JPWO2019102545A1

JPWO2019102545A1 - 設備の劣化診断装置

Info

Publication number: JPWO2019102545A1
Application number: JP2019556016A
Authority: JP
Inventors: 俊彦宮内
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2017-11-22
Filing date: 2017-11-22
Publication date: 2020-11-19
Also published as: CN111344946A; KR102475739B1; WO2019102545A1; EP3716469A1; EP3716469A4; KR20200072496A

Abstract

検出された電動機（６）の電圧、電流を伝送に適したデータに伝送データ変換部（８６）に変換し、通信線（１０）を介して伝送されたデータにより電動機（６）、機械設備の異常を設備診断部（９４０）で診断し、設備診断部（９４０）によって診断された結果に基づき故障の部位、要因を故障部位／要因推定部（９４６）で推定し、故障部位／要因推定部（９４６）で得られた結果に基づき故障処置方法選定部（９４７）で故障処置方法を選定すると、故障処置方法選定部（９４７）で得られた内容を表示部（９６）に表示する。

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、配電系統全体の異常有無の簡易劣化診断として、故障部位と要因表示を行い、故障処置方法を提示するナビゲート機能を有する設備の劣化診断装置に関するものである。

配電系統及び誘導電動機の保全点検は、広範囲に点在する数百台から数千台の電動機及び機械設備を熟練の保全員が重要度によって、毎日、毎週、毎月などの周期にて五感による点検を実施している。このような点検では、突発的な異常時の負荷停止を避けるためには常時点検が必要となるため、多くの労力が必要となる。
また、負荷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、あるいは電動機の巻線短絡の有無を診断することができる電動機の診断装置が提案されている（例えば、特許文献１、特許文献２参照）。

特開２０１６−１９５５２４号公報特許第６１１３３８４号公報

大規模工場では数百から数千台の電動機が広範囲に点在している。また、突発的不具合による負荷停止を発生させないために、熟練保全員にて常時点検を実施しているが、多大な労力を要しているのが保守の現実である。

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、従来の熟練者の五感点検による日常点検は実施せずに、常時オンラインにて簡易診断を実施することで、診断結果が異常時のみ保守員に連絡することができる設備の劣化診断装置を提供することを目的とする。

この発明による設備の劣化診断装置は、検出された電動機の電圧、電流を伝送に適したデータに変換する伝送データ変換部と、通信線を介して伝送されたデータにより電動機、機械設備の異常を診断する設備診断部と、設備診断部によって診断された結果に基づき故障の部位、要因を推定する故障部位／要因推定部と、故障部位／要因推定部で得られた結果に基づき故障処置方法を選定する故障処置方法選定部と、故障処置方法選定部で得られた内容を表示する表示部とを備えている。

この発明によれば、検出された電動機の電圧、電流を伝送に適したデータに変換する伝送データ変換部と、通信線を介して伝送されたデータにより電動機、機械設備の異常を診断する設備診断部と、設備診断部によって診断された結果に基づき故障の部位、要因を推定する故障部位／要因推定部と、故障部位／要因推定部で得られた結果に基づき故障処置方法を選定する故障処置方法選定部と、故障処置方法選定部で得られた内容を表示する表示部とを備えているので、従来の熟練者の五感点検による日常点検は実施せずに、常時オンラインにて簡易診断を実施することで、診断結果が異常時のみ保守員に連絡される。また診断内容は故障部位と要因を特定し、さらに処置方位法をナビゲートしてくれるため、適切にかつ速やかに精密点検を実施することが可能となり、プラント停止時間の削減と保守員の点検時間を大幅に削減することが可能となる。

この発明の実施の形態１における設備の劣化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における設備機の劣化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における設備の劣化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に係る設備の劣化診断装置における故障発生時の故障部位、要因の表示例を示す図である。この発明の実施の形態１に係る設備の劣化診断装置における故障発生時の電動機の故障部位、要因の表示例を示す図である。この発明の実施の形態１に係る設備の劣化診断装置における故障処置方法の表示例を示す図である。この発明の実施の形態２における設備の劣化診断装置を示す構成図である。

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における設備の劣化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における設備の劣化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における設備の劣化診断装置の動作を説明するフロー図、図４は実施の形態１に係る設備の劣化診断装置における故障発生時の故障部位、要因の表示例を示す図、図５は実施の形態１に係る設備の劣化診断装置における故障発生時の電動機の故障部位、要因の表示例を示す図、図６は実施の形態１に係る設備の劣化診断装置における故障処置方法の表示例を示す図である。

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、電圧検出器３、三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と零相電流を検出する零相電流検出器５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６が接続され、電動機６により機械設備（ファン、ポンプ、圧縮機等）７が運転駆動される。設備の劣化機診断装置はデジタル変換部８とデータ演算部９から構成される。
デジタル変換部８では電圧検出器３で検出された電圧を入力する電圧入力部９１と電流検出器４で検出された電流を入力する電流入力部８２と、零相電流検出器５で検出された零相電流を入力する零相電流入力部８３からなる。電圧入力部８１、電流入力部８２、零相電流入力部８３で所定の信号レベルに変換された信号はＡ／Ｄ変換部８４にてアナログデジタル変換され、伝送データ変換部８６にて、所定形態のデジタルデータにデジタル処理される。また、劣化診断装置に必要となるデジタルデータは伝送データ変換部８６にて伝送データに変換される。
デジタル変換部８で作成された伝送データは通信線１０を介して、データ演算部９へ伝送される。
データ演算部９では、電源周波数や電動機６の定格出力、定格電圧、定格電流、極数、定格回転数等と機械設備と電動機の接続方法（ベルト、ギア、カップリングなど）、配線条件（電線配線長、電線径、静電容量など）予め入力しておく定格情報入力部９２と、定格情報入力部９２から入力された情報を保存しておく定格情報記憶部９３が設けられている。電動機６の定格情報は電動機６の製造会社のカタログまたは電動機６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６が複数台ある場合には、予め全ての診断対象の電動機６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６について説明する。

劣化診断装置では、通信線１０からの伝送データを伝送データ変換部９１でデジタル値に加工する。
劣化診断装置は、電動機６、機器設備７５の異常の有無を診断する論理演算部９４と、論理演算部９４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９５が設けられている。

論理演算部９４は、設備診断部９４０と、故障部位／要因推定部９４６と、故障処置方法選定部９４７とによって構成されている。
設備診断部９４０は、電動機コイルレヤーショート診断部９４１、絶縁抵抗劣化診断部９４２、電動機軸受劣化診断部９４３、電動機異常振動診断部９４４、機械設備異常診断部９４５を有している。
電動機コイルレヤーショート診断部９４１は、電動機の電圧電流解析により、逆相電流、逆相電圧、正相電流、逆相アドミタンスから電動機稼働中で負荷トルクが変動する際にも電源不平衡を区別して巻線短絡（レヤーショート）を判定して検出する。
絶縁抵抗劣化診断部９４２は、負荷回路等の絶縁抵抗を常時測定し、測定結果に基づいた制御が可能であり、負荷回路を停止することなく絶縁劣化状況を把握する。
電動機軸受劣化診断部９４３は、電動機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解析し、解析されたパワースペクトルの複数回分を平均化し、平均化されたパワースペクトルの側帯波を抽出し、設定値以上の信号強度の側帯波が抽出されたとき電動機軸受の劣化と診断する。
電動機異常振動診断部９４４は、電動機の電流が安定しているときの電流波形を周波数解析して得ら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し、平均化処理されたパワースペクトル解析結果から側帯波を検出し、且つ電動機の電源周波数のパワースペクトルピークと回転周波数帯のパワースペクトルピークの差分値を演算して電動機の異常の有無を判定する。
機械設備異常診断部９４５は、電動機の電流が安定しているときの電流波形を周波数解析して得ら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し、平均化処理されたパワースペクトル解析結果から側帯波を検出して、スペクトルピーク列によって負荷である機械設備の異常の有無を判定する。

これらの故障診断結果より、故障部位/要因推定部９４６にて故障部位と要因推定を行う。
また、故障部位は図４に示すように、配電システムのどの部分にどのような故障が発生したのか表示部９６において強調表示される。
また、電動機は電動機内部の詳細な故障部位が推定され、故障部位と故障要因が表示部９６において図５に示すように強調表示される。
故障部位と故障要因に対し、現場保守員がどのように対処するかを故障処置方法選定部９４７において選定され、表示部９６において、図６に示すように処置方法が表示される。
これによって、的確な処置を速やかに対応することが可能となる。

次に動作について図３に基づき説明する。図３は実施の形態１における設備の劣化診断装置の動作を説明するフロー図である。設備の劣化診断装置は、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、電圧検出器３、電流検出器４、零相電流検出器５で検出した電動機６の電圧、電流を電圧入力部８１、電流入力部８２、零相電流入力部に入力する。
ステップＳ１０２において、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ＦＦＴ解析を実施し、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得る。
ステップＳ１０３において、電動機軸受劣化診断部９４３は、電動機６の軸受劣化診断を実施する。
ステップＳ１０４において、電動機異常振動診断部９４４は、電動機６の異常振動診断を実施する。
ステップＳ１０５において、機械設備異常診断部９４５は、機械設備７の異常診断を実施する。
ステップＳ１０６において、絶縁抵抗劣化診断部９４２は、電動機６の絶縁抵抗劣化診断を実施する。
ステップＳ１０７において、電動機コイルレヤーショート診断部９４１は、電動機６の絶縁劣化診断を実施する。
ステップＳ１０８において、ステップＳ１０１〜ステップＳ１０７の結果に基づき、設備に異常が発生しているか否かを判断する。
ステップＳ１０８で異常がない（ＮＯ）と判断された場合は、ステップＳ１０１に戻り上述のステップを繰り返す。
ステップＳ１０８で異常（ＹＥＳ）と判断された場合は、ステップＳ１０９に進む。
ステップＳ１０９において、故障部位／要因推定部９４６は、故障の部位、要因を推定する。
ステップＳ１１０において、警報出力部９５から警報を出力する。
ステップＳ１１１において、故障部位／要因推定部９４６での異常の部位、要因の推定結果に基づき表示部９６に図４、図５の表示を行う。
ステップＳ１１２において、表示部９６に図６に示す表示を行う。

以上説明したように、故障発生時に系統の故障部位と故障要因を表示し、故障処置方法を表示し、故障時の対応をナビゲートしてくれるため、的確な処置を速やかに実施できる効果が得られ、プラントの運用効率の向上と保守時間を大幅に削減することが可能となる。
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７はこの発明の実施の形態２における設備の劣化診断装置の構成図である。
実施の形態２における設備の劣化診断装置は、基本的な構成は実施の形態１における劣化診断装置と同じであるが、図７に示すように、実施の形態１と同様のデジタル化されたデータは、デジタル変換部８から通信線１０を介して、パーソナルコンピュータ（以下、ＰＣ称する）１１へ入力される。
ＰＣ１１はインターネット網１２に接続され、データ演算部９としてのクラウド（クラウドコンピューティング）１３上の劣化診断ツールである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、データはインターネット網１２を介して、クラウド上の劣化診断ツールに供給され、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１２には、電動機診断のサービス利用ユーザのＰＣ１４Ａ、１４Ｂ、１４Ｃが接続される。表示部９６における表示データは、ＰＣ１４Ａ、１４Ｂ、１４Ｃの表示部に表示される。
劣化診断機能については、実施の形態１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電圧検出器、４電流検出器、５零相電流検出器、６電動機、７機械設備、８デジタル変換部、９データ演算部、９４論理演算部、９６表示部、９４０設備診断部、９４１電動機コイルレヤーショート診断部、９４２絶縁抵抗劣化診断部、９４３電動機軸受劣化診断部、９４４電動機異常振動診断部、９４５機械設備異常診断部、９４６故障部位／要因推定部、９４７故障処置方法選定部

この発明による設備の劣化診断装置は、検出された電動機の電圧、電流を伝送に適したデータに変換する伝送データ変換部と、通信線を介して伝送されたデータにより電動機、機械設備の異常を診断する設備診断部と、設備診断部によって診断された結果に基づき故障の部位、要因を推定する故障部位／要因推定部と、故障部位／要因推定部で得られた結果に基づき故障処置方法を選定する故障処置方法選定部と、故障部位／要因推定部で得られた故障の部位、要因を表示し、故障処置方法選定部で得られた故障処理方法を表示する表示部とを備えている。

この発明によれば、検出された電動機の電圧、電流を伝送に適したデータに変換する伝送データ変換部と、通信線を介して伝送されたデータにより電動機、機械設備の異常を診断する設備診断部と、設備診断部によって診断された結果に基づき故障の部位、要因を推定する故障部位／要因推定部と、故障部位／要因推定部で得られた結果に基づき故障処置方法を選定する故障処置方法選定部と、故障部位／要因推定部で得られた故障の部位、要因を表示し、故障処置方法選定部で得られた故障処理方法を表示する表示部とを備えているので、従来の熟練者の五感点検による日常点検は実施せずに、常時オンラインにて簡易診断を実施することで、診断結果が異常時のみ保守員に連絡される。また診断内容は故障部位と要因を特定し、さらに処置方位法をナビゲートしてくれるため、適切にかつ速やかに精密点検を実施することが可能となり、プラント停止時間の削減と保守員の点検時間を大幅に削減することが可能となる。

この発明の実施の形態１における設備の劣化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における設備の劣化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における設備の劣化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に係る設備の劣化診断装置における故障発生時の故障部位、要因の表示例を示す図である。この発明の実施の形態１に係る設備の劣化診断装置における故障発生時の電動機の故障部位、要因の表示例を示す図である。この発明の実施の形態１に係る設備の劣化診断装置における故障処置方法の表示例を示す図である。この発明の実施の形態２における設備の劣化診断装置を示す構成図である。

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、電圧検出器３、三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と零相電流を検出する零相電流検出器５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６が接続され、電動機６により機械設備（ファン、ポンプ、圧縮機等）７が運転駆動される。設備の劣化機診断装置はデジタル変換部８とデータ演算部９から構成される。
デジタル変換部８では電圧検出器３で検出された電圧を入力する電圧入力部８１と電流検出器４で検出された電流を入力する電流入力部８２と、零相電流検出器５で検出された零相電流を入力する零相電流入力部８３からなる。電圧入力部８１、電流入力部８２、零相電流入力部８３で所定の信号レベルに変換された信号はＡ／Ｄ変換部８４にてアナログデジタル変換され、データ変換部８５にて、所定形態のデジタルデータにデジタル処理される。また、劣化診断装置に必要となるデジタルデータは伝送データ変換部８６にて伝送データに変換される。
デジタル変換部８で作成された伝送データは通信線１０を介して、データ演算部９へ伝送される。
データ演算部９では、電源周波数や電動機６の定格出力、定格電圧、定格電流、極数、定格回転数等と機械設備と電動機の接続方法（ベルト、ギア、カップリングなど）、配線条件（電線配線長、電線径、静電容量など）予め入力しておく定格情報入力部９２と、定格情報入力部９２から入力された情報を保存しておく定格情報記憶部９３が設けられている。電動機６の定格情報は電動機６の製造会社のカタログまたは電動機６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６が複数台ある場合には、予め全ての診断対象の電動機６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６について説明する。

劣化診断装置では、通信線１０からの伝送データを伝送データ変換部９１でデジタル値に加工する。
劣化診断装置は、電動機６、機械設備７の異常の有無を診断する論理演算部９４と、論理演算部９４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９５が設けられている。

Claims

電動機および前記電動機で駆動される機械設備を診断する設備の劣化診断装置において、検出された前記電動機の電圧、電流を伝送に適したデータに変換する伝送データ変換部と、通信線を介して伝送された前記データにより前記電動機、前記機械設備の異常を診断する設備診断部と、前記設備診断部によって診断された結果に基づき故障の部位、要因を推定する故障部位／要因推定部と、前記故障部位／要因推定部で得られた結果に基づき故障処置方法を選定する故障処置方法選定部と、前記故障処置方法選定部で得られた内容を表示する表示部と、を備えていることを特徴とする設備の劣化診断装置。
前記設備診断部は、電動機軸受劣化診断部、電動機異常振動診断部、機械設備異常診断部、電動機コイルレヤーショート診断部、絶縁抵抗劣化診断部の少なくとも何れか一つを有していることを特徴とする請求項１に記載の設備の劣化診断装置。
前記伝送データ変換部で得られた前記データは、インターネット網を介して、クラウド上の劣化診断ツールに供給されることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の設備の劣化診断装置。