒ 診断結果
Claims (4)
- 【請求項１】 機械設備を駆動する電動機の負荷電流信
号を利用して機械設備の異常診断を行う方法において、
電動機の負荷電流信号のスペクトル分析を行い、スペク
トル分析結果から機械設備の異常を識別する診断パラメ
ータを算出し、算出した診断パラメータと診断対象機械
設備毎に予め設定した判定基準値とを比較し、算出した
診断パラメータが判定基準値より大きい場合に、機械設
備が異常であると判定することを特徴とする機械設備の
異常診断方法。 - 【請求項２】 前記診断パラメータとして、電動機の電
源周波数およびその高調波スペクトルの平均次数または
分散次数を用いることを特徴とする請求項１記載の機械
設備の異常診断方法。 - 【請求項３】 機械設備を駆動する電動機の負荷電流信
号を利用して機械設備の異常診断を行う装置おいて、電
動機の負荷電流を検出する電流検出器と、検出した負荷
電流信号を電圧に変換する変換器と、電圧のアナログ信
号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器と、デジタル
信号に変換された負荷電流データの周波数分析を行うス
ペクトル分析部と、スペクトル分析結果から機械設備の
異常を識別する診断パラメータを算出する診断パラメー
タ算出部と、診断対象機械設備毎に予め設定した判定基
準値を格納した判定基準格納部と、診断パラメータ算出
部で算出した診断パラメータと判定基準格納部に格納し
てある当該機械設備の判定基準値とを比較し、算出した
診断パラメータが判定基準値より大きい場合に、機械設
備が異常であると判定する異常判定部と、診断結果を表
示する診断結果表示部と、診断結果を対象機械設備毎に
格納する診断結果格納部とからなることを特徴とする機
械設備の異常診断装置。 - 【請求項４】 前記診断パラメータ算出部で算出する診
断パラメータが、電動機の電源周波数およびその高調波
スペクトルの平均次数または分散次数であることを特徴
とする請求項３記載の機械設備の異常診断装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP23629697A JPH1183686A (ja) | 1997-09-01 | 1997-09-01 | 機械設備の異常診断方法およびその装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP23629697A JPH1183686A (ja) | 1997-09-01 | 1997-09-01 | 機械設備の異常診断方法およびその装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1183686A true JPH1183686A (ja) | 1999-03-26 |
Family
ID=16998699
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP23629697A Withdrawn JPH1183686A (ja) | 1997-09-01 | 1997-09-01 | 機械設備の異常診断方法およびその装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH1183686A (ja) |
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