WO2018109993A1 - 動力伝達機構の異常診断装置および動力伝達機構の異常診断方法 - Google Patents

動力伝達機構の異常診断装置および動力伝達機構の異常診断方法 Download PDF

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誠 金丸
月間　満
拓哉 大久保
智子 ▲高▼須加
俊彦 宮内
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三菱電機株式会社
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    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02P—CONTROL OR REGULATION OF ELECTRIC MOTORS, ELECTRIC GENERATORS OR DYNAMO-ELECTRIC CONVERTERS; CONTROLLING TRANSFORMERS, REACTORS OR CHOKE COILS
    • H02P29/00—Arrangements for regulating or controlling electric motors, appropriate for both AC and DC motors
    • H02P29/02—Providing protection against overload without automatic interruption of supply
    • H02P29/024—Detecting a fault condition, e.g. short circuit, locked rotor, open circuit or loss of load
    • H02P29/0241—Detecting a fault condition, e.g. short circuit, locked rotor, open circuit or loss of load the fault being an overvoltage

Definitions

  • the present invention relates to a power transmission mechanism abnormality diagnosis device and a power transmission mechanism abnormality diagnosis method connected to an electric motor.
  • Plants have many mechanical equipment connected to electric motors via a power transmission mechanism, and the abnormality diagnosis of the power transmission mechanism is often judged by the maintenance department using the five senses diagnosis. In particular, periodic diagnosis is required for highly important equipment. Furthermore, when the power transmission mechanism starts to deteriorate, the deterioration proceeds at an accelerated rate.
  • Patent Document 1 the sensor disclosed in Patent Document 1 is mounted on the bearing itself, and has a problem that it cannot be applied to a power transmission mechanism such as a belt or a chain to which the sensor cannot be directly attached.
  • the present invention has been made in order to solve the above-described problems.
  • An abnormality diagnosis device for a power transmission mechanism and an abnormality of the power transmission mechanism that can easily and quickly detect an abnormality occurring in the power transmission mechanism connected to the electric motor.
  • An object is to provide a diagnostic method.
  • the power transmission mechanism abnormality diagnosis device includes: An abnormality diagnosis device for a power transmission mechanism that detects an abnormality of a power transmission mechanism that transmits power from a motor to mechanical equipment as a load, A monitoring diagnostic unit for determining an abnormality of the power transmission mechanism; A current detector connected to the power line of the motor; The monitoring diagnosis unit An analysis unit for analyzing a current transmitted from the current detector; And an abnormality determination unit that determines an abnormality of the power transmission mechanism from the analysis result of the analysis unit.
  • the abnormality diagnosis method for the power transmission mechanism includes: An abnormality diagnosis method for a power transmission mechanism that detects an abnormality of a power transmission mechanism that transmits power from an electric motor to mechanical equipment as a load, A first step of measuring a current flowing through the motor; A second step of transmitting the value of the current to the monitoring diagnosis unit; A third step of frequency analysis of the current; A fourth step of detecting a prominent spectral peak from the driving current spectral waveform obtained in the second step; Among the spectrum peaks detected in the fourth step, a plurality of spectrum peaks having a signal intensity equal to or higher than a threshold value are detected at equal intervals, and a plurality of the spectrum peaks are generated according to the rotational speed of the power transmission mechanism.
  • a fifth step of determining a power transmission mechanism frequency band A sixth step of detecting the number of sidebands other than the power supply frequency, the frequency of the power transmission mechanism, and the rotational frequency of the electric motor; And a seventh step of determining whether or not the power transmission mechanism is abnormal from the number of sidebands.
  • the abnormality diagnosis method for the power transmission mechanism includes: A power transmission mechanism abnormality diagnosis method for detecting abnormality of a power transmission mechanism that transmits power from a plurality of electric motors to each mechanical facility as a load, A first step of measuring the current flowing through each of the motors; A second step of transmitting the value of the current to the monitoring diagnosis unit; A third step of performing a frequency analysis of each of the currents; And a step 207 for comparing the drive current spectrum waveforms obtained in the third step to determine whether the power transmission mechanism is abnormal.
  • an abnormality occurring in the power transmission mechanism connected to the electric motor can be detected without using a special sensor or the like. By using it, it can be detected early, easily and at low cost. Also, abnormality detection can be easily performed for a power transmission mechanism to which a sensor cannot be directly attached.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration of an abnormality diagnosis apparatus 100 that detects an abnormality in an electric motor 15 managed by a motor control center and a belt mechanism 6 (power transmission mechanism) that transmits power from the electric motor 15 to a mechanical facility 30 as a load.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration of the monitoring diagnosis unit 20 of the abnormality diagnosis apparatus 100.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a processing flow of the abnormality diagnosis apparatus 100.
  • FIG. 14 is a diagram showing the belt mechanism 6.
  • the belt mechanism 6 is obtained by winding a belt BE (power transmission member) around a pulley Pu1 connected to the rotating shaft of the electric motor 15 and a pulley Pu2 connected to a driving shaft of the mechanical equipment 30.
  • FIG. 15 is a diagram showing a chain mechanism 6B as a power transmission mechanism.
  • the chain mechanism 6B is obtained by winding a chain CH (power transmission member) around a pulley PuB1 connected to the rotating shaft of the electric motor 15 and a pulley PuB2 connected to the driving shaft of the mechanical equipment 30.
  • the abnormality diagnosis apparatus 100 includes a monitoring diagnosis unit 20, a display unit 40, an alarm unit 50, and a current detector 70 connected to any of the three-phase wires connected to the electric motor 15.
  • the monitoring diagnosis unit 20 of the abnormality diagnosis apparatus 100 includes an electric motor setting unit 21, a determination criterion storage unit 22, an abnormality determination unit 23, a diagnosis result storage unit 24, an analysis unit 25, and a memory unit 26.
  • the motor 15 is connected to a power line 11 for driving the motor.
  • the power line 11 includes a plurality of circuit breakers 12a, 12b, 12c and a plurality of electromagnetic contactors 13a, 13b, 13c. It is connected.
  • the current detector 70 measures the current flowing through the wiring (step S001), and the acquired current data is transmitted to the monitoring diagnosis unit 20 (step S002).
  • the abnormality of the belt mechanism 6 determined by the monitoring / diagnostic unit 20 is sent to the display unit 40 and the alarm unit 50, and is issued as a display display and an alarm, respectively (step S008) to notify the monitoring staff of the abnormality.
  • the belt mechanism 6 is configured to transmit the driving force of the electric motor 15 to the load by the belt BE, and in the following description, an example in which an abnormality of the belt BE is detected from current data obtained from the current detector 70 will be described.
  • the power transmission mechanism is not limited to the belt mechanism 6 but may be a chain mechanism 6B as shown in FIG. 15 or a winding electric device such as a rope mechanism (not shown).
  • the current detector 70 may be installed in each phase of the three-phase power line. However, it is only necessary to measure one of the phases. Furthermore, the installation location of the current detector 70 is not limited as long as the drive current of the electric motor 15 can be measured. This indicates that the detection accuracy does not change depending on the measurement location.
  • One monitoring diagnosis unit 20 is provided for each electric motor 15.
  • the motor setting unit 21 of the monitoring / diagnosis unit 20 specifies the power supply frequency, the number of poles, the rated rotation speed, etc. from the information on the nameplate attached to the motor 15 in order to specify the rotation speed of the motor 15 online in real time with high accuracy. This is used to input the specifications of the motor 15 (step S000).
  • the rotation speed of the electric motor 15 when there is no load can be calculated by 120 ⁇ fs / p (fs: power supply frequency, p: number of poles). Therefore, the rotation speed of the electric motor 15 is always a value between the rotation speed at no load and the rated rotation speed, and therefore the range of the rotation speed is limited.
  • the specification information of the motor 15 is stored in the memory unit 26.
  • the determination criterion storage unit 22 is used for storing a threshold value for determining abnormality of the belt mechanism 6.
  • the abnormality determination unit 23 is used to finally determine abnormality of the belt mechanism 6.
  • the diagnosis result storage unit 24 is a place where the result determined by the abnormality determination unit 23 is stored.
  • FIG. 4 is a diagram showing a motor drive current spectrum waveform (hereinafter simply referred to as a spectrum waveform) of the motor 15.
  • the vertical axis represents signal intensity, and the horizontal axis represents frequency.
  • the analysis unit 25 analyzes current data transmitted from the current detector 70 and stored in the memory unit 26.
  • the analysis unit 25 includes a spectrum analysis unit 25a, a sideband analysis unit 25b, a frequency analysis unit 25c, and an abnormal frequency counting unit 25d.
  • the spectrum analysis unit 25a uses the current obtained from the current detector 70 for current FFT (Fast Fourier Transform) analysis (frequency analysis) (step S003).
  • FFT Fast Fourier Transform
  • the sideband analysis unit 25b detects all spectrum peaks from the spectrum waveform obtained from the spectrum analysis unit 25a (step S004).
  • the detection range is preferably between 0 and 1000 Hz.
  • the spectrum peak that satisfies the condition of the sideband is determined from the detected spectrum peaks.
  • the carrier wave has a frequency component near the carrier wave frequency.
  • This component is a sideband.
  • spectrum peaks P appear at equal intervals on both the upper side and the lower side with the power supply frequency (60 Hz in this case) as the center. That is, spectrum peaks P appear at intervals such as + ⁇ fb, + 2 ⁇ fb, + 3 ⁇ fb, etc. on the upper side from the power supply frequency, and ⁇ fb, ⁇ 2 ⁇ fb, -3 ⁇ fb, etc. on the lower side, and these spectrum peaks P are one of the sidebands. There are two spectral peaks. The signal intensity and appearance pattern of the spectrum peak P vary depending on the rotation speed of the electric motor 15.
  • the reason why the spectrum peak P appears will be described. Since the belt BE shown in FIG. 14 is connected to the pulley Pu1 connected to the rotation shaft of the electric motor 15, the speed fluctuation of the belt BE causes fluctuation in the rotational speed of the rotor of the electric motor 15, which is 15 drive current is affected. At this time, since a speed fluctuation also occurs at a frequency at which the belt BE makes one revolution, a frequency at which the belt BE makes one revolution and a spectrum peak P of its harmonics appear.
  • the frequency band fb in which the spectrum peak P appears is given by the following equation 1 where Dr is the radius of the pulley Pu1 connected to the rotating shaft of the electric motor 15, fr is the rotational speed of the rotating shaft of the electric motor 15, and L is the length of the belt BE.
  • the frequency band fb is determined by the radius Dr of the pulley Pu1, the rotational speed fr of the rotating shaft of the electric motor 15, and the length L of the belt BE.
  • fs ⁇ fb sidebands appear on both sides of the power supply frequency fs.
  • harmonic components fs ⁇ 2fb and fs ⁇ 3fb of the sideband are also observed.
  • FIG. 5 is a diagram showing spectral waveforms of the belt mechanism 6 in a normal state and the electric motor 15 to which the belt mechanism 6 in an abnormal state is attached.
  • the upper side shows a spectrum belt waveform when a new belt BE is normal and the lower side is a belt BE deteriorated when an abnormality occurs.
  • the vertical axis represents signal intensity, and the horizontal axis represents frequency.
  • the square mark and circle mark in a figure represent the spectrum peak of a sideband.
  • the frequency analysis unit 25c analyzes a belt rotation frequency band (power transmission mechanism frequency band) generated with the rotation speed of the belt mechanism 6 (step S005).
  • a plurality of protruding spectrum peaks P having signal intensity larger than the threshold value are detected at equal intervals, and the plurality of spectrum peaks P are belted.
  • the rotation frequency band is determined.
  • the waveform of the belt rotation frequency band In order to distinguish from the abnormal frequency band, it is preferable to determine the waveform of the belt rotation frequency band when the motor 15 and the machine facility 30 are normal. Since the spectrum peak P changes depending on the rotation speed of the electric motor 15, it is preferable to always detect the rotation speed of the electric motor 15 and use it for the determination of the belt rotation frequency band.
  • the signal intensity of the spectrum peak P generated by the belt mechanism 6 tends to be larger than the signal intensity of other frequency bands excluding the power supply frequency band. Therefore, the belt rotation frequency band can also be determined from the signal intensity. If information such as the length of the belt BE and the radius Dr of the pulley Pu1 on the electric motor 15 side can be input in advance, the belt rotation frequency band can be detected with high accuracy.
  • the abnormal frequency counting unit 25d is an analysis unit that detects the number of power source frequencies and their harmonics, belt rotation frequencies and their harmonics, motor rotation frequencies, and other sideband waves. For example, when the belt BE deteriorates as an actual example, as shown in FIG. 5, a plurality of spectral peaks P2 (portions indicated by black circles in FIG. ) Is detected. The signal intensity value and the number of the spectrum peak P2 are counted (step S006). Next, the reason why a plurality of spectral peaks P2 occur in places other than the belt rotation frequency band (the portion indicated by black square marks in FIG. 5) will be described.
  • the abnormality determination unit 23 of the monitoring / diagnosis unit 20 determines whether or not there is an abnormality in the belt mechanism 6 (step S007). For example, when 10 or more spectral peaks P2 having a signal intensity exceeding the threshold value are detected, it is determined that the abnormality has occurred.
  • the threshold value is preset in the determination criterion storage unit 22. Alternatively, the threshold value can be determined by storing data in a normal state in a memory and performing statistical processing or the like. Moreover, you may observe the time change of the signal strength of an abnormal frequency band. That is, it can be considered that the signal intensity in the abnormal frequency band greatly changes as the deterioration accelerates.
  • the diagnosis result is stored in the diagnosis result storage unit 24 as to whether there is an abnormality. If necessary, a warning is issued and an alarm is displayed.
  • an abnormality occurring in the power transmission mechanism connected to the electric motor 15 can be detected without using a special sensor or the like.
  • the detector 70 it can be detected early, easily and at low cost. Also, abnormality detection can be easily performed for a power transmission mechanism to which a sensor cannot be directly attached.
  • the detection of the abnormality of the belt mechanism 6 as the power transmission mechanism has been described as an example.
  • any configuration of the power transmission mechanism connected to the electric motor 15 may be used by the current detector 70.
  • the abnormality can be detected based on the detected current data.
  • FIG. 6 shows motors 15a, 15b, 15c managed by the motor control center, and belt mechanisms 6a, 6b, 6c (power transmission mechanisms) for transmitting power from the motors 15a-15c to the mechanical equipment 30a, 30b, 30c as loads. It is a figure which shows the structure of the abnormality diagnosis apparatus 200 (part enclosed with two broken-line frames) which detects this abnormality.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a configuration of the monitoring diagnosis unit 220 of the abnormality diagnosis apparatus 200.
  • the abnormality diagnosis apparatus 200 includes a monitoring diagnosis unit 220, a display unit 40, an alarm unit 50, and current detectors 70a, 70b, 70c connected to any of the three-phase wires connected to the motors 15a to 15c. Consists of.
  • the monitoring diagnosis unit 220 of the abnormality diagnosis apparatus 200 includes an electric motor setting unit 21, a determination criterion storage unit 22, an abnormality determination unit 223, a diagnosis result storage unit 24, and an analysis unit 225. Moreover, the abnormality determination part 223 is provided with the comparison part 223b mentioned later.
  • the electric motors 15a to 15c are connected to power supply lines 11a, 11b, and 11c for driving the electric motor.
  • Each of the power supply lines 11a to 11c has a plurality of circuit breakers 12a, 12b, 12c, 12d, 12e, 12f, 12g, 12h, 12i and a plurality of electromagnetic contactors 13a, 13b, 13c, 13d, 13e, 13f, 13g, 13h, 13i are connected.
  • the first embodiment and the second embodiment are different in the number of motors managed by the control center, and the three belt mechanisms 6a, 6b, and 6c can be collectively diagnosed by one abnormality diagnosis device 200. Is different.
  • the basic configuration of the monitoring diagnosis unit 220 is the same as that of the first embodiment.
  • the analysis unit 225 performs the current FFT analysis of the belt mechanisms 6a to 6c based on the current data sent from the three current detectors 70a to 70c.
  • the abnormality determination unit 223 determines abnormality of the belt mechanisms 6a to 6c along the flow shown in the first embodiment and FIG.
  • the comparison unit 223b performs the comparison determination along the flow shown in FIG.
  • the same waveform is usually observed. Therefore, the abnormality is determined by comparing the spectrum waveforms from the three current detectors 70a to 70c.
  • FIG. 9 is a diagram comparing spectral waveforms of the motors 15a to 15c. Comparing these waveforms, the belt rotation frequency bands are all the same shape, but the spectrum peaks different from those of the other motors 15a and 15b are generated at frequencies other than the belt rotation frequency band of the motor 15c. Can be determined as abnormal. In this case, it is only necessary to compare the waveforms, and detection of the sideband wave and the belt rotation frequency band is not necessary. As shown in FIG. 8, instead of step S007 of the first embodiment, the comparison determination step S207 is used. By doing so, it is possible to determine abnormality of the belt mechanisms 6a to 6c only by extracting a waveform different from other waveforms. At this time, if a plurality of spectral peaks are detected in the vicinity of the belt rotation frequency band, the possibility of belt deterioration is high.
  • the respective spectrum waveforms are obtained. Abnormalities in the belt mechanisms 6a to 6c can be easily determined simply by making a comparison.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a configuration of an abnormality diagnosis apparatus 300 that detects an abnormality in the motor 15 managed by the motor control center and the belt mechanism 6 (power transmission mechanism) that transmits power from the motor 15 to the mechanical equipment 30 as a load. It is.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a configuration of the monitoring diagnosis unit 320 of the abnormality diagnosis apparatus 300.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating a processing flow of the abnormality diagnosis apparatus 300.
  • the difference between the first embodiment and the third embodiment is that a motor drive control device 80 is installed in a three-phase power source.
  • the current detector 70 may be the secondary side or the primary side of the electric motor drive control device 80 or may be built in. In any case, the acquired current data is transmitted to the monitoring diagnosis unit 320.
  • the monitoring / diagnosis unit 320 may be either built-in or externally attached to the motor drive control device 80, but the operation frequency of the motor drive control device 80 can be transmitted to the monitoring / diagnosis unit 20.
  • the power supply frequency and its harmonics, the operating frequency and harmonics of the motor drive control device, and the belt rotation frequency are detected.
  • the signal strength of the belt rotation frequency is generally larger than the strength of the noise signal from the electric motor drive control device 80.
  • the abnormality determination unit 323 of the monitoring diagnosis unit 320 includes a level determination unit 323c.
  • the level determination unit 323c detects the respective spectrum peak values and the number thereof, and determines the deterioration level based on the number of spectrum peaks determined to be abnormal (step S3065). For example, as shown in the upper side of FIG. 5, the deterioration level is 1 when normal, and as shown in the lower side of FIG. Furthermore, when a large number of sidebands determined to be abnormal are detected, the degradation level is set to 3. As a matter of course, the larger the deterioration level, the higher the degree of deterioration.
  • the monitoring / diagnosis unit 320 transmits the deterioration level to the motor drive control device 80. Accordingly, the motor drive control device 80 controls the rotational speed of the motor 15.
  • the motor 15 is operated at a normal speed.
  • the rotational speed of the electric motor 15 is reduced by 10%.
  • the rotation speed of the electric motor 15 is reduced by 20%, for example.
  • the life of the belt mechanism 6 can be extended, and the downtime of the equipment can be reduced.
  • it is not limited to merely reducing the rotational speed of the electric motor 15.
  • the motor 15 may be stopped once and restarted. This is because when continuously operating, the deterioration of the belt mechanism 6 progresses at an accelerated rate, so that the belt mechanism 6 can be stopped once, the belt mechanism 6 can be naturally cooled, and the progress of the accelerated deterioration can be suppressed.
  • the control to find the rotation speed with small vibration is good.
  • the spectrum peak value and the number of abnormal frequency bands are detected for each rotation speed of the electric motor 15.
  • the rotational speed of the smallest number of spectrum peaks is specified, and the motor 15 is operated at the rotational speed. Thereby, the electric motor 15 can be operated in a state with a low deterioration level.
  • the rotational speed control that keeps the number of spectrum peaks below a certain number is also good. Since the rotation speed of the motor 15 and the load facility is determined in a range that can be rotated, an upper limit and a lower limit of the rotation speed of the motor 15 are determined in advance. Alternatively, in the case of a load facility whose characteristics do not change even when the electric motor 15 is reversely rotated, the reverse rotation may be performed when the deterioration level is increased. By rotating in the reverse direction, a contact surface may be generated at a location different from the location where wear has deteriorated, and the life of the belt mechanism 6 may be extended.
  • FIG. 13 shows an abnormality detecting abnormality of the motors 15a to 15c managed by the motor control center and belt mechanisms 6a to 6b (power transmission mechanisms) for transmitting power from the motors 15a to 15c to the mechanical equipment 30a to 30c as loads. It is a figure which shows the structure of the diagnostic apparatus.
  • a plurality of motors 15a to 15c are connected to one of the motor drive control devices 480. This is limited to the case where the total output capacity of the motors 15a to 15c is less than or equal to the capacity of the motor drive control device 480.
  • current detectors 70a to 70c are installed in the wirings of the motors 15a to 15c, and the measured current data is stored in the motor drive control device 480. As a result, the plurality of electric motors 15a to 15c can be collectively monitored.
  • the abnormality determination unit of the monitoring / diagnosis unit 420 identifies the motor and load equipment in which the belt mechanism has deteriorated, and controls the rotational speed and the like for extending the belt life.
  • the control may be performed for each of the electric motors 15a to 15c, or may be performed collectively with a plurality of electric motors.
  • Embodiment 5 FIG.
  • a power transmission mechanism abnormality diagnosis device and a power transmission mechanism abnormality diagnosis method according to Embodiment 5 of the present invention will be described with reference to the drawings, focusing on differences from the first embodiment.
  • the detection of abnormality when the belt BE deteriorates and cracks have been described.
  • a power transmission mechanism abnormality diagnosis device and a power transmission mechanism abnormality diagnosis method that can cope with a sudden event in which a belt BE cracks and the belt BE is immediately cut will be described.
  • FIG. 16 is a diagram illustrating a configuration of the monitoring diagnosis unit 520.
  • FIG. 17 is a diagram illustrating a processing flow of the abnormality diagnosis apparatus.
  • FIG. 18A is a diagram showing a current spectrum waveform of the electric motor 15 before the belt runs out.
  • FIG. 18B is a diagram showing a current spectrum waveform of the electric motor 15 after the belt has run out.
  • Embodiment 5 of the present invention in addition to the effects of Embodiment 1, it is possible to immediately determine whether the belt has run out, so that the power transmission mechanism is promptly stopped. By recovering, the loss due to running out of the belt can be minimized. The same applies to chain breaks.

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Abstract

動力伝達機構の異常診断装置（１００）は、動力伝達機構（６）の異常を判定する監視診断部（２０）と、電動機（１５）の電源（１１）に接続された電流検出器（７０）を備え、監視診断部（２０）は、電流検出器（７０）から送信される電流を解析する解析部（２５）と、解析部（２５）の解析結果から、動力伝達機構（６）の異常を判定する異常判定部（２３）とを備える。

Description

動力伝達機構の異常診断装置および動力伝達機構の異常診断方法
　この発明は、電動機に接続された動力伝達機構の異常診断装置および動力伝達機構の異常診断方法に関するものである。
　プラントには電動機に動力伝達機構を介して接続された機械設備が多数存在しており、動力伝達機構の異常診断は、メンテナンス部門が五感診断により判定している場合が多い。特に、重要度の高い設備に関しては、定期的な診断が必要になる。さらに、動力伝達機構は、その劣化が始まると、加速度的に劣化が進行する。
　そこで、動力伝達機構に接続された電動機側を常時監視する技術に関心が高まっている。しかしながら、電動機の常時監視の多くは、電動機毎に様々なセンサを取り付けることを前提としている。例えば、トルクメータやエンコーダ、加速度センサ等である。
　軸受けの診断システムとして、軸受けに取り付けた損傷発生検出用のセンサの計測データから複数個のパワースペクトルを抽出し、予め計算した異常原因によるスペクトルと比較して、異常原因を診断する方法が示されている（特許文献１参照）。
再公表特許ＷＯ２００９／０９６５５１号公報
　しかしながら、特許文献１に開示されたセンサは、軸受け自体に装着されており、直接センサを取り付けることができないベルトやチェーンのような動力伝達機構には、応用できないという課題があった。
　この発明は、上記の課題を解決するためになされたもので、電動機に接続された動力伝達機構に発生した異常を、早期に簡単に検出できる動力伝達機構の異常診断装置および動力伝達機構の異常診断方法を提供することを目的とする。
　この発明に係る動力伝達機構の異常診断装置は、
電動機から、負荷としての機械設備に動力を伝達する動力伝達機構の異常を検知する、動力伝達機構の異常診断装置であって、
前記動力伝達機構の異常を判定する監視診断部と、
前記電動機の電源線に接続された電流検出器を備え、
前記監視診断部は、
前記電流検出器から送信される電流を解析する解析部と、
前記解析部の解析結果から、前記動力伝達機構の異常を判定する異常判定部とを備えるものである。
　また、この発明に係る動力伝達機構の異常診断方法は、
電動機から、負荷としての機械設備に動力を伝達する動力伝達機構の異常を検知する、動力伝達機構の異常診断方法であって、
前記電動機に流れる電流を測定する第１ステップと、
前記電流の値を監視診断部に送信する第２ステップと、
前記電流の周波数解析をする第３ステップと、
前記第２ステップで得た駆動電流スペクトル波形の中から突出するスペクトルピークを検出する第４ステップと、
前記第４ステップにおいて検出された前記スペクトルピークの中から、等間隔で閾値以上の信号強度を有する複数のスペクトルピークを検知し、複数の前記スペクトルピークを前記動力伝達機構の回転速度に伴い発生する動力伝達機構周波数帯と判定する第５ステップと、
電源周波数及び動力伝達機構の周波数及び前記電動機の回転周波数以外の側帯波の個数を検出する第６ステップと、
前記側帯波の数から前記動力伝達機構の異常の有無を判定する第７ステップとを有するものである。
　また、この発明に係る動力伝達機構の異常診断方法は、
複数の電動機から、負荷としてのそれぞれの機械設備に動力を伝達する動力伝達機構の異常を検知する、動力伝達機構の異常診断方法であって、
それぞれの前記電動機に流れる電流を測定する第１ステップと、
前記電流の値を監視診断部に送信する第２ステップと、
それぞれの前記電流の周波数解析をする第３ステップと、
前記第３ステップで得たそれぞれの駆動電流スペクトル波形を比較して前記動力伝達機構の異常の有無を判定する第２０７ステップとを有するものである。
　この発明に係る動力伝達機構の異常診断装置および動力伝達機構の異常診断方法によれば、電動機に接続された動力伝達機構に発生した異常を、特別なセンサ等を用いること無く、電流検出器を用いることにより早期に、簡単に、低コストに検出できる。また、直接センサを取り付けることができない動力伝達機構についても、異常検出を容易にできる。
この発明の実施の形態１に係る異常診断装置の構成を示す図である。 この発明の実施の形態１に係る異常診断装置の監視診断部の構成を示す図である。 この発明の実施の形態１に係る異常診断装置の処理フローを示す図である。 この発明の実施の形態１に係る電動機の電動機駆動電流スペクトル波形を示す図である。 正常時と、異常時のスペクトル波形を示す図である。 この発明の実施の形態２に係る異常診断装置の構成を示す図である。 この発明の実施の形態２に係る異常診断装置の監視診断部の構成を示す図である。 この発明の実施の形態２に係る異常診断装置の処理フローを示す図である。 この発明の実施の形態２に係る各電動機のスペクトル波形を比較した図である。 この発明の実施の形態３に係る異常診断装置の構成を示す図である。 この発明の実施の形態３に係る異常診断装置の監視診断部の構成を示す図である。 この発明の実施の形態３に係る異常診断装置の処理フローを示す図である。 この発明の実施の形態４に係る異常診断装置の構成を示す図である。 この発明の実施の形態１に係るベルト機構を示す図である。 この発明の実施の形態１に係るチェーン機構を示す図である。 この発明の実施の形態５に係る異常診断装置の監視診断部の構成を示す図である。 この発明の実施の形態５に係る異常診断装置の処理フローを示す図である。 ベルト切れ前後の電動機の電流スペクトル波形を示す図である。
実施の形態１．
　以下、この発明の実施の形態１に係る、動力伝達機構の異常診断装置および動力伝達機構の異常診断方法を図を用いて説明する。
図１は、モータコントロールセンタが管理する電動機１５と、電動機１５から負荷としての機械設備３０に動力を伝達するベルト機構６（動力伝達機構）の異常を検知する異常診断装置１００の構成を示す図である。
図２は、異常診断装置１００の監視診断部２０の構成を示す図である。
図３は、異常診断装置１００の処理フローを示す図である。
図１４は、ベルト機構６を示す図である。
ベルト機構６は、電動機１５の回転軸に接続されたプーリＰｕ１と、機械設備３０の駆動軸に接続されたプーリＰｕ２とに、ベルトＢＥ（動力伝達部材）を巻き掛けたものである。
図１５は、動力伝達機構としてのチェーン機構６Ｂを示す図である。
チェーン機構６Ｂは、電動機１５の回転軸に接続されたプーリＰｕＢ１と、機械設備３０の駆動軸に接続されたプーリＰｕＢ２とに、チェーンＣＨ（動力伝達部材）を巻き掛けたものである。
異常診断装置１００は、監視診断部２０と、表示部４０と、警報部５０と、電動機１５に接続されている三相電線のいずれかに接続された電流検出器７０とからなる。
　異常診断装置１００の監視診断部２０は、電動機設定部２１、判定基準格納部２２、異常判定部２３、診断結果格納部２４、解析部２５、メモリ部２６とからなる。
　電動機１５は、電動機駆動用の電源線１１に接続されており、電源線１１には、複数個の配線用遮断器１２ａ、１２ｂ、１２ｃと、複数個の電磁接触器１３ａ、１３ｂ、１３ｃとが接続されている。
　電流検出器７０は、配線に流れる電流を計測（ステップＳ００１）しており、取得した電流データは監視診断部２０に送信される（ステップＳ００２）。監視診断部２０により判定したベルト機構６の異常は、表示部４０と警報部５０に送られ、それぞれディスプレイ表示と警報として発令し（ステップＳ００８）、異常を監視担当者に知らせる。ここでは、ベルト機構６は、電動機１５の駆動力をベルトＢＥにより負荷に伝達する構成とし、以下の説明では、電流検出器７０から得る電流データからベルトＢＥの異常を検出する例を説明するが、動力伝達機構は、ベルト機構６に限定するものではなく、図１５に示すようなチェーン機構６Ｂ、或いは、図示しないロープ機構等の巻掛電動装置であれば良い。
　また、電流検出器７０は、三相電源線の各相に設置される場合もある。ただし、いずれかの相を計測するだけで良い。さらに、電流検出器７０は、電動機１５の駆動電流を計測可能な場所であれば設置場所は限定されない。これは、計測場所によって検出精度が変化しないことを示している。監視診断部２０は、一つの電動機１５に対して一つずつ備える構成である。
　監視診断部２０の電動機設定部２１は、電動機１５の回転速度をオンラインでリアルタイムに、高精度に特定するために、電動機１５に取り付けられた銘板の情報から電源周波数、極数、定格回転速度等の電動機１５の諸元を入力するために使用する（ステップＳ０００）。電動機１５の無負荷時の回転速度は、１２０・ｆｓ／ｐ（ｆｓ：電源周波数、ｐ：極数）で算出できる。そのため、電動機１５の回転速度は必ず、無負荷時の回転速度と定格回転速度の間の値となるため、回転速度の範囲は限定される。そして、電動機１５の諸元情報は、メモリ部２６に格納される。
　判定基準格納部２２は、ベルト機構６の異常を判定するための閾値などを保存するために使用する。異常判定部２３は、ベルト機構６の異常を最終判定するために使用する。診断結果格納部２４は、異常判定部２３が判定した結果を保存する場所である。
　次に、監視診断部２０の解析部２５の詳細を説明する。
図４は、電動機１５の電動機駆動電流スペクトル波形（以下、単にスペクトル波形という）を示す図である。縦軸は信号強度を、横軸は、周波数を表す。解析部２５は、電流検出器７０から送信され、メモリ部２６に格納された電流データ解析をする。解析部２５は、スペクトル解析部２５ａと、側帯波解析部２５ｂと、周波数解析部２５ｃと、異常周波数カウント部２５ｄとからなる。スペクトル解析部２５ａは、電流検出器７０から得た電流を、電流ＦＦＴ（Ｆａｓｔ　Ｆｏｕｒｉｅｒ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）解析（周波数解析）する（ステップＳ００３）ために使用する。
　側帯波解析部２５ｂは、まず、スペクトル解析部２５ａから得たスペクトル波形の中からスペクトルピークを全て検出する（ステップＳ００４）。検出する範囲は０～１０００Ｈｚの間が好ましい。次に、検出されたスペクトルピークの中から側帯波の条件を満たすスペクトルピークを判定する。
　搬送波は、搬送波周波数の近傍の周波数成分をもつ。この成分が側帯波である。図４に示すスペクトル波形では、電源周波数（ここでは６０Ｈｚ）を中心として上位側と下位側の両方に均等な間隔でスペクトルピークＰが出現する。すなわち、電源周波数から上位側に＋Δｆｂ、＋２Δｆｂ、＋３Δｆｂ等、下位側に－Δｆｂ、－２Δｆｂ、－３Δｆｂ等の間隔でスペクトルピークＰが出現しており、これらのスペクトルピークＰは、側帯波の一つのスペクトルピークである。スペクトルピークＰの信号強度、出現パターンは、電動機１５の回転速度によって変化する。
　次に、スペクトルピークＰが出現する理由を説明する。図１４に示すベルトＢＥが、電動機１５の回転軸に接続されたプーリＰｕ１と接続されていることによって、ベルトＢＥの速度変動が、電動機１５の回転子の回転速度に変動を引き起こし、これが、電動機１５の駆動電流に影響する。このとき、ベルトＢＥが一回転する周波数で速度変動も発生するため、ベルトＢＥが一回転する周波数及びその高調波のスペクトルピークＰが出現する。スペクトルピークＰが出現する周波数帯ｆｂは、Ｄｒを電動機１５の回転軸に接続したプーリＰｕ１の半径、ｆｒを電動機１５の回転軸の回転速度、ＬをベルトＢＥの長さとすると、次の式１で示される。
ｆｂ＝（２πＤｒ・ｆｒ）／Ｌ・・・式１
このように、周波数帯ｆｂは、プーリＰｕ１の半径Ｄｒ、電動機１５の回転軸の回転速度ｆｒ、ベルトＢＥの長さＬで決まる。そして、電流波形を周波数分析すると電源周波数ｆｓの両側にｆｓ±ｆｂの側帯波が現れる。同時に、側帯波の高調波成分ｆｓ±２ｆｂやｆｓ±３ｆｂも観測される。
　図５は、正常時のベルト機構６と、異常時のベルト機構６が装着されている電動機１５のスペクトル波形を示す図である。上側が正常時の新品のベルトＢＥ、下側が異常時の劣化したベルトＢＥ装着時のスペクトル波形である。縦軸は信号強度を、横軸は、周波数を表す。また、図中の四角印及び丸印は、側帯波のスペクトルピークを表す。周波数解析部２５ｃは、ベルト機構６の回転速度に伴い発生するベルト回転周波数帯（動力伝達機構周波数帯）を解析する（ステップＳ００５）。すなわち、側帯波解析部２５ｂで検出された側帯波のスペクトルピークの中から、等間隔で、閾値より信号強度の大きな、突出する複数のスペクトルピークＰを検知し、それら複数のスペクトルピークＰをベルト回転周波数帯と判定する。
　異常周波数帯と区別するために、電動機１５と機械設備３０が正常な時にベルト回転周波数帯の波形を判定しておくと良い。スペクトルピークＰは、電動機１５の回転速度によって変化するため、電動機１５の回転速度を常時検出し、ベルト回転周波数帯の判定に活用すると良い。
　ベルト機構６により発生するスペクトルピークＰの信号強度は、電源周波数帯を除く他の周波数帯の信号強度等と比較して大きい傾向にある。そのため、信号強度の大きさからもベルト回転周波数帯の判定は可能である。ベルトＢＥの長さ、電動機１５側のプーリＰｕ１の半径Ｄｒ等の情報が事前に入力できれば、ベルト回転周波数帯を高精度に検出可能である。
　異常周波数カウント部２５ｄは、電源周波数とその高調波、および、ベルト回転周波数とその高調波、および、電動機の回転周波数、以上以外の側帯波の個数を検出する解析部である。例えば、実例としてベルトＢＥが劣化すると、図５に示すように、ベルト回転周波数帯（図５、黒四角印で示す部分）以外の箇所で複数のスペクトルピークＰ２（図５、黒丸印で示す部分）が検出される。このスペクトルピークＰ２の信号強度の値とその個数をカウントする（ステップＳ００６）。
　次に、ベルト回転周波数帯（図５、黒四角印で示す部分）以外の箇所で複数のスペクトルピークＰ２が発生する理由を説明する。ベルトＢＥが劣化し、ベルトＢＥに亀裂が生じた場合、ベルト亀裂箇所が電動機１５の回転軸と接触した際に、電動機１５の回転軸の回転速度の変動、すなわち、電動機１５の回転子の回転速度の変動が引き起こされる。この変動は、電動機１５の駆動電流に影響を与える。これによって、ベルト亀裂箇所が回転軸に衝突する衝突周波数に相当する周波数帯でスペクトルピークＰ２が発生する。
　次に、監視診断部２０の異常判定部２３において、ベルト機構６の異常の有無を判定する（ステップＳ００７）。例えば、閾値を越えた信号強度のスペクトルピークＰ２が１０個以上検出されたら異常と判定する等である。閾値は、判定基準格納部２２にあらかじめ設定される。もしくは、正常状態のときのデータをメモリに格納し、統計処理等を施すことで閾値を決定することもできる。また、異常周波数帯の信号強度の時間変化を観測しても良い。すなわち、劣化が加速すると異常周波数帯の信号強度が大きく変化することに着目することも考えられる。診断結果は、診断結果格納部２４に、異常の有無を格納し、最後に必要があれば、警報の発令やアラーム表示を行う。
　この発明の実施の形態１に係る動力伝達機構の異常診断装置１００および異常診断方法によれば、電動機１５に接続された動力伝達機構に発生した異常を、特別なセンサ等を用いること無く、電流検出器７０を用いることにより早期に、簡単に、低コストに検出できる。また、直接センサを取り付けることができない動力伝達機構についても、異常検出を容易にできる。
　また、ベルト機構６のベルトＢＥがベルト切れする前の段階で異常を検知することにより設備のダウンタイムを低減可能である。
　また、本実施の形態では、動力伝達機構としてのベルト機構６の異常の検出を例として説明したが、電動機１５に接続された動力伝達機構であれば、構成を問わず、電流検出器７０により検出する電流データを元に、その異常を検出できる。
実施の形態２．
　以下、この発明の実施の形態２に係る動力伝達機構の異常診断装置および動力伝達機構の異常診断方法を図を用いて、実施の形態１と異なる部分を中心に説明する。
図６は、モータコントロールセンタが管理する電動機１５ａ、１５ｂ、１５ｃと、電動機１５ａ～１５ｃから負荷としての機械設備３０ａ、３０ｂ、３０ｃに動力を伝達するベルト機構６ａ、６ｂ、６ｃ（動力伝達機構）の異常を検知する異常診断装置２００（２つの破線枠で囲まれる部分）の構成を示す図である。
図７は、異常診断装置２００の監視診断部２２０の構成を示す図である。
図８は、異常診断装置２００の処理フロー（複数の同型電動機の場合）を示す図である。
異常診断装置２００は、監視診断部２２０と、表示部４０と、警報部５０と、電動機１５ａ～１５ｃに接続されている三相電線のいずれかに接続された電流検出器７０ａ、７０ｂ、７０ｃとからなる。
　異常診断装置２００の監視診断部２２０は、電動機設定部２１、判定基準格納部２２、異常判定部２２３、診断結果格納部２４、解析部２２５とからなる。また、異常判定部２２３は、後述する比較部２２３ｂを備える。
　電動機１５ａ～１５ｃは、電動機駆動用の電源線１１ａ、１１ｂ、１１ｃに接続されており、各電源線１１ａ～１１ｃには、それぞれ複数個の配線用遮断器１２ａ、１２ｂ、１２ｃ、１２ｄ、１２ｅ、１２ｆ、１２ｇ、１２ｈ、１２ｉと、複数個の電磁接触器１３ａ、１３ｂ、１３ｃ、１３ｄ、１３ｅ、１３ｆ、１３ｇ、１３ｈ、１３ｉとが接続されている。
　このように、実施の形態１と実施の形態２では、コントロールセンタが管理する電動機の数が異なり、３つのベルト機構６ａ、６ｂ、６ｃを１つの異常診断装置２００で一括診断することができる点が異なる。
　監視診断部２２０の基本的な構成は、実施の形態１と同じである。上述のように、解析部２２５は、３つの電流検出器７０ａ～７０ｃから送られてくる電流データを元に、ベルト機構６ａ～６ｃの電流ＦＦＴ解析を行う。
　そして、通常は、異常判定部２２３では、実施の形態１、図３に示したフローに沿ってベルト機構６ａ～６ｃの異常判定をする。一方、例えば、同じ種類の電動機・負荷設備の型式である場合は、図８に示すフローに沿って比較部２２３ｂによる比較判定を行う。同じ種類の電動機・負荷設備の型式である場合、通常同じような波形が観測される。そこで、３つの電流検出器７０ａ～７０ｃからのスペクトル波形を比較することで異常判定する。
　図９は、電動機１５ａ～１５ｃのスペクトル波形を比較した図である。
これらの波形を比較すると、ベルト回転周波数帯は、全て同形状であるが、電動機１５ｃのベルト回転周波数帯以外の周波数で、他の電動機１５ａ、１５ｂと異なったスペクトルピークが発生していることを異常と判定できる。この場合、単に波形だけを比較すればよく、側帯波やベルト回転周波数帯の検知は不要となり、図８に示すように、実施の形態１のステップＳ００７に代えて、比較判定のステップＳ２０７を使用することにより、他の波形と異なる波形の抽出だけでベルト機構６ａ～６ｃの異常を判定できる。このとき、ベルト回転周波数帯近傍で複数のスぺクトルピークが検出されれば、ベルト劣化の可能性が高い。
　この発明の実施の形態２に係る動力伝達機構の異常診断装置２００および異常診断方法によれば、実施の形態１の効果に加えて、同じ電動機、同じ動力伝達機構については、それぞれのスペクトル波形を比較するだけで、簡単にベルト機構６ａ～６ｃの異常を判定することができる。
実施の形態３．
　以下、この発明の実施の形態３に係る動力伝達機構の異常診断装置および動力伝達機構の異常診断方法を図を用いて、実施の形態１と異なる部分を中心に説明する。
図１０は、モータコントロールセンタが管理する電動機１５と、電動機１５から負荷としての機械設備３０に動力を伝達するベルト機構６（動力伝達機構）の異常を検知する異常診断装置３００の構成を示す図である。
図１１は、異常診断装置３００の監視診断部３２０の構成を示す図である。
図１２は、異常診断装置３００の処理フローを示す図である。
実施の形態１と実施の形態３と異なる点は、三相電源に、電動機駆動制御装置８０が設置されている点である。
　電流検出器７０は、電動機駆動制御装置８０の２次側もしくは１次側もしくは、内蔵でも良い。いずれにおいても、取得した電流データを監視診断部３２０に送信する。監視診断部３２０についても、電動機駆動制御装置８０に内蔵、もしくは外付けのどちらでも良いが、電動機駆動制御装置８０の運転周波数は、監視診断部２０に送信できる構成とする。
　本実施の形態における電流ＦＦＴ解析の結果には、電源周波数とその高調波、電動機駆動制御装置の運転周波数とその高調波、ベルト回転周波数が検出される。電動機駆動制御装置８０からのノイズ信号の強度よりもベルト回転周波数の信号強度の方が一般に大きい。
　監視診断部３２０の異常判定部３２３は、レベル判定部３２３ｃを備える。レベル判定部３２３ｃは、それぞれのスペクトルピーク値と個数を検出し、異常と判定されるスペクトルピークの数により劣化レベルを判定する（ステップＳ３０６５）。例えば、図５、上側に示すように正常の場合は劣化レベル１とし、図５、下側に示すように異常の場合には劣化レベル２とする。さらに、異常と判定される側帯波が多数検出された時は、劣化レベル３とする。当然のことながら、劣化レベルが大きいほど、劣化度が大きいことを意味している。
　そして、監視診断部３２０は、劣化レベルを電動機駆動制御装置８０に送信する。これに伴い、電動機駆動制御装置８０は、電動機１５の回転速度を制御する。劣化レベル１の場合には、通常速度で電動機１５を運転する。劣化レベル２の場合には、電動機１５の回転速度を１０％減速させる。劣化レベル３の場合には、電動機１５の回転速度を例えば２０％減速させる。これにより、ベルト機構６の単位時間当たりの移動距離が減少するため、急激なベルトＢＥの劣化を防ぐことができ、ベルトＢＥを長寿命化できる。
　このように、電動機駆動制御装置８０にベルト機構６の劣化診断結果をフィードバックすることで、ベルト機構６の長寿命化を実現し、設備のダウンタイムを減少させることができる。ベルト機構６の長寿命化を実現するためには、単に電動機１５の回転速度を減少させることだけに留まらない。ベルト機構６の劣化レベルが増大した場合には、一旦電動機１５を停止させ、再稼働させる制御も良い。なぜなら、連続運転している場合には、ベルト機構６の劣化が加速度的に進むため、一度停止させ、ベルト機構６を自然冷却し、加速度的な劣化の進展を抑えることができるからである。
　また、振動の小さい回転速度を見つける制御も良い。例えば、電動機１５の回転速度毎に異常周波数帯のスペクトルピーク値と個数を検知する。その中で、最も少ないスペクトルピーク個数の回転速度を特定し、その回転速度で電動機１５を運転する。これにより、劣化レベルの小さい状態で電動機１５を運転できる。
　もしくは、スペクトルピーク個数が、ある個数以下を維持する回転速度制御も良い。回転速度は、電動機１５と負荷設備毎に回転可能な範囲が決まっていることから、電動機１５の回転速度の上限と下限を予め決定しておく。または、電動機１５を逆回転させても特性が変わらない負荷設備の場合には、劣化レベルが増加した際に逆回転させるのも良い。逆回転させることで、摩耗劣化した箇所とは異なる箇所で当たり面が発生し、ベルト機構６の寿命が延びる可能性がある。
　この発明の実施の形態３に係る動力伝達機構の異常診断装置３００および異常診断方法によれば、実施の形態１の効果に加えて、ベルト機構６の劣化レベルに合わせて電動機１５をフィードバック制御することにより、ベルト機構６の寿命を延長することができる。
実施の形態４．
　以下、この発明の実施の形態４に係る動力伝達機構の異常診断装置および動力伝達機構の異常診断方法を図を用いて、実施の形態１～３と異なる部分を中心に説明する。
図１３は、モータコントロールセンタが管理する電動機１５ａ～１５ｃと、電動機１５ａ～１５ｃから負荷としての機械設備３０ａ～３０ｃに動力を伝達するベルト機構６ａ～６ｂ（動力伝達機構）の異常を検知する異常診断装置４００の構成を示す図である。
　本実施の形態では、電動機駆動制御装置４８０の１つに対して、複数の電動機１５ａ～１５ｃが接続されている。これは、電動機１５ａ～１５ｃの合計出力容量が電動機駆動制御装置４８０の容量以下の場合に限定される。このとき、各電動機１５ａ～１５ｃの配線に電流検出器７０ａ～７０ｃを設置し、計測した電流データを電動機駆動制御装置４８０に記憶させる。これにより、複数の電動機１５ａ～１５ｃを一括で監視できる。そして、実施の形態２、３と同様に監視診断部４２０の異常判定部により、ベルト機構が劣化した電動機と負荷設備を特定し、ベルト長寿命化のための回転速度等の制御を行う。制御は、電動機１５ａ～１５ｃ毎に行っても良いし、複数の電動機で一括して行っても良い。
実施の形態５．
　以下、この発明の実施の形態５に係る動力伝達機構の異常診断装置および動力伝達機構の異常診断方法を図を用いて、実施の形態１と異なる部分を中心に説明する。
実施の形態１～４では、ベルトＢＥが劣化し亀裂が生じた際の異常の検出について説明した。本実施の形態では、ベルトＢＥに亀裂が生じて即座にベルトＢＥが切断するような突発事象にも対応できる動力伝達機構の異常診断装置および動力伝達機構の異常診断方法について説明する。
　図１６は、監視診断部５２０の構成を示す図である。
図１７は、異常診断装置の処理フローを示す図である。
図１８（ａ）は、ベルト切れ前の電動機１５の電流スペクトル波形を示す図である。
図１８（ｂ）は、ベルト切れ後の電動機１５の電流スペクトル波形を示す図である。
　ベルトＢＥが切れると、図１８（ｂ）に示すように、電源周波数から上位側に＋Δｆｂ、＋２Δｆｂ、＋３Δｆｂ等、下位側に－Δｆｂ、－２Δｆｂ、－３Δｆｂ等の間隔で出現していたベルト回転周波数帯（動力伝達機構周波数帯）のスペクトルピークＰが消滅する。これは、電動機１５がベルト切れによって無負荷で回転するためである。よって周波数解析部２５ｃによりベルト回転周波数帯のスペクトルピークＰの個数をカウントし、この個数が０個であった場合に、異常判定部５２３によりベルト切れと判定する（ステップＳ０５１）。
　この発明の実施の形態５に係る動力伝達機構の異常診断装置および異常診断方法によれば、実施の形態１の効果に加えて、ベルト切れを即座に判定できるので、動力伝達機構を速やかに停止し復旧することにより、ベルト切れによる損失を最低限に抑制できる。チェーン切れについても同様である。
　尚、本発明は、その発明の範囲内において、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略することが可能である。

Claims (10)

  1. 電動機から、負荷としての機械設備に動力を伝達する動力伝達機構の異常を検知する、動力伝達機構の異常診断装置であって、
    前記動力伝達機構の異常を判定する監視診断部と、
    前記電動機の電源線に接続された電流検出器を備え、
    前記監視診断部は、
    前記電流検出器から送信される電流を解析する解析部と、
    前記解析部の解析結果から、前記動力伝達機構の異常を判定する異常判定部とを備える動力伝達機構の異常診断装置。
  2. 前記解析部は、
    前記電動機の駆動電流スペクトル波形を解析するスペクトル解析部と、
    前記駆動電流スペクトル波形から、スペクトルピークを検出する側帯波解析部と、
    検出された前記スペクトルピークの中から前記動力伝達機構の回転速度に伴い発生する動力伝達機構周波数帯を解析する周波数解析部と、
    電源の周波数及び動力伝達機構周波数以外の側帯波の個数を検出する異常周波数カウント部とからなる請求項１に記載の動力伝達機構の異常診断装置。
  3. 前記異常判定部は、検出された前記動力伝達機構周波数以外の前記側帯波の個数から、前記異常のレベルを判定するレベル判定部を備えた請求項２に記載の動力伝達機構の異常診断装置。
  4. 前記電源と前記電動機の間に電動機駆動制御装置を備え、
    前記異常周波数カウント部は、前記電動機駆動制御装置の運転周波数以外の側帯波の個数を検出する請求項２又は請求項３に記載の動力伝達機構の異常診断装置。
  5. 前記監視診断部は、複数の前記電動機の電源線にそれぞれ接続された複数の前記電流検出器からの前記電流を解析し、それぞれの前記電動機に接続された前記動力伝達機構の異常を判定する請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の動力伝達機構の異常診断装置。
  6. 前記異常判定部は、前記複数の電流検出器からの前記電流を解析したそれぞれの駆動電流スペクトル波形を比較する比較部を備えた請求項５に記載の動力伝達機構の異常診断装置。
  7. 前記監視診断部は、前記動力伝達機構の異常を前記電動機駆動制御装置にフィードバックし、前記電動機駆動制御装置は、前記異常のレベルに応じて、前記電動機の回転を制御する請求項４に記載の動力伝達機構の異常診断装置。
  8. 電動機から、負荷としての機械設備に動力を伝達する動力伝達機構の異常を検知する、動力伝達機構の異常診断方法であって、
    前記電動機に流れる電流を測定する第１ステップと、
    前記電流の値を監視診断部に送信する第２ステップと、
    前記電流の周波数解析をする第３ステップと、
    前記第２ステップで得た駆動電流スペクトル波形の中から突出するスペクトルピークを検出する第４ステップと、
    前記第４ステップにおいて検出された前記スペクトルピークの中から、等間隔で閾値以上の信号強度を有する複数のスペクトルピークを検知し、複数の前記スペクトルピークを前記動力伝達機構の回転速度に伴い発生する動力伝達機構周波数帯と判定する第５ステップと、
    電源周波数及び動力伝達機構の周波数及び前記電動機の回転周波数以外の側帯波の個数を検出する第６ステップと、
    前記側帯波の数から前記動力伝達機構の異常の有無を判定する第７ステップとを有する動力伝達機構の異常診断方法。
  9. 複数の電動機から、負荷としてのそれぞれの機械設備に動力を伝達する動力伝達機構の異常を検知する、動力伝達機構の異常診断方法であって、
    それぞれの前記電動機に流れる電流を測定する第１ステップと、
    前記電流の値を監視診断部に送信する第２ステップと、
    それぞれの前記電流の周波数解析をする第３ステップと、
    前記第３ステップで得たそれぞれの駆動電流スペクトル波形を比較して前記動力伝達機構の異常の有無を判定する第２０７ステップとを有する動力伝達機構の異常診断方法。
  10. 前記第５ステップにおいて、前記動力伝達機構周波数帯と判定された前記スペクトルピークの数が０の場合は、前記動力伝達機構の動力伝達部材が破断していると判定する第５１ステップを有する請求項８に記載の動力伝達機構の異常診断方法。
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