WO2019049188A1 - 交流電動機の監視装置および監視方法、ならびに電動機駆動システムの監視装置および監視方法 - Google Patents

交流電動機の監視装置および監視方法、ならびに電動機駆動システムの監視装置および監視方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2019049188A1
WO2019049188A1 PCT/JP2017/031886 JP2017031886W WO2019049188A1 WO 2019049188 A1 WO2019049188 A1 WO 2019049188A1 JP 2017031886 W JP2017031886 W JP 2017031886W WO 2019049188 A1 WO2019049188 A1 WO 2019049188A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
motor
current
amount
monitoring
monitoring device
Prior art date
Application number
PCT/JP2017/031886
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
岩路　善尚
広斌 周
中村　明博
暁史 高橋
Original Assignee
株式会社日立製作所
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 株式会社日立製作所 filed Critical 株式会社日立製作所
Priority to JP2019540144A priority Critical patent/JP6818155B2/ja
Priority to EP17924438.9A priority patent/EP3681035A4/en
Priority to PCT/JP2017/031886 priority patent/WO2019049188A1/ja
Publication of WO2019049188A1 publication Critical patent/WO2019049188A1/ja

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • 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
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/34—Testing dynamo-electric machines
    • H—ELECTRICITY
    • 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
    • H02P23/00—Arrangements or methods for the control of AC motors characterised by a control method other than vector control

Definitions

  • the present invention relates to an AC motor monitoring device and method, and a motor driving system monitoring device and method.
  • Patent Document 1 discloses a monitoring and optimization technique for minimizing power consumption for an air conditioning system. At that time, environmental information is collected from a large number of sensors and analyzed.
  • Patent Document 2 and Patent Document 3 disclose a technology for analyzing the phase current or terminal voltage of an induction motor by power spectrum analysis, and detecting an abnormality from the amount of side band waves generated.
  • AC motors are used as power sources for various applications, and monitoring the entire system by observing the behavior of these AC motors will be increasingly important in the future. It is expected to be
  • Patent Document 1 Although a large number of information can be obtained by arranging a large number of environmental sensors, the number of data increases as the number of sensors increases, and as a result, the analysis after data acquisition is enormous. It tends to take time.
  • the current detection value is an AC amount
  • the sampling period in data collection needs to be, in principle, sufficiently shorter than the period of the AC current.
  • the amount of data increases, and data processing for further analysis also takes time.
  • Patent documents 2 and 3 are performing state monitoring using the power spectrum of the current of an induction motor. In this method, it is possible to detect a steady (continuously) occurring abnormality, but it is difficult to detect an indication of an abnormality that appears only at a transient time such as a load change. Also, in industrial equipment and the like, there are many applications in which an AC motor is driven at variable speed by an inverter, and in applications where variable speed operation is repeated, it is difficult to detect an abnormality from the power spectrum.
  • an alternating current motor monitoring device for monitoring an alternating current motor driven by a driving power source, the monitoring device converts a current detection value detected by a current detection unit of the alternating current motor into a direct current amount, and based on the direct current amount , Output the feature amount.
  • the amount of data can be significantly reduced by treating the current flowing through the alternating current motor as the direct current amount. Further, by performing conversion from alternating current to direct current using a simple algorithm, edge processing for determining an abnormality can be executed in the monitoring device. Problems, configurations, and effects other than those described above will be apparent from the description of the embodiments below.
  • movement waveform which concerns on 4th Embodiment The figure showing the composition of the electric motor drive system concerning a 5th embodiment, an alternating current motor, and those monitoring devices. The figure which shows the operation
  • the figure showing the motor drive system concerning a 13th embodiment, an alternating-current motor, and the composition of those monitoring devices The figure which shows the physical model of the electric motor * machine apparatus which concerns on 13th Embodiment. The figure which shows the state observer which concerns on 13th Embodiment. The figure which represents the structure of the motor drive system which concerns on 14th Embodiment, an alternating current motor, and those monitoring devices. The figure which shows the structure of the conduction ratio converter which concerns on 14th Embodiment. The figure which shows the structure of the current allocator based on 14th Embodiment. The figure which shows operation
  • FIG. 31 shows a configuration of a current controller according to a twentieth embodiment.
  • 21 shows configurations of a machine tool apparatus and a monitoring apparatus according to a twenty-first embodiment.
  • FIG. The figure which shows the structure of the electric vehicle which concerns on 22nd Embodiment, and a monitoring apparatus.
  • the motor drive system shown in FIG. 1 operates using a three-phase alternating current motor 1 (hereinafter simply referred to as the motor 1) as a power source, and comprises a drive power supply 2 of the motor 1 and a mechanical device 3 powered by the motor 1. .
  • the driving power supply 2 is configured by a power converter such as an inverter.
  • the mechanical device 3 is intended for equipment using a motor such as a fan, a pump, a compressor, an industrial device such as a machine tool, a car, a railway vehicle, a home appliance, and the like.
  • the monitoring apparatus 100 monitors the operation of an AC motor included in the system or the system to detect a change over time, an abnormal operation, or a sign of an abnormal operation.
  • the monitoring device 100 is installed as a retrofit to the existing motor drive system.
  • the phase current of the motor 1 detected by the current sensor 4a is processed by the monitoring device 5, and then data is sent to the analysis / diagnostic unit 8 through the communication means 7.
  • the current sensor 4a plays a role of current detection means, and detects a phase current of the motor 1.
  • the phase current detected by the current detection means is taken as the current detection value.
  • the communication means 7 is configured by a wired or wireless communication network.
  • the phase current detected by the current sensor 4a which is the current detection means (U-phase current in FIG. 1 but any phase may be read into the monitoring device 5 provided in the monitoring apparatus 100, and converted to a DC amount .
  • the monitoring device 5 is realized by a microcomputer or an FPGA, and is actually read via an AD converter (the AD converter is omitted in FIG. 1).
  • the alternating current waveform changes sinusoidally from moment to moment, it is difficult to quickly detect the behavior of the motor (for example, the load fluctuation or the influence of a change in the mechanical device) simply by sampling simply. It is necessary to clean the data after shortening the sample cycle.
  • the AC amount is converted to a DC amount using the multiplier 55 and the low pass filter (LPF) 56.
  • the detected phase current Iu is squared by the multiplier 55, and then the low-pass filter 56 extracts only the DC component I1.
  • FIG. 2 shows the waveforms of the respective signals.
  • the behavior of the motor drive system and the behavior of the AC motor included in the motor drive system are monitored using this I1.
  • the feature extractor 6 outputs the feature amount by extracting the magnitude of I1, the pulsation component included in I1, and the transient variation.
  • the feature amount is, for example, a value or change indicating time-dependent change or abnormal operation. Further, for example, at least one feature amount of an AC motor, a drive power source, or a mechanical device is output. Then, the feature quantity is sent to the analysis / diagnosis apparatus 8 through the communication means 7.
  • the details of the feature extractor 6 will be described in detail in Embodiments 7 to 11.
  • FIG. 3 shows a block diagram of the second embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram in which a monitoring device 5A is introduced instead of the monitoring device 5 in FIG. Parts in FIG. 3 having the same part numbers as in FIG. 1 are the same as those in FIG.
  • the monitoring device 5A measures a half cycle of the phase current Iu, which is a current detection value, using the zero-crossing measuring instrument 51, and obtains an alternating current frequency of the alternating current. As shown in FIG. 4, the zero crossing period of the phase current is measured by using a timer of the microcomputer, and the value is defined as Tz.
  • SIN ( ⁇ 1 ⁇ t) and cos ( ⁇ 1 ⁇ t) are calculated by the SIN wave generator 53 and the COS wave generator 54 using this ⁇ 1 and the multiplier 55 is used together with these and the phase current waveform Iu. And multiply. Since the average value of these multiplication results is a value corresponding to the sin component and the cos component included in Iu, the sin component (x) and the cos component (y) can be obtained through the low pass filter (LPF) 56. Can be extracted.
  • LPF low pass filter
  • the magnitude (amplitude) I1 of the phase current Iu is calculated by the AC absolute value calculator 57.
  • the magnitude I1 of the alternating current Iu and the angular frequency ⁇ 1 are obtained for each half cycle of the alternating current.
  • the current information can be converted at a higher speed than using the power spectrum described in the patent document.
  • the behavior of the motor drive system is monitored using these I1 and ⁇ 1.
  • the feature extractor 6 outputs a feature amount by extracting the pulsation component and the transient fluctuation included in I1 and ⁇ 1. Then, as in the first embodiment, the feature amount is sent to the analysis / diagnosis device 8 through the communication means 7.
  • the present invention it is possible to convert the alternating current of the motor drive system into the amplitude of the current and the alternating frequency for monitoring. Furthermore, the observation period can be shorter than conventional power spectrum monitoring, and state monitoring including transient phenomena can be performed.
  • FIG. 5 shows a block diagram of the third embodiment.
  • FIG. 5 shows a configuration in which a W-phase current sensor 4b, which is a current detection means, is added to the configuration diagram of the second embodiment of FIG. 3, and a monitoring device 5B is introduced instead of the monitoring device 5A.
  • Parts in FIG. 5 having the same part numbers as in FIG. 3 are the same as those in FIG.
  • the alternating current amount which is a current detection value
  • the monitoring device 5B detects two phases of the three-phase motor current, and converts an alternating current, which is a detected current value, into a direct current amount.
  • the monitoring device 5B converts the three-phase alternating current into the two-phase alternating current orthogonal to each other based on the two-phase alternating currents I ⁇ and I ⁇ calculated by the ⁇ converter 9 and the ⁇ converter 9. Based on the output ⁇ i of the phase calculator 11 and the phase calculator 11 for calculating the coordinate conversion phase ⁇ i with respect to the arctangent calculator 10 for calculating the alternating current phase angle ⁇ i *, the two axes I ⁇ and I ⁇ . Input, and the angular frequency ⁇ rs, which is an internal quantity of the phase calculator 11, is used to monitor the state It comprises a feature extractor 6B that calculates feature quantities.
  • the phase calculator 11 calculates the deviation between the alternating current phase angle ⁇ i * and the coordinate conversion phase ⁇ i output from the phase calculator 11 (here, subtraction is performed).
  • it comprises PI control (proportional integral control) and a PLL controller 112 which outputs an angular frequency ⁇ rs, and an integrator 113 which integrates ⁇ rs which is an output of the PLL controller 112 to calculate a coordinate transformation phase ⁇ i.
  • Iu and Iw detected by the two phase current sensors 4a and 4b are converted by the ⁇ converter 9 into two-phase alternating currents I ⁇ and I ⁇ orthogonal to each other.
  • I ⁇ (1 / ⁇ (3)) ⁇ Iv ⁇ Iw ⁇ . . . (2) Calculated with (relative conversion).
  • the ⁇ axis is orthogonal coordinates, and the current phase ⁇ i * can be calculated instantaneously from the values on the coordinates.
  • the obtained ⁇ i * is an instantaneous value of the current phase, and it is possible to perform rotational coordinate conversion using this value, but in the present embodiment, the coordinate conversion phase ⁇ i is calculated via the phase calculator 11 There is. The reason is as follows.
  • phase calculator 11 is introduced for the purpose of reducing noise and the purpose of calculating the frequency of the alternating current.
  • phase computing unit 11 by configuring a control loop based on PLL control, noise removal and alternating current frequency computation are simultaneously performed.
  • the PLL controller 112 outputs the angular frequency ⁇ rs so that the coordinate conversion phase ⁇ i, which is the output of the integrator 113, matches the current phase ⁇ i *. If ⁇ i and ⁇ i * coincide, the output ⁇ rs of the PLL controller 112 also coincides with the angular frequency of the alternating current, and frequency information can also be obtained. Further, by setting the gain of the PLL controller 112, appropriate filtering can be performed, and noise can be removed.
  • PI control proportional integral control
  • KpPLL means proportional gain
  • KiPLL means integral gain
  • the rotational coordinate converter 12 Based on the coordinate conversion phase ⁇ i obtained by the phase calculator 11, the rotational coordinate converter 12 converts I ⁇ and I ⁇ into a direct current amount.
  • Ir I ⁇ ⁇ cos ( ⁇ i) + I ⁇ ⁇ sin ( ⁇ i). . . (Number 5)
  • Ii ⁇ I ⁇ ⁇ sin ( ⁇ i) + I ⁇ ⁇ cos ( ⁇ i). . . (Number 6)
  • the above Ir and Ii can be calculated for each operation processing cycle of the monitoring device 5B, and a sudden change of current can be caught at that moment.
  • FIG. 6 shows an example of operation waveforms of the present monitoring device.
  • Fig.6 (a) when the phase current waveform of the electric motor 1 is changing gradually, it is difficult to detect this change as AC amount. In particular, when the current sample is coarse, processing after data acquisition takes a great deal of time. Alternatively, in the case where the change in amplitude is periodic, it is extremely difficult to extract only the change from the alternating current waveform which is originally changing.
  • the monitoring device 5B converts the three-phase alternating current into two-phase alternating currents I ⁇ and I ⁇ ((b) in the figure), and calculates the coordinate conversion phase ⁇ i by the phase calculator 11 ((c) in the figure).
  • the minute phase fluctuation (frequency fluctuation) of the alternating current can also be detected in ⁇ i, which can be detected as the change of the angular frequency ⁇ rs shown in FIG. Also, it is possible to grasp the change of the current amplitude as the change of the direct current value as shown in FIG.
  • the analysis / diagnostic apparatus 8 stores these feature quantities as time-series data, and diagnoses a time-dependent change of the motor drive system. Since the monitoring device 5B is converted in advance into a state quantity that is easy to analyze, application of the diagnostic algorithm is also easy.
  • the present invention it is possible to monitor the alternating current of the motor drive system from the instantaneous current detection value to the amplitude and frequency, and to realize the state monitoring including the transient phenomenon.
  • FIG. 7 shows a block diagram of the fourth embodiment.
  • the configuration of the motor drive system is characteristic, and a plurality of (n units) motors 1a to 1n and a plurality of mechanical devices 3a to 3n are connected in parallel to one drive power supply 2 There is.
  • an induction motor as the motor, such a configuration is possible, which is a configuration used for driving a transport roller of a rolling line in the steel industry, a drive motor of a railway vehicle system, and the like.
  • the drive power supply 2 supplies power by treating a plurality of motors as one motor. However, if the machine load is different, the load on the motor may be different, and the load may be concentrated on a specific motor or machine, which may cause a problem such as only the machine being worn significantly. .
  • the present embodiment provides a method of monitoring the state of a system in which a plurality of motors are connected to one drive power supply.
  • FIG. 7 two current sensors corresponding to n units are added to n units of motors, and the alternating current of each motor is converted into a direct current amount and monitored by the monitoring device 5C. That is, a plurality of AC motors are driven by one drive power source, and each of the AC motors is provided with a current sensor which is a current detection means. Parts in FIG. 7 having the same part numbers as in FIG. 3 or 5 are the same as those in FIG.
  • the output current (current for all the motors) of the drive power supply 2 is detected by the current sensors 4a and 4b, and the ⁇ conversion and the phase calculation are performed based on the current value. This operation is exactly the same as the operation of the monitoring device 5B in the second embodiment.
  • the current values for all the motors are 1 / n at the gains 13a and 13b, and Ir and Ii are calculated as average values for the number of the motors.
  • U-phase and W-phase current sensors 4aa to n and 4ba to n are connected to the n motors, are subjected to .alpha..beta. conversion by .alpha..beta. Each of n is converted into a direct current amount Ira to n, Iia to n.
  • the coordinate conversion phase ⁇ i and the angular frequency ⁇ rs are calculated from the value of the total current supplied by the drive power supply 2.
  • the rotational coordinate conversion of the current of each motor is calculated with the common phase ⁇ i. That is, by outputting the feature amount based on at least one of the amplitude, the phase, or the frequency included in the direct current amount, the difference between the operation states of the individual motors can be clearly detected.
  • FIG. 8 shows operation waveforms according to the present embodiment.
  • Ir and Ii which are average currents
  • variations in the current value of each motor can be grasped as a direct current amount.
  • Iia of the motor 1a is generated in the negative. From this, it can be seen that only the motor 1a is driven by the current delayed in phase from the average value.
  • the motor 1 b and the motor 1 n are in the lead phase. From this waveform, it can be understood that only the motor 1a is driven under an operating condition different from the others, and there may be some abnormality.
  • the introduction of the monitoring device 5C facilitates feature extraction for detecting an abnormality, and the amount of data required for monitoring is also significantly increased. It can be reduced.
  • one current sensor as shown in the first embodiment is used only for monitoring of steady operation.
  • the method used is also applicable.
  • the current sensors 4a and 4b for detecting the total current of the drive power supply 2 may be deleted, and instead, the values obtained from the current sensors of the individual motors may be added to obtain information on the total current.
  • FIG. 9 is a block diagram of the fifth embodiment.
  • FIG. 9 is characterized in that a rotation shaft sensor 14 is attached to the rotation shaft of the electric motor 1 in the configuration diagram of the third embodiment shown in FIG. Based on the signal detected by the rotation axis sensor, motor control is performed by the drive power supply 2D. Further, as a monitoring device, a monitoring device 5D is introduced instead of the monitoring device 5B of FIG. Parts in FIG. 9 having the same part numbers as in FIGS. 3 to 7 are the same. In the present embodiment, although the rotation axis sensor is used as the rotation axis measurement means, the present invention is not limited to this.
  • a current sensor is added to the existing motor drive system, and the motor drive system is monitored using only the current detection value.
  • the rotary shaft sensor of the motor 1 may be connected, and depending on the conditions, it may be possible to take out the signal.
  • the configuration of the present embodiment is to convert the detected current into a direct current amount by using an existing rotary shaft sensor for such a motor drive system.
  • the rotation axis sensor 14 is a pulse encoder that is connected to the rotation axis of the motor 1 and outputs pulse signals of A phase, B phase, and z phase according to the rotation of the motor 1.
  • the pulse encoder is a velocity sensor generally used in an AC servo system or the like. It is possible to generate a position (angle) signal by integrating the output pulse train. In order to align the origin of the mechanical angle, the z phase which generates one pulse in one rotation is also output.
  • this pulse signal is diverted by the monitoring device 5D and used for coordinate conversion of the detected alternating current.
  • the speed / position detector 15 counts the number of pulses of A and B phases to calculate the number of rotations of the motor 1, and further integrates the pulse train to calculate the phase ⁇ d of the rotation axis. doing. Since this ⁇ d is linked to the alternating current phase of the motor 1, if rotational coordinate conversion is performed based on ⁇ d, the current on the ⁇ axis can be converted into a DC amount. Further, if the phase angle is reset by the z-phase signal, the coordinates of the dq axis of the motor 1 can be obtained, and the phase information inside the drive power supply 2D can be obtained.
  • the rotational coordinate converter 12D performs calculations in the same manner as in (Equation 5) and (Equation 6) based on the phase ⁇ d, and converts the current into a direct current amount. As a result of this conversion, d-axis current and q-axis current used for vector control of an AC motor can be calculated. Since the generated torque of the motor 1 is proportional to the q-axis current, the generated torque of the motor 1 can be monitored by monitoring Iq.
  • FIG. 10 shows observed waveforms when this embodiment is used. It is possible to observe a change in current and a change in rotational speed in the same manner as the waveform example of FIG.
  • conversion to the direct current amount is performed based on the phase of the current itself, whereas in the present embodiment, conversion is performed based on the information of the rotation axis sensor, so more accurate Can capture the movement of the current.
  • ⁇ rs is a signal obtained from an actual rotation axis sensor, the rotation speed itself is detected. Therefore, more accurate monitoring can be realized.
  • a rotating shaft sensor even if it uses sensors other than a pulse encoder, for example, a sensor, such as a resolver and a Hall element, it is possible to realize similarly.
  • FIG. 11 is a block diagram of the sixth embodiment.
  • FIG. 11 is characterized in that voltage sensors 16a and 16b for detecting the line voltage of the motor 1 are attached to the configuration of the third embodiment shown in FIG.
  • the voltage sensors detect the line voltages Vuv and Vvw to help monitor the motor drive system.
  • a monitoring device 5E is introduced instead of the monitoring device 5B of FIG. Parts in FIG. 11 having the same part numbers as in FIGS. 1 to 9 are the same.
  • a voltage sensor is used as the voltage detection means, the present invention is not limited to this.
  • the line voltages Vuv and Vvw are input, and the three-phase voltage is converted into two phases V ⁇ and V ⁇ by the ⁇ converter 9E.
  • Vw -(2/3) ⁇ Vvw + Vuv / 2 ⁇ . . . (Equation 8)
  • Vv -(Vu + Vw). . . (Number 9)
  • V.sub..alpha. And V.sub..beta. Are calculated by the above (Equation 1) and (Equation 2).
  • the voltage phase ⁇ v * is calculated based on the equation shown in (Equation 3) (V ⁇ instead of I ⁇ and V ⁇ instead of I ⁇ are used).
  • the phase calculator 11 operates to control the coordinate conversion phase ⁇ v so as to follow the voltage phase ⁇ v *.
  • the rotational coordinate converter 12E converts I ⁇ and I ⁇ into a direct current amount according to the phase of ⁇ v.
  • Ia I ⁇ ⁇ cos ( ⁇ v) + I ⁇ ⁇ sin ( ⁇ v). . . (Number 10)
  • Iz ⁇ I ⁇ ⁇ sin ( ⁇ v) + I ⁇ ⁇ cos ( ⁇ v). . . (Equation 11) If the effective current Ia is monitored, it is known that the load torque or the power consumption has changed, and the state monitoring of the motor 1 and the mechanical device 2 can be performed more accurately.
  • FIG. 12 shows a current / voltage waveform of the motor 1, and waveform examples of the effective current Ia and the reactive current Iz obtained by the monitoring device 5E.
  • the phase of the alternating current waveform changes from the middle of the figure, the absolute value of the current itself does not change, and the frequency does not change except during the transient.
  • the monitoring device 5E by observing as the effective current and the reactive current, it is possible to grasp the monitoring device 5E that the current phase clearly changes and the increase of the effective current, that is, the power consumption also increases.
  • FIG. 13 extracts the phase information ⁇ d used inside the drive power supply 2F to the outside without using the rotation axis sensor of the motor 1 with respect to the configuration diagram of the fifth embodiment shown in FIG. Then, based on the phase information ⁇ d, the monitoring device 5F converts an alternating current into a direct current to monitor the state of the motor drive system.
  • the driving power supply 2F is an inverter that controls the motor 1, and the inside thereof includes a main circuit power supply 21 that supplies power to the inverter main circuit unit, and a main circuit 22 of the inverter that applies an arbitrary AC voltage to the motor 1. And a controller 24 for controlling the inverter main circuit unit 22 based on the current detection value obtained by the current sensor 23 and a current sensor 23 for detecting an AC output current of the main circuit 22.
  • the controller 24 calculates phase information ⁇ d which is an internal phase for vector control of the motor 1.
  • the rotational axis sensor of the motor 1 is not attached, and the controller 24 calculates the rotational axis position (angle) to calculate ⁇ d.
  • the monitoring device 5F receives phase information ⁇ d, which is an internal value of the driving power supply 2F, and coordinate-converts the alternating current as in FIG. 9 based on the phase information to calculate the d-axis and q-axis currents.
  • phase information ⁇ d which is an internal value of the driving power supply 2F
  • the transfer of ⁇ d between the drive power supply 2F and the monitoring device 5F is performed via serial communication, an analog signal, or the like.
  • a PLL controller may be newly introduced or, as shown in FIG. 13, a differential operation unit 25 may be introduced to calculate the angular frequency by differential operation. Good.
  • status monitoring similar to that of the fifth embodiment can be realized without using a rotation axis sensor.
  • FIG. 14 shows a block diagram of a feature extractor 6G usable for the monitoring devices 5 and 5B to 5F described above.
  • the eighth embodiment can be realized by using this feature extractor 6G for a feature extractor in another embodiment.
  • the feature extractor 6G of this embodiment provides a function of extracting a vibration component from the alternating current Ir, Ii or the angular frequency ⁇ rs converted to the direct current amount.
  • the feature extractor 6G shown in FIG. 14 includes vibration component extractors 61a and 61b for extracting vibration components included in the currents Ir and Ii converted into direct current, a sample switch 62 for sampling data, and a memory 63 for storing data.
  • Configured The vibration component extractor 61a includes a first-order lag filter 31a of a time constant Th, an adder 111, an absolute value calculator 32, and a first-order lag filter 31b of a time constant Tj.
  • the current Ir converted into the direct current includes the vibration as shown in FIG.
  • a vibration often occurs, for example, when the drive frequency of the motor 1 and the mechanical resonance frequency of the mechanical device 2 coincide with each other. Therefore, assuming that the motor 1 is accelerating, vibration occurs when the drive frequency reaches the mechanical resonance frequency, and when it exceeds the range of the rotational speed, a phenomenon occurs in which the vibration is suppressed again.
  • By associating these vibration phenomena with the AC frequency generated thereby it is possible to detect an abnormality of the mechanical device or a change with time, which can be useful for state monitoring.
  • the vibration component extractor 61a in order to extract only the vibration component included in the current Ir, the current value through the first-order lag filter of the time constant Th (This current value is output as an average value canceling the vibration component Is extracted from the original Ir (in FIG. 14, the adder 111 is used as a subtractor), so that only the vibration component is extracted (waveform of “A” shown in FIG. 15C). Further, the absolute value of this signal "A” is determined by the absolute value calculator 32, and the waveform of "B” shown in FIG. 15 (d) is obtained. Since “B” is a waveform like full-wave rectification, only a DC component is output through the first-order lag filter 31b of the time constant Tj (waveform "C" in FIG.
  • the vibration component when vibration is generated in the direct current Ir, the vibration component is output from the vibration component extractor 61a as the value of the DC amount.
  • the sample switch 62 samples this waveform at predetermined intervals and stores it in the memory 63. It is possible to extract the vibration component by performing the same process on the DC amount Ii. In any case, as compared with analyzing the alternating current waveform as it is with the alternating current amount, the conversion into the direct current amount enables the extraction of the vibration component by a simple algorithm.
  • the correlation between the drive frequency and the vibration component can be stored as data. By analyzing this correlation, it becomes possible to use as a feature quantity for determining the fluctuation of the resonance point of the mechanical device, that is, the wear and deterioration of the device.
  • FIG. 16 shows a block diagram of the feature extractor 6H usable for the monitoring devices 5 and 5B to 5F described above.
  • the ninth embodiment can be realized by using this feature extractor 6H for a feature extractor in another embodiment.
  • the feature extractor 6H of this embodiment provides a function of specifying and extracting up to the frequency the pulsation component included in the alternating current Ir or Ii converted into the direct current amount or the angular frequency detection value.
  • vibration with an order of integral multiple or integral multiple of integer part occurs in many cases with the drive frequency as a primary component. Furthermore, depending on which motor drive frequency the vibration occurs in, there is a possibility that the cause of the vibration can be identified. Therefore, performing in real time frequency analysis based on the driving frequency is extremely important in condition monitoring.
  • the feature extractor 6H performs pulsating component analyzers 64a and 64b that perform component analysis according to the order of frequency with respect to Ir and Ii converted into direct current amounts, and a memory 63 for storing the analysis results. It consists of Further, the pulsating component analyzers 64a and 64b include frequency analyzers 65a to 65d, constant setting devices 66a to 66d, and a sample switch 62.
  • the operations of the frequency analyzers 65a to 65d use exactly the calculation algorithm of the current amplitude I1 in the first embodiment.
  • the angular frequency ⁇ input to the SIN wave generator 53 and the COS generator 54 is multiplied by ⁇ rs by each of the constants (1, 2, 6, 0.5) set by the constant setting devices 66a to 66d. Is giving.
  • the frequency analyzer 65 b can extract a second-order component of ⁇ rs
  • the frequency analyzer 65 c may extract a sixth-order component
  • the frequency analyzer 65 d may extract a 1 / 2-order component.
  • the primary component of the drive frequency is likely to occur when an offset current (DC component) of the drive power supply (inverter) is generated, and an abnormality in the drive power supply is estimated.
  • the secondary component is likely to occur when three-phase unbalance occurs, for example, when the motor demagnetizes due to heat generation.
  • the sixth-order pulsation may be caused by space harmonics of the motor, cogging torque, distortion of the inverter, or the like. Further, when the number of poles of the motor is four, load fluctuation per one rotation occurs as a 1 ⁇ 2-order pulsating component.
  • a first order component of the rotation frequency in the case of a four-pole machine, a 1 ⁇ 2 order pulsation component of the electrical angle frequency
  • the subsequent analysis / diagnostic work is easy and can be used for condition monitoring.
  • an example is shown in which the first, second, sixth, and 0.5th pulsation components are extracted with respect to the driving frequency, but it is possible to set an arbitrary order of these. is there.
  • FIG. 17 shows a block diagram of the feature extractor 6J usable for the monitoring devices 5 and 5B to 5F described above.
  • the tenth embodiment can be realized by using this feature extractor 6J as a feature extractor in another embodiment.
  • the feature extractor 6J of the present embodiment captures a transient phenomenon when the alternating current Ir, Ii converted into the direct current amount fluctuates beyond a preset threshold (predetermined range), and the time series before and after that It is for storing data.
  • a transient phenomenon of the current Ir or Ii converted into a direct current amount is captured, fluctuation waveforms before and after that are stored, and they are used for state monitoring.
  • the feature extractor 6J shown in FIG. 17 observes the amount of change of the current Ir converted into the direct current amount, and when it exceeds IR0 which is a preset amount of change, that is, when exceeding a predetermined range, the trigger signal And a sample value storage 68a to 68c for storing values up to n samples before the current Ir, Ii and the angular frequency ⁇ rs, and a memory 63.
  • the trigger signal generator 67 calculates the amount of change of the current Ir by the first-order lag filter 31 c and the adder 111 (in this case, operates as a subtractor), and the amount of change is a preset reference value in the comparator 33. Compare with IR0. IR0 is set in the constant setter 66e. When Ir fluctuates and exceeds IR0, the output of the comparator 33 becomes "1". A trigger signal is output from the comparator output via the delay circuit 34 with a delay of the delay time Tx.
  • the sample value storages 68a to 68c sequentially store sample values in the past by the delay element 69 (1 / z) of one sample, and store internal values up to n samples in the past.
  • the input of the trigger signal to the sample value storage causes the sump switches 62 to sample simultaneously, and n data are stored in the memory 63.
  • the memory 63 stores a behavior waveform triggered by fluctuation of Ir.
  • FIG. 18 shows operation waveforms of this embodiment.
  • the waveform shows an example when the current waveform of Ir suddenly changes due to load fluctuation or the like.
  • the output of the comparator 33 becomes "1"
  • the sample value storages 68a to 68c are triggered after a delay time Tz.
  • Tz delay time
  • n pieces of data of Ir, Ii and ⁇ rs, which are past data at the time of transition, are stored as shown in FIGS. 18 (e), (f) and (g).
  • the transient phenomenon of the motor is an important factor related to the control response. For example, when the motor constant changes due to temperature or the like, there is a high possibility that it can be observed as the difference of the transient phenomenon. Therefore, the relationship of these current and the transition time of the drive frequency can be stored as data and used for analysis.
  • the fluctuation amount used for the analysis the fluctuation amount of the direct current amount or the fluctuation amount of the frequency used when converting the detected current value into the direct current amount can be mentioned.
  • FIG. 19 shows a configuration in which changes in the currents Ir and Ii are stored, triggered by a change in angular frequency ⁇ rs exceeding a threshold (predetermined range).
  • the feature extractor 6K and the trigger generator 67K are substantially the same as the embodiment of FIG. 17 except that the trigger generation factor is ⁇ rs.
  • the angular frequency ⁇ rs0 is set by the constant setter 66f as a reference value of the speed change.
  • the amount of fluctuation used for analysis in this case includes the amount of fluctuation of frequency or the amount of fluctuation of direct current.
  • FIG. 20 shows a block diagram of the eleventh embodiment.
  • FIG. 20 is characterized in that a vibration sensor 35 is attached to the motor 1 as compared with the configuration of the third embodiment shown in FIG. 5, and the vibration acceleration fx detected by the vibration sensor is monitored.
  • the data is read into the device 5L, and the feature amount is extracted by the feature extractor 6L.
  • the other parts are the same as those of FIG. 5 in the third embodiment.
  • FIG. 21 shows the configuration of the feature extractor 6L.
  • the feature extractor 6L has substantially the same configuration as the feature extractor 6G of the seventh embodiment shown in FIG.
  • a vibration component extractor 61c that receives the vibration acceleration fx as an input, and a sample switch 62 for output.
  • FIG. 22 shows waveforms of Ir, angular frequency ⁇ rs, and vibration acceleration fx.
  • the occurrence of large vibrations when the drive frequency and the mechanical resonance frequency coincide during acceleration has already been described using FIG.
  • a large vibration is also observed in the output fx of the vibration sensor, which can support the mechanical resonance phenomenon.
  • a vibration phenomenon such as “vibration 2” in FIG. 22 may occur. In this case, no vibration occurs in the vibration sensor. From this, it can be understood that a vibration phenomenon unrelated to mechanical resonance is generated in Ir. That is, it can be read from these waveforms that the vibration is generated in the control loop of the electrical system not related to the mechanical system.
  • the vibration sensor may be attached to, for example, a mechanical device, or a three-dimensional acceleration sensor may be used. Further, as the external sensor, a noise sensor (microphone), a temperature sensor, or a humidity sensor may be used instead of the vibration sensor.
  • the combination which reads other sensor information besides a vibration sensor is also considered.
  • a vibration sensor such as an air conditioner
  • the pressure sensor information of a mechanical device if the pressure sensor information of a mechanical device is used or information such as a temperature sensor and a humidity sensor is also taken in simultaneously, the correlation with the driving state of the motor 1 is stored as data. Yes, and can be useful for condition monitoring.
  • FIG. 23 is a block diagram of the twelfth embodiment.
  • FIG. 23 shows a configuration in which the monitoring device 5M is introduced instead of the monitoring device 5E in the configuration of the sixth embodiment shown in FIG.
  • a valid / reactive power calculator 36 is newly added to calculate the active power P and the reactive power Q, and the calculated value is input to the feature extractor 6M.
  • the voltage information of the drive power supply 2 is used based on the line voltage information, and the alternating current of the motor is separated and monitored into an effective current component and an ineffective current component.
  • monitoring is performed by further converting into active power P and reactive power Q.
  • the active power P calculates the power consumption of the system instantaneously, it is possible to monitor the power consumption of the system. In addition, since it is possible to monitor how the amount of power consumption changes by increasing the number of years, it can be useful for maintenance of machinery.
  • FIG. 24 shows an example of monitoring waveforms of the active power P and the reactive power Q.
  • the reactive power suddenly changes on the way, and the angular frequency ⁇ rs and the active power P do not change. If such a phenomenon occurs, it can be seen that there is no change in the power consumption required by the mechanical device 3 and only reactive power is increased (increased in the negative direction).
  • the original power supply voltage of the drive power supply 2 is lowered, the magnitude of the voltage that can be applied to the motor 1 is lowered, and it is predicted that the motor 1 performs a field weakening operation. Ru. That is, even the abnormality of the drive power supply 2 can be determined.
  • FIG. 25 shows a block diagram of the thirteenth embodiment.
  • FIG. 25 shows a configuration in which a monitoring device 5N is introduced instead of the monitoring device 5E in the configuration of the sixth embodiment shown in FIG.
  • a rotational coordinate converter 12E is added for coordinate conversion of V ⁇ and V ⁇ at the phase angle ⁇ v, the voltages Va and Vz on the rotational coordinates are calculated, and a state observer 37 for observing the internal state quantity of the motor 1 Has been added.
  • the state observer 37 estimates, observes, and monitors the state quantities of the system not detected directly.
  • estimation calculation of the generated torque Tm and the load torque TL of the motor 1, which are state quantities of the system is performed.
  • Ia, Iz, Va, Vz, ⁇ rs, etc. are input, and state monitoring during steady state or transient state is performed.
  • FIG. 26 is a block diagram showing a physical model representing the relationship between the motor torque Tm, the load torque TL, and the angular frequency ⁇ rs.
  • the rotational speed of the mechanical angle is determined by the difference between the torque Tm generated by the motor 1, the load torque TL generated by the mechanical device 3, the inertia J of the mechanical system including the motor, and the damping coefficient D. It is understood that it can be obtained. Further, by multiplying the pole pair Pole / 2 of the motor 1, the electrical angular frequency ⁇ rs of the motor 1 can be obtained. Based on these block diagrams as a principle, the state observer 37 backcalculates the load torque TL.
  • the block configuration of the state observer 37 is shown in FIG.
  • the generated torque Tm of the motor 1 is calculated by the motor model 371 which is a mathematical model of the motor 1.
  • the inverse model of the physical model for obtaining the angular frequency ⁇ rs shown in FIG. 26 is realized by gain 372 (reciprocal of pole-log) and incomplete differentiator 373 (inverse model of mechanical device) to calculate load torque TL Do.
  • the time constant Tobs of the denominator in the incomplete differentiator 373 is an observer gain, and the band of the frequency component included in TL can be adjusted by this time constant.
  • the state observer shown in FIG. 27 it is possible to obtain the generated torque Tm and the load torque TL of the motor 1 that are difficult to detect directly using the mathematical expression model.
  • torque oscillation of a mechanical device can also be observed by the state observer 37 and can be used for state monitoring.
  • the feature extractor 6N may perform the processing such as vibration component extraction and output described above.
  • various state quantities can be calculated by introducing a physical model as a more detailed mathematical model. For example, by simulating the vehicle body of a car, it can be used for monitoring the vibration of the vehicle body, the hearing condition of a suspension, or the road surface condition.
  • new state quantities such as generated torque and load torque can be obtained by calculation, which can be used for state monitoring.
  • FIGS. 28 to 33 Fourteenth Embodiment A motor drive system, an AC motor, and monitoring devices therefor according to a fourteenth embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 28 to 33.
  • FIG. 28 shows a block diagram of the fourteenth embodiment.
  • FIG. 28 shows the configuration of the sixth embodiment shown in FIG. 11 in which the details of the drive power supply 2 are described, and the monitoring device 5P is introduced instead of the monitoring device 5E.
  • switching elements T1 to 6 and D1 to 6 that constitute the inverter main circuit The purpose is to monitor the operating status of).
  • the drive power supply 2P includes a DC voltage source 21 of a voltage VDC, a three-phase full bridge inverter main circuit unit 221, a gate driver 222 for applying gate signals to switching elements, a current sensor 23, and a controller 24. ing.
  • the monitoring device 5P has a function of separating an alternating current into an effective current and a reactive current based on a voltage sensor, and further, an operation state of each switching element of the inverter main circuit unit 221. To monitor.
  • the functions newly added from the monitoring device 5E are as follows.
  • Adder 111 (which operates as a subtractor here) that calculates V-phase current from U-phase and W-phase current, conduction ratio converter 38 that converts line voltage to conduction ratio (duty), phase current, It comprises a current assignor 39a-c assigned to each switching element, and a feature extractor 6P for converting the output of the current assignor into a feature quantity.
  • the monitoring device 5P based on the voltage applied to the motor 1 and the current flowing, it is calculated and determined in which switching element of the inverter main circuit unit 221 how much current is flowing, monitoring of power balance, current Monitor if there is a concentration of
  • the internal configuration of the conduction ratio converter 38 is shown in FIG. Since the line voltages Vuv and Vvw are pulse voltages, the pulse components are removed by the first-order lag filter of the time constant Tfc, and then converted to phase voltages. In FIG. 29, the operations of (Expression 7) to (Expression 9) are performed using the gains 116 and 117 and the adder 111.
  • the conduction ratio converter 38 can be omitted if the conduction ratios Du to Dw can be obtained directly from the controller 24.
  • Each of the current assigners 39a to 39c corresponds to the arm of each phase of the inverter main circuit unit 221, and in the case of the U phase, calculates the conduction current of T1 and T4 of the IGBT and D1 and D4 of the free wheeling diode. It is a thing.
  • the polarity of the phase current Iu is determined by the switch 70.
  • the switch When the polarity is "positive”, the switch is switched to the p side, and when it is “negative”, the switch is switched to the n side.
  • the current is "positive”, as shown in FIGS. 30 (a) and 30 (b), there are two ways: when the upper IGBT T1 is turned on and when the lower diode D4 is turned on.
  • the ratio of the currents T1 and D4 is determined by the duty Du of U-phase switching. Since the rate at which T1 is turned on is proportional to Du, the multiplier 55 multiplies Iu by Du and outputs the result as the current value IT1 of T1. Since the current of D4 is the remaining ratio of Du, 1-Du is determined by constant setting device 118 and adder 111 (here, operating as a subtracter), and multiplier 55 calculates Iu x (1-Du) Output as ID4.
  • phase current Iu when the phase current Iu is negative, either D1 or T4 is turned on as shown in FIGS. 30 (c) and 30 (d), and Du and (1-Du) are respectively multiplied.
  • the gain 120 is used to invert the polarity of the current on the negative side.
  • phase current can be allocated to each element of each switching element.
  • FIG. 32 shows the configuration of the feature extractor 6P.
  • device state monitors 40a to 40L are arranged, and state amounts T_IT1 to 6 and T_ID1 to 6 corresponding to temperatures of 12 switching elements, and state amounts S_IT1 to 6 and S_ID1 corresponding to operation history.
  • the configuration of the device state monitor 40 includes a first-order lag filter 31 d of a time constant Tn, an integrator 113, and a sample switch 62.
  • the first-order lag filter 31d needs to have its time constant matched to the temperature time constant of each switching element.
  • the operating temperature of each device can be estimated and calculated by combining the time constants. Also, from another point of view, it is possible to monitor which device the current is concentrated.
  • the load characteristics of the mechanical device 3 often have three-phase balance, but when, for example, a reciprocating compressor or the like is driven, load fluctuations occur in the same cycle as the rotation cycle,
  • the load current may be concentrated on a specific switching element.
  • Such offset conditions can be monitored by the feature extractor.
  • the history of the device can be stored. Accumulating and analyzing historical data can also help predict device lifetime.
  • FIG. 33 shows a waveform example of the output T_IT1 of the device state monitor 40a and S_IT1.
  • FIG. 34 shows a block diagram of the fifteenth embodiment.
  • This embodiment can be realized by replacing the feature extractor 6C of the fourth embodiment shown in FIG. 7 with the monitoring device 6Q shown in FIG.
  • driving currents of a plurality of (n) motors are converted into rotational coordinates in the same phase to monitor the operating state of each motor.
  • the current of each motor is converted to extract the feature value.
  • the feature extractor 6Q is composed of polar coordinate converters 71a to 71x for converting the current of the DC amount which has been subjected to rotational coordinate conversion (conversion to orthogonal coordinates on two axes) into polar coordinates, and a memory 63Q. .
  • the polar coordinate converters 71a to 71x are constituted by the arctangent calculator 10, the AC absolute value calculator 57, the adder 111, and the sample switch 62, which are the parts described above.
  • the current of each motor is subjected to rotational coordinate conversion based on the total current to obtain Ira to n and Iia to n.
  • the polar coordinate converter 71x calculates the angle ⁇ 1 between the two in the arctangent calculator 10 and the magnitude I1 in the AC absolute value calculator 57 with respect to the average current Ir and Ii.
  • the values are sampled by the sample switch 62 and stored in the memory 63Q. It is a feature of the present embodiment that the feature quantity of the current of each motor is determined on the basis of ⁇ 1 and I1 obtained by this average current.
  • FIG. 35 shows a waveform example of these feature quantities.
  • the drive frequency ⁇ rs is increased to accelerate the motor, and the average current amplitude I 1 is slightly increased and does not change significantly.
  • dIa increases in proportion to the speed, and it can be seen that dIb has a constant deviation independently of the speed. From this, it can be determined that the motor 1a has an error proportional to the rotational speed. That is, the operating condition of the AC motor can be calculated individually.
  • the error proportional to the rotational speed is, for example, a difference in the wheel diameter in the case of a motor for a railway car, and it is considered that only the motor 1a increases the load with the rotational speed.
  • an error may occur in the constant of the motor 1b having an almost constant error without depending on the load.
  • the present embodiment in the motor drive system in which a plurality of motors are driven by one drive power source, it is possible to separate the difference in the operation state of each motor and to output the feature amount. This can be useful for state monitoring.
  • This embodiment replaces the controller 24 with a controller 24R shown in FIG. 36 in addition to the configuration diagram of the seventh embodiment shown in FIG. Are extracted to the outside, and feature extraction is performed in the monitoring device 5R.
  • the monitoring device 5R is composed of a feature extractor 6R, and thereafter, the condition monitoring is performed by the diagnosis / analysis device 8 via the communication means 7.
  • the driving power supply 2R performs vector control of the motor 1, and the details of the operation are described in the controller 24R of FIG.
  • the phase current of the motor 1 is detected by the current sensor 23 provided inside the drive power supply 2R, and thereafter converted to a direct current amount by the dq coordinate converter 81 using the phase angle ⁇ d.
  • the ⁇ d used for coordinate conversion is calculated by the velocity / phase calculator 82.
  • FIG. 36 shows the configuration of speed / position sensorless control in which the rotary shaft sensor is not used for the motor 1, there is no problem even if these sensors are used.
  • the phase current of the motor 1 is converted into d currents which are direct current amounts d and q currents on the q axis, and is used for vector control, respectively.
  • the difference between the d-axis current Id and the d-axis current command Id * output from the Id * generator 83 is calculated by the adder 111, and the current controller (ACR) 85a is operated so that the deviation becomes zero. Control.
  • the difference between the q-axis current Iq and the q-axis current command Iq * output from the Iq * generator 84 is calculated by the adder 111, and the current controller (ACR) ) Control is performed at 85b.
  • the motor model computing unit 86 voltage computation is performed by a mathematical expression model based on the constant of the motor 1, and the output is added to the output of each ACR 85a, b to obtain d axis, q axis voltage commands Vd *, Vq * Is calculated.
  • the voltage commands Vd * and Vq * are converted to three-phase AC voltages in the dq inverse converter 87 and then converted to pulse trains by a PWM (Pulse Width Modulation) generator 88 to drive the inverter of the main circuit.
  • the current controller executes control such that the deviation becomes zero on the rotational coordinate axis synchronized with the AC voltage output from the drive power supply.
  • the Id * generator 83 and the Iq * generator 84 mean a high-order command generator of the current controller.
  • it is a block including a speed controller (ASR) that controls the speed of the motor 1 or the like.
  • ASR speed controller
  • the drive power supply in the motor drive system often forms a vector control system as shown in FIG.
  • control is often performed by converting an alternating current into a direct current value once inside the controller.
  • the present embodiment is characterized in that the coordinate conversion in the controller 24R is diverted and the DC amount after the conversion is extracted to the outside.
  • the controller 24R transmits the values of Id and Iq to the monitoring device 5R by performing communication such as serial or parallel, or converting to an analog value.
  • the feature extractor 6R performs feature extraction on the received Id and Iq.
  • the fact that the calculation load factor of the microcomputer is lowered also has an advantage that extraction of various feature quantities can be executed simultaneously.
  • it is also possible to parallel process the feature extractor algorithms such as FIG. 14, FIG. 16, FIG. 17, FIG.
  • the load on the monitoring device can be reduced by extracting the control internal state amount of the motor drive system to the outside, and furthermore, monitoring by conversion into various feature amounts can be realized.
  • This embodiment replaces the controller 24R with the controller 24S shown in FIG. 37 with respect to the configuration diagram of the sixteenth embodiment shown in FIG. 36, eliminates the monitoring device 5R, and instead uses the feature extractor 6S. , And installed inside the controller 24S. It is a feature of the present embodiment that the role of the monitoring device is included in the drive power supply 2S. Therefore, the output of the feature extractor 6S is transferred from the drive power supply 2S to the analysis / diagnostic unit 8 directly via the communication means 7.
  • a monitoring function is provided inside the drive power supply 2S, that is, by operating on the signal processing device in which the controller and the feature extractor 6S which is the feature extraction means are integrated, the problem concerning communication is eliminated. It is possible to utilize more internal quantities.
  • various feature quantities can be extracted without extracting the internal quantity of the motor drive system to the outside. That is, at least one of the current value on the rotational coordinate axis and the voltage value on the rotational coordinate axis used by the controller is used as the direct current amount, and the feature extractor measures either the direct current amount or the rotation speed of the controller. The feature amount is output based on at least one. Thus, monitoring of the motor drive system can be realized.
  • This embodiment is obtained by replacing the controller 24S with a controller 24T shown in FIG. 37 in addition to the configuration of the seventeenth embodiment shown in FIG. 37, and further, the motor 1 is used as a permanent magnet motor 1T. And position sensorless control that does not use a rotation axis sensor.
  • an axis error calculator 82T is introduced instead of the speed / position calculator 82 of FIG. 37, and further an adder 111, PLL controller 112, integration A vessel 113 has been added. Also, the feature extractor 6S is changed to a feature extractor 6T.
  • the controller 24T of FIG. 38 shows an example thereof, and the axis error calculator 82T calculates an axis error generated between the motor and the controller, and the adder 111 and PLL are adjusted so that the value becomes zero.
  • the controller 112 is used to calculate the drive frequency ⁇ r of the motor. By adjusting this ⁇ r, the phase ⁇ d inside the control is adjusted, and the axis error ⁇ d is controlled to zero.
  • the internal amount “axis error ⁇ d” is a very important value, and the generation amount of this deviation determines the stability of the system.
  • ⁇ d is controlled to zero, but a deviation may occur in ⁇ d, for example, during transient response or when a constant error occurs.
  • the major factor is that when a load change occurs, there is always a response delay related to the control response (mainly an operation related to the setting gain of the PLL controller 112). From the movement of ⁇ d at the time of load fluctuation, it can be inferred what kind of load fluctuation has occurred. Further, even if there is no change in the load itself, it is conceivable that the movement of ⁇ d will also change when the motor parameter or mechanical system parameter changes due to the secular change.
  • monitoring of ⁇ d is extremely important, and if the feature extractor 6T converts it into a feature amount based on this axis error and performs monitoring, it is possible to quickly detect changes in the motor or mechanical device, and signs of abnormality.
  • the feature extractor 6T fluctuation components of the axis error ⁇ d, frequency analysis, and the like are performed through the various algorithms described in the above embodiments. That is, the feature amount is output based on the axis error. This enables more rapid detection of abnormal conditions.
  • important variables can be obtained as analysis / diagnosis factors.
  • in the motor drive system using a permanent magnet motor with position sensorless it is possible to realize a monitoring device capable of enhancing detection accuracy with respect to secular change, abnormal operation, or a sign of abnormality. become.
  • the present embodiment is obtained by replacing the controller 24S with a controller 24U shown in FIG. 39 with respect to the configuration diagram of the seventeenth embodiment shown in FIG. 37, and the motor 1 is a rotary motor as an induction motor 1U.
  • the speed sensorless control does not use an axis sensor.
  • a speed calculator 82U is introduced instead of the speed / position calculator 82 of FIG. 37, and a slip frequency calculator 91 and a magnetic flux estimator 92 are added. It is done. Also, the feature extractor 6S is changed to a feature extractor 6U.
  • a speed calculator 82U for estimating the actual rotational speed ⁇ r of the motor and a slip calculator 91 for calculating the slip frequency ⁇ s of the induction motor are important. It becomes a block. Also, unlike a permanent magnet motor, it is necessary to control the magnetic flux by the excitation current (Id), control its d-axis magnetic flux ⁇ 2 d to a constant, and control so that q-axis magnetic flux ⁇ 2 q becomes zero. It is carried out. In principle, by adjusting the slip frequency ⁇ s to the torque of the motor, it is possible to control ⁇ 2d constant and ⁇ 2q to zero, and to make torque proportional to ⁇ 2d ⁇ Iq.
  • a magnetic flux estimator 92 is introduced, magnetic flux estimation calculation is performed inside the induction motor, and the feature quantity is extracted by the feature extractor 6U.
  • the present embodiment in the motor drive system using the speed sensorless induction motor, it is possible to realize a monitoring device capable of enhancing detection accuracy with respect to secular change, abnormal operation, or a sign of abnormality. Become.
  • This embodiment is obtained by replacing the controller 24S with a controller 24V shown in FIG. 40 in the configuration diagram of the seventeenth embodiment shown in FIG. In the controller 24V, the current controllers 85Va, b and the feature extractor 6V are changed.
  • the configuration of the current controller 85Va, b is shown in FIG.
  • the current controller performs PI control (proportional-integral control) and PID control (proportional-integral-differential control), but the PID controller is similarly configured in this embodiment.
  • the current controller 85Va includes a proportional gain 851, an integral gain 852, an integrator 853, a differential gain 854, an incomplete differential element 855 of the time constant Tp, and an adder 111.
  • the outputs Vdkp, Vdki and Vdkd of the respective compensators can be taken out of the block.
  • the q-axis current controller 85Vb has a similar configuration, and the outputs Vqkp, Vqki, and Vqkd of the respective compensators can be taken out of the block.
  • the current controller generally operates to make the deviations ( ⁇ Id, ⁇ Iq) zero, so that ⁇ Id and ⁇ Iq in a steady state converge to zero.
  • a value is generated in a transient state such as command change or load change, the movement at the transient time changes depending on the state of the motor 1, the mechanical device 3, or the main circuit power supply 2. That is, "abnormality” and “prediction of abnormality” which can not be detected in the steady state can be monitored from the movement of the deviation of the controller.
  • the current controllers 85Va and 85b perform proportional, integral, and differential on these current deviations, the influence of the deviation also occurs here.
  • the output of the integrator is also in a steady-state relationship.
  • FIG. 42 shows an example in which a plurality of electric motors and mechanical devices (four in FIG. 42) are connected in parallel.
  • this embodiment is effective for detecting an abnormality. For example, when only one of the four motors generates heat, the resistance value of the motor increases, so the parameter value slightly fluctuates. As a result, since the output of the integral compensation of the current controller fluctuates, it is possible to detect that one of the four units is abnormal by monitoring the value.
  • FIG. 43 shows an example in which two motors and a mechanical device are connected, but here, each motor is provided with a current sensor, and a value obtained by adding these is used for control, and for monitoring the current value Individual coordinate transformations are used.
  • the monitoring device 5C is installed separately from the controller. However, by integrating the monitoring device 5C with the controller in this manner, the internal phase ⁇ d of the controller can be used, and the motor can be used. The current on the dq axis can be monitored each time. It is possible to infer which motor is abnormal from the change in the individual current value and the change in the internal amount of each current controller.
  • FIG. 41 illustrates the case of two motors as an example, monitoring can be similarly performed with three or more motors.
  • the motor drive system extracts the feature amount based on the amount of state obtained by performing proportional, integral, or differential with respect to the current deviation or the current deviation, thereby causing the secular change or the abnormality. It becomes possible to improve detection accuracy including transients and steady states for signs of operation or abnormality.
  • the present embodiment shows an example in which a part of the embodiments described above is applied to an industrial apparatus.
  • the motor drive system is applied to the machine tool 150, and a cutting machine is connected to the rotation shaft of the motor 1 as the machine 3X.
  • the machine which processes with respect to the material 151 is shown.
  • the current sensors 4a and 4b are installed on the machine tool 150, and the current is input to the monitoring device 5, and the conversion is performed to the alternating current described above to perform monitoring.
  • the feature quantities are analyzed by the analysis / diagnosis apparatus 8 through the communication means 7.
  • the feature amount can be used to monitor the consumables of the machine tool, to control the quality of the workpiece 151, and to improve the yield.
  • it can expand also to other processing machines, such as an electric press machine and an injection molding machine, regardless of a cutting machine.
  • the application to the fan, the pump, and the industrial device which was carried out is also considered.
  • FIG. 44 shows an example of the embodiment, there is no problem in combination with the other embodiments described so far.
  • the present embodiment shows an example in which a part of the embodiments described above is applied to an electric vehicle 152.
  • the mechanical device 3Y is connected to the drive wheel of the electric vehicle.
  • the current sensors 4a and 4b are installed, and the current is input to the monitoring device 5, and the conversion is performed to perform the monitoring as described above.
  • the feature quantities are analyzed by the analysis / diagnosis apparatus 8 through the communication means 7.
  • the feature amount can be used to monitor the state of the drive system, the deterioration of the bearing, the wear of the tire, the road surface state, and the like. It is also possible to analyze the waste of power consumption from long-term data and provide services such as advising the driver.
  • integrating the monitoring device into the drive power supply 2 rather than installing the monitoring device in the vehicle does not secure the installation place. There is an advantage of being able to monitor.
  • FIG. 45 shows an example of the embodiment, there is no problem in combination with the other embodiments described above.
  • the present embodiment shows an example in which the twentieth embodiment (FIG. 42) is applied to an electric railway vehicle.
  • a plurality of motors 1a to 1d are connected to the drive system of the electric railway vehicle.
  • it is possible to monitor each motor using, for example, FIG. 7, FIG. 34, FIG. 43 and the like other than the embodiment of FIG.
  • the obtained feature quantities are analyzed by the analysis / diagnostic apparatus 8 through the communication means 7.
  • the feature amount can be used to monitor the state of the drive system, the deterioration of the bearing, the wear of the wheel, the state of the track, and the like.
  • the feature amount can be used to monitor the state of the drive system, the deterioration of the bearing, the wear of the wheel, the state of the track, and the like.
  • integrating the monitoring device into the drive power source 2 wastes installation space as in the embodiments shown in the sixteenth to nineteenth embodiments rather than separately installing the monitoring device. It can be used without.
  • FIG. 46 shows an example of the embodiment, there is no problem in combination with the other embodiments described so far.
  • the present embodiment shows an example in which the embodiment described above is applied to a home appliance.
  • the compressor 154 of the air conditioner 153 is monitored as a mechanical device.
  • the feature amount can be used to monitor the driving state of the compressor, the deterioration of the bearing, the leakage of the refrigerant, and the like.
  • integrating the monitoring device into the drive power source 2 uses the installation space without waste rather than separately installing the monitoring device. it can.
  • FIG. 47 shows an example of the embodiment, there is no problem in combination with the other embodiments described so far.
  • the monitoring apparatus for an AC motor not only monitors the behavior of the AC motor but also monitors the behavior of the motor drive system including the drive power source and the mechanical device connected to the AC motor. be able to. For example, since the behavior of the mechanical device connected to the AC motor also appears in the current value of the AC motor, by monitoring the AC motor, monitoring of the mechanical device or motor drive system connected to the AC motor is also performed. It is possible to do together.
  • the present invention is a technology that realizes state monitoring such as temporal change and abnormality detection of an electric motor drive system powered by an AC motor with high accuracy and a minimum amount of data.
  • the applicable range of this technology is applicable to industrial vehicles such as machine tools, spindle motors, fans, pumps (hydraulic pumps, water pumps), compressors, heating and cooling equipment, and motors for electric vehicles and railway vehicles.

Abstract

交流電動機に流れる電流を直流量として扱うことで、データ量を大幅に削減する。また、簡単なアルゴリズムによって、交流から直流へ変換することで、異常と判断するためのエッジ処理を監視装置内で実行する。　駆動電源によって駆動される交流電動機を監視する、交流電動機の監視装置において、前記監視装置は、前記交流電動機の電流検出手段によって検出された電流検出値を直流量に変換し、前記直流量に基づき、特徴量を出力することを特徴とした交流電動機の監視装置。

Description

交流電動機の監視装置および監視方法、ならびに電動機駆動システムの監視装置および監視方法
本発明は、交流電動機の監視装置および監視方法、ならびに電動機駆動システムの監視装置および監視方法に関する。
　産業、家電、輸送などの分野では、製品に用いる制御用マイクロプロセッサーが高速化・高性能化し、同時にネットワークによる情報通信も急速に発達している。これらの結果、モノをネットワークに接続して、膨大な情報を役立てる取り組みであるＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ　ｏｆ　Ｔｈｉｎｇｓ）が注目を集めている。産業分野であれば、工作機械などにセンサーを多数配置し、その情報を分析することで、製造プロセスの生産性を向上させたり、工作機械の異常を逸早く検知してメンテナンス作業に役立てようとしている。機器のメンテナンス作業は、従来の動作時間に基づく監視作業から、センサ信号を拠り所とした状態監視に基づく作業へと移行しつつある。
　電動機を用いた機器の監視を行うには、電流センサを新たに取り付けたり、あるいは電動機に温度や振動などのセンサを取り付けて、それらを一定周期でサンプルして、得られたデータを分析して状態監視を行う傾向にある。
　特許文献１では、空調システムを対象に、消費電力の最小化に関する監視・最適化技術が示されている。その際、多数のセンサから環境情報を収集して分析を行っている。
　特許文献２及び特許文献３では、誘導電動機の相電流、あるいは端子電圧をパワースペクトル分析して、その側帯波の発生量から異常を検知する技術が開示されている。
　これらの公知例に示されるように、交流電動機は様々な用途の動力源に用いられており、これらの交流電動機の挙動を観測することで、システム全体の監視を行うことは、今後益々重要になるものと予想される。
特開２０１５－１３４６ 特開２０１６－１９５５２４ 特開２０１６－１９７０４０
　特許文献１に示されるように、環境センサを多数配置することで多くの情報を得ることができるが、センサ数が増えることでデータ数も増大化し、結果的にデータ取得後の分析に莫大な時間を要する傾向にある。
　また、交流電動機を用いる以上、電流検出値は交流量となるため、データ収集におけるサンプリング周期は、原理上、交流電流の周期よりも十分短くする必要がある。そのためにデータ量は増加し、さらに分析する時のデータ処理も時間を要することになる。
　特許文献２、３は、誘導電動機の電流のパワースペクトルを用いて状態監視を行っている。この手法では、定常的（持続的）に発生する異常であれば検知可能であるが、負荷変動時など過渡時にしか現れない異常の兆候を検知するのは難しい。また、産業機器などでは、交流電動機をインバータによって可変速駆動する用途も多く、可変速動作を繰り返すような用途では、パワースペクトルから異常を検知するのは困難である。
　上記課題を解決するための本発明の特徴は、例えば以下の通りである。
　駆動電源によって駆動される交流電動機を監視する、交流電動機の監視装置において、前記監視装置は、前記交流電動機の電流検出手段によって検出された電流検出値を直流量に変換し、前記直流量に基づき、特徴量を出力する。
　本願において開示される発明のうち、代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば以下の通りである。
　本発明によれば、交流電動機に流れる電流を直流量として扱うことで、データ量を大幅に削減できる。また、簡単なアルゴリズムによって、交流から直流へ変換することで、異常と判断するためのエッジ処理を監視装置内で実行できる。上記した以外の課題、構成及び効果は以下の実施形態の説明により明らかにされる。
第１の実施の形態に係る電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置の構成を表す図。 第１の実施の形態に係る動作波形を示す図。 第２の実施の形態に係る電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置の構成を表す図。 第２の実施の形態に係る動作波形を示す図。 第３の実施の形態に係る電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置の構成を表す図。 第３の実施の形態に係る動作波形を示す図。 第４の実施の形態に係る電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置の構成を表す図。 第４の実施の形態に係る動作波形を示す図。 第５の実施の形態に係る電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置の構成を表す図。 第５の実施の形態に係る動作波形を示す図。 第６の実施の形態に係る電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置の構成を表す図。 第６の実施の形態に係る動作波形を示す図。 第７の実施の形態に係る電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置の構成を表す図。 第８の実施の形態に係る特徴抽出器の構成を表す図。 第８の実施の形態に係る動作波形を示す図。 第９の実施の形態に係る特徴抽出器の構成を表す図。 第１０の実施の形態に係る特徴抽出器の構成を表す図。 第１０の実施の形態に係る動作波形を示す図。 第１０の実施の形態に係るもう一つの特徴抽出器の構成を表す図。 第１１の実施の形態に係る電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置の構成を表す図。 第１１の実施の形態に係る特徴抽出器の構成を表す図。 第１１の実施の形態に係る動作波形を示す図。 第１２の実施の形態に係る電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置の構成を表す図。 第１２の実施の形態に係る動作波形を示す図。 第１３の実施の形態に係る電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置の構成を表す図。 第１３の実施の形態に係る電動機・機械装置の物理モデルを示す図。 第１３の実施の形態に係る状態オブザーバを示す図。 第１４の実施の形態に係る電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置の構成を表す図。 第１４の実施の形態に係る通流率変換器の構成を示す図。 第１４の実施の形態に係る電流割当器の構成を示す図。 第１４の実施の形態に係るスイッチング素子の動作を示す図。 第１４の実施の形態に係る特徴抽出器の構成を示す図。 第１４の実施の形態に係る動作波形を示す図。 第１５の実施の形態に係る特徴抽出器の構成を示す図。 第１５の実施の形態に係る動作波形を示す図。 第１６の実施の形態に係る電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置の構成を表す図。 第１７の実施の形態に係る電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置の構成を表す図。 第１８の実施の形態に係る電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置の構成を表す図。 第１９の実施の形態に係る電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置の構成を表す図。 第２０の実施の形態に係る電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置の構成を表す図。 第２０の実施の形態に係る電流制御器の構成を示す図。 第２０の実施の形態に係る電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置の構成を表す図。 第２０の実施の形態に係る電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置の構成を表す図。 第２１の実施の形態に係る工作機械装置ならびに監視装置の構成を示す図。 第２２の実施の形態に係る電気自動車ならびに監視装置の構成を示す図。 第２３の実施の形態に係る電気鉄道車両ならびに監視装置の構成を示す図。 第２４の実施の形態に係るエアコン室外機ならびに監視装置の構成を示す図。
　以下に、本発明に係る一実施形態について図面を用いて説明する。
　（第１の実施の形態）
　図１、２を用いて、本発明の第１の実施の形態に関わる電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置について説明する。
　図１に示す電動機駆動システムは、三相交流電動機１（以下単に電動機１と略）を動力源として動作するものであり、電動機１の駆動電源２、電動機１を動力とした機械装置３からなる。駆動電源２は、インバータなどの電力変換器で構成される。機械装置３は、ファン、ポンプ、圧縮機、工作機械などの産業機器、自動車、鉄道車両、家電など、電動機を用いる機器を対象としている。
　このシステムやシステムに含まれる交流電動機の動作を監視して、経時変化や異常動作、あるいは異常動作の兆候を検知するのが監視装置１００である。本実施形態では、既設の電動機駆動システムに、後付けとして監視装置１００を設置することを想定している。電流センサ４ａによって検知された電動機１の相電流を監視機器５で処理した上で、通信手段７を介して、分析／診断装置８へデータを送る。電流センサ４ａは電流検出手段の役割を果たし、電動機１の相電流を検出する。電流検出手段によって検出された相電流を、電流検出値とする。通信手段７は、有線や無線通信ネットワークで構成される。また、常に通信手段７を介して分析/診断装置へデータを送らずとも、フラッシュメモリーに一旦データを保存しておき、ある程度のデータが蓄積されたあとにまとめて分析することも可能である。また、データ数が大幅に削減でき、外部での処理が不要となれば、分析/診断装置８を設けずに、分析/診断処理を監視装置１００の内部で実行することも可能である。
　次に、本実施形態の監視装置１００について説明する。
　電流検出手段である電流センサ４ａによって検出された相電流（図１ではＵ相の電流だが、どの相でもよい）を、監視装置１００に備わっている監視機器５に読み込み、直流量へと変換する。尚、監視機器５は、マイコンやＦＰＧＡで実現するものとし、実際にはＡＤコンバータを介して読み込まれる（図１ではＡＤコンバータは省略）。
　交流電流波形は、正弦波状に時々刻々と変化するため、単純にサンプリングしただけでは、電動機の挙動（例えば、負荷変動や、機械装置の変化による影響）を素早く検知するのが難しいそのためには、サンプル周期を短くした上で、データのクレンジングが必要となる。
　本発明では、乗算器５５、およびローパスフィルタ（ＬＰＦ）５６を用いて交流量を直流量に変換する。検出された相電流Ｉｕは、乗算器５５にて二乗され、その後、ローパスフィルタ５６によって直流成分Ｉ１のみが抽出される。図２に、各信号の波形を示す。
　このＩ１を用いて、電動機駆動システムや、電動機駆動システムに含まれる交流電動機の挙動を監視する。特徴抽出器６では、Ｉ１の大きさや、Ｉ１に含まれる脈動成分、過渡変動分を抽出することで、特徴量を出力する。特徴量は、例えば経時変化、異常動作を示す値や変化のことである。また、例えば交流電動機、駆動電源、又は機械装置の少なくとも一つの特徴量を出力する。そして、通信手段７を介して、その特徴量を分析／診断装置８へ送る。尚、特徴抽出器６の詳細は、実施形態７～１１にて詳しく述べる。
　以上のように、本発明によれば、電動機駆動システムの交流電流を、電流の振幅に変換して監視を行うことが可能である。
　（第２の実施の形態）
　図３、４を用いて、本発明の第２の実施の形態に関わる電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置について説明する。
　図３に、第２の実施形態のブロック構成図を示す。図３は、図１における監視機器５の代わりに、監視機器５Ａを導入したものである。尚、図３における部品で、部品番号が図１と同じものは、図１のものと同一のものである。
　監視機器５Ａでは、零クロス計測器５１を用いて、電流検出値である相電流Ｉｕの半周期間を計測し、交流電流の交流周波数を求める。図４に示すように、相電流の零クロス期間を、マイコンのタイマーを利用して計測し、その値をＴｚとする。この計測時間Ｔｚを用いて、周波数演算器５２にて交流周波数（角周波数）ω１を演算する。尚、Ｔｚが交流波形の半周期間であるから、ω１＝π／Ｔｚとして計算可能である。
　このω１を用いて、ＳＩＮ波発生器５３、ＣＯＳ波発生器５４にて、ｓｉｎ（ω１・ｔ）およびｃｏｓ（ω１・ｔ）を演算し、それらと相電流波形Ｉｕとを乗算器５５を用いて掛け算する。これらの乗算結果の平均値は、Ｉｕに含まれるｓｉｎ成分、およびｃｏｓ成分に相当する値になるため、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）５６を介することで、ｓｉｎ成分（ｘ）と、ｃｏｓ成分（ｙ）が抽出できる。
　ｘ、ｙは、それぞれＩｕに含まれるｓｉｎ成分、ｃｏｓ成分の振幅に一致するため、交流絶対値演算器５７にて相電流Ｉｕの大きさ（振幅）Ｉ１を計算する。
　このようにして、交流電流Ｉｕの大きさＩ１、および角周波数ω１が、交流電流の半周期毎に得られる。特許文献に記載のパワースペクトルを用いるよりも、高速に電流情報が変換できる。
　これらのＩ１やω１を用いて、電動機駆動システムの挙動を監視する。特徴抽出器６では、Ｉ１やω１に含まれる脈動成分や、過渡変動分を抽出することで、特徴量を出力する。そして、第１の実施形態と同様に、通信手段７を介して、その特徴量を分析／診断装置８へ送る。
　以上のように、本発明によれば、電動機駆動システムの交流電流を、電流の振幅と交流周波数に変換して監視を行うことが可能である。さらにその観測周期は、従来のパワースペクトルによる監視よりも短くすることが可能であり、過渡現象を含めた状態監視が可能となる。
　（第３の実施の形態）
　図５、６を用いて、本発明の第３の実施の形態に関わる電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置について説明する。
　図５に、第３の実施形態のブロック構成図を示す。図５は、図３の第２の実施形態の構成図に対して、電流検出手段であるＷ相の電流センサ４ｂを追加し、さらに監視機器５Ａの代わりに監視機器５Ｂを導入したものである。尚、図５における部品で、部品番号が図３と同じものは、図３のものと同一のものである。
　第２の実施形態では、一つの相の電流センサのみで、電流検出値である交流量を直流量に変換した。一方、監視機器５Ｂは、三相のモータ電流のうちの二相を検出して、電流検出値である交流電流を直流量に変換する。これにより、電流波形の平均値の計算や、零クロス信号を待たずに、瞬時瞬時の値から交流電流を直流に変換することが可能になり、交流電流の周期よりも短い変動成分の検出も可能になる。
　図５において、監視機器５Ｂは、三相交流電流を、直交する二相の交流電流に変換するαβ変換器９、αβ変換器９によって算出された二相の交流電流Ｉα、Ｉβに基づいて、その交流電流位相角θｉ＊を計算するアークタンジェント演算器１０、θｉ＊に対して、座標変換位相θｉを算出する位相演算器１１、位相演算器１１の出力θｉに基づき、Ｉα、Ｉβを二軸の直流量であるＩｒ、Ｉｉに座標変換する回転座標変換器１２、直流量に変換されたＩｒ、Ｉｉ、および位相演算器１１の内部量である角周波数ωｒｓを入力して、状態監視に用いる特徴量を計算する特徴抽出器６Ｂから構成される。
　尚、位相演算器１１は、交流電流位相角θｉ＊と、位相演算器１１の出力である座標変換位相θｉの偏差を計算する加算器１１１（ここでは減算を行っている）と、この偏差に対してＰＩ制御（比例積分制御）を行い、角周波数ωｒｓを出力するＰＬＬ制御器１１２と、ＰＬＬ制御器１１２の出力であるωｒｓを積分して座標変換位相θｉを計算する積分器１１３からなる。
　次に、監視機器５Ｂの動作について説明する。
　二つの相電流センサ４ａ、４ｂで検出されたＩｕ、およびＩｗに基づき、αβ変換器９によって直交する二相の交流電流Ｉα、Ｉβに変換する。αβ変換は、
　　Ｉα＝（２／３）｛Ｉｕ－Ｉｖ／２－Ｉｗ／２｝．．．（数１）
　　Ｉβ＝（１／√（３））｛Ｉｖ－Ｉｗ｝．．．（数２）
で計算される（相対変換）。尚、Ｖ相電流Ｉｖは、Ｉｖ＝－（Ｉｕ＋Ｉｗ）として求めている。
　αβ軸は、直交する座標であり、その座標上の値から電流位相θｉ＊が瞬時に計算できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000001

　得られたθｉ＊は電流位相の瞬時値であり、この値を用いて回転座標変換を行うことも可能であるが、本実施形態では位相演算器１１を介して座標変換位相θｉを計算している。その理由は以下に記す通りである。
　相電流には、電流リプルやノイズが含まれているため、このまま回転座標変換に適用すると変換された直流量にも多量のリプルやノイズが含まれる恐れがある。そこで、ノイズを低減する目的と、交流電流の周波数を算出する目的を兼ねて、位相演算器１１を導入する。
　さらに、位相演算器１１では、ＰＬＬ制御に基づく制御ループを構成することで、ノイズの除去と、交流電流の周波数演算を同時に行っている。積分器１１３の出力である座標変換位相θｉと、電流位相θｉ＊が一致するように、ＰＬＬ制御器１１２が角周波数ωｒｓを出力する。θｉとθｉ＊が一致すれば、ＰＬＬ制御器１１２の出力ωｒｓも、交流電流の角周波数に一致していることになり、周波数情報も得ることができる。また、ＰＬＬ制御器１１２のゲインを設定することで、適度なフィルタリングが施され、ノイズの除去も可能である。
　ＰＬＬ制御器では、ＰＩ制御（比例積分制御）を行うものとし、以下の計算を行っている。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000002
　尚、上式において、ＫｐＰＬＬは比例ゲイン、ＫｉＰＬＬは積分ゲインを意味する。尚、電動機駆動システムによっては、電動機１の急加減速を頻繁に行う用途もあり、その場合には、単純なＰＩ制御ではなく、積分の二乗の項を追加するなどの改良を行えばよい。
　位相演算器１１にて得られた座標変換位相θｉに基づき、回転座標変換器１２においてＩα、Ｉβを直流量に変換する。
　　Ｉｒ　＝　Ｉα・ｃｏｓ（θｉ）＋　Ｉβ・ｓｉｎ（θｉ）．．．（数５）
　　Ｉｉ　＝　－Ｉα・ｓｉｎ（θｉ）　＋　Ｉβ・ｃｏｓ（θｉ）．．．（数６）
　上記のＩｒ、Ｉｉは、監視機器５Ｂの演算処理周期毎に計算可能であり、電流の急変等をその瞬間に捉えることができる。
　図６に、本監視装置の動作波形例を示す。図６（ａ）に示すように、電動機１の相電流波形が徐々に変化している場合、この変化を交流量のままで検知するのは困難である。特に電流のサンプルが粗い場合には、データ取得後の処理に膨大な時間がかかることになる。あるいは、振幅の変化に周期性がある場合などは、元々変化し続けている交流波形から変化分だけを抽出するのは極めて困難となる。
　監視機器５Ｂでは、三相交流を二相の交流電流Ｉα、Ｉβに変換し（同図（ｂ））、位相演算器１１によって、座標変換位相θｉを算出する（同図（ｃ））。θｉには、交流電流の微小な位相変動（周波数変動）も検知可能であり、それは同図（ｅ）に示す角周波数ωｒｓの変化として検出できる。また、電流振幅の変化も、同図（ｄ）に示すように直流値の変化として捉えることが可能である。これらの変化は、監視機器５Ｂの処理周期で決定されるが、近年のデジタル処理を導入すれば、数１０μｓ程度の周期での処理が可能であり、過渡現象を含めての状態監視が可能である。
　これら、直流量に変換した後の電流値（振幅値）の変化や、周波数の変化を特徴量として、特徴抽出器６Ｂで捉え、データ量を大幅に削減した上で、通信手段７を介して分析／診断装置８へデータを転送する。データの削減によって、通信負荷は大幅に削減される。
　分析／診断装置８では、これらの特徴量を時系列データとして保存し、電動機駆動システムの経時変化を診断する。監視機器５Ｂにおいて、予め分析し易い状態量へと変換されているため、診断アルゴリズムの適用も容易である。
　以上のように、本発明によれば、電動機駆動システムの交流電流の監視を、瞬時の電流検出値から振幅と周波数への変換が可能であり、過渡現象を含めた状態監視が実現できる。
　（第４の実施の形態）
　図７、８を用いて、本発明の第４の実施の形態に関わる電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置について説明する。
　図７に、第４の実施形態のブロック構成図を示す。
　本実施形態では、電動機駆動システムの構成が特徴的であり、一台の駆動電源２に、複数台（ｎ台）の電動機１ａ～ｎと、複数台の機械装置３ａ～ｎが並列接続されている。電動機として誘導電動機を用いる場合には、このような構成が可能であり、鉄鋼産業における圧延ラインの搬送用ローラの駆動や、鉄道車両システムの駆動モータなどで用いられている構成である。
　駆動電源２では、複数台の電動機を一台の電動機とみなして電力を供給している。しかし、機械装置の負荷がそれぞれで異なると、電動機への負荷もそれぞれで異なり、ある特定の電動機や機械装置に負荷が集中して、その機械だけが著しく摩耗するなどの不具合が生じる恐れがある。
　どの電動機、どの機械装置に大きな負担がかかっているのか、あるいは振動などの異常が起きていないかを監視するには、個々の電動機を監視する必要がある。しかし、交流量のままで電流を監視すると、前述のように特徴量の抽出が難しいため、一旦直流量に変換して監視するのが望ましい。
　本実施形態では、複数台の電動機が一つの駆動電源に接続されたシステムの状態監視方法を提供するものである。
　図７は、ｎ台の電動機に対して、それぞれｎ台分の二つの電流センサを追加し、監視機器５Ｃにて各電動機の交流電流を直流量に変換して監視するものである。つまり、一つの駆動電源により複数の交流電動機が駆動され、その各交流電動機のそれぞれに電流検出手段である電流センサが備わっている。尚、図７における部品で、部品番号が図３、あるいは図５と同じものは、それらと同一のものである。
　次に、本実施形態の監視機器５Ｃの動作について説明する。
　駆動電源２の出力電流（全電動機分の電流）を、電流センサ４ａ、４ｂで検出し、この電流値に基づき、αβ変換、位相演算を実施する。この動作は、実施形態２における監視機器５Ｂの動作と全く同じである。尚、全電動機分の電流値は、ゲイン１３ａ、１３ｂにて１／ｎされ、台数分の平均値としてＩｒ、Ｉｉを算出している。
　ｎ台の電動機には、Ｕ相、およびＷ相の電流センサ４ａａ～ｎ、４ｂａ～ｎが接続され、それぞれに対してαβ変換器９ａ～ｎにてαβ変換され、さらに回転座標変換器１２ａ～ｎにおいてそれぞれが直流量Ｉｒａ～ｎ、Ｉｉａ～ｎに変換される。
　座標変換位相θｉ、角周波数ωｒｓは、駆動電源２が供給する全電流の値から算出しており、各電動機の電流の回転座標変換は、共通の位相θｉにて算出する。つまり、直流量に含まれる振幅、位相、又は周波数の少なくとも一つに基づいて特徴量を出力することで、個々の電動機の動作状態の差が明確に検知できるようになる。
　図８に、本実施形態の動作波形を示す。平均電流であるＩｒ、Ｉｉに対して、各電動機の電流値のばらつきが直流量として捉えることができる。例えば、図８（ｂ）の電流から、電動機１ａの電流Ｉｉａがマイナスに発生していることがわかる。このことから、電動機１ａのみが、平均値よりも遅れ位相の電流で駆動されていることがわかる。同様に、電動機１ｂ、電動機１ｎは進み位相であることがわかる。この波形より、電動機１ａのみが、他と異なる動作条件で駆動されており、何かしらの異常が生じている可能性があることがわかる。
　このような分析を、交流電流波形の検出値のみで行うことは困難であるが、監視機器５Ｃの導入によって、異常を検知するための特徴抽出が容易となり、監視に必要なデータ量も大幅に削減できる。
　尚、実施形態として、電流センサを各電動機に２個ずつ配置する例を示したが、定常的な動作の監視のみであれば、第１の実施形態で示したような１個の電流センサを用いる方式も適用可能である。さらに、駆動電源２の全電流を検出する電流センサ４ａ、４ｂは削除し、変わりに個々の電動機の電流センサから得られた値を加算して、全電流の情報とすることも可能である。
　（第５の実施の形態）
　図９、１０を用いて、本発明の第５の実施の形態に関わる電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置について説明する。
　図９に、第５の実施形態のブロック構成図を示す。
　図９は、図５に示した第３の実施形態の構成図に対して、電動機１の回転軸に回転軸センサ１４が取り付けられているのが特徴である。この回転軸センサが検出した信号に基づいて、駆動電源２Ｄにて電動機制御が行われているものである。また、監視装置として、図５の監視機器５Ｂの代わりに監視機器５Ｄを導入している。尚、図９における部品で、部品番号が図３～７と同じものは、それらと同一のものである。本実施形態では、回転軸測定手段として回転軸センサを用いるが、これに限られない。
　これまでに説明した実施形態では、既設の電動機駆動システムに対して、電流センサを追加して、その電流検出値のみを用いて電動機駆動システムの監視を行うものであった。ただし、システムによっては、図９のように電動機１の回転軸センサが接続されているものもあり、さらに条件によっては、その信号を取り出すことが可能な場合もある。そのような電動機駆動システムを対象に、既設の回転軸センサを利用して、検出電流を直流量に変換するのが、本実施形態の構成である。
　図９において、回転軸センサ１４は、電動機１の回転軸に接続されており、電動機１の回転に応じてＡ相、Ｂ相、ｚ相のパルス信号を出力するパルスエンコーダである。パルスエンコーダは、ＡＣサーボシステムなどで一般的に用いられている速度センサである。出力されるパルス列を積分することで位置（角度）信号を生成することが可能である。機械角の原点合わせ行うために、一回転で１パルス発生するｚ相も出力するものとする。
　このパルス信号を、監視機器５Ｄで流用して、検出した交流電流の座標変換に利用するのが、本実施形態の特徴部分である。
　監視機器５Ｄでは、速度・位置検出器１５にて、Ａ、Ｂ相のパルス数をカウントすることで、電動機１の回転数を算出し、さらにパルス列を積分することで回転軸の位相θｄを計算している。このθｄは、電動機１の交流電流位相とリンクしているので、θｄに基づいて回転座標変換を行えば、αβ軸上の電流を直流量に変換することができる。さらにｚ相の信号にて、位相角のリセットを行えば、電動機１のｄｑ軸の座標が得られることになり、駆動電源２Ｄの内部の位相情報を得ることができる。
　回転座標変換器１２Ｄでは、位相θｄに基づいて、（数５）、（数６）と同様に計算を行い、電流を直流量に変換する。この変換の結果、交流電動機のベクトル制御に用いるｄ軸電流、ｑ軸電流が演算できる。電動機１の発生トルクは、ｑ軸電流に比例するため、Ｉｑを監視することで、電動機１の発生トルクが監視できることになる。
　また、図５の実施形態と異なり、ＩαおよびＩβから位相演算を行う必要がないため、ＰＬＬ制御器による遅れの影響も排除でき、より高精度な状態監視が可能になる。
　図１０に、本実施形態を用いた場合の観測波形を示す。電流の変化や、回転速度の変化を、図４の波形例と同様に観測することが可能である。ただし、第１～４の実施形態では、電流自体の位相に基づいて直流量に変換していたのに対し、本実施形態では、回転軸センサの情報に基づいての変換となるため、より正確な電流の動きを捉えることができる。また、ωｒｓは、実際の回転軸センサから得られる信号であるため、回転速度そのものを検出していることになる。よって、より精度の高い監視が実現できるようになる。
　尚、回転軸センサとしては、パルスエンコーダ以外のもの、例えば、レゾルバやホール素子などのセンサを用いても、同様に実現することが可能である。
　（第６の実施の形態）
　図１１、１２を用いて、本発明の第６の実施の形態に関わる電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置について説明する。
　図１１に、第６の実施形態のブロック構成図を示す。
　図１１は、図５に示した第３の実施形態の構成図に対して、電動機１の線間電圧を検出する電圧センサ１６ａ、１６ｂが取り付けられているのが特徴である。この電圧センサによって、線間電圧ＶｕｖおよびＶｖｗを検出して、電動機駆動システムの監視に役立てるものである。また、監視装置として、図５の監視機器５Ｂの代わりに監視機器５Ｅを導入している。尚、図１１における部品で、部品番号が図１～９と同じものは、それらと同一のものである。本実施形態では、電圧検知手段として電圧センサを用いるが、これに限られない。
　　図１１における監視機器５Ｅでは、線間電圧Ｖｕｖ、およびＶｖｗを入力して、αβ変換器９Ｅにて、三相電圧を二相のＶα、Ｖβに変換する。線間電圧から相電圧への変換は、
　　Ｖｕ　＝　（２／３）｛　Ｖｕｖ　＋　Ｖｖｗ／２　｝．．．（数７）
　　Ｖｗ　＝　－（２／３）｛　Ｖｖｗ　＋　Ｖｕｖ／２　｝．．．（数８）
　　Ｖｖ＝　－（Ｖｕ　＋　Ｖｗ）．．．（数９）
として計算でき、さらに前述の（数１）、（数２）にて、Ｖα、Ｖβを計算する。アークタンジェント演算器１０Ｅでは、（数３）に示した数式（Ｉαの代わりにＶα、Ｉβの代わりにＶβを使用）に基づき、電圧位相θｖ＊を計算する。位相演算器１１では、電圧位相θｖ＊に追従するように、座標変換位相θｖを制御するように動作する。回転座標変換器１２Ｅでは、Ｉα、Ｉβをθｖの位相によって直流量に変換する。
　θｖは、駆動電源２の出力電圧の位相であるため、この座標上で観測した電流は、交流電圧と同相の有効電流、交流電圧に直交する無効電流として算出される。これらの座標変換は、回転座標変換器１２Ｅで、（数１０）、（数１１）に従って算出され、有効電流成分Ｉａ、無効電流成分Ｉｚを求めることができる。
　　Ｉａ　＝　Ｉα・ｃｏｓ（θｖ）＋　Ｉβ・ｓｉｎ（θｖ）．．．（数１０）
　　Ｉｚ　＝　－Ｉα・ｓｉｎ（θｖ）　＋　Ｉβ・ｃｏｓ（θｖ）．．．（数１１）
　有効電流Iaを監視していれば、負荷トルク、あるいは消費電力が変化したことがわかり、電動機1や機械装置2の状態監視がより、精度よく実施できる。
　図１２に、電動機１の電流・電圧波形と、監視機器５Ｅで得られた有効電流Ｉａ、無効電流Ｉｚの波形例を示す。交流電流波形の位相が、図の途中から変化しているが、電流の絶対値自体は変化がなく、また、周波数も過渡時以外は変化がない。本実施形態では、有効電流、無効電流として観測することで、明らかに電流位相が変化し、有効電流の増加、すなわち、消費電力も増加していることが監視機器５Ｅにて捉えることができる。
　（第７の実施の形態）
　図１３を用いて、本発明の第７の実施の形態に関わる電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置について説明する。
　図１３は、図９に示した第５の実施形態の構成図に対して、電動機１の回転軸センサを用いずに、代わりに駆動電源２Ｆの内部で用いている位相情報θｄを外部に引き出して、その位相情報θｄに基づいて、監視機器５Ｆにて交流電流を直流に変換して、電動機駆動システムの状態監視を行うものである。
　まず初めに、図１３に示す実施形態の駆動電源２Ｆの内部構成を詳しく説明する。駆動電源２Ｆは、電動機１を制御するインバータであり、その内部は、インバータ主回路部へ電力を供給する主回路電源器２１と、電動機１に任意の交流電圧を印加するインバータの主回路２２と、主回路２２の交流出力電流を検出する電流センサ２３と、電流センサ２３で得られた電流検出値に基づいて、インバータ主回路部２２の制御を行う制御器２４から構成されている。制御器２４では、電動機１をベクトル制御するための内部位相である位相情報θｄを演算している。図１３では、電動機１の回転軸センサを取り付けておらず、制御器２４の内部で回転軸位置（角度）の推定演算を行い、θｄを算出している。
　監視機器５Ｆでは、駆動電源２Ｆの内部値である位相情報θｄを受け取り、その位相情報に基づいて、図９と同様に交流電流を座標変換してｄ軸、ｑ軸の電流を演算する。尚、駆動電源２Ｆと監視機器５Ｆとのθｄの受け渡しは、シリアル通信やアナログ信号などを介して実施する。また、交流電流の周波数ωｒｓを算出するには、新たにＰＬＬ制御器を導入するか、あるいは、図１３に示すように、微分演算器２５を導入して、微分演算によって角周波数を算出すればよい。
　以上のように、本実施形態によれば、第５の実施形態（図９）と同様の状態監視が、回転軸センサを用いることなく実現できる。
　（第８の実施の形態）
　図１４、１５を用いて、本発明の第８の実施の形態に関わる監視装置について説明する。
　図１４に、これまで説明してきた監視機器５、５Ｂ～５Ｆに使用可能な特徴抽出器６Ｇのブロック構成図を示す。この特徴抽出器６Ｇを、他の実施形態における特徴抽出器に用いることで、第８の実施形態を実現できる。
　本実施形態の特徴抽出器６Ｇでは、直流量に変換された交流電流Ｉｒ、Ｉｉ、あるいは角周波数ωｒｓから、振動成分を抽出する機能を提供するものである。
　図１４の特徴抽出器６Ｇは、直流に変換された電流Ｉｒ、Ｉｉに含まれる振動成分を抽出する振動成分抽出器６１ａ、ｂと、データをサンプリングするサンプルスイッチ６２、データを保存するメモリ６３から構成される。振動成分抽出器６１ａは、時定数Ｔｈの一次遅れフィルタ３１ａ、加算器１１１、絶対値演算器３２、時定数Ｔｊの一次遅れフィルタ３１ｂから構成される。
　図１４に示す振動成分抽出器６１ａの動作を、図１５の波形例を用いて説明する。
　波形の例として、直流量に変換された電流Ｉｒに、図１４（ａ）のような振動が含まれているものとする。このような振動は、例えば、電動機１の駆動周波数と、機械装置２の機械共振周波数とが一致したような場合に発生することが多い。よって、電動機１が加速しているとすると、機械共振周波数に駆動周波数が差し掛かったところで振動が発生し、その回転数の領域を超えると、再び振動が抑制されるような現象が生じる。これらの振動現象と、それが発生する交流周波数とを関連付けておけば、機械装置の異常や、経時変化を検知できるようになり、状態監視に役立てることができる。
　振動成分抽出器６１ａでは、電流Ｉｒに含まれる振動成分のみを抽出するために、時定数Ｔｈの一次遅れフィルタを介した電流値（この電流値は、振動成分を打ち消した平均値が出力される）を、元のＩｒから減算する（図１４では加算器１１１を減算器として用いている）ことで、振動成分のみを抽出する（図１５（ｃ）に示す、「Ａ」の波形）。さらに、この信号「Ａ」の絶対値を絶対値演算器３２にて求め、図１５（ｄ）に示す「Ｂ」の波形が得られる。「Ｂ」は全波整流のような波形であるため、さらに時定数Ｔｊの一次遅れフィルタ３１ｂを介して、直流成分のみを出力する（同図（ｅ）の波形「Ｃ」）。すなわち、直流電流Ｉｒに振動が発生した場合、振動成分抽出器６１ａからは、直流量の値として振動成分が出力される。サンプルスイッチ６２では、所定間隔でこの波形をサンプルして、メモリ６３に保存する。直流量Ｉｉにも同じ処理を行って、振動成分を抽出することが可能である。いずれにしても、交流電流波形を交流量のまま分析するのに比べれば、直流量に変換したことで、簡単なアルゴリズムによって振動成分の抽出が可能になる。
　また、サンプルスイッチ６２で、交流電流の角周波数ωｒｓも同時にサンプルして、メモリ６３に保存すれば、駆動周波数と振動成分の相関関係をデータとして保存できる。この相関関係を分析することで、機械装置の共振点の変動、すなわち、装置の摩耗や劣化を判別するための特徴量として利用することが可能になる。
　尚、本実施形態では、電流に含まれる振動成分の抽出する例を示したが、角周波数ωｒｓの振動成分の抽出も同様に可能である。また、第３の実施形態（図７）の場合には、個々の電動機に対して、電動機毎の振動成分の抽出も可能である。
　以上、本実施形態による特徴抽出器を用いることで、簡便なアルゴリズムで振動成分を抽出することが可能であり、電動機駆動システムの状態監視に役立てることができる。
　（第９の実施の形態）
　図１６を用いて、本発明の第９の実施の形態に関わる監視装置について説明する。
　図１６に、これまで説明してきた監視機器５、５Ｂ～５Ｆに使用可能な特徴抽出器６Ｈのブロック構成図を示す。この特徴抽出器６Ｈを、他の実施形態における特徴抽出器に用いることで、第９の実施形態を実現できる。
　本実施形態の特徴抽出器６Ｈは、直流量に変換された交流電流Ｉｒ、Ｉｉ、あるいは角周波数検出値に含まれる脈動成分を、周波数まで特定して抽出する機能を提供するものである。
　インバータを駆動電源として、電動機を駆動する場合、電流の脈動成分には、駆動周波数を１次成分として、その整数倍の次数、あるいは整数分の１倍の次数の振動が発生する場合が多い。さらに、その振動がどの電動機の駆動周波数付近で発生するかによって、振動の原因を特定できる可能性がある。よって、駆動周波数を基準とした周波数分析をリアルタイムで実施することは、状態監視をする上で極めて重要である。
　図１６において、特徴抽出器６Ｈは、直流量に変換されたＩｒ、Ｉｉに対して、周波数の次数に応じた成分分析を行う脈動成分分析器６４ａ、ｂと、その分析結果を保存するメモリ６３から構成される。さらに脈動成分分析器６４ａ、ｂは、周波数分析器６５ａ～ｄと、定数設定器６６ａ～ｄ、サンプルスイッチ６２から構成されている。
　周波数分析器６５ａ～ｄの動作は、第１の実施形態における電流振幅Ｉ１の計算アルゴリズムと全く等しいものを用いている。ただし、ＳＩＮ波発生器５３、ＣＯＳ発生器５４に入力される角周波数ωは、定数設定器６６ａ～ｄにて設定された定数（１、２、６、０．５）をそれぞれωｒｓに掛け算して与えている。
　定数設定器６６ａでは、定数として「１」が設定されているため、ω＝ωｒｓとなり、結果として、周波数分析器６５ａでは、ωｒｓの脈動成分（つまりωｒｓの１次成分）の抽出が行われる。その計算結果Ｉｒ１をサンプルスイッチ６２でサンプリングし、メモリ６３に保存する。
　同様に、周波数分析器６５ｂではωｒｓの２次成分、周波数分析器６５ｃでは６次成分、周波数分析器６５ｄでは１／２次成分の抽出ができる。
　本実施例では、駆動周波数に対して、１次、２次、６次、０．５次の脈動成分を抽出することが可能である。これらの脈動要因は以下のように考えることができる。
　駆動周波数の１次成分は、駆動電源（インバータ）のオフセット電流（直流成分）が生じた時に発生し易く、駆動電源の異常が推定される。また、２次成分は三相アンバランスが生じた時に発生し易く、例えば電動機が発熱により減磁した場合などにも発生する。６次脈動は、電動機の空間高調波、コギングトルク、あるいはインバータのひずみ等が要因となる場合がある。また、電動機の極数が４極の場合には、一回転毎の負荷変動は、１／２次の脈動成分として発生する。あるいは、回転軸が偏芯した場合にも、回転周波数の１次成分（４極機であれば、電気角周波数の１／２次の脈動成分）が発生する。このように、どの次数の脈動が発生しているかによって、その要因を推察することが可能である。また、監視装置において、このような特定の周波数を抽出しておけば、その後の分析／診断の作業は容易であり、状態監視に役立てることができる。
尚、本実施形態では、駆動周波数に対して、１次、２次、６次、０．５次の脈動成分を抽出する例を示したが、これらは任意の次数を設定することが可能である。
　（第１０の実施の形態）
　図１７、１８を用いて、本発明の第１０の実施の形態に関わる監視装置について説明する。
　図１７に、これまで説明してきた監視機器５、５Ｂ～５Ｆに使用可能な特徴抽出器６Ｊのブロック構成図を示す。この特徴抽出器６Ｊを、他の実施形態における特徴抽出器に用いることで、第１０の実施形態を実現できる。
　本実施形態の特徴抽出器６Ｊは、直流量に変換された交流電流Ｉｒ、Ｉｉが、予め設定した閾値（所定の範囲）を超えて変動した時の過渡現象を捉えて、その前後の時系列データを保存するものである。
　第１０の実施形態では、直流量に変換した電流Ｉｒ、あるいはＩｉの過渡現象を捉え、その前後の変動波形を保存し、状態監視に役立てるものである。
　図１７に示す特徴抽出器６Ｊは、直流量に変換された電流Ｉｒの変化量を観測して、予め設定した変化量であるＩＲ０を超えた場合、つまり所定の範囲を超えた場合にトリガー信号を発生させるトリガー信号発生器６７と、電流Ｉｒ、Ｉｉ、角周波数ωｒｓに対して、ｎサンプル前までの値を保管するサンプル値保管器６８ａ～ｃと、メモリ６３から構成されている。
　トリガー信号発生器６７では、電流Ｉｒの変化量を、一次遅れフィルタ３１ｃと加算器１１１（この場合は減算器として動作）によって計算し、その変化量をコンパレータ３３において、予め設定した基準値であるＩＲ０と比較する。ＩＲ０は、定数設定器６６ｅにおいて設定されている。Ｉｒに変動が生じ、ＩＲ０を超えた場合に、コンパレータ３３の出力が「１」となる。このコンパレータ出力は、遅延回路３４を介して、遅延時間Ｔｘの遅れをもってトリガー信号が出力される。
　サンプル値保管器６８ａ～ｃでは、１サンプルの遅れ要素６９（１／ｚ）によって、順次過去のサンプル値を保管しており、ｎサンプル過去までの内部値を保管している。サンプル値保管器へのトリガー信号の入力によって、サンプスイッチ６２が一斉にサンプリングを行い、ｎ個のデータがメモリ６３へ保管される。このメモリ６３には、Ｉｒの変動をトリガーとした挙動波形が保存される。
　図１８に、本実施形態の動作波形を示す。波形は、負荷変動等により、Ｉｒの電流波形が急変した時の例を示している。電流波形が予め設定した値ＩＲ０を超えた時点で、コンパレータ３３の出力は「１」となるが、そこから遅延時間Ｔｚを経て、サンプル値保管器６８ａ～ｃにトリガーを与えている。結果として、図１８（ａ）、（ｂ）、（ｃ）に示すようなタイミングで、過渡現象を保管することが可能である。
　メモリ６３には、過渡時の過去データであるＩｒ、Ｉｉ、ωｒｓのｎ個分のデータが図１８（ｅ）、（ｆ）、（ｇ）のように保存される。電動機の過渡現象は、制御応答に係わる重要な要因であり、例えば、電動機定数が温度などで変化した場合には、過渡現象の違いとして観測できる可能性が高い。よって、これらの電流、駆動周波数の過渡時の関係をデータとして保管し、分析に役立てることができる。分析に用いる変動量としては、直流量の変動量、又は電流検出値を直流量に変換する際に用いた周波数の変動量が挙げられる。
　同様にして、角周波数ωｒｓが閾値（所定の範囲）を超えて変動した時をトリガーとして、電流Ｉｒ、Ｉｉの変化を保管する構成を、図１９に示す。特徴抽出器６Ｋ、トリガー発生器６７Ｋは、図１７の実施形態とほぼ同じであるが、トリガーの発生要因をωｒｓとしている点が異なっている。また、速度変化分の基準値として、角周波数ωｒｓ０が、定数設定器６６ｆにて設定されている。本実施形態においても、図１８と同様に、角周波数ωｒｓをトリガーとして、そのトリガー発生前後の波形を観測することが可能である。この場合の分析に用いる変動量としては、周波数の変動量、又は直流量の変動量が挙げられる。
　以上、本実施形態によれば、電動機や機械装置の過渡現象によって生じる電流や角周波数の変化を捉え、その波形を保存することができ、状態監視やメンテナンスに役立てることが可能である。
　（第１１の実施の形態）
　図２０～２２を用いて、本発明の第１１の実施の形態に関わる電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置について説明する。
　図２０に、第１１の実施形態のブロック構成図を示す。
　図２０は、図５に示した第３の実施形態の構成図に対して、電動機１に振動センサ３５が取り付けられているのが特徴であり、この振動センサによって検出された振動加速度ｆｘを監視機器５Ｌに読み込み、特徴抽出器６Ｌにて特徴量を抽出している。その他の部品は、第３の実施形態における図５のものと同じものである。
　図２１に、特徴抽出器６Ｌの構成を示す。この特徴抽出器６Ｌは、図１４に示した第７の実施形態の特徴抽出器６Ｇとほぼ同じ構成を示している。振動加速度ｆｘを入力とする振動成分抽出器６１ｃと、その出力用にサンプルスイッチ６２を追加したものである。この構成とすることで、電流Ｉｒ、Ｉｉの振動に加えて、ｆｘに含まれる振動成分の抽出も可能になる。
　ｆｘの振動成分を、Ｉｒ、Ｉｉの振動成分と同時に抽出することで、新たな効果が得られるので、その説明をする。図２２に、Ｉｒ、角周波数ωｒｓ、振動加速度ｆｘの波形を示す。加速中に、駆動周波数と機械共振周波数が一致すると、大きな振動が発生することは、図１５を用いてすでに説明した。このような機械共振による振動の場合、振動センサの出力ｆｘにも大きな振動が観測され、機械共振現象であることの裏付けが取れる。さらに、高速まで加速した場合、例えば、図２２の「振動２」のような振動現象が生じる場合がある。この場合は、振動センサには振動が発生していない。このことから、機械共振とは無関係の振動現象が、Ｉｒに発生していることがわかる。すなわち、機械系とは無関係な電気系の制御ループで発生している振動であることが、これらの波形から読み取ることができる。
　このように、外部センサの情報と、直流量との相関関係を分析し、特徴量を抽出することで、振動要因の分離が可能になり、状態監視に役立てることができる。
　尚、振動センサは、例えば機械装置の方に取り付けてもよいし、３次元の加速度センサを用いることも可能である。また、外部センサとしては、振動センサの代わりに、騒音センサ（マイクロホン）、温度センサ、湿度センサを用いてもよい。
　また、電動機の駆動状態との関連付けを行う意味では、振動センサ以外にも他のセンサ情報を読み込んでの組み合わせも考えられる。例えば、空調機などの圧縮機であれば、機械装置の圧力センサ情報を利用したり、あるいは温度センサ、湿度センサ等の情報も同時に取り込めば、電動機１の駆動状態との相関関係をデータとして保存可能であり、状態監視に役立てることができる。
　（第１２の実施の形態）
　図２３、２４を用いて、本発明の第１１の実施の形態に関わる電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置について説明する。
　図２３に、第１２の実施形態のブロック構成図を示す。
　図２３は、図１１に示した第６の実施形態の構成に対して、監視機器５Ｍを監視機器５Ｅの代わりに導入した構成になっている。監視機器５Ｍでは、新たに有効・無効電力演算器３６を追加して、有効電力Ｐおよび無効電力Ｑを演算し、その演算値を特徴抽出器６Ｍに入力する構成となっている。
　第６の実施形態では、線間電圧情報に基づいて駆動電源２の電圧情報を利用し、電動機の交流電流を有効電流成分と無効電流成分に分離して監視するものであった。本実施形態では、さらに有効電力Ｐ、無効電力Ｑに変換して監視を行うものである。
　有効・無効電力演算器３６では、αβ軸上の電流、電圧を用いて、
　　　Ｐ　＝　（３／２）｛　Ｖα・Ｉα　＋　Ｖβ・Ｉβ　｝．．．（数１２）
　　　Ｑ　＝　（３／２）｛　Ｖα・Ｉβ　－　Ｖβ・Ｉα　｝．．．（数１３）
の演算を行う。上式により算出された有効電力Ｐ、無効電力Ｑの少なくとも一方を用いて、特徴抽出器６Ｍによって経時変化や異常動作といった特徴量を抽出、出力する。そして、電動機駆動システムや交流電動機の状態監視を行う。
　有効電力Ｐは、システムの消費電力を瞬時に演算していることになるため、システムの電力消費量を監視することが可能となる。また、年数を重ねることで、消費電力量がどのように変化するかを監視できるため、機械装置の保守に役立てることができる。
　図２４に、有効電力Ｐ、無効電力Ｑの監視波形の例を示す。図では、無効電力のみが途中で急変しており、角周波数ωｒｓおよび有効電力Ｐは変化していない。このような現象が生じたとすると、機械装置３の必要とする消費電力に変化がなく、無効電力のみが増加（負の方向に増加）していることがわかる。その要因としては、例えば、駆動電源２の元の電源電圧が低下して、電動機１に印加可能な電圧の大きさが下がってしまい、電動機１が弱め界磁動作を行っていることが予想される。つまり、駆動電源２の異常までもが判別可能となる。
　このように、有効電力、無効電力の値を監視することで、電動機駆動システムの動作状態をより詳細に監視できるようになる。
　（第１３の実施の形態）
　図２５～２７を用いて、本発明の第１３の実施の形態に関わる電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置について説明する。
　図２５に、第１３の実施形態のブロック構成図を示す。
　図２５は、図１１に示した第６の実施形態の構成に対して、監視機器５Ｎを監視機器５Ｅの代わりに導入した構成になっている。監視機器５Ｎでは、Ｖα、Ｖβを位相角θｖで座標変換する回転座標変換器１２Ｅが追加され、回転座標上の電圧ＶａとＶｚが演算され、さらに電動機１の内部状態量を観測する状態オブザーバ３７が追加されている。状態オブザーバ３７は、直接検出していないシステムの状態量を推定演算して観測し、監視に役立てる。本実施形態では、電動機１の数式モデルと、機械装置２の数式モデルに基づき、システムの状態量である電動機１の発生トルクＴｍおよび負荷トルクＴＬの推定演算を行っている。特徴抽出器６Ｎでは、状態オブザーバ３７の出力に加えて、Ｉａ、Ｉｚ、Ｖａ、Ｖｚ、ωｒｓなどを入力し、定常時や過渡時の状態監視を行っている。
　図２６に、モータトルクＴｍ、負荷トルクＴＬと、角周波数ωｒｓの関係を表わす物理モデルをブロック図で示す。図に示すように、電動機１の発生するトルクＴｍと、機械装置３の発生する負荷トルクＴＬの差分と、電動機を含めた機械系のイナーシャＪ、ならび減衰係数Ｄによって、機械角の回転数が得られることがわかる。さらに電動機１の極対数Ｐｏｌｅ／２を乗じることで、電動機１の電気角周波数ωｒｓが得られる。これらのブロック図を原理として、状態オブザーバ３７では、負荷トルクＴＬを逆算する。
　図２７に、状態オブザーバ３７のブロック構成を示す。図において、回転座標変換後の電圧Ｖａ、Ｖｚ、ならびに電流Ｉａ、Ｉｚを入力として、電動機１の数式モデルであるモータモデル３７１にて、電動機１の発生トルクＴｍを演算により求める。さらに、図２６に示した角周波数ωｒｓを求める物理モデルの逆モデルを、ゲイン３７２（極対数の逆数）、ならびに不完全微分器３７３（機械装置の逆モデル）で実現し、負荷トルクＴＬを算出する。尚、不完全微分器３７３における分母の時定数Ｔｏｂｓは、オブザーバゲインであり、この時定数によりＴＬに含まれる周波数成分の帯域を調整することができる。
　図２７に示す状態オブザーバを用いることで、直接検出することが難しい電動機１の発生トルクＴｍ、および負荷トルクＴＬを、数式モデルを用いて求めることが可能となる。例えば、機械装置のトルク振動なども、状態オブザーバ３７によって観測することが可能であり、状態監視に役立てることができる。尚、特徴抽出器６Ｎでは、これまで説明してきた振動成分抽出や出力などの処理を行えばよい。
　また、機械装置のモデルとしては、さらに詳細な数式モデルとして物理モデルを導入することで、様々な状態量を計算できるようになる。例えば、自動車の車体を模擬することで、車体の振動や、サスペンションなどの聞き具合や、あるいは路面状態の監視などにも利用可能である。
　以上のように、監視装置の内部に状態オブザーバを導入することで、発生トルクや負荷トルク等の新たな状態量を演算によって求めることができ、状態監視に役立てることができる。
　（第１４の実施の形態）
　図２８～３３を用いて、本発明の第１４の実施の形態に関わる電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置について説明する。
　図２８に、第１４の実施形態のブロック構成図を示す。
　図２８は、図１１に示した第６の実施形態の構成に対して、駆動電源２の詳細を記載し、監視機器５Ｐを監視機器５Ｅの代わりに導入した構成になっている。
　これまでの実施形態は、主に電動機１および機械装置３の状態監視を目的にして構成されていたが、本実施形態では、インバータ主回路を構成するスイッチング素子（Ｔ１～６、ならびにＤ１～６）の動作状態の監視を目的としている。
　図２８において、駆動電源２Ｐは、電圧ＶＤＣの直流電圧源２１と、三相フルブリッジのインバータ主回路部２２１、スイッチング素子にゲート信号を与えるゲートドライバ２２２、電流センサ２３、制御器２４で構成されている。
　監視機器５Ｐは、図１１の実施形態と同様に、電圧センサに基づいて交流電流を有効電流と無効電流に分離する機能を備えており、さらにインバータ主回路部２２１の各々のスイッチング素子の動作状態を監視するものである。監視機器５Ｅから、新たに追加された機能は以下の通りである。
　Ｕ相とＷ相の電流からＶ相電流を計算する加算器１１１（ここでは減算器として動作）、線間電圧を通流率（デューティ）に変換する通流率変換器３８、相電流を、各々のスイッチング素子に割り当てる電流割当器３９ａ～ｃ、これらの電流割当器の出力を特徴量に変換する特徴抽出器６Ｐによって構成される。
　監視機器５Ｐでは、電動機１に印加される電圧と流れる電流に基づいて、インバータ主回路部２２１のどのスイッチング素子にどれだけの電流が流れているかを演算して求め、パワーバランスの監視や、電流の集中が生じていないかを監視する。
　図２９に、通流率変換器３８の内部構成を示す。線間電圧ＶｕｖおよびＶｖｗはパルス電圧であるため、時定数Ｔｆｃの一次遅れフィルタによりパルス成分を除去し、その後、相電圧へと変換する。図２９では、ゲイン１１６、１１７、加算器１１１を用いて、（数７）～（数９）の演算を行っている。
　得られた相電圧Ｖｕ、Ｖｖ、Ｖｗに対して、直流電源の１／２の値を加算して（定数設定器６６ｇにて設定）、ゲイン１１９（１／ＶＤＣに設定）を乗じることで、通流率Ｄｕ～Ｄｗを演算している。この結果、Ｄｕ～Ｄｗは、０．０～１．０の範囲で変化する。尚、第７の実施形態（図１３）のように、制御器２４より通流率Ｄｕ～Ｄｗを直接得ることができれば、通流率変換器３８は省略することも可能である。
　次に、図３０、３１を用いて、電流割当器３９ａ～ｃの動作を説明する。
　各電流割当器３９ａ～ｃは、インバータ主回路部２２１の各相のアームに相当しており、Ｕ相であれば、ＩＧＢＴのＴ１、Ｔ４、ならびに還流ダイオードのＤ１、Ｄ４の通電電流を演算するものである。
　図３０において、相電流Ｉｕの極性を、スイッチ７０で判別し、「正」ならスイッチをｐ側に、「負」であれば、ｎ側に切り替える。電流が「正」の場合、図３０（ａ）、（ｂ）に示すように、上側のＩＧＢＴであるＴ１がオンする場合と、下側のダイオードＤ４がオンする場合の２通りとなる。Ｔ１とＤ４の電流の割合は、Ｕ相のスイッチングのデューティＤｕで決定される。Ｔ１がオンする割合は、Ｄｕに比例するので、乗算器５５にてＩｕとＤｕを掛け算して、Ｔ１の電流値ＩＴ１として出力する。Ｄ４の電流は、Ｄｕの残りの割合であるため、１－Ｄｕを定数設定器１１８と加算器１１１（ここでは減算器として動作）で求め、乗算器５５でＩｕ×（１－Ｄｕ）を演算し、ＩＤ４として出力している。
　同様に、相電流Ｉｕが負の場合には、図３０（ｃ）、（ｄ）に示すように、Ｄ１かＴ４のいずれかがオンすることになり、それぞれＤｕと（１－Ｄｕ）を乗算することで電流割合を計算している。尚、負側の電流でも、スイッチング素子に取っては「正」とみなせるため（一つの方向にしか電流は流せないため）、ゲイン１２０を用いて負側の電流の極性を反転させている。
　このようにして、相電流を各スイッチング素子の各素子に割り当てることができる。
　このようにして算出した各スイッチング素子の電流値ＩＴ１～６、ＩＤ１～６を、特徴抽出器６Ｐにて特徴量に変換する。図３２に、特徴抽出器６Ｐの構成を示す。
　特徴抽出器６Ｐは、デバイス状態監視器４０ａ～Ｌが並んでおり、それぞれ１２個のスイッチング素子の温度相当の状態量Ｔ＿ＩＴ１～６、Ｔ＿ＩＤ１～６と、稼働履歴相当の状態量Ｓ＿ＩＴ１～６、Ｓ＿ＩＤ１～６を計算している。デバイス状態監視器４０の構成は、時定数Ｔｎの一次遅れフィルタ３１ｄと、積分器１１３、ならびにサンプルスイッチ６２で構成されている。一次遅れフィルタ３１ｄは、時定数を各スイッチング素子の温度時定数に合わせておく必要がある。この時定数を合わせることで、各デバイスの動作温度を推定演算することが可能である。また、別の見方をすれば、どのデバイスに片寄った電流が流れているかを監視することが可能である。
　一般的には、機械装置３の負荷特性は三相平衡になる場合が多いが、例えば、レシプロ型の圧縮機等を駆動した場合には、回転周期と同じ周期で負荷変動が発生するため、特定のスイッチング素子に、負荷電流が集中する可能性がある。そのような片寄り状態を、この特徴抽出器によって監視することが可能である。
　また、積分器１１３によって電流を積算することで、そのデバイスの履歴を保存することができる。履歴データを蓄積して分析することで、デバイスの寿命予測に役立てることも可能である。
　図３３に、デバイス状態監視器４０ａの出力Ｔ＿ＩＴ１と、Ｓ＿ＩＴ１の波形例を示す。電動機駆動システムが動作することで、Ｔ＿ＩＴ１が変動する様子がわかる。また、Ｓ＿ＩＴ１は動作電流を積算していくことで、履歴を残している様子が確認できる。
　（第１５の実施の形態）
　図３４、３５を用いて、本発明の第１５の実施の形態に関わる監視装置について説明する。
　図３４に、第１５の実施形態のブロック構成図を示す。
　本実施形態は、図７に示した第４の実施形態の特徴抽出器６Ｃを、図３４に示す監視装置６Ｑに置き換えることで実現できる。
　第４の実施形態では、複数台（ｎ台）の電動機の駆動電流を、同じ位相で回転座標変換して、電動機個別の動作状態を監視するものであった。本実施形態では、ｎ台の電動機の動作状態の差異を明確に抽出するため、各電動機の電流を変換して特徴量を抽出する。
　図３４に示すように、特徴抽出器６Ｑは、回転座標変換（２軸の直交座標上に変換）された直流量の電流を、極座標に変換する極座標変換器７１ａ～ｘ、ならびにメモリ６３Ｑからなる。
　極座標変換器７１ａ～ｘは、これまでに説明した部品である、アークタンジェント演算器１０、交流絶対値演算器５７、加算器１１１、サンプルスイッチ６２によって構成されている。
　第３の実施形態で説明したように、各電動機の電流は、全電流に基づいて回転座標変換され、それぞれ、Ｉｒａ～ｎ、Ｉｉａ～ｎが得られている。
　極座標変換器７１ｘでは、平均電流であるＩｒと、Ｉｉに対して、アークタンジェント演算器１０にて両者のなす角度δ１の演算と、交流絶対値演算器５７にて大きさであるＩ１を計算し、その値をサンプルスイッチ６２でサンプルしてメモリ６３Ｑへ保存している。この平均電流で得られたδ１とＩ１を基準として、各電動機の電流の特徴量を求めるのが、本実施形態の特徴部分である。
　極座標変換器７１ｘで求めた平均のＩ１、δ１と、各電動機で同様に算出したＩａ～ｎ、δａ～ｎとの差分を計算し、それぞれをｄＩａ～ｎ、ｄδａ～ｎとして、メモリ６３Ｐへ保存する。ｄＩａ～ｎ、ｄδａ～ｎは、平均値からのずれ分であるため、電流振幅がどれだけずれているか、あるいは位相差がどれだけ生じているかを監視できる。つまり、交流電動機に流れる電流の位相、あるいは振幅の少なくとも一方に基づき、それぞれの交流電動機の動作状況を算出できる。
　図３５に、これらの特徴量の波形例を示す。
　図３５では、駆動周波数ωｒｓが増加して、電動機が加速している状態であり、平均電流振幅Ｉ１は、微増しているもの、大きな変化はない。しかし、ｄＩａは速度に比例して増加し、ｄＩｂは、速度に依存することなく、一定の偏差を持っていることがわかる。このことから、電動機１ａは、回転数に比例する誤差が発生していると判断できる。つまり、交流電動機の動作状況を個別に算出できる。回転数に比例する誤差とは、例えば、鉄道車用の電動機であれば、車輪径に差が生じており、電動機１ａのみが回転数と共に負荷が増えていると考えられる。また、負荷に依存せずにほぼ一定の誤差がある電動機１ｂは、定数に誤差が生じている可能性が考えられる。
　このように、本実施形態によれば、複数台の電動機を１台の駆動電源で駆動する電動機駆動システムにおいて、各電動機の動作状態の違いを分離し、特徴量を出力することができる。これにより、状態監視に役立たせることが可能である。
　（第１６の実施の形態）
　図３６を用いて、本発明の第１６の実施の形態に関わる電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置について説明する。
　本実施形態は、図１３に示した第７の実施形態の構成図に対して、制御器２４を図３６に示す制御器２４Ｒに置き換え、さらに制御器２４Ｒの内部の状態量であるＩｄ、Ｉｑを外部に引き出し、監視機器５Ｒにおいて特徴抽出を行うものである。監視機器５Ｒは、特徴抽出器６Ｒからなり、その後、通信手段７を介して診断／分析装置８にて状態監視を行っている。
　駆動電源２Ｒは、電動機１のベクトル制御を行っており、その動作の詳細を図３６の制御器２４Ｒに記す。
　制御器２４Ｒでは、電動機１の相電流を駆動電源２Ｒ内部に備えた電流センサ２３で検出し、その後、ｄｑ座標変換器８１にて、位相角θｄを用いて直流量に変換する。座標変換に使用するθｄは、速度・位相演算器８２において演算される。尚、図３６は、電動機１に回転軸センサを使用していない速度・位置センサレス制御の構成を示しているが、これらのセンサを用いても問題ない。
　ｄｑ座標変換器８１において、電動機１の相電流は、直流量であるｄ、ｑ軸上の電流Ｉｄ、Ｉｑに変換され、それぞれベクトル制御に使用される。ｄ軸電流Ｉｄは、Ｉｄ＊発生器８３から出力されるｄ軸電流指令Ｉｄ＊との差分を加算器１１１にて演算し、その偏差が零になるように、電流制御器（ＡＣＲ）８５ａにて制御を行う。同様に、ｑ軸電流Ｉｑは、Ｉｑ＊発生器８４から出力されるｑ軸電流指令Ｉｑ＊との差分を加算器１１１にて演算し、その偏差が零になるように、電流制御器（ＡＣＲ）８５ｂにて制御を行っている。さらに、モータモデル演算器８６では、電動機１の定数に基づく数式モデルによる電圧演算を行い、その出力を各ＡＣＲ８５ａ、ｂの出力と加算して、ｄ軸、ｑ軸の電圧指令Ｖｄ＊、Ｖｑ＊を計算している。電圧指令Ｖｄ＊、Ｖｑ＊は、ｄｑ逆変換器８７において三相交流電圧に変換され、その後、ＰＷＭ（パルス幅変調）発生器８８によってパルス列に変換され、主回路のインバータを駆動する。この電流制御器が、駆動電源が出力する交流電圧と同期した回転座標軸上で、偏差が零になるように制御を実行するものである。
　尚、Ｉｄ＊発生器８３、Ｉｑ＊発生器８４は、電流制御器の上位の指令発生器を意味している。例えば、電動機１の速度を制御する速度制御器（ＡＳＲ）などを含めたブロックである。
　以上のように、電動機駆動システムにおける駆動電源は、図３６のようにベクトル制御系を構成する場合が多い。その場合は、制御器の内部で、交流電流を一旦直流値に変換して制御を行っていることが多い。本実施形態では、制御器２４Ｒでの座標変換を流用して、その変換後の直流量を外部に取り出すことを特徴としている。その際、制御器２４Ｒから、シリアルやパラレルなどの通信、あるいはアナログ値に変換するなどして、監視機器５ＲにＩｄ、Ｉｑの値を送信する。外部の監視機器５Ｒでは、受け取ったＩｄ、Ｉｑに対して、特徴抽出器６Ｒにて特徴量の抽出を実行する。このように、制御装置２４Ｒの内部状態量を利用できれば、監視機器５Ｒの動作は極めてシンプルになり、特徴抽出器６Ｒの処理負荷率を大幅に低減でき、安価なマイコンを利用することが可能である。
　また、マイコンの演算負荷率が下がるということは、様々な特徴量の抽出が、同時に実行できるというメリットもある。例えば、これまでに説明した図１４、図１６、図１７、図１９などの特徴抽出器のアルゴリズムを、並列処理して監視を強化することも可能である。また、Ｉｄ、Ｉｑ以外の制御内部状態量、例えばωｒなどを外部に引き出しても何ら問題はない。
　以上、本実施形態によれば、電動機駆動システムの制御内部状態量を外部に引き出すことで、監視装置の負荷を低減でき、さらに様々な特徴量への変換による監視が実現できるようになる。
　（第１７の実施の形態）
　図３７を用いて、本発明の第１７の実施の形態に関わる電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置について説明する。
　本実施形態は、図３６に示した第１６の実施形態の構成図に対して、制御器２４Ｒを図３７に示す制御器２４Ｓに置き換え、監視機器５Ｒを排除し、代わりに特徴抽出器６Ｓを、制御器２４Ｓの内部に設置したものである。監視装置の役割を、駆動電源２Ｓの中に含めているのが本実施形態の特徴部分である。そのため、特徴抽出器６Ｓの出力は、駆動電源２Ｓから直接通信手段７を介して分析／診断装置８へ転送されている。
　駆動電源２Ｓの内部に監視機能を備えれば、つまり制御器と特徴抽出手段である特徴抽出器６Ｓとが一体となった信号処理装置上で動作することで、通信にかかる弊害は解消され、より多くの内部量を活用することが可能になる。
　例えば、図３７に示すように、電圧指令Ｖｄ＊、Ｖｑ＊や、回転速度ωｒなどの状態量も活用できるため、図２３に示した有効・無効電力の演算、図２５に示したオブザーバの活用、図２８に示したスイッチング素子の監視などを、同時に搭載することも可能となる。
　その場合、制御器２４Ｓの演算負荷率は増えてしまうが、近年のマルチコアのマイコンの活用や、複数マイコンでバスを共有するなどの設計を行えば、このようなアルゴリズムの実装は容易である。もちろん、既設の装置に対しては、ソフト構造の大幅な見直しが必要となるが、予め監視機能を備えた駆動電源を開発する場合には極めて有効な手段である。
　以上、本実施形態によれば、電動機駆動システムの内部量を外部に引き出すことなく、様々な特徴量の抽出が可能となる。つまり、制御器で用いる回転座標軸上の電流値または回転座標軸上の電圧値の少なくともいずれかを直流量として利用し、特徴抽出器は、いずれかの直流量または制御器で使用される回転数の少なくとも一つに基づき、特徴量を出力する。これにより、電動機駆動システムの監視が実現できるようになる。
　（第１８の実施の形態）
　図３８を用いて、本発明の第１８の実施の形態に関わる電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置について説明する。
　本実施形態は、図３７に示した第１７の実施形態の構成図に対して、制御器２４Ｓを図３７に示す制御器２４Ｔに置き換えたものであり、さらに、電動機１を永久磁石電動機１Ｔとして、回転軸センサを使用しない位置センサレス制御を構成するものである。
　ブロック構成図としては、永久磁石電動機の位置センサレス制御を行うために、図３７の速度・位置演算器８２の代わりに軸誤差演算器８２Ｔを導入し、さらに加算器１１１、ＰＬＬ制御器１１２、積分器１１３が追加されている。また、特徴抽出器６Ｓを特徴抽出器６Ｔに変更している。
　永久磁石電動機の位置センサレス制御には、様々な方式のものがあるが、電動機の実際の回転子位置θｄと、制御器２４Ｔの内部で推定している位相角との偏差（これを軸誤差Δθｄとする）を計算して、その値が零になるように制御する方式が用いられる場合が多い。
　図３８の制御器２４Ｔは、その例を示しており、軸誤差演算器８２Ｔにおいて、電動機と制御器の間に生じる軸誤差を計算し、その値が零になるように、加算器１１１とＰＬＬ制御器１１２を用いて、電動機の駆動周波数ωｒを計算している。このωｒを調整することで、制御内部の位相θｄを調整し、軸誤差Δθｄを零に制御する。
　この位置センサレス制御系において、「軸誤差Δθｄ」という内部量は極めて重要な値であり、この偏差の発生量が系の安定性を決定づけるものである。定常状態においては、Δθｄは零に制御されているが、例えば、過渡応答時や、定数誤差が発生した場合など、Δθｄに偏差が発生する場合がある。その大きな要因としては、負荷変動が生じた場合には、必ず制御応答に係わる応答遅れが生じるためであり（主に、ＰＬＬ制御器１１２の設定ゲインに係わる動作）、逆説的に捉えれば、この負荷変動時のΔθｄの動きから、どのような負荷変動が発生したかを推察できることになる。また、負荷自体には変化がないとしても、経年変化によってモータのパラメータや、機械系パラメータが変化した場合にも、Δθｄの動きに変化が生じることが考えられる。
　よって、Δθｄの監視は極めて重要であり、この軸誤差に基づいて特徴抽出器６Ｔにて特徴量に変換して監視を行えば、電動機や機械装置の変化、異常の兆候を逸早く検知できる。特徴抽出器６Ｔでは、これまでの実施形態で説明した各種のアルゴリズムを介して、軸誤差Δθｄの変動成分、周波数分析などを実施する。つまり、軸誤差に基づいて特徴量を出力する。これにより、より異常状態を素早く検知できる。また、分析／診断を行う要因として重要な変数が得られることになる。　
　以上、本実施形態によれば、位置センサレスの永久磁石電動機を用いた電動機駆動システムにおいて、経年変化や異常動作、あるいは異常の兆候に対して、検知精度を高めることができる監視装置を実現できるようになる。
　（第１９の実施の形態）
　図３９を用いて、本発明の第１９の実施の形態に関わる電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置について説明する。
　本実施形態は、図３７に示した第１７の実施形態の構成図に対して、制御器２４Ｓを図３９に示す制御器２４Ｕに置き換えたものであり、電動機１を、誘導電動機１Ｕとして、回転軸センサを使用しない速度センサレス制御を構成するものである。
　ブロック構成図としては、誘導電動機の速度センサレス制御を行うために、図３７の速度・位置演算器８２の代わりに速度演算器８２Ｕを導入し、さらにすべり周波数演算器９１、磁束推定器９２が追加されている。また、特徴抽出器６Ｓを特徴抽出器６Ｕに変更している。
　誘導電動機の速度センサレス制御には、様々な方式のものがあるが、電動機の実際の回転速度ωｒを推定する速度演算器８２Ｕと、誘導電動機のすべり周波数ωｓを演算するすべり演算器９１が重要なブロックとなる。また、永久磁石電動機と異なり、磁束を励磁電流（Ｉｄ）によって制御する必要があり、そのｄ軸磁束であるφ２ｄを一定に制御し、また、ｑ軸磁束であるφ２ｑが零になるように制御を行っている。原理上、すべり周波数ωｓを電動機のトルクに調整することで、Φ２ｄを一定に、Φ２ｑを零に制御可能であり、トルクをΦ２ｄ×Ｉｑに比例させることができる。
　逆に言えば、Φ２ｄが変動し、さらにΦ２ｑが発生している場合には、すべり周波数ωｓの値が適切でないことになる。本実施形態では、磁束推定器９２を導入し、誘導電動機内部の磁束推定演算を行い、特徴抽出器６Ｕにて特徴量の抽出を行っている。このような状態量の監視を行うことで、例えばすべり周波数ωｓと磁束Φ２ｄ、Φ２ｑが相間関係をもって変動しているか、あるいは無関係かによって、変動の切り分けができるようになる。仮に相関関係をもって変動していれば、機械装置の負荷自体が変動している可能性が高く、逆に相関関係がないとすれば、誘導電動機の定数変動の可能性が考えられる。このように、誘導電動機の制御内部量を監視することで、異常動作が検知された場合の分離が行えるようになる。
　以上、本実施形態によれば、速度センサレスの誘導電動機を用いた電動機駆動システムにおいて、経年変化や異常動作、あるいは異常の兆候に対して、検知精度を高めることができる監視装置を実現できるようになる。
　（第２０の実施の形態）
　図４０を用いて、本発明の第２０の実施の形態に関わる電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置について説明する。
　本実施形態は、図３７に示した第１７の実施形態の構成図に対して、制御器２４Ｓを図４０に示す制御器２４Ｖに置き換えたものである。制御器２４Ｖは、電流制御器８５Ｖａ、ｂ、ならびに特徴抽出器６Ｖが変更されている。
　電流制御器８５Ｖａ、ｂの構成を図４１に示す。一般的に、電流制御器はＰＩ制御（比例・積分制御）やＰＩＤ制御（比例・積分・微分制御）が行われるが、本実施例でも同様にＰＩＤ制御器を構成している。図４１において、電流制御器８５Ｖａは、比例ゲイン８５１、積分ゲイン８５２、積分器８５３、微分ゲイン８５４、時定数Ｔｐの不完全微分要素８５５、ならびに加算器１１１から構成されている。さらに、各補償器の出力であるＶｄｋｐ、Ｖｄｋｉ、Ｖｄｋｄ、をブロックの外へ引き出せるようになっている。ｑ軸電流制御器８５Ｖｂも同様の構成になっており、各補償器の出力Ｖｑｋｐ、Ｖｑｋｉ、Ｖｑｋｄをブロックの外へ引き出せるようにしている。これらの制御器の内部量と、さらに電流偏差であるΔＩｄ（＝Ｉｄ＊－Ｉｄ）、ならびにΔＩｑ（＝Ｉｑ＊－Ｉｑ）を特徴抽出器６Ｖに入力して、特徴量の抽出を行う。
　電流制御器は、一般的には偏差（ΔＩｄ、ΔＩｑ）を零にするように動作するため、定常状態でのΔＩｄやΔＩｑは零に収束する。しかし、指令変化や負荷変動時など、過渡状態では値が発生するが、その過渡時の動きが、電動機１や機械装置３、あるいは主回路電源２の状態によって変化する。すなわち、定常状態では検知できない「異常」や「異常の予兆」を、制御器の偏差の動きから監視することができる。
　さらに、電流制御器８５Ｖａ、ｂは、これら電流偏差に対して、比例、積分、微分を行うものであるから、ここにも偏差の影響が発生する。特に積分器の出力は定常的にも発生する関係にある。
　例えば、モータモデル演算器８６にて、定常状態で必要となる電圧をフィードフォワードとして演算しているが、この中のパラメータが実際の電動機とずれた場合、そのずれ分を定常的に補うのは、電流制御器の積分補償である。よって、ＶｄｋｉやＶｑｋｉには、定数変動の要因が定常的に発生する。また、電流制御の応答を決定づけているのは比例ゲインＫｐや微分ゲインＫｄであるため、過渡時の異常動作を検知するには、これらの補償器の出力を監視し、過渡的な特徴量を監視するのが望ましい。
　よって、これら電流制御器の内部量や、電流偏差から特徴量を抽出することは極めて有益であると言える。
　図４２、ならびに図４３に、本実施形態の応用例を示す。
　図４２は、電動機と機械装置を複数台（図４２では４台）を並列接続した例である。誘導電動機など、並列駆動が可能な交流電動機を、このように並列駆動する場合においても、本実施形態は異常検知に有効である。例えば、４台の中のいずれかの電動機のみが発熱している場合は、電動機の抵抗値が上昇するため、パラメータ値がわずかに変動する。その結果、電流制御器の積分補償の出力が変動するため、その値を監視することで、４台のうちのいずれかが異常であることが検知できる。
　また、図４３は、電動機と機械装置を２台接続した例であるが、ここでは、それぞれの電動機に電流センサを設け、制御にはそれらを加算した値を使用し、電流値の監視には個別の座標変換を用いている。第３の実施形態では、監視機器５Ｃを制御器とは別に設置する例であったが、このように制御器と一体とすることで、制御器の内部位相θｄを利用することができ、電動機毎にｄｑ軸上の電流を監視できる。この個別の電流の値の変化と、各電流制御器の内部量の変化から、どの電動機が異常であるかを推察することが可能である。尚、図４１では、例として電動機を２台の場合を図示しているが、３台以上の電動機でも同様に監視できる。
　以上、本実施形態によれば、電動機駆動システムにおいて、電流偏差や電流偏差に対して比例、積分、微分を行うことによって求めた状態量に基づいて特徴量を抽出することで、経年変化や異常動作、あるいは異常の兆候に対して、過渡、定常を含めて検知精度を高めることができるようになる。
　（第２１の実施の形態）
　図４４を用いて、本発明の第２１の実施の形態に関わる電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置について説明する。
　本実施形態は、これまでに説明した実施形態の一部を、産業機器に応用した例を示すものである。
　図４４において、電動機駆動システムを工作機械１５０に応用した例であり、機械装置３Ｘとして、切削加工機が電動機１の回転軸に接続されている。材料１５１に対して加工を行う機械を示している。
　工作機械１５０に対して、電流センサ４ａ、ｂを設置し、その電流を監視機器５に入力して、これまでに説明した交流電流の変換を行って監視を行う。特徴量は通信手段７を介して分析／診断装置８にて分析される。
　このような構成とすることで、工作機械の消耗品の監視、加工物１５１の品質管理、及び歩留まりの改善に、特徴量を役立てることができる。尚、切削加工機に拘わらず、電動プレス機や、射出成型機など、他の加工機にも展開可能である。さらに、ファン、ポンプ、圧縮機と行った産業機器への応用も考えられる。
　尚、図４４には、実施形態の一例を示したが、これまでに説明した他の実施形態との組み合わせもなんら問題はない。
　（第２２の実施の形態）
　図４５を用いて、本発明の第２２の実施の形態に関わる電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置について説明する。
　本実施形態は、これまでに説明した実施形態の一部を、電気自動車１５２に応用した例を示すものである。図４５において、機械装置３Ｙとして、電気自動車の駆動輪に接続されている。電流センサ４ａ、ｂを設置し、その電流を監視機器５に入力して、これまでに説明した交流電流の変換を行って監視を行う。特徴量は通信手段７を介して分析／診断装置８にて分析される。
　このような構成とすることで、駆動系の状態、軸受けの劣化、タイヤの摩耗、及び路面状態などの監視に、特徴量を役立てることができる。また、長期間のデータから、消費電力量の無駄を分析して、ドライバにアドバイスするなどのサービスの提供も可能である。
　図４５に示すように、自動車内に監視装置を設置するよりも、第１６～１９に示した実施形態のように、駆動電源２に監視装置を一体化する方が設置場所を確保せずに監視を行うことができるメリットがある。
　尚、図４５には、実施形態の一例を示したが、これまでに説明した他の実施形態との組み合わせもなんら問題はない。
　（第２３の実施の形態）
　図４６を用いて、本発明の第２３の実施の形態に関わる電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置について説明する。
　本実施形態は、第２０の実施形態（図４２）を、電気鉄道車両に応用した例を示すものである。図４６において、複数台の電動機１ａ～ｄが電気鉄道車両の駆動系に接続されている。また、図４２の実施形態以外でも、例えば、図７、図３４、図４３などを用いて各電動機の監視を行うことは可能である。得られた特徴量は通信手段７を介して分析／診断装置８にて分析される。
　このような構成とすることで、駆動系の状態、軸受けの劣化、車輪の摩耗、及び線路の状態などの監視に、特徴量を役立てることができる。特に複数台ある電動機に対して、どの電動機に異常の恐れがあるかを判断することができるため、メンテナンス作業を省力化することが可能である。また、長期間のデータから機械系の経年変化を監視でき、電動機の電流波形の挙動から、周囲温度の変化も監視できる。さらに、消費電力量の変化を分析して、ドライバにアドバイスするなどのサービスの提供も可能である。
　鉄道車両に監視装置を設置する場合、監視装置を分離して設置するよりも、第１６～１９に示した実施形態のように、駆動電源２に監視装置を一体化する方が設置スペースを無駄なく使用することができる。
　尚、図４６には、実施形態の一例を示したが、これまでに説明した他の実施形態との組み合わせもなんら問題はない。
　（第２４の実施の形態）
　図４７を用いて、本発明の第２４の実施の形態に関わる電動機駆動システム、交流電動機およびそれらの監視装置について説明する。
　本実施形態は、これまでに説明した実施形態を、家庭電化製品に応用した例を示すものである。図４７において、エアコン１５３の圧縮機１５４を機械装置として監視を行っている。このような構成とすることで、圧縮機の駆動状態、軸受けの劣化、及び冷媒の漏れなどの監視に、特徴量を役立てることができる。
　長期間のデータから機械系の経年変化が監視でき、消費電力量の変化を分析して、メンテナンス時期をバイスするなどのサービスの提供も可能である。
　本実施形態においても、監視装置を分離して設置するより、第１７～２０に示した実施形態のように、駆動電源２に監視装置を一体化する方が設置スペースを無駄なく使用することができる。
　尚、図４７には、実施形態の一例を示したが、これまでに説明した他の実施形態との組み合わせもなんら問題はない。
　また、既述の通り、本発明の交流電動機の監視装置は、交流電動機の挙動を監視するだけでなく、交流電動機に接続されている駆動電源や機械装置を含む電動機駆動システムの挙動を監視することができる。例えば、交流電動機に接続された機械装置の挙動は交流電動機の電流値にも表れることから、交流電動機の監視を行うことで、交流電動機に接続されている機械装置や電動機駆動システムの監視も、併せて行うことが可能である。
　以上、本発明の実施の形態を具体的に説明したが、本発明は、前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更が可能であることは言うまでもない。既述の通り、本発明は交流電動機を動力とする電動機駆動システムの径時変化、異常検知などの状態監視を、精度よく、かつ、最小限のデータ量で実現する技術である。この技術の適用範囲は、工作機械、スピンドルモータ、ファン、ポンプ（油圧ポンプ、水ポンプ）、圧縮機、冷暖房機器などの産業用途から、電気自動車、鉄道車両用モータなどに利用可能である。
１　三相交流電動機、２　駆動電源、３　機械装置、４　電流センサ、５　監視機器、６　特徴抽出器、７　通信手段、８　分析／診断装置、５１　零クロス計測器、５２　周波数演算器、５３　ＳＩＮ波発生器、５４　ＣＯＳ波発生器、５５　乗算器、５６　ローパスフィルタ、５７　交流絶対値演算器、１００　監視装置

Claims (29)

  1. 　駆動電源によって駆動される交流電動機を監視する、交流電動機の監視装置において、
    　前記監視装置は、前記交流電動機の電流検出手段によって検出された電流検出値を直流量に変換し、前記直流量に基づき、特徴量を出力することを特徴とした交流電動機の監視装置。
  2. 　請求項１に記載の交流電動機の監視装置において、
    　前記監視装置は、前記交流電動機の少なくとも一相の前記電流検出値を用いて、交流周波数を演算し、前記交流周波数に基づき、前記電流検出値を前記直流量に変換することを特徴とした交流電動機の監視装置。
  3. 　請求項１に記載の交流電動機の監視装置において、
    　前記監視装置は、前記交流電動機の少なくとも二相の前記電流検出値を用いて、前記電流検出値の座標変換を行い、座標変換された前記電流検出値の位相に基づき、前記電流検出値を前記直流量に変換することを特徴とした交流電動機の監視装置。
  4. 　請求項１に記載の交流電動機の監視装置において、
    　一つの前記駆動電源により複数の前記交流電動機が駆動されている場合において、
    　前記監視装置は、複数の前記交流電動機のそれぞれに備えられた前記電流検出手段によって検出された前記電流検出値の少なくとも一つを用いて、複数の前記交流電動機の前記電流検出値を前記直流量にそれぞれ変換することを特徴とした交流電動機の監視装置。
  5. 　請求項１に記載の交流電動機の監視装置において、
    　前記監視装置は、前記交流電動機の回転軸測定手段によって検出された前記交流電動機の回転軸の位置、または速度に基づき、前記電流検出値を前記直流量に変換することを特徴とした交流電動機の監視装置。
  6. 　請求項１に記載の交流電動機の監視装置において、
    　前記監視装置は、前記交流電動機に印加される電圧を検出する電圧検知手段によって検出された電圧に基づき、前記電流検出値を前記直流量に変換することを特徴とした交流電動機の監視装置。
  7. 　請求項１に記載の交流電動機の監視装置において、
    　前記監視装置は、前記駆動電源の位相情報に基づき、前記電流検出値を前記直流量に変換することを特徴とした交流電動機の監視装置。
  8. 　請求項１乃至７に記載の交流電動機の監視装置において、
    　前記監視装置は、前記直流量に含まれる振動成分を算出し、前記振動成分に基づき前記特徴量を出力することを特徴とした交流電動機の監視装置。
  9. 　請求項１乃至７に記載の交流電動機の監視装置において、
    　前記監視装置は、前記電流検出値を前記直流量に変換する際に用いた周波数を用いて、前記電流検出値に含まれる脈動成分に対して、整数次数または分数次数で周波数分析し、前記周波数分析の結果に基づき前記特徴量を出力することを特徴とした交流電動機の監視装置。
  10. 　請求項１乃至７に記載の交流電動機の監視装置において、
    　前記監視装置は、前記直流量が所定値の範囲を超えて変化した場合に、前記直流量の変動量、または前記電流検出値を前記直流量に変換する際に用いた周波数の変動量の少なくとも一つを分析し、前記分析の結果に基づき前記特徴量を出力することを特徴とした交流電動機の監視装置。
  11. 　請求項１乃至７に記載の交流電動機の監視装置において、
    　前記監視装置は、前記電流検出値を前記直流量に変換する際に用いた周波数が所定の範囲を超えて変化した場合に、前記周波数の変動量、または前記直流量の変動量の少なくとも一つを分析し、前記分析の結果に基づき前記特徴量を出力することを特徴とした交流電動機の監視装置。
  12. 　請求項１乃至７に記載の交流電動機の監視装置において、
    　電動機駆動システムには振動、圧力、騒音、温度または湿度の外部センサが少なくとも一種類取り付けられており、
    　前記監視装置は、前記外部センサの少なくとも一種類のセンサ情報と、前記直流量との相間関係を分析し、前記分析の結果に基づき前記特徴量を出力することを特徴とした交流電動機の監視装置。
  13. 　請求項６乃至７に記載の交流電動機の監視装置において、
    　前記監視装置は、前記直流量に基づき、瞬時有効電力または瞬時無効電力の少なくとも一方を算出し、前記算出の結果に基づき前記特徴量を出力することを特徴とした交流電動機の監視装置。
  14. 　請求項６乃至７に記載の交流電動機の監視装置において、
    　前記監視装置は、電動機駆動システムの数式モデルに基づいて前記交流電動機のトルクを演算し、前記直流量と前記トルクの演算値とを用いて、前記電動機駆動システムの状態量を算出し、前記状態量に基づき前記特徴量を出力することを特徴とした交流電動機の監視装置。
  15. 　請求項６乃至７に記載の交流電動機の監視装置において、
    　前記監視装置は、前記直流量と、逆算したインバータのスイッチング素子の動作状態とに基づいて、
    　前記スイッチング素子の前記特徴量を出力することを特徴とした交流電動機の監視装置。
  16. 　請求項４に記載の交流電動機の監視装置において、
    　前記監視装置は、複数の前記交流電動機に流れる電流の位相、または振幅の少なくとも一方に基づき、複数の前記交流電動機のそれぞれの動作状態を個別に算出し、前記動作状況に基づき前記特徴量を出力することを特徴とした交流電動機の監視装置。
  17. 　請求項１に記載の交流電動機の監視装置において、
    　前記監視装置は制御器と前記特徴量を出力する特徴抽出器とを備え、前記制御器と前記特徴抽出器とは別の信号処理装置上で動作し、
    　前記制御器は、前記駆動電源によって出力された交流電圧と同期した回転座標軸上の制御内部状態量を出力し、
    　前記特徴抽出器は、前記制御内部状態量を前記直流量として、前記特徴量を出力することを特徴とした交流電動機の監視装置。
  18. 　請求項１に記載の交流電動機の監視装置において、
    　前記監視装置は制御器と前記特徴量を出力する特徴抽出器とを備え、前記制御器と前記特徴抽出器とは一体となった信号処理装置上で動作し、
    　前記制御器で用いる回転座標軸上の電流値または回転座標軸上の電圧値の少なくともいずれかを前記直流量として利用し、
    　前記特徴抽出器は、いずれかの前記直流量または前記制御器で使用される回転数の少なくとも一つに基づき、前記特徴量を出力することを特徴とした交流電動機の監視装置。
  19. 　請求項１７乃至１８に記載の交流電動機の監視装置において、
    　前記制御器は、前記交流電動機の回転子位相角と、前記交流電動機の実際の位相角の差である軸誤差を求める手段を備え、
    　前記特徴抽出器は、前記軸誤差に基づき前記特徴量を出力することを特徴とした交流電動機の監視装置。
  20. 　請求項１７乃至１８に記載の交流電動機の監視装置において、
    　前記制御器は、前記交流電動機の駆動速度の推定量、または前記交流電動機のすべり周波数の推定量、または前記交流電動機内部に発生する磁束の推定量の少なくとも一つの状態量を求める手段を備えるものとし、
    　前記特徴抽出器は、前記状態量に基づき、前記特徴量を出力することを特徴とした交流電動機の監視装置。
  21. 　請求項１７乃至１８に記載の交流電動機の監視装置において、
    　前記制御器は、前記交流電動機の回転座標軸上の電流指令値と実際の電流検出値とが一致するように動作し、前記指令値と前記検出値との偏差である電流偏差、前記電流偏差に比例した状態量、前記電流偏差を積分した状態量または前記電流偏差を微分した状態量の少なくとも一つを分析し、
    　前記特徴抽出器は、前記電流偏差または前記状態量の少なくとも一方に基づき、前記特徴量を出力することを特徴とした交流電動機の監視装置。
  22. 　請求項１乃至２１に記載の交流電動機の監視装置において、
    　前記特徴量は、前記交流電動機の経時変化または異常動作を示すことを特徴とした交流電動機の監視装置。
  23. 　請求項１乃至２２に記載の交流電動機の監視装置において、
    　前記特徴量は、前記交流電動機、前記交流電動機に接続されている駆動電源または前記交流電動機に接続されている機械装置の少なくとも一つに関係する特徴量であることを特徴とした交流電動機の監視装置。
  24. 　請求項１乃至２３に記載の交流電動機の監視装置と、
    　通信手段と、分析診断装置とを備え、
    　前記通信手段は、前記特徴量を前記分析診断装置に送信し、
    　前記分析診断装置は、前記特徴量に基づき、前記交流電動機または前記交流電動機に接続されている機器の状態を分析することを特徴とした分析システム。
  25.  　請求項１乃至２４に記載の交流電動機の監視装置を含むことを特徴とした産業機器システム。
  26.  　請求項１乃至２４に記載の交流電動機の監視装置を含むことを特徴とした自動車。
  27.  　請求項１乃至２４に記載の交流電動機の監視装置を含むことを特徴とした電気鉄道車両。
  28.  　請求項１乃至２４に記載の交流電動機の監視装置を含むことを特徴とした家庭電化装置。
  29. 　駆動電源によって駆動される交流電動機の監視方法であって、
    　監視装置は、前記交流電動機の電流検出手段によって検出された電流検出値を直流量に変換し、前記直流量に基づき特徴量を出力することを特徴とした交流電動機の監視方法。
PCT/JP2017/031886 2017-09-05 2017-09-05 交流電動機の監視装置および監視方法、ならびに電動機駆動システムの監視装置および監視方法 WO2019049188A1 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019540144A JP6818155B2 (ja) 2017-09-05 2017-09-05 交流電動機の監視装置および監視方法、ならびに電動機駆動システムの監視装置および監視方法
EP17924438.9A EP3681035A4 (en) 2017-09-05 2017-09-05 AC ELECTRIC MOTOR CONTROL DEVICE AND METHOD, AND ELECTRIC MOTOR DRIVE SYSTEM CONTROL DEVICE AND METHOD
PCT/JP2017/031886 WO2019049188A1 (ja) 2017-09-05 2017-09-05 交流電動機の監視装置および監視方法、ならびに電動機駆動システムの監視装置および監視方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2017/031886 WO2019049188A1 (ja) 2017-09-05 2017-09-05 交流電動機の監視装置および監視方法、ならびに電動機駆動システムの監視装置および監視方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2019049188A1 true WO2019049188A1 (ja) 2019-03-14

Family

ID=65633635

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2017/031886 WO2019049188A1 (ja) 2017-09-05 2017-09-05 交流電動機の監視装置および監視方法、ならびに電動機駆動システムの監視装置および監視方法

Country Status (3)

Country Link
EP (1) EP3681035A4 (ja)
JP (1) JP6818155B2 (ja)
WO (1) WO2019049188A1 (ja)

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020080093A1 (ja) * 2018-10-18 2020-04-23 株式会社日立製作所 監視システムおよび監視方法
TWI706149B (zh) * 2019-12-04 2020-10-01 財團法人資訊工業策進會 產生一馬達診斷模型的裝置及方法
JP2021027659A (ja) * 2019-08-02 2021-02-22 株式会社日立製作所 電力供給装置および電力供給方法並びに当該電力供給装置を用いる鉄道車両用監視システム
JPWO2021039278A1 (ja) * 2019-08-26 2021-03-04
WO2021176761A1 (ja) * 2020-03-03 2021-09-10 株式会社日立製作所 機器監視装置及び機器監視方法
CN113955149A (zh) * 2021-11-25 2022-01-21 北京润科通用技术有限公司 一种电机系统的健康诊断方法和装置
WO2022024421A1 (ja) * 2020-07-31 2022-02-03 三菱重工業株式会社 回転機械の診断装置、診断方法及び診断プログラム
WO2022024422A1 (ja) * 2020-07-31 2022-02-03 三菱重工業株式会社 回転機械の診断装置、診断方法及び診断プログラム
WO2022079796A1 (ja) * 2020-10-13 2022-04-21 三菱電機株式会社 故障診断装置、学習装置、学習方法、および故障診断システム
WO2022269913A1 (ja) * 2021-06-25 2022-12-29 株式会社日立産機システム 劣化診断装置および劣化診断方法、並びに電動機制御装置
WO2023286233A1 (ja) * 2021-07-15 2023-01-19 三菱電機株式会社 制御装置、電子機器および制御方法
WO2023228231A1 (ja) * 2022-05-23 2023-11-30 三菱電機株式会社 モータ駆動装置、冷凍サイクル装置および冷凍サイクルシステム

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2023552086A (ja) 2020-11-16 2023-12-14 エフ ホフマン－ラ ロッシュ アクチェン ゲゼルシャフト 検査室システム内の電気モータを監視するための監視装置
CN112486100B (zh) * 2020-12-11 2022-02-22 华中科技大学 一种交流伺服系统控制参数稳定域求解方法
JP2022188847A (ja) 2021-06-10 2022-12-22 富士電機株式会社 電力変換装置、診断装置、診断方法
DE102021124678A1 (de) * 2021-09-23 2023-03-23 Ebm-Papst Mulfingen Gmbh & Co. Kg Messanordnung

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005049178A (ja) * 2003-07-31 2005-02-24 Toenec Corp 電動機駆動系における故障検出診断システム
JP2007118680A (ja) * 2005-10-26 2007-05-17 Mitsubishi Electric Corp 自動車用動力制御装置
JP2010158089A (ja) * 2008-12-26 2010-07-15 Honda Motor Co Ltd 電動機の制御装置
WO2010100998A1 (ja) * 2009-03-05 2010-09-10 三菱電機株式会社 絶縁劣化検出装置
JP2011147317A (ja) * 2010-01-18 2011-07-28 Toshiba Mitsubishi-Electric Industrial System Corp 交流電動機の監視装置
JP2013121202A (ja) * 2011-12-06 2013-06-17 Denso Corp 多相回転機の制御装置
JP2015001346A (ja) 2013-06-17 2015-01-05 軍 楊 運転制御装置及び運転制御方法
JP2016195524A (ja) 2015-04-02 2016-11-17 三菱電機株式会社 電動機の診断装置
JP2016197040A (ja) 2015-04-03 2016-11-24 三菱電機株式会社 電動機の診断装置

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0879981A (ja) * 1994-09-06 1996-03-22 Hitachi Ltd 車両用交流発電機の異常判定方法
JP2005057817A (ja) * 2003-08-01 2005-03-03 Aisin Aw Co Ltd 電動駆動制御装置、電動駆動制御方法及びそのプログラム
JP2007082380A (ja) * 2005-09-16 2007-03-29 Denso Corp 同期モータ制御装置
JP5354036B2 (ja) * 2012-01-19 2013-11-27 トヨタ自動車株式会社 車両および車両の制御方法
JP6075067B2 (ja) * 2012-12-28 2017-02-08 ダイキン工業株式会社 電力変換装置
JP6197463B2 (ja) * 2013-08-06 2017-09-20 日産自動車株式会社 インバータ制御交流モータの異常診断装置
JP6217299B2 (ja) * 2013-10-15 2017-10-25 トヨタ自動車株式会社 モータ制御システム
JP5928438B2 (ja) * 2013-11-05 2016-06-01 株式会社デンソー 交流電動機の制御装置
JP5832509B2 (ja) * 2013-11-28 2015-12-16 ファナック株式会社 モータと主軸との間の動力伝達部の異常検出機能を有するモータ制御装置
WO2016084213A1 (ja) * 2014-11-28 2016-06-02 株式会社日立産機システム 監視装置と監視方法およびそれらを備える制御装置と制御方法
JP2016136823A (ja) * 2015-01-23 2016-07-28 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 電力変換制御装置、電力変換ユニット及び電力システム
JP6330864B2 (ja) * 2015-08-05 2018-05-30 Ｊｆｅスチール株式会社 モータの監視装置および方法
JP6173530B1 (ja) * 2016-06-07 2017-08-02 三菱電機株式会社 空調機の故障徴候検出装置

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005049178A (ja) * 2003-07-31 2005-02-24 Toenec Corp 電動機駆動系における故障検出診断システム
JP2007118680A (ja) * 2005-10-26 2007-05-17 Mitsubishi Electric Corp 自動車用動力制御装置
JP2010158089A (ja) * 2008-12-26 2010-07-15 Honda Motor Co Ltd 電動機の制御装置
WO2010100998A1 (ja) * 2009-03-05 2010-09-10 三菱電機株式会社 絶縁劣化検出装置
JP2011147317A (ja) * 2010-01-18 2011-07-28 Toshiba Mitsubishi-Electric Industrial System Corp 交流電動機の監視装置
JP2013121202A (ja) * 2011-12-06 2013-06-17 Denso Corp 多相回転機の制御装置
JP2015001346A (ja) 2013-06-17 2015-01-05 軍 楊 運転制御装置及び運転制御方法
JP2016195524A (ja) 2015-04-02 2016-11-17 三菱電機株式会社 電動機の診断装置
JP2016197040A (ja) 2015-04-03 2016-11-24 三菱電機株式会社 電動機の診断装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP3681035A4 *

Cited By (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020080093A1 (ja) * 2018-10-18 2020-04-23 株式会社日立製作所 監視システムおよび監視方法
JP7257913B2 (ja) 2019-08-02 2023-04-14 株式会社日立製作所 電力供給装置および電力供給方法並びに当該電力供給装置を用いる鉄道車両用監視システム
JP2021027659A (ja) * 2019-08-02 2021-02-22 株式会社日立製作所 電力供給装置および電力供給方法並びに当該電力供給装置を用いる鉄道車両用監視システム
JPWO2021039278A1 (ja) * 2019-08-26 2021-03-04
WO2021039278A1 (ja) * 2019-08-26 2021-03-04 日立オートモティブシステムズ株式会社 故障診断装置
JP7266691B2 (ja) 2019-08-26 2023-04-28 日立Astemo株式会社 故障診断装置
TWI706149B (zh) * 2019-12-04 2020-10-01 財團法人資訊工業策進會 產生一馬達診斷模型的裝置及方法
WO2021176761A1 (ja) * 2020-03-03 2021-09-10 株式会社日立製作所 機器監視装置及び機器監視方法
JP7453875B2 (ja) 2020-07-31 2024-03-21 三菱重工業株式会社 回転機械の診断装置、診断方法及び診断プログラム
WO2022024421A1 (ja) * 2020-07-31 2022-02-03 三菱重工業株式会社 回転機械の診断装置、診断方法及び診断プログラム
WO2022024422A1 (ja) * 2020-07-31 2022-02-03 三菱重工業株式会社 回転機械の診断装置、診断方法及び診断プログラム
JP7451340B2 (ja) 2020-07-31 2024-03-18 三菱重工業株式会社 回転機械の診断装置、診断方法及び診断プログラム
JP7378637B2 (ja) 2020-10-13 2023-11-13 三菱電機株式会社 故障診断装置、学習装置、学習方法、および故障診断システム
WO2022079796A1 (ja) * 2020-10-13 2022-04-21 三菱電機株式会社 故障診断装置、学習装置、学習方法、および故障診断システム
WO2022269913A1 (ja) * 2021-06-25 2022-12-29 株式会社日立産機システム 劣化診断装置および劣化診断方法、並びに電動機制御装置
WO2023286233A1 (ja) * 2021-07-15 2023-01-19 三菱電機株式会社 制御装置、電子機器および制御方法
JP7433538B2 (ja) 2021-07-15 2024-02-19 三菱電機株式会社 制御装置、電子機器および制御方法
CN113955149B (zh) * 2021-11-25 2023-06-16 北京润科通用技术有限公司 一种电机系统的健康诊断方法和装置
CN113955149A (zh) * 2021-11-25 2022-01-21 北京润科通用技术有限公司 一种电机系统的健康诊断方法和装置
WO2023228231A1 (ja) * 2022-05-23 2023-11-30 三菱電機株式会社 モータ駆動装置、冷凍サイクル装置および冷凍サイクルシステム

Also Published As

Publication number Publication date
EP3681035A4 (en) 2021-04-14
JPWO2019049188A1 (ja) 2020-04-09
JP6818155B2 (ja) 2021-01-20
EP3681035A1 (en) 2020-07-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6818155B2 (ja) 交流電動機の監視装置および監視方法、ならびに電動機駆動システムの監視装置および監視方法
JP6765320B2 (ja) 交流電動機の制御装置
CN108134550A (zh) 用于电机控制系统的容错相电流测量
CN105720882B (zh) 电机控制设备
JP5277787B2 (ja) 同期モータ駆動制御装置
Zhang et al. Evaluating transient performance of servo mechanisms by analysing stator current of PMSM
CN101946136A (zh) 冷冻装置
Bendjedia et al. Sensorless control of hybrid stepper motor
Jang et al. Parallel reduced-order extended Kalman filter for PMSM sensorless drives
Tiwari et al. Sensorless speed control of induction motor drive using extended Kalman filter observer
JP4735439B2 (ja) 永久磁石式同期電動機の初期磁極位置推定装置
KR20110117738A (ko) 모터 제어 장치 및 이의 제어 방법
US11005407B2 (en) Data obtaining method, inverter, and rotating electric machine
Rath et al. Effective speed control in 3-phase bldc motor by reaching law based sliding mode technique
JP6578657B2 (ja) 電力変換装置
CN114172443A (zh) 一种永磁电机驱动系统电流传感器故障在线诊断方法
JP7157582B2 (ja) 電力変換装置、およびそれを用いたシステム
JP6479255B2 (ja) 永久磁石式同期モータの制御システム、及び、永久磁石式同期モータの制御方法
CN110235354B (zh) 电动机电力转换装置和使用该电动机电力转换装置的电动机电力转换系统
JP2014204489A (ja) 回転機制御装置
Reddy et al. Parameter estimation and self-commissioning of high power induction motor drive: Importance with a case study
Indriawati et al. Implementation of disturbance observer for sensorless speed estimation in induction motor
Gaied et al. Nonlinear Compensation Empyoing Matrix Converter with DTC Controller.
Al-Badrani et al. Enhanced Speed Control of a Drive With Rejection of Periodical Disturbances
CN117578934A (zh) 气悬浮电机转子控制方法、装置和系统

Legal Events

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

Ref document number: 17924438

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2019540144

Country of ref document: JP

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: 2017924438

Country of ref document: EP

Effective date: 20200406