TW202219479A - 預兆判定裝置、預兆判定方法及記憶媒體 - Google Patents
預兆判定裝置、預兆判定方法及記憶媒體 Download PDFInfo
- Publication number
- TW202219479A TW202219479A TW110121164A TW110121164A TW202219479A TW 202219479 A TW202219479 A TW 202219479A TW 110121164 A TW110121164 A TW 110121164A TW 110121164 A TW110121164 A TW 110121164A TW 202219479 A TW202219479 A TW 202219479A
- Authority
- TW
- Taiwan
- Prior art keywords
- omen
- value
- parameter
- specified
- evaluation parameters
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
- G01H17/00—Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves, not provided for in the preceding groups
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M99/00—Subject matter not provided for in other groups of this subclass
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/34—Testing dynamo-electric machines
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
- Control Of Electric Motors In General (AREA)
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
預兆判定裝置,具備:取得流經電動機的電流的量測結果的量測結果取得部;將量測結果進行頻率解析取得複數評價參數的參數取得部;在每個複數評價參數,特定出相當於複數評價參數中包含的1個評價參數的值的第1特定部;在相當於特定出的複數評價參數的值之中,特定出最大值的第2特定部;將特定出的最大值,對照預先設定的閾值,判定是否有電動機的異常的預兆的判定部。
Description
本揭示係有關於預兆判定裝置、預兆判定方法及記憶媒體。
專利文獻1揭示基於從電動機的額定電流的基準正弦波信號波形求出的參照振幅機率密度函數、及從電動機的運轉時的電流波形求出的點檢時振幅機率密度函數,判定在電動機是否有異常的電動機的異常診斷方法的技術。
專利文獻2揭示取樣電動機的運轉時的電流信號,並進行高通濾波所致的濾波處理後,對進行包絡線處理後的電流的時序信號進行高速傅立葉轉換,檢出光譜的峰值群,藉此檢測旋轉機械系的齒輪的軸承或齒輪的咬合異常的技術。
[先前技術文獻]
[專利文獻]
[專利文獻1]特開2011-257362號公報
[專利文獻2]特開2015-004694號公報
[發明所欲解決的問題]
已知有基於關於流經電動機的電流的單一參數的變化傾向,判定電動機的異常的預兆的技術。不過,能夠從單一參數的變化傾向判定的預兆的態樣存在極限,存在無法預先判定預兆的電動機的異常。
本揭示的目的為提供解決上述課題的預兆判定裝置、預兆判定方法及記憶媒體。
[解決問題的手段]
本揭示的預兆判定裝置,具備:取得流經電動機的電流的量測結果的量測結果取得部;將量測結果進行頻率解析取得複數評價參數的參數取得部;在每個複數評價參數,特定出相當於複數評價參數中包含的1個評價參數的值的第1特定部;在相當於特定出的複數評價參數的值之中,特定出最大值的第2特定部;將特定出的最大值,對照預先設定的閾值,判定是否有電動機的異常的預兆的判定部。
本揭示的預兆判定方法,包含:取得流經電動機的電流的量測結果;將量測結果進行頻率解析取得複數評價參數;在每個複數評價參數,特定出相當於複數評價參數中包含的1個評價參數的值;在相當於特定出的複數評價參數的值之中,特定出最大值;將特定出的最大值,對照預先設定的閾值,判定是否有電動機的異常的預兆。
本揭示的記憶媒體,記憶使電腦執行以下內容的程式:取得流經電動機的電流的量測結果;將量測結果進行頻率解析取得複數評價參數;在每個複數評價參數,特定出相當於複數評價參數中包含的1個評價參數的值;在相當於特定出的複數評價參數的值之中,特定出最大值;將特定出的最大值,對照預先設定的閾值,判定是否有電動機的異常的預兆。
[發明的效果]
根據上述態樣之中至少1個態樣,因為基於將複數參數變換成預定參數得到的值的最大值,判定電動機的異常的預兆,與僅以單一參數判定預兆的情形相比,能夠高精度地判定預兆。
<第1實施形態>
《預兆判定系統的構造》
以下,參照圖式同時詳細說明關於實施形態的預兆判定系統1的構造。預兆判定系統1判定電動機11的異常的預兆。
圖1為表示第1實施形態的預兆判定系統1的構造的圖。
預兆判定系統1具備電力源10、電動機11、電線12、負載13、量測器16、變換器17、預兆判定裝置100。
電力源10經由電線12對電動機11供應電流。
電動機11經由電線12從電力源10接收電流。接收電流的電動機11,使電動機11具備的軸14A旋轉,使負載13具備的軸14B旋轉。
藉由電動機11使軸14B旋轉。亦即,負載13藉由電動機11驅動。又,負載13具備支持軸14B的軸承15A及軸承15B。對軸承15A及軸承15B供應潤滑油。潤滑油使軸承15A及軸承15B與軸14B的摩擦降低。
量測器16量測流經電線12的電流。亦即,量測器16經由電線12量測流經電動機11的電流。作為量測器16之例有檢流器(Current Transducer、CT)。量測器16量測電流取得類比的電流波形。
變換器17,將以量測器16取得的類比的電流波形變換成數位的電流資料。變換器17,將變換的數位的電流資料發送至預兆判定裝置100。亦即,變換器17,將流經電動機11的電流的量測結果發送至預兆判定裝置100。
《預兆判定裝置的構造》
以下,說明關於預兆判定裝置100的構造。
預兆判定裝置100判定是否有電動機11的異常的預兆。
作為電動機11的異常之例,有軸14B與軸承15A及軸承15B的摩擦所致的軸14B的形狀變化或軸承15A及軸承15B的形狀變化、電動機11或負載13的經時劣化或生鏽所致的軸14B的形狀變化或軸承15A及軸承15B的形狀變化。
圖2為表示預兆判定裝置100的構造的區塊圖。
預兆判定裝置100具備量測結果取得部101、參數取得部102、第1特定部103、補正部104、第2特定部105、判定部106、輸出部107。
量測結果取得部101取得從變換器17發送的數位的電流資料。亦即,量測結果取得部101取得流經電動機11的電流的量測結果。量測結果為數位的電流資料。
參數取得部102將量測結果進行FFT(Fast Fourier Transform)解析取得複數評價參數。例如,參數取得部102,作為評價參數,取得Lpole參數、Irms參數、IHD參數、THD參數。
以下,詳細說明關於評價參數。
Lpole參數為表示電動機11具備的轉子(圖未示)的狀態的參數。Lpole參數,為在將電流信號進行頻率區域變換得到的頻率光譜之中,將電流光譜峰值作為中心,遠離預定頻率的頻率位置中的電流光譜的旁帶波的峰值。關於Lpole參數的旁帶波,為因電動機11的極通過頻率引起而變動的旁帶波。
Irms參數為用以監視負荷13的參數。Irms參數,為能夠藉由將各取樣時序中的電流值的平方和除以取樣時序數,求出其平方根而得到的電流實效值。
IHD參數為電流信號的最大高頻波成份與電源頻率成份的比例。IHD參數,能夠藉由從電流信號將高頻波成份抽出,將在高頻波成份的預先設定的次數內的最大值除以電源頻率實效值得到。
THD參數為電流信號的全高頻波成份與電源頻率成份的比例。THD參數,能夠藉由從電流信號將高頻波成份抽出,將預先設定的次數內的各高頻波成份的平方和的平方根除以電流信號的電源頻率實效值而得到。
上述IHD參數及THD參數都是表示電力源10的品質的參數。
第1特定部103,在每個複數評價參數之中非旁帶波的峰值的評價參數,特定出旁帶波的峰值。作為旁帶波的峰值之例,有Lshaft參數、Lpole參數。旁帶波的峰值為相當於評價參數的值的一例。
例如,第1特定部103,特定出非Lpole參數的評價參數Irms參數、IHD參數、THD參數的各者的Lpole參數。
補正部104,基於預先設定的補正值,補正由第1特定部103特定出的旁帶波的峰值。上述補正值,因應設置預兆判定裝置1的設備的運轉狀況進行設定。
例如,補正部104,藉由演算第1特定部103特定出的Irms參數的Lpole參數、IHD參數的Lpole參數、THD參數的Lpole參數、補正值,補正各者的Lpole參數。其中,補正值,在每個評價參數,以不同的值進行設定。又,補正值根據量測結果取得部101取得到的量測結果以不同的值進行設定。又,補正值,以能夠分類經時劣化所致的異常的預兆、突發的異常的預兆的方式進行設定。
第2特定部105,在為旁帶波的峰值的評價參數及補正後的旁帶波的峰值之中,特定出最大值。例如,第2特定部105,在Lpole參數、補正後的Irms參數的Lpole參數、補正後的IHD參數的Lpole參數、補正後的THD參數的Lpole參數之中,特定出最大值。
判定部106,將藉由第2特定部105特定出的最大值,對照預先設定的閾值,判定是否有電動機11的異常的預兆。例如,判定部106,在特定出的最大值為閾值以上時,判定有電動機11的異常的預兆。另一方面,判定部106,在特定出的最大值非閾值以上時,判定無電動機11的異常的預兆。閾值,是根據量測結果取得部101取得的量測結果而不同的值也可以。例如,閾值為在每個頻率不同的值也可以。
輸出部107,將由判定部106判定的內容及藉由第2特定部105特定出的最大值,輸出至預兆判定系統1具備的通報裝置(圖未示)。作為通報裝置之例,有顯示器裝置、揚聲器。作為輸出部107輸出的信號之例,有表示的影像的信號、關於聲音的信號。顯示器裝置,將判定的內容及特定出的最大值,顯示給預兆判定系統1的使用者。藉此,預兆判定系統1的使用者,能夠確認判定的內容。還有,預兆判定系統1的使用者,能夠確認特定出的最大值。藉此,預兆判定系統1的使用者,能夠基於最大值評價電動機11。
《預兆判定系統的動作》
以下,說明關於預兆判定系統1的動作。
圖3為表示預兆判定系統1的動作的流程圖。
量測器16量測電流取得類比的電流波形(步驟S1)。
變換器17,將以步驟S1取得的類比的電流波形變換成數位的資料(步驟S2)。
量測結果取得部101從變換器17取得數位的資料量測結果(步驟S3)。
參數取得部102將步驟S3的量測結果進行FFT解析取得評價參數(步驟S4)。
例如,參數取得部102,取得非Lpole參數的評價參數即Irms參數、IHD參數、THD參數。
第1特定部103,在每個以步驟S4取得的評價參數之中非旁帶波的峰值的評價參數,特定出旁帶波的峰值(步驟S5)。
例如,第1特定部103,特定出非Lpole參數的評價參數Irms參數、IHD參數、THD參數的各者的Lpole參數。
補正部104,基於預先設定的補正值,補正以步驟S5特定出的旁帶波的峰值(步驟S6)。
例如,補正部104,藉由演算步驟S5特定出的Irms參數的Lpole參數、IHD參數的Lpole參數、THD參數的Lpole參數、補正值,補正各者的Lpole參數。
第2特定部105,在為旁帶波的峰值的評價參數及補正後的旁帶波的峰值之中,特定出最大值(步驟S7)。
例如,第2特定部105,在Lpole參數、補正後的Irms參數的Lpole參數、補正後的IHD參數的Lpole參數、補正後的THD參數的Lpole參數之中,特定出最大值。
判定部106,將藉由第2特定部105特定出的最大值,對照預先設定的閾值,判定是否有電動機11的異常的預兆(步驟S8)。
例如,判定部106,在特定出的最大值為閾值以上時,判定有電動機11的異常的預兆。另一方面,判定部106,在特定出的最大值非閾值以上時,判定無電動機11的異常的預兆。
輸出部107,將由步驟S8判定的內容及由步驟S7特定出的最大值,輸出至預兆判定系統1具備的通報裝置(圖未示)(步驟S9)。通報裝置,將判定的內容及特定出的最大值,通知預兆判定系統1的使用者。
《作用・效果》
本揭示的預兆判定裝置100,具備:取得流經電動機11的電流的量測結果的量測結果取得部101;將量測結果進行頻率解析取得複數評價參數的參數取得部102;在每個複數評價參數,特定出相當於複數評價參數中包含的1個評價參數的值的第1特定部103;在相當於特定出的複數評價參數的值之中,特定出最大值的第2特定部105;將特定出的最大值,對照預先設定的閾值,判定是否有電動機的異常的預兆的判定部106。
預兆判定裝置100,基於將複數參數變換成預定參數得到的值的最大值,判定電動機11的異常的預兆。藉此,預兆判定裝置100,與僅以單一參數判定預兆的情形相比,能夠高精度地判定預兆。
又,預兆判定裝置100的第1特定部103,在每個複數評價參數之中非旁帶波的峰值的評價參數,特定出旁帶波的峰值;第2特定部105,在為旁帶波的峰值評價參數及特定出的複數的旁帶波的峰值之中,特定出最大值。
預兆判定裝置100,在複數旁帶波的峰值之中,基於最大值,判定電動機11的異常的預兆。藉此,預兆判定裝置100,與僅以單一參數判定預兆的情形相比,能夠高精度地判定預兆。
又,預兆判定裝置100,具備基於預先設定的補正值,補正特定出的旁帶波的峰值的補正部104;第2特定部105,在為旁帶波的峰值的評價參數及補正後的旁帶波的峰值之中,特定出最大值。
預兆判定裝置100,在複數補正後的值之中,基於最大值,判定電動機11的異常的預兆。藉此,預兆判定裝置100,與藉由未補正的評價參數判定預兆的情形相比,能夠高精度地判定預兆。
又,預兆判定裝置100的補正值,因應設置預兆判定裝置100的設備的運轉狀況進行設定。
藉此,預兆判定裝置100的使用者等,能夠因應設備的運轉狀況設定補正值,能夠高精度地判定預兆。
又,預兆判定裝置100的補正值,在每個關於旁帶波的峰值的評價參數,以不同的值進行設定。
藉此,預兆判定裝置100的使用者等,能夠因應各評價參數設定補正值,能夠高精度地判定預兆。
又,預兆判定裝置100的參數取得部102,將量測結果進行FFT解析取得複數評價參數。
預兆判定裝置100,基於藉由FFT取得的複數參數的最大值,判定電動機11的異常的預兆。藉此,預兆判定裝置100,與僅以單一參數判定預兆的情形相比,能夠高精度地判定預兆。
又,預兆判定裝置100,具備將由判定部106判定的內容及特定出的最大值輸出的輸出部107。
預兆判定裝置100的使用者,能夠確認輸出的藉由判定部106判定的內容及特定出的最大值。藉此,預兆判定裝置100的使用者,能夠評價電動機11的狀態。
本揭示的預兆判定方法,包含:取得流經電動機11的電流的量測結果;將量測結果進行頻率解析取得複數評價參數;在每個複數評價參數,特定出相當於複數評價參數中包含的1個評價參數的值;在相當於特定出的複數評價參數的值之中,特定出最大值;將特定出的最大值,對照預先設定的閾值,判定是否有電動機11的異常。
預兆判定方法的使用者使用預兆判定方法,基於取得的複數參數的最大值,判定電動機11的異常的預兆。藉此,預兆判定方法的使用者,與僅以單一參數判定預兆的情形相比,能夠高精度地判定預兆。
本揭示的記憶媒體,記憶使電腦執行以下內容的程式:取得流經電動機11的電流的量測結果;將量測結果進行頻率解析取得複數評價參數;在每個複數評價參數,特定出相當於複數評價參數中包含的1個評價參數的值;在相當於特定出的複數評價參數的值之中,特定出最大值;將特定出的最大值,對照預先設定的閾值,判定是否有電動機11的異常。
程式的使用者藉由執行程式,基於取得的複數參數的最大值,判定電動機11的異常的預兆。藉此,程式的使用者,與僅以單一參數判定預兆的情形相比,能夠高精度地判定預兆。
<電腦構造>
圖4為表示至少1個實施形態的電腦的構造的概略區塊圖。
電腦1100具備處理器1110、主記憶體1120、儲存器1130、介面1140。
上述預兆判定裝置100實裝於電腦1100。接著,上述各處理部的動作,以程式的形式記憶於儲存器1130。處理器1110,將程式從儲存器1130讀出並在主記憶體1120展開,依照該程式執行上述處理。又,處理器1110,依照程式,將對應上述各記憶部的記憶區域在主記憶體1120中確保。
程式,是用來實現使電腦1100發揮的功能的一部分者也可以。例如,程式,藉由與已記憶在儲存器1130的其他程式的組合、或與在其他裝置實裝的其他程式的組合,使功能發揮者也可以。此外,在其他實施形態中,電腦1100除了上述構造以外、或取代上述構造,具備PLD(Programmable Logic Device)等客製化的LSI(Large Scale Integrated Circuit)也可以。作為PLD之例,可以是PAL(Programmable Array Logic)、GAL(Generic Array Logic)、CPLD(Complex Programmable Logic Device)、FPGA(Field Programmable Gate Array)。此時,藉由處理器1110實現的功能的一部分或全部由該積體電路實現即可。
作為儲存器1130之例,有磁碟、磁光碟、半導體記憶體等。儲存器1130,是直接連接至電腦1100的匯流排的內部媒體也可以、通過介面1140或通信線路連接至電腦的外部媒體也可以。又,該程式藉由通信線路配送至電腦1100時,接收到配送的電腦1100將該程式在主記憶體1120展開,執行上述處理也可以。至少1個實施形態中,儲存器1130非暫時的有形記憶媒體。
又,該程式是用來實現前述功能的一部分者也可以。再來,該程式,也可以是將前述功能與已記憶於儲存器1130的其他程式組合而實現者,即所謂的差分檔案(差分程式)。
<附記>
各實施形態記載的預兆判定裝置100例如如同以下掌握。
(1)本揭示的預兆判定裝置100,具備:取得流經電動機11的電流的量測結果的量測結果取得部101;將量測結果進行頻率解析取得複數評價參數的參數取得部102;在每個複數評價參數,特定出相當於複數評價參數中包含的1個評價參數的值的第1特定部103;在相當於特定出的複數評價參數的值之中,特定出最大值的第2特定部105;將特定出的最大值,對照預先設定的閾值,判定是否有電動機的異常的預兆的判定部106。
預兆判定裝置100,基於取得的複數參數的最大值,判定電動機11的異常的預兆。藉此,預兆判定裝置100,與僅以單一參數判定預兆的情形相比,能夠高精度地判定預兆。
(2)又,預兆判定裝置100的第1特定部103,在每個複數評價參數之中非旁帶波的峰值的評價參數,特定出旁帶波的峰值;第2特定部105,在為旁帶波的峰值評價參數及特定出的複數的旁帶波的峰值之中,特定出最大值。
預兆判定裝置100,在複數旁帶波的峰值之中,基於最大值,判定電動機11的異常的預兆。藉此,預兆判定裝置100,與僅以單一參數判定預兆的情形相比,能夠高精度地判定預兆。
(3)又,預兆判定裝置100,具備基於預先設定的補正值,補正特定出的旁帶波的峰值的補正部104;第2特定部105,在為旁帶波的峰值的評價參數及補正後的旁帶波的峰值之中,特定出最大值。
預兆判定裝置100,在複數補正後的值之中,基於最大值,判定電動機11的異常的預兆。藉此,預兆判定裝置100,與藉由未補正的評價參數判定預兆的情形相比,能夠高精度地判定預兆。
(4)又,預兆判定裝置100的補正值,因應設置預兆判定裝置100的設備的運轉狀況進行設定。
藉此,預兆判定裝置100的使用者等,能夠因應設備的運轉狀況設定補正值,能夠高精度地判定預兆。
(5)又,預兆判定裝置100的補正值,在每個關於旁帶波的峰值的評價參數,以不同的值進行設定。
藉此,預兆判定裝置100的使用者等,能夠因應各評價參數設定補正值,能夠高精度地判定預兆。
(6)又,預兆判定裝置100的參數取得部102,將量測結果進行FFT解析取得複數評價參數。
預兆判定裝置100,基於藉由FFT取得的複數參數的最大值,判定電動機11的異常的預兆。藉此,預兆判定裝置100,與僅以單一參數判定預兆的情形相比,能夠高精度地判定預兆。
(7)又,預兆判定裝置100,具備將由判定部106判定的內容及特定出的最大值輸出的輸出部107。
預兆判定裝置100的使用者,能夠確認輸出的藉由判定部106判定的內容及特定出的最大值。藉此,預兆判定裝置100的使用者,能夠評價電動機11的狀態。
(8)本揭示的預兆判定方法,包含:取得流經電動機11的電流的量測結果;將量測結果進行頻率解析取得複數評價參數;在每個複數評價參數,特定出相當於複數評價參數中包含的1個評價參數的值;在相當於特定出的複數評價參數的值之中,特定出最大值;將特定出的最大值,對照預先設定的閾值,判定是否有電動機11的異常。
預兆判定方法的使用者使用預兆判定方法,基於取得的複數參數的最大值,判定電動機11的異常的預兆。藉此,預兆判定方法的使用者,與僅以單一參數判定預兆的情形相比,能夠高精度地判定預兆。
(9)本揭示的記憶媒體,記憶使電腦執行以下內容的程式:取得流經電動機11的電流的量測結果;將量測結果進行頻率解析取得複數評價參數;在每個複數評價參數,特定出相當於複數評價參數中包含的1個評價參數的值;在相當於特定出的複數評價參數的值之中,特定出最大值;將特定出的最大值,對照預先設定的閾值,判定是否有電動機11的異常。
程式的使用者藉由執行程式,基於取得的複數參數的最大值,判定電動機11的異常的預兆。藉此,程式的使用者,與僅以單一參數判定預兆的情形相比,能夠高精度地判定預兆。
[產業上的利用可能性]
根據上述態樣之中至少1個態樣,因為基於將複數參數變換成預定參數得到的值的最大值,判定電動機的異常的預兆,與僅以單一參數判定預兆的情形相比,能夠高精度地判定預兆。
1:預兆判定系統
10:電力源
11:電動機
12:電線
13:負載
14:軸
15:軸承
16:量測器
17:變換器
100:預兆判定裝置
101:量測結果取得部
102:參數取得部
103:第1特定部
104:補正部
105:第2特定部
106:判定部
107:輸出部
1100:電腦
1110:處理器
1120:主記憶體
1130:儲存器
1140:介面
[圖1]表示一實施形態的預兆判定系統的構造的圖。
[圖2]表示一實施形態的預兆判定裝置的構造的概略方塊圖。
[圖3]表示一實施形態的預兆判定裝置的動作的流程圖。
[圖4]表示至少1個實施形態的電腦的構造的概略區塊圖。
100:預兆判定裝置
101:量測結果取得部
102:參數取得部
103:第1特定部
104:補正部
105:第2特定部
106:判定部
107:輸出部
Claims (9)
- 一種預兆判定裝置,具備:取得流經電動機的電流的量測結果的量測結果取得部; 將前述量測結果進行頻率解析取得複數評價參數的參數取得部; 在每個前述複數評價參數,特定出相當於前述複數評價參數中包含的1個評價參數的值的第1特定部; 在相當於特定出的複數前述評價參數的值之中,特定出最大值的第2特定部; 將特定出的前述最大值,對照預先設定的閾值,判定是否有前述電動機的異常的預兆的判定部。
- 如請求項1記載的預兆判定裝置,其中,前述第1特定部,在每個複數評價參數之中非旁帶波的峰值的前述評價參數,特定出旁帶波的峰值; 前述第2特定部,在為旁帶波的峰值的前述評價參數及特定出的複數前述旁帶波的峰值之中,特定出最大值。
- 如請求項2記載的預兆判定裝置,具備:基於預先設定的補正值,補正特定出的前述旁帶波的峰值的補正部; 前述第2特定部,在為旁帶波的峰值的前述評價參數及補正後的前述旁帶波的峰值之中,特定出最大值。
- 如請求項3記載的預兆判定裝置,其中,前述補正值,因應設置前述預兆判定裝置的設備的運轉狀況進行設定。
- 如請求項3或4記載的預兆判定裝置,其中,前述補正值,在每個關於前述旁帶波的峰值的前述評價參數,以不同的值進行設定。
- 如請求項1至4中任一項記載的預兆判定裝置,其中,前述參數取得部,將前述量測結果進行FFT解析取得前述複數評價參數。
- 如請求項1至4中任一項記載的預兆判定裝置,具備:將由前述判定部判定的內容及特定出的前述最大值輸出的輸出部。
- 一種預兆判定方法,包含:取得流經電動機的電流的量測結果; 將前述量測結果進行頻率解析取得複數評價參數的參數; 在每個前述複數評價參數,特定出相當於前述複數評價參數中包含的1個評價參數的值; 在相當於特定出的複數前述評價參數的值之中,特定出最大值; 將特定出的前述最大值,對照預先設定的閾值,判定是否有前述電動機的異常的預兆。
- 一種記憶媒體,記憶使電腦執行以下內容的程式: 取得流經電動機的電流的量測結果; 將前述量測結果進行頻率解析取得複數評價參數的參數; 在每個前述複數評價參數,特定出相當於前述複數評價參數中包含的1個評價參數的值; 在相當於特定出的複數前述評價參數的值之中,特定出最大值; 將特定出的前述最大值,對照預先設定的閾值,判定是否有前述電動機的異常的預兆。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020-102907 | 2020-06-15 | ||
JP2020102907A JP2021196267A (ja) | 2020-06-15 | 2020-06-15 | 予兆判定装置、予兆判定方法及びプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
TW202219479A true TW202219479A (zh) | 2022-05-16 |
TWI800847B TWI800847B (zh) | 2023-05-01 |
Family
ID=79197641
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
TW110121164A TWI800847B (zh) | 2020-06-15 | 2021-06-10 | 預兆判定裝置、預兆判定方法及記憶媒體 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2021196267A (zh) |
TW (1) | TWI800847B (zh) |
WO (1) | WO2021256359A1 (zh) |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP2307886A2 (en) * | 2008-06-26 | 2011-04-13 | Dana-Farber Cancer Institute Inc. | Signatures and determinants associated with metastasis and methods of use thereof |
US9845012B2 (en) * | 2011-07-06 | 2017-12-19 | General Electric Company | System and method for predicting mechanical failure of a motor |
JP6644610B2 (ja) * | 2016-03-30 | 2020-02-12 | Ntn株式会社 | シングルピニオン式の遊星歯車装置の歯数特定装置および歯数特定方法 |
JP5985099B1 (ja) * | 2016-03-31 | 2016-09-06 | 株式会社高田工業所 | 回転機械系の異常検知方法、その異常検知方法を用いた回転機械系の異常監視方法、及びその異常監視方法を用いた回転機械系の異常監視装置 |
JP6628905B2 (ja) * | 2016-12-15 | 2020-01-15 | 三菱電機株式会社 | 動力伝達機構の異常診断装置および動力伝達機構の異常診断方法 |
JP6793565B2 (ja) * | 2017-02-06 | 2020-12-02 | 三菱パワー株式会社 | 状態分析装置、表示方法、およびプログラム |
JP7178208B2 (ja) * | 2018-08-22 | 2022-11-25 | 株式会社日立ハイテク | 分析システム |
-
2020
- 2020-06-15 JP JP2020102907A patent/JP2021196267A/ja active Pending
-
2021
- 2021-06-10 TW TW110121164A patent/TWI800847B/zh active
- 2021-06-10 WO PCT/JP2021/022044 patent/WO2021256359A1/ja active Application Filing
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2021196267A (ja) | 2021-12-27 |
TWI800847B (zh) | 2023-05-01 |
WO2021256359A1 (ja) | 2021-12-23 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR101846195B1 (ko) | 모터 상태 모니터링 시스템 및 그 방법 | |
JP5733913B2 (ja) | 回転機械系の異常診断方法 | |
KR101874472B1 (ko) | 진동신호의 주파수 에너지를 이용한 회전체 고장 예측 시스템 및 방법 | |
JP6017649B2 (ja) | 回転機械系の異常診断方法 | |
US20200191684A1 (en) | Vibration analyzer and machine component diagnosis system | |
EP2581725A2 (en) | Methods and systems for automatic rolling-element bearing fault detection | |
US20150276823A1 (en) | Method For Detecting A Fault Condition In An Electrical Machine | |
CN111247442B (zh) | 异常诊断装置、异常诊断方法及异常诊断系统 | |
EP2761315B1 (en) | A method of determining stationary signals for the diagnostics of an electromechanical system | |
TWI687699B (zh) | 狀態分析裝置、狀態分析方法、及記錄程式的記憶媒體 | |
KR20200010449A (ko) | 전동기의 진단 장치 | |
Da Costa et al. | A new approach for real time fault diagnosis in induction motors based on vibration measurement | |
KR100812303B1 (ko) | 웨이블릿 변환을 이용한 유도전동기의 고장 진단 장치 및방법 | |
TWI683112B (zh) | 狀態分析裝置、顯示方法、及電腦程式產品 | |
JP5828948B2 (ja) | 回転機械系の異常診断方法 | |
JP2011202956A (ja) | 避雷装置の故障判定方法 | |
TW202219479A (zh) | 預兆判定裝置、預兆判定方法及記憶媒體 | |
JP2003130724A (ja) | 評価装置 | |
TWI787875B (zh) | 異常診斷用的分析裝置、異常診斷用的分析方法及儲存有異常診斷用的程式的記憶媒體 | |
KR101482511B1 (ko) | 위상 지연과 데이터 분포 형상지수를 이용한 베어링 결함 진단 시스템 및 그 진단 방법 | |
Ibragimov et al. | Exploration of the combined vibration parameters and external magnetic field in diagnosing asynchronous electric motors | |
JP7213211B2 (ja) | インバータの劣化監視診断方法 | |
TWI776388B (zh) | 旋轉機器的診斷裝置、診斷方法及診斷程式 | |
TWI808433B (zh) | 預兆判定裝置、預兆判定系統、預兆判定方法及記憶媒體 | |
JP2010014610A (ja) | 電動機システムの絶縁劣化診断装置 |