TWI728626B - 電力轉換裝置、旋轉機系統、及診斷方法 - Google Patents

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Abstract

[課題] 以低成本且早期檢測出故障之徵兆。 [解決手段] 一種電力轉換裝置，其特徵為具有：對相電流進行計測的電流計測部；對相電流執行三相二相轉換並計算出電流向量的電流向量計算部；依據電流向量計算出分析對象量的分析對象量計算部；及依據分析對象量抽出特定頻率範圍之波形的特徵量波形抽出部。

Description

電力轉換裝置、旋轉機系統、及診斷方法
本發明關於電力轉換裝置、具備馬達或發電機等之旋轉機的旋轉機系統、及診斷方法。
馬達或發電機等之旋轉機因突發故障而停止時，將產生大的損害。特別是工場設備等使用的旋轉機的突發故障引起的停止，將造成生產設備之運轉率降低或被迫進行生產計畫之重新評估等，影響變大。因此，在實際環境使用的狀態下實施高精度之故障預測診斷，防止旋轉機的突發故障的需求變高。
接受這樣的需求，而揭示對旋轉機的運轉時電流進行計測，對該波形進行頻率解析，對各種異常進行診斷的技術。但是，彼等之技術中，需要執行頻率解析的電腦能力(計算速度、及記憶體量)，因此在一般用途逆變器等之電力轉換裝置無法搭載診斷功能，必須準備產業用PC等之電腦。因此診斷裝置通常成為高價位，而存在只有在能夠估計出費用相對於效果的少數現場才能導入之問題。
另一方面，以更便宜的裝置進行異常診斷作為前提，不進行頻率解析而檢測異常的技術亦被提案。例如專利文獻1揭示藉由計測零相電流、相電流、相電壓來檢測4種類不同的異常(接地、層間短路、軸承不良、扭矩異常)的技術。特別是針對軸承不良，藉由帶通濾波器從相電流抽出輸出頻率±20Hz之成分，在除去輸出頻率以外的頻帶中與基準值進行比較而進行異常診斷。 [先前技術文獻] [專利文獻]
[專利文獻1] WO2014/156386
[發明所欲解決之課題]
專利文獻1為藉由便宜的裝置進行異常診斷的技術，但針對相電流以跨越輸出頻率的方式適用帶通濾波器，因此需要另外設法除去位於中央的輸出頻率成分。但是，與待檢測的異常徵兆比較時輸出頻率成分為非常大，因此存在的問題是難以在不降低異常檢測感度之情況下予以除去。
於此，期待著以低成本、且在不降低異常檢測感度之情況下可以更早期檢測出故障之徵兆的技術。
本發明目的在於以低成本且能夠早期檢測故障之徵兆。 [解決課題之手段]
本發明之較佳之一例之電力轉換裝置，係具有：電流計測部，對相電流進行計測；電流向量計算部，對相電流執行三相二相轉換並計算電流向量；分析對象量計算部，依據電流向量計算分析對象量；及特徵量波形抽出部，依據分析對象量抽出特定頻率範圍之波形。
又，本發明之較佳之另一例之旋轉機系統，係具有旋轉機、及連接於旋轉機的電力轉換裝置，該旋轉機系統具有：電流計測部，對相電流進行計測；電流向量計算部，對相電流執行三相二相轉換並計算電流向量；分析對象量計算部，依據電流向量計算分析對象量；特徵量波形抽出部，依據分析對象量抽出特定頻率範圍之波形；及異常度計算部，依據抽出之波形計算異常度。
又，本發明之較佳之另一例之診斷方法，係對具備電力轉換裝置的系統進行診斷的診斷方法，該診斷方法中，電力轉換裝置係對相電流進行計測，對相電流執行三相二相轉換並計算電流向量，依據電流向量計算分析對象量，依據分析對象量抽出特定頻率範圍之波形。 [發明效果]
依據本發明，可以以低成本且早期檢測出故障之徵兆。
以下，參照圖面說明本發明之實施例。
[實施例1]
圖1係實施例1的電力轉換裝置及使用其的旋轉機系統之基本構成圖。本旋轉機系統係具備：電力轉換裝置10，其具備主電路11及電流感測器12a、12b；及連接於電力轉換裝置10且進行電力之授受的電源20及旋轉機30。於旋轉機具備軸承31，於旋轉軸之前端連接有負載機械40。電力轉換裝置10還具備：對電流感測器12a、12b檢測出的相電流進行計測的電流計測部13；對計測出的相電流實施三相二相轉換並計算電流向量的電流向量計算部14；對旋轉機30之旋轉頻率進行推斷的旋轉頻率推斷部15；依據計算出的電流向量來計算分析對象量的分析對象量計算部16；依據推斷的旋轉頻率與分析對象量將特定的頻率範圍之波形抽出的特徵量波形抽出部17；從抽出之波形計算異常度的異常度計算部18；及將診斷結果輸出的輸出部19等之功能。彼等之功能係於記錄部作為程式被儲存，電力轉換裝置10之微電腦等之控制部(省略圖示)讀出程式並執行各功能。
圖1中設置有針對2相檢測相電流的電流感測器12a、12b，但亦可以於3相之相電流分別設置電流感測器。又，亦可以構成為，與設置於電力轉換裝置內的控制用之電流感測器獨立地，將具備診斷用之性能的電流感測器設置於旋轉機30等之電力轉換裝置10之外部。
若於旋轉機30之軸承31中產生一些之潤滑狀 況不佳，整體的摩擦變動變大，則相電流之基本波頻率之周邊(例如±20Hz)之平均頻譜位準會上升。於此，相電流之基本波頻率為電力轉換裝置之輸出頻率。習知技術係實施FFT(快速傅立葉變換(Fast Fourier Transform))等之頻率解析來檢測潤滑狀況不佳之徵兆。因此，電力轉換裝置通常具備的控制用微電腦知記憶體量或計算速度追不上需求，必須追加設置高價位的計測機器。
於此，實施例1中，係使用電力轉換裝置10通常具備的微電腦與電流感測器，不進行頻率解析而以濾波器僅將出現異常徵兆的頻率範圍抽出。具體而言，係使三相二相轉換後之電流向量範數(vector norm)或扭矩電流通過濾波器，將落在零與旋轉頻率之間的頻率範圍之波形抽出，而對軸承之整體的摩擦變動之增加等之異常進行檢測。又，若與軸承之局部性損傷對應的特徵頻率落在零與旋轉頻率之間的頻率範圍之情況下，亦可以檢測出該徵兆。
圖2係實施例1之電力轉換裝置10所具備的旋轉機系統之對異常進行診斷的流程。最初，於步驟S100，起動診斷模式。除了從電力轉換裝置10之設定項目選擇的方法以外，亦可以是按壓起動診斷模式之機械式按鈕押之形式，或觸控顯示於顯示器的「診斷模式」按鈕之形式。或者是，設定為在特定之日期自動起動亦可，設定為在相電流之基本波頻率之振幅持續某一特定之時間進入某一特定之範圍時自動起動亦可。或者是設定為在特定之旋轉機控制動作之前或之後自動起動亦可。
接著，電流計測部13輸入電流感測器12a、12b所檢測出的電流，計測至少2相之相電流(步驟S101)。或者，計測全部之相之相電流亦可。電流計測係與電力轉換裝置10為了驅動旋轉機30而生成的電壓脈衝同步實施。亦即，與電壓脈衝同步而對來自電流感測器12a、12b之信號進行取樣。可以按照每1次電壓脈衝取樣1次或取樣2次。亦可以按照每複數次電壓脈衝取樣1次。例如圖3示出按照每1次電壓脈衝取樣2次而得的2相之相電流波形之例。
接著，電流向量計算部14依據以下之公式(1)對計測出的相電流實施三相二相轉換，並計算電流向量(步驟S102)。圖1之電力轉換裝置10中僅計測2相之相電流，剩餘1相之相電流係使用假設滿足公式(2)而導出之值。
Figure 02_image001
其中，iU 、iV 、iW 係表示U相、V相、W相之各相之計測電流，iα 、iβ 係表示三相二相轉換後之二相之固定軸α軸與β軸之電流成分。
Figure 02_image003
接著，分析對象量計算部16針對獲得的電流向量算出以公式(3)表現的分析對象量之一亦即電流向量範數(步驟S103)。
Figure 02_image005
圖4係針對正常狀態之旋轉機30與異常狀態之旋轉機30表示計算出的電流向量範數與時刻之關係之圖。又，作為異常狀態之旋轉機30之典型為，與正常狀態之旋轉機30比較減少了軸承之潤滑劑者。
再者，使用公式(4)，將電流向量轉換為旋轉座標系，算出q軸電流(扭矩電流)，以其取代電流向量範數作為分析對象量而使用於以後之分析亦可。出現於公式(4)的旋轉子位置θ，可以從設置於旋轉機30的解角器(resolver)或編碼器(encoder)等之旋轉位置感測器之信號獲得，亦可以從包含於旋轉機30之速度電動勢或電流的資訊推斷。
【數4】i d =i α ．cos θ+i β ．sin θ i q =-i α ．sin θ+i β ．cos θ 式(4)
其中，id、iq分別表示d軸電流、q軸電流，θ係表示旋轉位置。
若是理想的三相交流，則在電流向量範數或扭矩電流之頻譜中，係成為基本波頻率成分被轉換為直流成分之峰值，而且相對於直流成分具有1個旋轉頻率成分之峰值的頻譜。相電流之頻譜中出現1個基本波頻率成分之峰值以及其前後之±旋轉頻率成分之峰值的2個峰值，兩者為不同的頻譜。
另一方面，與分析對象量計算部16並行地藉由旋轉頻率推斷部15對旋轉機30之旋轉頻率進行推斷(步驟S104)。分析對象量計算部16於步驟S103實施旋轉子位置推斷之情況下，與其同時進行旋轉頻率之推斷亦可。旋轉位置感測器未設置於旋轉機30之情況下，從電力轉換裝置10之輸出頻率及旋轉機30之極數來推斷旋轉頻率亦可。電力轉換裝置10之輸出頻率係由相電流之資訊推斷，由控制指令之資訊抽出。
若無視感應馬達產生之最大數%左右之滑移時，從電力轉換裝置10之輸出頻率及旋轉機30之極數來推斷旋轉頻率時如以下。旋轉頻率=電力轉換裝置之輸出頻 率/磁極對數，例如若是輸出頻率為50Hz，4極(磁極對數2)的話旋轉頻率推斷為25Hz。若是輸出頻率為30Hz，6極(磁極對數3)的話旋轉頻率推斷為10Hz。若是輸出頻率為100Hz，2極(磁極對數1)的話旋轉頻率推斷為100Hz。
特徵量波形抽出部17，係接受分析對象量計算部16中計算出的分析對象量與旋轉頻率推斷部15中推斷出的旋轉頻率之結果，針對電流向量範數或扭矩電流，將特定的頻率範圍亦即落在零與旋轉頻率之間的頻率範圍之波形予以抽出(步驟S105)。實施例1之電力轉換裝置10所具備的診斷運算法則(algorithm)中不實施頻率解析，因此在診斷中無法知道成為什麼樣子的頻譜。於此，僅為了說明運算法則而使用頻譜。
圖5係表示對正常狀態之旋轉機30與異常狀態之旋轉機30先計算出的電流向量範數之頻譜圖。圖6係將圖5之電流向量範數之頻譜重疊之圖。
觀察圖中可知在0Hz至20Hz之範圍中兩者存在顕著之差。此係和習知的因為軸承之異常導致相電流之基本波頻率±20Hz之頻譜位準上升知現象對應者。
電流向量範數或扭矩電流，係將相電流之基本波頻率成分轉換為直流(0Hz)成分，成為最大之成分。又，已知即使是正常範圍之旋轉機30亦容許少許之偏心，旋轉頻率(圖5之例為25Hz)中亦成立少許之峰值。因此，欲不進行頻率解析而能夠高感度檢測出異常時，必須將包含於正常資料中的主要的成分亦即直流成分與旋轉頻率成 分充分除去。
於此，實施例1中，特徵量波形抽出部17中藉由濾波器順序抽出落在直流成分與旋轉頻率成分之間的頻率範圍。無需如進行頻率解析時那樣地儲存恆定期間之資料，因此以較少的記憶體量即可執行。夾在其間的頻率範圍不包含直流成分與旋轉頻率成分以便提高檢測感度。
又，依據旋轉頻率推斷部15中推斷出的旋轉頻率，在旋轉頻率變化時，以不擷取旋轉頻率成分的方式，必要時對抽出的頻率範圍進行變更。因此，事先準備具備與頻率範圍變更後對應的複數個不同傳輸特性的濾波器，以便能夠變更頻率範圍亦可。或者，將濾波器之參數設定成為旋轉頻率之函數，追隨旋轉頻率之變更而變更濾波器之參數亦可。於此，作為濾波器之參數例如為截止頻率。
藉由以不擷取旋轉頻率成分的方式來變更抽出的頻率，亦可以對應旋轉機的可變速運轉。但是旋轉頻率越低時抽出範圍變為越窄，檢測異常之感度亦降低。
為了充分衰減直流成分而使用高通濾波器。又，為了充分衰減旋轉頻率成分而使用低通濾波器。或者，藉由帶通濾波器同時衰減直流成分與旋轉頻率成分亦可。
電流計測存在誤差，三相存在不平衡時，電流向量範數或扭矩電流中亦會殘留少許基本波頻率成分。 若是濾波器之性能充分的話，旋轉頻率被衰減，比其更高頻之基本波頻率成分亦可以衰減，但由於低成本設計而濾波器性能不充分之情況下，旋轉頻率可以衰減但基本波頻率成分殘留之情況存在。於此，為了以低成本除去基本波頻率成分，而將窄帶之頻帶除去濾波器亦即陷波濾波器(notch filter)追加於低通濾波器、帶通濾波器等亦可。
多數之旋轉機系統中，若將電流向量範數或扭矩電流之直流成分(相當於相電流之基本波頻率成分)之振幅設為1時，旋轉頻率成分之振幅為10-4~10-3左右。零與旋轉頻率之間的頻率範圍之位準在正常狀態下為10-5~10-4左右。又，發明人經由對旋轉機系統之長年研究發現在異常狀態下為10-4~10-3左右。因此，欲充分衰減直流成分與旋轉頻率成分並以高感度檢測出異常時，濾波器特性需要陡峭。至少需將帶阻之增益相對於帶通之增益的比設定成為1%以下，且以變化帶成為旋轉頻率之一半以下，較好是成為旋轉頻率之1/3以下的方式進行設定。
藉由滿足上述之條件的濾波器將落在零與旋轉頻率之間的頻率範圍予以抽出而得之特徵量波形之例示出於圖7。可知與正常狀態比較，異常狀態中振幅變大。
接著，異常度計算部18從特徵量波形抽出部17中獲得的波形計算出異常度(步驟S106)。例如，將獲得的波形之絕對值或平方值在恆定時間內合計之值設為異常度。或者，針對計算出的異常度，以相電流之基本波頻率成分之振幅、或者從電流向量範數或扭矩電流抽出的直流成分予以規格化亦可。如此則，即使因負載變動致使直流成分隨時間變化之情況下亦可以進行診斷。又，將異常度傳送至外部之情況下，可以減輕通信負荷。
接著，異常度計算部18藉由判斷計算出的異常度是否超出事先設定的臨界值來判斷故障之徵兆(步驟S107)。異常度超出臨界值之情況下診斷為有故障徵兆並指示輸出部19發出警告。臨界值藉由試驗機等另外檢討之結果來決定亦可，或藉由實際環境中之學習來決定亦可。例如在學習期間中計算複數次異常度，求出其平均值及變動幅，將臨界值設定成為不產生誤報之位準。
又，以藉由機械學習等可以精密診斷的方式，將計算出的異常度與用於規定旋轉機30之運轉狀態的其他之參數同時輸出亦可。藉由記錄器等記錄這樣的多變數資料，並經由向量量子化分群(clustering)等之機械學習之運算法則進行分析的話，臨界值判斷中無法檢測出的微弱的異常有可能亦可以檢測出。
最後，輸出部19將異常度或故障徵兆判斷結果等之診斷結果予以輸出(步驟S108)而結束診斷。輸出方法可以訴之顯示器、照明設備、蜂鳴器等人之五感者，或記錄於紙或電子檔案者。或者經由通信網路傳送亦可。
異常度計算部18或輸出部19，配置於電力轉換裝置10之外部之電腦，經由網路取得特徵量波形抽出部17所抽出之波形亦可。又，為了步驟S107之處理，而將故障徵兆判斷部獨立於異常度計算部18之構成亦可。又，將故障徵兆判斷部配置於經由網路而與電力轉換裝置10連接的電腦，將異常度計算部18計算出的異常度經由網路傳送至電腦，由外部之電腦進行故障徵兆之判斷亦可。
依據實施例1，不實施計算負載大的頻率解析，因此可以藉由搭載於電力轉換裝置10的微電腦及電流感測器執行診斷。又，具備可以將電流向量範數或扭矩電流之直流成分與旋轉頻率成分等包含於正常範圍之旋轉機的資料之主要的成分予以有效除去的診斷運算法則。因此，高感度的診斷成為可能，可以早期檢測出故障徵兆。因此，可以實現具備以低成本且早期檢測出旋轉機系統之故障之徵兆的功能的電力轉換裝置及使用其的旋轉機系統。
再者，藉由分析對象量計算部計算出電流向量範數或扭矩電流，基本波頻率成分成為直流成分，特徵量波形抽出部17只要實施微分即可將該成分除去，構成可以簡單化。
又，實施例1中，藉由轉換為分析對象量，基本波頻率與旋轉頻率整體被轉換為低頻率。因此，抽出的頻率範圍可以較低，取樣亦可以低速進行，低成本化成為可能。
再者，專利文獻1不論旋轉頻率都抽出±20Hz之範圍，因此存在抽出旋轉頻率成分之情況，亦需要將其除去。實施例1中，即使特徵量波形抽出部17依據來自旋轉頻率推斷部15推斷出的旋轉頻率來變化旋轉頻率時，藉由變更抽出的頻率範圍即可以不擷取旋轉頻率成分。 [實施例2]
圖8係藉由實施例2之電力轉換裝置10進行旋轉機系統之異常診斷的流程。圖8中的步驟S100、步驟S102、步驟S103、步驟S106至步驟S108係和圖2同樣。
與實施例1之差異點在於，電流計測部13係以小於旋轉頻率之2倍的頻率對相電流進行取樣(步驟S201)。如此則，可以事先除去旋轉頻率以上之頻率之成分，因此特徵量波形抽出部17之處理中不必要除去旋轉頻率以上之頻率成分。因此，特徵量波形抽出部17成為對電流向量範數或扭矩電流抽出不包含零的頻率範圍之波形(步驟S204)，特徵量波形抽出部17成為簡單化。
又，依據相電流來推斷旋轉頻率的旋轉頻率推斷部15成為不必要。但是，為了確定取樣頻率，在進行取樣前，係由馬達控制指令推斷旋轉頻率。
又，進行取樣前，需要以硬體或軟體實施抗鋸齒(anti-aliasing)處理。具體而言，藉由濾波器除去取樣頻率之1/2頻率(奈奎斯特頻率(Nyquist frequency))以上之成分。
依據實施例2，不需要除去旋轉頻率以上之成分的低通濾波器或帶通濾波器。 [實施例3]
圖9為藉由實施例3之電力轉換裝置10對旋轉機系統之異常進行診斷的流程。圖9中的步驟S100至步驟S104、及步驟S107與步驟S108係和圖2同樣。
與實施例1及實施例2之差異點在於步驟S304至步驟S307。
實施例3中，首先，特徵量波形抽出部17係將作為分析對象量之電流向量範數或扭矩電流之直流成分予以除去(衰減)(步驟S304)。異常度計算部18依據抽出之波形計算出第1異常度(步驟S305)。之後，和實施例1同樣接受旋轉頻率推斷部15中推斷出的旋轉頻率，特徵量波形抽出部17進一步除去(衰減)旋轉頻率以上之成分(步驟S306)。接著，異常度計算部18依據抽出之波形計算出第2異常度(步驟S307)。
第1異常度對旋轉頻率成分之變化具有敏感度，因此可以檢測出旋轉機的偏心之程度之惡化。另一方面，第2異常度，係和實施例1或實施例2同樣，主要可以檢測出軸承之整體的摩擦變動之增加。
依據實施例3，可以對更大範圍的旋轉機系統之異常進行診斷。又，即使旋轉頻率變化之情況下，藉由變更抽出的頻率範圍即可以不擷取旋轉頻率成分。 [實施例4]
圖10係組裝有實施例1至實施例3適用的電力轉換裝置10與旋轉機系統的泵之概略圖。在與電力轉換裝置10連接的旋轉機(馬達)30附加有葉輪41，進行水等之液體之吸引･送出。較好是在以恆定速度･恆定負載旋轉之時間帶實施異常診斷，例如在1日之中送水量比較穩定的夜間等執行診斷。
又，和實施例1之電力轉換裝置10不同，圖10中構成為，配置有藉由網路等連接於電力轉換裝置10的電腦100，於電腦100具備實施例1之異常度計算部18、故障徵兆判斷部、輸出部19。
除了對泵之適用以外，實施例1至實施例3亦適用於空氣壓縮機、搬送載台、伺服沖壓機或射出成形機等之工作機械、風扇等之組裝有電力轉換裝置的旋轉機系統。
上述實施例中的電力轉換裝置10可以適用於一般用途之逆變器、伺服放大器、DCBL控制器等之電力轉換裝置。又，上述實施例亦適用於組裝有上述這樣的電力轉換裝置之旋轉機系統，且可以適用於風力發電系統、混合動力車、電氣自動車、燃料電池車、鐵道車輛等。
10:電力轉換裝置 20:電源 30:旋轉機 31:軸承 40:負載機械
[圖1] 實施例1中的電力轉換裝置及使用其的旋轉機系統之基本構成圖。 [圖2] 實施例1之電力轉換裝置具備的對旋轉機系統之異常進行診斷的流程。 [圖3] 表示實施例1中計測的代表性的相電流波形之圖。 [圖4] 表示實施例1中計算的代表性的電流向量範數(vector norm)波形之圖。 [圖5] 實施例1中計算的代表性的電流向量範數波形之頻譜。 [圖6] 實施例1中計算的代表性的電流向量範數波形之頻譜之正常狀態與異常狀態之比較圖。 [圖7] 表示實施例1中計算的代表性的特徵量波形之圖。 [圖8] 對實施例2之旋轉機系統之異常進行診斷的流程。 [圖9] 對實施例3之旋轉機系統之異常進行診斷的流程。 [圖10] 組裝有電力轉換裝置及使用其的旋轉機系統的泵之概略圖。
10:電力轉換裝置
11:主電路
12a、12b:電流感測器
13:電流計測部
14:電流向量計算部
15:旋轉頻率推斷部
16:分析對象量計算部
17:特徵量波形抽出部
18:異常度計算部
19:輸出部
20:電源
30:旋轉機
31:軸承
40:負載機械

Claims (16)

  1. 一種電力轉換裝置，其特徵為具有：電流計測部，對相電流進行計測；電流向量計算部，對上述相電流執行三相二相轉換並計算電流向量；分析對象量計算部，依據上述電流向量計算出上述電流向量之範數或扭矩電流作為分析對象量；及特徵量波形抽出部，依據上述分析對象量抽出特定頻率範圍之波形。
  2. 如申請專利範圍第1項之電力轉換裝置，其中具有：異常度計算部，係依據上述波形計算出異常度。
  3. 如申請專利範圍第1項之電力轉換裝置，其中上述電力轉換裝置係連接於旋轉機，具有：旋轉頻率推斷部，其對上述旋轉機的旋轉頻率進行推斷。
  4. 如申請專利範圍第1項之電力轉換裝置，其中上述特定頻率範圍，係落在零與旋轉頻率之間的頻率範圍內。
  5. 如申請專利範圍第1項之電力轉換裝置，其中上述電流計測部，係以小於旋轉頻率之2倍的頻率對上述相電流進行取樣。
  6. 如申請專利範圍第2項之電力轉換裝置，其中上述特徵量波形抽出部，係將上述分析對象量之直流成分除去，上述異常度計算部，係計算出第1異常度，上述特徵量波形抽出部，係將上述分析對象量之旋轉頻率成分除去，上述異常度計算部，係計算出第2異常度。
  7. 如申請專利範圍第2項之電力轉換裝置，其中具有：故障徵兆判斷部，其判斷上述異常度是否超出臨界值。
  8. 如申請專利範圍第3項之電力轉換裝置，其中上述特徵量波形抽出部，係依據上述推斷出的上述旋轉頻率來變更抽出的頻率範圍。
  9. 如申請專利範圍第2項之電力轉換裝置，其中上述異常度計算部， 係以在恆定時間內合計上述特徵量波形抽出部所抽出的上述波形之絕對值或平方值而成者作為異常度。
  10. 如申請專利範圍第2項之電力轉換裝置，其中上述異常度計算部，係以上述相電流之基本波頻率成分之振幅或從上述分析對象量抽出的直流成分對上述異常度實施規格化。
  11. 如申請專利範圍第1項之電力轉換裝置，其中上述特徵量波形抽出部，係藉由從高通濾波器、低通濾波器、帶通濾波器選擇的濾波器來抽出上述特定頻率範圍之波形。
  12. 如申請專利範圍第11項之電力轉換裝置，其中上述特徵量波形抽出部，係具有：用於衰減基本波頻率成分的陷波濾波器。
  13. 如申請專利範圍第7項之電力轉換裝置，其中上述故障徵兆判斷部，係具備於上述電力轉換裝置之外部。
  14. 一種旋轉機系統，係具有旋轉機、及連接於上述旋轉機的電力轉換裝置，其特徵為：該旋轉機系統具有： 電流計測部，對相電流進行計測；電流向量計算部，係對上述相電流執行三相二相轉換並計算出電流向量；分析對象量計算部，係依據上述電流向量計算出上述電流向量之範數或扭矩電流作為分析對象量；特徵量波形抽出部，係依據上述分析對象量抽出特定頻率範圍之波形；及異常度計算部，係依據上述波形計算出異常度。
  15. 如申請專利範圍第14項之旋轉機系統，其中從上述電力轉換裝置對上述旋轉機供給電力，在上述旋轉機旋轉的時間帶，上述電力轉換裝置執行異常診斷。
  16. 一種診斷方法，係對具備電力轉換裝置的系統進行診斷的診斷方法，其特徵為：上述電力轉換裝置，對相電流進行計測，對上述相電流執行三相二相轉換並計算出電流向量，依據上述電流向量計算出上述電流向量之範數或扭矩電流作為分析對象量，依據上述分析對象量抽出特定頻率範圍之波形。
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