WO2018142569A1 - 電動機の診断装置 - Google Patents

電動機の診断装置 Download PDF

Info

Publication number
WO2018142569A1
WO2018142569A1 PCT/JP2017/003943 JP2017003943W WO2018142569A1 WO 2018142569 A1 WO2018142569 A1 WO 2018142569A1 JP 2017003943 W JP2017003943 W JP 2017003943W WO 2018142569 A1 WO2018142569 A1 WO 2018142569A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
power spectrum
current
unit
motor
peak
Prior art date
Application number
PCT/JP2017/003943
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
俊彦 宮内
Original Assignee
三菱電機株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 三菱電機株式会社 filed Critical 三菱電機株式会社
Priority to EP17895150.5A priority Critical patent/EP3579404B1/en
Priority to KR1020197021833A priority patent/KR102257079B1/ko
Priority to JP2017534845A priority patent/JP6316510B1/ja
Priority to CN201780084918.0A priority patent/CN110268623B/zh
Priority to PCT/JP2017/003943 priority patent/WO2018142569A1/ja
Publication of WO2018142569A1 publication Critical patent/WO2018142569A1/ja

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02PCONTROL OR REGULATION OF ELECTRIC MOTORS, ELECTRIC GENERATORS OR DYNAMO-ELECTRIC CONVERTERS; CONTROLLING TRANSFORMERS, REACTORS OR CHOKE COILS
    • H02P29/00Arrangements for regulating or controlling electric motors, appropriate for both AC and DC motors
    • H02P29/02Providing protection against overload without automatic interruption of supply
    • H02P29/024Detecting a fault condition, e.g. short circuit, locked rotor, open circuit or loss of load
    • H02P29/0241Detecting a fault condition, e.g. short circuit, locked rotor, open circuit or loss of load the fault being an overvoltage
    • 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
    • G01R31/34Testing dynamo-electric machines
    • G01R31/343Testing dynamo-electric machines in operation
    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02PCONTROL OR REGULATION OF ELECTRIC MOTORS, ELECTRIC GENERATORS OR DYNAMO-ELECTRIC CONVERTERS; CONTROLLING TRANSFORMERS, REACTORS OR CHOKE COILS
    • H02P29/00Arrangements for regulating or controlling electric motors, appropriate for both AC and DC motors
    • H02P29/02Providing protection against overload without automatic interruption of supply
    • H02P29/024Detecting a fault condition, e.g. short circuit, locked rotor, open circuit or loss of load

Definitions

  • the peak detection calculation unit that detects the peak portion of the power spectrum obtained by the unit, the averaging calculation unit that averages a plurality of times of the power spectrum analyzed by the FFT analysis unit, and the average calculation unit averaged
  • a sideband extraction unit that extracts the sideband of the power spectrum, and a rotation that calculates the difference between the power spectrum peak of the motor power supply frequency and the power spectrum peak of the rotation frequency band based on the sideband extracted by the sideband detection unit If the difference value between the power spectrum peaks obtained by the frequency band determination unit and the rotation frequency band determination unit is smaller than a preset value, Those having an alarm output unit for performing an alarm output.
  • the motor diagnosis device 7 includes a current input unit 10 for inputting a current detected by the current detector 4, and loads such as the motor 5 and the mechanical equipment 6 using the current input from the current input unit 10. There are provided a logic operation unit 11 for detecting the presence or absence of an abnormality, and an alarm output unit 12 for outputting an alarm when an abnormality is detected in the logic operation unit 11 by turning on an alarm or an abnormality lamp.
  • the FFT analysis unit 112 calculates the current power spectrum intensity by performing frequency analysis using the current waveform input in the section determined by the FFT analysis section determination unit 111. By performing the power spectrum analysis with a current waveform in a state where the current value is stable, the power spectrum intensity does not increase on both sides in the vicinity of the power supply frequency, and the peak portion appears surely.
  • the peak detection calculation unit 113 detects the peak location due to the power supply frequency, the peak location due to the rotation frequency of the motor, the peak location due to the sideband, and other peak locations from the analysis result of the current power spectrum intensity. The peak location can be detected by extracting a portion where the steep slope of the result calculated by the first-order, second-order and third-order differential calculations is inverted.
  • the differential calculation up to the third order it is possible to detect a peak portion having a smaller signal intensity.
  • the peak portion due to the power supply frequency can be easily confirmed because it occurs at the position of the power supply frequency (generally 50 Hz or 60 Hz) stored in the rating information storage unit 9.
  • the rotational frequency band determination unit 114 obtains the rotational frequency of the electric motor from the rated rotational speed stored in the rated information storage unit 9, and the signal strength in the vicinity of the position shifted by the rotational frequency on both sides around the power supply frequency is the same. Extract peak points. In general, the electric motor 5 slips in accordance with the load torque and the rotational speed shifts. Therefore, the peak portion due to the rotational frequency of the electric motor 5 also appears correspondingly. The rotational frequency band determination unit 114 extracts a peak portion in the frequency band considering this shift and determines it as a rotational frequency band.
  • the sideband extraction unit 117 extracts, as sidebands, peak portions that are generated at positions shifted by the same frequency on both sides around the power source frequency from the power spectrum analysis result averaged by the averaging calculation unit 116.
  • the peak position obtained by the peak detection calculation unit 113 is selected as a candidate.
  • step S108 the averaging calculation unit 116 averages the collected ten power spectrum analysis results.
  • step S109 the sideband wave extraction unit 117 extracts sideband waves by paying attention to the peak portion of the averaged power spectrum analysis result.
  • step S110 in order to detect the power spectrum of the rotation frequency band, the rotation frequency band determination unit 114 calculates a difference value between the power supply frequency and the rotation frequency. That is, the difference value D in FIG. 4 is obtained.
  • step S111 when the sideband wave is not extracted by the sideband wave extraction unit 117 or the sideband wave is extracted, the difference value D calculated by the rotation frequency band determination unit 114 is determined from a predetermined value (set value).
  • the set values described above in the sideband extraction unit 117 can be determined from past failure data of the same motor, etc., and as the number of failure cases increases, the exact failure location and the degree of failure can be determined by the sideband. It becomes like this.
  • the degree of failure can be grasped, and a precise abnormality diagnosis can be performed.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Tests Of Circuit Breakers, Generators, And Electric Motors (AREA)
  • Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
  • Control Of Electric Motors In General (AREA)

Abstract

【課題】負荷トルクが変動する電動機においても、電源周波数の近傍の両側にピーク状に発生する側帯波を検出することによって、電動機の異常の有無を診断することができる電動機の診断装置を提供する。 【解決手段】電動機5の電流を電流検出器4で検出して電流入力部10から入力し、論理演算部11で電流が安定しているときの電流波形を周波数解析して得られた複数回分のパワースペクトル解析結果を平均化処理し、平均化処理されたパワースペクトル解析結果から側帯波を検出し、且つ電動機の電源周波数のパワースペクトルピークと回転周波数帯のパワースペクトルピークの差分値を演算して電動機5の異常の有無を判定し、異常が発生していると判定された場合には警報出力部12から警報を出力するものである。

Description

電動機の診断装置
 この発明は、例えば閉鎖配電盤などのコントロールセンタで使用され、誘導電動機の異常の有無を診断する電動機の診断装置に関するものである。
 従来、誘導電動機の負荷電流を測定して周波数解析を行って、運転周波数の両側に発生する側波帯に注目して、短周期の上下方向の波形の乱れと、長周期の上下方向の波形の振動であるうねりの状態に基づいて、誘導電動機および誘導電動機によって駆動される機器の異常を診断する設備の異常診断方法が提案されている(例えば、特許文献1)。
特開2010-288352号公報
 従来の設備の異常診断方法においては、誘導電動機の負荷トルク変動が発生した際に、電源周波数(運転周波数)の近傍両側のスペクトル強度が増加して、電源周波数の両側にピーク状に発生する側帯波の振動強度よりも大きくなり、側帯波を検出するのが困難であるという問題があった。
 この発明は以上のような課題を解決するためになされたもので、負荷トルクが変動する電動機においても、電源周波数の近傍の両側にピーク状に発生する側帯波を検出することによって、電動機の異常の有無を診断することができる電動機の診断装置を提供することを目的とする。
 この発明に係る電動機の診断装置は、電動機の電流を検出して入力する電流入力部と、電流入力部からの電流が安定状態のときに電流のパワースペクトルを解析するFFT解析部と、FFT解析部で求められたパワースペクトルのピーク箇所を検出するピーク検出演算部と、FFT解析部で解析されたパワースペクトルの複数回分を平均化する平均化演算部と、平均化演算部で平均化されたパワースペクトルの側帯波を抽出する側帯波抽出部と、側帯波検出部で抽出された側帯波に基づき、電動機の電源周波数のパワースペクトルピークと回転周波数帯のパワースペクトルピークの差分値を演算する回転周波数帯判定部と、回転周波数帯判定部で得られたパワースペクトルピークの差分値があらかじめ定められた設定値より小さい値であれば警報出力を行う警報出力部を備えたものである。
 この発明によれば、電動機の電源周波数のパワースペクトルピークと回転周波数帯のパワースペクトルピークの差分値を演算する回転周波数帯判定部を設け、この差分値に基づき、電動機の異常を検出するようにしているので、負荷トルクが変動する電動機においても、電源周波数の近傍の両側にピーク状に発生する側帯波を検出することによって、電動機の異常の有無を診断することができる電動機の診断装置を得ることができる。
この発明の実施の形態1における電動機の診断装置の設置状況を示す概略構成図である。 この発明の実施の形態1における電動機の診断装置の論理演算部の構成を示すブロック図である。 この発明の実施の形態1における電動機の診断装置の周波数軸の変換を説明する説明図である。 この発明の実施の形態1における電動機の診断装置の負荷劣化時の電流パワースペクトルピークを説明する説明図である。 この発明の実施の形態1における電動機の診断装置の動作を説明するフロー図である。
 以下、この発明の実施の形態について図面を参照して説明する。なお、各図において同一符号は、同一または相当部分を示している。
実施の形態1.
 図1はこの発明の実施の形態1における電動機の診断装置を示す構成回路図で、主に閉鎖配電盤であるコントロールセンタで使用されるものである。図において、電力系統から引き込まれた主回路1には、配線用遮断器2、電磁接触器3、主回路1の負荷電流を検出する電流検出器4が設けられている。主回路1には負荷である三相誘導電動機などの電動機5が接続され、電動機5により機械設備6が運転駆動される。電動機の診断装置7には、電動機の電源周波数や電動機の定格出力、定格電圧、定格電流、極数、定格回転数等をあらかじめ入力しておく定格情報入力部8と、定格情報入力部8から入力された定格情報を保存しておく定格情報記憶部9か設けられている。定格情報は、電動機5の製造会社のカタログまたは電動機5に取り付けられている銘板を見ることで容易に取得可能な情報である。なお、診断対象の電動機5が複数台ある場合には、予め診断対象の電動機5の定格情報を入力しておくが、以降の説明においては1台の電動機5について説明する。また、電動機の診断装置7には、電流検出器4で検出された電流を入力する電流入力部10と、電流入力部10から入力された電流を使用して電動機5及び機械設備6などの負荷の異常の有無を検出する論理演算部11と、論理演算部11で異常が発見された場合に警報または異常ランプの点灯によって、警報を出力する警報出力部12が設けられている。
 論理演算部11の構成について図2に基づき説明する。論理演算部11は、電流入力部10から入力された電流の変動有無を求める電流変動演算部110と、電流変動演算部110で求められた結果を使用して電流の安定した区間を抽出してパワースペクトル解析区間を決定するFFT(Fast Fourier Transform)解析区間判定部111と、FFT解析区間判定部111で決定された区間の電流を使用してパワースペクトル解析を実施するFFT解析部112と、FFT解析部112で解析されたパワースペクトルに含まれるピーク箇所を検出するピーク検出演算部113と、ピーク検出演算部113で検出されたピーク箇所から電動機の回転周波数に起因するピーク箇所を求める回転周波数帯判定部114と、複数回分のパワースペクトルの回転周波数帯の周波数を合わせる周波数軸変換演算部115と、周波数軸変換演算部115で周波数軸が変換された複数回分のパワースペクトルを平均化処理する平均化演算部116と、平均化演算部116で平均化されたパワースペクトルを使用して、電動機の回転周波数帯以外に電源周波数の両側にピーク箇所があるかを抽出する(以下このピーク箇所を側帯波と称す)側帯波抽出部117から構成される。
 電流変動演算部110は、電流入力部10からの電流を基に電流値の統計的なばらつきを演算する。ばらつきの演算は、例えば標準偏差やマハラノビス距離等の手法がある。
 FFT解析区間判定部111は、電流変動演算部110で求めた電流値の統計的なばらつきから、ばらつきがしきい値以下の電流値が安定した状態の電流区間のみを抽出してパワースペクトル解析区間を決定する。一般に電動機5の負荷トルクが変動していると電流値にばらつきが生じて、ばらつきの大きい電流波形のパワースペクトル解析を実施すると、電源周波数の近傍両側の信号強度が増大して、側帯波などのピーク箇所が出現しなくなる。即ち、電源周波数の近傍両側の信号強度分布内に側帯波のピーク箇所が含まれるようになり、側帯波のピーク箇所を検出することができなくなる。これを防止するためにFFT解析区間判定部111のしきい値が設けられている。
 FFT解析部112は、FFT解析区間判定部111で決定された区間に入力された電流波形を使用して周波数解析を行うことにより電流パワースペクトル強度を算出する。電流値が安定した状態の電流波形でパワースペクトル解析を実施することで、電源周波数の近傍両側でパワースペクトル強度が増加することは無くなり、ピーク箇所があれば確実に出現するようになる。
 ピーク検出演算部113は、電流パワースペクトル強度の解析結果から電源周波数によるピーク箇所と電動機の回転周波数によるピーク箇所と側帯波によるピーク箇所およびその他のピーク箇所を検出する。ピーク箇所の検出は1次と2次と3次の微分計算によって算出した結果の急峻な傾きが反転する部分を抽出することで検出可能である。微分計算を3次まで実施することによって、より小さい信号強度のピーク箇所の検出が可能となる。電源周波数によるピーク箇所は、定格情報記憶部9に保存されている電源周波数(一般に50Hzまたは60Hz)の位置に生じるため簡単に確認できる。
 回転周波数帯判定部114は、定格情報記憶部9に保存されている定格回転数から電動機の回転周波数を求め、電源周波数を中心として両側に回転周波数分ずれた位置付近にある信号強度が同様なピーク箇所を抽出する。一般に電動機5は負荷トルクの状況に応じてすべりが生じて回転数にずれが生じるため、電動機5の回転周波数に起因するピーク箇所もその分ずれて出現する。回転周波数帯判定部114はこのずれを考慮した周波数帯内にあるピーク箇所を抽出して回転周波数帯として決定するものである。
 更に、この回転周波数帯判定部114は、特に電動機5の軸受劣化による機械振動の増加に伴う、回転周波数成分の増加を検出するために、電源周波数のパワースペクトルピークと回転周波数帯のパワースペクトルピークの差分値を演算することで、フィールドに存在する、フロアーノイズに影響されることなく、回転周波数帯のパワースペクトルを算出することが可能となる。
 この差分値は実際の工場にて稼働している各種電動機の電流測定した結果、電動機の劣化度と相関関係があることがデータとして得られている。
 周波数軸変換演算部115は、平均化演算部116で実施する平均化演算を正しく行うために必要である。一般に電動機5の異常によって発生する側帯波の発生位置は回転周波数帯と関係が深く、側帯波の周波数帯は回転周波数帯の倍数であることが多い。また、回転周波数帯は上記説明のように、電動機5の負荷トルクの状況に応じてずれて出現する。このため、平均化対象の複数回分のパワースペクトル解析結果をピーク箇所追従方式で周波数軸を合わせておく必要がある。具体的には図3に示すように、回転周波数帯の周波数が電源周波数からfr離れた位置で側波帯の周波数が電源周波数からfb離れた位置であり、電動機5が無負荷の状態での回転周波数帯の周波数が電源周波数からfra離れた位置であったとすると、変換率αはα=fra/frとなり、無負荷時の側帯波の位置fbaはfba=α・fbで求めることができる。なお、図3に示された破線部は負荷有時の信号強度分布を示し、実線部は無負荷時の信号強度分布を示している。このように回転周波数帯を基準として変換率αを掛けることにより全てのピーク箇所の周波数軸の変換を行う。なお、上記説明では周波数軸を無負荷時に合わせる場合について説明したが、例えば周波数軸を定格負荷時に合わせるなど、周波数軸変換演算部115は平均化対象の複数回分のパワースペクトル解析結果の周波数軸を所定の負荷時に合わせるように構成されていてもよい。
 平均化演算部116は、周波数軸変換演算部115で周波数軸が合わされた複数回分のパワースペクトル解析結果を平均化処理するもので、平均化処理することで基底ノイズを低減させてピーク箇所のS/N比を向上させることができる。具体的には10回分のパワースペクトル解析結果を平均化処理すると、1回分にしか発生していないノイズ等によるピーク箇所は10分の1の信号強度に低減されることになる。一方、回転周波数帯や側帯波であれば10回ともピーク箇所が発生するものであり、ピーク追従方式で周波数軸を変換して周波数が合っているため、平均化してもピーク箇所の信号強度は変化しない。なお、上記説明ではパワースペクトル解析結果の10回分を平均化する場合について説明したが、10回に限定されるものではなく複数回分を平均化すればよい。
 側帯波抽出部117は、平均化演算部116で平均化処理されたパワースペクトル解析結果から電源周波数を中心として両側に同一周波数ずれた位置に発生しているピーク箇所を側帯波として抽出する。側帯波の候補はピーク検出演算部113で得られたピーク箇所を候補として選択する。電源周波数を中心としてピーク箇所が片側にしか発生していない場合には側帯波ではないと判定して抽出しない。
 回転周波数帯判定部114では、特に電動機5の軸受劣化による機械振動の増加に伴う、回転周波数成分の増加を検出するために、図4のように電源周波数のパワースペクトルピークと回転周波数帯のパワースペクトルピークの差分値Dを演算することで、フィールドに存在する、フロアーノイズに影響されることなく、回転周波数帯のパワースペクトルを算出することが可能となる。
 この差分値Dは実際の工場にて稼働している各種電動機の電流測定した結果、電動機の劣化度と相関関係があることがデータとして得られている。
 また、回転周波数帯判定部114では、電源周波数のパワースペクトルピークと回転周波数のパワースペクトルピークの差分値Dから電動機5が異常か否かを判定する。電動機5が異常であると判定した場合には、警報出力部12から警報を出力する。
 次に動作について図5に基づき説明する。電動機の診断装置7は所定時間間隔で起動されて以下の処理を実行する。ステップS101において、電流検出器4で検出した電動機5の電流を電流入力部10で入力する。ステップS102において、電流入力部10から入力された電流の実効値(以下、電流値と称す)のばらつきを電流変動演算部110で演算して、その演算結果を使用してFFT解析区間判定部111で電流が安定状態であるか判定する。判定結果として電流値のばらつきが予め設定されているしきい値以上の不安定状態(NO)であればステップS101に戻り、電流が安定状態になるまで繰り返す。電流が安定状態(YES)であればステップS103に進む。なお、しきい値に関しては、例えば、事前に複数のモータのフィールドデータを取得し、そのデータの電流ばらつき値(標準偏差)から、ばらつき値の小さい範囲内を選定し、選定した値をしきい値とする。具体的な計算例としては、例えば、50回ばらつき値を計算して、ばらつき値の小さい順に並べ替え、1番目の値が0.5、2番目の値が0.6、3番目の値が0.65、4番目の値が0.7、5番目の値が0.8、6番目の値が0.85、7番目の値が1.0であって(8番目~49番目の値は省略)、50番目の値が3.0であった場合、その中で5番目に小さいばらつき値である0.8をしきい値として決定する。なお、事前のフィールドデータの代わりに、電動機5にて一定の学習期間を設けて、学習期間中に取得した電流ばらつき値(標準偏差)から、同様に算出してもよい。
 ステップS103において、FFT解析部112は入力された電流値が安定状態の区間の電流波形を使用して0Hzから電源周波数60Hzの2倍の周波数120Hzの間で周波数分析して、そのパワースペクトル解析結果をピーク検出演算部113に渡す。ステップS104において、ピーク検出演算部113はパワースペクトル解析結果に含まれるピーク箇所を全て検出する。ステップS105において、回転周波数帯判定部114は検出されたピーク箇所の内で回転周波数帯にあるピーク箇所を抽出して回転周波数帯を決定する。ステップS106において、周波数軸変換演算部115は検出した回転周波数帯を無負荷時の回転周波数帯になるように全てのピーク箇所の周波数軸を変換する。ステップS107において、ステップS101からステップS106の動作を10回繰り返して、周波数軸が変換されたパワースペクトル解析結果を10個収集する。
 ステップS108において、平均化演算部116は収集された10個のパワースペクトル解析結果を平均化処理する。ステップS109において、側帯波抽出部117は平均化処理されたパワースペクトル解析結果のピーク箇所に注目して側帯波を抽出する。ステップS110において、回転周波数帯のパワースペクトルを検出するため、回転周波数帯判定部114において電源周波数と回転周波数の差分値を算出する。即ち、図4における差分値Dを得る。ステップS111において、側帯波抽出部117で側帯波が抽出されなかった場合または側帯波が抽出されたが回転周波数帯判定部114で演算された差分値Dがあらかじめ決められた値(設定値)よりも大きい値であった場合には、電動機5に異常は発生していない(NO)として診断処理を終了する。一方、電動機5の異常の劣化度合が進行すると差分値Dが小さくなることに注目し、側帯波抽出部117で抽出された側帯波の回転周波数と電源周波数の差分値Dがあらかじめ決められた値(設定値)よりも小さい値であった場合(YES)には、電動機5に異常が発生しているとして警報出力部12に信号を送り、ステップS112において、警報出力部12から警報を出力して診断処理を終了する。なお、側帯波抽出部117における前述の設定値は、同様の電動機の過去の故障時のデータ等から決めることができ、故障事例が多くなるほど側帯波によって正確な故障場所や故障の程度を判定できるようになる。また、設定値を段階的に複数設定することにより、故障の度合いを把握することができるようになり、精密な異常診断を行うことが可能である。
 以上説明したように、電源周波数のパワースペクトルピークと電動機の回転周波数帯のパワースペクトルピークの差分値を演算して異常を検出するので、図4における電源周波数および回転周波数のフロアーノイズによる基底ベースの変動の影響を受けることなく異常検出を精度良くできる。また、電流値が安定しているときの電流波形をパワースペクトル解析することで、側帯波などのピーク箇所が確実に出現する。更に、パワースペクトル解析結果を平均化処理を実施することでノイズ等が低減されて、より正確な故障診断ができるようになる。
 この発明は、上記の実施の形態に限定されるものではなく、その発明の範囲において、実施の形態を適宜変更することができる。
1 主回路、2 配線用遮断器、3 電磁接触器、4 電流検出器、5 電動機、6 機械設備、7 電動機の診断装置、8 定格情報入力部、9 定格情報記憶部、10 電流入力部、11 論理演算部、12 警報出力部、110 電流変動演算部、111 FFT解析区間判定部、112 FFT解析部、113 ピーク検出演算部、114 回転周波数帯判定部、115 周波数軸変換演算部、116 平均化演算部、117 側帯波抽出部

Claims (3)

  1.  電動機の電流を検出して入力する電流入力部と、前記電流入力部からの電流が安定状態のときに前記電流のパワースペクトルを解析するFFT解析部と、前記FFT解析部で求められたパワースペクトルのピーク箇所を検出するピーク検出演算部と、前記FFT解析部で解析されたパワースペクトルの複数回分を平均化する平均化演算部と、前記平均化演算部で平均化されたパワースペクトルの側帯波を抽出する側帯波抽出部と、前記側帯波抽出部で抽出された側帯波に基づき、前記電動機の電源周波数のパワースペクトルピークと回転周波数帯のパワースペクトルピークの差分値を演算する回転周波数帯判定部と、前記回転周波数帯判定部で得られた前記差分値があらかじめ定められた設定値より小さい値であれば警報を出力する警報出力部を備えたことを特徴とする電動機の診断装置。
  2.  前記平均化演算部は複数回分のパワースペクトルの周波数軸を変換して回転周波数帯によるピーク箇所を合わした状態で平均化することを特徴とする請求項1に記載の電動機の診断装置。
  3.  前記回転周波数帯判定部は、前記設定値を複数設定していることを特徴とする請求項1に記載の電動機の診断装置。
     
PCT/JP2017/003943 2017-02-03 2017-02-03 電動機の診断装置 WO2018142569A1 (ja)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP17895150.5A EP3579404B1 (en) 2017-02-03 2017-02-03 Motor diagnosis device
KR1020197021833A KR102257079B1 (ko) 2017-02-03 2017-02-03 전동기의 진단 장치
JP2017534845A JP6316510B1 (ja) 2017-02-03 2017-02-03 電動機の診断装置
CN201780084918.0A CN110268623B (zh) 2017-02-03 2017-02-03 电动机的诊断装置
PCT/JP2017/003943 WO2018142569A1 (ja) 2017-02-03 2017-02-03 電動機の診断装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2017/003943 WO2018142569A1 (ja) 2017-02-03 2017-02-03 電動機の診断装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2018142569A1 true WO2018142569A1 (ja) 2018-08-09

Family

ID=62069294

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2017/003943 WO2018142569A1 (ja) 2017-02-03 2017-02-03 電動機の診断装置

Country Status (5)

Country Link
EP (1) EP3579404B1 (ja)
JP (1) JP6316510B1 (ja)
KR (1) KR102257079B1 (ja)
CN (1) CN110268623B (ja)
WO (1) WO2018142569A1 (ja)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6824493B1 (ja) * 2020-05-25 2021-02-03 三菱電機株式会社 電動機の診断装置
WO2021166168A1 (ja) * 2020-02-20 2021-08-26 三菱電機株式会社 電動機の診断装置
WO2022269657A1 (ja) * 2021-06-21 2022-12-29 三菱電機株式会社 電動機付設備の故障徴候検出装置および電動機付設備の故障徴候検出方法
JP7287591B1 (ja) * 2022-09-20 2023-06-06 三菱電機株式会社 電動機の状態診断装置、状態診断方法および異常予兆推論装置

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113608119B (zh) * 2021-08-05 2024-04-02 Tcl空调器(中山)有限公司 电机运行状态监测方法、装置、设备和存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010288352A (ja) 2009-06-10 2010-12-24 Nippon Steel Corp 設備の異常診断方法
JP5985099B1 (ja) * 2016-03-31 2016-09-06 株式会社高田工業所 回転機械系の異常検知方法、その異常検知方法を用いた回転機械系の異常監視方法、及びその異常監視方法を用いた回転機械系の異常監視装置
WO2016151708A1 (ja) * 2015-03-20 2016-09-29 株式会社日立製作所 電機品の故障検出装置および故障検出方法
JP2016195524A (ja) * 2015-04-02 2016-11-17 三菱電機株式会社 電動機の診断装置

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4150127B2 (ja) * 1999-05-11 2008-09-17 中国電力株式会社 流動層異常燃焼診断方法及び流動層異常燃焼診断装置
US10359473B2 (en) 2012-05-29 2019-07-23 Nutech Ventures Detecting faults in turbine generators
DE102012219650B4 (de) * 2012-10-26 2023-10-12 Robert Bosch Gmbh Mechanisches Bauteil, mechanisches System und Verfahren zum Betreiben eines mechanischen Bauteils
EP2919026B1 (en) * 2014-03-11 2021-10-27 ABB Schweiz AG Method and system for determining a synchronous machine fault condition
CN105318961B (zh) * 2014-07-29 2019-05-31 上海宝钢工业技术服务有限公司 驱动输送皮带的高压电机振动状态在线监测方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010288352A (ja) 2009-06-10 2010-12-24 Nippon Steel Corp 設備の異常診断方法
WO2016151708A1 (ja) * 2015-03-20 2016-09-29 株式会社日立製作所 電機品の故障検出装置および故障検出方法
JP2016195524A (ja) * 2015-04-02 2016-11-17 三菱電機株式会社 電動機の診断装置
JP5985099B1 (ja) * 2016-03-31 2016-09-06 株式会社高田工業所 回転機械系の異常検知方法、その異常検知方法を用いた回転機械系の異常監視方法、及びその異常監視方法を用いた回転機械系の異常監視装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP3579404A4

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021166168A1 (ja) * 2020-02-20 2021-08-26 三菱電機株式会社 電動機の診断装置
JPWO2021166168A1 (ja) * 2020-02-20 2021-08-26
JP7361881B2 (ja) 2020-02-20 2023-10-16 三菱電機株式会社 電動機の診断装置
JP6824493B1 (ja) * 2020-05-25 2021-02-03 三菱電機株式会社 電動機の診断装置
WO2021240578A1 (ja) * 2020-05-25 2021-12-02 三菱電機株式会社 電動機の診断装置
WO2022269657A1 (ja) * 2021-06-21 2022-12-29 三菱電機株式会社 電動機付設備の故障徴候検出装置および電動機付設備の故障徴候検出方法
JP7442742B2 (ja) 2021-06-21 2024-03-04 三菱電機株式会社 電動機付設備の故障徴候検出装置および電動機付設備の故障徴候検出方法
JP7287591B1 (ja) * 2022-09-20 2023-06-06 三菱電機株式会社 電動機の状態診断装置、状態診断方法および異常予兆推論装置
WO2024062511A1 (ja) * 2022-09-20 2024-03-28 三菱電機株式会社 電動機の状態診断装置、状態診断方法および異常予兆推論装置

Also Published As

Publication number Publication date
KR102257079B1 (ko) 2021-05-27
EP3579404B1 (en) 2021-11-24
EP3579404A1 (en) 2019-12-11
JP6316510B1 (ja) 2018-04-25
CN110268623A (zh) 2019-09-20
EP3579404A4 (en) 2020-02-26
CN110268623B (zh) 2022-08-05
KR20190099300A (ko) 2019-08-26
JPWO2018142569A1 (ja) 2019-02-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6293388B1 (ja) 負荷の異常検出装置
JP6190841B2 (ja) 電動機の診断装置
JP6316510B1 (ja) 電動機の診断装置
JP7046064B2 (ja) 電動機の診断装置
KR102427372B1 (ko) 이상 진단 장치, 이상 진단 방법 및 이상 진단 시스템
WO2018020563A1 (ja) 電動機の診断装置
KR102104117B1 (ko) 전동기의 진단 장치
KR20220124249A (ko) 전동기의 진단 장치
WO2022224391A1 (ja) 異常診断装置及び異常診断方法
JP6824493B1 (ja) 電動機の診断装置
JP7287591B1 (ja) 電動機の状態診断装置、状態診断方法および異常予兆推論装置

Legal Events

Date Code Title Description
ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2017534845

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 17895150

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 20197021833

Country of ref document: KR

Kind code of ref document: A

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2017895150

Country of ref document: EP

Effective date: 20190903