JPWO2019003389A1

JPWO2019003389A1 - 電動機の診断装置

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Publication number: JPWO2019003389A1
Application number: JP2019526070A
Authority: JP
Inventors: 俊彦宮内
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2017-06-29
Filing date: 2017-06-29
Publication date: 2020-03-19
Anticipated expiration: 2037-06-29
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Abstract

電動機（５）の電流を検出する電流入力部（７１）からの電流が安定状態のときに電流のパワースペクトルをＦＦＴ解析部（８４０２）で解析し、ＦＦＴ解析部（８４０２）で解析されたパワースペクトルの複数回分を平均化演算部（８４０６）で平均化し、平均化されたパワースペクトルの側帯波を側帯波抽出部（８４０７）で抽出し、側帯波抽出部（８４０７）で設定値以上の信号強度の側帯波が抽出されたとき警報出力部（８５）から警報を出力するものである。

Description

この発明は、例えば閉鎖配電盤及びコントロールセンタで使用され、誘導電動機の異常の有無を診断する電動機の診断装置に関するものである。

従来、誘導電動機の負荷電流を測定して周波数解析を行って、運転周波数の両側に発生する側波帯に注目して、短周期の上下方向の波形の乱れと、長周期の上下方向の波形の振動であるうねりの状態に基づいて、誘導電動機および誘導電動機によって駆動される機器の異常を診断する設備の異常診断方法が提案されている（例えば、特許文献１）。

特許第４７８２２１８号公報

従来の設備の異常診断方法においては、誘導電動機の負荷トルク変動が発生した際に、電源周波数（運転周波数）の近傍両側のスペクトル強度が増加して、電源周波数の両側にピーク状に発生する側帯波の振動強度よりも大きくなり、側帯波を検出するのが困難であるという課題があった。

この発明は以上のような課題を解決するためになされたもので、負荷トルクが変動する電動機においても、電源周波数の近傍の両側にピーク状に発生する側帯波を検出することによって、電動機の異常の有無を診断することが出来る電動機の診断装置を提供することを目的とする。

この発明に係る電動機の診断装置は、電動機の電流を検出して入力する電流入力部と、通信線を介して得られた電流入力部における検出電流の電流データに基づき電流入力部からの電流が安定状態のときに前記電流のパワースペクトルを解析するＦＦＴ解析部と、ＦＦＴ解析部で解析されたパワースペクトルの複数回分を平均化する平均化演算部と、平均化演算部で平均化されたパワースペクトルの側帯波を抽出する側帯波抽出部と、側帯波抽出部で抽出された側帯波の個数と信号強度から電動機が異常か否かを判定する側帯波判定部と、側帯波判定部で異常と判断されたとき警報出力を行う警報出力部を備えている。

この発明によれば、電動機の電流を検出して入力する電流入力部と、通信線を介して得られた前記電流入力部における検出電流の電流データに基づき電流入力部からの電流が安定状態のときに前記電流のパワースペクトルを解析するＦＦＴ解析部と、ＦＦＴ解析部で解析されたパワースペクトルの複数回分を平均化する平均化演算部と、平均化演算部で平均化されたパワースペクトルの側帯波を抽出する側帯波抽出部と、側帯波抽出部で抽出された側帯波の個数と信号強度から電動機が異常か否かを判定する側帯波判定部と、側帯波判定部で異常と判断されたとき警報出力を行う警報出力部を備えているため、電流が安定状態の時にＦＦＴ解析部でパワースペクトルの解析を行うことにより、電源周波数の両側に発生するピーク箇所を確実に検出できるようになる。また、平均化演算部で複数回のパワースペクトルを平均化することで、例えばノイズ等によりパワースペクトルに混入したピーク箇所の信号強度が低減されて、側帯波抽出部でより確実に側帯波を抽出できることとなり、負荷トルクが変動する電動機においても、電源周波数の近傍の両側にピーク状に発生する側帯波を検出することによって、電動機の異常の有無を診断することができる電動機の診断装置を得ることができる効果がある。

この発明の実施の形態１における電動機の診断装置の設置状況を示す概略構成図である。この発明の実施の形態１における電動機の診断装置の論理演算部の構成を示すブロック図である。この発明の実施の形態１に係る電動機の診断装置における周波数軸の変換を説明する説明図である。この発明の実施の形態１における電動機の診断装置の動作を説明するフロー図である。この発明の実施の形態１における電動機の診断装置の閾値の設定を説明する説明図である。この発明の実施の形態２における電動機の診断装置の設置状況を示す概略構成図である。この発明の実施の形態２における電動機の診断装置の論理演算部の構成を示すブロック図である。この発明の実施の形態２に係る電動機の診断装置における機械振動に関連する電流スペクトルのトレンドを示すトレンドグラフ図である。この発明の実施の形態２に係る電動機の診断装置におけるベアリング損傷に関連する電流スペクトルのトレンドを示すトレンドグラフ図である。この発明の実施の形態２に係る電動機の診断装置における電流スペクトルを重ねあわせて表示した状態を示す図である。この発明の実施の形態２における電動機の診断装置の動作を説明するフロー図である。この発明の実施の形態３における電動機の診断装置を示す構成図である。この発明の実施の形態３における電動機の診断装置の論理演算部の構成を示すブロック図である。

以下、この発明の実施の形態について図面を参照して説明する。なお、各図において同一符号は、同一または相当部分を示している。

実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１における電動機の診断装置の設置状況を示す概略構成図、図２は実施の形態１における電動機の診断装置の論理演算部の構成を示すブロック図、図３は実施の形態１に係る電動機の診断装置における周波数軸の変換を説明する説明図、図４は実施の形態１における電動機の診断装置の動作を説明するフロー図、図５は実施の形態１における電動機の診断装置の閾値の設定を説明する説明図である。

図１において、電力系統から引き込まれた主回路１には、配線用遮断器２と電磁接触器３および三相の主回路１の一相の負荷電流を検出する計器用変成器などの電流検出器４が設けられている。主回路１には負荷である三相誘導電動機などの電動機５が接続され、電動機５により機械設備６が運転駆動される。このような設備に対して、この実施の形態における電動機の診断装置は、電流デジタル変換部７とデータ演算部８を有しており、電流デジタル変換部７とデータ演算部８とは、有線または無線による通信線９によって接続されるよう構成されている。また、電動機５および機械設備６は、主回路１に対して複数組設置されており、電流デジタル変換部７はこのような電動機５および機械設備６の各組に対応して同様に複数設けられている。データ演算部８には、複数の電流デジタル変換部７からの伝送データが通信線９を介して入力される。

電動機診断装置の一部を構成する電流デジタル変換部７には、電流検出器４で検出された電流を入力する電流入力部７１と、電流入力部７１から入力された電流をアナログからデジタルに変換するＡ／Ｄ変換部７２と、Ａ／Ｄ変換部７２で得られたデジタルデータを所定形態のデジタルデータに変換するデータ変換部７３およびデータ変換部７３からのデジタルデータを伝送データに変換する伝送データ変換部７４とからなる。
電流デジタル変換部７で作成された伝送データは、通信線９を介して、電動機診断装置の一部を構成するデータ演算部８へ伝送される。

データ演算部８には、電流デジタル変換部７の伝送データ変換部７４から通信線９を介して入力された伝送データを所定形態のデータに変換する伝送データ変換部８１と、電源周波数や電動機５の定格出力、定格電圧、定格電流、極数、定格回転数等を予め入力しておく定格情報入力部８２と、定格情報入力部８２から入力された定格情報を保存しておく定格情報記憶部８３が設けられている。定格情報は、電動機５の製造会社のカタログまたは電動機５に取付けられている銘板を見ることで容易に取得可能な情報である。なお、診断対象の電動機５が複数台ある場合には、予め全ての診断対象の電動機５の定格情報を入力しておくが、以降の説明においては１台の電動機５について説明する。

電動機診断装置では、通信線９からの伝送データを伝送データ変換部７４でデジタル値に加工する。
電動機診断装置は、電動機５の異常の有無を診断する論理演算部８４と、論理演算部８４で異常が発見された場合に警報または異常ランプの点灯等によって警報を出力する警報出力部８５が設けられている。

論理演算部８４の構成について図２に基づき説明する。
論理演算部８４は、電流入力部７１から入力された電流の変動有無を求める電流変動演算部８４００と、電流変動演算部８４００で求められた結果を使用して電流の安定した区間を抽出してパワースペクトル解析区間を決定するＦＦＴ（ＦａｓｔＦｏｕｒｉｅｒＴｒａｎｓｆｏｒｍ）解析区間判定部８４０１と、ＦＦＴ解析区間判定部８４０１で決定された区間の電流を使用してパワースペクトル解析を実施するＦＦＴ解析部８４０２と、ＦＦＴ解析部８４０２で解析されたパワースペクトルに含まれるピーク箇所を検出するピーク検出演算部８４０３と、ピーク検出演算部８４０３で検出されたピーク箇所から回転周波数に起因するピーク箇所を求める回転周波数帯判定部８４０４と、複数回分のパワースペクトルの回転周波数帯の周波数を合わせる周波数軸変換演算部８４０５と、周波数軸変換演算部８４０５で周波数軸が変換された複数回分のパワースペクトルを平均化処理する平均化演算部８４０６と、平均化演算部８４０６で平均化されたパワースペクトルを使用して回転周波数帯以外に電源周波数の両側にピーク箇所があるかを抽出する（以下、このピーク箇所を側帯波と称す）側帯波抽出部８４０７と、側帯波抽出部８４０７で側帯波が抽出されたとき側帯波の信号強度が設定値以上か判定する側帯波判定部８４０８によって構成されている。

電流変動演算部８４００は、電流入力部７１からの電流を基に電流値の統計的なばらつきを演算する。ばらつきの演算は、例えば標準偏差やマハラノビス距離等の手法がある。
ＦＦＴ解析区間判定部８４０１は、電流変動演算部８４００で求めた電流値の統計的なばらつきから、ばらつきが閾値以下の電流値が安定した状態の電流区間のみを抽出してパワースペクトル解析区間を決定する。一般に電動機５の負荷トルクが変動していると電流値にばらつきが生じて、ばらつきの大きい電流波形のパワースペクトル解析を実施すると、電源周波数の近傍両側の信号強度が増大して、側帯波などのピーク箇所が出現しなくなる。
即ち、電源周波数の近傍両側の信号強度分布内に側帯波のピーク箇所が含まれるようになり、側帯波のピーク箇所を検出することができなくなる。これを防止するためにＦＦＴ解析区間判定部８４０１の閾値が設けられている。

ＦＦＴ解析部８４０２は、ＦＦＴ解析区間判定部８４０１で決定された区間に入力された電流波形を使用して周波数解析を行うことにより電流パワースペクトル強度を算出する。電流値が安定した状態の電流波形でパワースペクトル解析を実施することで、電源周波数の近傍両側でパワースペクトル強度が増加することは無くなり、ピーク箇所があれば確実に出現するようになる。
ピーク検出演算部８４０３は、電流パワースペクトル強度の解析結果から電源周波数によるピーク箇所と回転周波数によるピーク箇所と側帯波によるピーク箇所およびその他のピーク箇所を検出する。ピーク箇所の検出は１次と２次と３次の微分計算によって算出した結果の急峻な傾きが反転する部分を抽出することで検出可能である。微分計算を３次まで実施することによって、より小さい信号強度のピーク箇所の検出が可能となる。電源周波数によるピーク箇所は、定格情報記憶部８３に保存されている電源周波数（一般に５０Ｈｚまたは６０Ｈｚ）の位置に生じるため簡単に確認できる。

回転周波数帯判定部８４０４は、定格情報記憶部８３に保存されている定格回転数から回転周波数を求め、電源周波数を中心として両側に回転周波数分ずれた位置付近にある信号強度が同様なピーク箇所を抽出する。一般に電動機５は負荷トルクの状況に応じてスベリが生じて回転数にずれが生じるため、回転周波数に起因するピーク箇所もその分ずれて出現する。回転周波数帯判定部８４０４はこのずれを考慮した周波数帯内にあるピーク箇所を抽出して回転周波数帯として決定するものである。

周波数軸変換演算部８４０５は、平均化演算部８４０６で実施する平均化演算を正しく行うために必要である。一般に電動機５の異常によって発生する側帯波の発生位置は回転周波数と関係が深く、側帯波の周波数帯は回転周波数の倍数であることが多い。また、回転周波数は上記説明のように、電動機５の負荷トルクの状況に応じてずれて出現する。
このため、平均化対象の複数回分のパワースペクトル解析結果をピーク箇所追従方式で周波数軸をあわせておく必要がある。具体的には図３に示すように、回転周波数帯の周波数が電源周波数からｆｒ離れた位置で側波帯の周波数が電源周波数からｆｂ離れた位置であり、電動機５が無負荷の状態での回転周波数帯の周波数が電源周波数からｆｒ１離れた位置であったとすると、変換率αはα＝ｆｒ1／ｆｒとなり、負荷時の側帯波の位置ｆｂは、無負荷時の側帯波の位置をｆｂ１とした場合、ｆｂ＝α・ｆｂ1で求めることが出来る。
なお、図３に示された破線部は負荷有時の信号強度分布を示し、実線部は無負荷時の信号強度分布を示している。このように回転周波数帯を基準として変換率αを掛けることにより全てのピーク箇所の周波数軸の変換を行う。
なお、上記説明では周波数軸を無負荷時に合わせる場合について説明したが、例えば周波数軸を定格負荷時に合わせるなど、周波数軸変換演算部８４０５は平均化対象の複数回分のパワースペクトル解析結果の周波数軸を所定の負荷時に合わせるように構成されていればよい。

平均化演算部８４０６は、周波数軸変換演算部８４０５で周波数軸が合わされた複数回分のパワースペクトル解析結果を平均化処理するもので、平均化処理することで基底ノイズを低減させてピーク箇所のＳ／Ｎ比を向上させることが出来る。具体的には１０回分のパワースペクトル解析結果を平均化処理すると、１回分にしか発生していないノイズ等によるピーク箇所は１０分の１の信号強度に低減されることになる。一方、回転周波数帯や側帯波であれば１０回ともピーク箇所が発生するものであり、ピーク追従方式で周波数軸を変換して周波数が合っているため、平均化してもピーク箇所の信号強度は変化しない。なお、上記説明ではパワースペクトル解析結果の１０回分を平均化する場合について説明したが、１０回に限定されるものではなく複数回分を平均化すればよい。

側帯波抽出部８４０７は、平均化演算部８４０６で平均化処理されたパワースペクトル解析結果から電源周波数を中心として両側に同一周波数ずれた位置に発生しているピーク箇所を側帯波として抽出する。側帯波の候補はピーク検出演算部８４０３で得られたピーク箇所を候補として選択する。電源周波数を中心としてピーク箇所が片側にしか発生していない場合には側帯波ではないと判定して抽出しない。

側帯波判定部８４０８は、側帯波抽出部８４０７で抽出された側帯波の個数と信号強度から電動機５が異常か否かを判定する。電動機５が異常であると判定した場合には、警報出力部８５から警報を出力する。

次に動作について図４に基づき説明する。図４は実施の形態１における電動機診断装置の動作を説明するフロー図である。電動機の診断装置は、所定時間間隔で起動されて以下の処理を実行する。ステップＳ１０１において、電流検出器４で検出した電動機５の電流を電流入力部７１で入力する。ステップＳ１０２において、電流入力部７１から入力された電流の実効値（以下、電流値と称す）のばらつきを電流変動演算部８４００で演算して、その演算結果を使用してＦＦＴ解析区間判定部８４０１で電流が安定状態であるか判定する。判定結果として電流値のばらつきが予め設定されている閾値以上の不安定状態（ＮＯ）であればステップＳ１０１に戻り、電流が安定状態になるまで繰り返す。電流が安定状態（ＹＥＳ）であればステップＳ１０３に進む。なお、閾値に関しては、例えば、事前に複数のモータのフィールドデータを取得し、そのデータの電流ばらつき値（標準偏差）から、ばらつき値の小さい範囲内を選定し、選定した値を閾値とする。具体的な計算例としては、例えば図５に示すように、５０回ばらつき値を計算して、小さい順に並べ替えた中で判定感度に合わせｎ番目に小さいばらつき値（例えば高感度設定であれば、実験データ測定結果より５番目のデータである（０．８）を閾値として決定する。なお、事前のフィールドデータの代わりに、電動機５にて一定の学習期間を設けて、学習期間中に取得した電流ばらつき値（標準偏差）から、同様に算出してもよい。

ステップＳ１０３において、ＦＦＴ解析部８４０２は入力された電流値が安定状態の区間の電流波形を使用して０Ｈｚから電源周波数６０Ｈｚの２倍の周波数１２０Ｈｚの間で周波数分析して、そのパワースペクトル解析結果をピーク検出演算部８４０３に渡す。ステップＳ１０４において、ピーク検出演算部８４０３はパワースペクトル解析結果に含まれるピーク箇所を全て検出する。ステップＳ１０５において、回転周波数帯判定部８４０４は検出されたピーク箇所の内で回転周波数帯にあるピーク箇所を抽出して回転周波数帯を決定する。ステップＳ１０６において、周波数軸変換演算部８４０５は検出した回転周波数帯を無負荷時の回転周波数帯になるように全てのピーク箇所の周波数軸を変換する。ステップＳ１０７において、ステップＳ１０１からステップＳ１０６の動作を１０回繰り返して、周波数軸が変換されたパワースペクトル解析結果を１０個収集する。

ステップＳ１０８において、平均化演算部８４０６は収集された１０個のパワースペクトル解析結果を平均化処理する。ステップＳ１０９において、側帯波抽出部８４０７は平均化処理されたパワースペクトル解析結果のピーク箇所に注目して側帯波を抽出する。ステップＳ１１０において、側帯波判定部８４０８は側帯波抽出部８４０７で側帯波が抽出されなかった場合または側帯波が抽出されたが設定値よりも小さい信号強度であった場合には、電動機５に異常は発生していない（ＮＯ）として診断処理を終了する。一方、側帯波抽出部８４０７で抽出された側帯波の信号強度が設定値よりも大きい場合（ＹＥＳ）には、電動機５に異常が発生しているとして警報出力部８５に信号を送り、ステップＳ１１１において、警報出力部８５から警報を出力して診断処理を終了する。なお、側帯波判定部８４０８の設定値については、正常時の側帯波の信号強度Ａを学習させ、標準偏差σを計算し、検出された側帯波ピーク値が、Ａ＋３σである９９．７％のデータが存在する範囲を設定値とする。もしくは、安全係数α（例えば２以上）を掛けて、Ａ＋３σ×αとしてもよい。また、上記の設定値の別の決め方としては、同様の電動機の過去の故障時のデータ等から決められるものであり、故障事例が多くなるほど側帯波によって正確な故障場所や故障の程度を判定できるようになる。

以上説明したように、電流値が安定しているときの電流波形をパワースペクトル解析することで、側帯波などのピーク箇所が確実に出現する。また、平均化処理を実施することでノイズ等が低減されて、より正確な故障診断が出来るようになる。
また、通信線を介して伝送データをデータ演算部へ伝送しているので、データ演算部を任意の場所に設置することが出来て、警報出力部を使用者の近くに設置することも出来る。
また、電動機毎に配置される電流デジタル変換部はデジタル変換だけの機能であるため、処理能力の低い安価なＣＰＵまたは、小規模ゲート容量の安価なＡＳＩＣ，ＦＰＧＡで構成することが可能となる。
更に、通信線を介して伝送データをデータ演算部へ伝送しているので、データ演算部は、複数の電流デジタル変換部からの入力を受け付けることが出来るので、１つのデータ演算部で、複数の電動機の異常を診断することが出来る。

実施の形態２．
図６はこの発明の実施の形態２における電動機の診断装置の設置状況を示す概略構成図、図７はこの発明の実施の形態２における電動機の診断装置の論理演算部の構成を示すブロック図である。
実施の形態２における電動機診断装置は、基本的な構成は実施の形態１における電動機診断装置と同じであるが、データ演算部８には、パワースペクトル記憶部８６、表示部８７が設けられている。また、論理演算部８４には、トレンド解析部８４０９が設けられている。パワースペクトル記憶部８６は、平均化処理されたパワースペクトル解析結果を時系列で保存する。表示部８７は、パワースペクトルを表示することができる。

図８は電動機診断装置における機械振動に関連する電流パワースペクトルのトレンドを示すトレンドグラフ図である。このグラフは電流パワースペクトルの回転周波数をトレンドグラフ化したものであり、電動機の機械振動の大きさと相関があることから、壊れる直前の末期劣化より前に電動機の異常を検出するものである。
一般的に工場での電動機保守は五感で実施しているため、電動機の異音でもって異常判断していることが多いことから、電動機の異音時レベルでも検出できることが望ましいが、回転周波数のパワースペクトルでは、異音時レベルの異常においても、異常検出が可能となる。
図９は電動機診断装置における電動機のベアリング損傷に関連する電流パワースペクトルのトレンドを示すトレンドグラフ図である。
電動機のベアリング損傷のパワースペクトルは電動機の末期故障でないと検出は困難であり、このスペクトルが大きくなると速やかに、電動機の精密診断が必要となる。
図１０は特定日時の電流パワースペクトルを重ね合わせた図である。例えば、正常時のパワースペクトル図を劣化が進展したときのパワースペクトル図に重ねあわせてカラーでグラフ化することで、スペクトルの相違点が一目でわかる。

次に、実施の形態２における電動機診断装置の動作について説明する。図１１は実施の形態２における電動機診断装置の処理動作の流れを示したフロー図である。実施の形態２における電動機診断装置の処理動作は、基本的な部分は実施の形態１における電動機診断装置と同じであるが、ステップＳ１００１とステップＳ１００２を有している。ステップＳ１００１においては、ステップＳ１０９で抽出された側帯波のパワースペクトルを時間情報とあわせてパワースペクトル記憶部８６で記憶する。ステップＳ１００２においては、回転周波数、ベアリング損傷のパワースペクトルのトレンドグラフをトレンド解析部８４０９で作成し、表示部８７に表示する。

次に、トレンド解析部８４０９の動作について説明する。トレンド解析部８４０９は、パワースペクトル記憶部８６に時系列で保存されているパワースペクトル解析結果の特定の周波数の側帯波に着目して、その側帯波の信号強度を図８、図９に示すように時系列に求めて表示するものである。図８、図９における設定値は、側帯波判定部８４０８で使用される設定値である。このようにトレンド解析を行うことで、例えば側帯波が電動機５の軸受の摩耗によって生じたものであったとすると、側帯波の信号強度が小さい場合には軸受の摩耗の程度が小さく異常とはならないが、軸受の摩耗は徐々に増加するため、側帯波の信号強度も図11に示すように時系列で徐々に増加していく。従って、側帯波の信号強度が設定値に到達して軸受交換が必要となる時期がトレンド解析を実施することで分かることとなる。なお、他の部分については実施の形態１と同様であるため説明を省略する。

実施の形態３．
図１２はこの発明の実施の形態３における電動機診断装置の構成図、図１３はこの発明の実施の形態３における電動機診断装置の論理演算部の構成を示すブロック図である。
実施の形態３における電動機診断装置は、基本的な構成は実施の形態２における電動機診断装置と同じであるが、図１２に示すように、実施の形態１及び実施の形態２と同様のデジタル化された電流データは、電流デジタル変換部７から通信線９を介して、パーソナルコンピュータ（以下、ＰＣ称する）１０へ入力される。
ＰＣ１０はインターネット網１１に接続され、データ演算部８としてのクラウド（クラウドコンピューティング）１２上の電動機診断ツールのソフトウェアを常時動作させておくことで、クラウド上で電動機診断機能が動作する。インターネット網１１には、電動機診断のサービス利用ユーザのＰＣ１３１、１３２、１３３が接続される。表示部８７における表示データは、ＰＣ１３１、１３２、１３３の表示部に表示される。
電動機診断機能については、実施の形態１および２と同様である。

クラウド上で動作する利点は、ＰＣのオペレーティングシステム（ＯＳ）に左右されない、診断ツールのソフトウェアのアップグレードはクラウド上で行うために、ユーザのＰＣ上は何も変更することなくアップグレードサービスを提供することが可能となる。
デジタル化された電流データは、クラウド上にデータ保存する場合、ＰＣ上で保存する場合のどちらでもサービスの提供は可能である。
また、本サービスを利用する複数のユーザは、クラウド上のソフトウェアをアクセスすることで、サービス提供を受けることが可能となる。

この発明は、その発明の範囲において、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変更、省略することができる。

１主回路、２配線用遮断器、３電磁接触器、４電流検出器、５電動機、６機械設備、７電流デジタル変換部、８データ演算部、７１電流入力部、７２Ａ／Ｄ変換部、８２定格情報入力部、８３定格情報記憶部、８４論理演算部、８５警報出力部、８６パワースペクトル記憶部、８７表示部、８４００電流変動演算部、８４０１ＦＦＴ解析区間判定部、８４０２ＦＦＴ解析部、８４０３ピーク検出演算部、８４０４回転周波数帯判定部、８４０５周波数軸変換演算部、８４０６平均化演算部、８４０７側帯波抽出部、８４０８側帯波判定部、８４０９トレンド解析部

この発明に係る電動機の診断装置は、電動機の電流を検出して入力する電流入力部、電流入力部における検出電流の電流データを伝送データに変換する伝送データ変換部を有した電流デジタル変換部と、電流デジタル変換部からの伝送データが通信線を介して入力されるデータ演算部とを備えており、データ演算部は、電流デジタル変換部からの電流データに基づき電流入力部からの電流が安定状態のときに前記電流のパワースペクトルを解析するＦＦＴ解析部と、ＦＦＴ解析部で解析されたパワースペクトルの複数回分を平均化する平均化演算部と、平均化演算部で平均化されたパワースペクトルの側帯波を抽出する側帯波抽出部と、側帯波抽出部で抽出された側帯波の個数と信号強度から電動機が異常か否かを判定する側帯波判定部と、側帯波判定部で異常と判断されたとき警報出力を行う警報出力部を備えている。

この発明によれば、電動機の電流を検出して入力する電流入力部と、通信線を介して得られた前記電流入力部における検出電流の電流データに基づき電流入力部からの電流が安定状態のときに前記電流のパワースペクトルを解析するＦＦＴ解析部と、ＦＦＴ解析部で解析されたパワースペクトルの複数回分を平均化する平均化演算部と、平均化演算部で平均化されたパワースペクトルの側帯波を抽出する側帯波抽出部と、側帯波抽出部で抽出された側帯波の個数と信号強度から電動機が異常か否かを判定する側帯波判定部と、側帯波判定部で異常と判断されたとき警報出力を行う警報出力部を備えているため、電流が安定状態の時にＦＦＴ解析部でパワースペクトルの解析を行うことにより、電源周波数の両側に発生するピーク箇所を確実に検出できるようになる。また、平均化演算部で複数回のパワースペクトルを平均化することで、例えばノイズ等によりパワースペクトルに混入したピーク箇所の信号強度が低減されて、側帯波抽出部でより確実に側帯波を抽出できることとなり、負荷トルクが変動する電動機においても、電源周波数の近傍の両側にピーク状に発生する側帯波を検出することによって、電動機の異常の有無を診断することができる電動機の診断装置を得ることができる効果がある。
また、通信線を介して伝送データをデータ演算部へ伝送しているので、データ演算部を任意の場所に設置することが出来て、警報出力部を使用者の近くに設置することも出来る。
また、電動機毎に配置される電流デジタル変換部はデジタル変換だけの機能であるため、処理能力の低い安価なＣＰＵまたは、小規模ゲート容量の安価なＡＳＩＣ，ＦＰＧＡで構成することが可能となる。
更に、通信線を介して伝送データをデータ演算部へ伝送しているので、データ演算部は、複数の電流デジタル変換部からの入力を受け付けることが出来るので、１つのデータ演算部で、複数の電動機の異常を診断することが出来る。

電動機診断装置では、通信線９からの伝送データを伝送データ変換部８１でデジタル値に加工する。
電動機診断装置は、電動機５の異常の有無を診断する論理演算部８４と、論理演算部８４で異常が発見された場合に警報または異常ランプの点灯等によって警報を出力する警報出力部８５が設けられている。

周波数軸変換演算部８４０５は、平均化演算部８４０６で実施する平均化演算を正しく行うために必要である。一般に電動機５の異常によって発生する側帯波の発生位置は回転周波数と関係が深く、側帯波の周波数帯は回転周波数の倍数であることが多い。また、回転周波数は上記説明のように、電動機５の負荷トルクの状況に応じてずれて出現する。
このため、平均化対象の複数回分のパワースペクトル解析結果をピーク箇所追従方式で周波数軸をあわせておく必要がある。具体的には図３に示すように、回転周波数帯の周波数が電源周波数からｆｒ離れた位置で側波帯の周波数が電源周波数からｆｂ離れた位置であり、電動機５が無負荷の状態での回転周波数帯の周波数が電源周波数からｆｒ１離れた位置であったとすると、変換率αはα＝ｆｒ1／ｆｒとなり、負荷時の側帯波の位置ｆｂは、無負荷時の側帯波の位置をｆｂ１とした場合、ｆｂ＝ｆｂ1／αで求めることが出来る。
なお、図３に示された破線部は負荷有時の信号強度分布を示し、実線部は無負荷時の信号強度分布を示している。このように回転周波数帯を基準として変換率αで割ることにより全てのピーク箇所の周波数軸の変換を行う。
なお、上記説明では周波数軸を無負荷時に合わせる場合について説明したが、例えば周波数軸を定格負荷時に合わせるなど、周波数軸変換演算部８４０５は平均化対象の複数回分のパワースペクトル解析結果の周波数軸を所定の負荷時に合わせるように構成されていればよい。

次に、トレンド解析部８４０９の動作について説明する。トレンド解析部８４０９は、パワースペクトル記憶部８６に時系列で保存されているパワースペクトル解析結果の特定の周波数の側帯波に着目して、その側帯波の信号強度を図８、図９に示すように時系列に求めて表示するものである。図８、図９における設定値は、側帯波判定部８４０８で使用される設定値である。このようにトレンド解析を行うことで、例えば側帯波が電動機５の軸受の摩耗によって生じたものであったとすると、側帯波の信号強度が小さい場合には軸受の摩耗の程度が小さく異常とはならないが、軸受の摩耗は徐々に増加するため、側帯波の信号強度も図９に示すように時系列で徐々に増加していく。従って、側帯波の信号強度が設定値に到達して軸受交換が必要となる時期がトレンド解析を実施することで分かることとなる。なお、他の部分については実施の形態１と同様であるため説明を省略する。

Claims

電動機の電流を検出して入力する電流入力部と、通信線を介して得られた前記電流入力部における検出電流の電流データに基づき前記電流入力部からの電流が安定状態のときに前記電流のパワースペクトルを解析するＦＦＴ解析部と、前記ＦＦＴ解析部で解析されたパワースペクトルの複数回分を平均化する平均化演算部と、前記平均化演算部で平均化されたパワースペクトルの側帯波を抽出する側帯波抽出部と、前記側帯波抽出部で抽出された側帯波の個数と信号強度から前記電動機が異常か否かを判定する側帯波判定部と、前記側帯波判定部で異常と判断されたとき警報出力を行う警報出力部を備えていることを特徴とする電動機の診断装置。
前記通信線を介して得られた、複数の前記電流入力部からの前記電流データに基づき前記ＦＦＴ解析部が前記電流のパワースペクトルを解析するようにしたことを特徴とする請求項１に記載の電動機の診断装置。
前記ＦＦＴ解析部で求められたパワースペクトルのピーク箇所を検出するピーク検出演算部を有し、前記平均化演算部は複数回分のパワースペクトルの周波数軸を変換して回転周波数帯によるピーク箇所を併せた状態で平均化することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の電動機の診断装置。
前記平均化演算部で平均化されたパワースペクトルの情報を保存するパワースペクトル記憶部と、前記パワースペクトル記憶部に保存されたパワースペクトルの情報によりパワースペクトルの側帯波のトレンド解析を行うトレンド解析部と、前記トレンド解析部で得られたトレンドデータを表示する表示部を備えたことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の電動機の診断装置。
前記電流入力部で得られた前記電動機の電流データは、インターネット網を介して、クラウド上の電動機診断ツールに供給されることを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の電動機の診断装置。