JP2000064964A - 真空ポンプの故障予知システム - Google Patents
真空ポンプの故障予知システムInfo
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- JP2000064964A JP2000064964A JP10251868A JP25186898A JP2000064964A JP 2000064964 A JP2000064964 A JP 2000064964A JP 10251868 A JP10251868 A JP 10251868A JP 25186898 A JP25186898 A JP 25186898A JP 2000064964 A JP2000064964 A JP 2000064964A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 半導体製造装置の水封式真空排気系で使用さ
れるメカニカルブースター型真空ポンプのケーシング内
に析出する生成物によって発生する詰まり故障を事前に
予知し、ポンプの交換を喚起することによって、ポンプ
の突発故障による製品不良の回避、製品の歩留り向上、
ポンプのメンテナンスコスト削減を図ることができる真
空ポンプの故障予知システムを提供する。 【解決手段】 真空ポンプ１の発生するＡＥ（アコース
ティックエミッション）を検出するＡＥセンサ３と、モ
ータの電流を検出する電流センサ４と、排気管の温度を
検出する温度センサ５とを有したセンサ部２を備え、セ
ンサ部２からの信号を用い複数の真空ポンプ１を一括監
視するモニタリングシステムと、複数のモニタリングシ
ステムをＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）にて接
続したワークステーション１６上で動作する診断部１５
とを備えた。
れるメカニカルブースター型真空ポンプのケーシング内
に析出する生成物によって発生する詰まり故障を事前に
予知し、ポンプの交換を喚起することによって、ポンプ
の突発故障による製品不良の回避、製品の歩留り向上、
ポンプのメンテナンスコスト削減を図ることができる真
空ポンプの故障予知システムを提供する。 【解決手段】 真空ポンプ１の発生するＡＥ（アコース
ティックエミッション）を検出するＡＥセンサ３と、モ
ータの電流を検出する電流センサ４と、排気管の温度を
検出する温度センサ５とを有したセンサ部２を備え、セ
ンサ部２からの信号を用い複数の真空ポンプ１を一括監
視するモニタリングシステムと、複数のモニタリングシ
ステムをＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）にて接
続したワークステーション１６上で動作する診断部１５
とを備えた。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、メカニカルブース
ター型真空ポンプの故障予知システムに係り、特に半導
体製造装置の水封式真空排気系で使用されるメカニカル
ブースター型真空ポンプの突発故障を予知し、ポンプの
交換を喚起する真空ポンプの故障予知システムに関する
ものである。
ター型真空ポンプの故障予知システムに係り、特に半導
体製造装置の水封式真空排気系で使用されるメカニカル
ブースター型真空ポンプの突発故障を予知し、ポンプの
交換を喚起する真空ポンプの故障予知システムに関する
ものである。
【０００２】
【従来の技術】半導体製造装置の水封式真空排気系は、
半導体製造装置（例えばＣＶＤ装置）１台に対して複数
台のメカニカルブースター型真空ポンプと水封式真空ポ
ンプを最終段に用いることから構成される。ＣＶＤ装置
を例に挙げて説明すると、ＣＶＤ装置内部で半導体生成
の材料として使用された気体のうち未反応のものは水封
式排気系の真空ポンプによって排気されるが、その際
に、未反応の気体は排気管やポンプケーシング内部にて
固化、析出する。この析出した生成物が堆積してくる
と、ロータとケーシングが接触し、ポンプは過負荷状態
となり、最終的にはポンプの停止に至る。バッチ処理式
のＣＶＤ装置の場合、ポンプが突発的に停止すると、生
成中の半導体を完成することができず、製品の歩留まり
に重大な影響を与えることになる。実際には運転時間に
応じて定期的にポンプを交換することで対応している
が、メンテナンスコストがかかるのはもとより、定期交
換だけでは突発的な故障を完全に防止することはできな
い。
半導体製造装置（例えばＣＶＤ装置）１台に対して複数
台のメカニカルブースター型真空ポンプと水封式真空ポ
ンプを最終段に用いることから構成される。ＣＶＤ装置
を例に挙げて説明すると、ＣＶＤ装置内部で半導体生成
の材料として使用された気体のうち未反応のものは水封
式排気系の真空ポンプによって排気されるが、その際
に、未反応の気体は排気管やポンプケーシング内部にて
固化、析出する。この析出した生成物が堆積してくる
と、ロータとケーシングが接触し、ポンプは過負荷状態
となり、最終的にはポンプの停止に至る。バッチ処理式
のＣＶＤ装置の場合、ポンプが突発的に停止すると、生
成中の半導体を完成することができず、製品の歩留まり
に重大な影響を与えることになる。実際には運転時間に
応じて定期的にポンプを交換することで対応している
が、メンテナンスコストがかかるのはもとより、定期交
換だけでは突発的な故障を完全に防止することはできな
い。
【０００３】一方、ポンプの運転状態をモータ電流や排
気管温度を計測することで監視し、運転状態の変化の兆
候を検出して故障を予知する試みも行われているが、モ
ータ電流は故障直前に上昇する場合が多く、電流の異常
な上昇を検出できてもポンプの突発停止を回避すること
ができない場合がある。また、排気管温度は排気管を流
れる気体の反応熱によって上昇すると考えられるが、生
成物の析出量やポンプの負荷状態との正確な関連性を見
出すのが困難である。したがって、モータ電流や排気管
温度だけでは生成物による詰まり故障を十分に予知でき
ないのが現状である。
気管温度を計測することで監視し、運転状態の変化の兆
候を検出して故障を予知する試みも行われているが、モ
ータ電流は故障直前に上昇する場合が多く、電流の異常
な上昇を検出できてもポンプの突発停止を回避すること
ができない場合がある。また、排気管温度は排気管を流
れる気体の反応熱によって上昇すると考えられるが、生
成物の析出量やポンプの負荷状態との正確な関連性を見
出すのが困難である。したがって、モータ電流や排気管
温度だけでは生成物による詰まり故障を十分に予知でき
ないのが現状である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、半導体製造
装置の水封式真空排気系で使用されるメカニカルブース
ター型真空ポンプのケーシング内に析出する生成物によ
って発生する詰まり故障を事前に予知し、ポンプの交換
を喚起することによって、ポンプの突発故障による製品
不良の回避、製品の歩留り向上、ポンプのメンテナンス
コスト削減を図ることができる真空ポンプの故障予知シ
ステムを提供することを課題とする。
装置の水封式真空排気系で使用されるメカニカルブース
ター型真空ポンプのケーシング内に析出する生成物によ
って発生する詰まり故障を事前に予知し、ポンプの交換
を喚起することによって、ポンプの突発故障による製品
不良の回避、製品の歩留り向上、ポンプのメンテナンス
コスト削減を図ることができる真空ポンプの故障予知シ
ステムを提供することを課題とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上述した課題を解決する
ため、本発明は、半導体製造装置の水封式真空排気系に
使用するメカニカルブースター型真空ポンプのケーシン
グ内部に析出する生成物によって発生する詰まり故障を
予知するシステムであって、真空ポンプの発生するＡＥ
（アコースティックエミッション）を検出するＡＥセン
サと、モータの電流を検出する電流センサと、排気管の
温度を検出する温度センサとを有したセンサ部を備え、
該センサ部からの信号を用い複数の真空ポンプを一括監
視するモニタリングシステムと、複数のモニタリングシ
ステムをＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）にて接
続したワークステーション上で動作するとともに、真空
ポンプに特有な故障予知基準を用いる診断部とを備えた
ことを特徴とするものである。
ため、本発明は、半導体製造装置の水封式真空排気系に
使用するメカニカルブースター型真空ポンプのケーシン
グ内部に析出する生成物によって発生する詰まり故障を
予知するシステムであって、真空ポンプの発生するＡＥ
（アコースティックエミッション）を検出するＡＥセン
サと、モータの電流を検出する電流センサと、排気管の
温度を検出する温度センサとを有したセンサ部を備え、
該センサ部からの信号を用い複数の真空ポンプを一括監
視するモニタリングシステムと、複数のモニタリングシ
ステムをＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）にて接
続したワークステーション上で動作するとともに、真空
ポンプに特有な故障予知基準を用いる診断部とを備えた
ことを特徴とするものである。
【０００６】本発明は、水封式真空排気系における真空
ポンプのケーシング内部に析出する生成物によって生じ
る接触をＡＥによって検知し、また真空ポンプの状態変
化を温度、電流によって検知する。それらを用いて真空
ポンプの状態を診断し、故障予知を行うことで、真空ポ
ンプの突発故障を事前に回避するものである。
ポンプのケーシング内部に析出する生成物によって生じ
る接触をＡＥによって検知し、また真空ポンプの状態変
化を温度、電流によって検知する。それらを用いて真空
ポンプの状態を診断し、故障予知を行うことで、真空ポ
ンプの突発故障を事前に回避するものである。
【０００７】
【発明の実施の形態】以下、本発明に係るメカニカルブ
ースター型真空ポンプの故障予知システムの実施の形態
を図面に基づいて説明する。本発明の真空ポンプの故障
予知システムは、ＣＶＤ装置等の半導体製造装置の水封
式真空排気系で使用されるメカニカルブースター型真空
ポンプのケーシング内部に析出した生成物による詰まり
故障を事前に予知し、ポンプ交換を喚起するシステムに
関するものである。
ースター型真空ポンプの故障予知システムの実施の形態
を図面に基づいて説明する。本発明の真空ポンプの故障
予知システムは、ＣＶＤ装置等の半導体製造装置の水封
式真空排気系で使用されるメカニカルブースター型真空
ポンプのケーシング内部に析出した生成物による詰まり
故障を事前に予知し、ポンプ交換を喚起するシステムに
関するものである。
【０００８】図１は本発明の装置の構成を示すブロック
図である。図１に示すように、メカニカルブースター型
真空ポンプの故障予知システムは、複数（ｎ台）の真空
ポンプ１の各種状態を検出するセンサ部２と、計測部６
と、診断部１５によって構成されている。
図である。図１に示すように、メカニカルブースター型
真空ポンプの故障予知システムは、複数（ｎ台）の真空
ポンプ１の各種状態を検出するセンサ部２と、計測部６
と、診断部１５によって構成されている。
【０００９】（１）センサ部 センサ部２は、ＡＥセンサ３、電流センサ４、温度セン
サ５を真空ポンプの台数ｎに対応したｎ組備えたものか
ら成る。ＡＥ（アコースティックエミッション（acoust
ic emission））センサはケーシング内部に析出した生
成物によって起きるロータとケーシングの接触を検出す
る。ＡＥセンサ３はポンプケーシング外側の一部にセン
サ取り付けステーを介して設置する。電流センサ４は電
流プローブを使用し、ポンプ駆動用モータの電源線から
モータの電流を検出する。温度センサ５は熱電対を使用
し、ポンプ吐出し側の配管表面の温度を検出する。各セ
ンサ３，４，５はいずれも配管を取り外したり、ポンプ
の運転を停止することなく着脱が可能なものとする。ま
た各センサ３，４，５はアナログ信号のままケーブルを
介して計測部６に集められる。
サ５を真空ポンプの台数ｎに対応したｎ組備えたものか
ら成る。ＡＥ（アコースティックエミッション（acoust
ic emission））センサはケーシング内部に析出した生
成物によって起きるロータとケーシングの接触を検出す
る。ＡＥセンサ３はポンプケーシング外側の一部にセン
サ取り付けステーを介して設置する。電流センサ４は電
流プローブを使用し、ポンプ駆動用モータの電源線から
モータの電流を検出する。温度センサ５は熱電対を使用
し、ポンプ吐出し側の配管表面の温度を検出する。各セ
ンサ３，４，５はいずれも配管を取り外したり、ポンプ
の運転を停止することなく着脱が可能なものとする。ま
た各センサ３，４，５はアナログ信号のままケーブルを
介して計測部６に集められる。
【００１０】（２）計測部 計測部６は、ｎ組のＡＥセンサ３、電流センサ４および
温度センサ５からの信号を増幅する適宜の個数からなる
アンプ部７，９，１１、信号を保持するデータロガー１
２、各計測器を制御するパーソナルコンピュータ１３に
よって構成されている。ＡＥセンサ３からのアナログ信
号は、生成物の析出によって生じるＡＥの周波数帯域が
２５０ｋＨｚから３７５ｋＨｚであり、この帯域を含む
周波数帯域フィルタを通過した実効値を実効値検出器１
０によって検出する。符号８は多数のＡＥセンサ３を切
替るためのＡＥチャンネル切替器である。温度、電流の
各アナログ信号値はデジタル信号に変換してデータロガ
ー１２に保持され、定期的にパーソナルコンピュータ１
３に送られる。
温度センサ５からの信号を増幅する適宜の個数からなる
アンプ部７，９，１１、信号を保持するデータロガー１
２、各計測器を制御するパーソナルコンピュータ１３に
よって構成されている。ＡＥセンサ３からのアナログ信
号は、生成物の析出によって生じるＡＥの周波数帯域が
２５０ｋＨｚから３７５ｋＨｚであり、この帯域を含む
周波数帯域フィルタを通過した実効値を実効値検出器１
０によって検出する。符号８は多数のＡＥセンサ３を切
替るためのＡＥチャンネル切替器である。温度、電流の
各アナログ信号値はデジタル信号に変換してデータロガ
ー１２に保持され、定期的にパーソナルコンピュータ１
３に送られる。
【００１１】パーソナルコンピュータ１３は各計測器を
制御することによって、多数台の真空ポンプに取り付け
た多チャンネルのセンサを一括して制御しデータの取得
を定期的に行う。データ取得の際、ポンプの運転および
停止の判断を当該ポンプおよび上下流のポンプ電流値か
ら自動的に行い、ポンプが停止の後に再起動した場合に
は、各計測値の基準値を計測する（後述する）。前記セ
ンサ部２と前記計測部６とは、モニタリングシステムを
構成している。図１では図示しないが、モニタリングシ
ステムは複数並列的に設置されている。
制御することによって、多数台の真空ポンプに取り付け
た多チャンネルのセンサを一括して制御しデータの取得
を定期的に行う。データ取得の際、ポンプの運転および
停止の判断を当該ポンプおよび上下流のポンプ電流値か
ら自動的に行い、ポンプが停止の後に再起動した場合に
は、各計測値の基準値を計測する（後述する）。前記セ
ンサ部２と前記計測部６とは、モニタリングシステムを
構成している。図１では図示しないが、モニタリングシ
ステムは複数並列的に設置されている。
【００１２】（３）診断部 診断部１５は、複数のモニタリングシステムをＬＡＮ上
で接続するワークステーション１６によって構成されて
いる。ワークステーション１６は光磁気ディスク装置１
７および警告灯１８に接続されている。ワークステーシ
ョン１６では、モニタリングシステムの計測部６から定
期的に送られた取得データを用いて診断を行い、各ポン
プの診断出力結果すなわち故障度を算出する。診断には
ニューラルネットワークを用いる。ニューラルネットワ
ークにおける各係数の決定方法の一実施例を示す。ま
ず、予め計測した７件の故障時の運転データから、５０
０個の入力データと出力データすなわち教師データを作
成する。
で接続するワークステーション１６によって構成されて
いる。ワークステーション１６は光磁気ディスク装置１
７および警告灯１８に接続されている。ワークステーシ
ョン１６では、モニタリングシステムの計測部６から定
期的に送られた取得データを用いて診断を行い、各ポン
プの診断出力結果すなわち故障度を算出する。診断には
ニューラルネットワークを用いる。ニューラルネットワ
ークにおける各係数の決定方法の一実施例を示す。ま
ず、予め計測した７件の故障時の運転データから、５０
０個の入力データと出力データすなわち教師データを作
成する。
【００１３】入力教師データは、ポンプ交換後運転開始
時から現在時刻までの最大値を保持し、ＡＥ、モータ電
流は基準値すなわちポンプ交換直後の値からの変化率
を、排気管温度は絶対値を使用し、次式を用いて正規化
する。 ＡＥin＝αAE・（ＡＥ1−ＡＥ0）／ＡＥ0 但し、ＡＥin：ＡＥ実効値入力教師データ ＡＥ1：ＡＥ実効値の現在値 ＡＥ0：ＡＥ実効値のポンプ交換直後の値 αAE：ＡＥ実効値正規化係数＝０．２ Ａｍｐin＝αAmp・（Ａｍｐ1−Ａｍｐ0）／Ａｍｐ0 但し、Ａｍｐin：電流入力教師データ Ａｍｐ1：電流の現在値 Ａｍｐ0：電流のポンプ交換直後の値 αAmp：電流正規化係数＝０．５ Ｔｍｐin＝αTmp・Ｔｍｐ1 但し、Ｔｍｐin：温度入力教師データ Ｔｍｐ1：温度の現在値 αTmp：温度正規化係数＝０．０１
時から現在時刻までの最大値を保持し、ＡＥ、モータ電
流は基準値すなわちポンプ交換直後の値からの変化率
を、排気管温度は絶対値を使用し、次式を用いて正規化
する。 ＡＥin＝αAE・（ＡＥ1−ＡＥ0）／ＡＥ0 但し、ＡＥin：ＡＥ実効値入力教師データ ＡＥ1：ＡＥ実効値の現在値 ＡＥ0：ＡＥ実効値のポンプ交換直後の値 αAE：ＡＥ実効値正規化係数＝０．２ Ａｍｐin＝αAmp・（Ａｍｐ1−Ａｍｐ0）／Ａｍｐ0 但し、Ａｍｐin：電流入力教師データ Ａｍｐ1：電流の現在値 Ａｍｐ0：電流のポンプ交換直後の値 αAmp：電流正規化係数＝０．５ Ｔｍｐin＝αTmp・Ｔｍｐ1 但し、Ｔｍｐin：温度入力教師データ Ｔｍｐ1：温度の現在値 αTmp：温度正規化係数＝０．０１
【００１４】なお、上記の正規化係数は、有意な傾向を
示すデータの変化量の大きさにより、適宜定める。算出
した入力教師データは０．０〜０．１の範囲とし、１．
０を上回った場合には１．０とする。故障度すなわち出
力教師データは、故障時に０．６以上となるように決定
する。次に、前記教師データを３入力１出力で中間層が
１層１要素の通常階層型ニューラルネットワークに対し
てバックプロパゲーション法によって学習させ、ニュー
ラルネットワークの重み係数としきい値を定める。
示すデータの変化量の大きさにより、適宜定める。算出
した入力教師データは０．０〜０．１の範囲とし、１．
０を上回った場合には１．０とする。故障度すなわち出
力教師データは、故障時に０．６以上となるように決定
する。次に、前記教師データを３入力１出力で中間層が
１層１要素の通常階層型ニューラルネットワークに対し
てバックプロパゲーション法によって学習させ、ニュー
ラルネットワークの重み係数としきい値を定める。
【００１５】診断システムの画面上はウィンドウシステ
ムを利用したプラントの故障予知システムが一般的に用
いる表示（機械の配置や配管系統が一覧できる）と同様
な表示を行い、水封式真空排気系の各ポンプが模式的に
表示される。各ポンプの故障度は５段階の表示色によっ
て示される。またポンプをクリックするとそれまでの運
転履歴がグラフ表示される。さらに、故障度が高いポン
プが発生したり、システムの不具合が生じると、画面上
のウィンドウ表示とともに別に設置された警告灯１８が
点灯して喚起を促す。
ムを利用したプラントの故障予知システムが一般的に用
いる表示（機械の配置や配管系統が一覧できる）と同様
な表示を行い、水封式真空排気系の各ポンプが模式的に
表示される。各ポンプの故障度は５段階の表示色によっ
て示される。またポンプをクリックするとそれまでの運
転履歴がグラフ表示される。さらに、故障度が高いポン
プが発生したり、システムの不具合が生じると、画面上
のウィンドウ表示とともに別に設置された警告灯１８が
点灯して喚起を促す。
【００１６】図２は、図１に示す水封式排気系の真空ポ
ンプの故障予知システムの計測および診断のフローチャ
ートである。パーソナルコンピュータ１３は各計測器を
制御することによって、多数台の真空ポンプ１に取り付
けた多チャンネルのセンサを一括して制御しデータの取
得を定期的に行う（ステップ１）。データ取得の際、ス
テップ２において、ポンプの運転および停止の判断を当
該ポンプおよび上下流のポンプ電流値から自動的に行
い、ポンプが停止の後に再起動した場合（ステップ３）
には、各計測値の基準値を計測する（ステップ４）。ポ
ンプが運転している場合にはデータ収集部側の表示更新
を行う（ステップ５）。ステップ４又はステップ５を経
て、計測異常などの検出（ステップ６）、診断入力値の
作成（ステップ７）、診断（ステップ８）および診断部
側の表示更新（ステップ９）を順次行う。
ンプの故障予知システムの計測および診断のフローチャ
ートである。パーソナルコンピュータ１３は各計測器を
制御することによって、多数台の真空ポンプ１に取り付
けた多チャンネルのセンサを一括して制御しデータの取
得を定期的に行う（ステップ１）。データ取得の際、ス
テップ２において、ポンプの運転および停止の判断を当
該ポンプおよび上下流のポンプ電流値から自動的に行
い、ポンプが停止の後に再起動した場合（ステップ３）
には、各計測値の基準値を計測する（ステップ４）。ポ
ンプが運転している場合にはデータ収集部側の表示更新
を行う（ステップ５）。ステップ４又はステップ５を経
て、計測異常などの検出（ステップ６）、診断入力値の
作成（ステップ７）、診断（ステップ８）および診断部
側の表示更新（ステップ９）を順次行う。
【００１７】図３は、各計測値の基準値を計測する場合
の概略を示す図であり、図３（ａ）はＡＥ実効値を示
し、図３（ｂ）は排気管温度を示し、図３（ｃ）はポン
プ電流を示す。図３（ａ）乃至図３（ｃ）において、横
軸は時間ｔを示し、実線は最大値を示し、破線は瞬時値
を示す。また、ｔ１はポンプ停止時刻、ｔ２はポンプ再
起動時刻、ｔ３は基準値計測時刻、δｔは基準値算定時
間を、それぞれ示す。図３（ａ）乃至図３（ｃ）から明
らかなように、ポンプが停止状態から時刻ｔ２におい
て、再起動した場合に、起動直後からある時間経過する
と安定した状態となる。そのため、各基準値として、ポ
ンプ起動時刻ｔ２からδｔだけ経過した時刻ｔ３に至る
までの最大値を用いる。即ち、図３（ａ）においてＡＥ
0 がＡＥ基準値であり、図３（ｂ）においてＴＭＰ0 が
温度基準値であり、図３（ｃ）においてＡＭＰ0 が電流
基準値である。
の概略を示す図であり、図３（ａ）はＡＥ実効値を示
し、図３（ｂ）は排気管温度を示し、図３（ｃ）はポン
プ電流を示す。図３（ａ）乃至図３（ｃ）において、横
軸は時間ｔを示し、実線は最大値を示し、破線は瞬時値
を示す。また、ｔ１はポンプ停止時刻、ｔ２はポンプ再
起動時刻、ｔ３は基準値計測時刻、δｔは基準値算定時
間を、それぞれ示す。図３（ａ）乃至図３（ｃ）から明
らかなように、ポンプが停止状態から時刻ｔ２におい
て、再起動した場合に、起動直後からある時間経過する
と安定した状態となる。そのため、各基準値として、ポ
ンプ起動時刻ｔ２からδｔだけ経過した時刻ｔ３に至る
までの最大値を用いる。即ち、図３（ａ）においてＡＥ
0 がＡＥ基準値であり、図３（ｂ）においてＴＭＰ0 が
温度基準値であり、図３（ｃ）においてＡＭＰ0 が電流
基準値である。
【００１８】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
半導体製造装置の水封式真空排気系で使用されるメカニ
カルブースター型真空ポンプのケーシング内に析出する
生成物によって発生する詰まり故障を事前に予知し、ポ
ンプの交換を喚起することによって、ポンプの突発故障
による製品不良の回避、製品の歩留り向上、ポンプのメ
ンテナンスコスト削減を図ることができる。
半導体製造装置の水封式真空排気系で使用されるメカニ
カルブースター型真空ポンプのケーシング内に析出する
生成物によって発生する詰まり故障を事前に予知し、ポ
ンプの交換を喚起することによって、ポンプの突発故障
による製品不良の回避、製品の歩留り向上、ポンプのメ
ンテナンスコスト削減を図ることができる。
【図１】本発明に係る真空ポンプの故障予知システムの
一実施形態を示すブロック図である。
一実施形態を示すブロック図である。
【図２】本発明に係る真空ポンプの故障予知システムに
おける計測および診断のフローチャートである。
おける計測および診断のフローチャートである。
【図３】本発明に係る真空ポンプの故障予知システムに
おける基準値計測方法の概略を示すグラフである。
おける基準値計測方法の概略を示すグラフである。
１ 真空ポンプ ２ センサ部 ３ ＡＥセンサ ４ 電流センサ ５ 温度センサ ６ 計測部 １０ 実効値検出器 １２ データロガー １３ パーソナルコンピュータ １５ 診断部 １６ ワークステーション １８ 警告灯
フロントページの続き (72)発明者 御法川 学 神奈川県藤沢市本藤沢４丁目２番１号 株 式会社荏原総合研究所内 (72)発明者 佐藤 文朋 福島県会津若松市門田町工業団地４番地 株式会社富士通東北エレクトロニクス内 (72)発明者 高橋 宏 福島県会津若松市門田町工業団地４番地 株式会社富士通東北エレクトロニクス内 (72)発明者 佐藤 善康 神奈川県川崎市中原区上小田中４丁目１番 １号 富士通株式会社内 Ｆターム(参考） 2G024 AD03 BA11 BA27 CA13 CA17 CA18 FA06 3H045 AA09 AA14 AA15 AA26 BA41 CA00 CA19 CA21 CA26 CA29 EA38 EA49
Claims (4)
- 【請求項１】 半導体製造装置の水封式真空排気系に使
用するメカニカルブースター型真空ポンプのケーシング
内部に析出する生成物によって発生する詰まり故障を予
知するシステムであって、 真空ポンプの発生するＡＥ（アコースティックエミッシ
ョン）を検出するＡＥセンサと、モータの電流を検出す
る電流センサと、排気管の温度を検出する温度センサと
を有したセンサ部を備え、該センサ部からの信号を用い
複数の真空ポンプを一括監視するモニタリングシステム
と、 複数のモニタリングシステムをＬＡＮ（ローカルエリア
ネットワーク）にて接続したワークステーション上で動
作するとともに、真空ポンプに特有な故障予知基準を用
いる診断部とを備えたことを特徴とするメカニカルブー
スター型真空ポンプの故障予知システム。 - 【請求項２】 前記センサ部は、故障予知の対象となる
実稼働中の真空ポンプの運転を停止することなく、また
加工を必要とせずに着脱可能であることを特徴とする請
求項１記載のメカニカルブースター型真空ポンプの故障
予知システム。 - 【請求項３】 ＡＥ、温度、電流の各値は、真空ポンプ
が運転を開始した時刻から一定時間内の値を計測し、そ
れらの値を基準値として、各基準値からの変化率を検出
し、それらの最大値を診断データとして使用することに
よって故障を予知することを特徴とする請求項１記載の
メカニカルブースター型真空ポンプの故障予知システ
ム。 - 【請求項４】 前記真空ポンプに特有な故障予知診断基
準を用いる診断部は、約１０件の故障に至ったポンプの
運転データから、約５００組の教師用入力データと出力
データを作成して、３入力１出力で中間層が１層１要素
の通常階層型ニューラルネットワークに対してバックプ
ロパゲーション法によって学習させ、ニューラルネット
ワークの重み係数としきい値を定めることを特徴とする
請求項１記載のメカニカルブースター型真空ポンプの故
障予知システムであって、 前記教師用データは、下記のような特有な方法で作成す
るものであり、 入力教師データは、ポンプ交換後運転開始時から現在時
刻までの最大値を保持し、ＡＥ、モータ電流は基準値す
なわちポンプ交換直後の値からの変化率を、排気管温度
は絶対値を使用し、次式を用いて正規化し、 ＡＥin＝αAE・（ＡＥ1−ＡＥ0）／ＡＥ0 但し、ＡＥin：ＡＥ実効値入力教師データ ＡＥ1：ＡＥ実効値の現在値 ＡＥ0：ＡＥ実効値のポンプ交換直後の値 αAE：真空ポンプに特有なＡＥ実効値正規化係数 Ａｍｐin＝αAmp・（Ａｍｐ1−Ａｍｐ0）／Ａｍｐ0 但し、Ａｍｐin：電流入力教師データ Ａｍｐ1：電流の現在値 Ａｍｐ0：電流のポンプ交換直後の値 αAmp：真空ポンプに特有な電流正規化係数 Ｔｍｐin＝αTmp・Ｔｍｐ1 但し、Ｔｍｐin：温度入力教師データ Ｔｍｐ1：温度の現在値 αTmp：真空ポンプに特有な温度正規化係数 前記正規化係数は、有意な傾向を示すデータの変化量の
大きさにより、適宜定め、算出した入力教師データは
０．０〜１．０の範囲とし、１．０を上回った場合には
１．０とし、 故障度すなわち出力教師データは、故障時に０．６以上
となるように決定するものであることを特徴とするメカ
ニカルブースター型真空ポンプの故障予知システム。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| JP10251868A JP2000064964A (ja) | 1998-08-21 | 1998-08-21 | 真空ポンプの故障予知システム |
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| JP10251868A JP2000064964A (ja) | 1998-08-21 | 1998-08-21 | 真空ポンプの故障予知システム |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000064964A true JP2000064964A (ja) | 2000-03-03 |
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ID=17229135
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|---|---|---|---|
| JP10251868A Withdrawn JP2000064964A (ja) | 1998-08-21 | 1998-08-21 | 真空ポンプの故障予知システム |
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Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003074478A (ja) * | 2001-08-31 | 2003-03-12 | Toshiba Corp | 半導体製造装置用回転機の寿命予測方法及び半導体製造装置 |
| US7065469B2 (en) | 2002-09-27 | 2006-06-20 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Manufacturing apparatus and method for predicting life of a manufacturing apparatus which uses a rotary machine |
| JP2011075480A (ja) * | 2009-10-01 | 2011-04-14 | Yachiyo Industry Co Ltd | 真空ポンプの検査方法および真空圧測定装置 |
| CN102788014A (zh) * | 2012-08-08 | 2012-11-21 | 徐州重型机械有限公司 | 齿轮油泵齿面磨损故障诊断装置及方法 |
| US8721295B2 (en) | 2005-04-08 | 2014-05-13 | Ebara Corporation | Vacuum pump self-diagnosis method, vacuum pump self-diagnosis system, and vacuum pump central monitoring system |
| US8793007B2 (en) | 2008-06-02 | 2014-07-29 | Edwards Limited | Vacuum pumping systems |
| JP2017120649A (ja) * | 2015-07-31 | 2017-07-06 | ファナック株式会社 | 故障条件を学習する機械学習方法及び機械学習装置、並びに該機械学習装置を備えた故障予知装置及び故障予知システム |
| JP2018149496A (ja) * | 2017-03-13 | 2018-09-27 | Ｊｆｅスチール株式会社 | 減圧型余剰安水蒸留設備の操業方法及び封液温度制御装置 |
| WO2019013118A1 (ja) * | 2017-07-14 | 2019-01-17 | エドワーズ株式会社 | 真空ポンプ、該真空ポンプに適用される温度調節用制御装置、検査用治具、及び温度調節機能部の診断方法 |
| JP2019019816A (ja) * | 2017-07-14 | 2019-02-07 | エドワーズ株式会社 | 真空ポンプ、該真空ポンプに適用される温度調節用制御装置、検査用治具、及び温度調節機能部の診断方法 |
| KR102263381B1 (ko) * | 2020-12-11 | 2021-06-09 | (주)콘텍이엔지 | 펌프설비 진단시스템 |
| JP2022027685A (ja) * | 2020-07-29 | 2022-02-14 | 株式会社新日本コンサルタント | マンホールポンプの監視システム |
| CN114109859A (zh) * | 2021-10-27 | 2022-03-01 | 中国计量大学 | 一种无流量传感的离心泵性能神经网络预测方法 |
| US11275345B2 (en) | 2015-07-31 | 2022-03-15 | Fanuc Corporation | Machine learning Method and machine learning device for learning fault conditions, and fault prediction device and fault prediction system including the machine learning device |
| CN115526215A (zh) * | 2022-11-24 | 2022-12-27 | 光微半导体(吉林)有限公司 | 一种胶泵故障诊断维护分析优化方法及*** |
-
1998
- 1998-08-21 JP JP10251868A patent/JP2000064964A/ja not_active Withdrawn
Cited By (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003074478A (ja) * | 2001-08-31 | 2003-03-12 | Toshiba Corp | 半導体製造装置用回転機の寿命予測方法及び半導体製造装置 |
| US7065469B2 (en) | 2002-09-27 | 2006-06-20 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Manufacturing apparatus and method for predicting life of a manufacturing apparatus which uses a rotary machine |
| US8721295B2 (en) | 2005-04-08 | 2014-05-13 | Ebara Corporation | Vacuum pump self-diagnosis method, vacuum pump self-diagnosis system, and vacuum pump central monitoring system |
| US8793007B2 (en) | 2008-06-02 | 2014-07-29 | Edwards Limited | Vacuum pumping systems |
| JP2011075480A (ja) * | 2009-10-01 | 2011-04-14 | Yachiyo Industry Co Ltd | 真空ポンプの検査方法および真空圧測定装置 |
| CN102788014A (zh) * | 2012-08-08 | 2012-11-21 | 徐州重型机械有限公司 | 齿轮油泵齿面磨损故障诊断装置及方法 |
| US11275345B2 (en) | 2015-07-31 | 2022-03-15 | Fanuc Corporation | Machine learning Method and machine learning device for learning fault conditions, and fault prediction device and fault prediction system including the machine learning device |
| JP2017120649A (ja) * | 2015-07-31 | 2017-07-06 | ファナック株式会社 | 故障条件を学習する機械学習方法及び機械学習装置、並びに該機械学習装置を備えた故障予知装置及び故障予知システム |
| JP2018149496A (ja) * | 2017-03-13 | 2018-09-27 | Ｊｆｅスチール株式会社 | 減圧型余剰安水蒸留設備の操業方法及び封液温度制御装置 |
| WO2019013118A1 (ja) * | 2017-07-14 | 2019-01-17 | エドワーズ株式会社 | 真空ポンプ、該真空ポンプに適用される温度調節用制御装置、検査用治具、及び温度調節機能部の診断方法 |
| JP2019019816A (ja) * | 2017-07-14 | 2019-02-07 | エドワーズ株式会社 | 真空ポンプ、該真空ポンプに適用される温度調節用制御装置、検査用治具、及び温度調節機能部の診断方法 |
| US11549515B2 (en) | 2017-07-14 | 2023-01-10 | Edwards Japan Limited | Vacuum pump, temperature adjustment controller used for vacuum pump, inspection tool, and method of diagnosing temperature-adjustment function unit |
| JP2022027685A (ja) * | 2020-07-29 | 2022-02-14 | 株式会社新日本コンサルタント | マンホールポンプの監視システム |
| JP7344935B2 (ja) | 2020-07-29 | 2023-09-14 | ＮｉＸＪＡＰＡＮ株式会社 | マンホールポンプの監視システム |
| KR102263381B1 (ko) * | 2020-12-11 | 2021-06-09 | (주)콘텍이엔지 | 펌프설비 진단시스템 |
| CN114109859A (zh) * | 2021-10-27 | 2022-03-01 | 中国计量大学 | 一种无流量传感的离心泵性能神经网络预测方法 |
| CN114109859B (zh) * | 2021-10-27 | 2023-10-17 | 中国计量大学 | 一种无流量传感的离心泵性能神经网络预测方法 |
| CN115526215A (zh) * | 2022-11-24 | 2022-12-27 | 光微半导体(吉林)有限公司 | 一种胶泵故障诊断维护分析优化方法及*** |
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