WO2019017222A1 - 回転機システムの診断装置、電力変換装置、回転機システム、および回転機システムの診断方法 - Google Patents

回転機システムの診断装置、電力変換装置、回転機システム、および回転機システムの診断方法 Download PDF

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machine system
current sensor
diagnostic
diagnosis
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哲司 加藤
岩路　善尚
永田　稔
牧　晃司
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株式会社日立製作所
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    • H02M5/42—Conversion of ac power input into ac power output, e.g. for change of voltage, for change of frequency, for change of number of phases with intermediate conversion into dc by static converters
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    • H02M1/00—Details of apparatus for conversion
    • H02M1/0003—Details of control, feedback or regulation circuits
    • H02M1/0009—Devices or circuits for detecting current in a converter

Definitions

  • the present invention relates to a diagnostic device for a rotary machine system, a power conversion device equipped with a diagnostic function, a rotary machine system, and a diagnostic method for the rotary machine system.
  • the rotating machine system In order to prevent sudden failure of the rotating machine system (rotating machine and its accessories (cable, power converter)), the rotating machine system is appropriately stopped and diagnosis is performed off-line (off-line diagnosis) to determine the degree of deterioration. It is possible to grasp and prevent a sudden failure to some extent. However, it is necessary to stop the rotating machine system, which causes a decrease in the operating rate of the production facility. In addition, depending on the type of deterioration, it may be manifested only at the time of voltage application, making off-line diagnosis difficult. Thus, there is a need for diagnosing the condition of the rotating machine system during operation.
  • JP 2011-229322 A discloses a diagnosis based on current information of a rotating machine system, and the sum of the values of current sensors attached to two places exceeds a threshold In some cases, a technique is disclosed to estimate that a cable in the motor system is shorted.
  • Patent Document 1 requires the installation of an additional current sensor. Moreover, since it diagnoses with the sum of two current sensors, it can not diagnose with respect to degradation mechanisms other than a cable short circuit. Further, further improvement in diagnostic accuracy is desired.
  • an object of the present invention is to provide a diagnostic device and a diagnostic method of a rotating machine system, a power conversion device equipped with a diagnostic function, and a rotating machine system, which solve the above problems.
  • a diagnostic device for a rotary machine system for achieving the object of the present invention includes a diagnostic unit that branches the output of a control current sensor, acquires it for diagnosis, and diagnoses the state of the rotary machine system.
  • a power conversion device for achieving the object of the present invention includes a control device, a control current sensor, and a diagnosis unit that diagnoses the state of the rotating machine system from the output of the control current sensor.
  • a rotating machine system for achieving the object of the present invention includes a control device, a control current sensor, and a diagnosis unit that diagnoses the state of the rotating machine system from the output of the control current sensor.
  • a diagnostic method of a rotating machine system for achieving the object of the present invention branches the output of a control current sensor and acquires it for diagnosis, and diagnoses the state of the rotating machine system from the output of the control current sensor .
  • FIG. 1 is a diagram showing the configuration of a first embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram showing an evaluation method of Example 1;
  • FIG. 6 shows the diagnosis results of Example 1.
  • FIG. 7 is a diagram showing the configuration of a second embodiment.
  • FIG. 7 is a schematic view of a measurement method of Example 2;
  • FIG. 7 is a diagram showing the configuration of a third embodiment.
  • FIG. 14 is a schematic view of an analysis method of Example 3;
  • FIG. 14 is a schematic view of a measurement method of Example 5;
  • FIG. 14 is a schematic view of an analysis method of Example 5;
  • FIG. 16 is a configuration diagram of a sixth embodiment.
  • FIG. 16 is a configuration diagram of a seventh embodiment.
  • FIG. 16 is a configuration diagram of Example 8;
  • the rate of failure of a rotating machine such as a motor due to insulation deterioration is high, and conventionally, an additional current sensor for diagnosing a state is provided to perform desired measurement.
  • a control current sensor is included in a power conversion device such as an inverter, there is a problem that it is difficult to extract from a phase current, such as a weak leakage current, and it is difficult to use for diagnosis. Therefore, the present inventors examine the current component that can observe the signs of deterioration of the rotary machine system, and eliminate the need for an additional current sensor by obtaining the current component from the control current sensor of the power conversion device. did.
  • the rotating machine system is electrically connected to the rotating machine, the power converter, and the power supply by a cable, and the power converter is a current sensor that measures the current of the connection path of the rotating machine and other devices, And a controller configured to adjust a switching condition according to an output of the current sensor.
  • the control current sensor is branched and output to the diagnosis device, and the current information is used for diagnosis of the rotating machine system.
  • the diagnostic device for the rotating machine system includes a diagnostic unit that diagnoses the state of the rotating machine system from the output of the control current sensor used in the power conversion device. As a result, it is unnecessary to additionally install a current sensor, and there is an effect that the facility change of the existing rotary machine system becomes unnecessary.
  • the diagnostic device may be provided with a data extraction unit and a data storage unit in addition to a diagnosis unit that diagnoses the rotating machine from the output information of the current sensor.
  • the diagnostic device may be separate from the power conversion device, but if there is surplus performance in the inverter microcomputer, all or part of the functions of the diagnostic device can be provided on the inverter control microcomputer. As well as space saving, acquisition of control signals becomes easy.
  • the diagnosis based on the acquired current waveform information is performed by, for example, Fourier transforming a waveform of one or more cycles, extracting a change in amplitude of a predetermined frequency, and calculating a change amount or change rate of the amplitude. If it is necessary to obtain a minute signal to observe the signs of deterioration of the rotating machine system, the periodicity of the current sensor output can be used without overlapping the sampling speed, and multiple periods can be superimposed to simulate It is possible to increase the frequency of measurement. By acquiring current values after a lapse of time that is different from the reference timing over a plurality of cycles, it is possible to perform measurement equivalent to the measurement in which the sampling speed is increased.
  • the reference timing may be specified from the current sensor output or may be specified based on switching information obtained from the controller.
  • the diagnosis may use data of 1 / N period such as 1 ⁇ 4 cycle, 1 ⁇ 2 cycle, etc. Good.
  • the current information used for diagnosis may use current values of two or three phases as well as one phase of the phase current of the rotary machine. It is also possible to make a diagnosis in combination. Furthermore, in order to improve the diagnostic accuracy, signals of a temperature sensor or a humidity sensor may be acquired and input to the diagnostic device.
  • the current sensor area to be used for control is specified, it is preferable to make a diagnosis based on the output not used for control. For example, high frequency components (ringing waveforms) generated due to switching of control may be excluded from the control data of the rotating machine. By making a diagnosis based on the output of the current sensor in the ringing waveform portion, it is possible to utilize the output of the current sensor without affecting control information.
  • high frequency components ringing waveforms
  • FIG. 1 is a block diagram of the first embodiment.
  • the power supply 1, the cable 2, the power conversion device 7, and the rotating machine 3 are electrically connected, and a three-phase alternating voltage is output from the power conversion device 7.
  • the output of the three-phase AC voltage is controlled by adjusting the timing at which the switching elements of the inverter are operated so that the rotational speed and torque of the motor become desired values.
  • the control is determined based on the control information and the information of the current output from the inverter, and in order to obtain the current information of the motor, the control is performed at a position where the value of the current flowing in the arbitrarily selected phase is measured.
  • Current sensor 10 is disposed.
  • the diagnostic device 4 is connected to the rotating machine system, and the output of the control current sensor 10 is branched and used for diagnosis of the rotating machine system.
  • the current information received by the diagnostic device may be an analog value of the control current sensor 10a, or may be a value digitized by an analog / digital converter for use in control. Examples of the analog value include a voltage waveform output and a current waveform output of the control current sensor 10a.
  • voltage waveforms may be divided according to the design of the diagnostic device, or waveforms obtained by dividing a current waveform may be input to the diagnostic device.
  • the input impedance of the diagnostic device 4 is made sufficiently larger than the input impedance of the control unit, or the signals obtained by the diagnostic device and the control unit according to the input impedances of the diagnostic device and the control unit It is preferable to correct as appropriate.
  • the diagnostic device 4 of the present embodiment is configured to include the diagnostic unit 6, and the diagnostic unit 6 carries out diagnosis based on the current waveform information measured by the control current sensor 10a.
  • the control current sensor 10a as a diagnostic sensor, it is possible to eliminate the need for an additional current sensor and provide a diagnostic function at low cost. Further, since the diagnosis is based on the phase current value, it is possible to diagnose the state of the rotating machine system (such as deterioration with time, bearing deterioration, imbalance, etc.) with high accuracy.
  • a waveform of one or more cycles is Fourier transformed based on current waveform information, and a change in amplitude of a frequency of interest is observed, and a change amount / change rate
  • the frequency of interest may be a single or multiple frequencies.
  • diagnosis using, for example, MCSA Motor Current Signature Analysis
  • the MCSA is also referred to as current sign analysis, and is a method of detecting signs of deterioration such as bearing deterioration and imbalance from temporal change in a frequency spectrum region of a current waveform.
  • the waveform data of the control current sensor 10a is subjected to Fourier transform, and the deterioration indication is detected from the increase and decrease of the amplitude of the focused frequency. Also, in the case where the characteristic frequency is unknown, when the statistically separated frequency is searched among the Fourier transform spectra of the control current sensor 10a, and the statistical separation condition exceeds a predetermined threshold value It is judged that the deterioration is progressing.
  • a value obtained by dividing the difference between the center of the amplitude of the spectrum of a certain frequency learned as normal and the amplitude of the spectrum of the frequency to be diagnosed by the distribution of the amplitude of the spectrum of a certain frequency learned as normal A method is conceivable in which it is determined that the deterioration progresses when the set threshold is exceeded.
  • MCSA appears as a peak of a frequency in the example
  • delocalized degradation may not appear as a peak but may appear as a rise around the drive frequency.
  • Insulating deterioration of the rotating machine system may show a peak at a specific frequency, but as the impedance change of the current flow path, especially in the high frequency range. Affect the current.
  • the resonant frequency of the path through which the current flows changes due to the change in impedance and the current contains a large amount of frequency components, the change appears in the specific frequency.
  • a sign of deterioration tends to appear in a component having a high frequency.
  • the acquired current waveform can be Fourier-transformed by the diagnostic device 4, and the comparison can be made based on the change in the signal amount of the high frequency component of the obtained signal.
  • the frequency range to which attention is paid is not particularly limited, but in view of the SN ratio, it is desirable that the frequency be as high as possible, in particular several kHz or more. For example, attention should be paid to the carrier frequency component of the inverter and the frequency component of the ringing waveform (about several MHz) at the time of inverter switching.
  • the effect of the present embodiment will be described based on the current waveform measured before and after the insulation deterioration of the rotating machine in which the insulation deterioration has actually progressed.
  • the insulation degradation of a rotary machine is described, when the insulation degradation of a cable is carried out, the same change is confirmed also when the insulation degradation of a power converter device is carried out.
  • a signal of a control current sensor was input to the diagnosis device 4, and the power conversion device 7 was connected to each of two types of a normal motor and a motor with insulation deterioration.
  • current waveforms were acquired for multiple cycles of the fundamental wave in a state of being connected to a normal motor.
  • the obtained current waveform was divided into 100 files for every 5 cycles of the fundamental wave, Fourier transform was applied to each file, and the amplitude of an arbitrarily selected frequency component was extracted.
  • the inverter was set so that the frequency of the fundamental wave was 50 Hz in this measurement.
  • the frequency component to be extracted is preferably as high as possible in view of the SN ratio, and in particular, it is desirable that the frequency component is several kHz or more.
  • 2kHz, 4kHz, 6kHz, 8kHz and 10kHz as integer multiples of 2kHz of the carrier frequency of the inverter, we chose 50Hz, 500Hz and 1kHz as integer multiples of the fundamental wave whose frequency is relatively low but the SN ratio is large.
  • a histogram of the amplitude shown in FIG. 2 is created, and the distribution of the histogram is fitted with an arbitrary probability density distribution function (here, normal distribution), and I got an average.
  • the variances and averages obtained for learning the normal state are hereinafter referred to as "average of learned normal distribution” and "dispersion of learned normal distribution”.
  • the current waveform in the normal state was obtained again for 5 cycles of the fundamental wave, subjected to Fourier transform, and the amplitude of the frequency component arbitrarily selected was extracted. Thereafter, the amplitude was converted according to equation (1).
  • the current waveform is obtained for five cycles of the fundamental wave, subjected to Fourier transform, and the amplitude of the frequency component selected arbitrarily is extracted.
  • the obtained values are plotted on the vertical axis, and the frequency is plotted on the horizontal axis in the graph of FIG. According to the measurement results this time, it was confirmed that the sign of insulation deterioration appears notably at 2 kHz of the carrier frequency.
  • the configuration of the present embodiment it is possible to diagnose insulation deterioration of the rotating machine.
  • the signal acquired by the control current sensor 10a is also 2 kHz.
  • the symptom may become difficult to appear because the noise of and the variance of the learned normal distribution increase. Therefore, it is desirable to diagnose and evaluate a plurality of frequency components in consideration of dispersion.
  • the diagnostic device 4 exists as an independent device separate from the power conversion device 7
  • the diagnosis device 4 composed of the diagnosis unit 6 and the control device 8 are formed inside the power conversion device 7 and further on a common microcomputer.
  • the diagnostic device 8 adjusts the switching timing so that the rotational speed and torque of the motor become desired values, and it can be determined from the switching command whether the switching timing has settled in the steady state.
  • the current value of each cycle acquired by the control current sensor 10a does not greatly fluctuate, and has sufficient accuracy for use in diagnosis of the rotating machine system.
  • the diagnostic device 4 may be provided with a filter 11 such as a band pass filter for extracting a specific frequency according to the frequency of interest.
  • a filter 11 such as a band pass filter for extracting a specific frequency according to the frequency of interest.
  • the deterioration of the bearing of the rotating machine affects the low frequency component
  • the insulation deterioration affects the high frequency component
  • a corresponding signal appears.
  • the filter 11 may be either an analog filter or a digital filter. When the filter 11 is provided, it is preferably provided between the data extraction unit 5 and the sensor.
  • FIG. 5 is a schematic view of current data acquired by the extraction unit in the present embodiment.
  • ⁇ t1 at the first reference time ⁇ t2 at the second time
  • ⁇ t2 at the second time ⁇ t3 at the third time
  • the current values are obtained respectively (FIGS. 5A-5C).
  • the information on the current waveform is measured a plurality of times after an arbitrary change of time from the reference time point, and these are reassembled into time-series data (FIG. 5 (d)). It is possible to obtain data equivalent to the case where measurement is performed frequently, ⁇ t2, ⁇ t3, ..., ⁇ tn. That is, it is possible to perform measurement in which the sampling speed is artificially increased by using information on the phase which has elapsed from the switching timing which is a reference of the phase which is arbitrarily determined.
  • the microcomputer 9 of the power conversion device 8 needs to carry out not only data measurement but also control processing, it is not realistic to always carry out current measurement. Therefore, by changing the timing at which the measurement process is performed in each cycle, it is possible to perform measurement in which the sampling speed is artificially increased. The same effect can be obtained even if such measurement processing is performed when the diagnostic device is provided separately from the power conversion device.
  • a method such as MCSA may be used which detects deterioration signs from increase / decrease of the amplitude of the focused frequency by Fourier transform.
  • one control current sensor 10a analyzes the state of the rotating machine system such as a failure.
  • two control current sensors 10a and 10b installed in different phases. Differs in that the two signals are used for diagnosis.
  • FIG. 6 is an example in which the diagnosis unit 6 is configured on the same microcomputer as the control device 8, the diagnosis unit 6 may be configured independently of the microcomputer of the control unit. May be provided as a separate diagnostic device.
  • current information is acquired by the control current sensors 10a and 10b, and their waveforms can be analyzed to detect the presence or absence of deterioration of the rotating machine system.
  • the frequency amplitudes of each of the control current sensors 10a and 10b may be analyzed separately, and it may be determined that the amplitude of at least one of the control current sensors exceeds the threshold value to be degraded, or to prevent false alarms. If the average value of the amplitudes of certain frequency components of the control current sensors 10a and 10b exceeds a certain threshold, it may be determined that the sensor is deteriorated.
  • each waveform is the same as in the first and second embodiments, and a method such as MCSA may be used which detects deterioration signs from increase / decrease of the amplitude of the frequency of interest by Fourier transform.
  • a method such as MCSA may be used which detects deterioration signs from increase / decrease of the amplitude of the frequency of interest by Fourier transform.
  • FIG. 7 shows Lissajous curves for each of the normal state and the insulation deterioration state.
  • the diagnosis unit can notify the user of the presence or absence of an abnormality, that is, the presence or absence of a change in the Lissajous figure.
  • application of machine learning may be effective in order to detect a slight change and confirm the presence or absence at the early stage of deterioration, and the algorithm of machine learning is not particularly limited. The method can be applied.
  • data to be defined as a normal state is prepared, two points close to the data to be diagnosed are extracted, and a straight line perpendicular to a straight line connecting the two points is to be diagnosed. It is a method to define the length of the line drawn from the data as the degree of abnormality.
  • the data to be diagnosed represents an instantaneous value at a certain time of the control current sensors 10a and 10b. If the degree of abnormality of the data to be diagnosed exceeds a certain value, or it may be defined as the average value of the degree of abnormality of an arbitrarily determined cycle of the fundamental wave.
  • the average values of the degree of abnormality of five cycles of Lissajous figures in the normal state and the insulation deterioration state shown in FIG. 7 are 0.13 and 0.48, respectively. For example, when the threshold is set to 0.3 and the threshold is exceeded, it can be judged as abnormal. .
  • FIG. 9 shows Lissajous figures of the normal state and the initial stage of deterioration of the motor bearing, respectively. Changes in Lissajous figure were confirmed due to deterioration. Furthermore, as shown in FIG. 10, in the frequency spectrum, it was confirmed that a peak appeared around the fundamental wave.
  • the signal acquired by the diagnostic device slightly changes depending on the surrounding environment such as temperature and humidity.
  • a temperature sensor or a humidity sensor may be provided, or data may be acquired at a plurality of times different in temperature and humidity from existing sensors, and measurement may be performed in a state where the surrounding environment is close.
  • false alarms are generated by confirming whether the change in the current signal detected by the diagnostic device is a significant difference compared to changes in temperature and humidity. Can be reduced.
  • Example 1 to 3 the diagnosis was performed using the entire period of the current waveform. Since it is possible to predict the phase of the waveform from the switching timing of the control device, only a partial period of the fundamental wave may be used for diagnosis.
  • diagnosis of a rotating machine using a partial cycle of a fundamental wave will be described. By using data for only a part of the cycles (for example, 1 ⁇ 4 cycle, 1 ⁇ 2 cycle, 1 ⁇ 3 cycle, etc. 1 / N cycle), learning of the normal state is possible. The amount of data used can be reduced.
  • FIG. 11 shows data for a quarter cycle.
  • data for only a quarter cycle may be acquired and extracted for use in diagnosis. It is desirable that the normal state data in that case be set at least slightly larger than a quarter cycle. If the data in the normal state is in the same range as the diagnostic data, it may be difficult to compare with the normal state or diagnose the state at the boundary of the diagnostic data. For example, when diagnosing based on normal data adjacent to diagnostic data, there may be a nearest normal value in the area outside the diagnostic data end. Therefore, it is preferable to use normal data encompassing these values.
  • the diagnosis is performed using the entire period of the current waveform, and in the fourth embodiment, only the partial period of the fundamental wave of the current waveform, but the diagnosis is performed using the ringing waveform immediately after switching of the specific phase. good.
  • the diagnosis may be performed with the ringing waveforms of different phases.
  • diagnosis of a rotating machine using a ringing waveform immediately after switching will be described.
  • the control device 8 of the power conversion device 7 uses data in a manner to avoid the ringing waveform of the control current sensor 10 To get On the other hand, in the fifth embodiment, current data is acquired with reference to the switching timing for generating a ringing waveform.
  • FIG. 12 is a schematic view of current data acquired by the extraction unit in the present embodiment.
  • ⁇ t1 for the first time ⁇ t2 for the second time
  • ⁇ t2 for the second time ⁇ t3,.
  • Acquire Fig. 12 (a)-(c)
  • control current sensors used for diagnosis is not particularly limited, but in the case of one control current sensor, diagnosis is made based on a change in ringing waveform, and in the case of two or more control current sensors, the phases are It can be diagnosed by the change of the ringing waveform.
  • Diagnosis may be made using values in which changes in waveforms are parameterized as feature quantities as needed, or machine learning using feature quantities as input parameters may be applied.
  • the feature quantities to be parameterized include the frequency of the ringing waveform and the time constant of attenuation. Furthermore, when using the outputs of a plurality of control current sensors for diagnosis, it is sufficient to diagnose changes in Lissajous figure of a part of cycles by a method such as a local subspace method.
  • a method such as a local subspace method.
  • An example of the local subspace method using the output of the three-phase existing current sensor is shown in FIG. Prepare data that you want to define as normal, extract three points close to the data to be diagnosed, and measure the length of the line from the data to be diagnosed that is perpendicular to the plane connecting the three points It can be defined and diagnosed as
  • the sixth embodiment differs from the fifth embodiment in that the extraction unit 5 and the control unit 8 of the diagnosis apparatus are mounted on the microcomputer 9 and the diagnosis unit 6 is configured outside the microcomputer 9 as shown in FIG. .
  • the diagnosis unit 6 is configured outside the microcomputer 9 as shown in FIG. .
  • the diagnostic device 4 is an example configured separately from the same microcomputer as the control device 8 and not separately.
  • the power conversion device 7 and the diagnostic device 4 are separately provided, and by communicating switching information to 5, the processing capability of the microcomputer and the sampling speed of the diagnostic device 4 can be suppressed.
  • Information corresponding to data indicating how much the phase has elapsed since the switching timing of the control device and the signal of the control current sensor 10 a are input from the control device 8 to the diagnostic device 4.
  • the current waveform can be reconstructed from the signal input to the diagnostic device 4 to diagnose the state of the rotating machine system.
  • phase intervals are equal, frequency analysis can be applied as it is.
  • the frequency analysis is applied after the data are complemented so as to be equally spaced once. If data of the same phase as the data to be compared is obtained, the shapes of the waveforms may be compared directly.
  • the data storage unit 12 is provided in the diagnostic device 4, and the data acquired by the extraction unit 5 is once stored in the data storage unit 12 and then delivered to the diagnostic unit 6.
  • the data storage unit stores the diagnosed data in time series, and it becomes easy to compare with past normal data such as the tendency of temporal change.
  • the storage unit 12 for storing data with a non-volatile memory, it becomes unnecessary to always supply the diagnostic device 4 with electricity.

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Abstract

回転機システムの状態を診断する診断装置、電力変換装置、回転機システム、回転機システムの診断方法を提供する。　回転機システムは、回転機と、ケーブルと、電力変換装置と、電源とが電気的に接続されており、電力変換装置は、回転機と他の機器の接続経路の電流を計測する電流センサと、電流センサの出力によりスイッチングの条件を調整する制御部とを備える。電流センサの追加の設置をせず回転機システムの状態を診断する診断装置及び診断方法である。回転機システムの診断装置は、電流センサの出力から回転機システムの状態を診断する診断部を備えることを特徴とする。

Description

回転機システムの診断装置、電力変換装置、回転機システム、および回転機システムの診断方法
　本発明は、回転機システムの診断装置、診断機能を搭載した電力変換装置、回転機システム、および回転機システムの診断方法に関する。
　生産設備に組み込まれたモータ（電動機）や発電機といった回転機が突発故障すると、回転機の計画外の修理作業や置換作業が必要となり、生産設備の稼働率低下や生産計画の見直しが必要となる。同様に回転機と接続された電力変換装置やケーブルなどが故障しても、計画外の修理作業や置換作業が必要となり、生産設備の稼働率低下や生産計画の見直しが必要となる。
　回転機システム(回転機およびその付帯機器(ケーブル、電力変換装置))の突発故障を未然に防ぐために、回転機システムを適宜停止させ、オフラインで診断すること（オフライン診断）でで、劣化具合を把握し突発故障をある程度防ぐことができる。しかしながら、回転機システムを停止させる必要があり、生産設備の稼働率低下を招く。また、劣化の種類によっては、電圧印加時にのみ顕在化する場合があり、オフライン診断が困難である。そこで、稼働中に回転機システムの状態を診断することに対するニーズが存在する。
特開２０１１－２２９３２２号公報（特許文献1）は、回転機システムの電流情報をもとにした診断について開示されており、2箇所に取り付けられた電流センサの値の和がある閾値を超えた場合に、モータシステムのうちケーブルが短絡したと推定する技術が開示されている。
特開２０１１－２２９３２２号公報
　特許文献1に開示された技術では、追加の電流センサの設置が必要となる。また、２つの電流センサの和で診断しているため、ケーブル短絡以外の劣化メカニズムに対する診断ができない。また、さらなる診断精度の向上が望まれている。
　そこで本発明の目的は、上記課題を解決した回転機システムの診断装置および診断方法、診断機能を搭載した電力変換装置、回転機システムを提供することにある。
　本発明の目的を達成するための回転機システムの診断装置は、制御用電流センサの出力を分岐して診断用として取得し、回転機システムの状態を診断する診断部を備える。
　また、本発明の目的を達成するための電力変換装置は、制御装置と、制御用電流センサと、制御用電流センサの出力から回転機システムの状態を診断する診断部とを備える。
　また、本発明の目的を達成するための回転機システムは、制御装置と、制御用電流センサと、制御用電流センサの出力から回転機システムの状態を診断する診断部とを備える。
　また、本発明の目的を達成するための回転機システムの診断方法は、制御用電流センサの出力を分岐して診断用として取得し、制御用電流センサの出力から回転機システムの状態を診断する。
　本発明によれば、電流センサの追加が不要で、回転機システムの状態を診断することができる。
実施例１の構成を示す図。 実施例１の評価方法を示す図。 実施例１の診断結果を示す図。 実施例２の構成を示す図。 実施例２の計測方法の概略図。 実施例３の構成を示す図。 実施例３の正常および劣化状態のリサジュー図形を示す図。 実施例３の解析方法の概略図。 実施例３の正常および劣化状態のリサジュー図形を示す図。 実施例３の正常および劣化状態の周波数スペクトルを示す図。 実施例４の正常および劣化状態のリサジュー図形を示す図。 実施例５の計測方法の概略図。 実施例５の解析方法の概略図。 実施例６の構成図。 実施例７の構成図。 実施例８の構成図。
　絶縁劣化を要因とするモータ等回転機故障の割合は多く、従来は状態診断するための追加の電流センサを設け、所望の計測を行っていた。一方、インバータ等の電力変換装置には制御用電流センサが内包されているが、微弱な漏れ電流等、相電流より抽出することが困難で、診断に使用しにくいという課題があった。そこで、本発明者らは、回転機システムの劣化の兆候を観測可能な電流成分を検討するとともに、電力変換装置の制御用電流センサより得ることで、追加の電流センサを不要とすることを検討した。
　回転機システムは、回転機と、電力変換装置と、電源とがケーブルにより電気的に接続されており、電力変換装置は、回転機と他の機器の接続経路の電流を計測する電流センサと、電流センサの出力によりスイッチングの条件を調整する制御部とを備える。
　そこで、制御用の電流センサより、分岐して診断装置に出力し、電流情報を回転機システムの診断に使用する。言い換えると、回転機システムの診断装置は、電力変換装置で使用される制御用の電流センサの出力から回転機システムの状態を診断する診断部を備える。その結果、電流センサの追加の設置が不要であり、既設の回転機システムの設備変更が不要となる等の効果がある。診断装置には、電流センサの出力情報より回転機の診断を行う診断部の他、データ抽出部やデータ蓄積部を設けてもよい。
　診断装置は電力変換装置と別体としてもよいが、インバータマイコンに余剰性能が存在する場合には、診断装置の機能の全部または一部をインバータ制御用マイコン上に設けることが可能である。省スペース化とともに、制御信号の取得が容易となる。
　取得した電流波形情報に基づく診断は、例えば１周期以上の波形をフーリエ変換し、所定の周波数の振り幅の変化を抽出し、振幅の変化量または変化率を算出することにより行う。回転機システムの劣化の兆候を観測するために、微細な信号を得る必要がある場合、サンプリング速度を速くせずとも、電流センサ出力の周期性を活用し、複数周期を重ねあわせることで、疑似的に測定頻度を多くすることが可能となる。基準となるタイミングより異なる時間経過後の電流値を複数周期にわたって取得することで、サンプリング速度を高くした計測と同等の計測が可能となる。
　基準となるタイミングは、電流センサ出力より特定してもよいし、制御装置より得られるスイッチングの情報に基づき特定してもよい。電流波形に周期性がある場合には、診断には、電流波形のうち基準となる時点より１/４周期分、１/２周期分等、Ｎ分の１周期分のデータを使用してもよい。診断に用いる電流情報は、回転機の相電流のうち１相のみならず、２相、３相の電流値を使用してもよい。それぞれ組み合わせて診断をすることも可能である。さらに、診断精度の向上のため、温度センサや湿度センサの信号を取得し、診断装置に入力することとしてもよい。
　制御用に使用される電流センサ領域が特定されている場合には、制御に使用されていない出力に基づき診断を行うことが好ましい。例えば、制御の切替に起因し発生する高周波成分（リンギング波形）は、回転機の制御データの対象外とされる場合がある。リンギング波形部分の電流センサの出力により診断をすることで、制御情報に影響を与えず電流センサの出力を活用可能である。
以下、本発明を実施するための形態（以下においては「実施例」と表記する）の詳細を、適宜、図面を参照して説明する。また、下記はあくまでも実施形態の一例であり、本発明の範囲は下記実施例に限定されない。
　図1は、実施例１の構成図である。図１の回転機システムでは、電源1とケーブル２と電力変換装置７、回転機３が電気的に接続され、電力変換装置７において、三相交流電圧が出力されている。三相交流電圧の出力は、モータの回転数やトルクが所望の値となるようにインバータのスイッチング素子を動作させるタイミングを調整することで制御されている。その制御は、制御情報とインバータから出力される電流の情報を基に決定されており、モータの電流情報を取得するために、任意に選択された相に流れる電流値を計測する位置に制御用の電流センサ１０が配置されている。
　本実施例は、回転機システムに診断装置４を接続し、制御用の電流センサ１０の出力を分岐して回転機システムの診断に使用する。診断装置が受け取る電流情報は、制御用電流センサ10aのアナログ値であっても良いし、制御に用いるためにアナログ／デジタル変換器でデジタル化した値であっても良い。アナログ値としては、制御用電流センサ10aの電圧波形出力や電流波形出力が挙げられる。また、診断装置の設計に合わせて電圧波形を分圧、または電流波形を分流した波形を診断装置に入力することもできる。また、アナログ値を用いる場合は、診断装置４の入力インピーダンスを制御部の入力インピーダンスに対して十分大きくするか、診断装置と制御部の入力インピーダンスに応じて診断装置および制御部で取得した信号を適宜補正することが好ましい。
　本実施例の診断装置４は、診断部６を含んで構成されており、診断部６では制御用電流センサ１０ａで計測した電流波形情報を基に診断を実施する。制御用電流センサ10aを診断用センサとして併用することで、追加の電流センサの設置を不要とし、診断機能を安価に提供することができる。また、相電流値に基づく診断であるため、精度よく回転機システムの状態（経時劣化、軸受劣化、アンバランス等）を診断することが可能となる。
　以下、本実施例の診断方法を示す診断の方法としては、電流波形情報をもとに、1周期以上の波形をフーリエ変換し、着目する周波数の振幅の変化を観測し、変化量/変化率等から劣化を検知する方法が挙げられる。着目する周波数は、単一または複数の周波数とすることができる。単一または複数の周波数に着目する例として、例えばMCSA(Motor Current Signature Analysis)を用いた診断が考えられる。MCSAは電流兆候解析とも呼ばれ、電流波形の周波数スペクトル領域における経時変化から軸受劣化やアンバランス等の劣化兆候を検知する手法である。
　診断部において、制御用電流センサ10aの波形データをフーリエ変換し、着目する周波数の振幅の増減から劣化兆候を検知する。また、特徴的な周波数が未知の場合においては、制御用電流センサ10aのフーリエ変換スペクトルのうち、統計的に有意に離れた周波数を探し、統計的な離れ具合が予め定めた閾値を超えた場合に劣化が進んでいると判断する。例えば、正常として学習したある周波数のスペクトルの振幅の分布の中心と、診断対象の周波数のスペクトルの振幅の差を、正常として学習したある周波数のスペクトルの振幅の分布の分散で割った値が予め定めた閾値を超えた場合に劣化が進んでいると判断する方法が考えられる。なお、MCSAを例にある周波数のピークとして現れる例を説明したが、非局在化した劣化の場合は、ピークとして現れずに駆動周波数周辺の盛り上がりとして現れる場合もある。
　回転機システム(回転機およびその付帯機器(ケーブル、電力変換装置))の絶縁的な劣化は、特定の周波数にピークが現れる場合もあるが、電流が流れる経路のインピーダンス変化として、特に高周波領域の電流に影響を与える。また、インピーダンスの変化により電流が流れる経路の共振周波数が変化し、電流にその周波数成分が多く含まれていた場合、特定周波数にその変化が現れることも考えられる。特に、絶縁劣化の場合は周波数が高い成分に劣化の兆候が現れやすい。
　そのため、回転機システムの絶縁的な劣化を検知するためには、診断装置４で、取得した電流波形をフーリエ変換し、得られた信号の高周波成分の信号量の変化で比較することができる。着目する周波数領域は特に限定されないが、SN比の関係からなるべく周波数は高い方が望ましく、特に数kHz以上であることが望ましい。例えば、インバータのキャリア周波数成分や、インバータスイッチング時のリンギング波形(約数MHz)の周波数成分に着目すれば良い。
　以下、実際に絶縁劣化が進行した回転機の絶縁劣化前後で計測した電流波形をもとに本実施例効果を説明する。以下、回転機の絶縁劣化について述べるが、ケーブルが絶縁劣化した場合、電力変換装置が絶縁劣化した場合についても同様の変化が確認されている。
　まず、制御用の電流センサの信号を診断装置４に入力し、電力変換装置７が正常なモータと絶縁劣化したモータの2種類とそれぞれ接続した。まずは、正常な状態を学習するために、正常なモータと接続した状態で電流波形を基本波の複数周期分取得した。次に、得られた電流波形を基本波5周期ごとの100個のファイルに分割し、それぞれのファイルに対し、フーリエ変換を施し、任意に選んだ周波数成分の振幅を取り出した。
　本測定において、基本波の周波数は50Hzとなるようにインバータを設定した。取り出す周波数成分はSN比の関係からなるべく周波数は高い方が望ましく、特に数kHz以上であることが望ましい。ここではインバータのキャリア周波数の2kHzの整数倍の2kHz, 4kHz, 6kHz, 8kHz, 10kHzの他、周波数は比較的低いがSN比が大きい基本波の整数倍の50Hz, 500Hz, 1kHzを選んだ。
　その後、選ばれた周波数成分に対し、図2に示す振幅のヒストグラムを作成し、任意の確率密度分布関数(ここでは正規分布)でヒストグラムの分布をフィッティングし、任意に選んだ周波数ごとに分散と平均を得た。正常な状態を学習するために得られた分散と平均を今後、“学習した正常分布の平均”と“学習した正常分布の分散”と呼ぶ。次に、再度正常状態の電流波形を基本波5周期分取得し、フーリエ変換を施し、任意に選んだ周波数成分の振幅を取り出した。その後、(1)式に従い振幅を変換した。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　同様に、絶縁劣化したモータについても、電流波形を基本波5周期分取得し、フーリエ変換を施し、任意に選んだ周波数成分の振幅を取り出した。得られた値を縦軸に、周波数を横軸とした値を図3のグラフに描画した。今回の計測結果では絶縁劣化の兆候はキャリア周波数の2kHzに顕著に現れることが確認された。
　上記のとおり、本実施例の構成によれば、回転機の絶縁劣化の診断が可能となる。なお、測定系によっては、例えば、近くでキャリア周波数が2kHzのノイズを発する機器(例えばキャリア周波数2kHzのインバータ)が動作している場合等には、制御用電流センサ10aで取得する信号についても2kHzのノイズが大きくなり、学習した正常分布の分散が大きくなるために、2kHzでは兆候が現れにくくなる場合もある。そのため、複数の周波数成分について診断を行うことや、分散を考慮し評価することが望ましい。
　実施例１、図１では、診断装置４が電力変換装置７とは別の独立した機器として存在している例を説明したが、実施例２においては、図４に示すように抽出部５と診断部６から構成される診断装置４と制御装置８とが、電力変換装置７内部、さらに共通のマイコン上に形成されている点で異なる。共通のマイコン上に診断装置と制御部を形成することで、それぞれ独立で存在している場合と比較してコストを下げ、省スペース化を図ることができる。
　さらに、診断装置と制御装置の間で信号の同期をとることも可能となり、診断装置に必要とされるサンプリング速度を抑えることが可能となる。サンプリング速度を抑えることができる原理を以下説明する。
　診断装置８ではモータの回転数やトルクが所望の値となるようにスイッチングのタイミングを調整しており、そのスイッチングのタイミングが定常状態に落ち着いているかどうかをスイッチングの指令から判断することができる。定常状態と判断できた場合には、制御用電流センサ10aで取得される各周期の電流値は大きく変動せず、回転機システムの診断に用いる上では十分な精度を有する。
　診断装置４には、注目周波数に応じ、特定の周波数を抽出するバンドパスフィルタ等、フィルタ１１を設けてもよい。例えば、回転機の軸受の劣化は低周波数成分に影響を与え、絶縁劣化は高周波成分に影響を与えて対応する信号が出現する。このような特徴周波数を抽出するフィルタを設けることにより、目的とする状態や劣化の兆候を精度よく検知することが可能である。フィルタ１１はアナログフィルタ、デジタルフィルタのいずれでもよい。また、フィルタ１１を設ける場合には、データ抽出部５とセンサとの間に設けることが好ましい。
　図5に本実施例における抽出部にて取得される電流データの概略図を示す。抽出部５では、定常状態と判断できる状況において、制御装置のある基準となるスイッチングのタイミングから１回目はΔt1, ２回目はΔt2, ３回目はΔt3, …, ｎ回目はΔtn,経過した時点の電流値をそれぞれ取得する（図５（ａ）～（ｃ））。電流波形の情報を、基準となる時点からの任意に変化させた時間後に複数回計測を行い、それらを時系列データに再構築する（図５（ｄ））ことで、１回の測定でΔt1, Δt2, Δt3, …, Δtnと高頻度に計測した場合と同等のデータを得られる。つまり、任意に定められる位相の基準となるスイッチングのタイミングから、経過した位相の情報を用いて、疑似的にサンプリング速度を高くした計測が可能となる。
　電力変換装置８のマイコン９では、データ計測のみでなく制御用の処理も実施する必要があるため、常に電流計測を実施することは現実的ではない。従って、計測処理を実施するタイミングを各周期で変化させることで疑似的にサンプリング速度を速くした計測が可能となる。なお、このような計測処理は、診断装置を電力変換装置と別に設ける場合に行っても、同様の効果が得られる。
　得られた制御用電流センサ10aの波形（図５（ｄ））の解析方法については、フーリエ変換し着目する周波数の振幅の増減から劣化兆候を検知する、MCSA等の手法を用いても良いし、統計的な手法を用いて正常として学習したある周波数のスペクトルの振幅の分布の中心と、診断対象の周波数のスペクトルの振幅の差を、正常として学習したある周波数のスペクトルの振幅の分布の分散で割った値が予め定めた閾値を超えた場合に劣化が進んでいると判断しても良い。
　実施例１および２では、１つの制御用電流センサ10aで故障等、回転機システムの状態を解析しているが、実施例３ではそれぞれ異なる相に設置された２つの制御用電流センサ10aと10bを用い、それら2つの信号で診断する点が異なる。なお、図6は診断部６が制御装置８と同じマイコン上に構成されている例であるが、診断部６が制御部のマイコンと独立して構成されていても良いし、電力変換装置とは別の診断装置として設けられていてもよい。
　実施例１および２と同様に、制御用電流センサ10aと10bにより電流情報を取得し、それらの波形を解析することで回転機システムの劣化の有無を検知することができる。
　制御用電流センサ10aと10bの周波数振幅それぞれを別々に解析し、少なくともいずれかの制御用電流センサの振幅が閾値を超えた場合に劣化していると判断しても良いし、誤報を防ぐために制御用電流センサ10aと10bのある周波数成分の振幅の平均値がある閾値を超えた場合に劣化していると判断しても良い。
　それぞれの波形の解析方法については、実施例１、２と同様であって、フーリエ変換し着目する周波数の振幅の増減から劣化兆候を検知する、MCSA等の手法を用いても良いし、統計的な手法を用いて正常として学習したある周波数のスペクトルの振幅の分布の中心と、診断対象の周波数のスペクトルの振幅の差を、正常として学習したある周波数のスペクトルの振幅の分布の分散で割った値が予め定めた閾値を超えた場合に劣化が進んでいると判断しても良い。
　また、２つの電流センサ情報を使用し、周波数分析を行わない方法として、リサジュー図形の変化に着目した診断方法が挙げられる。図７に正常状態および絶縁劣化状態のそれぞれのリサジュー曲線を示す。絶縁劣化進行に伴い電力変換装置７のスイッチングのタイミングに流れる電流値、つまり電流の高周波成分、が増えることでリサジュー図形が変化する。診断部ではその変化をグラフとして可視化することで異常の有無、つまりリサジュー図形の変化の有無、をユーザに伝えることができる。リサジュー図形そのものを可視化する以外に、リサジュー図形で囲まれたリサジュー図形の内側の領域の面積や、リサジュー図形の面積、任意に定めた領域におけるリサジュー曲線の広がりで評価する方法も上げられる。
　また、微少な変化を検出し劣化初期で以上の有無を確認するためには、機械学習の適用が効果的な場合もあり、特に機械学習のアルゴリズムは限定されないが、例えば局所部分空間法と呼ばれる手法を適用することができる。
　本手法では、図８に示すように、正常状態として定義したいデータを用意し、診断対象のデータと近い点を2つ抽出し、その2つの点を繋いだ直線に垂直な直線を診断対象のデータから下した線の長さを異常度として定義する方法である。診断対象のデータとは、制御用電流センサ10aと10bのある時間における瞬時値を表す。診断対象のデータの異常度がある値を超えた場合、または、基本波の任意に定めた周期の異常度の平均値で定義しても良い。
　図7に示す正常状態および絶縁劣化状態のリサジュー図形の5周期の異常度の平均値はそれぞれ0.13と0.48であり、例えば0.3に閾値を設定し閾値を超えた場合に異常と判断することができる。
　また、軸受劣化についても同様の診断が可能である。図9に正常状態およびモータ軸受劣化初期の時点のそれぞれのリサジュー図形を示す。劣化によりリサジュー図形の変化が確認された。さらに、図10に示す通り、周波数スペクトルでは基本波周辺にピークが出現することが確認された。
　図7および図9ではモータの劣化を例に説明したが、回転機システムのインピーダンスが変化した場合には流れる電流値が変化し、それがリサジュー図形または周波数スペクトルとして現れるため、本実施例の制御用電流センサの出力を基にした診断では、モータシステムの劣化も診断することができる。
　また、グリスの劣化や軸受の傷などにより機械的な損失が増えると、それに応じて電気的な出力、つまり制御用電流センサの出力が変化する。従って、グリスの劣化や軸受の傷などの原因に基づく異常であっても、本実施例により検知することが可能となる。
　診断を実施する場合においては、診断装置で取得される信号が周囲環境、例えば温度や湿度により微妙に変化する。診断精度を上げるためには正常状態を計測する際と診断対象の状態を計測する際の周囲の環境を一致させることが望ましい。具体的には、温度センサや湿度センサを設けたり、既設のセンサより、温度や湿度の異なる複数の時刻においてデータを取得し、周囲の環境が近い状態で計測する方法が挙げられる。温度や湿度の異なる複数の時刻のデータを用意することが難しい場合は、温度や湿度の変化と比較して、診断装置で検知した電流信号の変化が有意な差か確認することで誤報の発生を抑えることができる。
　実施例１～３では、電流波形の周期全体を使って診断を施していた。制御装置のスイッチングのタイミングからどの位相の波形であるか予測することができるので、基本波の一部の周期だけを診断に用いても良い。実施例４では、基本波の一部の周期を利用した回転機の診断について説明する。一部の周期分（たとえば4分の1周期分、２分の1周期分、３分の1周期分等、Ｎ分の１周期分）のみのデータを使用することで、正常状態の学習に用いるデータ量を低減することができる。
　例えば、図11に4分の1周期分のデータを示す。このように、4分の1周期分だけのデータを取得・抽出して診断に用いても良い。その場合の正常状態のデータは4分の1周期よりも少なくとも僅かに大きく設定することが望ましい。正常状態のデータを診断データと同一範囲とすると、診断データの境界部分において、正常状態との対比や状態診断が困難となる場合があるためである。例えば、診断データと近接した正常データを基準として診断する場合に、診断データ端部の外側の領域に最近接の正常値が存在する可能性がある。従って、これらの値を包括する正常データを使用することが好ましい。
　本実施例のように、周期性のある診断データのうち一部分のみのデータを使用することで、正常状態の学習に用いるデータ量を低減することができる。
　実施例１～３では電流波形の周期全体、実施例４では、電流波形の基本波の一部の周期のみを用いて診断しているが、特定位相のスイッチング直後のリンギング波形で診断しても良い。また、スイッチング直後のリンギング波形に変化が位相に大きく依存しない場合は、異なる位相のリンギング波形で診断しても良い。実施例５では、スイッチング直後のリンギング波形を利用した回転機の診断について説明する。
　上述の他の実施例のように、電流波形の周期全体を利用して診断を行う場合には、電力変換装置７の制御装置８では制御用電流センサ１０のリンギング波形を避けるような形でデータを取得する。一方、本実施例５では、リンギング波形を発生する切り替えタイミングを基準として電流データを取得する。
　特に絶縁に関する劣化の情報がリンギングの高周波成分に含まれることが判明したため、高精度に回転機の絶縁に関する状態診断が可能である。また、リンギング波のデータを重点的に取得することで、取得するデータ量を抑えながらも、必要な診断を実施することができる。
　図12に本実施例における抽出部にて取得される電流データの概略図を示す。抽出部５では定常状態と判断できる状況において、制御装置のある基準となるスイッチングのタイミングから１回目はΔt1, ２回目はΔt2, ３回目はΔt3, …, Δtn,経過した後の電流値をそれぞれ取得する（図１２（ａ）～（ｃ））。スイッチング時に発生するリンギング波形の情報を、スイッチングのタイミングから任意に変化させた時間後に、複数回計測を行うことで、それらを時系列データに再構築する（図１２（ｄ））ことができ、疑似的にサンプリング速度を高くした計測が可能となる。
　なお、診断に用いる制御用電流センサの個数は特に限定されないが、制御用電流センサ1個の場合は、リンギング波形の変化で診断し、制御用電流センサ2個以上の場合は、それらの相のリンギング波形の変化で診断することができる。
　必要に応じて波形の変化を特徴量としてパラメータ化した値で診断しても良いし、特徴量を入力パラメータとした機械学習を適用することもできる。
　パラメータ化する特徴量としては、リンギング波形の周波数や減衰の時定数が挙げられる。さらに、複数の制御用電流センサの出力を診断に用いる場合は、一部の周期のリサジュー図形の変化を局所部分空間法などの手法で診断すればよい。3相の既設電流センサの出力を用いた局所部分空間法の例を図13に示す。正常状態として定義したいデータを用意し、診断対象のデータと近い点を3つ抽出し、その3つの点を繋いだ平面に垂直な直線を診断対象のデータから下した線の長さを異常度として定義し診断することができる。
　実施例６では、図14に示す通り、診断装置の抽出部５と制御装置８をマイコン９に実装し、診断部６をマイコン９の外部に構成している点で実施例５の構成と異なる。マイコン９で計測した計測データをマイコンの外に配置された診断部に受け渡しすることで、マイコンの処理能力を抑えた構成とすることが可能となる。診断部６へは、電流の瞬時値の他に、基準となるスイッチングからどれだけ位相が経過した状態か示すデータを引き渡すことで、周波数解析に必要な波形の再構築を実施することが可能となる。
　実施例７では、図15に示す通り、診断装置４は制御装置８と同一のマイコン上でなく別体で構成されている例である。電力変換装置７と診断装置４は別に設けられ、スイッチングの情報を5に通信することで、マイコンの処理能力と診断装置４のサンプリング速度を抑えることができる。
　制御装置８から、制御装置のスイッチングのタイミングからどれだけ位相が経過した状態か示すデータに相当する情報と、制御用電流センサ10aの信号が診断装置４に入力されている。診断装置４に入力された信号から電流波形を再構築し、回転機システムの状態を診断することができる。
　制御装置４で取得した電流信号が、基準となるスイッチングタイミングから位相で並び替えた場合に、位相の間隔が等間隔であればそのまま周波数解析を適用することができる。一方、不連続であった場合には、一度等間隔となるようにデータ間を補完した後に周波数解析を適用する。比較対象のデータと同じ位相のデータが得られているのであれば、直接、波形の形状を比較することとしてもよい。
　実施例８では、抽出部５、診断部６の他にデータ蓄積部１２を備える診断装置４の例について説明する。図16に示す通り、診断装置４内にデータ蓄積部１２を設け、抽出部５で取得したデータを一度データ蓄積部１２に保存した後、診断部６に引き渡している。このような構成によれば、データ蓄積部は診断したデータが時系列で蓄積され、経時変化の傾向等、過去の正常データとの比較が容易となる。さらに、データを保存する蓄積部１２を不揮発性メモリで構成することで、診断装置４に常に電気を供給することが不要となる。
1　　　　　　　　　　電源
2　　　　　　　　　　ケーブル
3　　　　　　　　　　回転機
4　　　　　　　　　　診断装置
5　　　　　　　　　　抽出部
6　　　　　　　　　　診断部
7　　　　　　　　　　電力変換装置
8　　　　　　　　　　制御装置
9　　　　　　　　　　マイコン
10a, 10b　　　　　制御用電流センサ
11　　　　　　　　　フィルタ
12　　　　　　　　　データ蓄積部

Claims (20)

  1. 　回転機と、ケーブルと、電力変換装置と、電源とが電気的に接続され、前記電力変換装置に、前記電力変換装置の電流を計測する電流センサと、前記電流センサの出力により前記電力変換装置のスイッチングの条件を調整する制御部とを備える回転機システムの状態を診断する診断装置において、
    　前記電流センサの出力から回転機システムの状態を診断する診断部を備えることを特徴とする診断装置。
  2. 　請求項１に記載された回転機システムの診断装置において、
    　前記診断部は、前記電流センサの出力情報と、前記制御部より取得する前記電力変換装置の任意に定めた位相の基準となるスイッチングのタイミングから経過した位相の情報とを用いて、回転機システムの状態を診断することを特徴とする診断装置。
  3. 　請求項1または２に記載された回転機システムの診断装置において、
    　前記電流センサの出力情報は、前記電力変換装置のスイッチング時の波形の情報の計測を、スイッチングのタイミングから任意の時間経過後に、それぞれ時間を変えて複数回行ったデータであることを特徴とする診断装置。
  4. 　請求項1ないし３のいずれかに記載された回転機システムの診断装置において、
    　前記電流センサは、前記電力変換装置のスイッチング時のリンギング波形を取得し、
    　前記診断部は、前記取得したリンギング波形を用いて回転機システムの状態を診断することを特徴とする診断装置。
  5. 　請求項４に記載された回転機システムの診断装置において、
    　前記電流センサの出力情報は、前記電力変換装置のスイッチング時のリンギング波形の情報の計測を、スイッチングのタイミングから任意の時間後に、それぞれ時間を変えて複数回取得したデータであることを特徴とする診断装置。
  6. 　請求項１ないし５のいずれかに記載された回転機システムの診断装置において、
    　前記診断装置に温度センサおよび湿度センサの信号が入力されていることを特徴とする診断装置。
  7. 　請求項１ないし６のいずれかに記載された回転機システムの診断装置において、
    　前記電流センサの出力情報を取得し、１周期以上の波形をフーリエ変換し、所定の周波数の振り幅の変化を抽出し、振幅の変化量または変化率を算出して状態の診断を行う、ことを特徴とする診断装置。
  8. 　請求項１ないし７のいずれかに記載された回転機システムの診断装置において、
    　前記電流センサの出力情報のうち、Ｎ分の１周期分のデータを抽出し、前記データに基づき診断を行うことを特徴とする回転機システムの診断装置。
  9. 　請求項１ないし８のいずれかに記載された回転機システムの診断装置において、
    　前記診断装置は、前記電力変換装置の制御部と同一のマイコン上に設置されていることを特徴とする回転機システムの診断装置。
  10. 　請求項１ないし８のいずれかに記載された回転機システムの診断装置において、
    　前記電流センサの出力情報のうち診断に使用するデータを抽出する抽出部を備え、
    　前記抽出を前記電力変換装置の制御部と同一のマイコン上に設置し、前記診断部を前記マイコンの外部に設置することを特徴とする回転機システムの診断装置。
  11. 　請求項１ないし８のいずれかに記載された回転機システムの診断装置において、
    　前記診断装置は、前記電力変換装置の外部に設置することを特徴とする診断装置。
  12. 　回転機と、電力変換装置と、前記回転機及び前記電力変換装置とを電気的に接続するケーブルとを備える回転機システムであって、
    　前記電力変換装置は、前記回転機に供給される電流を計測する電流センサと、前記電流センサの出力によりスイッチングの条件を調整する制御部とを備え、
    　前記回転機システムは、前記電流センサの出力により前記回転機システムの状態を診断する診断部を備えることを特徴とする回転機システム。
  13. 　請求項１２に記載された回転機システムにおいて、
    　前記診断部は、前記電流センサの出力情報と、前記制御部より取得する前記電力変換装置の任意に定めた位相の基準となるスイッチングのタイミングから経過した位相の情報とを用いて、状態を診断することを特徴とする回転機システム。
  14. 　請求項１２または１３に記載された回転機システムにおいて、
    　前記電流センサの出力情報は、前記電力変換装置のスイッチング時の波形の情報の計測を、スイッチングのタイミングから任意の時間経過後に、それぞれ時間を変えて複数回行ったデータであることを特徴とする回転機システム。
  15. 　請求項１２ないし１４のいずれかに記載された回転機システムにおいて、
    　前記電流センサは、前記電力変換装置のスイッチング時のリンギング波形を取得し、
    　前記診断部は、前記取得したリンギング波形を用いて回転機システムの状態を診断することを特徴とする回転機システムの診断装置。
  16. 　回転機と、電力変換装置と、前記回転機及び前記電力変換装置とを電気的に接続するケーブルとを備える回転機システムの診断方法であって、
    　前記電力変換装置に設けられ、前記回転機に供給される電流を計測する電流センサの出力より回転機の電流波形情報を取得し、前記回転機システムの状態を診断することを特徴とする回転機システムの診断方法。
  17. 　請求項１６に記載された回転機システムの診断方法において、
    　前記電流センサの出力情報を取得し、１周期以上の波形をフーリエ変換し、所定の周波数の振り幅の変化を抽出し、振幅の変化量または変化率を算出して状態の診断を行う、ことを特徴とする回転機システムの診断方法。
  18. 　請求項１６または１７に記載された回転機システムの診断方法において、
    　前記電流センサの出力情報のうち、Ｎ分の１周期分のデータを取得し、前記データに基づき診断を行うことを特徴とする回転機システムの診断方法。
  19. 　請求項１６ないし１８のいずれかに記載された回転機システムの診断方法において、
    　前記電流センサの出力情報のうち、スイッチングのタイミングから任意の時間経過後の、それぞれ時間を変えた複数のデータを取得し、前記データに基づき診断を行うことを特徴とする回転機システムの診断方法。
  20. 　請求項１６ないし１９のいずれかに記載された回転機システムの診断方法において、
    　前記電流センサの出力情報のうち、前記電力変換装置のスイッチング時のリンギング波形のデータを取得し、前記データに基づき診断を行うことを特徴とする回転機システムの診断方法。
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