WO2020189014A1 - 異常診断装置および異常診断方法 - Google Patents

異常診断装置および異常診断方法 Download PDF

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晃司 横田
玲平 高谷
豪 竹内
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    • H02P29/027—Detecting a fault condition, e.g. short circuit, locked rotor, open circuit or loss of load the fault being an over-current

Definitions

  • the present invention relates to an abnormality diagnosis device and an abnormality diagnosis method.
  • an abnormality in a motor in which a load imbalance has occurred is diagnosed by analyzing the FFT waveform of the drive current of the motor and detecting a sideband wave that fluctuates due to the abnormality.
  • an abnormality diagnosis of a motor is performed by calculating the difference between the power supply frequency level and the side wave level of the rotation frequency of the motor.
  • the present invention has been made to solve the above problems, and an object of the present invention is to provide an abnormality diagnosis device capable of diagnosing an abnormality of a motor without setting many parameters.
  • a current measuring unit that measures the load current of the motor
  • a frequency analysis unit that analyzes the load current at a frequency and It is provided with a deterioration degree calculation unit for calculating the deterioration degree by adding up a preset number of intensity values from the upper level in a preset frequency range.
  • one aspect of the abnormality diagnosis method in this invention is The step of measuring the load current of the motor by the current measuring unit, The step of frequency analysis of the load current by the frequency analysis unit, The deterioration degree calculation unit includes a step of calculating the deterioration degree by adding up a preset number of intensity values from the upper level in a preset frequency range.
  • an abnormality diagnosis device capable of diagnosing an abnormality of a motor without setting many parameters.
  • FIG. 1 It is a figure which shows the schematic structure of the abnormality diagnosis system of one Embodiment which concerns on this invention. It is a block diagram which shows the hardware configuration of an abnormality diagnosis apparatus.
  • A is a diagram showing an example of the original waveform of the FFT waveform of the drive current in the motor in which the load imbalance has occurred
  • B is after removing the DC component and harmonics from the FFT waveform of (A).
  • A is a figure which shows an example of the waveform of.
  • FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of an abnormality diagnosis system 100 according to the present embodiment.
  • the abnormality diagnosis system 100 includes a current sensor 30, an abnormality diagnosis device 40, and a dedicated tool 50.
  • the abnormality diagnosis system 100 is a system for diagnosing an abnormality of the motor 20 connected to the inverter 10.
  • the inverter 10 is connected to a three-phase power supply and combines an AC-DC converter that converts three-phase alternating current to direct current and a DC-AC inverter to convert three-phase alternating current to an arbitrary frequency and voltage.
  • the phase and frequency of the drive current are changed according to the rotation position of the rotor of the motor 20, so that high drive efficiency and smooth rotation with less vibration can be realized from low speed to high speed.
  • the inverter 10 is not an essential component, and the abnormality diagnosis system 100 of the present embodiment can be realized even if the inverter 10 is not provided.
  • the motor 20 is a three-phase motor and is driven by three-phase alternating current from the inverter 10.
  • the motor 20 includes a stator and a rotor (not shown). The rotor rotates a rotating shaft supported by bearings.
  • the current sensor 30 is a sensor that measures the load current of the motor 20.
  • the current sensor 30 is connected to the abnormality diagnosis device 40, and the load current of the motor 20 measured by the current sensor 30 is input to the abnormality diagnosis device 40.
  • the abnormality diagnosis device 40 adds up a current measuring unit that measures the load current of the motor 20, a frequency analysis unit that frequency-analyzes the load current, and a preset number of intensity values from the upper level in a preset frequency range. It is provided with an abnormality determination unit that calculates the degree of deterioration. Details of the abnormality diagnosis device 40 will be described later.
  • the dedicated tool 50 is a device connected to the abnormality diagnosis device 40 by a LAN or the like, and is composed of, for example, a personal computer or the like. By connecting the dedicated tool 50 to the abnormality diagnosis device 40, it becomes possible to monitor the state of the motor 20.
  • the dedicated tool 50 is not an essential component, and the abnormality diagnosis system 100 of the present embodiment can be realized even if the dedicated tool 50 is not provided.
  • FIG. 2 shows the hardware configuration of the abnormality diagnosis device 40.
  • the abnormality diagnosis device 40 includes a calculation unit 41, an EIP port 42, a display unit 43, an output contact 44, and a power supply circuit 45.
  • the calculation unit 41 has the functions of an AD conversion unit 410, an FFT analysis unit 411, a deterioration degree calculation unit 412, and an abnormality determination unit 413.
  • the AD conversion unit 410 functions as a current measurement unit that AD-converts the load current of the motor 20 detected by the current sensor 30.
  • the FFT analysis unit 411 functions as a frequency analysis unit for frequency analysis of the load current.
  • the deterioration degree calculation unit 412 calculates the deterioration degree by adding up the intensity values of a preset number from the upper level in the preset frequency range.
  • the abnormality determination unit 413 has a function as an input unit for inputting a threshold value and a function of an abnormality determination unit for determining whether or not the motor 20 has deteriorated by comparing the input threshold value with the degree of deterioration. ..
  • the threshold value is input from, for example, the dedicated tool 50.
  • the EIP port 42 is a port for enabling communication between the abnormality diagnosis device 40 and the dedicated tool 50 by the EtherNet / IP network protocol.
  • the display unit 43 is composed of, for example, electronic paper or the like, and displays the degree of deterioration or the like calculated by the abnormality diagnosis device 40.
  • the output contact 44 is a contact for transmitting the output of the abnormality diagnosis device 40 to an external device.
  • the power supply circuit 45 is a circuit that is connected to an external power supply and supplies the power supply necessary for the operation of each part of the abnormality diagnosis device 40.
  • FIG. 3 (A) is a diagram showing an example of the original waveform of the FFT waveform of the drive current in the motor in which the load imbalance has occurred
  • FIG. 3 (B) is a diagram showing a DC component and harmonics from the FFT waveform of (A). It is a figure which shows an example of the waveform after removing.
  • the DC component and harmonics that have fluctuations not caused by the abnormality of the motor 20 are removed from the FFT waveform of the drive current of the motor 20, and the preset number of data are added up.
  • the deterioration and failure of the motor 20 can be identified without the trouble of setting necessary for identifying the sideband wave.
  • the DC component and the harmonics fluctuate greatly, so that the amplitudes are added up due to factors other than the abnormality of the motor 20.
  • the total value fluctuates. Therefore, conventionally, it has been necessary to specify a frequency obtained by adding the rotation frequency to the power supply frequency and a frequency obtained by subtracting the rotation frequency from the power supply frequency.
  • the abnormality of the motor 20 can be quantified only by adding up the amplitudes.
  • FIG. 4 is a flowchart showing a deterioration degree calculation process by the abnormality diagnosis device 40 of the present embodiment.
  • the AD conversion unit 410 of the abnormality diagnosis device 40 acquires the load current of the motor 20 by the current sensor 30 (FIG. 4: S1).
  • the FFT analysis unit 411 of the abnormality diagnosis device 40 frequency-analyzes the load current by the discrete Fourier transform (FIG. 4: S2).
  • the deterioration degree calculation unit 412 of the abnormality diagnosis device 40 cuts the fundamental wave and the harmonic from the current data (FIG. 4: S3).
  • the deterioration degree calculation unit 412 of the abnormality diagnosis device 40 calculates the deterioration degree by adding up the intensity values set in advance from the upper level (FIG. 4: S4). Specifically, the deterioration degree calculation unit 412 adds up, for example, the intensity values of the top 10 noises, divides the added intensity values by all the signal values, and multiplies the coefficient for adjusting the sensitivity. To calculate the degree of deterioration. The formula for calculating the degree of deterioration is shown in (Equation 1).
  • Equation 1 In the above equation, N indicates the number of data to be added up, and A indicates the coefficient for adjusting the sensitivity.
  • the abnormality determination unit 413 of the abnormality diagnosis device 40 may perform the abnormality determination by comparing the threshold value with the calculated deterioration degree.
  • the appearance of the abnormality of the motor 20 differs depending on the failure mode. Therefore, in the present embodiment, three methods for calculating the degree of deterioration are provided according to the failure mode.
  • the first failure mode is a failure mode due to imbalance, misalignment, or broken rotor bar.
  • the second failure mode is a failure mode due to cavitation.
  • the third failure mode is a failure mode due to bearing deterioration.
  • FIG. 5 is a diagram showing load currents when the motor 20 is normal and when an abnormality occurs due to imbalance.
  • the FFT analysis unit 411 performs FFT with a resolution of 0.25 Hz, and in the frequency range of 0 Hz to second harmonic (0 Hz to 120 Hz), the 10 intensity values from the top are added up and deteriorated by the following equation. The degree was calculated.
  • top 10 are just examples, and the strength values of 6 to 20 may be added up.
  • the intensity values of the fundamental frequency ⁇ the rotation frequency increase, and under the conditions of this example, in the case of an abnormality, the intensity values of 30 Hz and 90 Hz increase. Further, in this case, the degree of deterioration in the normal case was 13, and the degree of deterioration in the abnormal case was 22. Therefore, by setting the threshold value to 20, the abnormality determination unit 413 can determine the abnormality.
  • FIG. 6 is a diagram showing a load current when the motor 20 is normal and when an abnormality occurs due to cavitation.
  • the FFT analysis unit 411 performed an FFT with a resolution of 0.25 Hz, and in the frequency range of the fundamental frequency ⁇ 15 Hz, the 60 intensity values from the top were added up, and the degree of deterioration was calculated by the following formula.
  • top 60 pieces are just an example, and the number may be changed as appropriate and the strength values may be added up.
  • the abnormality determination unit 413 can determine the abnormality.
  • FIG. 7 is a diagram showing a load current when the motor 20 is normal and when an abnormality occurs due to bearing deterioration.
  • the FFT analysis unit 411 performs FFT with a resolution of 0.25 Hz, and in the frequency range of the second harmonic to the twentieth harmonic (120 Hz to 1200 Hz), the intensity values of 4000 from the top are added up and the following is performed.
  • the degree of deterioration was calculated by the formula.
  • top 4000 pieces are an example, and the number may be changed as appropriate and the strength values may be added up.
  • the intensity value of the second harmonic to the 20th harmonic increases, and under the conditions of this example, in the case of an abnormality, the intensity value of 120 Hz to 1200 Hz increases. Further, in this case, the degree of deterioration in the normal case was 20, and the degree of deterioration in the abnormal case was 30. Therefore, by setting the threshold value to 25, the abnormality determination unit 413 can determine the abnormality.
  • the degree of deterioration is calculated by adding up the intensity values of the preset numbers from the upper level in the preset frequency range, so that the drive frequency of the motor and the number of poles of the motor , And, it is possible to perform an abnormality diagnosis of the motor without setting many parameters such as slip.
  • FIG. 8 is a diagram showing a state in which noise due to the influence of inverter drive and minute noise generated by other factors are generated in the signal to be detected in the present embodiment.
  • FIG. 9 is a flowchart showing a deterioration degree calculation process by the abnormality diagnosis device of the present embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram showing load currents when the motor is normal and when an abnormality occurs due to imbalance in the present embodiment.
  • the arrow A indicates the noise generated by the influence of the inverter drive.
  • the top 10 may contain a lot of noise due to the influence of the inverter, and the sensitivity for detecting a signal due to an abnormality may decrease.
  • the noise intensity value due to the influence of inverter drive differs depending on the control method of the inverter used, the manufacturer, etc., so it cannot be removed uniformly. Therefore, it is conceivable to add up more intensity values instead of adding up a certain number of intensity values from the top.
  • FIG. 8 is a diagram showing a state in which noise due to the influence of inverter drive and minute noise generated by other factors are generated in the signal to be detected.
  • arrow C indicates minute noise generated by other factors.
  • the intensity value of this minute noise is highly random, and when a larger number of intensity values are added together, a large amount of minute noise may be included, and the sensitivity for detecting a signal due to an abnormality may decrease.
  • the present embodiment it is decided to remove signals below a certain level and calculate the degree of deterioration by adding up intensity values above a certain level.
  • the noise due to the abnormality has an intensity value of -50 dB or more. Therefore, in the present embodiment, for example, it is decided to take a margin of -10 dB and add up the intensity values of -60 dB or more to remove minute noise and then add up all the remaining signals. As a result, it was confirmed that the signals to be detected can be surely added up after removing minute noise, and the deterioration tendency can be detected.
  • the noise generated by the influence of the inverter drive is constant regardless of the abnormality, but the signal to be detected changes depending on the abnormality.
  • the present embodiment by adding up the intensity values of a certain level or higher, it is possible to obtain a sufficient number of intensity values of the signals to be detected, and it is possible to prevent a decrease in sensitivity for detecting signals due to an abnormality. it can.
  • the hardware configuration of the abnormality diagnosis device 40 in the present embodiment is the same as the configuration of the abnormality diagnosis device 40 in the first embodiment shown in FIG. 2 when shown in the block diagram.
  • the abnormality diagnosis device 40 of the present embodiment does not calculate the degree of deterioration by adding up the number of intensity values preset from the upper level, but by adding up the intensity values of a certain level or higher set in advance. Calculate the degree of deterioration.
  • the abnormality diagnosis device 40 of the present embodiment includes a calculation unit 41, an EIP port 42, a display unit 43, an output contact 44, and a power supply circuit 45, as in the first embodiment.
  • the deterioration degree calculation unit 412 in the present embodiment is different from the first embodiment in that the deterioration degree calculation unit 412 calculates the deterioration degree by adding up the intensity values of a certain level or higher in a preset frequency range. Other configurations are the same as those in the first embodiment.
  • FIG. 9 is a flowchart showing a deterioration degree calculation process by the abnormality diagnosis device 40 of the present embodiment.
  • the AD conversion unit 410 of the abnormality diagnosis device 40 acquires the load current of the motor 20 by the current sensor 30 (FIG. 9: S10).
  • the FFT analysis unit 411 of the abnormality diagnosis device 40 frequency-analyzes the load current by the discrete Fourier transform (FIG. 9: S11).
  • the deterioration degree calculation unit 412 of the abnormality diagnosis device 40 cuts the fundamental wave and harmonics from the current data, and further cuts noise below a certain level (FIG. 9: S12).
  • the deterioration degree calculation unit 412 of the abnormality diagnosis device 40 calculates the deterioration degree by adding up the intensity values set in advance from the upper level (FIG. 9: S13). Specifically, the deterioration degree calculation unit 412 removes noise of less than -60 dB, for example, adds up the intensity values of all the remaining noises, and divides the combined intensity values by all the signal values. Then, the degree of deterioration is calculated by multiplying the coefficient for adjusting the sensitivity.
  • the formula for calculating the degree of deterioration is the same as the formula shown in (Equation 1) described in the first embodiment.
  • the abnormality determination unit 413 of the abnormality diagnosis device 40 may perform the abnormality determination by comparing the threshold value with the calculated deterioration degree.
  • FIG. 10 is a diagram showing load currents when the motor 20 is normal and when an abnormality occurs due to imbalance.
  • the FFT analysis unit 411 performs FFT with a resolution of 0.25 Hz, and in the frequency range of 0 Hz to second harmonic (0 Hz to 120 Hz), the intensity values of -60 dB or more are added up, and the degree of deterioration is calculated by the following equation. Was calculated.
  • the intensity values of the fundamental frequency ⁇ the rotation frequency increase, and under the conditions of this example, in the case of an abnormality, the intensity values of 30 Hz and 90 Hz increase. Further, in this case, the degree of deterioration in the normal case was 24, and the degree of deterioration in the abnormal case was 33. Therefore, by setting the threshold value to 30, the abnormality determination unit 413 can determine the abnormality.
  • the intensity values of a certain level or higher are preset in the abnormality diagnosis device 40, particularly the deterioration degree calculation unit 412, from the upper level in the preset frequency range. It suffices to have a function of calculating the degree of deterioration by adding up the strength values of the numbers.
  • the present invention is not limited to such an aspect, and the total period can be appropriately determined in consideration of the amount of data and the accuracy.
  • Inverter 20
  • Motor 30
  • Abnormality diagnosis device 41
  • Calculation unit 42
  • EIP port 43
  • Display unit 44
  • Output contact 50
  • Dedicated tool 100
  • Abnormality diagnosis system 410
  • AD conversion unit 411
  • FFT analysis unit 412
  • Deterioration degree calculation unit 413
  • Abnormality judgment unit

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Abstract

多くのパラメータの設定を行うことなく、モータの異常診断が可能な異常診断装置を提供する。異常診断装置４０は、モータ２０の負荷電流を測定する電流測定部４１０と、負荷電流を周波数解析する周波数解析部４１１と、予め設定された周波数範囲で、上位から予め設定された数の強度値を合算して劣化度を算出する劣化度算出部４１２とを備える。

Description

異常診断装置および異常診断方法
　この発明は、異常診断装置および異常診断方法に関する。
　従来、負荷アンバランスの生じたモータにおける異常を診断は、モータの駆動電流のＦＦＴ波形を解析し、異常により変動する側帯波を検出することにより行っている。
　例えば、特許文献１では、電源周波数レベルと、モータの回転周波数の側波レベルの差異を算出することにより、モータの異常診断を行っている。
特開２０１０－２８８３５２号公報
　しかしながら、特許文献１の方法では、異常が現れる周波数帯の特定に必要なパラメータが多く、設定に手間がかかる。例えば、モータの回転周波数を算出する際には、モータの駆動周波数、モータの極数、および、すべり等、多くのパラメータを設定する必要があった。
　本発明は、上記課題を解決するためになされたものであって、多くのパラメータの設定を行うことなく、モータの異常診断が可能な異常診断装置を提供することを目的とする。
　本発明における異常診断装置の一態様は、
　モータの負荷電流を測定する電流測定部と、
　前記負荷電流を周波数解析する周波数解析部と、
　予め設定された周波数範囲で、上位から予め設定された数の強度値を合算して劣化度を算出する劣化度算出部と、を備える。
　また、本発明における異常診断方法の一態様は、
　電流測定部により、モータの負荷電流を測定するステップと、
　周波数解析部により、前記負荷電流を周波数解析するステップと、
　劣化度算出部により、予め設定された周波数範囲で、上位から予め設定された数の強度値を合算して劣化度を算出するステップと、を備える。
　本発明によれば、多くのパラメータの設定を行うことなく、モータの異常診断が可能な異常診断装置を提供することができる。
本発明に係る一実施形態の異常診断システムの概略構成を示す図である。 異常診断装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 （Ａ）は、負荷アンバランスの生じたモータにおける駆動電流のＦＦＴ波形の元波形の一例を示す図であり、（Ｂ）は、（Ａ）のＦＦＴ波形からＤＣ成分と高調波を除去した後の波形の一例を示す図である。 異常診断装置による劣化度算出処理を示すフローチャートである。 モータが正常の場合と、アンバランスによる異常が生じた場合の負荷電流を示す図である。 モータが正常の場合と、キャビテーションによる異常が生じた場合の負荷電流を示す図である。 モータが正常の場合と、軸受劣化による異常が生じた場合の負荷電流を示す図である。 検出したい信号に、インバータ駆動の影響によるノイズ、および他の要因で生じた微小ノイズが生じている状態を示す図である。 第２実施形態の異常診断装置による劣化度算出処理を示すフローチャートである。 モータが正常の場合と、アンバランスによる異常が生じた場合の負荷電流を示す図である。
　以下、この発明の実施形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
（第１実施形態）
　まず、この発明の第１実施形態について図面を参照しながら詳細に説明する。図１は、本実施形態に係る異常診断システム１００の概略構成を示す図である。図１に示すように、異常診断システム１００は、電流センサ３０と、異常診断装置４０と、専用ツール５０とを備えている。異常診断システム１００は、インバータ１０に接続されたモータ２０の異常を診断するシステムである。
　インバータ１０は、三相電源に接続され、三相交流を直流に変換するＡＣ－ＤＣコンバータと、ＤＣ－ＡＣインバータとを組み合わせ、三相交流を任意の周波数と電圧に変換する。インバータ１０を用いることにより、モータ２０のロータの回転位置に合わせて駆動電流の位相と周波数を変化させることで、高い駆動効率と振動が少ない滑らかな回転を低速から高速まで実現することができる。なお、インバータ１０は必須の構成要素ではなく、インバータ１０を備えていない構成であっても、本実施形態の異常診断システム１００を実現可能である。
　モータ２０は、三相モータであり、インバータ１０からの三相交流によって駆動される。モータ２０は、図示を省略する固定子と回転子を含む。回転子は、軸受によって支持された回転軸を回転させる。
　電流センサ３０は、モータ２０の負荷電流を測定するセンサである。電流センサ３０は、異常診断装置４０に接続されており、電流センサ３０によって測定されたモータ２０の負荷電流は、異常診断装置４０に入力される。
　異常診断装置４０は、モータ２０の負荷電流を測定する電流測定部と、負荷電流を周波数解析する周波数解析部と、予め設定された周波数範囲で、上位から予め設定された数の強度値を合算して劣化度を算出する異常判定部とを備える。異常診断装置４０の詳細については後述する。
　専用ツール５０は、異常診断装置４０にＬＡＮ等により接続される機器であり、例えば、パーソナルコンピュータ等から構成される。専用ツール５０を異常診断装置４０に接続することで、モータ２０の状態を監視することが可能になる。なお、専用ツール５０は、必須の構成要素ではなく、専用ツール５０を備えていない構成であっても、本実施形態の異常診断システム１００を実現可能である。
　図２に異常診断装置４０のハードウェア構成を示す。図２に示すように、異常診断装置４０は、演算部４１と、ＥＩＰポート４２と、表示部４３と、出力接点４４と、電源回路４５とを備える。
　演算部４１は、ＡＤ変換部４１０、ＦＦＴ解析部４１１、劣化度算出部４１２、および異常判定部４１３の機能を備えている。ＡＤ変換部４１０は、電流センサ３０によって検出したモータ２０の負荷電流をＡＤ変換する電流測定部として機能する。ＦＦＴ解析部４１１は、負荷電流を周波数解析する周波数解析部として機能する。劣化度算出部４１２は、予め設定された周波数範囲で、上位から予め設定された数の強度値を合算して劣化度を算出する。異常判定部４１３は、閾値を入力する入力部としての機能と、入力された閾値と劣化度と比較して、モータ２０が劣化したか否かを判定する異常判定部との機能を備えている。閾値は、例えば、専用ツール５０から入力される。
　ＥＩＰポート４２は、EtherNet/IPのネットワークプロトコルにより、異常診断装置４０と専用ツール５０との通信を可能とするためのポートである。
　表示部４３は、例えば、電子ペーパー等から構成され、異常診断装置４０により算出した劣化度等を表示する。
　出力接点４４は、異常診断装置４０の出力を外部の機器に伝達するための接点である。
　電源回路４５は、外部の電源と接続され、異常診断装置４０の各部の動作に必要な電源を供給する回路である。
（異常診断の手法）
　図３（Ａ）は、負荷アンバランスの生じたモータにおける駆動電流のＦＦＴ波形の元波形の一例を示す図であり、図３（Ｂ）は、（Ａ）のＦＦＴ波形からＤＣ成分と高調波を除去した後の波形の一例を示す図である。
　本実施形態においては、モータ２０の駆動電流のＦＦＴ波形から、モータ２０の異常に起因しない変動があるＤＣ成分と高調波を除去し、予め設定した個数のデータを合算する。これにより、側帯波の特定に必要な設定の手間を省き、モータ２０の劣化および故障を特定できる。
　例えば、図３（Ａ）に示すような負荷アンバランスの生じたモータ２０の駆動電流のＦＦＴ波形では、ＤＣ成分と高調波の変動が大きいため、振幅を合算するとモータ２０の異常以外の要因で合算した値が変動する。したがって、従来は、電源周波数に回転周波数を加算した周波数、および、電源周波数から回転周波数を減算した周波数を特定する等の工程が必要だった。
　しかしながら、本実施形態では、図３（Ｂ）に示すように、ＤＣ成分と高調波を除くことで、モータ２０の異常に起因する周波数成分(=電源周波数±回転周波数)の変化が顕著になり、振幅を合算するだけでモータ２０の異常を数値化できる。
（異常診断の処理）
　図４に、本実施形態の異常診断装置４０による劣化度算出処理を示すフローチャートである。まず、異常診断装置４０のＡＤ変換部４１０は、電流センサ３０により、モータ２０の負荷電流を取得する（図４：Ｓ１）。
　次に、異常診断装置４０のＦＦＴ解析部４１１は、離散フーリエ変換により負荷電流を周波数解析する（図４：Ｓ２）。
　次に、異常診断装置４０の劣化度算出部４１２は、電流データから基本波と高調波をカットする（図４：Ｓ３）。
　次に、異常診断装置４０の劣化度算出部４１２は、上位から予め設定された数の強度値を合算して、劣化度を算出する（図４：Ｓ４）。具体的には、劣化度算出部４１２は、例えば上位１０個のノイズの強度値を合算し、この合算した強度値を、全ての信号値によって除算して、感度を調整する係数を乗算することにより、劣化度を算出する。劣化度の算出式を（数１）に示す。
（数１）
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000001
上記式において、Nは合算するデータの個数を示し、Aは感度を調整する係数を示す。
　この後、異常診断装置４０の異常判定部４１３により、閾値と算出した劣化度とを比較することにより、異常判定を行うようにしてもよい。
（劣化度の算出処理）
　次に、本実施形態における劣化度の算出処理について説明する。以下の例では、モータ２０の極数は４極であり、６０Ｈｚの電源周波数を直入駆動した。
　モータ２０の異常は、故障モードによって現れ方が異なる。そこで、本実施形態においては、劣化度の算出処理方法を、故障モードに合わせた３つ備えている。
　第１の故障モードは、アンバランス、ミスアライメント、あるいは回転子バーの折損による故障モードである。第２の故障モードは、キャビテーションによる故障モードである。第３の故障モードは、軸受劣化による故障モードである。以下、それぞれの故障モードにおける劣化度の算出処理について説明する。
（第１の故障モード）
　一例として、アンバランスによる故障モードの場合における劣化度の算出処理について説明する。図５は、モータ２０が正常の場合と、アンバランスによる異常が生じた場合の負荷電流を示す図である。
　この例では、ＦＦＴ解析部４１１によって０．２５Ｈｚの分解能でＦＦＴし、０Hz～２次高調波の周波数範囲（０Ｈｚ～１２０Ｈｚ）において、上位から１０個の強度値を合算して、次式により劣化度を算出した。
（数２）
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000002
　但し、上位１０個というのは一例であり、６個～２０個の強度値を合算すればよい。
　図５から分かるように、この場合には、基本周波数±回転周波数の強度値が上昇し、この例の条件では、異常の場合には、３０Ｈｚと９０Ｈｚの強度値が上昇する。また、この場合には、正常の場合の劣化度は１３であり、異常の場合の劣化度は２２であった。したがって、閾値を２０とすることにより、異常判定部４１３により異常を判定可能である。
（第２の故障モード）
　一例として、キャビテーションによる故障モードの場合における劣化度の算出処理について説明する。図６は、モータ２０が正常の場合と、キャビテーションによる異常が生じた場合の負荷電流を示す図である。
　この例では、ＦＦＴ解析部４１１によって０．２５Ｈｚの分解能でＦＦＴし、基本周波数±１５Ｈｚの周波数範囲において、上位から６０個の強度値を合算して、次式により劣化度を算出した。
（数３）
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000003
　但し、上位６０個というのは一例であり、適宜個数を変更して強度値を合算すればよい。
　図６から分かるように、この場合には、基本周波数±１５Ｈｚ以内の強度値が上昇し、異常の場合には、４５Ｈｚ～７５Ｈｚの強度値が上昇する。また、この場合には、正常の場合の劣化度は１３であり、異常の場合の劣化度は３０であった。したがって、閾値を２０とすることにより、異常判定部４１３により異常を判定可能である。
（第３の故障モード）
　一例として、軸受劣化による故障モードの場合における劣化度の算出処理について説明する。図７は、モータ２０が正常の場合と、軸受劣化による異常が生じた場合の負荷電流を示す図である。
　この例では、ＦＦＴ解析部４１１によって０．２５Ｈｚの分解能でＦＦＴし、２次高調波～２０次高調波の周波数範囲（１２０Ｈｚ～１２００Ｈｚ）において、上位から４０００個の強度値を合算して、次式により劣化度を算出した。
（数４）
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000004
　但し、上位４０００個というのは一例であり、適宜個数を変更して強度値を合算すればよい。
　図７から分かるように、この場合には、２次高調波～２０次高調波の強度値が上昇し、この例の条件では、異常の場合には、１２０Ｈｚ～１２００Ｈｚの強度値が上昇する。また、この場合には、正常の場合の劣化度は２０であり、異常の場合の劣化度は３０であった。したがって、閾値を２５とすることにより、異常判定部４１３により異常を判定可能である。
　以上のように、本実施形態によれば、予め設定された周波数範囲で、上位から予め設定された数の強度値を合算して劣化度を算出するので、モータの駆動周波数、モータの極数、および、すべり等の多くのパラメータの設定を行うことなく、モータの異常診断を行うことが可能となる。
（第２実施形態）
　次に、この発明の第２実施形態について図面を参照しながら詳細に説明する。図８は、本実施形態において、検出したい信号に、インバータ駆動の影響によるノイズ、および他の要因で生じた微小ノイズが生じている状態を示す図である。図９は、本実施形態の異常診断装置による劣化度算出処理を示すフローチャートである。図１０は、本実施形態において、モータが正常の場合と、アンバランスによる異常が生じた場合の負荷電流を示す図である。
　上述した第１実施形態では、上位から所定個数の強度値を合算して劣化度を算出する態様について説明した。一方、本実施形態では、一定レベル以上の強度値を合算して劣化度を算出する態様について説明する。
　図８に示すように、インバータ駆動の影響により、検出したい信号よりも大きいノイズが生じる場合がある。図８において、矢印Ａは、インバータ駆動の影響で生じたノイズを示している。
　この場合、例えば、上位１０個などの少ない数で強度値を合算すると、上位１０個中にインバータの影響によるノイズを多く含み、異常による信号を検知する感度が低下することがある。
　インバータ駆動の影響によるノイズの強度値は、使用するインバータの制御方式、あるいはメーカー等により異なるので、一律に除去することはできない。そこで、上位から一定個数の強度値を合算するのではなく、より多くの強度値を合算することが考えられる。
　しかしながら、図８に示すように、インバータ駆動の影響によるノイズ以外にも、その他の要因で生じた微小ノイズが存在する。図８は、検出したい信号に、インバータ駆動の影響によるノイズ、および他の要因で生じた微小ノイズが生じている状態を示す図である。図８において、矢印Ｃは、その他の要因で生じた微小ノイズを示している。この微小ノイズの強度値はランダム性が高く、より多くの強度値を合算した場合に微小ノイズを多く含んでしまい、異常による信号を検知する感度が低下する恐れがある。
　そこで、本実施形態では、一定レベル未満の信号を除去し、一定レベル以上の強度値を合算して劣化度を算出することとした。ただし、実験の結果、異常によるノイズは、－５０ｄＢ以上の強度値を有することがわかっている。そこで、本実施形態では、例えば、－１０ｄＢのマージンを取って、－６０ｄＢ以上の強度値を合算することにより、微小ノイズを除去した上で、残った信号を全て合算することとした。その結果、微小ノイズを除去した上で検出したい信号を確実に合算することができ、劣化傾向を検出できることが確認された。
　インバータ駆動の影響で生じたノイズは異常に拘わらず一定だが、検出したい信号は異常によって変化する。しかし、本実施形態によれば、一定レベル以上の強度値を合算することにより、十分な数の検出したい信号の強度値を得ることができ、異常による信号を検知する感度の低下を防ぐことができる。
　本実施形態における異常診断装置４０のハードウェア構成は、ブロック図で示した場合に、図２に示す第１実施形態における異常診断装置４０の構成と同様である。ただし、本実施形態の異常診断装置４０は、上位から予め設定された数の強度値を合算して劣化度を算出するのではなく、予め設定された一定レベル以上の強度値を合算することにより劣化度を算出する。
　本実施形態の異常診断装置４０は、第１実施形態と同様に、演算部４１と、ＥＩＰポート４２と、表示部４３と、出力接点４４と、電源回路４５とを備える。本実施形態における劣化度算出部４１２は、予め設定された周波数範囲で、一定レベル以上の強度値を合算して劣化度を算出するところが第１実施形態と異なる。その他の構成は、第１実施形態と同様である。
（異常診断の処理）
　図９に、本実施形態の異常診断装置４０による劣化度算出処理を示すフローチャートである。まず、異常診断装置４０のＡＤ変換部４１０は、電流センサ３０により、モータ２０の負荷電流を取得する（図９：Ｓ１０）。
　次に、異常診断装置４０のＦＦＴ解析部４１１は、離散フーリエ変換により負荷電流を周波数解析する（図９：Ｓ１１）。
　次に、異常診断装置４０の劣化度算出部４１２は、電流データから基本波と高調波をカットし、さらに、一定レベル未満のノイズをカットする（図９：Ｓ１２）。
　次に、異常診断装置４０の劣化度算出部４１２は、上位から予め設定された数の強度値を合算して、劣化度を算出する（図９：Ｓ１３）。具体的には、劣化度算出部４１２は、例えば－６０ｄＢ未満のノイズを除去した上で、残りの全てのノイズの強度値を合算し、この合算した強度値を、全ての信号値によって除算して、感度を調整する係数を乗算することにより、劣化度を算出する。劣化度の算出式は、第１実施形態で説明した（数１）に示す式と同様である。
　この後、異常診断装置４０の異常判定部４１３により、閾値と算出した劣化度とを比較することにより、異常判定を行うようにしてもよい。
（劣化度の算出処理）
　次に、本実施形態における劣化度の算出処理について説明する。以下の例では、モータ２０の極数は４極であり、６０Ｈｚの電源周波数を直入駆動した。
　本実施形態では、一例として、アンバランスによる故障モードの場合における劣化度の算出処理について説明する。図１０は、モータ２０が正常の場合と、アンバランスによる異常が生じた場合の負荷電流を示す図である。
　この例では、ＦＦＴ解析部４１１によって０．２５Ｈｚの分解能でＦＦＴし、０Hz～２次高調波の周波数範囲（０Ｈｚ～１２０Ｈｚ）において、－６０ｄＢ以上の強度値を合算して、次式により劣化度を算出した。
（数５）
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000005
　図１０から分かるように、この場合には、基本周波数±回転周波数の強度値が上昇し、この例の条件では、異常の場合には、３０Ｈｚと９０Ｈｚの強度値が上昇する。また、この場合には、正常の場合の劣化度は２４であり、異常の場合の劣化度は３３であった。したがって、閾値を３０とすることにより、異常判定部４１３により異常を判定可能である。
　第１実施形態と組み合わせてもよい。本実施形態と第１実施形態を組み合わせる場合には、異常診断装置４０、特に、劣化度算出部４１２に、予め設定された周波数範囲で、一定レベル以上の強度値について、上位から予め設定された数の強度値を合算して劣化度を算出する機能を備えるようにすればよい。
（変形例）
　以上の実施形態は例示であり、この発明の範囲から離れることなく様々な変形が可能である。
　上述した実施形態では、４秒間に出力される負荷電流波形を、４秒間ごとに合算する態様について説明した。しかし、本発明はこのような態様に限定される訳ではなく、合算する期間は、データ量と精度の兼ね合いで適宜決定することができる。
　本明細書では、本発明の実施形態に係る異常診断装置および異常診断方法について説明したが、本発明は、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の変更が可能である。
　　１０　　インバータ
　　２０　　モータ
　　３０　　電流センサ
　　４０　　異常診断装置
　　４１　　演算部
　　４２　　ＥＩＰポート
　　４３　　表示部
　　４４　　出力接点
　　５０　　専用ツール
　　１００　異常診断システム
　　４１０　ＡＤ変換部
　　４１１　ＦＦＴ解析部
　　４１２　劣化度算出部
　　４１３　異常判定部

Claims (15)

  1. 　モータの負荷電流を測定する電流測定部と、
    　前記負荷電流を周波数解析する周波数解析部と、
    　予め設定された周波数範囲で、上位から予め設定された数の強度値を合算して劣化度を算出する劣化度算出部と、を備える、
    ことを特徴とする異常診断装置。
  2. 　前記劣化度算出部は、一定レベル以上の強度値について、上位から予め設定された数の強度値を合算して劣化度を算出する、
    ことを特徴とする請求項１に記載の異常診断装置。
  3. 　前記劣化度算出部は、上位から６個ないし２０個の強度値を合算して劣化度を算出する、
    ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の異常診断装置。
  4. 　前記劣化度算出部は、好ましくは、上位から１０個の強度値を合算して劣化度を算出する、
    ことを特徴とする請求項３に記載の異常診断装置。
  5. 　前記周波数解析部は、０．２５Ｈｚの分解能で周波数解析し、
    　前記劣化度算出部は、０Ｈｚ～２次高調波の周波数範囲で、前記劣化度を算出する、
    ことを特徴とする請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の異常診断装置。
  6. 　前記周波数解析部は、０．２５Ｈｚの分解能で周波数解析し、
    　前記劣化度算出部は、基本周波数±１５Ｈｚの周波数範囲で、前記劣化度を算出する、
    ことを特徴とする請求項１に記載の異常診断装置。
  7. 　前記劣化度算出部は、好ましくは、上位から６０個の強度値を合算して劣化度を算出する、
    ことを特徴とする請求項６に記載の異常診断装置。
  8. 　前記周波数解析部は、０．２５Ｈｚの分解能で周波数解析し、
    　前記劣化度算出部は、２次高調波～２０次高調波の周波数範囲で、前記劣化度を算出する、
    ことを特徴とする請求項１に記載の異常診断装置。
  9. 　前記劣化度算出部は、好ましくは、上位から４０００個の強度値を合算して劣化度を算出する、
    ことを特徴とする請求項８に記載の異常診断装置。
  10. 　前記劣化度算出部は、基本周波数と高調波における強度値を、前記劣化度の算出から除外する、
    ことを特徴とする請求項１ないし請求項９のいずれか１項に記載の異常診断装置。
  11. 　閾値を入力する入力部と、
    　前記閾値と前記劣化度と比較して、前記モータが劣化したか否かを判定する異常判定部と、を備える、
    ことを特徴とする請求項１ないし請求項１０のいずれか１項に記載の異常診断装置。
  12. 　モータの負荷電流を測定する電流測定部と、
    　前記負荷電流を周波数解析する周波数解析部と、
    　予め設定された周波数範囲で、一定レベル以上の強度値を合算して劣化度を算出する劣化度算出部と、を備える、
    ことを特徴とする異常診断装置。
  13. 　前記周波数解析部は、０．２５Ｈｚの分解能で周波数解析し、
    　前記劣化度算出部は、０Ｈｚ～２次高調波の周波数範囲で、前記劣化度を算出する、
    ことを特徴とする請求項１２に記載の異常診断装置。
  14. 　電流測定部により、モータの負荷電流を測定するステップと、
    　周波数解析部により、前記負荷電流を周波数解析するステップと、
    　劣化度算出部により、予め設定された周波数範囲で、上位から予め設定された数の強度値を合算して劣化度を算出するステップと、を備える、
    ことを特徴とする異常診断方法。
  15. 　電流測定部により、モータの負荷電流を測定するステップと、
    　周波数解析部により、前記負荷電流を周波数解析するステップと、
    　劣化度算出部により、予め設定された周波数範囲で、一定レベル以上の強度値を合算して劣化度を算出するステップと、を備える、
    ことを特徴とする異常診断方法。
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