WO2022190331A1 - 電力変換装置 - Google Patents

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将登 大矢
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株式会社日立産機システム
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    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02M—APPARATUS FOR CONVERSION BETWEEN AC AND AC, BETWEEN AC AND DC, OR BETWEEN DC AND DC, AND FOR USE WITH MAINS OR SIMILAR POWER SUPPLY SYSTEMS; CONVERSION OF DC OR AC INPUT POWER INTO SURGE OUTPUT POWER; CONTROL OR REGULATION THEREOF
    • H02M7/00—Conversion of ac power input into dc power output; Conversion of dc power input into ac power output
    • H02M7/42—Conversion of dc power input into ac power output without possibility of reversal
    • H02M7/44—Conversion of dc power input into ac power output without possibility of reversal by static converters
    • H02M7/48—Conversion of dc power input into ac power output without possibility of reversal by static converters using discharge tubes with control electrode or semiconductor devices with control electrode

Definitions

  • the present invention relates to a power conversion device that diagnoses an abnormality of an electric motor.
  • Examples of electric motors or load devices driven by such electric motors include those that are incorporated into production lines such as conveyors, and those that are incorporated as part of parts in machine tools, etc., and have a wide variety of uses.
  • Patent Document 2 there is a technique for directly analyzing and diagnosing the detected current without processing it into another physical quantity.
  • Patent Documents 1 and 2 a calculation method for diagnosing target drive system equipment and determination of the degree of abnormality based on the calculation results are performed, and in both of these Patent Documents, physical quantities such as current are statistically processed. is stated.
  • An object of the present invention is to provide a power converter capable of accurately diagnosing drive system abnormalities without performing statistical processing.
  • a power conversion device is a power conversion device that controls an AC motor, comprising a detection circuit that detects an output value of the AC motor while the AC motor is being driven, and a sign of mechanical abnormality of the AC motor.
  • a predictive diagnostic function unit for diagnosing, wherein the predictive diagnostic function unit sequentially updates the estimated distribution of the output values of the AC motor based on the output values, and outputs the estimated updated distribution.
  • a comparison unit that compares the estimated update distribution and the output value
  • a diagnosis determination unit that diagnoses a sign of the mechanical abnormality of the AC motor based on the result of the comparison. do.
  • FIG. 1 is a configuration block diagram of a power conversion device in an embodiment
  • FIG. 4 is a configuration block diagram of a predictive diagnosis function unit
  • FIG. It is an example of a state-space model of a linear stochastic system.
  • 3 is an operation schematic diagram of a sequential update unit 200;
  • FIG. It is an example of an estimated update distribution 20A and a reference range.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of changes in predictive diagnosis results; It is a figure which shows an example of the verification process from an integrated value.
  • a power conversion device 110 that drives a three-phase AC motor 120 includes a rectifier circuit 111, a smoothing circuit 112, a switching circuit 113, a current detection circuit 114, a predictive diagnosis function unit 115, and an external output unit 116. have.
  • a 3-phase AC voltage output from a 3-phase AC power supply 100 is rectified by a rectifying circuit 111 and smoothed by a smoothing circuit 112 to generate a DC voltage.
  • a single-phase AC power supply may be used instead of the three-phase AC power supply 100, and the single-phase AC voltage may be rectified and smoothed to generate a DC voltage.
  • the rectifying circuit 111 and the smoothing circuit 112 may be removed to directly obtain the DC voltage from the DC power supply.
  • the switching circuit 113 combines ON/OFF of a plurality of switching elements to convert the DC voltage into an arbitrary three-phase AC voltage and apply it to the three-phase AC motor 120 .
  • the switching circuit 113 can be configured, for example, by connecting in parallel U-phase, V-phase, and W-phase arms each having two switching elements connected in series.
  • a current detection circuit 114 detects the three-phase output current of the power conversion device 110 . Since only two phases are detected and the sum of three-phase alternating currents is zero, the remaining one phase may be calculated.
  • a shunt resistor may be provided on the positive side or the negative side of the input of the switching circuit 113, and the three-phase output current may be estimated from the current flowing through the shunt resistor.
  • the predictive diagnosis function unit 115 performs predictive diagnosis of a mechanical abnormality in the three-phase AC motor 120 using the detected current 11A, and outputs an external output signal 11B that is the result of the predictive diagnosis.
  • the external output unit 116 notifies the external of the power conversion device 110 of the mechanical abnormality predictive diagnosis result of the three-phase AC motor 120 by the external output signal 11B.
  • FIG. 2 is a configuration block diagram of the predictive diagnosis function unit 115 according to the first embodiment.
  • the predictive diagnosis function unit 115 has a sequential update unit 200, a comparison unit 201, and a diagnosis determination unit 202, and outputs an external output signal 11B to the external output unit .
  • the sequential update unit 200 has therein a state space model that expresses the current values of the three-phase AC motor 120 shown in FIG. 3 as random variables, and a current value distribution estimated based on the state space model.
  • the estimated distribution of the current values of the three-phase AC motor is updated by the detected current 11A, and the updated distribution is output as an estimated updated distribution 20A.
  • the horizontal axis is the current value (random variable) and the vertical axis is the probability.
  • the estimated distribution of current values at a certain time is updated to the estimated update distribution 20A by the newly detected current 11A.
  • the comparator 201 has the detected current 11A and the estimated update distribution 20A as inputs. Further, as shown in FIG. 5, comparing section 201 determines a reference range for abnormality determination indicated by hatched lines in estimated update distribution 20A, and compares the reference range with detected current 11A. As a result of the comparison, when the detected current 11A is out of the reference range of the estimated update distribution 20A, it is determined to be abnormal and turned ON, and when the value is within the reference range, the abnormality determination signal 20B is output which is turned OFF.
  • the diagnosis determination unit 202 integrates the number of ON times from the input of the abnormality determination signal 20B within a predetermined period of time, and determines that there is an abnormality when the integrated value exceeds the threshold. As a result of this determination, normality or abnormality is output as the external output signal 11B.
  • the predictive diagnosis of the mechanical abnormality of the three-phase AC motor 120 which is the basis of the first embodiment, is to estimate that there is an abnormality symptom in the current value of the three-phase AC motor 120 from the current value of the detected current 11A.
  • the current value of the three-phase AC motor 120 is defined as xk
  • the random variable of xk is defined as Xk.
  • the Xk is expressed by a linear stochastic system shown in (Equation 1) and (Equation 2) equivalent to FIGS.
  • k is a discrete time ⁇ 0, 1, 2, ... ⁇ or a discrete value ⁇ 0, ⁇ 1, ⁇ 2, ... ⁇ .
  • the output of this linear stochastic system is Yk, which means a random variable of yk when the current value of the detected current 11A is yk.
  • ak, bk, and ck are design values, and are determined according to the characteristics of the driving system including the target power conversion device 110 .
  • Wk and Vk are noise following a normal distribution with an expected value of 0 and a variance of 1, which are independent of Xk and Yk, and further Wk and Vk, respectively.
  • T is a time delay element, which is also clear from the fact that the signal after Xk in FIG. 3 has passed through the time delay element T is Xk-1.
  • X0 is an initial state that follows a normal distribution with an arbitrary ⁇ 0 expected value and an arbitrary ⁇ 0 variance. is preserved.
  • the set of ( ⁇ k, ⁇ k), which is the characteristic of the random variable Xk of the current value xk of the three-phase AC motor 120 expressed in the linear stochastic system shown in (Equation 1), is sequentially updated by yk, that is, Consider the update from ( ⁇ k-1, ⁇ k-1) to ( ⁇ k, ⁇ k), which results in the operation shown in FIG.
  • Equation 6 From (Equation 4) and (Equation 5), p(yk
  • Equation 9 From (Equation 7) and (Equation 8), p(xk) is expressed as (Equation 9).
  • Equation 10 is expressed as (Equation 11) by summarizing the parts that do not depend on the random variable Xk as a constant M.
  • the sequential update unit 200 outputs ⁇ k and ⁇ k shown in (Equation 12) and (Equation 13) as an estimated updated distribution 20A, which is a distribution updated by the detected current 11A.
  • the comparison unit 201 has the reference range shown in (Equation 14), and defines the reference range in the estimated update distribution 20A. Then, when the comparison expression shown in (Equation 15) is not satisfied, it is determined to be abnormal and turned ON, and when the comparison expression is satisfied, a signal that is turned OFF is output as the abnormality determination signal 20B.
  • the diagnosis determination unit 202 integrates the number of ON times of the abnormality determination signal 20B for a predetermined time.
  • FIG. 6 shows an example of the time change of the integrated value, with the horizontal axis representing time and the vertical axis representing the integrated value.
  • the time from the start of measurement to time t is graphed. represent.
  • the solid line on the graph in FIG. 6 is the normal AC motor, and the dotted line is the abnormal AC motor. It is clear that the abnormal AC motor has a larger integrated value per hour than the normal AC motor. By using this fact and verifying the integrated value every t using t as a reference time, it is possible to judge an abnormality.
  • the AC motor 120 and the power conversion device 110 are first driven in combination, the AC motor is driven for time t or longer, and the integrated value for that time t is taken as a normal value.
  • a value about two to three times the normal value is adopted as a threshold as an abnormal value, and the threshold is compared with a newly obtained integrated value every time t. If the integrated value is less than the threshold, Verification is performed like normal, abnormal when the integrated value exceeds the threshold.
  • An example of the verification process from this integrated value is shown in FIG.
  • FIG. 7 shows the time course from the initial driving of the combination of the three-phase AC motor 120 and the power conversion device 110 to the abnormality determination, with the horizontal axis representing time and the vertical axis representing the integrated value.
  • the comparison of the integrated value with the threshold value and the initialization of the integrated value, that is, resetting to 0 are repeated every t, and the determination is performed.
  • the amount of change in the integrated value is calculated based on the difference between the newly obtained integrated value and the previously obtained integrated value. You can verify. This verification result is output as an external output signal 11B.
  • the above operation is a predictive diagnosis method of the mechanical abnormality of the three-phase AC motor 120, which is the basis of the first embodiment.
  • the user of the three-phase AC motor 120 is notified of the external output signal 11B, which is the predictive diagnosis result, through the external output unit 116 .
  • the external output unit 116 As a notification device, there are no restrictions on the form after the external output unit 116, such as always displaying the predictive diagnosis result as a character string on the liquid crystal screen, or notifying only when there is an abnormality by a rotating light, indicator light, or buzzer.
  • Embodiment 2 is characterized by providing predictive diagnosis of a mechanical abnormality of an AC motor using the rotational speed during driving instead of the detected current during driving.
  • the configurations of the power converter and the predictive diagnosis function unit of the second embodiment are the same as those in FIGS. 1 and 2 described in the first embodiment, and the basic operation is also the same, so the description thereof will be omitted.
  • the difference between the second embodiment and the first embodiment is that the rotational speed is used instead of the detected current as the physical quantity used for predictive diagnosis of abnormality. This is because the symptom of abnormality of the AC motor is not limited to the current, and the symptom of abnormality also appears in the rotation speed, which is another physical quantity.
  • the predictive diagnosis of the mechanical abnormality of the three-phase AC motor 120 which is the basis of the second embodiment, detects that there is an abnormality symptom in the rotation speed of the three-phase AC motor 120. is to estimate by
  • the rotation speed of the three-phase AC motor 120 is defined as xk
  • the random variable of xk is defined as Xk
  • Yk means a random variable of yk when yk is the rotation speed calculated from the current value of the detected current 11A.
  • Embodiment 1 Furthermore, by combining Embodiment 1 and Embodiment 2 and using either or both of the current and the rotation speed, power conversion that can realize predictive diagnosis of various abnormal symptoms of the AC motor more than Embodiment 1. Equipment can be provided.

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Abstract

交流電動機の制御を行う電力変換装置は、交流電動機の駆動中の出力値を検出する検出回路と、交流電動機の機械的異常の予兆を診断する予兆診断機能部とを有する。予兆診断機能部は、出力値に基づいて交流電動機の出力値の推定分布を逐次更新して推定更新分布を出力する逐次更新部と、推定更新分布と出力値とを比較する比較部と、比較の結果に基づいて交流電動機の機械的異常の予兆を診断する診断判定部とを有する。

Description

電力変換装置
　本発明は、電動機の異常診断を行う電力変換装置に関する。
　産業機械分野、家電分野、自動車分野などの技術分野では、電動機の駆動を行う電力変換装置が用いられている。
　電動機あるいは当該電動機により駆動される負荷装置の例としては、コンベアなどの生産ラインに組み込まれるもの、あるいは工作機械などに部品の一部として組み込まれるものなどがあり、用途は多岐にわたる。
　一方、どのような用途においても、電動機を含む駆動系の故障や駆動性能の劣化などの異常が発生した場合、損失は過大となることが予想される。このため、異常が発生する前の段階において、それらの異常を予兆したいという需要がある。
　このような需要に対し、駆動系の異常を診断する技術が提案されている。駆動系における故障の予兆としては、対象駆動系機器の損傷、偏心、または窪みなどにより、機械的な振動として現れる。この機械的な振動を測定用センサにより捉え、センサ情報の解析結果から診断する技術がある。
　また、駆動系機器の振動が電気系にも影響を与えることから、例えば特許文献１のように、電流と電圧を測定用センサにより捉え、検出された電流と電圧から負荷トルクを演算し、演算された負荷トルクの解析を同様に実施し、診断する技術などがある。
　あるいは、特許文献２のように、検出された電流を別の物理量に加工することなく直接解析し、診断する技術などがある。
特開２０１６－１９７０４０号公報 特開２０１５－２２２１５１号公報
　特許文献１及び特許文献２では、対象駆動系機器診断のための演算方法と、その演算結果に基づく異常度の判定を実施し、それらどちらの特許文献についても、電流などの物理量を統計処理することが記載されている。
　統計処理を実施するためには、解析に一定数以上の標本を記憶する必要がある。このことから、統計演算が処理される演算処理装置は相応の記憶領域を使用する。このため、電力変換装置に実装されるような汎用マイクロコンピュータ、特に安価なマイクロコンピュータへの実装は難しいという課題があった。
　本発明の目的は、統計処理を実施することなく、正確に駆動系の異常を診断可能な電力変換装置を提供することにある。
　本発明の一態様の電力変換装置は、交流電動機の制御を行う電力変換装置であって、前記交流電動機の駆動中の出力値を検出する検出回路と、前記交流電動機の機械的異常の予兆を診断する予兆診断機能部と、を有し、前記予兆診断機能部は、前記出力値に基づいて、前記交流電動機の出力値の推定分布を逐次更新して、推定更新分布を出力する逐次更新部と、前記推定更新分布と前記出力値とを比較する比較部と、前記比較の結果に基づいて、前記交流電動機の前記機械的異常の予兆を診断する診断判定部と、を有することを特徴とする。
　本発明の一態様によれば、電力変換装置において、統計処理を実施することなく、正確に駆動系の異常を診断することができる。
実施例における電力変換装置の構成ブロック図である。 予兆診断機能部の構成ブロック図である。 線形確率システムの状態空間モデルの一例である。 逐次更新部２００の動作概要図である。 推定更新分布２０Ａと基準範囲の一例である。 予兆診断結果の変化変化の一例を示す図である。 積算値からの検証過程の一例を示す図である。
　以下、図面を用いて実施例について説明する。
　図１を参照して、実施例１の電力変換装置の構成について説明する。
　図１に示すように、３相交流電動機１２０の駆動を行う電力変換装置１１０は、整流回路１１１、平滑回路１１２、スイッチング回路１１３、電流検出回路１１４、予兆診断機能部１１５及び外部出力部１１６を有する。
　３相交流電源１００から出力される３相交流電圧は、整流回路１１１により整流され、平滑回路１１２により平滑し、直流電圧を生成する。なお、３相交流電源１００の代わりに単相交流電源を用い、単相交流電圧を整流、平滑し、直流電圧を生成してもよい。また、整流回路１１１及び平滑回路１１２を取り外し、直流電源から直接、直流電圧を得てもよい。
　スイッチング回路１１３は、複数のスイッチング素子のＯＮ／ＯＦＦを組み合わせることで、直流電圧を任意の３相交流電圧に変換し、３相交流電動機１２０に印加する。スイッチング回路１１３は、例えば、それぞれ２個のスイッチング素子を直列接続したＵ相、Ｖ相、Ｗ相のアームを並列接続して構成することができる。
　電流検出回路１１４は、電力変換装置１１０の３相出力電流を検出する。２相のみを検出し、３相交流の総和が零であることから、残りの１相を算出してもよい。なお、スイッチング回路１１３の入力の正極側、あるいは負極側にシャント抵抗を設け、このシャント抵抗に流れる電流から３相出力電流を推定してもよい。
　予兆診断機能部１１５は、検出電流１１Ａにより、３相交流電動機１２０の機械的異常の予兆診断を実施し、その予兆診断の結果である外部出力信号１１Ｂを出力する。
　外部出力部１１６は、外部出力信号１１Ｂにより、３相交流電動機１２０の機械的異常の予兆診断結果を電力変換装置１１０の外部に報知する。
　次に、図２を参照して、予兆診断機能部１１５の構成について説明する。図２は、実施例１における予兆診断機能部１１５の構成ブロック図である。
　図２に示すように、予兆診断機能部１１５は、逐次更新部２００、比較部２０１、診断判定部２０２を有し、外部出力部１１６に外部出力信号１１Ｂを出力する。
　逐次更新部２００は、内部に図３に示す３相交流電動機１２０の電流値を確率変数として表現した状態空間モデルと、その状態空間モデルを基に推定した電流値の分布を有する。３相交流電動機の電流値の推定分布は、検出電流１１Ａにより更新され、その更新された結果である分布を推定更新分布２０Ａとして出力する。
　図４を参照して、逐次更新部２００の動作の概要について説明する。図４において、横軸は電流値（確率変数）であり、縦軸は確率である。
　図４の矢印に示すように、ある時刻における電流値の推定分布が、新たに検出された検出電流１１Ａにより推定更新分布２０Ａに更新される。
　比較部２０１は、検出電流１１Ａと推定更新分布２０Ａとを入力に有する。さらに、比較部２０１は、図５に示すように、推定更新分布２０Ａと斜線にて示されている異常判定のための基準範囲を定め、その基準範囲と検出電流１１Ａとを比較する。比較の結果、検出電流１１Ａが推定更新分布２０Ａの基準範囲外の値である場合に異常と判定しＯＮとなり、基準範囲内の値である場合にＯＦＦとなる異常判定信号２０Ｂを出力する。
　診断判定部２０２は、異常判定信号２０Ｂの入力からＯＮの回数を、あらかじめ決められている一定期間内に積算し、その積算値が閾値を超えた場合に異常と判断する。この判断結果として、正常または異常を外部出力信号１１Ｂとして出力する。
　以下、実施例１における基本動作について説明する。実施例１の基本となる３相交流電動機１２０の機械的異常の予兆診断は、３相交流電動機１２０の電流値に異常兆候があることを、検出電流１１Ａの電流値により推定することである。ここで、３相交流電動機１２０の電流値をｘｋと定義し、そのｘｋの確率変数をＸｋとする。そのＸｋは、図３及び図３と等価な（数１）及び（数２）とに示す線形確率システムにより表現される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　ｋは離散時間｛０、１、２、・・・｝、または｛０、±１、±２、・・・｝という離散値である。この線形確率システムはＹｋを出力として、Ｙｋは、検出電流１１Ａの電流値をｙｋとしたときのｙｋの確率変数を意味する。ａｋ、ｂｋ、そしてｃｋは設計値であり、対象とする電力変換装置１１０を含む駆動系の特性により決定する。
　また、Ｗｋ及びＶｋは、Ｘｋ及びＹｋ、さらにＷｋ、Ｖｋそれぞれとも独立な期待値が０、分散が１の正規分布に従う雑音である。Ｔは時間遅延要素であり、これは図３のＸｋが時間遅延要素Ｔを通過した後の信号がＸｋ－１となっていることからも明らかである。ここで、Ｘ０は期待値が任意のμ０、分散が任意のτ０の正規分布に従う初期状態であるとし、以降ｋ番目のＸｋにおいては、期待値がμｋ、分散がτｋの正規分布に従い、正規分布が保たれるとする。
　ここで、（数１）に示した線形確率システムに表現された３相交流電動機１２０の電流値ｘｋの確率変数Ｘｋの特性である（μｋ、τｋ）の組をｙｋにより逐次更新すること、すなわち図４に示した動作となる（μｋ－１、τｋ－１）から（μｋ、τｋ）への更新を考える。
　この更新は、Ｘｋの条件付き確率分布を求めることにより明示され、時間経過とともに新たな出力電流ｙｋが得られるため、条件付確率密度関数ｐ（ｘｋ｜ｙｋ）を逐次計算することで導かれる。ｐ（ｘｋ｜ｙｋ）は、（数３）に従って計算される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　（数３）の左辺ｐ（ｘｋ｜ｙｋ）は、Ｙｋ＝ｙｋという実現値を得た際のＸｋの分布であり、すなわち検出電流１１Ａを得て、３相交流電動機１２０の電流値の推定分布が更新されることを示し、この数式は図４と等価である。
　以降、（数３）の右辺を演算し、整理するため各要素について示す。はじめに、ｐ（ｙｋ｜ｘｋ）は、Ｘｋ＝ｘｋという実現値を得た際のＹｋの分布であり、また（数２）よりＹｋは正規分布に従うため、Ｙｋの期待値と分散を演算することにより求められる。Ｙｋの期待値と分散とを演算する操作をそれぞれＥ（Ｙｋ）とＶ（Ｙｋ）と表すと、それぞれ（数４）と（数５）のように示される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　（数４）と（数５）とから、ｐ（ｙｋ｜ｘｋ）は（数６）のように示される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　次に、ｐ（ｘｋ）について求める。（数１）とＥ（Ｘｋ－１）＝μｋ－１、Ｖ（Ｘｋ－１）＝τｋ－１であることから、それぞれ（数７）と（数８）のように示される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
　（数７）と（数８）とから、ｐ（ｘｋ）は（数９）のように示される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
　次に、ｐ（ｙｋ）について求める。ｐ（ｙｋ）は確率変数Ｘｋに依存しないことは明らかであるため、定数Ｎとして（数３）の全体での確率が１となるように調整する数値である。このことと（数６）と（数９）とから、（数３）は（数１０）の演算結果により求められる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
　（数１０）を確率変数Ｘｋに依存しない部分をまとめて定数Ｍとして整理すると、（数１１）のように示される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
　（数１１）からμｋ、τｋがそれぞれ求められるため、（μｋ－１、τｋ－１）から（μｋ、τｋ）への更新は、それぞれ（数１２）と（数１３）により、逐次計算できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
　逐次更新部２００は、これら（数１２）と（数１３）とに示されたμｋ、τｋを検出電流１１Ａにより更新された分布である推定更新分布２０Ａとして出力する。
　次に、（数１２）、（数１３）に示されたμｋ、τｋ、そして設計値αから決められた（数１４）に示す基準範囲と、その基準範囲とｙｋとを（数１５）に示す式により比較する。この基準範囲は、μｋを中心に最小値μｋ－ατｋ、最大値μｋ＋ατｋであり、図５の斜線部と等価である。ただし、（数１２）から明らかなように、μｋはｙｋの情報をすでに含んでいるため、ここではｋ－１時点のμｋ－１とτｋ－１とを用いる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000014
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000015
　比較部２０１は、（数１４）に示した基準範囲を持ち、その基準範囲を推定更新分布２０Ａに定める。そして（数１５）に示した比較式を満たさない場合に異常と判定しＯＮとなり、比較式を満たす場合にＯＦＦとなる信号を異常判定信号２０Ｂとして出力する。
　診断判定部２０２は、異常判定信号２０ＢのＯＮの回数を予め決められている時間分積算する。図６は、積算値の時間変化の一例であり、横軸を時間、縦軸を積算値として示されている。新品の交流電動機である正常交流電動機と、その同一の交流電動機を一年間継続使用し劣化した交流電動機である異常交流電動機の積算値について、計測開始を時刻０とし時刻ｔまでの時間をグラフとして表している。
　図６のグラフ上の実線が正常交流電動機、点線が異常交流電動機であり、異常交流電動機の方が正常交流電動機よりも時間あたりの積算値が大きく増加していることは明らかである。このことを利用し、ｔを基準時間としてｔ毎に積算値の検証を実施することで、異常判断を可能とする。
　積算値の検証は、３相交流電動機１２０と電力変換装置１１０とを組み合わせたはじめの駆動時において、交流電動機を時間ｔ以上駆動させ、その時間ｔ分の積算値を正常値とする。次に、その正常値の２倍から３倍程度の値を異常値として閾値に採用し、時間ｔ毎に閾値と新たに得られた積算値とを比較し、積算値が閾値以下であれば正常、積算値が閾値を超えた場合に異常のように、検証を実施する。この積算値からの検証過程の一例を図７に示す。
　図７は、図６と同様に横軸を時間、縦軸を積算値として、３相交流電動機１２０と電力変換装置１１０とを組み合わせたはじめの駆動時から異常判定までの時間過程を表し、時間ｔ毎に積算値と閾値との比較、積算値の初期化すなわち０への再設定を繰り返し、判定を実施する。
　なお、積算値と閾値との比較ではなく、新たに得られた積算値とその一つ前に得られた積算値との差分にて、積算値の変化量を算出することで、積算値の検証をしても良い。この検証結果を外部出力信号１１Ｂとして出力する。
　以上の動作が、実施例１の基本となる３相交流電動機１２０の機械的異常の予兆診断方法である。この予兆診断結果である外部出力信号１１Ｂは、外部出力部１１６を通じて３相交流電動機１２０の使用者に報知する。
　報知する装置としては、液晶画面に予兆診断結果を文字列として常時表示したり、回転灯や表示灯、あるいはブザーにより異常時のみ報知したりと、外部出力部１１６以降の形態について制限はない。
　実施例１では、交流電動機の機械的異常の予兆診断を駆動中の検出電流にて実施する方法を説明した。実施例２は、駆動中の検出電流ではなく、駆動中の回転速度を用いた交流電動機の機械的異常の予兆診断を提供することを特徴とする。
　実施例２の電力変換装置及び予兆診断機能部の構成は、実施例１で説明した図１及び図２と同じであり、基本動作についても同様なので、その説明は省略する。
　実施例２が実施例１と異なる点は、異常の予兆診断に使用する物理量を検出電流ではなく、回転速度を用いる点である。これは、交流電動機の異常兆候が電流に限らず、別の物理量である回転速度にも異常兆候が現れるためである。
　従って、実施例２の基本となる３相交流電動機１２０の機械的異常の予兆診断は、３相交流電動機１２０の回転速度に異常兆候があることを、検出電流１１Ａの電流値から演算した回転速度により推定することである。
　ここで、（数３）において、３相交流電動機１２０の回転速度をｘｋと定義し、そのｘｋの確率変数をＸｋとする。また、Ｙｋは、検出電流１１Ａの電流値から演算した回転速度をｙｋとしたときのｙｋの確率変数を意味する。前述の（数３）における２つの確率変数の定義が実施例１との差異であり、基本動作については、実施例１と同様である。
　なお、電流から回転速度の演算については、電流の周波数または周期から可能であるが、外部の回転速度計測器を用いて直接検出電流１１Ａに代替し入力しても良い。
　さらに、実施例１と実施例２とを組み合わせて、電流と回転速度とのいずれか、または両方を用いることで、実施例１よりも交流電動機の多様な異常兆候の予兆診断を実現できる電力変換装置が提供可能となる。
　以上の動作により、３相交流電動機１２０の機械的異常の予兆診断結果を明示可能な電力変換装置が提供可能となる。
　上記実施例によれば、駆動している交流電動機の機械的異常の予兆診断を統計的な演算を用いることなく実現することができる。このため、記憶領域の節約につながり、予兆診断を安価なマイコンピュータで実現できる。
　以上実施例について説明したが、本発明は上記の実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。また、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。
１１Ａ　検出電流
１１Ｂ　外部出力信号
２０Ａ　推定更新分布
２０Ｂ　異常判定信号
１００　３相交流電源
１１０　電力変換装置
１１１　整流回路
１１２　平滑回路
１１３　スイッチング回路
１１４　電流検出回路
１１５　予兆診断機能部
１１６　外部出力部
１２０　３相交流電動機
２００　逐次更新部
２０１　比較部
２０２　診断判定部

Claims (13)

  1. 　交流電動機の制御を行う電力変換装置であって、
    　前記交流電動機の駆動中の出力値を検出する検出回路と、
    　前記交流電動機の機械的異常の予兆を診断する予兆診断機能部と、を有し、
    　前記予兆診断機能部は、
    　前記出力値に基づいて、前記交流電動機の出力値の推定分布を逐次更新して、推定更新分布を出力する逐次更新部と、
    　前記推定更新分布と前記出力値とを比較する比較部と、
    　前記比較の結果に基づいて、前記交流電動機の前記機械的異常の予兆を診断する診断判定部と、
    　を有することを特徴とする電力変換装置。
  2. 　前記検出回路は、
    　前記交流電動機の出力値として、前記交流電動機の駆動中の電流値を検出し、
    　前記逐次更新部は、
    　前記電流値に基づいて、前記交流電動機の電流値の推定分布を逐次更新して、前記電流値の前記推定更新分布を出力し、
    　前記比較部は、
    　前記推定更新分布と前記電流値とを比較することを特徴とする請求項１に記載の電力変換装置。
  3. 　前記検出回路は、
    　前記交流電動機の出力値として、前記交流電動機の駆動中の電流値を検出し、
    　前記逐次更新部は、
    　前記電流値から演算した回転速度に基づいて、前記交流電動機の回転速度の推定分布を逐次更新して、前記回転速度の前記推定更新分布を出力し、
    　前記比較部は、
    　前記推定更新分布と前記回転速度とを比較することを特徴とする請求項１に記載の電力変換装置。
  4. 　前記逐次更新部は、
    　前記電流値の周波数又は周期に基づいて、前記電流値から前記回転速度を演算することを特徴とする請求項３に記載の電力変換装置。
  5. 　前記逐次更新部は、
    　外部の回転速度計測器を用いて検出された回転速度に基づいて、前記交流電動機の回転速度の推定分布を逐次更新して、前記回転速度の前記推定更新分布を出力し、
    　前記比較部は、
    　前記推定更新分布と前記回転速度とを比較することを特徴とする請求項１に記載の電力変換装置。
  6. 　前記逐次更新部は、
    　前記交流電動機の前記出力値を確率変数として表現した状態空間モデルと、前記状態空間モデルを基に推定した前記交流電動機の出力値の推定分布を有し、
    　前記出力値に基づいて前記交流電動機の出力値の推定分布を逐次更新して、前記推定更新分布を出力することを特徴とする請求項１に記載の電力変換装置。
  7. 　前記比較部は、
    　前記機械的異常を判定するための前記推定更新分布の基準範囲を定め、
    　前記基準範囲と前記出力値とを比較して、
    　前記出力値が前記基準範囲外の値である場合に前記機械的異常と判定し、前記出力値が前記基準範囲内の値である場合に正常と判定して、異常判定信号を出力することを特徴とする請求項１に記載の電力変換装置。
  8. 　前記診断判定部は、
    　前記異常判定信号に基づいて前記機械的異常の回数を所定期間において積算し、積算値が所定の閾値を超えた場合に前記機械的異常と判断することを特徴とする請求項７に記載の電力変換装置。
  9. 　前記診断判定部は、
    　前記機械的異常の回数を予め決められている基準時間だけ積算し、
    　前記基準時間毎に前記積算値の検証を実施することにより、前記機械的異常を判断することを特徴とする請求項８に記載の電力変換装置。
  10. 　前記診断判定部は、
    　前記交流電動機と前記電力変換装置とを組み合わせた最初の駆動時において、前記交流電動機を前記基準時間以上駆動させ、前記基準時間分の前記積算値を正常値とし、
    　前記正常値よりも大きい値を異常値として閾値に採用し、
    　前記基準時間毎に前記閾値と新たに得られた前記積算値とを比較し、
    　前記積算値が前記閾値以下であれば正常と判定し、
    　前記積算値が前記閾値を超えた場合に前記機械的異常と判定することにより、前記検証を実施することを特徴とする請求項９に記載の電力変換装置。
  11. 　前記交流電動機の前記機械的異常の予兆の診断結果を前記電力変換装置の外部へ出力して報知する外部出力部を更に有することを特徴とする請求項１に記載の電力変換装置。
  12. 　前記外部出力部は、
    　前記機械的異常の予兆の診断結果を画面に表示することにより報知することを特徴とする請求項１１に記載の電力変換装置。
  13. 　前記外部出力部は、
    　前記機械的異常の予兆の診断結果を音声にて報知することを特徴とする請求項１１に記載の電力変換装置。
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