WO2010095259A1 - 開閉装置の余寿命診断方法及び装置 - Google Patents

開閉装置の余寿命診断方法及び装置 Download PDF

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WO2010095259A1
WO2010095259A1 PCT/JP2009/053164 JP2009053164W WO2010095259A1 WO 2010095259 A1 WO2010095259 A1 WO 2010095259A1 JP 2009053164 W JP2009053164 W JP 2009053164W WO 2010095259 A1 WO2010095259 A1 WO 2010095259A1
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WO
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switchgear
series data
remaining life
state quantity
data
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PCT/JP2009/053164
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English (en)
French (fr)
Inventor
丸山 昭彦
堀之内 克彦
Original Assignee
三菱電機株式会社
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Publication date
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Priority to TW098118680A priority patent/TWI409602B/zh
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    • GPHYSICS
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    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
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    • G05B23/0205Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0283Predictive maintenance, e.g. involving the monitoring of a system and, based on the monitoring results, taking decisions on the maintenance schedule of the monitored system; Estimating remaining useful life [RUL]
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    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
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    • G05B23/02Electric testing or monitoring
    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02BBOARDS, SUBSTATIONS OR SWITCHING ARRANGEMENTS FOR THE SUPPLY OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02B13/00Arrangement of switchgear in which switches are enclosed in, or structurally associated with, a casing, e.g. cubicle
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/327Testing of circuit interrupters, switches or circuit-breakers
    • G01R31/3271Testing of circuit interrupters, switches or circuit-breakers of high voltage or medium voltage devices
    • G01R31/3272Apparatus, systems or circuits therefor
    • G01R31/3274Details related to measuring, e.g. sensing, displaying or computing; Measuring of variables related to the contact pieces, e.g. wear, position or resistance
    • HELECTRICITY
    • H01ELECTRIC ELEMENTS
    • H01HELECTRIC SWITCHES; RELAYS; SELECTORS; EMERGENCY PROTECTIVE DEVICES
    • H01H71/00Details of the protective switches or relays covered by groups H01H73/00 - H01H83/00
    • H01H71/04Means for indicating condition of the switching device
    • H01H2071/044Monitoring, detection or measuring systems to establish the end of life of the switching device, can also contain other on-line monitoring systems, e.g. for detecting mechanical failures
    • HELECTRICITY
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    • H01HELECTRIC SWITCHES; RELAYS; SELECTORS; EMERGENCY PROTECTIVE DEVICES
    • H01H3/00Mechanisms for operating contacts
    • H01H3/001Means for preventing or breaking contact-welding
    • HELECTRICITY
    • H01ELECTRIC ELEMENTS
    • H01HELECTRIC SWITCHES; RELAYS; SELECTORS; EMERGENCY PROTECTIVE DEVICES
    • H01H33/00High-tension or heavy-current switches with arc-extinguishing or arc-preventing means
    • H01H33/60Switches wherein the means for extinguishing or preventing the arc do not include separate means for obtaining or increasing flow of arc-extinguishing fluid
    • H01H33/66Vacuum switches
    • H01H33/666Operating arrangements
    • H01H33/6662Operating arrangements using bistable electromagnetic actuators, e.g. linear polarised electromagnetic actuators

Definitions

  • the present invention relates to a remaining life diagnosis method for a switchgear that diagnoses the remaining life of a switchgear based on the operating characteristics of the switchgear, and a remaining life diagnosis device using the remaining life diagnosis method.
  • a switchgear such as a power switchgear (hereinafter simply referred to as a switchgear) includes a fixed contact, a movable contact provided opposite to the fixed contact, and the movable contact contacting the fixed contact. And a drive mechanism that drives the divergence.
  • a switchgear is deteriorated due to factors such as the elapsed time from the initial state when the operation is started, the number of operations, or the inoperable time, foreign matter mixing into the movable part, and the operation characteristics at any point in time. The remaining service life is exhausted by deviating from the predetermined use conditions. Therefore, normally, the operating state of the switchgear is monitored by the state monitoring device, and the deterioration state of the operating characteristics and the remaining life are diagnosed.
  • the conventional switchgear state monitoring device periodically calculates the change rate of the operation characteristic of the switchgear to be monitored, and based on the calculated change rate of the operation characteristic, the operation characteristic becomes a predetermined reference value in the future.
  • the time to reach or the number of possible operations in the future is estimated (see, for example, Patent Document 1).
  • a conventional switchgear state monitoring device when the deterioration of the operating characteristics of the switchgear occurs based on a single factor, and the operating characteristics of the switchgear monotonously progress in the direction of deterioration. It is effective for diagnosing the deterioration state of the operating characteristics of the switchgear or for diagnosing the remaining life.
  • the deterioration of the operating characteristics of the switchgear is actually caused by a plurality of overlapping factors.
  • the deterioration tendency or fluctuation tendency of the operating characteristics of the switchgear not only monotonously changes in the worsening direction, but often repeats temporary characteristic deterioration and characteristic recovery. Therefore, according to the conventional switchgear state monitoring device, it is difficult to monitor the state of the switchgear or to predict the remaining life.
  • the present invention has been made to solve the above-described problems in conventional devices, and provides a method and apparatus for diagnosing the remaining life of a switchgear that can estimate the remaining life of the switchgear with high accuracy. It is for the purpose.
  • the remaining life diagnosis method of the switchgear is: Accumulating the state quantity related to the deterioration state of the switchgear estimated based on the measurement data obtained by measuring the operating characteristics of the switchgear as state quantity history data, Based on the accumulated state quantity history data, the series data in which the state quantities are arranged around at least a part of the elapsed time during the operation period of the switchgear, and the at least part of the elapsed time Series data in which the state quantity is arranged with the number of operations of the switchgear as an axis, and series data in which the state quantity is arranged with the non-operation time of the switchgear in the at least part of the elapsed time as an axis, Creating at least one series data among the series data in which the state quantities are arranged around the cumulative operation time of the switchgear during the at least part of the elapsed time; It is a remaining life diagnosis method for a switchgear that estimates the remaining life of the switchgear based on the created series
  • a plurality of series data among the respective series for example, at least a part of elapsed time during the operation period of the switchgear.
  • a series data in which the state quantities are arranged as an axis, and a series data in which the state quantities are arranged around the operation number of the switchgear during the at least part of the elapsed time are created, and the plurality of created data.
  • the remaining life of the switchgear is estimated based on at least one series data of the series data, but depending on the situation, one of the series data Only the series data may be created, and the pre-life of the switchgear may be diagnosed based on the created series data.
  • the remaining life diagnosis method of the switchgear is: Accumulating the state quantity related to the deterioration state of the switchgear estimated based on the measurement data obtained by measuring the operating characteristics of the switchgear as state quantity history data, Based on the accumulated state quantity history data, the variance of the state quantity for each predetermined number of measurements is calculated, Series data in which the variance values are arranged with at least a part of elapsed time in the operation period of the switchgear as an axis, and the number of operations of the switchgear in the at least part of the elapsed time as an axis.
  • Series data in which variance values are arranged series data in which the variance values are arranged around the non-operation time of the switchgear during the at least part of the elapsed time, and at least part of the elapsed time.
  • Creating at least one series data among the series data in which the dispersion values are arranged with the cumulative operation time of the switch as an axis It is a remaining life diagnosis method for a switchgear that estimates the remaining life of the switchgear based on the created series data.
  • a plurality of series data among the respective series for example, at least a part of elapsed time during the operation period of the switchgear.
  • a series data in which the state quantities are arranged as an axis, and a series data in which the state quantities are arranged around the operation number of the switchgear during the at least part of the elapsed time are created, and the plurality of created data
  • the remaining life of the switchgear is estimated based on at least one series data of the series data, but depending on the situation, one of the series data Only the series data may be created, and the pre-life of the switchgear may be diagnosed based on the created series data.
  • the remaining life diagnosis method of the switchgear is: Accumulating the state quantity related to the deterioration state of the switchgear estimated based on the measurement data obtained by measuring the operating characteristics of the switchgear as state quantity history data, Converting the state quantity in the accumulated state quantity history data into a predetermined state quantity using a predetermined conversion function; Series data in which the predetermined state quantities are arranged with at least a part of elapsed time in the operation period of the switchgear as an axis, and the number of operations of the switchgear in the at least part of the elapsed time as an axis.
  • the sequence data in which the predetermined state quantities are arranged, the series data in which the predetermined state quantities are arranged around the non-operation time of the switchgear during the at least some elapsed times, and the at least some elapsed times Creating at least one series data among the series data in which the predetermined amount of state is arranged around the cumulative operation time of the switchgear in It is a remaining life diagnosis method for a switchgear that estimates the remaining life of the switchgear based on the created series data.
  • a plurality of series data among the respective series for example, at least a part of elapsed time during the operation period of the switchgear.
  • a series data in which the state quantities are arranged as an axis, and a series data in which the state quantities are arranged around the operation number of the switchgear during the at least part of the elapsed time are created, and the plurality of created data
  • the remaining life of the switchgear is estimated based on at least one series data of the series data, but depending on the situation, one of the series data Only the series data may be created, and the pre-life of the switchgear may be diagnosed based on the created series data.
  • the predetermined conversion function is a different conversion function for each of the series data.
  • the remaining life diagnosis method of the switchgear is: Accumulating the state quantity related to the deterioration state of the switchgear estimated based on the measurement data obtained by measuring the operating characteristics of the switchgear as state quantity history data, Based on the accumulated state quantity history data, series data in which the state quantities are arranged around the total elapsed time during the operation period of the switchgear, and the number of operations of the switchgear during the total elapsed time The series data in which the state quantities are arranged around the axis, the series data in which the state quantities are arranged around the non-operation time of the switchgear during the total elapsed time, and the series data in the total elapsed time While creating at least any one series data among the series data in which the state quantities are arranged around the cumulative operation time of the switchgear, Series data in which the state quantities are arranged around an elapsed time after a predetermined period from the initial operation time of the switchgear, and a progress after a period after the
  • the series data in which the state quantities are arranged around the total elapsed time during the operation period of the switchgear, and the elapsed time A series data in which the state quantities are arranged with the total number of operations of the switchgear as an axis is created, and an elapsed time in a period after a predetermined period from the initial operation time of the switchgear is used as an axis.
  • the remaining life of the switchgear that is configured to estimate the remaining life of the switchgear based on at least one series data among the plurality of series data created in the Depending on the situation, the series of data in which the state quantity is arranged around the total elapsed time during the operation period of the switchgear and the state quantity around the number of operations of the switchgear during the total elapsed time , Series data in which the state quantities are arranged around the non-operation time of the switchgear during the entire elapsed time, and the cumulative operation time of the switchgear during the total elapsed time Only one series data is created among the series data in which the state quantities are arranged around the axis, and an elapsed time in a period after a predetermined period has elapsed from the initial operation time of the switchge
  • the remaining life diagnosis device for a switchgear is: A device for diagnosing the remaining life of a switchgear that opens and closes an electric circuit by driving a movable contact with a drive mechanism so as to contact with or deviate from a fixed contact, Measuring means for measuring operating characteristics of the switchgear; and State quantity estimating means for estimating a state quantity related to a deterioration state of the switchgear based on measurement data by the measuring means; Recording means for recording the state quantity estimated by the state quantity estimation means as state quantity history data; A remaining life estimating means for estimating a remaining life of the switchgear based on the state quantity history data recorded in the recording means, The remaining life estimation means, based on the accumulated state quantity history data, series data in which the state quantities are arranged around at least a part of the elapsed time during the operation period of the switchgear, and the elapsed time Series data in which the state quantity is arranged with the number of operations of the switchgear in the axis
  • a plurality of series data among the respective series for example, at least a part of the elapsed time during the operation period of the switchgear.
  • a series data in which the state quantities are arranged as an axis, and a series data in which the state quantities are arranged around the operation number of the switchgear during the at least part of the elapsed time are created, and the plurality of created data.
  • the remaining life of the switchgear is estimated based on at least one series data of the series data, but depending on the situation, one of the series data Only the series data may be created, and the pre-life of the switchgear may be diagnosed based on the created series data.
  • the remaining life diagnosis device for the switchgear is: A device for diagnosing the remaining life of a switchgear that opens and closes an electric circuit by driving a movable contact with a drive mechanism so as to contact with or deviate from a fixed contact, Measuring means for measuring operating characteristics of the switchgear; and State quantity estimating means for estimating a state quantity related to a deterioration state of the switchgear based on measurement data by the measuring means; Recording means for recording the state quantity estimated by the state quantity estimation means as state quantity history data; A remaining life estimating means for estimating a remaining life of the switchgear based on the state quantity history data recorded in the recording means, The remaining life estimation means calculates a dispersion value of the state quantity for each predetermined number of measurements based on the accumulated state quantity history data, and calculates at least a part of the elapsed time during the operation period of the switchgear.
  • Series data in which the variance values are arranged as an axis series data in which the variance values are arranged around the number of operations of the switchgear during the elapsed time, and non-switching of the switchgear during the elapsed time
  • the remaining life diagnosis device for a switchgear is characterized in that the remaining life of the switchgear is estimated on the basis of the created series data.
  • a plurality of series data among the respective series for example, at least a part of the elapsed time during the operation period of the switchgear.
  • a series data in which the state quantities are arranged as an axis, and a series data in which the state quantities are arranged around the operation number of the switchgear during the at least part of the elapsed time are created, and the plurality of created data.
  • the remaining life of the switchgear is estimated based on at least one series data of the series data, but depending on the situation, one of the series data Only the series data may be created, and the pre-life of the switchgear may be diagnosed based on the created series data.
  • the remaining life diagnosis device for the switchgear is: A device for diagnosing the remaining life of a switchgear that opens and closes an electric circuit by driving a movable contact with a drive mechanism so as to contact with or deviate from a fixed contact, Measuring means for measuring operating characteristics of the switchgear; and State quantity estimating means for estimating a state quantity related to a deterioration state of the switchgear based on measurement data by the measuring means; Recording means for recording the state quantity estimated by the state quantity estimation means as state quantity history data; A remaining life estimating means for estimating a remaining life of the switchgear based on the state quantity history data recorded in the recording means, The remaining life estimating means converts the state quantity in the accumulated state quantity history data into a predetermined state quantity using a predetermined conversion function, and at least a part of the elapsed time during the operation period of the switchgear.
  • the switchgear remaining life diagnosis apparatus preferably, a plurality of series data among the respective series, for example, at least a part of the elapsed time during the operation period of the switchgear.
  • a series data in which the state quantities are arranged as an axis, and a series data in which the state quantities are arranged around the operation number of the switchgear during the at least part of the elapsed time are created, and the plurality of created data
  • the remaining life of the switchgear is estimated based on at least one series data of the series data, but depending on the situation, one of the series data Only the series data may be created, and the pre-life of the switchgear may be diagnosed based on the created series data.
  • the predetermined conversion function is a different conversion function for each of the series data.
  • the remaining life diagnosis device for the switchgear is: A device for diagnosing the remaining life of a switchgear that opens and closes an electric circuit by driving a movable contact with a drive mechanism so as to contact with or deviate from a fixed contact, Measuring means for measuring operating characteristics of the switchgear; and State quantity estimating means for estimating a state quantity related to a deterioration state of the switchgear based on measurement data by the measuring means; Recording means for recording the state quantity estimated by the state quantity estimation means as state quantity history data; A remaining life estimating means for estimating a remaining life of the switchgear based on the state quantity history data recorded in the recording means, The remaining life estimation means is based on the accumulated state quantity history data, series data in which the state quantities are arranged around the total elapsed time during the operation period of the switchgear, and the total elapsed time.
  • the series data in which the state quantities are arranged around the number of operations of the above and the series in which the state quantities are arranged around the non-operation time of the switchgear during the elapsed time after the predetermined period has elapsed Create at least one series data among data and series data in which the state quantities are arranged around the cumulative operation time of the switchgear during the e
  • the series data in which the state quantities are arranged around the total elapsed time during the operation period of the switchgear, and the elapsed time A series data in which the state quantities are arranged with the total number of operations of the switchgear as an axis is created, and an elapsed time in a period after a predetermined period from the initial operation time of the switchgear is used as an axis.
  • the remaining life of the switchgear that is configured to estimate the remaining life of the switchgear based on at least one series data among the plurality of series data created in the Depending on the situation, the series of data in which the state quantity is arranged around the total elapsed time during the operation period of the switchgear and the state quantity around the number of operations of the switchgear during the total elapsed time , Series data in which the state quantities are arranged around the non-operation time of the switchgear during the entire elapsed time, and the cumulative operation time of the switchgear during the total elapsed time Only one series data is created among the series data in which the state quantities are arranged around the axis, and an elapsed time in a period after a predetermined period has elapsed from the initial operation time of the switchge
  • the switchgear remaining life diagnosis apparatus a plurality of the switchgears are arranged in the same facility, and the remaining life estimation means is a switchgear having the highest number of operations among the plurality of switchgears.
  • a remaining life diagnosis apparatus for a switchgear characterized by creating at least one of the series data and estimating the remaining life of another switchgear based on the created series data .
  • the remaining life is estimated using a regression line or a regression curve based on the created series data.
  • the remaining life is estimated based on a deviation between a regression line or a regression curve based on the created series data and a predetermined value.
  • a plurality of the series data are created, and based on the series data that most significantly shows the deterioration tendency of the switchgear among the created series data.
  • the deterioration factor of the switchgear is estimated.
  • a plurality of the series data is created, an estimated value of the remaining life of the switchgear is calculated for each of the created series data, The minimum estimated value among the calculated estimated values is estimated as the remaining life of the switchgear.
  • the state quantity related to the deterioration state of the switchgear means a state quantity that defines the deterioration state of the switchgear. For example, the amount of contact wear, the sliding part when the switchgear is driven, The frictional force, the capacity of the driving capacitor, and the like correspond to the state quantities.
  • the switchgear As an example corresponding to a period after a predetermined period of time has elapsed since the initial operation of the switchgear, for example, there is a recent period with respect to the point of time for diagnosing the remaining life of the switchgear.
  • the range of the period is appropriately determined depending on the type of the switching device, the frequency of the switching operation in the switching device, the material constituting the sliding member, and the like.
  • each series data in this invention is independent in each invention, and the series data of the same name does not necessarily show the series data of the same content in each invention.
  • the state quantity related to the deterioration state of the switchgear estimated based on the measurement data obtained by measuring the operating characteristics of the switchgear is accumulated as the state quantity history data, Based on the accumulated state quantity history data, the series data in which the state quantities are arranged around at least part of the elapsed time during the operation period of the switchgear, and the at least part of the elapsed time.
  • Series data in which the state quantities are arranged around the number of operations of the switchgear series data in which the state quantities are arranged around the non-operation time of the switchgear during the at least part of the elapsed time, and At least one series of the series data in which the state quantities are arranged around the cumulative operation time of the switchgear during at least a part of the elapsed time Since the remaining life of the switchgear is estimated based on the created series data, the deterioration factor occurring in the switchgear is separated and the remaining life is estimated with high accuracy. be able to.
  • the state quantity related to the deterioration state of the switchgear estimated based on the measurement data obtained by measuring the operating characteristics of the switchgear is accumulated as the state quantity history data. Then, based on the accumulated state quantity history data, a variance value of the state quantity for each predetermined number of times of measurement is calculated, and the variance value is calculated with at least a part of the elapsed time during the operation period of the switchgear as an axis.
  • the state quantity related to the deterioration state of the switchgear estimated based on the measurement data obtained by measuring the operating characteristics of the switchgear is accumulated as the state quantity history data.
  • the state quantity in the accumulated state quantity history data is converted into a predetermined state quantity using a predetermined conversion function, and at least a part of the elapsed time during the operation period of the switchgear is used as the axis.
  • the state quantity related to the deterioration state of the switchgear estimated based on the measurement data obtained by measuring the operating characteristics of the switchgear is accumulated as the state quantity history data.
  • series data in which the state quantities are arranged around the total elapsed time during the operation period of the switchgear, and the operation of the switchgear during the total elapsed time Series data in which the state quantities are arranged around the number of times, series data in which the state quantities are arranged around the non-operation time of the switchgear during the total elapsed time, and the total elapsed time
  • the remaining life of the switchgear is estimated based on the respective series data created, the total elapsed time, the total number of operations, or the total failure during the operation period of the switchgear. Even if there is no tendency to deteriorate in the series data in which the state quantities are arranged with the operation time or the total accumulated time as an axis, the elapsed time in the period after the predetermined period has elapsed from the initial operation time of the switchgear.
  • Series data in which the state quantity is arranged as an axis series data in which the state quantity is arranged around the number of operations of the switchgear during a period after the predetermined period has passed, and a time point after the predetermined period has passed.
  • a device for diagnosing the remaining life of a switchgear that opens and closes an electric circuit by driving a movable contact so as to contact or separate from a fixed contact by a drive mechanism.
  • a measuring unit for measuring an operating characteristic of the switchgear a state quantity estimating unit for estimating a state quantity related to a deterioration state of the switchgear based on measurement data by the measuring unit, and the state quantity estimation Recording means for recording the state quantity estimated by the means as state quantity history data, and remaining life estimation means for estimating the remaining life of the switchgear based on the state quantity history data recorded in the recording means.
  • the remaining life estimation means determines the state quantity based on at least a part of the elapsed time during the operation period of the switchgear based on the accumulated state quantity history data.
  • the series data arranged in series, the series data in which the state quantities are arranged around the number of operations of the switchgear during the elapsed time, and the non-operation time of the switchgear during the elapsed time as the axis Creating at least one series data of series data in which the state quantities are arranged and series data in which the state quantities are arranged around the cumulative operation time of the switchgear during the elapsed time; Since it is configured to estimate the remaining life of the switchgear based on the series data, the deterioration factor occurring in the switchgear is separated with a simple configuration and the remaining life is estimated with high accuracy. Can do.
  • the switchgear remaining life diagnosis device the remaining life of the switchgear that performs the opening / closing operation of the electric circuit by driving the movable contact with the driving mechanism so as to contact or separate from the fixed contact is diagnosed.
  • a measuring unit that measures the operating characteristics of the switchgear, a state quantity estimating unit that estimates a state quantity related to a deterioration state of the switchgear based on measurement data by the measuring unit, and the state Recording means for recording the state quantity estimated by the quantity estimation means as state quantity history data; and remaining life estimation means for estimating the remaining life of the switchgear based on the state quantity history data recorded in the recording means;
  • the remaining life estimation means calculates a dispersion value of the state quantity for each predetermined number of measurements based on the accumulated state quantity history data, and during the operation period of the switchgear.
  • the switchgear remaining life diagnosis device According to the switchgear remaining life diagnosis device according to the present invention, the remaining life of the switchgear that opens and closes an electric circuit by driving the movable contact with the drive mechanism so as to contact or separate from the fixed contact is diagnosed.
  • a measuring unit that measures the operating characteristics of the switchgear, a state quantity estimating unit that estimates a state quantity related to a deterioration state of the switchgear based on measurement data by the measuring unit, and the state Recording means for recording the state quantity estimated by the quantity estimation means as state quantity history data; and remaining life estimation means for estimating the remaining life of the switchgear based on the state quantity history data recorded in the recording means;
  • the remaining life estimation means converts the state quantity in the accumulated state quantity history data into a predetermined state quantity using a predetermined conversion function, and operates the switchgear in an operating period.
  • the remaining life of the switchgear that performs the opening / closing operation of the electric circuit by driving the movable contact with the driving mechanism so as to contact or separate from the fixed contact is diagnosed.
  • the remaining life estimation means is a system in which the state quantities are arranged based on the accumulated state quantity history data, with the total elapsed time during the operation period of the switchgear as an axis.
  • the remaining life estimation means when a plurality of switchgears are arranged in the same facility, the remaining life estimation means has the highest number of operations among the plurality of switchgears. Since at least one of the series data of many switchgears is created and the remaining life of the other switchgear is estimated based on the created series data, even for switchgears that do not have state quantity history data The remaining life can be estimated accurately.
  • the remaining life is estimated using a regression line or a regression curve based on the created series data, so that the remaining life is estimated with high accuracy. Can do.
  • the predetermined conversion function is a different conversion function for each series data, thereby more accurately estimating the remaining life of the switchgear. can do.
  • the deterioration factor of the switchgear is estimated based on the series data that most significantly indicates the deterioration tendency of the switchgear among the respective series data.
  • the remaining life of the switchgear can be estimated more reliably, the deterioration factor of the switchgear can be accurately estimated, and an accurate maintenance plan for the switchgear can be established and executed.
  • the method and apparatus for diagnosing the remaining life of a switchgear preferably, by estimating the minimum estimated value among the calculated estimated values as the remaining life of the switchgear, with a simple configuration, It is possible to estimate the remaining life with high accuracy by separating the deterioration factors occurring in the switchgear.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a remaining life diagnosis apparatus for a switchgear according to Embodiment 1 of the present invention.
  • the switchgear remaining life diagnosis method according to the first embodiment of the present invention is implemented by the switchgear remaining life diagnosis apparatus according to the first embodiment, and will be apparent from the following description based on FIG.
  • an opening / closing device 1 includes a vacuum valve 11 that opens and closes a main circuit as an electric circuit composed of main circuit conductors 101 and 102, and an electromagnetic actuator as a drive mechanism for driving the vacuum valve 11. 12 is provided.
  • the vacuum valve 11 includes a housing 110 that is maintained in a substantially vacuum, and a fixed contact 111 that opens and closes a main circuit and a movable contact 112 that is provided to face the fixed contact 111 inside the casing 110. Is stored.
  • the fixed contact 111 is connected to one end of the main circuit conductor 101
  • the movable contact 112 is connected to one end of the main circuit conductor 102 via the movable contact support shaft 113 and the flexible conductor 114.
  • a bellows 115 is provided between the peripheral surface of the movable contact support shaft 113 and the inner peripheral surface of the casing 111 inside the casing 110 of the vacuum valve 11.
  • the bellows 115 hermetically seals the inside of the housing 110.
  • the movable contact support shaft 113 is slidably supported by a first guide bearing 116 fixed to a through hole of the housing 110, and an end portion thereof is led out of the housing 110.
  • the first movable shaft 117 has one end 1171 connected to the end of the movable contact support shaft 113 and is slidably supported by a second guide bearing 119 fixed to the through hole of the gas tank 118.
  • the other end 1172 is led out of the gas tank 118.
  • the insulating rod 120 is provided in the middle of the first movable shaft 117 and insulates one end 1171 and the other end 1172 of the first movable shaft 117.
  • the vacuum valve 11 Inside the gas tank 118, the vacuum valve 11, the flexible conductor 114, a part of the main circuit conductors 101 and 102, a part of the first movable shaft 117, and the insulating rod 120 are housed, and SF 6 for further improving the insulating performance.
  • a gas, an insulating gas such as nitrogen, or dry air is sealed under pressure.
  • the bellows 121 hermetically seals the inside and the outside of the gas tank 118.
  • the electromagnetic actuator 12 includes a yoke 211, a permanent magnet 212, a closing coil 213, an opening coil 214, a mover 215, and a second movable shaft 216.
  • the yoke 211 is made of a magnetic material and includes a fixed contact side end portion 2111 and an anti-fixed contact side end portion 2112.
  • the mover 215 is made of a magnetic material, is fixed to the second movable shaft 216, and is disposed in the internal space of the yoke 211.
  • the second movable shaft 216 is slidable by a third guide bearing 217 and a fourth guide bearing 218 provided at the fixed contact side end 2111 and the non-fixed contact side end 2112 of the yoke 211, respectively. It is supported.
  • a pair of permanent magnets 212 formed in a plate shape is fixed to the surface of a protruding portion 2113 protruding substantially at the center of the internal space of the yoke 211.
  • the surfaces of the pair of permanent magnets 212 face the surface of the mover 215 via a predetermined gap.
  • the closed coil 213 is disposed in the internal space of the yoke 211 and is fixed in contact with the fixed contact side end portion 2111 of the yoke 211.
  • the opening coil 214 is disposed in the internal space of the yoke 211 and is fixed in contact with the anti-fixed contact side end 2112 of the yoke 211.
  • the closing coil 213 and the opening coil 214 are connected to the driving power source 2 and the driving capacitor 3, respectively.
  • the electromagnetic actuator 12 operates when a driving current is supplied from the driving power source 2 and drives the movable contact 112 of the vacuum valve 11 to open and close the vacuum valve 11 as described later.
  • the drive capacitor 3 is provided to supply a necessary drive current amount when the drive current required by the electromagnetic actuator 12 is larger than the capacity of the drive power supply 2.
  • the contact pressure spring support housing 219 is fixed to one end 2161 of the second movable shaft 216, and the contact pressure spring 220 is fixed inside.
  • the other end 1172 of the first movable shaft 117 is slidably inserted into the contact pressure spring support housing 219, and is constantly urged toward the fixed contact 111 by the contact pressure spring 220.
  • the current sensors 41 and 42 as measuring means for measuring the operating characteristics of the switchgear 1 include a connection circuit between the closing coil 213 and the driving power supply 2 of the electromagnetic actuator 21, and the opening coil 214 and the driving power supply 2. It is installed in each connection circuit, and the drive current flowing in those connection circuits is measured. These current sensors 41 and 42 output current waveform data of the measured drive current as an analog signal or a digital signal, and input it to the state monitoring device 5.
  • Reference numeral 6 denotes a display device as display means to be described later.
  • the current sensors 41 and 42 measure the drive current of the electromagnetic actuator from the initial time when the operation of the switchgear 1 is started, for example, every time the electromagnetic actuator 12 operates, and the drive current measured at these different times. Current waveform is output.
  • the output of the current sensors 41 and 42 may be a voltage waveform instead of the current waveform of the drive current. However, in the following description, it is assumed that the current waveform is output.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of the state monitoring device 5 in the switchgear remaining life diagnosis device according to Embodiment 1 of the present invention.
  • the state monitoring device 5 includes a state quantity estimating unit 51, a recording unit 52, and a remaining life estimating unit 53.
  • the state quantity estimating means 51 receives the current waveform data output from the current sensors 41 and 42, and based on the current waveform data, the state quantity related to the deterioration state of the switchgear 1, that is, the deterioration state of the switchgear 1 is displayed.
  • the amount of contact wear, the frictional force during driving, the capacity of the driving capacitor 3 and the like are estimated.
  • the current waveform data of the drive current of the switchgear is obtained from a waveform corresponding to the drive distance of the movable contact, but when the contact is worn, the drive distance of the movable contact of the switchgear is determined in advance or It changes from the driving distance at the time of past opening and closing operations. For this reason, the current waveform data during the opening / closing operation is different from the predetermined data and the data at the past opening / closing operation. Therefore, if the correspondence between the change amount of the current waveform data, the driving distance of the movable contact, and the wear amount of the contact point is obtained in advance by experiment or calculation, the state related to the deterioration state of the switchgear from the change amount of the current waveform data.
  • the amount of contact wear as a quantity can be estimated.
  • the amount of change in the current waveform data can be used as a state quantity related to the deterioration state of the switchgear as a substitute for the contact wear amount.
  • the drive speed of the switchgear and the start time of the switchgear change depending on the frictional force applied to the drive shaft. If the driving speed or the start time of the opening / closing operation changes, the current waveform data during the opening / closing operation becomes data different from predetermined data or data at the past opening / closing operation. Therefore, if the correspondence between the amount of change in the current waveform data and the frictional force at the time of driving is obtained in advance through experiments and calculations, the amount of change in the current waveform data is used as a state quantity related to the deterioration state of the switchgear.
  • the frictional force can be estimated. Alternatively, the amount of change in the current waveform data can be used as a state quantity related to the deterioration state of the switchgear as a substitute for the frictional force.
  • the drive current is discharged from the drive capacitor 3 provided in the drive circuit.
  • the capacitance of the drive capacitor 3 fluctuates, the discharge time constant changes.
  • the current waveform data becomes data different from predetermined data or data at the time of past opening / closing operations. Therefore, if the correspondence between the change amount of the current waveform data and the capacity of the driving capacitor 3 is obtained in advance by experiment or calculation, the drive as the state amount related to the deterioration state of the switchgear from the change amount of the current waveform data.
  • the capacity of the capacitor 3 can be estimated.
  • the amount of change in the current waveform data can be a state quantity related to the deterioration state of the switchgear as a substitute for the capacity of the driving capacitor 3.
  • the state quantity estimation means 51 corresponds to each measurement time based on the current waveform data for each of the measurements.
  • the aforementioned state quantity that defines the deterioration state of the opened switchgear 1 is estimated.
  • the recording means 52 sequentially records the state quantities at the respective measurement points estimated by the state quantity estimating means 51 as state quantity history data.
  • the remaining life estimation means 53 reads the state quantity history data recorded in the recording means 52, diagnoses the progress of deterioration of the switchgear 1 based on the read state quantity history data, as will be described later, The deterioration factor causing the deterioration and the remaining life of the switchgear 1 are estimated.
  • the remaining life value estimated by the remaining life estimation means 53 and the estimated deterioration factor of the switchgear 1 are transmitted to the display device 6 for display and notified to the maintenance staff.
  • both the closed coil 213 and the open coil 214 are deenergized.
  • the mover 215 is held at the closed position attracted to the fixed contact side end portion 2111 of the yoke 211 by the magnetic force of the permanent magnet 212.
  • the movable contact 112 is pressed and brought into contact with the fixed contact 111 via the second movable shaft 216, the contact pressure spring 220, the first movable shaft 117, the insulating rod 120, and the movable contact support shaft 113.
  • the contact pressure spring 220 applies a predetermined contact pressure between the fixed contact 111 and the movable contact 112.
  • the mover 215 causes the yoke 215 to move to the yoke by the magnetic force generated by the opening coil 214. 211 is attracted to the anti-fixed contact side end 2112 and moves to the anti-fixed contact side, and stops at the opening position attracted to the anti-fixed contact side end 2112. Thereafter, the opening coil 214 is deenergized, but the mover 215 is held at the opening position by the magnetic force of the permanent magnet 212. Thereby, the movable contact 112 of the vacuum valve 11 is separated from the fixed contact 111 and interrupts the main circuit.
  • the mover 215 causes the yoke 211 to be moved by the magnetic force generated by the closing coil 213. 1 is attracted to the fixed contact side end portion 2111 and moves to the fixed contact side, stops at the closed position attracted to the fixed contact side end portion 2111, and the state shown in FIG. Thereafter, the closing coil 213 is deenergized, but the mover 215 is held at the closing position by the magnetic force of the permanent magnet 212. Thereby, the movable contact 112 of the vacuum valve 11 contacts the fixed contact 111 and closes the main circuit.
  • the movable contact support shaft 113, the first movable shaft 117, and the second movable shaft 216 include the first guide bearing 116, the second guide bearing 119, the third guide bearing 217, and the second guide shaft 217. 4 is slidably supported by the guide bearings 218, and in the opening and closing operations of the switchgear 1, the movable contact support shaft 113, the first movable shaft 117, and the second The movable shaft 216 can move smoothly to drive the movable contact 112 of the vacuum valve 11.
  • Each sliding portion including the bearing 218 is designed to satisfy the remaining product life under the predetermined use condition of the switchgear 1.
  • the frictional force of each sliding portion changes due to wear of each sliding portion or deterioration of the lubricant, and the opening / closing device 1 Operation failure may occur.
  • the deterioration of the sliding portion due to such a change in the frictional force of the sliding portion is caused by (1) wear of the sliding portion, (2) roughness of the sliding portion, (3) sliding portion. It is caused by factors such as corrosion, (4) contamination of a moving part such as a movable shaft, and (5) solid lubricant of a sliding part.
  • the progress of the deterioration of the sliding portion varies depending on the factor, and has a characteristic for each factor.
  • the wear of the sliding portion of the switchgear 1 proceeds with the operation of the switchgear 1. Therefore, when the cause of the deterioration of the sliding portion is based on the wear of the sliding portion, the progress of the deterioration of the sliding portion strongly depends on the number of operations of the switchgear 1. And the deterioration of the sliding part advances continuously from the initial state where the opening / closing device 1 starts operation. The progress of wear of the sliding part depends on the structure of the sliding part of the switchgear 1, and the individual difference for each switchgear 1 is relatively small.
  • Corrosion of the sliding part of the switchgear 1 is caused by rust of the metal member or chemical change of the polymer material.
  • corrosion of the sliding part increases static friction and sliding friction of the sliding part. To do. Therefore, when the cause of the deterioration of the sliding portion is based on the corrosion of the sliding portion, the progress of the deterioration of the sliding portion mainly depends on the elapsed time after the opening / closing device 1 is installed. The degree of deterioration greatly varies depending on the surrounding environment (temperature, humidity, salt damage, presence of corrosive gas, etc.). Furthermore, the degree of progress of the rust of the metal member is different between the case where the opening / closing operation of the opening / closing device 1 is frequently performed and the case where the opening / closing device 1 does not operate for a long period of time. .
  • foreign matter mixed into the movable part such as the movable shaft of the switchgear 1 occurs when dust or metal pieces peeled off from surrounding members accumulate on the movable shaft or the like. It becomes impossible to move to the correct stationary position, or such a foreign substance enters the sliding portion and increases the frictional force of the sliding portion.
  • the mixing of foreign matter into the sliding part may contribute to the roughness of the sliding part described above. Such a change in the frictional force of the sliding part due to mixing of dust or the like into the sliding part occurs suddenly and may be eliminated after several opening / closing operations of the opening / closing device 1.
  • the switchgear 1 when the switchgear 1 does not operate for a long period of time, the lubricant in the lubricant of the sliding part separates and the lubricant hardens. Caused by Such a solid astringency phenomenon with lubrication hardly progresses when the frequency of the opening / closing operation of the opening / closing device 1 is high. In addition, if the oil content of the lubricant is not completely separated, the opening / closing device 1 performs an opening / closing operation to restore the solid state.
  • the sliding device 1 is operated at the initial stage when the opening / closing device 1 performs the opening / closing operation after a long period of non-operation.
  • the frictional force of the part increases, after that, the frictional force deteriorates such that the frictional force of the sliding part is restored to its original state by repeating the opening and closing operation after a relatively short period of time.
  • FIG. 3 shows a case where, based on the state quantity history data, the state quantity related to the deterioration of the switchgear 1, that is, the frictional force F due to the corrosion of the sliding part which is the cause of the deterioration is configured as three different series of data.
  • (A) is the 1st series data which arranged the frictional force F as a state quantity relevant to deterioration of a switchgear one by one about the elapsed time T in the operating period of the switchgear 1 as an axis
  • (B) is a graph of second series data in which the frictional force F is sequentially arranged around the number of operations N during the operation period of the switchgear, and
  • (c) is a graph of the frictional force F. It is a graph of the 3rd series data arranged in order with the non-operation time nT in the operation period of an apparatus as an axis.
  • FIG. 4 is a graph showing a case where the frictional force F due to wear of the sliding portion is configured as three different series data based on the state quantity history data.
  • FIG. 4A is a graph showing the frictional force F as an operation of the switchgear.
  • shaft, (b) is arranging the frictional force F sequentially about the frequency
  • a graph of the second series data, (c) is a graph of the third series data in which the frictional force F is sequentially arranged around the non-operation time nT during the operation period of the switchgear.
  • FIG. 5 is a graph showing the case where the frictional force F due to the firmness of the lubricant is configured as three different series of data based on the state quantity history data, and (a) shows the opening and closing of the frictional force F.
  • the graph of the 2nd series data arranged sequentially, (c) is the graph of the 3rd series data which arranged the frictional force F sequentially by making the non-operation time nT in the operating period of an opening / closing device into an axis
  • the friction force F as a state quantity based on the measurement data is different. Is composed of only one of the three series of data described above, the friction force change tendency may not be sufficiently evaluated.
  • the remaining life diagnosis method and apparatus for a switchgear according to Embodiment 1 of the present invention is in a state related to the deterioration of the switchgear with the entire elapsed time in the period after the initial operation of the switchgear 1 as an axis.
  • First series data in which quantities are arranged second series data in which the state quantities are arranged around the total number of operations of the switchgear during a period after the initial stage of operation, and the initial point in time of operation
  • the third series data in which the state quantities are arranged around the entire non-operation time of the switchgear during the subsequent period, and based on the created first to third series data The remaining life of the switchgear is estimated.
  • the above-mentioned remaining life estimation means 53 performs the creation of the first to third series data and the estimation of the remaining life.
  • FIG. 1 when the opening / closing device 1 is opened, the opening coil 214 of the electromagnetic actuator 21 is energized from the driving power source 2, and the movable contact 112 of the vacuum valve 11 is fixed to the fixed contact 111 by the above-described operation. Open the main circuit.
  • the current sensor 42 measures the current waveform of the drive current passed through the opening coil 214 and inputs the measurement data to the state quantity estimating means 51 of the state monitoring device 5 shown in FIG.
  • the closing coil 213 of the electromagnetic actuator 21 is energized from the driving power supply 2, and the movable contact 112 of the vacuum valve 11 is brought into contact with the fixed contact 111 by the above-described operation. Close the main circuit.
  • the current sensor 41 measures the current waveform of the drive current passed through the closing coil 214 and inputs the measurement data to the state quantity estimating means 51 of the state monitoring device 5 shown in FIG.
  • the state quantity estimating means 51 in the state monitoring device 5 is a contact wear amount that defines the deterioration state of the sliding portion of the switchgear 1 based on the change in the current waveform data that is the input measurement data, and the friction during driving. State quantities such as force and capacity of the driving capacitor 3 are estimated.
  • the recording unit 52 saves and accumulates the state quantity estimated by the state quantity estimation unit 51 as state quantity history data.
  • the remaining life estimation means 53 periodically reads the state quantity history data stored in the recording means 52, and based on the state quantity history data, first, the elapsed time T from the operation start time of the switchgear 1 is used as an axis.
  • the first series data in which the state quantities are sequentially arranged the second series data in which the state quantities are arranged around the operation frequency N from the operation start time of the switchgear 1, and the operation start time of the switchgear 1
  • the frictional force F of the sliding portion is used as the state quantity, but it is needless to say that other state quantities may be used.
  • the remaining life estimation means 53 prepares four remaining life variables t1, t2, t3, t4 in advance, and all of these variables t1, t2, t3, t4 have very large values, For example, “999” is set. The values of these variables t1, t2, t3, and t4 are rewritten to estimated values for the remaining life described later.
  • FIG. 6 shows the remaining life estimation means 53 of the state monitoring device 5, judging the tendency of deterioration of the friction force of the switchgear 1 from the first to third series data, and determining the remaining life of the switchgear 1. It is a flowchart explaining the operation
  • step S1 all the state quantity history data stored in the storage means 52 of the state monitoring device 5 are read, and the frictional force as the state quantity in the read state quantity history data is obtained.
  • F is configured as first series data in which the elapsed time T in all the periods after the time when the opening / closing device 1 starts operation is arranged as an axis. This first elapsed time series data is the same as the first series data displayed in (a) in FIG. 3, (a) in FIG. 4, or (a) in FIG. Correspond.
  • step S1 the frictional force F as the state quantity in the read state quantity history data is used as the number N of operations of the switchgear 1 during the entire period after the switchgear 1 starts operating.
  • the second series data arranged on the axis is configured. This second series data corresponds to the second series data displayed in FIG. 3 (b), FIG. 4 (b), or FIG. 5 (b). .
  • step S1 the frictional force F as the state quantity in the read state quantity history data is used as the non-operating time of the switching apparatus 1 during the entire period after the switching apparatus 1 starts operating.
  • Third series data arranged with nT as an axis is created. This third series data corresponds to the third series data displayed in (c) in FIG. 3, (c) in FIG. 4, or (c) in FIG. .
  • step S2 whether or not the first series data has a tendency that the frictional force F at the initial time point when the opening / closing device 1 starts operating tends to deteriorate as the elapsed time T increases.
  • the determination in step S2 is performed when the regression line RL1 is obtained as shown in (a) of FIG. 3 or (a) of FIG. 4, and the correlation coefficient of the regression line RL1 is a predetermined value. If this is the case and the slope of the regression line RL1 is equal to or less than a predetermined value (or greater than or equal to a predetermined value), it is determined that the friction force F has a tendency to deteriorate. Otherwise, the friction force F has a tendency to deteriorate. Is determined not to be accepted.
  • step S3 whether or not the second series data has a tendency that the frictional force F at the initial time point when the opening / closing device 1 starts operating tends to deteriorate as the number of operations N increases.
  • the determination in step S3 is performed when the regression line RL2 is obtained as shown in FIG. 3B or 4B, and the correlation coefficient of the regression line RL2 is a predetermined value. If it is above and the slope of the regression line RL2 is less than or equal to a predetermined value (or greater than or equal to a predetermined value), it is determined that the friction force F has a tendency to deteriorate, and if not, or (b When the regression line cannot be obtained as shown in FIG.
  • step S4 the third series data has a tendency that the frictional force F at the initial time when the opening / closing device 1 starts operating deteriorates as the non-operation time nT of the opening / closing device 1 increases. Determine if it is allowed.
  • step S4 as shown in FIG. 5C, when the regression line RL3 is obtained, the correlation coefficient of the regression line RL3 is equal to or greater than a predetermined value, and the regression line RL3 is determined. If the inclination of is less than or equal to a predetermined value (or greater than or equal to a predetermined value), it is determined that the friction force F has a tendency to deteriorate, and if not, it is judged as (c) in FIG. When the regression line cannot be obtained as shown in (), it is determined that the deterioration tendency is not recognized in the friction force F.
  • a regression line is used here as a curve indicating the correlation of data
  • a higher-order regression curve, or a regression curve using an exponent or logarithm may be used.
  • the correlation coefficient is used here, the difference between the data and the regression line (the absolute value thereof) may be used as a determination condition that it is smaller than a predetermined value.
  • step S5 it is determined whether or not the deterioration tendency from the initial state of the switchgear 1 is recognized in the friction force F in all the determination results in steps S2, S3, and S4.
  • the process proceeds to Step S10 described later, and at least one of the determination results in Steps S2, S3, and S4.
  • the process proceeds to step S6.
  • step S6 it is determined whether only one of the determination results in steps S1, S2, and S3 has a tendency to deteriorate in the friction force F, and only one of the series data is subjected to friction. If it is determined that the force F has a tendency to deteriorate (YES), the process proceeds to step S9. If it is determined that two or more series data have a tendency to deteriorate (NO), the process proceeds to step S7.
  • Step S7 is a step that passes when it is determined that the deterioration tendency of the frictional force F is recognized in two or more series data among the determination results in steps S1, S2, and S3 in the steps so far. The process proceeds to the next step S8.
  • step S8 an estimated value of the remaining life of the switchgear 1 is calculated from the series data having the largest correlation coefficient of the regression line among the two or more series data in which the degradation tendency of the frictional force F is recognized.
  • Case 1 As case 1, it is determined in step S2 that the friction force F of the first series data has a tendency to deteriorate, and in step S3, the friction force F of the second series data has a tendency to deteriorate. A description will be given assuming that it is determined that there is a tendency to deteriorate the friction force F of the third series data in step S4. In case 1, it is assumed that the first series data has the strongest correlation.
  • step S5 the result of the determination in step S5 is (NO), and the process proceeds to step S6.
  • step S6 since it is determined whether or not the degradation tendency of the frictional force F is recognized only in any one of the determination results in steps S1, S2, and S3, the result is (NO), and step Proceed to S7.
  • step S7 when the deterioration tendency of the frictional force F is recognized in two or more series data among the determination results in steps S1, S2, and S3, the process proceeds to the next step S8. In case 1, the process proceeds to step S8.
  • step S8 an optimal regression line RL1 is obtained for the first series data having the strongest correlation among the three series data, and the limit value at which the switching device 1 cannot satisfy the predetermined performance from the regression line.
  • the elapsed time to reach is calculated.
  • the calculated elapsed time is converted into the number of years, and the number of years is overwritten on the previously prepared value “999” of the variable t1 to obtain the first estimated value of the remaining life. If the value obtained by converting the elapsed time calculated here into years exceeds 999, it is set to 999.
  • step S8 the deterioration tendency of the frictional force F in the first series data having the strongest correlation is removed from the original data, and three series data, that is, the first to third series data. Recreate.
  • the procedure for removing the deterioration tendency from the original data is, for example, as follows.
  • the three series data can be set as (y - i, a - i, b - i, c - i).
  • i is a value from 1 to M
  • M is the total number of data
  • y - i is the measured state quantity
  • a - i is the elapsed time on the horizontal axis of the first series data
  • b - i is the second the horizontal axis is the number of operations of the series data
  • c - i are each corresponding to the dead time is the horizontal axis of the third stream data.
  • Each of the first series data (y - i, a - i), the second series data (y - i, b - i), and the third series data (y - i, c - i) For example, the deterioration tendency of the frictional force F is determined.
  • a and B are coefficients obtained using a correlation coefficient obtained as a result of statistical calculation of the series data.
  • the first series data in which the frictional force is arranged with the elapsed time as the axis and the frictional force with the number of operations as the axis are arranged from the original data from which the deterioration tendency having the strongest correlation is removed.
  • the second series data and the third series data in which the frictional force is arranged around the non-operation time are created again.
  • the process returns to steps S2, S3, and S4. It is determined whether or not a deterioration tendency of the frictional force F from the initial state at the start of operation is recognized.
  • the case 1 is a case in which the deterioration tendency of the frictional force F is recognized in all of the original three series data. Since the deterioration tendency of the frictional force F in the first series data with the elapsed time as an axis has been removed, the second series data with the number of operations as an axis out of the three re-created series data There is a tendency to deteriorate the frictional force in the third series data with the non-operation time as an axis, and the process proceeds from step S5, S6, S7 to S8.
  • step S8 in the same manner as described above, an optimum regression line is obtained for the series data having the strongest correlation among the re-created second series data and third series data, and the opening / closing device is obtained from the regression line.
  • the elapsed time, the number of operations, or the non-operation time until reaching a limit value at which 1 cannot satisfy the predetermined performance is calculated.
  • the re-created second series data has the strongest correlation, it reaches a limit value at which the switchgear 1 cannot satisfy the predetermined performance based on the optimal regression line RL2.
  • the number of operations until is calculated.
  • the calculated number of operations is converted into the number of years, and the number of years is overwritten on the previously prepared value “999” of the variable t2 to obtain the second estimated value of the remaining life. If the value obtained by converting the elapsed time calculated here into years exceeds 999, it is set to 999.
  • step S8 the deterioration tendency of the frictional force F in the second number series data is removed from the original data by the same procedure as described above, and three series data are newly created again.
  • the process returns to steps S2, S3, and S4, and the respective series are performed in the same manner as described above. It is determined whether or not the data shows a tendency to deteriorate the frictional force F from the initial operation start state of the switchgear 1.
  • the case 1 is a case where the deterioration tendency of the frictional force F is recognized in all of the original three series data. Therefore, the deterioration tendency of the frictional force F in the first series data with the elapsed time as an axis and the second series data with the number of operations as an axis is removed by the above-described procedure.
  • the process proceeds to step S9 via steps S5 and S6.
  • step S9 the optimum regression line RL3 is obtained again for the third series data of the three series data that have been recreated, and the limit at which the switching device 1 cannot satisfy the predetermined performance from this regression line. Calculate the dead time until the value is reached.
  • the calculated non-operation time is converted into years, and the number of years is overwritten on the previously prepared value “999” of the variable t3 to obtain the third estimated value of the remaining life. If the value obtained by converting the elapsed time calculated here into years exceeds 999, it is set to 999.
  • step S8 the first estimated value t1 and the second estimated value t2 of the remaining life are calculated in step S8, and step S9
  • step S9 the third estimated value t3 is calculated.
  • step S9 the deterioration tendency of the frictional force F in the re-created third series data is again removed from the original data by the same procedure as described above, and the process proceeds to step S10.
  • step S10 state quantity history data based on the latest N measurement data is extracted from the data obtained in step S9, and the fourth series in which the frictional force F is arranged around the elapsed time T based on the state quantity history data.
  • Data, fifth series data in which the friction force F is arranged around the number of operations N of the switchgear 1, and sixth series data in which the friction force F is arranged around the non-operation time nT of the switchgear 1 are created. To do.
  • the latest N measurement data is data measured within a period after a predetermined period from the time when the switchgear 1 starts operation. Therefore, the fourth series data is series data in which state quantities are arranged corresponding to the elapsed time in a period after a predetermined period from the time when the switchgear 1 starts to operate,
  • the fifth series data is series data in which state quantities are arranged corresponding to the number N of operations of the switchgear during a period after a predetermined period from the time when the switchgear 1 starts operating.
  • the series data 6 is series data in which state quantities are arranged corresponding to the non-operating time of the switchgear during a period after a predetermined period from the time when the switchgear 1 starts operating.
  • the deterioration of the sliding part of the switchgear 1 when it gradually appears from the initial stage of operation of the switchgear 1, and as shown in FIG. It may appear. In the latter case, the deterioration progresses relatively rapidly from a certain point in time, and it may be difficult to grasp the deterioration tendency by analyzing the measurement data from the initial operation stage of the switchgear 1. For example, when there is a large amount of data with little change and there is relatively little data indicating a change tendency, it is difficult to grasp the deterioration tendency by analyzing the measurement data from the initial operation stage of the switchgear 1. In such a case, the deterioration tendency of the switchgear 1 can be remarkably determined by analyzing the latest N measurement data.
  • the fourth series data, the fifth series data, and the sixth series data based on the latest N measurement data configured in step S10 are converted into the above-described steps S2, S3, and S4.
  • the correlation coefficient of the regression line is not less than a predetermined value, and the slope of the regression line is a predetermined value. If it is below (or above a predetermined value), it is determined that the frictional force F has a tendency to deteriorate.
  • step S11 the deterioration tendency of the frictional force F as a state quantity in at least one of the fourth series data, the fifth series data, and the sixth series data. If there is a tendency of deterioration of the frictional force F as the state quantity in at least one of the series data (YES), the process proceeds to step S12, and the frictional force F is included in any series data. If there is no deterioration tendency (NO), the process proceeds to step S13.
  • step S12 the limit value at which the switching device 1 cannot satisfy the predetermined performance is reached based on the optimum regression line of the series data having the strongest correlation among the three series data having a tendency to deteriorate the frictional force.
  • Elapsed time, number of operations, and non-operation time are calculated. For example, if the fourth series data has the strongest correlation, the elapsed time until reaching the limit value at which the switching device 1 cannot satisfy the predetermined performance is calculated based on the optimal regression line RL1. calculate.
  • the calculated elapsed time is converted into years, and the number of years is overwritten on the previously prepared value “999” of the variable t4 to obtain the fourth estimated value of the remaining life. If the value obtained by converting the elapsed time calculated here into years exceeds 999, it is set to 999.
  • step S13 the first estimated value t1 and the second estimated value t2 calculated in step S8, the third estimated value t3 calculated in step S9, and in step S12.
  • the shortest estimated value is estimated as the remaining life of the switchgear 1.
  • Case 2 a case will be described in which it is determined that the series data has a tendency to deteriorate the frictional force F in any two of steps S2, S3, and S4.
  • Case 2 is a case where there is a tendency for the frictional force F to deteriorate in any two of the three series data.
  • Step S1 From Step S1, Steps S2, S3, S4, S5. , S6, and S7, the process proceeds to step S8.
  • step S8 an optimum regression line is obtained for the series data having the strongest correlation among the two series data, and the limit line from which the switching device 1 cannot satisfy the predetermined performance is reached from this regression line.
  • the elapsed time, the number of operations, or the non-operation time is calculated. Now, assuming that the first series data has the strongest correlation, the elapsed time until reaching the limit value at which the switchgear 1 cannot satisfy the predetermined performance is calculated based on the optimal regression line RL1. calculate.
  • the calculated elapsed time is converted into the number of years, and the number of years is overwritten on the previously prepared value “999” of the variable t1 to obtain the first estimated value of the remaining life. If the value obtained by converting the elapsed time calculated here into years exceeds 999, it is set to 999.
  • step S8 based on the above-described procedure, the deterioration tendency of the frictional force F in the first series data having the strongest correlation is removed from the original data, and three series data are recreated.
  • the process returns to steps S2, S3, and S4, and the opening / closing device 1 is assigned to each series data in the same manner as described above. It is determined whether or not a deterioration tendency of the frictional force F from the initial state at the start of operation is recognized.
  • the deterioration tendency of the frictional force F is recognized in two series data among the original three series data. Since the degradation tendency of the frictional force F in the first series data as the series data is removed, any of the second series data or the third series data among the three reconstructed series data is removed. The degradation tendency of the frictional force F exists only in one series data, and the process proceeds from step S5, S6 to step S9.
  • step S9 If there is a tendency to deteriorate the frictional force F in the second series data with the number of operations as an axis, in step S9, an optimum regression line RL2 is obtained for the re-created second series data, and this regression line is obtained. From this, the number of operations until the switchgear 1 reaches a limit value at which the predetermined performance cannot be satisfied is calculated. The calculated number of operations is converted into the number of years, and the number of years is overwritten on the previously prepared value “999” of the variable t2 to obtain the second estimated value of the remaining life. If the value obtained by converting the elapsed time calculated here into years exceeds 999, it is set to 999.
  • step 2 the process of steps S2 to S9 is repeated twice, so that the first estimated value t1 of the remaining life in step S8 and the second estimated value t2 in step S9. Are calculated.
  • step S9 the deterioration tendency of the frictional force F in the regenerated second series data is removed from the original data by the same procedure as described above, and the process proceeds to step S10.
  • step S10 to step S13 the operation is the same as in the case (1) described above, and the fourth series data, the fifth series data, and the sixth series data based on the latest N measurement data.
  • the third estimated value t3 of the remaining life is calculated from the sequence data having the strongest correlation.
  • step S13 the first estimated value t1 calculated in step S8, the second estimated value t2 calculated in step S9, and the third estimated value calculated in step S12.
  • the shortest estimated value is estimated as the remaining life of the switchgear 1.
  • case 3 a case will be described in which it is determined that only one of the steps S2, S3, and S4 has a tendency to deteriorate the frictional force F, for example, only in the first series data. .
  • step S9 an optimal regression line RL1 is obtained for the first series data with the elapsed time as an axis, and from this regression line until the limit value at which the switchgear 1 cannot satisfy the predetermined performance is reached.
  • Calculate elapsed time The calculated elapsed time is converted into the number of years, and the number of years is overwritten on the previously prepared value “999” of the variable t1 to obtain the first estimated value of the remaining life. If the value obtained by converting the elapsed time calculated here into years exceeds 999, it is set to 999.
  • step S6 the process immediately proceeds from step S6 to step S9, and the first estimated value t1 is calculated.
  • step S9 the deterioration tendency of the frictional force F in the first series data is removed from the original data by the same procedure as described above, and the process proceeds to step S10.
  • step S10 to step S13 the operation is the same as in the cases (1) and (2) described above, and the fourth series data and the fifth series data based on the latest N measurement data. Then, the sixth series data is created, and the second estimated value t2 of the remaining life is calculated from the series data having the strongest correlation among them.
  • step S13 the shortest estimated value of the first estimated value t1 calculated in step S9 and the second estimated value t2 estimated in step S12 is used as the remainder of the switching device 1. Estimated as lifetime.
  • Case 4 a case will be described in which it is determined that there is no tendency to deteriorate, for example, the frictional force F as a state quantity in any of Step S2, Step S3, and Step S4.
  • the process immediately proceeds from step S5 to step S10.
  • step S10 to step S13 the operation is the same as in the case 1, case 2, and case 3, and the fourth series data with the elapsed time as the axis based on the latest N measurement data.
  • the fifth series data with the number of operations as the axis and the sixth series data with the non-operation time as the axis, and from the series data with the strongest correlation, the first estimated value t1 of the remaining life is obtained. calculate.
  • step S13 the first estimated value is estimated as the remaining life of the switchgear 1. It is.
  • the estimated remaining life was calculated based on the latest N measurement data in steps S10 to S13. Even if the fourth series data, the fifth series data, and the sixth series data are configured based on the measurement data of the batch, there may be no series data indicating a tendency of deterioration of the state quantity. In this case, if there is no data indicating the deterioration tendency of the state quantity in the first to third series data, the estimated value of the remaining life is not calculated, and accordingly, the remaining life variables t, t2, It can be said that “999” set at t3 and t4 is the remaining life, the deterioration tendency does not appear in the switchgear 1, and it is not the stage for estimating the remaining life.
  • step S13 the cause of deterioration of the switchgear 1 is estimated from the series data obtained by calculating the estimated value of the shortest remaining life.
  • the deterioration factor is estimated as follows. (1) When the remaining life is calculated based on the series data with the elapsed time as an axis, it is estimated that the sliding portion is deteriorated due to rust or corrosion or dust accumulation. (2) If the remaining life is calculated from the series data with the number of operations as an axis, it is estimated that the deterioration is due to wear of the sliding portion. (3) When the remaining life is calculated from the series data with the non-operation time as an axis, it is presumed that the lubricant is deteriorated due to firmness.
  • the state quantities related to the deterioration of the switchgear are arranged around the total elapsed time in the period after the initial operation of the switchgear 1.
  • the switchgear of the switchgear Since the remaining life is estimated, the remaining life of the switchgear can be estimated with high accuracy, and the deterioration factor occurring in the switchgear can be estimated.
  • FIG. 7 is an explanatory view for explaining a remaining life diagnosis method and apparatus for a switchgear according to Embodiment 2 of the present invention.
  • FIG. 7A shows the friction force F after the initial operation of the switchgear.
  • the dispersion values of the state quantities for the N operations of the switchgear are arranged with the elapsed time, the number of times of operation of the switchgear, the non-operating time of the switchgear, and the cumulative operating time of the switchgear as axes. It is possible to estimate the remaining life of the switchgear by creating the series data and determining the strength of the deterioration correlation of the switchgear based on these series data. A standard deviation similar to this may be used instead of the variance value.
  • the remaining life diagnosis method and apparatus for a switchgear according to Embodiment 2 of the present invention corresponds to the dispersion value of the state quantity for each predetermined number of measurements by the measuring means corresponding to the elapsed time during the operation period of the switchgear.
  • the first series data arranged in this way, the second series data arranged in correspondence with the number of operations of the switchgear during the operation period, and the dispersion value during the movable period
  • the remaining life of the switchgear is estimated based on the created series data.
  • the description will be made using the first to third series data for the sake of simplicity.
  • the frictional force is dispersed as f1, f2, f3, f4, f5, f6, f7, and f8 at the initial operation time of the switchgear 1.
  • the dispersion value d1 of the frictional forces f1, f2, f3, f4, f5, f6, and f7 corresponding to the seven operations of the switchgear 1 is obtained, and the frictional forces f2 and f3 corresponding to the next seven operations are obtained.
  • F4, f5, f6, f7, f8 are obtained.
  • the dispersion value of the frictional force corresponding to the seven operations of the switchgear 1 is obtained until the latest number of operations or the elapsed time.
  • the series data shown in FIG. 7B is obtained by arranging the dispersion value D of the frictional force thus obtained with the operation frequency or elapsed time of the switchgear 1 as an axis. According to the series data shown in (b), a clear regression line RL4 can be obtained, whereby the remaining life of the switchgear 1 can be estimated.
  • step S1 in the flowchart of FIG. 6, the first series in which the variance value D of the friction force F is arranged around the elapsed time during the operation period of the switchgear.
  • Data second series data arranged with the number of operations of the switchgear as an axis, and third series data arranged with the non-operation time of the switchgear as an axis are created.
  • estimated values t1, t2, and t3 of the remaining life of the switchgear 1 are calculated by the same operation as in the first embodiment, and the calculated remaining life is calculated in step S13.
  • the shortest estimated value is estimated as the remaining life of the switchgear 1.
  • steps S10 to S12 are not necessary.
  • the cause of the deterioration of the switching device 1 is the rough surface of the sliding part and the biting of the foreign matter into the sliding part as described above.
  • any series data with the time, the number of operations, the non-operation time, and the cumulative operation time as axes for the measured state quantity is used. Therefore, it is possible to diagnose the progress of deterioration and estimate the remaining life even for deterioration factors that do not show a deterioration tendency.
  • FIG. 8 is an explanatory diagram for explaining a remaining life diagnosis method and apparatus for a switchgear according to Embodiment 3 of the present invention.
  • FIG. 8A shows the friction force F after the initial operation of the switchgear.
  • Explanatory drawing explaining the series data arranged on the basis of the elapsed time T during the period (b) is a state variable G is converted to the state variable G using the conversion function fcorr, which is the measured state quantity.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram of series data in which the state variable G is arranged with an elapsed time as an axis.
  • the values measured using measuring means such as current sensors are stored as physical quantities such as frictional forces and operating time. These physical quantities change with the deterioration of the state of the switchgear, but the deterioration tendency varies depending on the structure of the drive mechanism of the switchgear. Accordingly, when the deterioration tendency is directly estimated using the measured physical quantity, it may be impossible to accurately estimate the remaining life.
  • the remaining life diagnosis method and apparatus for a switchgear according to Embodiment 3 of the present invention prepares in advance a change tendency of a physical quantity estimated from the structure of the drive mechanism as a function, and the switchgear measured from this function
  • the physical quantity as the state quantity of the state quantity history data recorded in the recording unit 52 is converted into a predetermined state quantity using the conversion function G, and the deterioration tendency is estimated using the converted state quantity. To do.
  • the opening speed can be a state quantity indicating the performance of the switchgear, in other words, a state quantity related to the deterioration of the switchgear.
  • the state quantity obtained by actually measuring the operating state of the switchgear 1 is a frictional force.
  • the movable contact 112 is moved by the electromagnetic force of the contact pressure spring 220 and the electromagnetic actuator 12.
  • FT m ⁇ a (Formula 1)
  • FT is a force acting on the operating contact 112, and is a resultant value of the spring force of the contact pressure spring 220, the electromagnetic force of the electromagnetic actuator 12, and the frictional force of the sliding portion.
  • a is the acceleration
  • m is the weight of the movable part including the movable contact 112.
  • the opening speed v is defined as x1 / T1 from the time T1 required for the movable contact 112 to move to the distance x1.
  • x1 1/2 ⁇ a ⁇ T1 2 (Formula 3)
  • the frictional force F of the series data centered on the elapsed time shown in FIG. 8A is converted into the state quantity G using the conversion function G shown in the equation (5), and this state quantity G is passed.
  • the first series data shown in (b) of FIG. 8 is generated with the time T as an axis, and the remaining life of the switchgear 1 can be estimated by obtaining a regression line from the first series data.
  • the regression curve is a straight line, but the regression curve is generally represented by a polynomial.
  • the state quantity G obtained as a result of such conversion has a high correlation with a regression curve such as a polynomial, and the remaining life can be estimated with higher accuracy.
  • the conversion function for the series data with the elapsed time as the axis For the physical quantity of the same frictional force, the conversion function for the series data with the elapsed time as the axis, the conversion function for the series data with the number of operations or the accumulated operation time as the axis, and the inactivity time as the axis
  • the conversion functions for the series data are different from each other. This is because the deterioration factor models for the respective series data are different. Therefore, the conversion function is prepared for each series data, and the first series data in which the predetermined state quantity G converted by these conversion functions is arranged with the elapsed time as an axis, and the number of operations as the axis. It is possible to perform an accurate diagnosis by estimating the remaining life of the switchgear using the second series data and the third series data with the non-operation time as an axis.
  • the state monitoring device 5 receives the current waveform data output from the current sensors 41 and 42, and based on the current waveform data, the switching device 1 is estimated, that is, the amount of contact wear that defines the deterioration state of the switchgear 1, the frictional force during driving, the capacity of the driving capacitor 3, and the like.
  • the switching device 1 is estimated, that is, the amount of contact wear that defines the deterioration state of the switchgear 1, the frictional force during driving, the capacity of the driving capacitor 3, and the like.
  • the current sensors 41 and 42 measure the drive current at a plurality of times at different times, the deterioration of the switchgear 1 corresponding to each measurement time based on the current waveform data for each of the plurality of times of measurement.
  • the estimated state quantity is recorded in the recording means 52 as history data.
  • step S1 of FIG. 6 the first series data in which the state quantity G is arranged with the elapsed time as an axis, the second series data in which the state quantity G is arranged with the number of operations as an axis, non-operation Third series data in which state quantities G are arranged with time as an axis is created.
  • the progress of deterioration of the switchgear 1 is diagnosed in the same manner as in the first embodiment, the deterioration factor causing the deterioration and the remaining life of the switchgear 1 Is estimated.
  • the remaining life value estimated by the remaining life estimation means 53 and the estimated deterioration factor of the switchgear 1 are transmitted to the display device 6 for display and notified to the maintenance staff.
  • the remaining life of the switchgear can be estimated more accurately.
  • FIG. 9 is a block diagram showing a remaining life diagnosis apparatus for a switchgear according to Embodiment 4 of the present invention.
  • three switchgears 1 are arranged in a power receiving / distributing facility which is the same facility.
  • Each opening / closing device 1 is configured in the same manner as the opening / closing device 1 in the first embodiment.
  • each switchgear 1 is provided with a driving power source 2 and current sensors 41 and 42 as measuring means for measuring the operating characteristics of each switchgear 1 in the same manner as in the first embodiment.
  • These current sensors 41 and 42 input the current waveform data of the measured drive current as analog signals or digital signals to the state monitoring devices 5a, 5b, and 5c provided in the respective switching devices 1.
  • Each state monitoring device 5a, 5b, 5c records a state quantity related to the deterioration of each switchgear 1 based on the current waveform data from the current sensors 41, 42 as in the case of the first embodiment. The remaining life is estimated and the cause of deterioration is recorded.
  • each of the state determination devices 5a, 5b, and 5c is connected to the overall monitoring device 50, and the state quantities held by the state monitoring devices 5a, 5b, and 5c and the remaining life estimation result are recorded. The data is copied to the overall monitoring device 31 as necessary.
  • the overall monitoring device 50 integrates all the data from the state quantity records copied from the state monitoring devices 5a, 5b, and 5c, and then the state quantity with the elapsed time as the axis in the same manner as the processing in the single switching device.
  • the series data in which the state quantities are arranged with the cumulative operation time as an axis, and the remaining life of the switchgear as a whole is determined based on at least one of the series data of the respective series data. To be estimated.
  • the estimation of the remaining life of the switchgear and the estimation of the deterioration factor are performed in the same manner as in the first to third embodiments.
  • a plurality of switchgears installed in the same distribution board have a smaller number of operations and less history data than other switchgears.
  • the remaining life can be estimated in the same manner as other switching devices.
  • FIG. 10 is a block diagram showing a remaining life diagnosis apparatus for a switchgear according to Embodiment 5 of the present invention.
  • the overall monitoring device 31 in the fourth embodiment is not installed, and the state monitoring device 5a has the function of the overall monitoring device.
  • the estimation of the remaining life of the switchgear and the estimation of the deterioration factor are performed in the same manner as in the first to third embodiments.
  • the overall monitoring device 31 can be omitted, and the remaining life diagnosis device can be configured at low cost.
  • FIG. 11 is a configuration diagram illustrating a remaining life diagnosis apparatus for a switchgear according to Embodiment 6 of the present invention.
  • the state monitoring devices 5a, 5b, and 5c in the fourth embodiment shown in FIG. 9 are not installed, and the functions of the respective state monitoring devices 5a, 5b, and 5c are performed by the overall monitoring device 50. It is intended to have it.
  • the estimation of the remaining life of the switchgear and the estimation of the deterioration factor are performed in the same manner as in the first to third embodiments.
  • the state monitoring devices 5a, 5b, and 5c corresponding to each switchgear 1 can be omitted, and the remaining life diagnosis device is configured at low cost. be able to.
  • Embodiment 7 FIG. As in the fourth to sixth embodiments shown in FIGS. 9, 10, and 11, when a plurality of circuit breakers are arranged in the same power distribution facility, the number of operations is large, and the state quantity history data Has a well-recorded switchgear and a switchgear with a small number of operations and a small amount of state history data, or a switchgear that has not been opened and closed for a long time and has no recent state amount history data. There is. In such a case, it is difficult to estimate the remaining life of a switchgear having a small amount of state quantity history data or a switchgear having no state quantity history data recently. However, it can be considered that all the plurality of switchgears in the same power distribution facility are deteriorated in substantially the same manner.
  • the switchgear remaining life diagnosis device is based on at least one of the series data of the switchgear having the highest number of operations among a plurality of switchgears arranged in the same facility.
  • the remaining life of the other switchgear is estimated.
  • the estimation of the remaining life of the switchgear and the estimation of the deterioration factor are performed in the same manner as in the first to third embodiments.
  • the remaining life diagnosis apparatus for switchgear according to Embodiment 7 of the present invention even if there is a switchgear installed in the same distribution board and having little or no state quantity history data, The remaining lifetime of the device can be estimated.
  • Embodiment 8 FIG.
  • the switchgear remaining life diagnosis method and apparatus extracts only data based on the measurement data of the latest N times of operation of the switchgear from the state quantity history data, and calculates the state quantity as the elapsed time.
  • First series data arranged with the axis as the axis second series data with the state quantity arranged with the number of operations as an axis, third series data with the state quantity arranged with the inactivity time as an axis, and
  • the fourth series data in which the state quantities are arranged with the accumulated operation time as an axis is created, and based on these series data, steps S2 to S9 and S13 in the flowchart of FIG.
  • the remaining life of the switchgear 1 is estimated by a similar operation.
  • step S9 the corresponding deterioration tendency is not removed from each series data, and the process proceeds from step 9 to step S13, and the smallest estimated value among the estimated remaining lifetime values is obtained. The value is estimated as the remaining life of the switchgear.
  • the variance of the state quantity for each predetermined number of measurements is obtained as in the case of the second embodiment.
  • Third series data in which variance values are arranged and fourth series data in which variance values are arranged around the cumulative operation time of the switchgear are created, and based on at least one series data among the respective series data
  • the remaining life of the switchgear may be estimated.
  • the state quantity is determined by using a predetermined conversion function as in the case of the third embodiment.
  • Third series data in which predetermined state quantities are arranged, or fourth series data in which predetermined state quantities are arranged around the cumulative operation time of the switchgear are created, and at least one series among the respective series data
  • the remaining life of the switchgear may be estimated based on the data.
  • the eighth embodiment can be applied in the same manner as the fourth to seventh embodiments even when a plurality of switchgears are installed in the same facility.
  • the switchgear remaining life diagnostic apparatus According to the switchgear remaining life diagnostic apparatus according to Embodiment 8 of the present invention, even if it is difficult to grasp the deterioration tendency by the trend analysis from the initial stage of movement of the switchgear, the data by the latest N operations By analyzing this, the remaining life of the switchgear can be estimated from the deterioration tendency.
  • Embodiment 9 FIG.
  • the wear of the sliding portion of the switchgear 1 proceeds with the operation of the switchgear 1. Therefore, when the cause of the deterioration of the sliding portion is based on the wear of the sliding portion, the progress of the deterioration of the sliding portion is not limited to the number of operations of the switchgear 1 described in the first embodiment. It also strongly depends on the accumulated operation time obtained by accumulating the operation time of the switchgear 1. And the deterioration of the sliding part advances continuously from the initial state where the opening / closing device 1 starts operation.
  • the roughness of the sliding portion of the switchgear 1 occurs when the surface of the sliding portion is scratched for some reason.
  • the scratch on the surface of the sliding portion occurs each time the switchgear 1 repeats opening and closing operations. Expanding. Therefore, when the cause of the deterioration of the sliding portion is based on the roughness of the sliding portion, the frictional force during the opening / closing operation of the opening / closing device 1 increases as in the case of the wear of the sliding portion described above, In addition to the number of operations of the opening / closing device 1 described in the first embodiment, the deterioration of the sliding portion also proceeds according to the accumulated operation time obtained by accumulating the operation time of the opening / closing operation of the opening / closing device 1.
  • FIG. 12 shows a case where, based on the state quantity history data, the state quantity related to the deterioration of the switchgear 1, that is, the frictional force F due to the corrosion of the sliding part which is the cause of the deterioration is configured as four different series of data.
  • (A), (b) and (c) are the same as those described in the first embodiment, and (a) shows the frictional force F as a state quantity related to the deterioration of the switchgear.
  • the graph of the 2nd series data arranged as an axis sequentially (c) is the graph of the 3rd series data which arranged the frictional force F sequentially as the axis of the non-operation time nT in the operation period of a switchgear. is there. (D) is a graph of seventh series data in which the frictional force F is sequentially arranged around the cumulative operation time AT during the operation period of the switchgear.
  • the switchgear remaining life diagnosis method and apparatus provides a state quantity related to the deterioration of the switchgear with the total elapsed time in the period after the initial operation of the switchgear 1 as an axis.
  • the first series data arranged, the second series data in which the state quantities are arranged around the total number of operations of the switchgear during the period after the initial operation time, and the initial time after the initial operation time Third series data in which the state quantities are arranged around the total inoperative time of the switchgear during the period, and the total accumulated operation time of the switchgear during the period after the initial operation time.
  • the remaining life estimation means 53 performs the creation of the series data and the estimation of the remaining life in the previous period.
  • the remaining life estimation means 53 periodically reads the state quantity history data stored in the recording means 52, and based on the state quantity history data, first, the elapsed time T from the operation start time of the switchgear 1 is used as an axis.
  • the first series data in which the state quantities are sequentially arranged, the second series data in which the state quantities are arranged around the operation frequency N from the operation start time of the switchgear 1, and the operation start time of the switchgear 1 Third series data in which state quantities are arranged with the non-operation time nT as an axis, and a seventh series in which state quantities are arranged with an accumulated operation time AT obtained by accumulating the opening / closing operation time from the operation start time of the switchgear 1 as an axis Data is created, and the remaining life of the switchgear 1 is estimated based on at least one of the series data.
  • the frictional force F of the sliding portion is used as the state quantity, but it is needless to say that other state quantities may be used.
  • FIG. 13 shows the remaining life estimation means 53 of the state monitoring device 5, which determines the tendency of deterioration of the frictional force of the switchgear 1 from the first to eighth series data and determines the remaining life of the switchgear 1. It is a flowchart explaining the operation
  • step S101 all the state quantity history data stored in the storage means 52 of the state monitoring device 5 are read, and the frictional force as the state quantity in the read state quantity history data is obtained.
  • F is configured as first series data in which all the elapsed times T in the entire period after the time when the opening / closing device 1 starts to operate are arranged as axes.
  • the first elapsed time series data corresponds to the first series data displayed in (a) in FIG.
  • step S101 the frictional force F as the state quantity in the read state quantity history data is used as the total number of operations of the switchgear 1 during the entire period after the switchgear 1 starts operating.
  • Second series data arranged with N as an axis is configured. This second series data corresponds to the second series data displayed in (b) in FIG.
  • step S101 the frictional force F as the state quantity in the read state quantity history data is used as the total inoperative state of the switchgear 1 during the entire period after the switchgear 1 starts operation.
  • Third series data arranged with time nT as an axis is created. The third series data corresponds to the third series data displayed in (c) in FIG.
  • step S101 the frictional force F as the state quantity in the read state quantity history data is used as the total cumulative operation of the switchgear 1 during the entire period after the opening of the switchgear 1. Seventh series data arranged with time as an axis is created. The seventh series data corresponds to the seventh series data displayed in (d) in FIG.
  • step S102 it is determined whether or not the seventh series data has a tendency that the frictional force F at the initial time point when the opening / closing device 1 starts operating tends to deteriorate as the cumulative operation time AT increases. judge.
  • step S105 as shown in FIG. 12D, when a regression line RL4 is obtained, the correlation coefficient of the regression line RL4 is equal to or greater than a predetermined value, and the regression line RL4 is determined.
  • the slope of is less than or equal to a predetermined value (or greater than or equal to a predetermined value)
  • it is determined that the friction force F has a tendency to deteriorate and otherwise, it is determined that the friction force F has no tendency to deteriorate. To do.
  • step S106 it is determined whether or not the frictional force F has a tendency to deteriorate from the initial state of the switchgear 1 in all the determination results in steps S102, S103, S104, and S105.
  • the process proceeds to Step S111, and the determination results in Steps S102, S103, S104, and S105. If at least one of the friction forces F has a tendency to deteriorate (NO), the process proceeds to step S107.
  • step S107 it is determined whether only one of the determination results in steps S102, S103, S104, and S105 has a tendency to deteriorate the friction force F, and only one of the series data is determined. If it is determined that the friction force F has a tendency to deteriorate (YES), the process proceeds to step S110. If it is determined that two or more series data have a tendency to deteriorate (NO), the process proceeds to step S108.
  • Step S108 is a step that passes when it is determined in the steps so far that two or more series data among the determination results in steps S102, S103, and S104 show a tendency to deteriorate the frictional force F. Yes, it is configured to proceed to the next step S109.
  • step S109 an estimated value of the remaining life of the switchgear 1 is calculated from the series data having the largest correlation coefficient of the regression line among the two or more series data in which the degradation tendency of the frictional force F is recognized.
  • Subsequent steps S110, S111, S112, S113, and S114 perform the same processes as S9, S10, S11, S12, and S13 described in the first embodiment, and thus description thereof is omitted here.
  • Embodiment 10 FIG.
  • the switchgear remaining life diagnosis method and apparatus according to Embodiment 10 of the present invention calculates the variance of the state quantity for each predetermined number of measurements based on the accumulated state quantity history data, and the initial operation of the switchgear 1
  • the first series data in which the dispersion values are arranged with the total elapsed time in the period after the time as the axis, and the total number of operations of the switchgear in the period after the initial operation point The second series data in which the dispersion values are arranged, and the third series data in which the dispersion values are arranged with the total inoperative time of the switchgear during a period after the initial operation time as an axis, Creating the fourth series data in which the variance values are arranged around the total accumulated operation time of the switchgear during the period after the initial operation time,
  • the progress of deterioration of the switchgear 1 is diagnosed, and the deterioration factor causing the deterioration and the remaining life of the switchgear 1 are estimated.
  • the remaining life value estimated by the remaining life estimation means 53 and the estimated deterioration factor of the switchgear 1 are transmitted to the display device 6 for display and notified to the maintenance staff.
  • Embodiment 11 FIG.
  • the switchgear remaining life diagnosis method and apparatus according to Embodiment 11 of the present invention converts the state quantity in the accumulated state quantity history data into a predetermined state quantity using a predetermined conversion function.
  • the first series data in which the predetermined state quantities are arranged with the total elapsed time in the period after the initial operation as an axis, and the total number of operations of the switchgear in the period after the initial operation.
  • Second series data in which the predetermined state quantities are arranged as an axis, and a third series in which the predetermined state quantities are arranged around an entire inoperative time of the switchgear during a period after the initial operation time.
  • the progress of deterioration of the switchgear 1 is diagnosed, and the deterioration factor causing the deterioration and the remaining life of the switchgear 1 are estimated.
  • the remaining life value estimated by the remaining life estimation means 53 and the estimated deterioration factor of the switchgear 1 are transmitted to the display device 6 for display and notified to the maintenance staff.
  • the switchgear remaining life diagnosis apparatus can be used for a power switchgear that opens and closes a power circuit by driving a movable contact of a circuit breaker such as a vacuum valve by a drive mechanism such as an electromagnetic actuator. .

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Abstract

開閉装置の動作特性の計測による計測データに基づいて推定した前記開閉装置の劣化状態に関連する状態量を状態量履歴データとして蓄積し、前記蓄積した状態量履歴データに基づき、前記開閉装置の稼動期間中の経過時間と開閉装置の動作回数と開閉装置の不動作時間と開閉装置の累積動作時間とを 軸として前記状態量を夫々配列した複数の系列データを作成し、前記作成した系列データに基づいて、高い精度で開閉装置の余寿命を推定する開閉装置の余寿命診断方法及び装置。

Description

開閉装置の余寿命診断方法及び装置
 この発明は、開閉装置の動作特性に基づき開閉装置の余寿命を診断するようにした開閉装置の余寿命診断方法、及びその余寿命診断方法を用いた余寿命診断装置に関するものである。
 一般に、電力用開閉装置等の開閉装置(以下、単に、開閉装置と称する)は、固定接点と、この固定接点に対向して設けられた可動接点と、可動接点を固定接点に対して接触又は乖離させるよう駆動する駆動機構とを備えている。このような開閉装置は、稼働を開始した初期状態からの経過時間、動作回数、或いは不動作時間、可動部への異物混入等の要因により劣化が進行し、何れかの時点でその動作特性が所定の使用条件から逸脱して余寿命が尽きることとなる。従って、通常、開閉装置は、状態監視装置により動作状態等が監視され、動作特性の劣化状態の診断や余寿命の診断等が行われる。
 従来の開閉装置の状態監視装置は、監視対象の開閉装置の動作特性の変化率を定期的に算出し、この算出した動作特性の変化率に基づいて、将来その動作特性が所定の基準値に達するまでの時間、又は将来の可能な動作回数を推定するものである(例えば、特許文献1参照)。このような従来の開閉装置の状態監視装置は、開閉装置の動作特性の劣化が単一の要因に基づいて起き、尚且つ、開閉装置の動作特性が単調に劣化方向に進むような場合には、開閉装置の動作特性の劣化状態の診断、若しくは余寿命の診断に有効である。
特開2002-149230号公報
 しかしながら、開閉装置の動作特性の劣化は、実際には複数の要因が重なり合って生じるものである。又、開閉装置の動作特性の劣化傾向若しくは変動傾向は、単調に悪化方向に変化するだけではなく、一時的な特性劣化と特性回復を繰り返す場合が多い。従って、従来の開閉装置の状態監視装置によれば、開閉装置の実際に即した状態の監視若しくは余寿命の予測を行うことが困難であった。
 この発明は、従来の装置に於ける前述のような課題を解決するためになされたもので、高い精度で開閉装置の余寿命を推定することができる開閉装置の余寿命診断方法及び装置を得ることを目的としたものである。
 この発明による開閉装置の余寿命診断方法は、
 開閉装置の動作特性の計測による計測データに基づいて推定した前記開閉装置の劣化状態に関連する状態量を状態量履歴データとして蓄積し、
 前記蓄積した状態量履歴データに基づき、前記開閉装置の稼動期間中に於ける少なくとも一部の経過時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記少なくとも一部の経過時間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記少なくとも一部の経過時間中に於ける前記開閉装置の不動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記少なくとも一部の経過時間中に於ける前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データとのうち、少なくとも何れか一つの系列データを作成し、
 前記作成した系列データに基づいて、前記開閉装置の余寿命を推定するようにした開閉装置の余寿命診断方法である。
 この発明による開閉装置の余寿命診断方法に於いて、望ましくは、前記夫々の系列でーたのうち複数の系列データ、例えば、前記開閉装置の稼動期間中に於ける少なくとも一部の経過時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記少なくとも一部の経過時間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記状態量を配列した系列データとを作成し、この作成した複数の系列データのうち少なくとも1つの系列データに基づいて前記開閉装置の余寿命を推定するようにした開閉装置の余寿命を診断するようにするが、状況によっては、何れかの系列データのうち1つの系列データのみを作成し、この作成した1つの系列データに基づいて開閉装置の予寿命を診断するようにしても良い。
 又、この発明による開閉装置の余寿命診断方法は、
 開閉装置の動作特性の計測による計測データに基づいて推定した前記開閉装置の劣化状態に関連する状態量を状態量履歴データとして蓄積し、
 前記蓄積した状態量履歴データに基づき、所定の計測回数毎の前記状態量の分散値を算出し、
 前記開閉装置の稼動期間中に於ける少なくとも一部の経過時間を軸として前記分散値を配列した系列データと、前記少なくとも一部の経過時間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記分散値を配列した系列データと、前記少なくとも一部の経過時間中に於ける前記開閉装置の不動作時間を軸として前記分散値を配列した系列データと、前記少なくとも一部の経過時間中に於ける前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記分散値を配列した系列データとのうち、少なくとも何れか一つの系列データを作成し、
 前記作成した系列データに基づいて、前記開閉装置の余寿命を推定するようにした開閉装置の余寿命診断方法である。
 この発明による開閉装置の余寿命診断方法に於いて、望ましくは、前記夫々の系列でーたのうち複数の系列データ、例えば、前記開閉装置の稼動期間中に於ける少なくとも一部の経過時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記少なくとも一部の経過時間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記状態量を配列した系列データとを作成し、この作成した複数の系列データのうち少なくとも1つの系列データに基づいて前記開閉装置の余寿命を推定するようにした開閉装置の余寿命を診断するようにするが、状況によっては、何れかの系列データのうち1つの系列データのみを作成し、この作成した1つの系列データに基づいて開閉装置の予寿命を診断するようにしても良い。
 更に、この発明による開閉装置の余寿命診断方法は、
 開閉装置の動作特性の計測による計測データに基づいて推定した前記開閉装置の劣化状態に関連する状態量を状態量履歴データとして蓄積し、
 前記蓄積した状態量履歴データに於ける前記状態量を所定の変換関数を用いて所定状態量に変換し、
 前記開閉装置の稼動期間中に於ける少なくとも一部の経過時間を軸として前記所定状態量を配列した系列データと、前記少なくとも一部の経過時間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記所定状態量を配列した系列データと、前記少なくとも一部の経過時間中に於ける前記開閉装置の不動作時間を軸として前記所定状態量を配列した系列データと、前記少なくとも一部の経過時間中に於ける前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記所定状態量を配列した系列データとのうち、少なくとも何れか一つの系列データを作成し、
 前記作成した系列データに基づいて、前記開閉装置の余寿命を推定するようにした開閉装置の余寿命診断方法である。
 この発明による開閉装置の余寿命診断方法に於いて、望ましくは、前記夫々の系列でーたのうち複数の系列データ、例えば、前記開閉装置の稼動期間中に於ける少なくとも一部の経過時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記少なくとも一部の経過時間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記状態量を配列した系列データとを作成し、この作成した複数の系列データのうち少なくとも1つの系列データに基づいて前記開閉装置の余寿命を推定するようにした開閉装置の余寿命を診断するようにするが、状況によっては、何れかの系列データのうち1つの系列データのみを作成し、この作成した1つの系列データに基づいて開閉装置の予寿命を診断するようにしても良い。
 更に、この発明による開閉装置の余寿命診断方法に於いて、望ましくは、前記所定の変換関数を前記夫々の系列データ毎に異なる変換関数とする。
 又、この発明による開閉装置の余寿命診断方法は、
 開閉装置の動作特性の計測による計測データに基づいて推定した前記開閉装置の劣化状態に関連する状態量を状態量履歴データとして蓄積し、
 前記蓄積した状態量履歴データに基づき、前記開閉装置の稼動期間中に於ける全経過時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記全経過時間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記全経過時間中に於ける前記開閉装置の不動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記全経過時間中に於ける前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データとのうち、少なくとも何れか一つの系列データを作成すると共に、
 前記開閉装置の稼動初期の時点から所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間中の前記開閉装置の動作回数を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間中の前記開閉装置の不動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間中の前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データとのうち、少なくとも何れか一つの系列データを作成し、
 前記作成した夫々の系列データに基づいて、前記開閉装置の余寿命を推定するようにした開閉装置の余寿命診断方法である。
 この発明による開閉装置の余寿命診断方法に於いて、望ましくは、前記開閉装置の稼動期間中に於ける全経過時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記経過時間中に於ける前記開閉装置の全動作回数を軸として前記状態量を配列した系列データとを作成すると共に、前記開閉装置の稼動初期の時点から所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間中の前記開閉装置の動作回数を軸として前記状態量を配列した系列データとを作成し、これらの作成した複数の系列データのうち少なくとも1つの系列データに基づいて前記開閉装置の余寿命を推定するようにした開閉装置の余寿命を診断するようにするが、
 状況によっては、前記開閉装置の稼動期間中に於ける全経過時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記全経過時間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記全経過時間中に於ける前記開閉装置の不動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記全経過時間中に於ける前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データとのうち何れか一つの系列データのみを作成し、且つ前記開閉装置の稼動初期の時点から所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間中の前記開閉装置の動作回数を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間中の前記開閉装置の不動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間中の前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データとのうち何れか一つの系列データのみを作成し、この作成した2つの系列データに基づいて開閉装置の予寿命を診断するようにしても良い。
 この発明による開閉装置の余寿命診断装置は、
 駆動機構により可動接点を固定接点に対して接触又は乖離させるように駆動して電気回路の開閉動作を行う開閉装置の余寿命を診断する装置であって、
 前記開閉装置の動作特性を計測する計測手段と、
 前記計測手段による計測データに基づいて前記開閉装置の劣化状態に関連する状態量を推定する状態量推定手段と、
 前記状態量推定手段により推定された前記状態量を状態量履歴データとして記録する記録手段と、
 前記記録手段に記録された前記状態量履歴データに基づき前記開閉装置の余寿命を推定する余寿命推定手段とを備え、
 前記余寿命推定手段は、前記蓄積した状態量履歴データに基づき、前記開閉装置の稼動期間中に於ける少なくとも一部の経過時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記経過時間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記経過時間中に於ける前記開閉装置の不動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記経過時間中に於ける前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データとのうち少なくとも何れか一つの系列データを作成し、前記作成した系列データに基づいて前記開閉装置の余寿命を推定するように構成されている
ことを特徴とした開閉装置の余寿命診断装置である。
 この発明による開閉装置の余寿命診断装置に於いて、望ましくは、前記夫々の系列でーたのうち複数の系列データ、例えば、前記開閉装置の稼動期間中に於ける少なくとも一部の経過時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記少なくとも一部の経過時間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記状態量を配列した系列データとを作成し、この作成した複数の系列データのうち少なくとも1つの系列データに基づいて前記開閉装置の余寿命を推定するようにした開閉装置の余寿命を診断するようにするが、状況によっては、何れかの系列データのうち1つの系列データのみを作成し、この作成した1つの系列データに基づいて開閉装置の予寿命を診断するようにしても良い。
 又、この発明による開閉装置の余寿命診断装置は、
 駆動機構により可動接点を固定接点に対して接触又は乖離させるように駆動して電気回路の開閉動作を行う開閉装置の余寿命を診断する装置であって、
 前記開閉装置の動作特性を計測する計測手段と、
 前記計測手段による計測データに基づいて前記開閉装置の劣化状態に関連する状態量を推定する状態量推定手段と、
 前記状態量推定手段により推定された前記状態量を状態量履歴データとして記録する記録手段と、
 前記記録手段に記録された前記状態量履歴データに基づき前記開閉装置の余寿命を推定する余寿命推定手段とを備え、
 前記余寿命推定手段は、前記蓄積した状態量履歴データに基づき、所定の計測回数毎の前記状態量の分散値を算出し、前記開閉装置の稼動期間中に於ける少なくとも一部の経過時間を軸として前記分散値を配列した系列データと、前記経過時間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記分散値を配列した系列データと、前記経過時間中に於ける前記開閉装置の不動作時間を軸として前記分散値を配列した系列データと、前記経過時間中に於ける前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記分散値を配列した系列データとのうち少なくとも何れか一つの系列データを作成し、前記作成した系列データに基づいて前記開閉装置の余寿命を推定するように構成されている
ことを特徴とした開閉装置の余寿命診断装置である。
 この発明による開閉装置の余寿命診断装置に於いて、望ましくは、前記夫々の系列でーたのうち複数の系列データ、例えば、前記開閉装置の稼動期間中に於ける少なくとも一部の経過時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記少なくとも一部の経過時間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記状態量を配列した系列データとを作成し、この作成した複数の系列データのうち少なくとも1つの系列データに基づいて前記開閉装置の余寿命を推定するようにした開閉装置の余寿命を診断するようにするが、状況によっては、何れかの系列データのうち1つの系列データのみを作成し、この作成した1つの系列データに基づいて開閉装置の予寿命を診断するようにしても良い。
 更に、この発明による開閉装置の余寿命診断装置は、
 駆動機構により可動接点を固定接点に対して接触又は乖離させるように駆動して電気回路の開閉動作を行う開閉装置の余寿命を診断する装置であって、
 前記開閉装置の動作特性を計測する計測手段と、
 前記計測手段による計測データに基づいて前記開閉装置の劣化状態に関連する状態量を推定する状態量推定手段と、
 前記状態量推定手段により推定された前記状態量を状態量履歴データとして記録する記録手段と、
 前記記録手段に記録された前記状態量履歴データに基づき前記開閉装置の余寿命を推定する余寿命推定手段とを備え、
 前記余寿命推定手段は、前記蓄積した状態量履歴データに於ける前記状態量を所定の変換関数を用いて所定状態量に変換し、前記開閉装置の稼動期間中に於ける少なくとも一部の経過時間を軸として前記所定状態量を配列した系列データと、前記経過時間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記所定状態量を配列した系列データと、前記経過時間中に於ける前記開閉装置の不動作時間を軸として前記所定状態量を配列した系列データと、前記経過時間中に於ける前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記所定状態量を配列した系列データとのうちの少なくとも何れか一つの系列データを作成し、前記作成した系列データに基づいて前記開閉装置の余寿命を推定するように構成されている
ことを特徴とした開閉装置の余寿命診断装置である。
 この発明による開閉装置の余寿命診断装置に於いて、望ましくは、前記夫々の系列でーたのうち複数の系列データ、例えば、前記開閉装置の稼動期間中に於ける少なくとも一部の経過時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記少なくとも一部の経過時間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記状態量を配列した系列データとを作成し、この作成した複数の系列データのうち少なくとも1つの系列データに基づいて前記開閉装置の余寿命を推定するようにした開閉装置の余寿命を診断するようにするが、状況によっては、何れかの系列データのうち1つの系列データのみを作成し、この作成した1つの系列データに基づいて開閉装置の予寿命を診断するようにしても良い。
 更に、この発明による開閉装置の余寿命診断装置に於いて、望ましくは、前記所定の変換関数は、前記夫々の系列データ毎に異なる変換関数とされる。
 又、この発明による開閉装置の余寿命診断装置は、
 駆動機構により可動接点を固定接点に対して接触又は乖離させるように駆動して電気回路の開閉動作を行う開閉装置の余寿命を診断する装置であって、
 前記開閉装置の動作特性を計測する計測手段と、
 前記計測手段による計測データに基づいて前記開閉装置の劣化状態に関連する状態量を推定する状態量推定手段と、
 前記状態量推定手段により推定された前記状態量を状態量履歴データとして記録する記録手段と、
 前記記録手段に記録された前記状態量履歴データに基づき前記開閉装置の余寿命を推定する余寿命推定手段とを備え、
 前記余寿命推定手段は、前記蓄積した状態量履歴データに基づき、前記開閉装置の稼動期間中に於ける全経過時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記全経過時間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記全経過時間中に於ける前記開閉装置の不動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記全経過時間中に於ける前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データとのうち少なくとも何れか一つの系列データを作成すると共に、前記開閉装置の稼動初期の時点から所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間中の前記開閉装置の動作回数を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間中の前記開閉装置の不動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間中の前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データとのうち少なくとも何れか一つの系列データを作成し、前記作成した夫々の系列データに基づいて前記開閉装置の余寿命を推定するように構成されている
ことを特徴とした開閉装置の余寿命診断装置である。
 この発明による開閉装置の余寿命診断装置に於いて、望ましくは、前記開閉装置の稼動期間中に於ける全経過時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記経過時間中に於ける前記開閉装置の全動作回数を軸として前記状態量を配列した系列データとを作成すると共に、前記開閉装置の稼動初期の時点から所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間中の前記開閉装置の動作回数を軸として前記状態量を配列した系列データとを作成し、これらの作成した複数の系列データのうち少なくとも1つの系列データに基づいて前記開閉装置の余寿命を推定するようにした開閉装置の余寿命を診断するようにするが、
 状況によっては、前記開閉装置の稼動期間中に於ける全経過時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記全経過時間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記全経過時間中に於ける前記開閉装置の不動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記全経過時間中に於ける前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データとのうち何れか一つの系列データのみを作成し、且つ前記開閉装置の稼動初期の時点から所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間中の前記開閉装置の動作回数を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間中の前記開閉装置の不動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間中の前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データとのうち何れか一つの系列データのみを作成し、この作成した2つの系列データに基づいて開閉装置の予寿命を診断するようにしても良い。
 更に、この発明による開閉装置の余寿命診断装置は、前記開閉装置は同一の設備内に複数個配置され、前記余寿命推定手段は、前記複数個の開閉装置のうち動作回数が最も多い開閉装置の前記少なくとも何れか一つの系列データを作成し、前記作成した系列データに基づいて他の開閉装置の余寿命を推定することを特徴とすることを特徴とした開閉装置の余寿命診断装置である。
 この発明による開閉装置の余寿命診断方法及び装置に於いて、望ましくは、前記余寿命の推定は、前記作成した系列データに基づく回帰直線若しくは回帰曲線を用いて行われる。
 この発明による開閉装置の余寿命診断方法及び装置に於いて、望ましくは、前記余寿命の推定は、前記作成した系列データに基づく回帰直線若しくは回帰曲線と所定値との偏差に基づいて行われる。
 この発明による開閉装置の余寿命診断方法及び装置に於いて、望ましくは、前記系列データを複数作成し、前記作成した複数の系列データのうち最も顕著に開閉装置の劣化傾向を示す系列データに基づいて前記開閉装置の劣化要因を推定するものである。
 この発明による開閉装置の余寿命診断方法及び装置に於いて、望ましくは、前記系列データを複数作成し、前記作成した複数の系列データ毎に前記開閉装置の余寿命の推定値を算出し、前記算出した推定値のうち最小の推定値を前記開閉装置の余寿命として推定するものである。
 この発明に於いて、開閉装置の劣化状態に関連する状態量とは、開閉装置の劣化状態を規定する状態量を意味し、例えば、接点損耗量、開閉装置の駆動時に於ける摺動部の摩擦力、駆動用コンデンサの容量等がその状態量に相当する。
 この発明に於ける、開閉装置の稼動初期の時点から所定期間経過した時点以降の期間に該当する例としては、例えば、開閉装置の余寿命を診断する時点に対する最近の期間があり、その最近の期間の範囲は、開閉装置の種類、開閉装置に於ける開閉動作の頻度、摺動部材を構成する材料等により、適宜決定される。
 尚、この発明に於ける夫々の系列データは、夫々の発明に於いて独立したものであり、夫々の発明に於いて同一呼称の系列データが必ずしも同一内容の系列データを示すものではない。
 この発明による開閉装置の余寿命診断方法によれば、開閉装置の動作特性の計測による計測データに基づいて推定した前記開閉装置の劣化状態に関連する状態量を状態量履歴データとして蓄積し、前記蓄積した状態量履歴データに基づき、前記開閉装置の稼動期間中に於ける少なくとも一部の経過時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記少なくとも一部の経過時間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記少なくとも一部の経過時間中に於ける前記開閉装置の不動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記少なくとも一部の経過時間中に於ける前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データとのうち、少なくとも何れか一つの系列データを作成し、前記作成した系列データに基づいて、前記開閉装置の余寿命を推定するようにしたので、開閉装置に生じている劣化要因を分離して余寿命の推定を高い精度で行うことができる。
 又、この発明による開閉装置の余寿命診断方法によれば、開閉装置の動作特性の計測による計測データに基づいて推定した前記開閉装置の劣化状態に関連する状態量を状態量履歴データとして蓄積し、前記蓄積した状態量履歴データに基づき、所定の計測回数毎の前記状態量の分散値を算出し、前記開閉装置の稼動期間中に於ける少なくとも一部の経過時間を軸として前記分散値を配列した系列データと、前記少なくとも一部の経過時間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記分散値を配列した系列データと、前記少なくとも一部の経過時間中に於ける前記開閉装置の不動作時間を軸として前記分散値を配列した系列データと、前記少なくとも一部の経過時間中に於ける前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記分散値を配列した系列データとのうち、少なくとも何れか一つの系列データを作成し、前記作成した系列データに基づいて、前記開閉装置の余寿命を推定するようにしたので、経過時間又は動作回数又は不動作時間又は累積動作時間を軸として状態量を配列した系列データでは劣化傾向が現れないような劣化要因に対しても、開閉装置の余寿命の推定を行うことができる。
 更に、この発明による開閉装置の余寿命診断方法によれば、開閉装置の動作特性の計測による計測データに基づいて推定した前記開閉装置の劣化状態に関連する状態量を状態量履歴データとして蓄積し、前記蓄積した状態量履歴データに於ける前記状態量を所定の変換関数を用いて所定状態量に変換し、前記開閉装置の稼動期間中に於ける少なくとも一部の経過時間を軸として前記所定状態量を配列した系列データと、前記少なくとも一部の経過時間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記所定状態量を配列した系列データと、前記少なくとも一部の経過時間中に於ける前記開閉装置の不動作時間を軸として前記所定状態量を配列した系列データと、前記少なくとも一部の経過時間中に於ける前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記所定状態量を配列した系列データとのうち、少なくとも何れか一つの系列データを作成し、前記作成した系列データに基づいて、前記開閉装置の余寿命を推定するようにしたので、より正確に開閉装置の余寿命を推定することができる。
 又、この発明による開閉装置の余寿命診断方法によれば、開閉装置の動作特性の計測による計測データに基づいて推定した前記開閉装置の劣化状態に関連する状態量を状態量履歴データとして蓄積し、前記蓄積した状態量履歴データに基づき、前記開閉装置の稼動期間中に於ける全経過時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記全経過時間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記全経過時間中に於ける前記開閉装置の不動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記全経過時間中に於ける前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データとのうち、少なくとも何れか一つの系列データを作成すると共に、前記開閉装置の稼動初期の時点から所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間中の前記開閉装置の動作回数を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間中の前記開閉装置の不動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間中の前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データとのうち、少なくとも何れか一つの系列データを作成し、前記作成した夫々の系列データに基づいて、前記開閉装置の余寿命を推定するようにしたので、前記開閉装置の稼動期間中に於ける全経過時間又は全動作回数又は全不動作時間又は全累積時間を軸として前記状態量を配列した系列データでは劣化傾向が現れない場合でも、前記開閉装置の稼動初期の時点から所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける前記開閉装置の不動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける累積動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、のうちの少なくとも何れか一つの系列データにより劣化傾向を現わすことが可能であり、簡単な構成で、より確実に開閉装置の余寿命を推定することができる。
 この発明による開閉装置の余寿命診断装置によれば、駆動機構により可動接点を固定接点に対して接触又は乖離させるように駆動して電気回路の開閉動作を行う開閉装置の余寿命を診断する装置であって、前記開閉装置の動作特性を計測する計測手段と、前記計測手段による計測データに基づいて前記開閉装置の劣化状態に関連する状態量を推定する状態量推定手段と、前記状態量推定手段により推定された前記状態量を状態量履歴データとして記録する記録手段と、前記記録手段に記録された前記状態量履歴データに基づき前記開閉装置の余寿命を推定する余寿命推定手段とを備え、前記余寿命推定手段は、前記蓄積した状態量履歴データに基づき、前記開閉装置の稼動期間中に於ける少なくとも一部の経過時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記経過時間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記経過時間中に於ける前記開閉装置の不動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記経過時間中に於ける前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データとのうち少なくとも何れか一つの系列データを作成し、前記作成した系列データに基づいて前記開閉装置の余寿命を推定するように構成されているので、簡単な構成で、開閉装置に生じている劣化要因を分離して余寿命の推定を高い精度で行うことができる。
 又、この発明による開閉装置の余寿命診断装置によれば、駆動機構により可動接点を固定接点に対して接触又は乖離させるように駆動して電気回路の開閉動作を行う開閉装置の余寿命を診断する装置であって、前記開閉装置の動作特性を計測する計測手段と、前記計測手段による計測データに基づいて前記開閉装置の劣化状態に関連する状態量を推定する状態量推定手段と、前記状態量推定手段により推定された前記状態量を状態量履歴データとして記録する記録手段と、前記記録手段に記録された前記状態量履歴データに基づき前記開閉装置の余寿命を推定する余寿命推定手段とを備え、前記余寿命推定手段は、前記蓄積した状態量履歴データに基づき、所定の計測回数毎の前記状態量の分散値を算出し、前記開閉装置の稼動期間中に於ける少なくとも一部の経過時間を軸として前記分散値を配列した系列データと、前記経過時間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記分散値を配列した系列データと、前記経過時間中に於ける前記開閉装置の不動作時間を軸として前記分散値を配列した系列データと、前記経過時間中に於ける前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記分散値を配列した系列データとのうち少なくとも何れか一つの系列データを作成し、前記作成した系列データに基づいて前記開閉装置の余寿命を推定するように構成されているので、経過時間又は動作回数又は不動作時間又は累積動作時間を軸として状態量を配列した系列データでは劣化傾向が現れないような劣化要因に対しても、開閉装置の余寿命の推定を行うことができ、簡単な構成で、より確実に開閉装置の余寿命を推定することができる。
 更に、この発明による開閉装置の余寿命診断装置によれば、駆動機構により可動接点を固定接点に対して接触又は乖離させるように駆動して電気回路の開閉動作を行う開閉装置の余寿命を診断する装置であって、前記開閉装置の動作特性を計測する計測手段と、前記計測手段による計測データに基づいて前記開閉装置の劣化状態に関連する状態量を推定する状態量推定手段と、前記状態量推定手段により推定された前記状態量を状態量履歴データとして記録する記録手段と、前記記録手段に記録された前記状態量履歴データに基づき前記開閉装置の余寿命を推定する余寿命推定手段とを備え、前記余寿命推定手段は、前記蓄積した状態量履歴データに於ける前記状態量を所定の変換関数を用いて所定状態量に変換し、前記開閉装置の稼動期間中に於ける少なくとも一部の経過時間を軸として前記所定状態量を配列した系列データと、前記経過時間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記所定状態量を配列した系列データと、前記経過時間中に於ける前記開閉装置の不動作時間を軸として前記所定状態量を配列した系列データと、前記経過時間中に於ける前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記所定状態量を配列した系列データとのうちの少なくとも何れか一つの系列データを作成し、前記作成した系列データに基づいて前記開閉装置の余寿命を推定するように構成されているので、より正確に開閉装置の余寿命を推定することができる。
 又、この発明による開閉装置の余寿命診断装置によれば、駆動機構により可動接点を固定接点に対して接触又は乖離させるように駆動して電気回路の開閉動作を行う開閉装置の余寿命を診断する装置であって、前記開閉装置の動作特性を計測する計測手段と、前記計測手段による計測データに基づいて前記開閉装置の劣化状態に関連する状態量を推定する状態量推定手段と、前記状態量推定手段により推定された前記状態量を状態量履歴データとして記録する記録手段と、前記記録手段に記録された前記状態量履歴データに基づき前記開閉装置の余寿命を推定する余寿命推定手段とを備え、前記余寿命推定手段は、前記蓄積した状態量履歴データに基づき、前記開閉装置の稼動期間中に於ける全経過時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記全経過時間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記全経過時間中に於ける前記開閉装置の不動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記全経過時間中に於ける前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データとのうち少なくとも何れか一つの系列データを作成すると共に、前記開閉装置の稼動初期の時点から所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間中の前記開閉装置の動作回数を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間中の前記開閉装置の不動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間中の前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データとのうち少なくとも何れか一つの系列データを作成し、前記作成した夫々の系列データに基づいて前記開閉装置の余寿命を推定するように構成されているので、前記開閉装置の稼動期間中に於ける全経過時間又は全動作回数又は全不動作時間又は全累積時間を軸として前記状態量を配列した系列データでは劣化傾向が現れない場合でも、前記開閉装置の稼動初期の時点から所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける前記開閉装置の不動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける累積動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、のうちの少なくとも何れか一つの系列データにより劣化傾向を現わすことが可能であり、簡単な構成で、より確実に開閉装置の余寿命を推定することができる。
 更に、この発明による開閉装置の余寿命診断装置によれば、開閉装置は同一の設備内に複数個配置された場合に、余寿命推定手段は、前記複数個の開閉装置のうち動作回数が最も多い開閉装置の前記少なくとも何れか一つの系列データを作成し、前記作成した系列データに基づいて他の開閉装置の余寿命を推定するようにしたので、状態量履歴データが存在しない開閉装置についても、余寿命の推定を的確に行なうことができる。
 この発明による開閉装置の余寿命診断法及び装置に於いて、余寿命の推定を、作成した系列データに基づく回帰直線若しくは回帰曲線を用いて行うことにより、余寿命の推定を高い精度で行うことができる。
 更に、この発明による開閉装置の余寿命診断法及び装置に於いて、前記所定の変換関数を、前記夫々の系列データ毎に異なる変換関数とすることにより、より正確に開閉装置の余寿命を推定することができる。
 又、この発明による開閉装置の余寿命診断法及び装置に於いて、夫々の系列データのうち最も顕著に開閉装置の劣化傾向を示す系列データに基づいて前記開閉装置の劣化要因を推定することにより、より確実に開閉装置の余寿命を推定することができると共に、開閉装置の劣化要因を正確に推定することができ、開閉装置の的確なメンテナンス計画を立案し実行することができる。
 又、この発明による開閉装置の余寿命診断法及び装置に於いて、望ましくは、前記算出した推定値のうち最小の推定値を前記開閉装置の余寿命として推定することにより、簡単な構成で、開閉装置に生じている劣化要因を分離して余寿命の推定を高い精度で行うことができる。
 以下、この発明の実施の形態1乃至11について説明するが、夫々の実施の形態に於ける系列データは、夫々の実施の形態に於いて独立したものであり、夫々の実施の形態に於いて同一呼称の系列データが必ずしも同一内容の系列データを示すものではない。
実施の形態1.
 以下、この発明の実施の形態1による開閉装置の余寿命診断装置について詳細に説明する。図1は、この発明の実施の形態1による開閉装置の余寿命診断装置を示す構成図である。又、この発明の実施の形態1による開閉装置の余寿命診断方法は、実施の形態1による開閉装置の余寿命診断装置により実施されており、図1に基づく以下の説明により明らかとなる。
図1に於いて、開閉装置1は、主回路導体101、102により構成される電気回路としての主回路を開閉する真空バルブ11と、この真空バルブ11を駆動するための駆動機構としての電磁アクチュエータ12を備えている。
 真空バルブ11は、ほぼ真空に保たれた匡体110を備え、その筐体110の内部に、主回路を開閉する固定接点111と、この固定接点111に対向して設けられた可動接点112とが収納されている。固定接点111は、主回路導体101の一端に接続され、可動接点112は、可動接点支持軸113及び可撓導体114を介して主回路導体102の一端に接続されている。固定接点111と可動接点112とが図示のように接触しているときは、固定接点111及び可動接点112を介して主回路導体101、102に矢印方向に電流が流れる。真空バルブ11の筐体110の内部には、可動接点支持軸113の周面と筐体111の内周面との間にベローズ115が設けられている。ベローズ115は、筐体110の内部を気密に封止するものである。
 可動接点支持軸113は、筐体110の貫通孔に固定された第1のガイド軸受116により摺動自在に支持され、その端部が筐体110の外部に導出されている。第1の可動軸117は、その一端1171が可動接点支持軸113の端部に連結されると共に、ガスタンク118の貫通孔に固定されている第2のガイド軸受119により摺動自在に支持され、他端1172がガスタンク118の外部に導出されている。絶縁ロッド120は、第1の可動軸117の途中に設けられており、第1の可動軸117の一端1171と他端1172とを絶縁している。ガスタンク118の内部には、真空バルブ11、可撓導体114、主回路導体101、102の一部分、第1の可動軸117の一部分、絶縁ロッド120が収納され、更に、絶縁性能を高めるためのSF6ガス又は窒素等の絶縁ガス、又は乾燥空気が加圧封入されている。ベローズ121は、ガスタンク118の内部と外部とを気密に封止している。
 電磁アクチュエータ12は、ヨーク211と、永久磁石212と、閉極コイル213と、開極コイル214と、可動子215と、第2の可動軸216とを備えている。ヨーク211は、磁性体により構成され、固定接点側端部2111と反固定接点側端部2112とを備えている。可動子215は、磁性体で構成され、第2の可動軸216に固定されてヨーク211の内部空間に配置されている。第2の可動軸216は、ヨーク211の固定接点側端部2111と反固定接点側端部2112に夫々設けられた第3のガイド軸受217、及び第4のガイド軸受218により、摺動自在に支持されている。
 板状に形成された一対の永久磁石212は、ヨーク211の内部空間のほぼ中央部に突出した突出部2113の表面に固定されている。一対の永久磁石212の表面は、所定のギャップを介して可動子215の表面に対向している。閉極コイル213は、ヨーク211の内部空間に配置され、ヨーク211の固定接点側端部2111に接して固定されている。開極コイル214は、ヨーク211の内部空間に配置され、ヨーク211の反固定接点側端部2112に接して固定されている。閉極コイル213及び開極コイル214は、駆動用電源2と駆動用コンデンサ3とに夫々接続されている。
 電磁アクチュエータ12は、駆動用電源2から駆動電流が通電されることによって動作し、後述するように真空バルブ11の可動接点112を駆動し、真空バルブ11の開閉動作を行う。駆動用コンデンサ3は、電磁アクチュエータ12が必要とする駆動電流が駆動用電源2の容量に比べて大きい場合に、必要な駆動電流量を供給するために設けられている。
 接圧ばね支持匡体219は、第2の可動軸216の一端2161に固定されており、内部に接圧ばね220を固定している。第1の可動軸117の他端1172は、接圧ばね支持匡体219内に摺動自在に挿入され、接圧ばね220により、常時、固定接点111側に付勢されている。
 開閉装置1の動作特性を計測する計測手段としての電流センサ41、42は、電磁アクチュエータ21の閉極コイル213と駆動用電源2との接続回路、及び開極コイル214と駆動用電源2との接続回路とに夫々設置され、それらの接続回路に流れる駆動電流を計測する。これらの電流センサ41、42は、計測した駆動電流の電流波形データをアナログ信号又はデジタル信号として出力し、状態監視装置5へ入力する。6は後述する表示手段としての表示装置である。
 電流センサ41、42は、開閉装置1の稼動が開始された初期の時点から、例えば、電磁アクチュエータ12が動作する時点毎に電磁アクチュエータの駆動電流を計測し、それらの異なる時点で計測した駆動電流の電流波形を出力する。尚、電流センサ41、42の出力は、駆動電流の電流波形に代えて、電圧波形であってもよいが、以下の説明では、電流波形を出力するものとして説明する。
 図2は、この発明の実施の形態1による開閉装置の余寿命診断装置に於ける状態監視装置5の構成を示すブロック図である。図2に於いて、状態監視装置5は、状態量推定手段51と、記録手段52と、余寿命推定手段53とから構成されている。状態量推定手段51は、電流センサ41、42から出力された電流波形データを受け、その電流波形データに基づいて、開閉装置1の劣化状態に関連する状態量、即ち開閉装置1の劣化状態を規定する接点損耗量、駆動時の摩擦力、駆動用コンデンサ3の容量等の状態量を推定する。
 一般に、開閉装置の駆動電流の電流波形データは、可動接点の駆動距離に対応した波形により得られるが、接点が損耗することにより、開閉装置の可動接点の駆動距離が予め決められた駆動距離若しくは過去の開閉動作の時の駆動距離から変化する。このため、開閉動作中の電流波形データは、予め決められたデータ及び過去の開閉動作の時のデータとは異なるデータとなる。従って、電流波形データの変化量と可動接点の駆動距離及び接点の損耗量との対応関係を予め実験や計算によって求めておけば、電流波形データの変化量から開閉装置の劣化状態に関連する状態量としての接点損耗量を推定することができる。或いは、接点損耗量の代用として電流波形データの変化量を開閉装置の劣化状態に関連する状態量とすることもできる。
 又、一般に、開閉装置の駆動時に於いて、開閉装置の駆動速度や開閉動作の開始時刻は、駆動軸にかかる摩擦力により変化する。駆動速度や開閉動作の開始時刻が変化すれば、開閉動作中の電流波形データが予め決められたデータ若しくは過去の開閉動作の時のデータとは異なるデータとなる。従って、電流波形データの変化量と駆動時の摩擦力との対応関係を予め実験や計算によって求めておけば、電流波形データの変化量から開閉装置の劣化状態に関連する状態量としての駆動時の摩擦力を推定することができる。或いは、摩擦力の代用として電流波形データの変化量を開閉装置の劣化状態に関連する状態量とすることもできる。
 又、一般に、開閉装置の駆動時に於いて、駆動回路に設けられた駆動用コンデンサ3から駆動電流が放電されるが、駆動用コンデンサ3の容量が変動すると放電時定数が変化することになるので、電流波形データが予め決められたデータ若しくは過去の開閉動作の時のデータと異なるデータとなる。従って、電流波形データの変化量と駆動用コンデンサ3の容量との対応関係を予め実験や計算によって求めておけば、電流波形データの変化量から開閉装置の劣化状態に関連する状態量としての駆動用コンデンサ3の容量を推定することができる。或いは、駆動用コンデンサ3の容量の代用として電流波形データの変化量を開閉装置の劣化状態に関連する状態量とすることもできる。
 前述のように、電流センサ41、42は、異なる時点で駆動電流を複数回計測するので、その複数回の計測毎の電流波形データに基づいて、状態量推定手段51は夫々の計測時点に対応した開閉装置1の劣化状態を規定する前述した状態量を推定する。
 記録手段52は、状態量推定手段51により推定された夫々の計測時点における状態量を、状態量履歴データとして逐次記録する。余寿命推定手段53は、記録手段52に記録された状態量履歴データを読み出し、その読み出した状態量履歴データに基づいて、後述するようにして、開閉装置1の劣化の進行状況を診断し、その劣化をもたらした劣化要因及び開閉装置1の余寿命を推定する。余寿命推定手段53により推定された余寿命の値、及び開閉装置1の推定された劣化要因は、表示装置6に送信されて表示され、保守担当者に通報される。
 次に、開閉装置1の動作について述べる。図1に示すように、真空バルブ11が閉極状態にあり、主回路導体101、102からなる主回路を閉じているときは、閉極コイル213及び開極コイル214は共に消勢されているが、可動子215は、永久磁石212の磁力によりヨーク211の固定接点側端部2111に吸着された閉極位置に保持されている。これにより、可動接点112は、第2の可動軸216、接圧ばね220、第1の可動軸117、絶縁ロッド120、及び可動接点支持軸113を介して固定接点111に押圧され接触している。接圧ばね220は、固定接点111と可動接点112との間に所定の接触圧力を与えている。
 真空バルブ11が図1に示す閉極状態にあるときに、開極コイル24が駆動用電源2から通電されて付勢されると、可動子215は、開極コイル214の発生する磁力によりヨーク211の反固定接点側端部2112に吸引されて反固定接点側に移動し、反固定接点側端部2112に吸着された開極位置で停止する。その後、開極コイル214は消勢されるが、可動子215は、永久磁石212の磁力によりその開極位置に保持される。これにより、真空バルブ11の可動接点112は、固定接点111から乖離し主回路を遮断する。
 一方、真空バルブ11が開極状態にあるときに、閉極コイル213が、駆動用電源2から通電されて付勢されると、可動子215は、閉極コイル213の発生する磁力によりヨーク211の固定接点側端部2111に吸引されて固定接点側に移動し、固定接点側端部2111に吸着された閉極位置にて停止し、図1に示す状態となる。その後、閉極コイル213は消勢されるが、可動子215は、永久磁石212の磁力によりその閉極位置に保持される。これにより、真空バルブ11の可動接点112は、固定接点111に接触して主回路を閉じる。
 前述したように、可動接点支持軸113、第1の可動軸117、及び第2の可動軸216は、第1のガイド軸受116、第2のガイド軸受119、及び第3のガイド軸受217、第4のガイド軸受218により摺動自在に支持されているので、開閉装置1の開極動作及び閉極動作に於いて、通常は、可動接点支持軸113、第1の可動軸117、及び第2の可動軸216はスムースに移動して、真空バルブ11の可動接点112を駆動することができる。一般に、可動接点支持軸113、第1の可動軸117、及び第2の可動軸216と、第1のガイド軸受116、第2のガイド軸受119、及び第3のガイド軸受217、第4のガイド軸受218とからなる夫々の摺動部は、開閉装置1の所定の使用条件に於いて製品余寿命を満足するように設計されている。
 しかしながら、開閉装置1が所定の使用条件を超えて使用され続ける場合には、夫々の摺動部の磨耗や潤滑剤の劣化によって、夫々の摺動部の摩擦力が変化し、開閉装置1の動作に動作不良が発生する可能性がある。このような摺動部の摩擦力の変化による摺動部の劣化、即ち開閉装置の劣化は、(1)摺動部の損耗、(2)摺動部の荒れ、(3)摺動部の腐蝕、(4)可動軸等の可動部への異物混入、(5)摺動部の潤滑剤の固渋等の要因によってもたらされる。そしてその摺動部の劣化の進行は、その要因によって異なり、夫々の要因毎に特徴を持っている。
 即ち、開閉装置1の摺動部の損耗は、開閉装置1の動作に伴って進行する。従って、摺動部の劣化の要因が摺動部の損耗に基づくものである場合には、摺動部の劣化の進行は、開閉装置1の動作回数に強く依存する。そしてその摺動部の劣化は、開閉装置1が稼働を開始した初期状態から連続的に進行する。又、摺動部の損耗の進行傾向は、開閉装置1の摺動部の構造に依存し、開閉装置1毎の個体差は比較的に小さい。
 一方、開閉装置1の摺動部の荒れは、何らかの原因により摺動部の表面にキズが付くことによって発生するが、摺動部の表面のキズは、開閉装置1が開閉動作を繰り返す毎に拡大する。従って、摺動部の劣化の要因が摺動部の荒れに基づくものである場合には、前述の摺動部の損耗の場合と同様に開閉装置1の開閉動作時の摩擦力が増大し、開閉装置1の開閉動作の回数に応じて摺動部の劣化が進行するが、その摺動部の荒れによる摺動部の劣化は、開閉装置1が稼働を開始した初期状態から徐々に進むのではなく、ある時点から急激に進行を開始する。
 又、開閉装置1の摺動部の腐蝕は、金属部材の錆や、高分子材料の化学的変化によって発生するが、その摺動部の腐蝕により、摺動部の静止摩擦や摺動摩擦が増大する。従って、摺動部の劣化の要因が摺動部の腐蝕に基づくものである場合には、摺動部の劣化の進行は主に開閉装置1が設置されてからの経過時間に依存する。そしてその劣化の進行度は、周囲環境(温度、湿度、塩害や腐蝕性ガスの有無等)によって大きく異なる。更に、金属部材の錆の進行の度合いは、開閉装置1の開閉動作が頻繁に行われる場合と長期に渡って動作しない場合とでは異なり、従って摺動部の劣化の進行の仕方が異なってくる。
 又、開閉装置1の可動軸等の可動部への異物混入は、塵埃や周囲の部材から剥がれ落ちた金属片等が可動軸等に堆積することによって発生するが、この異物混入によって可動部が正しい静止位置まで移動できなくなったり、そのような異物が摺動部に入り込んで摺動部の摩擦力を増大させたりすることとなる。又、摺動部への異物の混入は、前述の摺動部の荒れの一因となる場合もある。このような塵埃等の摺動部への混入による摺動部の摩擦力の変化は、突発的に発生し、開閉装置1の数回の開閉動作後に解消してしまう場合もある。このように、摺動部の劣化の要因が可動軸等の可動部への異物混入に基づくものである場合には、摺動部の劣化が突発的に発生し、その後、開閉装置1の数回の開閉動作によりその劣化が解消してしまうことがある。又、塵埃等の堆積が多くなれば、摩擦力が変動する割合が増大する傾向が現れる。
 他方、開閉装置の摺動部に於ける潤滑剤の固渋は、開閉装置1が長期に亘って動作しない場合に、摺動部の潤滑剤の中の油分が分離し潤滑剤が固まってしまうことにより生じる。このような潤滑在の固渋現象は、開閉装置1の開閉動作の頻度が高いと進行しにくい。又、潤滑材の油分が完全に分離していなければ、開閉装置1が開閉動作を行うことで固渋状態が回復する。従って、摺動部の劣化の要因が潤滑材の固渋に基づくものである場合には、長期間の不動作期間を経過した後に開閉装置1が開閉動作を行った初期の段階では、摺動部の摩擦力が大きくなるが、その後、比較的短い期間を経て開閉動作を繰り返すことにより、摺動部の摩擦力が元の状態に回復するというような摩擦力の劣化傾向を示す。
 図3は、状態量履歴データに基づいて、開閉装置1の劣化に関連する状態量、即ち劣化の要因である摺動部の腐蝕による摩擦力Fを、異なる3系列のデータとして構成した場合を示すグラフであり、(a)は、開閉装置の劣化に関連する状態量としての摩擦力Fを、開閉装置1の稼動期間中に於ける経過時間Tを軸として順次配列した第1の系列データのグラフ、(b)は、摩擦力Fを、開閉装置の稼動期間中に於ける動作回数Nを軸として順次配列した第2の系列データのグラフ、(c)は、摩擦力Fを、開閉装置の稼動期間中に於ける不動作時間nTを軸として順次配列した第3の系列データのグラフである。
 摩擦力Fの変化の要因、即ち摺動部の劣化の要因が、摺動部の腐蝕である場合には、図3の(a)に示す第1の系列データの回帰直線RL1から明らかなように、経過時間Tに伴って摺動部の摩擦力Fが徐々に増加することが判る。開閉装置1の稼動開始の初期時点では、調整のために開閉装置1を多数回動作させるので多くの状態量履歴データがある。
 図3の(b)に示す第2の系列データでは、回帰直線RL2に示されるように、ある時点から急激に摩擦力Fが増大し始めたように見える。このため、第2の系列データのみで摺動部の腐蝕による摩擦力Fの変化を分析すると、開閉装置1の余寿命の推定を大きく誤ることになる。
 又、図3の(c)に示す第3の系列データでは、回帰直線RL3に示されるような回帰直線を導出することは可能であるが、直線からのデータのばらつきが大きく相関が極めて弱い。従って、第3の系列データのみで摺動部の腐蝕による摩擦力Fの変化を分析すると、開閉装置1の余寿命の推定を大きく誤ることになる。
 図4は、状態量履歴データに基づいて、摺動部の損耗による摩擦力Fを異なる3系列のデータとして構成した場合を示すグラフで、(a)は、摩擦力Fを、開閉装置の稼動期間中に於ける経過時間Tを軸として順次配列した第1の系列データのグラフ、(b)は、摩擦力Fを、開閉装置の稼動期間中に於ける動作回数Nを軸として順次配列した第2の系列データのグラフ、(c)は、摩擦力Fを、開閉装置の稼動期間中に於ける不動作時間nTを軸として順次配列した第3の系列データのグラフである。
 摩擦力Fの変化の要因、即ち摩擦力の変化による摺動部の劣化の要因が、摺動部の損耗である場合には、図4の(b)に示す第2の系列データの回帰直線RL2から明らかなように、開閉装置1の動作回数Nに応じて摺動部の摩擦力Fが徐々に増大していることが判る。一方、図4の(a)に示す第1の系列データを見ると、その回帰直線RL1に示されるように摩擦力Fと経過時間Tとの間に十分な相関は見出せない。このため、第1の系列データのみで摩擦力Fの変化を分析することはできず、この第1の系列データのみから開閉装置1の余寿命を推定することは困難である。
 同様に、図4の(c)に示す第3の系列データを見ると、その回帰直線RL3に示されるように摩擦力Fと開閉装置の稼動期間中に於ける不動作時間nTとの間に十分な相関は見出せない。このため、第3の系列データのみで摩擦力Fの変化を分析することはできず、この第3の系列データのみから開閉装置1の余寿命を推定することは困難である。
 更に、図5は、状態量履歴データに基づいて、潤滑剤の固渋による摩擦力Fを、異なる3系列のデータとして構成した場合を示すグラフで、(a)は、摩擦力Fを、開閉装置の稼動期間中に於ける経過時間Tを軸として順次配列した第1の系列データのグラフ、(b)は、摩擦力Fを、開閉装置の稼動期間中に於ける動作回数Nを軸として順次配列した第2の系列データのグラフ、(c)は、摩擦力Fを、開閉装置の稼動期間中に於ける不動作時間nTを軸として順次配列した第3の系列データのグラフである。
 摩擦力Fの変化の要因、即ち摩擦力の変化による摺動部の劣化の要因が、潤滑剤の固渋である場合には、図5の(c)に示す第3の系列データの回帰直線RL3から明らかなように、不動作時間nTが長ければ長い程、開閉動作が再開された場合の摺動部の摩擦力Fは大きくなることが判る。又、短い不動作時間nTの後に開閉動作が行われた場合は、摩擦力Fが元に回復する傾向を示す。一方、(a)に示す第1の系列データ、及び(b)に示す第2の系列データを見ると、摺動部の摩擦力Fのバラつきは大きくなり、摩擦力Fの変化を分析することはできず、これらのデータから開閉装置1の余寿命を推定することは困難である。
 前述したように、摩擦力Fに変化を与える要因の種類によって、摩擦力Fの変化と密接に関連する系列データの軸の種類が異なってくるので、計測データに基づく状態量としての摩擦力Fを前述の3つの系列データのうちの何れか一つのみで構成すると、摩擦力の変化傾向を十分に評価することができない場合が生じる。
 そこで、この発明の実施の形態1による開閉装置の余寿命診断方法及び装置は、開閉装置1の稼動初期の時点以降の期間中に於ける全経過時間を軸として開閉装置の劣化に関連する状態量を配列した第1の系列データと、前記稼動初期の時点以降の期間中に於ける開閉装置の全動作回数を軸として前記状態量を配列した第2の系列データと、前記稼動初期の時点以降の期間中に於ける前記開閉装置の全不動作時間を軸として前記状態量を配列した第3の系列データとを作成し、その作成した前記第1乃至第3の系列データに基づいて前記開閉装置の余寿命を推定するものである。
 この発明の実施の形態1による開閉装置の余寿命診断装置に置いて、前記第1乃至第3の系列データの作成と前記余寿命の推定を、前述の余寿命推定手段53により行う。
 次に、この発明の実施の形態1による開閉装置の余寿命診断装置の動作を説明する。図1に於いて、開閉装置1に開極動作をさせるとき、電磁アクチュエータ21の開極コイル214を駆動用電源2から付勢し、前述した動作により真空バルブ11の可動接点112を固定接点111から乖離させて主回路を開く。このとき電流センサ42は、開極コイル214に通電される駆動電流の電流波形を計測し、その計測データを図2に示す状態監視装置5の状態量推定手段51に入力する。
 又、開閉装置1に閉極動作をさせるとき、電磁アクチュエータ21の閉極コイル213を駆動用電源2から付勢し、前述した動作により真空バルブ11の可動接点112を固定接点111に接触させて主回路を閉じる。このとき電流センサ41は、閉極コイル214に通電される駆動電流の電流波形を計測し、その計測データを図2に示す状態監視装置5の状態量推定手段51に入力する。
 状態監視装置5に於ける状態量推定手段51は、入力された計測データである電流波形データの変化に基づいて開閉装置1の摺動部の劣化状態を規定する接点損耗量、駆動時の摩擦力、駆動用コンデンサ3の容量等の状態量を推定する。記録手段52は、状態量推定手段51により推定された状態量を、状態量履歴データとして保存し蓄積する。
 余寿命推定手段53は、記録手段52に保存された状態量履歴データを定期的に読み出し、その状態量履歴データに基づいて、先ず、開閉装置1の稼働開始時点からの経過時間Tを軸としてその状態量を順次配列した第1の系列データと、開閉装置1の稼働開始時点からの動作回数Nを軸として状態量を配列した第2の系列データと、開閉装置1の稼働開始時点からの不動作時間nTを軸として状態量を配列した第3の系列データとを作成し、夫々の系列データのうちの少なくとも何れかの系列データに基づいて開閉装置1の余寿命を推定する。以下の説明では、状態量として摺動部の摩擦力Fを用いて説明するが、それ以外の状態量であっても良いことは勿論である。
 尚、余寿命推定手段53は、予め4個の余寿命用の変数t1、t2、t3、t4を用意しており、これらの変数t1、t2、t3、t4の全てに、非常に大きな値、例えば、「999年」をセットしてある。これらの変数t1、t2、t3、t4の値は、後述する余寿命の推定値に書き替えられる。
 図6は、状態監視装置5の余寿命推定手段53に於いて、前述の第1乃至第3の系列データから、開閉装置1の摩擦力の劣化傾向を判定し、開閉装置1の余寿命を推定する動作を説明するフローチャートである。
 図6に於いて、先ず、ステップS1に於いて、状態監視装置5の記憶手段52に保存された状態量履歴データを全て読出し、この読み出した状態量履歴データに於ける状態量としての摩擦力Fを、開閉装置1が稼動を開始した時点以降の全期間中に於ける経過時間Tを軸として配列した第1の系列データを構成する。この第1の経過時間系列データは、前述の図3に於ける(a)、若しくは図4に於ける(a)、若しくは図5に於ける(a)に表示された第1の系列データに対応する。
 又、ステップS1に於いて、読み出した状態量履歴データに於ける状態量としての摩擦力Fを、開閉装置1が稼動を開始した時点以降の全期間中に於ける開閉装置1の動作回数Nを軸として配列した第2の系列データを構成する。この第2の系列データは、前述の図3に於ける(b)、若しくは図4に於ける(b)、若しくは図5に於ける(b)に表示された第2の系列データに対応する。
 更に、ステップS1に於いて、読み出した状態量履歴データに於ける状態量としての摩擦力Fを、開閉装置1が稼動を開始した時点以降の全期間中に於ける開閉装置1の不動作時間nTを軸として配列した第3の系列データを作成する。この第3の系列データは、前述の図3に於ける(c)、若しくは図4に於ける(c)、若しくは図5に於ける(c)に表示された第3の系列データに対応する。
 次に、ステップS2に於いて、第1の系列データに、開閉装置1が稼動を開始した初期の時点の摩擦力Fが、経過時間Tの増大に伴って劣化する傾向が認められるか否かを判定する。このステップS2に於ける判定は、図3の(a)、又は図4の(a)に示すように、回帰直線RL1が得られた場合に、その回帰直線RL1の相関係数が所定の値以上であり、且つ回帰直線RL1の傾きが所定の値以下(若しくは、所定の値以上)であれば、摩擦力Fに劣化傾向が認められると判定し、そうでない場合、摩擦力Fに劣化傾向が認められないと判定する。
 次に、ステップS3に於いて、第2の系列データに、開閉装置1が稼動を開始した初期の時点の摩擦力Fが、動作回数Nの増大に伴って劣化する傾向が認められるか否かを判定する。このステップS3に於ける判定は、図3の(b)、又は図4の(b)に示すように、回帰直線RL2が得られた場合に、その回帰直線RL2の相関係数が所定の値以上であり、且つ回帰直線RL2の傾きが所定の値以下(若しくは、所定の値以上)であれば、摩擦力Fに劣化傾向が認められると判定し、そうでない場合、若しくは図5の(b)に示すように回帰直線が得られない場合には、摩擦力Fに劣化傾向が認められないと判定する。
 次に、ステップS4に於いて、第3の系列データに、開閉装置1が稼動を開始した初期の時点の摩擦力Fが、開閉装置1の不動作時間nTの増大に伴って劣化する傾向が認められるか否かを判定する。このステップS4に於ける判定は、図5の(c)に示すように、回帰直線RL3が得られた場合に、その回帰直線RL3の相関係数が所定の値以上であり、且つ回帰直線RL3の傾きが所定の値以下(若しくは、所定の値以上)であれば、摩擦力Fに劣化傾向が認められると判定し、そうでない場合、若しく図3の(c)及び図4の(c)に示すように回帰直線が得られない場合には、摩擦力Fに劣化傾向が認められないと判定する。
 尚、ここではデータの相関を示す曲線として回帰直線を用いているが、高次の回帰曲線、若しくは指数、若しくは対数を用いた回帰曲線を用いても良い。更に、ここでは相関係数を用いているが、データと回帰直線との差(の絶対値)を用いてこれが所定値よりも小さいことを判定条件にしてもよい。
 次に、ステップS5では、ステップS2、S3、S4での全ての判定結果に、摩擦力Fに開閉装置1の初期状態からの劣化傾向が認められなかったか否かを判定し、ステップS2、S3、S4での全ての判定結果に於いて、摩擦力Fに劣化傾向が認められなかった場合(YES)には後述のステップS10に進み、ステップS2、S3、S4での判定結果の少なくとも1つに、摩擦力Fに劣化傾向が認められた場合(NO)にはステップS6に進む。
 ステップS6では、ステップS1、S2、S3に於ける判定結果の何れかの1つのみに、摩擦力Fに劣化傾向が認められたか否かを判定し、何れか1つのみの系列データに摩擦力Fの劣化傾向があると判定すれば(YES)、ステップS9に進み、2つ以上の系列データに劣化傾向があると判定すれば(NO)、ステップS7に進む。
 ステップS7は、ここまでのステップに於いてステップS1、S2、S3での判定結果のうち2つ以上の系列データに摩擦力Fの劣化傾向が認められたと判定された場合に通過するステップであり、次のステップS8に進むよう構成されている。ステップS8では、摩擦力Fの劣化傾向が認められた2つ以上の系列データのうち、最も回帰直線の相関係数が大きい系列データから、開閉装置1の余寿命の推定値を算出する。
 ケース1.
 ここで、先ず、ケース1として、ステップS2に於いて第1の系列データの摩擦力Fに劣化傾向があると判定され、ステップS3に於いて第2の系列データの摩擦力Fに劣化傾向があると判定され、ステップS4に於いて第3の系列データの摩擦力Fに劣化傾向があると判定された場合を想定して説明する。又、ケース1では、第1の系列データが最も強い相関を持つものとする。
 このケース1の場合、ステップS5での判定の結果は(NO)となり、ステップS6に進む。ステップS6では、ステップS1、S2、S3に於ける判定結果の何れかの1つのみに摩擦力Fの劣化傾向が認められたか否かを判定されるので、その結果は(NO)となり、ステップS7に進む。ステップS7では、ステップS1、S2、S3に於ける判定結果のうち2つ以上の系列データに摩擦力Fの劣化傾向が認められた場合に、次のステップS8に進むよう構成されているので、このケース1の場合はステップS8に進む。
 ステップS8では、3つの系列データのうち最も強い相関を持つ第1の系列データについて、最適な回帰直線RL1を求め、この回帰直線から、開閉装置1が所定の性能を満たすことができなくなる限界値に達するまでの経過時間を算出する。この算出した経過時間を年数に換算し、その年数を前述の予め用意していた変数t1の値「999」に上書きして、余寿命の第1の推定値とする。ここで算出した経過時間を年数に換算した値が999を超えている場合には999とする。
 次に、ステップS8では、前述の最も強い相関を持つ第1の系列データに於ける摩擦力Fの劣化傾向を元のデータから除去し、3つの系列データ、即ち第1乃至第3の系列データを作り直す。元のデータからの劣化傾向の除去の手順は、例えば以下の通りである。
(1)3つの系列データは、(y-i,a-i,b-i,c-i)とおくことができる。ここで、iは1~Mまでの値、Mはデータ総数、y-iは計測された状態量、a-iは第1の系列データの横軸である経過時間、b-iは第2の系列データの横軸である動作回数、c-iは第3の系列データの横軸である不動作時間に夫々対応する。
(2)第1の系列データ(y-i,a-i)、第2の系列データ(y-i,b-i)、第3の系列データ(y-i,c-i)の夫々について、例えば摩擦力Fの劣化傾向を判定する。
(3)例えば、第1の系列データ(y-i,a-i)の摩擦力Fに有意な劣化傾向が認められたとすると、この劣化傾向を示す回帰直線[y=A×a+B]が求められる。ここで、A、Bは系列データを統計計算した結果得られる相関係数を用いて求められる係数である。
(4)そこで、元の状態量履歴データから有意な劣化傾向が認められた第1の系列データ(y-i,a-i)を除去するために、[(y1-i)=(y-i)-(A×a-i)-B]
を設定し、(y-i,a-i,b-i,c-i)を(y1-i,a-i,b-i,c-i)に置き換える。これにより、新たな第1の系列データ(y1-i,a-i)、第2の系列データ(y1-i,b-i)、第3の系列データ(y1-i,c-i)が得られる。
 以上のようにして、前述の最も強い相関を持つ劣化傾向を除去した元のデータから、経過時間を軸として摩擦力を配列した第1の系列データと、動作回数を軸として摩擦力を配列した第2の系列データと、不動作時間を軸として摩擦力を配列した第3の系列データとを再度作成する。この再作成した3つの系列データに、再び摩擦力の劣化傾向が見られるかどうかを判定するため、ステップS2、S3、S4に戻り、前述と同様にして夫々の系列データに、開閉装置1の稼動開始の初期状態からの摩擦力Fの劣化傾向が認められるか否かを判定する。
 前述したように、ケース1の場合は、元の3つの系列データの全てに摩擦力Fの劣化傾向が認められた場合であるが、前述の手順により、そのうちの最も相関の強い系列データとしての経過時間を軸とした第1の系列データに於ける摩擦力Fの劣化傾向が除去されているので、再作成された3つの系列データのうち、動作回数を軸とした第2の系列データと不動作時間を軸とした第3の系列データとに摩擦力の劣化傾向が存在することとなり、ステップS5、S6、S7からS8に進む。
 ステップS8では、前述と同様にして、再作成された第2の系列データと第3の系列データのうち最も強い相関を持つ系列データについて、最適な回帰直線を求め、この回帰直線から、開閉装置1が所定の性能を満たすことができなくなる限界値に達するまでの、経過時間、動作回数、又は、不動作時間を算出する。ここで、再作成された第2の系列データが、最も強い相関を持つとすれば、その最適な回帰直線RL2に基づいて、開閉装置1が所定の性能を満たすことができなくなる限界値に達するまでの動作回数を算出する。この算出した動作回数を年数に換算し、その年数を前述の予め用意していた変数t2の値「999」に上書きして、余寿命の第2の推定値とする。ここで算出した経過時間を年数に換算した値が999を超えている場合には999とする。
 次に、ステップS8では、この第2の数系列データに於ける摩擦力Fの劣化傾向を、前述と同様の手順により元のデータから除去し、更に新たに3つの系列データを作成し直す。
 以上のようにして再度、再作成された3つの系列データに対して、再び、劣化傾向が見られるかどうかを判定するため、ステップS2、S3、S4に戻り、前述と同様にして夫々の系列データに、開閉装置1の稼動開始の初期状態からの摩擦力Fの劣化傾向が認められるか否かを判定する。前述したように、ケース1の場合は、元の3つの系列データの全てに摩擦力Fの劣化傾向が認められた場合である。従がって、前述の手順により、経過時間を軸とした第1の系列データ及び動作回数を軸とした第2の系列データに於ける摩擦力Fの劣化傾向が除去されているので、再度、再作成された3つの系列データのうち、不動作時間を軸とした第3の系列データのみに摩擦力Fの劣化傾向が存在することとなり、ステップS5、S6を経てステップS9に進む。
 ステップS9では、再度、再作成された3つの系列データのうち第3の系列データについて、最適な回帰直線RL3を求め、この回帰直線から、開閉装置1が所定の性能を満たすことができなくなる限界値に達するまでの、不動作時間を算出する。この算出した不動作時間を年数に換算し、その年数を前述の予め用意していた変数t3の値「999」に上書きして、余寿命の第3の推定値とする。ここで算出した経過時間を年数に換算した値が999を超えている場合には999とする。
 このように、ケース1の場合は、ステップS2~S9の過程を3回繰り返すことで、ステップS8に於いて余寿命の第1の推定値t1と第2の推定値t2が算出され、ステップS9に於いて第3の推定値t3が算出されることとなる。
 次に、ステップS9では、再度、再作成された第3の系列データに於ける摩擦力Fの劣化傾向を、前述と同様の手順により元のデータから除去し、ステップS10に進む。
 ステップS10では、ステップS9を経たデータから最近のN回分の計測データに基づく状態量履歴データを取り出し、その状態量履歴データに基づき、経過時間Tを軸として摩擦力Fを配列した第4の系列データと、開閉装置1の動作回数Nを軸として摩擦力Fを配列した第5の系列データと、開閉装置1の不動作時間nTを軸として摩擦力Fを配列した第6の系列データを作成する。
 最近のN回分の計測データは、開閉装置1が稼動を開始した時点から所定期間経過した時点以降の期間内に計測されたデータである。従がって、第4の系列データは、開閉装置1が稼動を開始した時点から所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間に対応して状態量を配列した系列データであり、第5の系列データは、開閉装置1が稼動を開始した時点から所定期間経過した時点以降の期間中に於ける開閉装置の動作回数Nに対応して状態量を配列した系列データであり、第6の系列データは、開閉装置1が稼動を開始した時点から所定期間経過した時点以降の期間中に於ける開閉装置の不動作時間に対応して状態量を配列した系列データである。
 開閉装置1の摺動部の劣化の現れ方として、開閉装置1の稼動の初期段階から徐々に現れる場合と、前述の図3の(b)に示したように、ある時点から急速に劣化が現れる場合とがある。後者の場合は、ある時点から比較的急速に劣化が進行するもので、開閉装置1の稼動初期の段階からの計測データの分析では劣化傾向が捉え難くなることがある。例えば、変化の少ないデータが大量に存在し、変化傾向を示すデータが相対的に少ない場合等では、開閉装置1の稼動初期の段階からの計測データの分析では劣化傾向が捉え難くなる。このような場合に、最近のN回分の計測データを分析することにより、開閉装置1の劣化傾向を顕著に判別することが可能となる。
 さて、ステップS10で構成した最近のN回分の計測データに基づく、第4の系列データと、第5の系列データと、第6の系列データを、前述のステップS2、ステップS3、ステップS4の場合と同様に、夫々の第2の系列データに対する回帰直線を求め、回帰直線が得られた場合に、その回帰直線の相関係数が所定の値以上であり、且つ回帰直線の傾きが所定の値以下(若しくは、所定の値以上)であれば、摩擦力Fに劣化傾向が認められると判定する。
 次に、ステップS11に於いて、第4の系列データと、第5の系列データと、第6の系列データとのうちの少なくとも何れか1つの系列データに状態量としての摩擦力Fの劣化傾向が存在するか否かを判定し、少なくとも何れか1つの系列データに状態量としての摩擦力Fの劣化傾向が存在すれば(YES)、ステップS12に進み、何れの系列データにも摩擦力Fの劣化傾向が存在しなければ(NO)、ステップS13に進む。
 ステップS12では、摩擦力の劣化傾向が存在する3つの系列データのうち最も相関の強い系列データの最適な回帰直線に基づいて、開閉装置1が所定の性能を満たすことができなくなる限界値に達するまでの経過時間、動作回数、不動作時間を算出する。例えば、第4の系列データが、最も強い相関を持つとすれば、その最適な回帰直線RL1に基づいて、開閉装置1が所定の性能を満たすことができなくなる限界値に達するまでの経過時間を算出する。この算出した経過時間を年数に換算し、その年数を前述の予め用意していた変数t4の値「999」に上書きして、余寿命の第4の推定値とする。ここで算出した経過時間を年数に換算した値が999を超えている場合には999とする。
 次に、ステップS13では、ステップS8に於いて算出された第1の推定値t1と第2の推定値t2、ステップS9に於いて算出された第3の推定値t3、及びステップS12に於いて推定された第4の推定値t4のうち、最短の推定値を開閉装置1の余寿命として推定する。
 ケース2.
 次に、ケース2として、ステップS2、ステップS3、ステップS4のうち何れか2つのステップで系列データに摩擦力Fの劣化傾向があると判定された場合を説明する。
 ケース2は、3つの系列データのうち何れか2つの系列データに摩擦力Fの劣化傾向が存在する場合であり、ケース1の場合と同様に、ステップS1から、ステップS2、S3、S4、S5、S6、及びS7を経て、ステップS8に至る。
 ステップS8では、2つの系列データのうち最も強い相関を持つ系列データについて、最適な回帰直線を求め、この回帰直線から、開閉装置1が所定の性能を満たすことができなくなる限界値に達するまでの、経過時間、動作回数、又は、不動作時間を算出する。今、第1の系列データが、最も強い相関を持つとすれば、その最適な回帰直線RL1に基づいて、開閉装置1が所定の性能を満たすことができなくなる限界値に達するまでの経過時間を算出する。この算出した経過時間を年数に換算し、その年数を前述の予め用意していた変数t1の値「999」に上書きして、余寿命の第1の推定値とする。ここで算出した経過時間を年数に換算した値が999を超えている場合には999とする。
 次に、ステップS8では、前述の手順に基づいて、最も強い相関を持つ第1の系列データに於ける摩擦力Fの劣化傾向を元のデータから除去し、3つの系列データを再作成する。この再作成された3つの系列データに対して、再び、劣化傾向が見られるかどうかを判定するため、ステップS2、S3、S4に戻り、前述と同様にして夫々の系列データに、開閉装置1の稼動開始の初期状態からの摩擦力Fの劣化傾向が認められるか否かを判定する。
 前述したように、ケース2の場合は、元の3つの系列データのうち2つの系列データに摩擦力Fの劣化傾向が認められた場合であるが、前述の手順により、そのうちの最も相関の強い系列データとしての第1の系列データに於ける摩擦力Fの劣化傾向が除去されているので、再構成された3つの系列データのうち、第2の系列データ、又は第3の系列データの何れか1つの系列データにのみ摩擦力Fの劣化傾向が存在することとなり、ステップS5、S6からステップS9に進む。
 動作回数を軸とした第2の系列データに摩擦力Fの劣化傾向が存在するとすれば、ステップS9では、再作成された第2の系列データについて、最適な回帰直線RL2を求め、この回帰直線から、開閉装置1が所定の性能を満たすことができなくなる限界値に達するまでの、動作回数を算出する。この算出した動作回数を年数に換算し、その年数を前述の予め用意していた変数t2の値「999」に上書きして、余寿命の第2の推定値とする。ここで算出した経過時間を年数に換算した値が999を超えている場合には999とする。
 このように、ケース2の場合は、ステップS2~S9の過程を2回繰り返すことで、ステップS8に於いて余寿命の第1の推定値t1と、ステップS9に於いて第2の推定値t2とが算出されることとなる。
 次に、ステップS9では、再作成された第2の系列データに於ける摩擦力Fの劣化傾向を、前述と同様の手順により元のデータから除去し、ステップS10に進む。
 ステップS10以降、ステップS13までは、前述のケース(1)の場合と同様の動作であり、最近のN回分の計測データに基づく、第4の系列データと、第5の系列データと、第6の系列データを作成し、そのうち最も相関の強い系列データから、余寿命の第3の推定値t3を算出する。
 次に、ステップS13では、ステップS8に於いて算出された第1の推定値t1と、ステップS9に於いて算出された第2の推定値t2、及びステップS12に於いて推定された第3の推定値t3のうち、最短の推定値を開閉装置1の余寿命として推定する。
 ケース3.
 次に、ケース3として、ステップS2、ステップS3、ステップS4のうち何れか1つのステップでのみ、例えば、第1の系列データにのみ摩擦力Fの劣化傾向があると判定された場合を説明する。
 ケース3の場合は、3つの系列データのうち、1つの系列データのみに摩擦力Fの劣化傾向が存在するので、ステップS1から、ステップS2、S3、S4、S5を経てステップS6に至り、ステップS6からステップS9に至る。ステップS9では、経過時間を軸とする第1の系列データについて、最適な回帰直線RL1を求め、この回帰直線から、開閉装置1が所定の性能を満たすことができなくなる限界値に達するまでの、経過時間を算出する。この算出した経過時間を年数に換算し、その年数を前述の予め用意していた変数t1の値「999」に上書きして、余寿命の第1の推定値とする。ここで算出した経過時間を年数に換算した値が999を超えている場合には999とする。
 このように、ケース3の場合は、ステップS6から直ちにステップS9に進み、第1の推定値t1が算出されることとなる。
 次に、ステップS9では、第1の系列データに於ける摩擦力Fの劣化傾向を、前述と同様の手順により元のデータから除去し、ステップS10に進む。
 ステップS10以降、ステップS13までは、前述のケース(1)、(2)の場合と同様の動作であり、最近のN回分の計測データに基づく、第4の系列データと、第5の系列データと、第6の系列データを作成し、そのうち最も相関の強い系列データから、余寿命の第2の推定値t2を算出する。
 次に、ステップS13では、ステップS9に於いて算出された第1の推定値t1と、ステップS12に於いて推定された第2の推定値t2のうち、最短の推定値を開閉装置1の余寿命として推定する。
ケース4.
 次に、ケース4として、ステップS2、ステップS3、ステップS4のうち何れにも、状態量としての例えば摩擦力Fの劣化傾向がないと判定された場合を説明する。このケース4に場合は、ステップS5から直ちにステップS10に進む。ステップS10以降、ステップS13までは、前述のケース1、ケース2、ケース3の場合と同様の動作であり、最近のN回分の計測データに基づいて、経過時間を軸とした第4の系列データと、動作回数を軸とした第5の系列データと、不動作時間を軸とした第6の系列データを構成し、そのうち最も相関の強い系列データから、余寿命の第1の推定値t1を算出する。
 このように、ケース4の場合、開閉装置1の余寿命として、第1の推定値t1のみが算出され、ステップS13では、その第1の推定値を、開閉装置1の余寿命として推定するものである。
 尚、前述のケース1、ケース2、ケース3は、何れの場合も、ステップS10~S13に於いて、最近のN回分の計測データに基づいて余寿命の推定値を算出したが、最近のN回分の計測データに基づいて第4の系列データと、第5の系列データと、第6の系列データを構成しても、状態量の劣化傾向を示す系列データが存在しない場合もあり得る。この場合、第1~第3の系列データにも状態量の劣化傾向を示すデータが存在しなければ、余寿命の推定値は算出されず、従がって余寿命用の変数t、t2、t3、t4にセットされている「999年」が余寿命となり、開閉装置1に劣化傾向が現れておらず、余寿命を推定する段階ではないということができる。
 次に、ケース1乃至ケース4の何れも、ステップS13に於いて、最短の余寿命の推定値を算出した系列データから、開閉装置1の劣化の要因を推定する。このステップS13では以下のように劣化要因を推定する。
(1)経過時間を軸とした系列データにより余寿命が算出された場合は、摺動部の錆や腐蝕、又は、埃の堆積による劣化であると推定する。
(2)動作回数を軸とした系列データにより余寿命が算出された場合は、摺動部の損耗による劣化であると推定する。
(3)不動作時間を軸とした系列データにより余寿命が算出された場合は、潤滑剤の固渋による劣化であると推定する。
 実施の形態1による開閉装置の余寿命診断方法及び装置によれば、開閉装置1の稼動初期の時点以降の期間中に於ける全経過時間を軸として開閉装置の劣化に関連する状態量を配列した第1の系列データと、前記稼動初期の時点以降の期間中に於ける開閉装置の全動作回数を軸として前記状態量を配列した第2の系列データと、前記稼動初期の時点以降の期間中に於ける前記開閉装置の全不動作時間を軸として前記状態量を配列した第3の系列データとを作成し、その作成した前記第1乃至第3の系列データに基づいて前記開閉装置の余寿命を推定するようにしたので、開閉装置の余寿命の推定を高い精度で行うことができ、且つ、開閉装置に生じている劣化要因を推定することができる。
実施の形態2.
 図7は、この発明の実施の形態2に係る開閉装置の余寿命診断方法及び装置を説明するための説明図で、(a)は、摩擦力Fを、開閉装置の稼動初期の時点以降の期間中に於ける動作回数又は経過時間を軸として配列した系列データを説明する説明図、(b)は、過去N回分の摩擦力の分散値Dを、開閉装置の動作回数又は経過時間を軸として配列した系列データの説明図である。
 図7の(a)に示す系列データでは、開閉装置の劣化の進行を示す強い相関が見られないが、開閉装置の稼動開始初期に於ける摩擦力Fのばらつきの大きさB1に比べて、経過時間が進み、又は動作回数が増大したときの摩擦力Fのばらつきの大きさB2が大きくなる場合がある。これは、摺動部の表面の荒れや、異物の摺動部への咬み込みによって開閉装置の動作が不安定になっていることが原因であると推定することができる。
 このような場合には、開閉装置のN回分の動作毎の状態量の分散値を、経過時間、開閉装置の動作回数、開閉装置の不動作時間、開閉装置の累積動作時間を夫々軸として配列した系列データとして作成し、これらの系列データに基づいて、開閉装置の劣化の相関の強さを判定することにより、開閉装置の余寿命の推定を行うことができる。尚、分散値の代わりにこれと同様な標準偏差を用いても良い。
 そこで、この発明の実施の形態2に係る開閉装置の余寿命診断方法及び装置は、計測手段による所定の計測回数毎の前記状態量の分散値を前記開閉装置の稼動期間中における経過時間に対応して配列した第1の系列データと、前記分散値を前記稼動期間中に於ける前記開閉装置の動作回数に対応して配列した第2の系列データと、前記分散値を前記可動期間中に於ける前記開閉装置の不動作時間に対応して配列した第3の系列データと、前記分散値を前記稼動期間中に於ける前記開閉装置の累積動作時間に対応して配列した第4の系列データとを作成し、この作成した系列データに基づいて前記開閉装置の余寿命を推定するようにしたものである。以下では説明を簡単にするため前記第1乃至第3の系列データを用いて説明する。
 即ち、図7の(a)に示す系列データに於いて、開閉装置1の稼動初期の時点で摩擦力が、f1、f2、f3、f4、f5、f6、f7、f8と分散しているが、開閉装置1の7回分の動作に対応する摩擦力f1、f2、f3、f4、f5、f6、f7の分散値d1を求め、更に、次の7回分の動作に対応する摩擦力f2、f3、f4、f5、f6、f7、f8の分散値d2を求める。以下同様にして、最近の動作回数又は経過時間に至るまで、開閉装置1の7回分の動作に対応する摩擦力の分散値を求める。
 このようにして求めた摩擦力の分散値Dを、開閉装置1の動作回数又は経過時間を軸として配列することにより図7の(b)に示す系列データを得る。この(b)に示す系列データによれば、明確な回帰直線RL4を得ることができ、これによって開閉装置1の余寿命を推定することができる。
 尚、図7の(b)に示す系列データでは、動作回数を軸とした第1の系列データと経過時間を軸とした第2の系列データについてのみ示しているが、開閉装置の不動作時間を軸とした第3の系列データも同様に得ることができる。
 この発明の実施の形態2によれば、図6のフローチャートに於いて、ステップS1では、摩擦力Fの分散値Dを、開閉装置の稼動期間中における経過時間を軸として配列した第1の系列データと、開閉装置の動作回数を軸として配列した第2の系列データと、開閉装置の不動作時間を軸として配列した第3の系列データとを作成する。その後、ステップS2~S9に於いて、前述の実施の形態1と同様の動作により、開閉装置1の余寿命の推定値t1、t2、t3を算出し、ステップS13に於いて、算出した余寿命の推定値のうち最短の推定値を、開閉装置1の余寿命として推定する。尚、実施の形態2の場合、ステップS10~S12は不要である。
 又、実施の形態2の場合、開閉装置1の劣化の要因は、前述したように、摺動部の表面の荒れや、異物の摺動部への咬み込みであると推定することができる。
 実施の形態2による開閉装置の余寿命診断装置によれば、計測された状態量に対して、時間、動作回数、不動作時間、累積動作時間を夫々軸とした何れの系列データに対しても、劣化傾向が現れないような劣化要因に対しても劣化の進行の診断と余寿命の推定を行う事ができる。
実施の形態3.
 図8は、この発明の実施の形態3に係る開閉装置の余寿命診断方法及び装置を説明するための説明図で、(a)は、摩擦力Fを、開閉装置の稼動初期の時点以降の期間中に於ける経過時間Tを軸として配列した系列データを説明する説明図、(b)は、計測された状態量である摩擦力Fを変換関数fcorrを用いて、状態変数Gに変換し、この状態変数Gを、経過時間を軸として配列した系列データの説明図である。
 電流センサ等の計測手段を用いて計測される値は、摩擦力や動作時間等の状態量が物理量として保存される。これらの物理量は、開閉装置の状態劣化に伴って変化するが、その劣化傾向は、開閉装置の駆動機構の構造によって異なる。従がって、計測された物理量を用いて直接に劣化傾向を推定した場合、正確な余寿命の推定を行うことができない場合がある。
 そこで、この発明の実施の形態3に係る開閉装置の余寿命診断方法及び装置は、駆動機構の構造から推定される物理量の変化傾向を関数として予め用意し、この関数から、計測された開閉装置1の劣化に関連する状態量としての物理量を、劣化傾向を評価するための所定の状態量に変換するための変換関数G=fcorr(F)を作成する。そして、記録手段52に記録された状態量履歴データの状態量としての物理量を、この変換関数Gを用いて所定状態量に変換し、この変換された状態量を用いて劣化傾向の推定を実施するものである。
 例えば、開閉装置の遮断性能を示す値として、開極時の接点の移動速度、即ち開極速度がある。可動接点の移動速度が低下すると、遮断性能が悪化するため、開極速度は開閉装置の性能を表わす状態量、換言すれば開閉装置の劣化に関連する状態量とすることができる。これに対して、実際に開閉装置1の動作状態を計測して得られた状態量が摩擦力であったとする。開閉装置1の開極時の動作は、接圧ばね220及び電磁アクチュエータ12の電磁力により可動接点112を移動させるので、稼動接点112の動作は、簡単には次式(1)に示す運動方程式で表わすことができる。
 FT=m・a             (式1)
 ここで、FTは稼動接点112に働く力であり、接圧ばね220のばね力、電磁アクチュエータ12の電磁力、及び摺動部の摩擦力の合力値である。aは加速度、mは可動接点112を含む可動部分の重量である。
 合力値FTの成分のうち、経年的に殆ど変化しないばね力と電磁力の成分をF0、経年的に変化する摩擦力の成分をFとすれば、
 F0+F=m・a           (式2)
となる。
 開極速度の定義は複数あるが、ここでは、可動接点112が距離x1まで移動するのに要した時間T1から、x1/T1として開局速度vを定義する。このとき、
 x1=1/2・a・T12        (式3)
であり、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
となり、開極速度vは、概略的には、摩擦力Fの1/2乗に比例するように変化する。従がって、変換関数G=fcorr(F)を、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
と定義することができる。
 そこで、図8の(a)に示す経過時間を軸とした系列データの摩擦力Fを、式(5)に示す変換関数Gを用いて、状態量Gに変換し、この状態量Gを経過時間Tを軸として配分し、図8の(b)に示す第1の系列データを作成し、この第1の系列データにより、回帰直線を求めて開閉装置1の余寿命を推定することができる。この例では回帰曲線は直線であるが、一般に回帰曲線は多項式で表される。このように変換することにより得られる結果の状態量Gは多項式等の回帰曲線に対する相関が高くなり、より精度が高く余寿命を推定することができる。
 又、例えば同じ摩擦力という物理量に対しても、経過時間を軸とした系列データに対する変換関数と、動作回数若しくは累積動作時間を軸とした系列データに対する変換関数と、不動作時間を軸とした系列データに対する変換関数とでは、夫々異なったものになる。これは、夫々の系列データに対する劣化要因のモデルが異なるためである。従がって、変換関数は、夫々の系列データ毎に用意され、これらの変換関数によって変換された所定状態量Gを、経過時間を軸として配列した第1の系列データと、動作回数を軸とした第2の系列データと、不動作時間を軸とした第3の系列データと用いて、開閉装置の余寿命を推定することにより、正確な診断を実施することが可能となる。
 具体的には、図1に示す実施の形態1の場合と同様に、状態監視装置5は、電流センサ41、42から出力された電流波形データを受け、その電流波形データに基づいて、開閉装置1の劣化状態に関連する状態量、即ち開閉装置1の劣化状態を規定する接点損耗量、駆動時の摩擦力、駆動用コンデンサ3の容量等の状態量を推定する。前述のように、電流センサ41、42は、異なる時点で駆動電流を複数回計測するので、その複数回の計測毎の電流波形データに基づいて、夫々の計測時点に対応した開閉装置1の劣化状態を規定する状態量を推定する。推定された状態量は、記録手段52に履歴データとして記録される。
 次に、余寿命推定時に、記録された履歴データを読み出し、その物理量としての状態量を、前述の変換関数Gを用いて所定状態量Gに変換する。次に、図6のステップS1に於いて、経過時間を軸として状態量Gを配列した第1の系列データと、動作回数を軸として状態量Gを配列した第2の系列データと、不動作時間を軸として状態量Gを配列した第3の系列データを作成する。以下、図6に示すフローチャートのステップS2~S13に従い、実施の形態1の場合と同様にして開閉装置1の劣化の進行状況を診断し、その劣化をもたらした劣化要因及び開閉装置1の余寿命を推定する。余寿命推定手段53により推定された余寿命の値、及び開閉装置1の推定された劣化要因は、表示装置6に送信されて表示され、保守担当者に通報される。
 以上のように構成された実施の形態3に係る開閉装置の余寿命診断装置によれば、より正確に開閉装置の余寿命を推定することができる。
実施の形態4.
 図9は、この発明の実施の形態4による開閉装置の余寿命診断装置を示す構成図である。図9に於いて、3つの開閉装置1が同一の設備である受配電設備内に配置されている。夫々の開閉装置1は、実施の形態1に於ける開閉装置1と同様に構成されている。又、夫々の開閉装置1には、駆動用電源2、及び夫々の開閉装置1の動作特性を計測する計測手段としての電流センサ41、42が、実施の形態1と同様に設けられている。
 これらの電流センサ41、42は、計測した駆動電流の電流波形データをアナログ信号又はデジタル信号として、夫々の開閉装置1に設けられた状態監視装置5a、5b、5cに夫々入力する。夫々の状態監視装置5a、5b、5cは、電流センサ41、42からの電流波形データに基づいて、実施の形態1の場合と同様にして夫々の開閉装置1の劣化に関連する状態量を記録手段に記録し、且つ、余寿命の推定と劣化の要因の推定を行なう。
 更に、夫々の状態判定装置5a、5b、5cは、全体監視装置50に接続されており、状態監視装置5a、5b、5cが保持している状態量、及び、余寿命の推定結果の記録は、必要に応じて全体監視装置31にコピーされる。
 全体監視装置50では、状態監視装置5a、5b、5cからコピーした状態量の記録から、全てのデータを統合した上で、単独の開閉装置での処理と同様に、経過時間を軸として状態量を配列した系列データ、又は、動作回数を軸として状態量を配列した系列データと、不動作時間を軸として状態量を配列した系列データ、又は、動作回数を軸として状態量を配列した系列データを構成し、又は、累積動作時間を軸として状態量を配列した系列データを構成し、前記夫々の系列データのうちの少なくとも何れかの系列データに基づいて、全体としての開閉装置の余寿命を推定するものである。
 開閉装置の余寿命の推定、及び劣化要因の推定は、前述の実施の形態1乃至3の場合と同様に行われる。
 以上述べた実施の形態4による開閉装置の余寿命診断装置によれば、同じ受配電盤内に設置されている複数の開閉装置で、動作回数が他の開閉装置に比べて少なく履歴データが少ない開閉装置についても、他の開閉装置と同様に余寿命を推定することができる。
実施の形態5.
 図10は、この発明の実施の形態5による開閉装置の余寿命診断装置を示す構成図である。実施の形態5では、図10に示すように、実施の形態4に於ける全体監視装置31を設置せず、状態監視装置5aに全体監視装置の機能を持たせた構成としたものである。
 開閉装置の余寿命の推定、及び劣化要因の推定は、前述の実施の形態1乃至3の場合と同様に行われる。
 実施の形態5による開閉装置の余寿命診断装置によれば、全体監視装置31を省略することが可能となり、余寿命診断装置を低コストに構成することができる。
実施の形態6.
 図11は、この発明の実施の形態6による開閉装置の余寿命診断装置を示す構成図である。実施の形態6では、図9に示す実施の形態4に於ける夫々の状態監視装置5a、5b、5cを設置せず、全体監視装置50により夫々の状態監視装置5a、5b、5cの機能を持たせるようにしたものである。
 開閉装置の余寿命の推定、及び劣化要因の推定は、前述の実施の形態1乃至3の場合と同様に行われる。
 実施の形態6による開閉装置の余寿命診断装置によれば、夫々の開閉装置1に対応した状態監視装置5a、5b、5cを省略することが可能となり、余寿命診断装置を低コストに構成することができる。
実施の形態7.
 図9、図10、図11に夫々示す実施の形態4乃至6のように、同一の受配電設備内に複数の遮断器が配置された場合に於いて、動作回数が多く、状態量履歴データが十分に記録されている開閉装置と、動作回数が少なく状態量履歴データが少ない開閉装置、又は、長期間開閉動作を行っておらず、最近の状態量履歴データが無い開閉装置が存在することがある。このような場合、状態量履歴データが少ない開閉装置、又は最近の状態量履歴データが無い開閉装置について余寿命を推定することが困難である。しか、同一の受配電設備内の複数の開閉装置について、全てほぼ同じように劣化が進行していると考えることができる。
 そこで、この発明の実施の形態7による開閉装置の余寿命診断装置は、同一の設備内に配置された複数個の開閉装置のうち動作回数が最も多い開閉装置の少なくとも何れかの系列データに基づいて、他の開閉装置の余寿命を推定するようにしたものである。開閉装置の余寿命の推定、及び劣化要因の推定は、前述の実施の形態1乃至3の場合と同様に行われる。
 従って、この発明の実施の形態7による開閉装置の余寿命診断装置によれば、同じ受配電盤内に設置されていて、状態量履歴データが少ないか存在しない開閉装置があっても、全ての開閉装置の余寿命を推定することができる。
実施の形態8.
 この発明の実施の形態8による開閉装置の余寿命診断方法及び装置は、状態量履歴データから開閉装置の最近のN回の動作回数の計測データに基づくデータのみを取り出し、その状態量を経過時間を軸として配列した第1の系列データと、その状態量を動作回数を軸として配列した第2の系列データと、その状態量を不動作時間を軸として配列した第3の系列データと、その状態量を累積動作時間を軸として配列した第4の系列データとを作成し、これらの系列データに基づいて、実施の形態1に示した図6のフローチャートに於けるステップS2~S9、S13と同様の動作により、開閉装置1の余寿命を推定するものである。
 実施の形態8に於いては、ステップS9では各系列データから該当する劣化傾向の除去は行わず、ステップ9からステップS13へ移行して、推定された複数の余寿命の値のうち最小の推定値を開閉装置の余寿命として推定する。
 尚、実施の形態8に於いて、開閉装置の最近のN回分の動作による状態量履歴データに基づき、実施の形態2の場合と同様に、所定の計測回数毎の前記状態量の分散値を算出し、この分散値を経過時間を軸として配列した第1の系列データと、開閉装置の動作回数を軸として分散値を配列した第2の系列データと、開閉装置の不動作時間を軸として分散値を配列した第3の系列データと、開閉装置の累積動作時間を軸として分散値を配列した第4の系列データとを作成し、前記夫々の系列データのうち少なくとも1つの系列データに基づいて前記開閉装置の余寿命を推定するようにしてもよい。
 又、実施の形態8に於いて、開閉装置の最近のN回分の動作による状態量履歴データに基づき、実施の形態3の場合と同様に、状態量を所定の変換関数を用いて所定状態量に変換し、経過時間を軸として所定状態量を配列した第1の系列データと、動作回数又は累積動作時間を軸として所定状態量を配列した第2の系列データと、不動作時間を軸として所定状態量を配列した第3の系列データ、又は、開閉装置の累積動作時間を軸として所定状態量を配列した第4の系列データとを作成し、前記夫々の系列データのうち少なくとも1つの系列データに基づいて前記開閉装置の余寿命を推定するようにしてもよい。
 又、実施の形態8は、同一の設備内に複数の開閉装置が設置されている場合にも、実施の形態4乃至7と同様に適用することができる。
 この発明の実施の形態8による開閉装置の余寿命診断装置によれば、開閉装置の可動初期の時点からの傾向分析では劣化傾向を捉え難い場合であっても、最近のN回の動作によるデータの分析により劣化傾向から開閉装置の余寿命を推定することができる。
実施の形態9.
 実施の形態1で述べたように開閉装置1の摺動部の損耗は、開閉装置1の動作に伴って進行する。従って、摺動部の劣化の要因が摺動部の損耗に基づくものである場合には、摺動部の劣化の進行は、実施の形態1で述べた開閉装置1の動作回数の他に、開閉装置1の動作時間を累積した累積動作時間にもまた強く依存する。そしてその摺動部の劣化は、開閉装置1が稼働を開始した初期状態から連続的に進行する。
 更に、開閉装置1の摺動部の荒れは、何らかの原因により摺動部の表面にキズが付くことによって発生するが、摺動部の表面のキズは、開閉装置1が開閉動作を繰り返す毎に拡大する。従って、摺動部の劣化の要因が摺動部の荒れに基づくものである場合には、前述の摺動部の損耗の場合と同様に開閉装置1の開閉動作時の摩擦力が増大し、実施の形態1で述べた開閉装置1の動作回数の他に、開閉装置1の開閉動作の動作時間を累積した累積動作時間に応じてもまた摺動部の劣化が進行する。
 図12は、状態量履歴データに基づいて、開閉装置1の劣化に関連する状態量、即ち劣化の要因である摺動部の腐蝕による摩擦力Fを、異なる4系列のデータとして構成した場合を示すグラフであり、(a)及び(b)及び(c)は実施の形態1で述べたものと同じで、(a)は、開閉装置の劣化に関連する状態量としての摩擦力Fを、開閉装置1の稼動期間中に於ける経過時間Tを軸として順次配列した第1の系列データのグラフ、(b)は、摩擦力Fを、開閉装置の稼動期間中に於ける動作回数Nを軸として順次配列した第2の系列データのグラフ、(c)は、摩擦力Fを、開閉装置の稼動期間中に於ける不動作時間nTを軸として順次配列した第3の系列データのグラフである。(d)は、摩擦力Fを、開閉装置の稼動期間中に於ける累積動作時間ATを軸として順次配列した第7の系列データのグラフである。
 この発明の実施の形態9による開閉装置の余寿命診断方法及び装置は、開閉装置1の稼動初期の時点以降の期間中に於ける全経過時間を軸として開閉装置の劣化に関連する状態量を配列した第1の系列データと、前記稼動初期の時点以降の期間中に於ける開閉装置の全動作回数を軸として前記状態量を配列した第2の系列データと、前記稼動初期の時点以降の期間中に於ける前記開閉装置の全不動作時間を軸として前記状態量を配列した第3の系列データと、前記稼動初期の時点以降の期間中に於ける前記開閉装置の全累積動作時間を軸として前記所定状態量を配列した第4の系列データとを作成すると共に、
 前記開閉装置の稼動期間中に於ける最近の経過時間を軸として前記状態量を配列した実第5の系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記状態量を配列した第6の系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける前記開閉装置の不動作時間を軸として前記状態量を配列した第7の系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記所定状態量を配列した第8の系列データとを作成し、
 その作成した系列データに基づいて前記開閉装置の余寿命を推定するようにしたものである。
 この発明の実施の形態9による開閉装置の余寿命診断方法及び装置は、前記系列データの作成と前期余寿命の推定を余寿命推定手段53により行う。
 次に、この発明の実施の形態9による開閉装置の余寿命診断方法及び装置の動作を説明する。実施の形態1と同様の部分については説明を省略する。余寿命推定手段53は、記録手段52に保存された状態量履歴データを定期的に読み出し、その状態量履歴データに基づいて、先ず、開閉装置1の稼働開始時点からの経過時間Tを軸としてその状態量を順次配列した第1の系列データと、開閉装置1の稼働開始時点からの動作回数Nを軸として状態量を配列した第2の系列データと、開閉装置1の稼働開始時点からの不動作時間nTを軸として状態量を配列した第3の系列データと、開閉装置1の稼働開始時点からの開閉動作時間を累積した累積動作時間ATを軸として状態量を配列した第7の系列データを作成し、夫々の系列データのうちの少なくとも何れかの系列データに基づいて開閉装置1の余寿命を推定する。以下の説明では、状態量として摺動部の摩擦力Fを用いて説明するが、それ以外の状態量であっても良いことは勿論である。
 図13は、状態監視装置5の余寿命推定手段53に於いて、前述の第1乃至第8の系列データから、開閉装置1の摩擦力の劣化傾向を判定し、開閉装置1の余寿命を推定する動作を説明するフローチャートである。
 図13に於いて、先ず、ステップS101に於いて、状態監視装置5の記憶手段52に保存された状態量履歴データを全て読出し、この読み出した状態量履歴データに於ける状態量としての摩擦力Fを、開閉装置1が稼動を開始した時点以降の全期間中に於ける全経過時間Tを軸として配列した第1の系列データを構成する。この第1の経過時間系列データは、前述の図12に於ける(a)に表示された第1の系列データに対応する。
 又、ステップS101に於いて、読み出した状態量履歴データに於ける状態量としての摩擦力Fを、開閉装置1が稼動を開始した時点以降の全期間中に於ける開閉装置1の全動作回数Nを軸として配列した第2の系列データを構成する。この第2の系列データは、前述の図12に於ける(b)に表示された第2の系列データに対応する。
 更に、ステップS101に於いて、読み出した状態量履歴データに於ける状態量としての摩擦力Fを、開閉装置1が稼動を開始した時点以降の全期間中に於ける開閉装置1の全不動作時間nTを軸として配列した第3の系列データを作成する。この第3の系列データは、前述の図12に於ける(c)に表示された第3の系列データに対応する。
 更に、ステップS101に於いて、読み出した状態量履歴データに於ける状態量としての摩擦力Fを、開閉装置1が稼動を開始した時点以降の全期間中に於ける開閉装置1の全累積動作時間を軸として配列した第7の系列データを作成する。この第7の系列データは、前述の図12に於ける(d)に表示された第7の系列データに対応する。
 次に、ステップS102及びステップS103及びステップS104に於いては、実施の形態1のステップS2、S3、S4とそれぞれ同様の判定を行う。ステップS105に於いては、第7の系列データに、開閉装置1が稼動を開始した初期の時点の摩擦力Fが、累積動作時間ATの増大に伴って劣化する傾向が認められるか否かを判定する。このステップS105に於ける判定は、図12の(d)に示すように、回帰直線RL4が得られた場合に、その回帰直線RL4の相関係数が所定の値以上であり、且つ回帰直線RL4の傾きが所定の値以下(若しくは、所定の値以上)であれば、摩擦力Fに劣化傾向が認められると判定し、そうでない場合には、摩擦力Fに劣化傾向が認められないと判定する。
 次に、ステップS106では、ステップS102、S103、S104、S105での全ての判定結果に、摩擦力Fに開閉装置1の初期状態からの劣化傾向が認められなかったか否かを判定し、ステップS102、S103、S104、S105での全ての判定結果に於いて、摩擦力Fに劣化傾向が認められなかった場合(YES)にはステップS111に進み、ステップS102、S103、S104、S105での判定結果の少なくとも1つに、摩擦力Fに劣化傾向が認められた場合(NO)にはステップS107に進む。
 ステップS107では、ステップS102、S103、S104、S105に於ける判定結果の何れかの1つのみに、摩擦力Fに劣化傾向が認められたか否かを判定し、何れか1つのみの系列データに摩擦力Fの劣化傾向があると判定すれば(YES)、ステップS110に進み、2つ以上の系列データに劣化傾向があると判定すれば(NO)、ステップS108に進む。
 ステップS108は、ここまでのステップに於いてステップS102、S103、S104に於ける判定結果のうち2つ以上の系列データに摩擦力Fの劣化傾向が認められたと判定された場合に通過するステップであり、次のステップS109に進むよう構成されている。ステップS109では、摩擦力Fの劣化傾向が認められた2つ以上の系列データのうち、最も回帰直線の相関係数が大きい系列データから、開閉装置1の余寿命の推定値を算出する。
 以後のステップS110、S111、S112、S113、S114はそれぞれ実施の形態1で説明したS9、S10、S11、S12、S13と同様の処理を行うのでここでは説明を省略する。
実施の形態10.
 この発明の実施の形態10による開閉装置の余寿命診断方法及び装置は、蓄積した状態量履歴データに基づき、所定の計測回数毎の前記状態量の分散値を算出し、開閉装置1の稼動初期の時点以降の期間中に於ける全経過時間を軸として前記分散値を配列した上記第1の系列データと、前記稼動初期の時点以降の期間中に於ける開閉装置の全動作回数を軸として前記分散値を配列した上記第2の系列データと、前記稼動初期の時点以降の期間中に於ける前記開閉装置の全不動作時間を軸として前記分散値を配列した上記第3の系列データと、前記稼動初期の時点以降の期間中に於ける前記開閉装置の全累積動作時間を軸として前記分散値を配列した第4の系列データとを作成すると共に、
 前記開閉装置の稼動期間中に於ける最近の経過時間を軸として前記分散値を配列した第5の系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記分散値を配列した第6の系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける前記開閉装置の不動作時間を軸として前記分散値を配列した第7の系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記分散値を配列した第8の系列データとを作成し、
 その作成した系列データに基づいて前記開閉装置の余寿命を推定するようにしたものである。
 そして、実施の形態9の場合と同様にして開閉装置1の劣化の進行状況を診断し、その劣化をもたらした劣化要因及び開閉装置1の余寿命を推定する。余寿命推定手段53により推定された余寿命の値、及び開閉装置1の推定された劣化要因は、表示装置6に送信されて表示され、保守担当者に通報される。
実施の形態11.
 この発明の実施の形態11による開閉装置の余寿命診断方法及び装置は、蓄積した状態量履歴データに於ける前記状態量を所定の変換関数を用いて所定状態量に変換し、開閉装置1の稼動初期の時点以降の期間中に於ける全経過時間を軸として前記所定状態量を配列した第1の系列データと、前記稼動初期の時点以降の期間中に於ける開閉装置の全動作回数を軸として前記所定状態量を配列した第2の系列データと、前記稼動初期の時点以降の期間中に於ける前記開閉装置の全不動作時間を軸として前記所定状態量を配列した第3の系列データと、前記稼動初期の時点以降の期間中に於ける前記開閉装置の全累積動作時間を軸として前記所定状態量を配列した第4の系列データとを作成すると共に、
 前記開閉装置の稼動期間中に於ける最近の経過時間を軸として前記所定状態量を配列した第5の系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記所定状態量を配列した第6の系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける前記開閉装置の不動作時間を軸として前記所定状態量を配列した第7の系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記所定状態量を配列した第8の系列データとを作成し、
 その作成した系列データに基づいて前記開閉装置の余寿命を推定するようにしたものである。
 そして、実施の形態9の場合と同様にして開閉装置1の劣化の進行状況を診断し、その劣化をもたらした劣化要因及び開閉装置1の余寿命を推定する。余寿命推定手段53により推定された余寿命の値、及び開閉装置1の推定された劣化要因は、表示装置6に送信されて表示され、保守担当者に通報される。
 この発明に係る開閉装置の余寿命診断装置は、電磁アクチュエータ等の駆動機構により、真空バルブ等の遮断器の可動接点を駆動して電力回路の開閉を行う電力用開閉装置等に用いることができる。
この発明の実施の形態1による開閉装置の余寿命診断装置を示す構成図である。 この発明の実施の形態1による開閉装置の余寿命診断装置に於ける状態監視装置の構成を示すブロック図である。 摺動部の腐蝕による摩擦力を異なる3系列のデータとして構成した場合を示すグラフである。 摺動部の損耗による摩擦力Fを異なる3系列のデータとして構成した場合を示すグラフである。 状態量履歴データに基づいて、潤滑剤の固渋による摩擦力Fを異なる3系列のデータとして構成した場合を示すグラフである。 この発明の実施の形態1に係る開閉装置の余寿命診断装置の動作を説明するフローチャートである。 この発明の実施の形態2に係る開閉装置の余寿命診断装置を説明するための説明図である。 この発明の実施の形態3に係る開閉装置の余寿命診断装置を説明するための説明図である。 この発明の実施の形態4による開閉装置の余寿命診断装置を示す構成図である。 この発明の実施の形態5による開閉装置の余寿命診断装置を示す構成図である。 この発明の実施の形態6による開閉装置の余寿命診断装置を示す構成図である。 摩擦力を異なる4系列のデータとして構成した場合を示すグラフである。 この発明の実施の形態9に係る開閉装置の余寿命診断装置の動作を説明するフローチャートである。

Claims (19)

  1.  開閉装置の動作特性の計測による計測データに基づいて推定した前記開閉装置の劣化状態に関連する状態量を状態量履歴データとして蓄積し、
     前記蓄積した状態量履歴データに基づき、前記開閉装置の稼動期間中に於ける少なくとも一部の経過時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記少なくとも一部の経過時間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記少なくとも一部の経過時間中に於ける前記開閉装置の不動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記少なくとも一部の経過時間中に於ける前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データとのうち、少なくとも何れか一つの系列データを作成し、
     前記作成した系列データに基づいて、前記開閉装置の余寿命を推定するようにした開閉装置の余寿命診断方法。
  2.  開閉装置の動作特性の計測による計測データに基づいて推定した前記開閉装置の劣化状態に関連する状態量を状態量履歴データとして蓄積し、
     前記蓄積した状態量履歴データに基づき、所定の計測回数毎の前記状態量の分散値を算出し、
     前記開閉装置の稼動期間中に於ける少なくとも一部の経過時間を軸として前記分散値を配列した系列データと、前記少なくとも一部の経過時間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記分散値を配列した系列データと、前記少なくとも一部の経過時間中に於ける前記開閉装置の不動作時間を軸として前記分散値を配列した系列データと、前記少なくとも一部の経過時間中に於ける前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記分散値を配列した系列データとのうち、少なくとも何れか一つの系列データを作成し、
     前記作成した系列データに基づいて、前記開閉装置の余寿命を推定するようにした開閉装置の余寿命診断方法。
  3.  開閉装置の動作特性の計測による計測データに基づいて推定した前記開閉装置の劣化状態に関連する状態量を状態量履歴データとして蓄積し、
     前記蓄積した状態量履歴データに於ける前記状態量を所定の変換関数を用いて所定状態量に変換し、
     前記開閉装置の稼動期間中に於ける少なくとも一部の経過時間を軸として前記所定状態量を配列した系列データと、前記少なくとも一部の経過時間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記所定状態量を配列した系列データと、前記少なくとも一部の経過時間中に於ける前記開閉装置の不動作時間を軸として前記所定状態量を配列した系列データと、前記少なくとも一部の経過時間中に於ける前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記所定状態量を配列した系列データとのうち、少なくとも何れか一つの系列データを作成し、
     前記作成した系列データに基づいて、前記開閉装置の余寿命を推定するようにした開閉装置の余寿命診断方法。
  4.  前記所定の変換関数は、前記夫々の系列データ毎に異なる変換関数であることを特徴とする請求項3に記載の開閉装置の余寿命診断方法。
  5.  開閉装置の動作特性の計測による計測データに基づいて推定した前記開閉装置の劣化状態に関連する状態量を状態量履歴データとして蓄積し、
     前記蓄積した状態量履歴データに基づき、前記開閉装置の稼動期間中に於ける全経過時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記全経過時間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記全経過時間中に於ける前記開閉装置の不動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記全経過時間中に於ける前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データとのうち、少なくとも何れか一つの系列データを作成すると共に、
     前記開閉装置の稼動初期の時点から所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間中の前記開閉装置の動作回数を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間中の前記開閉装置の不動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間中の前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データとのうち、少なくとも何れか一つの系列データを作成し、
     前記作成した夫々の系列データに基づいて、前記開閉装置の余寿命を推定するようにした開閉装置の余寿命診断方法。
  6.  前記余寿命の推定は、前記作成した系列データに基づく回帰直線若しくは回帰曲線を用いて行うことを特徴とする請求項1乃至5のうち何れか1項に記載の開閉装置の余寿命診断方法。
  7.  前記余寿命の推定は、前記作成した系列データに基づく回帰直線若しくは回帰曲線と所定値との偏差に基づいて行うことを特徴とする請求項1乃至5のうち何れか1項に記載の開閉装置の余寿命診断方法。
  8.  前記系列データを複数作成し、前記作成した複数の系列データのうち最も顕著に開閉装置の劣化傾向を示す系列データに基づいて前記開閉装置の劣化要因を推定することを特徴とする請求項1乃至7のうち何れか1項に記載の開閉装置の余寿命診断方法。
  9.  前記系列データを複数作成し、前記作成した複数の系列データ毎に前記開閉装置の余寿命の推定値を算出し、前記算出した推定値のうち最小の推定値を前記開閉装置の余寿命として推定するようにしたことを特徴とする請求項1乃至7のうち何れか1項に記載の開閉装置の余寿命診断方法。
  10.  駆動機構により可動接点を固定接点に対して接触又は乖離させるように駆動して電気回路の開閉動作を行う開閉装置の余寿命を診断する装置であって、
     前記開閉装置の動作特性を計測する計測手段と、
     前記計測手段による計測データに基づいて前記開閉装置の劣化状態に関連する状態量を推定する状態量推定手段と、
     前記状態量推定手段により推定された前記状態量を状態量履歴データとして記録する記録手段と、
     前記記録手段に記録された前記状態量履歴データに基づき前記開閉装置の余寿命を推定する余寿命推定手段とを備え、
     前記余寿命推定手段は、前記蓄積した状態量履歴データに基づき、前記開閉装置の稼動期間中に於ける少なくとも一部の経過時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記経過時間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記経過時間中に於ける前記開閉装置の不動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記経過時間中に於ける前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データとのうち少なくとも何れか一つの系列データを作成し、前記作成した系列データに基づいて前記開閉装置の余寿命を推定するように構成されている
    ことを特徴とする開閉装置の余寿命診断装置。
  11.  駆動機構により可動接点を固定接点に対して接触又は乖離させるように駆動して電気回路の開閉動作を行う開閉装置の余寿命を診断する装置であって、
     前記開閉装置の動作特性を計測する計測手段と、
     前記計測手段による計測データに基づいて前記開閉装置の劣化状態に関連する状態量を推定する状態量推定手段と、
     前記状態量推定手段により推定された前記状態量を状態量履歴データとして記録する記録手段と、
     前記記録手段に記録された前記状態量履歴データに基づき前記開閉装置の余寿命を推定する余寿命推定手段とを備え、
     前記余寿命推定手段は、前記蓄積した状態量履歴データに基づき、所定の計測回数毎の前記状態量の分散値を算出し、前記開閉装置の稼動期間中に於ける少なくとも一部の経過時間を軸として前記分散値を配列した系列データと、前記経過時間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記分散値を配列した系列データと、前記経過時間中に於ける前記開閉装置の不動作時間を軸として前記分散値を配列した系列データと、前記経過時間中に於ける前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記分散値を配列した系列データとのうち少なくとも何れか一つの系列データを作成し、前記作成した系列データに基づいて前記開閉装置の余寿命を推定するように構成されている
    ことを特徴とする開閉装置の余寿命診断装置。
  12.  駆動機構により可動接点を固定接点に対して接触又は乖離させるように駆動して電気回路の開閉動作を行う開閉装置の余寿命を診断する装置であって、
     前記開閉装置の動作特性を計測する計測手段と、
     前記計測手段による計測データに基づいて前記開閉装置の劣化状態に関連する状態量を推定する状態量推定手段と、
     前記状態量推定手段により推定された前記状態量を状態量履歴データとして記録する記録手段と、
     前記記録手段に記録された前記状態量履歴データに基づき前記開閉装置の余寿命を推定する余寿命推定手段とを備え、
     前記余寿命推定手段は、前記蓄積した状態量履歴データに於ける前記状態量を所定の変換関数を用いて所定状態量に変換し、前記開閉装置の稼動期間中に於ける少なくとも一部の経過時間を軸として前記所定状態量を配列した系列データと、前記経過時間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記所定状態量を配列した系列データと、前記経過時間中に於ける前記開閉装置の不動作時間を軸として前記所定状態量を配列した系列データと、前記経過時間中に於ける前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記所定状態量を配列した系列データとのうちの少なくとも何れか一つの系列データを作成し、前記作成した系列データに基づいて前記開閉装置の余寿命を推定するように構成されている
    ことを特徴とする開閉装置の余寿命診断装置。
  13.  前記所定の変換関数は、前記夫々の系列データ毎に異なる変換関数であることを特徴とする請求項12に記載の開閉装置の余寿命診断装置。
  14.  駆動機構により可動接点を固定接点に対して接触又は乖離させるように駆動して電気回路の開閉動作を行う開閉装置の余寿命を診断する装置であって、
     前記開閉装置の動作特性を計測する計測手段と、
     前記計測手段による計測データに基づいて前記開閉装置の劣化状態に関連する状態量を推定する状態量推定手段と、
     前記状態量推定手段により推定された前記状態量を状態量履歴データとして記録する記録手段と、
     前記記録手段に記録された前記状態量履歴データに基づき前記開閉装置の余寿命を推定する余寿命推定手段とを備え、
     前記余寿命推定手段は、前記蓄積した状態量履歴データに基づき、前記開閉装置の稼動期間中に於ける全経過時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記全経過時間中に於ける前記開閉装置の動作回数を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記全経過時間中に於ける前記開閉装置の不動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記全経過時間中に於ける前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データとのうち少なくとも何れか一つの系列データを作成すると共に、前記開閉装置の稼動初期の時点から所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間中の前記開閉装置の動作回数を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間中の前記開閉装置の不動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データと、前記所定期間経過した時点以降の期間中に於ける経過時間中の前記開閉装置の累積動作時間を軸として前記状態量を配列した系列データとのうち少なくとも何れか一つの系列データを作成し、前記作成した夫々の系列データに基づいて前記開閉装置の余寿命を推定するように構成されている
    ことを特徴とする開閉装置の余寿命診断装置。
  15.  前記余寿命の推定は、前記作成した系列データに基づく回帰直線若しくは回帰曲線を用いて行うことを特徴とする請求項10乃至14のうち何れか1項に記載の開閉装置の余寿命診断装置。
  16.  前記余寿命の推定は、前記作成した系列データに基づく回帰直線若しくは回帰曲線と所定値との偏差に基づいて行うことを特徴とする請求項10乃至14のうち何れか1項に記載の開閉装置の余寿命診断装置。
  17.  前記余寿命推定手段は、前記系列データを複数作成し、前記作成し複数の系列データのうち最も顕著に開閉装置の劣化傾向を示す系列データに基づいて前記開閉装置の劣化要因を推定することを特徴とする請求項10乃至16のうち何れか1項に記載の開閉装置の余寿命診断装置。
  18.  前記余寿命推定手段は、前記系列データを複数作成し、前記作成した複数の系列データ毎に前記開閉装置の余寿命の推定値を算出し、前記算出した推定値のうち最小の推定値を前記開閉装置の余寿命として推定するようにしたことを特徴とする請求項10乃至16のうち何れか1項に記載の開閉装置の余寿命診断装置。
  19.  前記開閉装置は同一の設備内に複数個配置され、
     前記余寿命推定手段は、前記複数個の開閉装置のうち動作回数が最も多い開閉装置の前記少なくとも何れか一つの系列データを作成し、前記作成した系列データに基づいて他の開閉装置の余寿命を推定することを特徴とする請求項10乃至18のうち何れか1項に記載の開閉装置の余寿命診断装置。
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