JP2018207589A

JP2018207589A - モータ監視システムおよびモータ監視方法

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Publication number: JP2018207589A
Application number: JP2017107774A
Authority: JP
Inventors: 記幸西尾; Noriyuki Nishio; 川合　達也; Tatsuya Kawai; 達也川合
Original assignee: Toshiba Industrial Products and Systems Corp
Current assignee: Toshiba Industrial Products and Systems Corp
Priority date: 2017-05-31
Filing date: 2017-05-31
Publication date: 2018-12-27
Anticipated expiration: 2037-05-31
Also published as: JP6861098B2

Abstract

【課題】モータに異常が発生するおそれがあることを利用者に認識させることができるモータ監視システムおよびモータ監視方法を提供することである。【解決手段】モータ監視システムは、モータマルチリレーと監視サーバとを持つ。モータマルチリレーは、モータの負荷電流およびモータの異常発生の有無の検出結果を時系列に出力する。監視サーバは、取得部と学習部と判定部と通知部とを持つ。取得部は、負荷電流および異常発生の有無の検出結果を取得する。学習部は、負荷電流の検出結果と異常発生の有無の検出結果とに基づいて、モータに異常が発生するまでの負荷電流の経時変化傾向を機械学習により学習する。判定部は、経時変化傾向と、異常が発生していないモータの負荷電流の複数時点の検出結果とに基づいて、異常が発生していないモータに、異常が発生する兆候があるか否かを判定する。通知部は、兆候がある場合に通知を行う。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、モータ監視システムおよびモータ監視方法に関する。

モータの運転状態の検出、モータの保護などを行うモータマルチリレーが知られている。また、複数のモータマルチリレーを備え、モータを監視するものが、モータコントロールセンタとして知られている。モータコントロールセンタは、モータの運転状態のデータをデジタルデータで送信する伝送機能を有する。現状、モータマルチリレーは、モータに異常が発生する数秒前までしかモータの運転状態のデータを保存できない。また、モータマルチリレーは、稼働中のモータの運転状態のデータを全て蓄える機能を有していない。そのため、利用者にとって魅力的な新たな技術の確立が必要となる。

特開２０１５−２１６７５１号公報

本発明が解決しようとする課題は、モータに異常が発生するおそれがあることを利用者に認識させることができるモータ監視システムおよびモータ監視方法を提供することである。

実施形態のモータ監視システムは、モータマルチリレーと、モータを監視する監視サーバとを持つ。前記モータマルチリレーは、少なくともモータの負荷電流と前記モータの異常発生の有無とを検出し、少なくとも前記負荷電流の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とを時系列に出力する。前記監視サーバは、取得部と、学習部と、判定部と、通知部とを持つ。前記取得部は、前記モータマルチリレーによって出力された前記負荷電流の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とを取得する。前記学習部は、前記取得部によって取得された前記負荷電流の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とに基づいて、前記モータに異常が発生するまでの前記負荷電流の経時変化傾向を機械学習により学習する。前記判定部は、前記学習部により得られた前記経時変化傾向と、前記取得部によって取得された異常が発生していないモータの負荷電流の複数時点の検出結果とに基づいて、前記異常が発生していないモータに、異常が発生する兆候があるか否かを判定する。前記通知部は、前記異常が発生していないモータに前記兆候があると前記判定部が判定した場合に前記兆候の通知を行う。

実施形態のモータ監視システムの一例を示す概略構成図である。モータ監視システムによる監視対象のモータ、コンタクタなどを説明するための図である。複数のモータマルチリレーを接続した一例を示す図である。複数のモータマルチリレーを接続した他の例を示す図である。監視サーバ、データサーバなどにおける処理の一例を説明するシーケンス図である。

以下、実施形態のモータ監視システムおよびモータ監視方法を、図面を参照して説明する。

図１は、実施形態のモータ監視システム３００の一例を示す概略構成図である。モータ監視システム３００は、例えば、複数のモータコントロールセンタ２１と、ゲートウェイ２３と、副データ集約部２８と、主データ集約部３０と、データサーバ２００と、監視サーバ１００とを備える。主データ集約部３０と、データサーバ２００と、監視サーバ１００とは、ネットワークＮＷを介して互いに通信可能である。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、公衆回線、プロバイダ装置、専用回線、無線基地局などを含む。

電気室ＥＲＡ〜ＥＲＤは、例えば、複数のモータコントロールセンタ２１などの電気設備が格納された建物内の空間である。電気室ＥＲＡには、例えば、複数のモータコントロールセンタ２１と、ゲートウェイ２３と、副データ集約部２８とが格納される。モータコントロールセンタ２１は、有線または無線の通信路を介してゲートウェイ２３と通信可能である。ゲートウェイ２３は、有線または無線の通信路２７を介して副データ集約部２８と通信可能である。副データ集約部２８は、通信路２９を介して主データ集約部３０と通信可能である。モータコントロールセンタ２１は、モータを監視する。ゲートウェイ２３は、モータコントロールセンタ２１と副データ集約部２８との間の相互通信を可能にする機器である。副データ集約部２８は、モータコントロールセンタ２１からのデータを集約する。ゲートウェイ２３および副データ集約部２８の少なくともいずれかを省略してもよい。つまり、モータコントロールセンタ２１が主データ集約部３０またはネットワークＮＷに直接接続されてもよい。

電気室ＥＲＡと同様に、電気室ＥＲＢ〜ＥＲＤには、例えば、複数のモータコントロールセンタ２１と、ゲートウェイ２３と、副データ集約部２８とが格納される。

主データ集約部３０は、電気室ＥＲＡ〜ＥＲＤ内の電気設備からのデータ、すなわち、電気室ＥＲＡ〜ＥＲＤのそれぞれにおけるモータコントロールセンタ２１の各モータマルチリレー４によって出力され、副データ集約部２８によって集約されたデータを集約する。主データ集約部３０は、通信路３１を介してネットワークＮＷと通信可能である。

図２は、図１に示すモータ監視システム３００による監視対象のモータ６、コンタクタ８などを説明するための図である。図１に示すモータコントロールセンタ２１は、図２に示すモータマルチリレー４を複数備える。モータマルチリレー４は、監視対象のモータ６およびコンタクタ８に接続される。コンタクタ８は、主スイッチ８ａと、制御コイル８ｂと、補助スイッチ８ｃとを備える。コンタクタ８は、主スイッチ８ａの開閉状態を切り替えることによって、モータ６への駆動電流（負荷電流）の供給を制御する。主回路２は、例えば、監視対象のモータ６と、商用電源５とを接続する。商用電源５は、Ｒ相と、Ｓ相とＴ相とを有する。主回路２は、商用電源５からの交流電力をモータ６に供給する。

主回路２には、回路遮断器７（ＭＣＣＢ：Molded Case Circuit Breaker）の主接点７ａと、コンタクタ８の主スイッチ８ａと、変流器９Ｒ、９Ｔとが設けられている。変流器９Ｒ、９Ｔは、主回路２のＲ相電流およびＴ相電流（モータ６の負荷電流）を検出し、モータマルチリレー４のＡ／Ｄ変換回路１８に入力する。Ａ／Ｄ変換回路１８は、入力されたアナログ信号をデジタル信号に変換する。モータマルチリレー４は、例えば、検出されたモータ６の負荷電流が正常値の範囲内である場合に、モータ６に異常が発生していないと判定する。つまり、モータマルチリレー４は、モータ６の異常発生の有無を検出する。モータマルチリレー４は、モータ６の負荷電流の検出結果と、モータ６の異常発生の有無の検出結果とを、主データ集約部３０に対して時系列に（つまり、例えば、検出結果が得られる毎に）出力する。主データ集約部３０は、受信した検出結果をデータサーバ２００に送信する。データサーバ２００は、受信した検出結果を大容量データ２３０として保存する。

モータマルチリレー４は、モータ６の負荷電流に基づいて、主接点７ａを開く遮断動作を回路遮断器７に行わせる。つまり、モータマルチリレー４は、モータ６の過負荷状態を検出し、モータ６を保護する機能を有する。

補助回路３は、主回路２とモータマルチリレー４とを接続する。つまり、モータ６には、主回路２と補助回路３とモータマルチリレーと４が接続される。また、補助回路３は、変圧器１０を備える。変圧器１０は、一次側巻線１０ａと、２系統の二次側巻線１０ｂ、１０ｃとを備える。一次側巻線１０ａは、主回路２のＲ相部分とＳ相部分との間に接続される。二次側巻線１０ｂは、コンタクタ８の制御コイル８ｂおよび補助スイッチ８ｃを介してモータマルチリレー４に接続される。二次側巻線１０ｂは、モータマルチリレー４に駆動電源を供給する。二次側巻線１０ｃは、モータマルチリレー４のＡ／Ｄ変換回路１２に接続される。コンタクタ８の主スイッチ８ａおよび補助スイッチ８ｃは、例えば、ノーマリーオープン型である。制御コイル８ｂに電流が流れると、主スイッチ８ａおよび補助スイッチ８ｃはオンする（つまり、クローズする）。補助スイッチ８ｃは、モータマルチリレー４に対し、コンタクタ８の主スイッチ８ａの開閉状態を確認するためのアンサーバック信号を出力する。モータマルチリレー４は、アンサーバック信号に基づいて、コンタクタ８の主スイッチ８ａの開閉動作を検出する。

主回路２は、変圧器１３を更に備える。変圧器１３は、一次側巻線１３ａと、二次側巻線１３ｂとを備える。一次側巻線１３ａは、主回路２のＳ相部分とＴ相部分との間に接続される。二次側巻線１３ｂは、モータマルチリレー４のＡ／Ｄ変換回路１５に接続される。

Ａ／Ｄ変換回路１２、１５、１８を共通化してもよい。Ａ／Ｄ変換回路１２、１５、１８が共通化される場合、モータマルチリレー４は、入力チャネルの切り替えを行う。共通化されたＡ／Ｄ変換回路は、主回路２のＲ相部分とＳ相部分との間の相間電圧のＡ／Ｄ変換と、主回路２のＳ相部分とＴ相部分との間の相間電圧のＡ／Ｄ変換と、Ｒ相電流のＡ／Ｄ変換と、Ｔ相電流のＡ／Ｄ変換とを時分割で行う。

モータマルチリレー４は、処理部１９と、表示器２０とを更に備える。処理部１９は、Ａ／Ｄ変換回路１２、１５、１８から出力されるデジタルデータ（電圧データおよび電流データ）に基づいて、電力、力率などを算出する。また、処理部１９は、その算出結果を表示器２０に表示させる。

図１に戻り、データサーバ２００は、大容量データ２３０を管理する。データサーバ２００は、通信部２１０と、記憶部２２０と、処理部２４０とを備える。通信部２１０は、例えば、通信路３２を介してネットワークＮＷに接続するための通信インターフェースである。通信部２１０は、ネットワークＮＷを介して主データ集約部３０および監視サーバ１００との間で通信を行う。

記憶部２２０は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）などで実現される。記憶部２２０は、例えば、大容量データ２３０などを保存する。大容量データ２３０は、監視対象の複数のモータ６およびコンタクタ８に関する情報を長期間にわたって蓄積させ、ビッグデータ化したものである。モータ６に関する情報には、例えば、モータ６の負荷電流情報、地絡電流情報、累積運転時間情報、異常発生有無情報などが含まれる。コンタクト８に関する情報には、例えば、コンタクタ８の開閉動作情報、異常発生有無情報などが含まれる。処理部２４０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサがプログラムを実行することにより実現される。処理部２４０は、例えば、長期間にわたってモータ６に関する情報を主データ集約部３０から受信する処理を、通信部２１０に行わせる。処理部２４０は、例えば、大容量データ２３０のバックアップの作成などのデータ管理を行う。処理部２４０は、例えば、モータ６に関する情報やコンタクタ８に関する情報を監視サーバ１００に送信する処理を、通信部２１０に行わせる。

監視サーバ１００は、データサーバ２００から受信した情報に基づいて、モータコントロールセンタ２１から出力された情報に基づいてモータ６およびコンタクタ８の監視を行う。監視サーバ１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、処理部１３０とを備える。通信部１１０は、例えば、通信路３３を介してネットワークＮＷに接続するための通信インターフェースである。通信部１１０は、ネットワークＮＷを介して主データ集約部３０およびデータサーバ２００との間で通信を行う。

記憶部１２０は、例えば、ＨＤＤ、フラッシュメモリ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどで実現される。記憶部１２０は、例えば、データサーバ２００から取得した情報などを記憶する。データサーバ２００を省略し、監視サーバ１００の記憶部１２０が大容量データ２３０を保存してもよい。

処理部１３０は、例えば、ＣＰＵなどのプロセッサがプログラムを実行することにより実現される。処理部１３０は、例えば、モータ６に関する情報をデータサーバ２００から受信する処理を、通信部１１０に行わせる。処理部１３０は、例えば、コンタクタ８に関する情報をデータサーバ２００から受信する処理を、通信部１１０に行わせる。処理部１３０は、例えば、取得部１３２と、学習部１３４と、判定部１３６と、通知部１３８とを備える。

取得部１３２は、例えば、モータマルチリレー４によって出力されたモータ６の負荷電流の検出結果、モータ６の異常発生の有無の検出結果などを取得する。

学習部１３４は、例えば、取得部１３２によって取得されたモータ６の負荷電流の検出結果とモータ６の異常発生の有無の検出結果とに基づいて、モータ６に異常が発生するまでのモータ６の負荷電流の経時変化傾向を機械学習により学習する。

機械学習とは、狭義には、世の中の特定の事象についてデータを解析し、その結果から学習して、判断や予測を行うためのアルゴリズムを使用する手法を意味する。本明細書において、「機械学習」は、広義の機械学習を意味し、狭義の機械学習のみならず、ＡＩ（artificial intelligence）およびディープラーニング（深層学習）も含む。ディープラーニングとは、狭義の機械学習を実装するための手法を意味する。ディープラーニングでは、マシンによるあらゆる種類の支援が可能になる（あるいは、期待できる）方法でタスクを分類できる。狭義の機械学習と、ディープラーニングとは、ＡＩの学習のための技術である。狭義の機械学習は、開発者があらかじめすべての動作をプログラムするのではなく、ＡＩ自身がデータを解析し、法則性やルールを見つけ出す特徴を持っている。つまり、狭義の機械学習は、ＡＩのうちの、トレーニングにより特定のタスクを実行できるようになるものである。ディープラーニングは、狭義の機械学習をさらに発展させたものである。ディープラーニングでは、情報やデータを分析する際に使う枠組みが、狭義の機械学習とは異なっている。ディープラーニングでは、人間の神経を真似て作った多層構造のニューラルネットワークを用いることによって、コンピュータによるデータの分析および学習の能力が向上させられる。

判定部１３６は、学習部１３４により得られたモータ６の負荷電流の経時変化傾向と、取得部１３２によって取得された異常が発生していないモータ６の負荷電流の複数時点の検出結果とに基づいて、異常が発生していないモータ６に、異常が発生する兆候があるか否かを判定する。

通知部１３８は、異常が発生していないモータ６にその兆候があると判定部１３６によって判定された場合に、その旨の通知を行う。通知の内容は、例えば、通信部１１０によって、ネットワークＮＷを介して電気室ＥＲＡ〜ＥＲＤ内のモータマルチリレー４に送信される。

図３は、図２に示すモータマルチリレー４を複数接続した一例を示す図である。図３では、各モータマルチリレー４を区別するために、それぞれのモータマルチリレーに参照番号「４−１〜４−１０」を付して説明する。また、図１に示す各モータコントロールセンタ２１を区別するために、それぞれのモータコントロールセンタに参照番号「２１−１、２１−２」を付して説明する。図３に示すモータマルチリレー４−１〜４−１０は、例えば、図２に示すモータマルチリレー４と同様に構成されている。モータマルチリレー４−１〜４−５は、モータコントロールセンタ２１−１に備えられている。モータマルチリレー４−１は、通信用基板２２−１に接続されている。通信用基板２２−１は、有線の通信路２４−１を介してゲートウェイ２３−１に接続されている。モータマルチリレー４−１は、監視対象のモータの負荷電流の検出結果と、そのモータの異常発生の有無の検出結果とを時系列に出力する。出力された検出結果は、ゲートウェイ２３−１および副データ集約部２８−１を介して主データ集約部３０に送信される。

モータマルチリレー４−２は、通信用基板２２−２に接続されている。通信用基板２２−２は、有線の通信路２４−２を介して通信用基板２２−１に接続されている。つまり、モータマルチリレー４−２は、通信用基板２２−１、２２−２および通信路２４−１、２４−２を介してゲートウェイ２３−１に接続されている。モータマルチリレー４−２も、監視対象のモータの負荷電流の検出結果と、そのモータの異常発生の有無の検出結果とを主データ集約部３０に対して時系列に出力する。

モータマルチリレー４−３は、通信用基板２２−３に接続されている。通信用基板２２−３は、有線の通信路２４−３を介して通信用基板２２−２に接続されている。つまり、モータマルチリレー４−３は、通信用基板２２−１〜２２−３および通信路２４−１〜２４−３を介してゲートウェイ２３−１に接続されている。モータマルチリレー４−３も、監視対象のモータの負荷電流の検出結果と、そのモータの異常発生の有無の検出結果とを主データ集約部３０に対して時系列に出力する。

モータマルチリレー４−４は、通信用基板２２−４に接続されている。通信用基板２２−４は、有線の通信路２４−４を介して通信用基板２２−３に接続されている。つまり、モータマルチリレー４−４は、通信用基板２２−１〜２２−４および通信路２４−１〜２４−４を介してゲートウェイ２３−１に接続されている。モータマルチリレー４−４も、監視対象のモータの負荷電流の検出結果と、そのモータの異常発生の有無の検出結果とを主データ集約部３０に対して時系列に出力する。

モータマルチリレー４−５は、通信用基板２２−５に接続されている。通信用基板２２−５は、有線の通信路２４−５を介して通信用基板２２−４に接続されている。つまり、モータマルチリレー４−５は、通信用基板２２−１〜２２−５および通信路２４−１〜２４−５を介してゲートウェイ２３−１に接続されている。モータマルチリレー４−５も、監視対象のモータの負荷電流の検出結果と、そのモータの異常発生の有無の検出結果とを主データ集約部３０に対して時系列に出力する。

モータマルチリレー４−６〜４−１０は、モータコントロールセンタ２１−２に備えられている。モータマルチリレー４−９は、通信用基板２２−９に接続されている。つまり、モータコントロールセンタ２１−２では、通信機能が、例えば、重要なモータを監視するモータマルチリレー４−９のみにスポット的に備えられている。通信用基板２２−９は、有線の通信路２４−９を介してゲートウェイ２３−１に接続されている。モータマルチリレー４−９も、監視対象のモータの負荷電流の検出結果と、そのモータの異常発生の有無の検出結果とを主データ集約部３０に対して時系列に出力する。

主データ集約部３０は、受信した複数のモータの検出結果をデータサーバ２００に送信する。データサーバ２００は、長期間にわたって受信した複数のモータの検出結果を蓄積させ、大容量データ２３０として保存する。

図４は、図２に示すモータマルチリレー４を複数接続した他の例を示す図である。図４に示すモータマルチリレー４−１〜４−１０は、例えば、図３に示すモータマルチリレー４−１〜４−１０と同様に構成されている。通信用基板２２−１は、無線の通信路２４−１、２６−１および中継部２５−１を介してゲートウェイ２３−１に接続されている。

通信用基板２２−２は、無線の通信路２４−２、２６−１および中継部２５−１を介してゲートウェイ２３−１に接続されている。通信用基板２２−３は、無線の通信路２４−３、２６−１および中継部２５−１を介してゲートウェイ２３−１に接続されている。通信用基板２２−４は、無線の通信路２４−４、２６−１および中継部２５−１を介してゲートウェイ２３−１に接続されている。通信用基板２２−５は、無線の通信路２４−５、２６−１および中継部２５−１を介してゲートウェイ２３−１に接続されている。通信用基板２２−９は、無線の通信路２４−９、２６−２および中継部２５−２を介してゲートウェイ２３−１に接続されている。

図５は、監視サーバ１００、データサーバ２００などにおける処理の一例を説明するシーケンス図である。

（ステップＳ１）モータマルチリレー４−１は、監視対象のモータの負荷電流の検出結果と、そのモータの異常発生の有無の検出結果とを出力する。

（ステップＳ２）モータマルチリレー４−１から出力された検出結果は、ネットワークＮＷを介してデータサーバ２００に転送される。

（ステップＳ３）データサーバ２００は、モータマルチリレー４−１から転送された検出結果を大容量データ２３０として保存する。

（ステップＳ４）モータマルチリレー４−２は、監視対象のモータの負荷電流の検出結果と、そのモータの異常発生の有無の検出結果とを出力する。

（ステップＳ５）モータマルチリレー４−２から出力された検出結果は、ネットワークＮＷを介してデータサーバ２００に転送される。

（ステップＳ６）データサーバ２００は、モータマルチリレー４−２から転送された検出結果を大容量データ２３０として保存する。

（ステップＳ７）モータマルチリレー４−３は、監視対象のモータの負荷電流の検出結果と、そのモータの異常発生の有無の検出結果とを出力する。

（ステップＳ８）モータマルチリレー４−３から出力された検出結果は、ネットワークＮＷを介してデータサーバ２００に転送される。

（ステップＳ９）データサーバ２００は、モータマルチリレー４−３から転送された検出結果を大容量データ２３０として保存する。

（ステップＳ１１）モータマルチリレー４−２は、監視対象のモータの負荷電流の検出結果と、そのモータの異常発生の有無の検出結果とを出力する。

（ステップＳ１２）モータマルチリレー４−２から出力された検出結果は、ネットワークＮＷを介してデータサーバ２００に転送される。

（ステップＳ１３）データサーバ２００は、モータマルチリレー４−２から転送された検出結果を大容量データ２３０として保存する。

（ステップＳ１４）モータマルチリレー４−１は、監視対象のモータの負荷電流の検出結果と、そのモータの異常発生の有無の検出結果とを出力する。

（ステップＳ１５）モータマルチリレー４−１から出力された検出結果は、ネットワークＮＷを介してデータサーバ２００に転送される。

（ステップＳ１６）データサーバ２００は、モータマルチリレー４−１から転送された検出結果を大容量データ２３０として保存する。

（ステップＳ１７）モータマルチリレー４−３は、監視対象のモータの負荷電流の検出結果と、そのモータの異常発生の有無の検出結果とを出力する。

（ステップＳ１８）モータマルチリレー４−３から出力された検出結果は、ネットワークＮＷを介してデータサーバ２００に転送される。

（ステップＳ１９）データサーバ２００は、モータマルチリレー４−３から転送された検出結果を大容量データ２３０として保存する。

（ステップＳ２１）モータマルチリレー４−２は、監視対象のモータの負荷電流の異常値の検出結果と、そのモータに異常が発生した旨の検出結果とを出力する。

（ステップＳ２２）モータマルチリレー４−２から出力された検出結果は、ネットワークＮＷを介してデータサーバ２００に転送される。

（ステップＳ２３）データサーバ２００は、モータマルチリレー４−２から転送された検出結果を大容量データ２３０として保存する。

（ステップＳ３１）監視サーバ１００は、データサーバ２００に大容量データ２３０として保存されている検出結果の転送を、データサーバ２００に要求する。

（ステップＳ３２）データサーバ２００は、要求された検出結果を監視サーバ１００に転送する。

（ステップＳ３３）監視サーバ１００の取得部１３２は、データサーバ２００から転送された検出結果を取得する。つまり、取得部１３２は、モータマルチリレー４−１、４−２、４−３…によって出力されたモータの負荷電流の検出結果とモータの異常発生の有無の検出結果とを取得する。

（ステップＳ３４）監視サーバ１００の学習部１３４は、取得部１３２によって取得された負荷電流の検出結果と異常発生の有無の検出結果とに基づいて、モータに異常が発生するまでの負荷電流の経時変化傾向を機械学習により学習する。詳細には、学習部１３４は、例えばモータマルチリレー４−２の監視対象のモータのような、異常が発生したモータの負荷電流の経時変化の検出結果に基づいて、モータに異常が発生するまでの負荷電流の経時変化傾向を学習する。

（ステップＳ３５）監視サーバ１００の判定部１３６は、学習部１３４により得られた経時変化傾向と、取得部１３２によって取得された異常が発生していないモータの負荷電流の複数時点の検出結果とに基づいて、異常が発生していないモータに、異常が発生する兆候があるか否かを判定する。例えば、判定部１３６は、経時変化傾向と、ステップＳ１、Ｓ１４において出力されたモータマルチリレー４−１の監視対象のモータの負荷電流の複数時点の検出結果とに基づいて、そのモータに異常が発生する兆候がないと判定する。また、判定部１３６は、経時変化傾向と、ステップＳ７、Ｓ１７において出力されたモータマルチリレー４−３の監視対象のモータの負荷電流の複数時点の検出結果とに基づいて、そのモータに異常が発生する兆候があると判定する。

（ステップＳ３６）監視サーバ１００の通知部１３８は、モータマルチリレー４−３の監視対象のまだ異常が発生していないモータに、異常が発生する兆候がある旨を、モータマルチリレー４−３に通知する。

（ステップＳ３７）モータマルチリレー４−３は、監視対象のモータに異常が発生する兆候がある旨を、表示器２０に表示させる。

このように、本実施形態によれば、モータマルチリレー４−３の監視対象のまだ異常が発生していないモータに、異常が発生する兆候がある旨を、利用者（つまり、電気室ＥＲＡの管理者）に認識させることができる。利用者は、異常が発生する前に保守作業を行うことができ、異常発生に伴う突然の設備停止を抑制することができる。

図２に示すモータマルチリレー４は、例えば、特開平９−３３１３０１号公報の図２に記載されたモータマルチリレーと同様に、監視対象のモータ６の地絡電流を検出してもよい。

モータマルチリレー４が監視対象のモータ６の負荷電流および地絡電流を検出する場合、モータマルチリレー４は、モータ６の負荷電流の検出結果と、モータ６の地絡電流の検出結果と、モータ６の異常発生の有無の検出結果とを出力する。モータマルチリレー４は、モータ６の負荷電流および地絡電流が正常値の範囲内である場合に、モータ６に異常が発生していない旨の検出結果を出力する。モータマルチリレー４は、モータ６の負荷電流または地絡電流が正常値の範囲外である場合に、モータ６に異常が発生した旨の検出結果を出力する。

複数のモータマルチリレー４が監視対象のモータの負荷電流および地絡電流を検出する場合、監視サーバ１００の取得部１３２は、複数のモータマルチリレー４によって出力されたモータの負荷電流の検出結果とモータの地絡電流の検出結果とモータの異常発生の有無の検出結果とを取得する。監視サーバ１００の学習部１３４は、取得部１３２によって取得された負荷電流の検出結果と地絡電流の検出結果と異常発生の有無の検出結果とに基づいて、モータに異常が発生するまでの負荷電流の経時変化傾向と地絡電流の経時変化傾向とを機械学習により学習する。

監視サーバ１００の判定部１３６は、負荷電流の経時変化傾向と、異常が発生していないモータの負荷電流の複数時点の検出結果とに基づいて、異常が発生していないモータに、異常が発生する兆候があるか否かを判定する。また、判定部１３６は、地絡電流の経時変化傾向と、異常が発生していないモータの地絡電流の複数時点の検出結果とに基づいて、異常が発生していないモータに、異常が発生する兆候があるか否かを判定する。つまり、判定部１３６は、モータに負荷電流異常が発生する兆候も地絡電流異常が発生する兆候もない場合に、モータに異常が発生する兆候がないと判定する。

図２を参照して説明したように、モータマルチリレー４は、監視対象のモータ６の負荷電流を検出する。モータ６の負荷電流が正常値の範囲内である場合に、モータマルチリレー４は、負荷電流に関する異常がモータ６に発生していないと判定する。また、モータ６の負荷電流が正常値の範囲内である場合に、モータマルチリレー４は、モータ６が運転中であると判定することもできる。つまり、モータマルチリレー４は、モータ６の負荷電流を継続検出することによって、モータ６の累積運転時間を算出（検出）することができる。

複数のモータマルチリレー４が監視対象のモータの負荷電流および累積運転時間を検出する場合、監視サーバ１００の取得部１３２は、複数のモータマルチリレー４によって出力されたモータの負荷電流の検出結果とモータの累積運転時間の検出結果とモータの異常発生の有無の検出結果とを取得する。監視サーバ１００の学習部１３４は、取得部１３２によって取得された負荷電流の検出結果と累積運転時間の検出結果と異常発生の有無の検出結果とに基づいて、モータに異常が発生するまでの負荷電流の経時変化傾向と、異常が発生したモータの異常発生時の平均累積運転時間とを機械学習により学習する。

監視サーバ１００の判定部１３６は、負荷電流の経時変化傾向と、異常が発生していないモータの負荷電流の複数時点の検出結果とに基づいて、異常が発生していないモータに、異常が発生する兆候があるか否かを判定する。また、判定部１３６は、異常が発生したモータの異常発生時の平均累積運転時間と、異常が発生していないモータの累積運転時間の検出結果とに基づいて、異常が発生していないモータに、異常が発生する兆候があるか否かを判定する。つまり、判定部１３６は、モータに負荷電流異常が発生する兆候がない場合であって、異常が発生していないモータの累積運転時間が、異常が発生したモータの異常発生時の平均累積運転時間に到達していない場合に、モータに異常が発生する兆候がないと判定する。

図２を参照して説明したように、モータマルチリレー４は、アンサーバック信号に基づいて、コンタクタ８の主スイッチ８ａの開閉動作を検出する。また、コンタクタ８の制御コイル８ｂを流れた電流は、モータマルチリレー４の駆動電源としてモータマルチリレー４に供給される。つまり、モータマルチリレー４は、例えば、電流が制御コイル８ｂに流れているにもかかわらず主スイッチ８ａがオンしていない（つまり、閉じていない）場合に、コンタクタ８に異常が発生していると判定（検出）することができる。

モータマルチリレー４が監視対象のモータ６の負荷電流およびコンタクタ８の開閉動作を検出する場合、モータマルチリレー４は、モータ６の負荷電流の検出結果と、モータ６の異常発生の有無の検出結果と、コンタクタ８の開閉動作の検出結果と、コンタクタ８の異常発生の有無の検出結果とを出力する。モータマルチリレー４は、モータ６の負荷電流が正常値の範囲内である場合に、モータ６に異常が発生していない旨の検出結果を出力する。モータマルチリレー４は、コンタクタ８の開閉動作が正常である場合に、コンタクタ８に異常が発生していない旨の検出結果を出力する。

複数のモータマルチリレー４が監視対象のモータの負荷電流およびコンタクタの開閉動作を検出する場合、監視サーバ１００の取得部１３２は、複数のモータマルチリレー４によって出力されたモータの負荷電流の検出結果と、モータの異常発生の有無の検出結果とを取得する。また、取得部１３２は、複数のモータマルチリレー４によって出力されたコンタクタの開閉動作の検出結果と、コンタクタの異常発生の有無の検出結果とを取得する。監視サーバ１００の学習部１３４は、取得部１３２によって取得されたモータの負荷電流の検出結果とモータの異常発生の有無の検出結果とに基づいて、モータに異常が発生するまでのモータの負荷電流の経時変化傾向を機械学習により学習する。また、学習部１３４は、取得部１３２によって取得されたコンタクタの開閉動作の検出結果とコンタクタの異常発生の有無の検出結果とに基づいて、コンタクタに異常が発生するまでのコンタクタの開閉動作の経時変化傾向を機械学習により学習する。

監視サーバ１００の判定部１３６は、モータの負荷電流の経時変化傾向と、異常が発生していないモータの負荷電流の複数時点の検出結果とに基づいて、異常が発生していないモータに、異常が発生する兆候があるか否かを判定する。また、判定部１３６は、コンタクタの開閉動作の経時変化傾向と、異常が発生していないコンタクタの開閉動作の複数時点の検出結果とに基づいて、異常が発生していないコンタクタに、異常が発生する兆候があるか否かを判定する。つまり、判定部１３６は、モータに負荷電流異常が発生する兆候がない場合に、モータに異常が発生する兆候がないと判定する。また、判定部１３６は、コンタクタに開閉動作異常が発生する兆候がない場合に、コンタクタに異常が発生する兆候がないと判定する。

異常が発生していないコンタクタに異常が発生する兆候があると判定部１３６が判定した場合、通知部１３８は、まだ異常が発生していないコンタクタに異常が発生する兆候がある旨を、そのコンタクタを監視するモータマルチリレーに通知する。そのモータマルチリレーは、監視対象のコンタクタに異常が発生する兆候がある旨を、表示器に表示させる。

このように、本実施形態によれば、モータマルチリレーの監視対象のまだ異常が発生していないコンタクタに、異常が発生する兆候がある旨を、利用者（つまり、電気室の管理者）に認識させることができる。

以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、モータ監視システム３００が、少なくともモータ６の負荷電流とモータ６の異常発生の有無とを検出し、少なくとも負荷電流の検出結果と異常発生の有無の検出結果とを時系列に出力するモータマルチリレー４と、モータ６を監視する監視サーバ１００とを備える。監視サーバ１００は、モータマルチリレー４によって出力された負荷電流の検出結果と異常発生の有無の検出結果とを取得する取得部１３２と、取得部１３２によって取得された負荷電流の検出結果と異常発生の有無の検出結果とに基づいて、モータ６に異常が発生するまでの負荷電流の経時変化傾向を機械学習により学習する学習部１３４と、学習部１３４により得られた経時変化傾向と、取得部１３２によって取得された異常が発生していないモータ６の負荷電流の複数時点の検出結果とに基づいて、異常が発生していないモータ６に、異常が発生する兆候があるか否かを判定する判定部１３６と、異常が発生していないモータ６にその兆候があると判定部１３６が判定した場合にその兆候の通知を行う通知部１３８とを備える。このように構成することによって、モータ６に異常が発生するおそれがあることを利用者（つまり、電気室ＥＲＡ〜ＥＲＤの管理者）に認識させることができる。

つまり、上述した実施形態によれば、複数のモータコントロールセンタ２１の伝送機能を監視サーバ１００に連携させることによって、利用者にとってメンテナンス性および拡張性の良いモータ監視システム３００を提供することができる。具体的には、長期間にわたるモータの負荷電流などの情報がデータサーバ２００に蓄えられるため、過去に遡ってモータの負荷電流などの情報を確認することができる。

本発明の実施形態およびいくつかの例を説明したが、これらの実施形態および各例は、一例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態および各例は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

２…主回路、３…補助回路、４…モータマルチリレー、５…商用電源、６…モータ、７…回路遮断器、７ａ…主接点、８…コンタクタ、８ａ…主スイッチ、８ｂ…制御コイル、８ｃ…補助スイッチ、９Ｒ、９Ｔ…変流器、１０…変圧器、１０ａ…一次側巻線、１０ｂ、１０ｃ…二次側巻線、１２…Ａ／Ｄ変換回路、１３…変圧器、１３ａ…一次側巻線、１３ｂ…二次側巻線、１５…Ａ／Ｄ変換回路、１８…Ａ／Ｄ変換回路、１９…処理部、２０…表示器、２１…モータコントロールセンタ、２２−１〜２２−５、２２−９…通信用基板、２３…ゲートウェイ、２４−１〜２４−５、２４−９…通信路、２５−１、２５−２…中継部、２６−１、２６−２…通信路、２７…通信路、２８…副データ集約部、ＥＲＡ、ＥＲＡ、ＥＲＡ、ＥＲＤ…電気室、２９…通信路、３０…主データ集約部、３１…通信路、３２…通信路、３３…通信路、１００…監視サーバ、１１０…通信部、１２０…記憶部、１３０…処理部、１３２…取得部、１３４…学習部、１３６…判定部、１３８…通知部、２００…データサーバ、２１０…通信部、２２０…記憶部、２３０…大容量データ、２４０…処理部、３００…モータ監視システム、ＮＷ…ネットワーク

Claims

少なくともモータの負荷電流と前記モータの異常発生の有無とを検出し、少なくとも前記負荷電流の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とを時系列に出力するモータマルチリレーと、
前記モータを監視する監視サーバとを備え、
前記監視サーバは、
前記モータマルチリレーによって出力された前記負荷電流の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とを取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記負荷電流の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とに基づいて、前記モータに異常が発生するまでの前記負荷電流の経時変化傾向を機械学習により学習する学習部と、
前記学習部により得られた前記経時変化傾向と、前記取得部によって取得された異常が発生していないモータの負荷電流の複数時点の検出結果とに基づいて、前記異常が発生していないモータに、異常が発生する兆候があるか否かを判定する判定部と、
前記異常が発生していないモータに前記兆候があると前記判定部が判定した場合に前記兆候の通知を行う通知部とを備える、
モータ監視システム。
前記モータマルチリレーは、前記モータの地絡電流と前記異常発生の有無とを検出し、かつ、前記地絡電流の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とを時系列に出力し、
前記取得部は、前記モータマルチリレーによって出力された前記地絡電流の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とを取得し、
前記学習部は、前記取得部によって取得された前記地絡電流の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とに基づいて、前記モータに異常が発生するまでの前記地絡電流の経時変化傾向を機械学習により学習し、
前記判定部は、前記学習部により得られた前記地絡電流の経時変化傾向と、前記取得部によって取得された異常が発生していないモータの地絡電流の複数時点の検出結果とに基づいて、前記異常が発生していないモータに、異常が発生する兆候があるか否かを判定する、
請求項１に記載のモータ監視システム。
前記モータマルチリレーは、前記モータの累積運転時間と前記異常発生の有無とを検出し、かつ、前記累積運転時間の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とを時系列に出力し、
前記取得部は、前記モータマルチリレーによって出力された前記累積運転時間の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とを取得し、
前記学習部は、前記取得部によって取得された前記累積運転時間の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とに基づいて、前記モータの異常発生時の平均累積運転時間を機械学習により学習し、
前記判定部は、前記学習部により得られた前記平均累積運転時間と、前記取得部によって取得された異常が発生していないモータの累積運転時間の検出結果とに基づいて、前記異常が発生していないモータに、異常が発生するおそれがあるか否かを判定する、
請求項１または請求項２に記載のモータ監視システム。
前記モータマルチリレーは、前記モータへの駆動電流の供給を制御するコンタクタの開閉動作と、前記コンタクタの異常発生の有無とを検出し、かつ、前記開閉動作の検出結果と前記コンタクタの異常発生の有無の検出結果とを時系列に出力し、
前記取得部は、前記モータマルチリレーによって出力された前記開閉動作の検出結果と前記コンタクタの異常発生の有無の検出結果とを取得し、
前記学習部は、前記取得部によって取得された前記開閉動作の検出結果と前記コンタクタの異常発生の有無の検出結果とに基づいて、前記コンタクタに異常が発生するまでの前記開閉動作の経時変化傾向を機械学習により学習し、
前記判定部は、前記学習部により得られた前記開閉動作の経時変化傾向と、前記取得部によって取得された異常が発生していないコンタクタの開閉動作の複数時点の検出結果とに基づいて、前記異常が発生していないコンタクタに、異常が発生する兆候があるか否かを判定し、
前記通知部は、前記異常が発生していない前記コンタクタに異常が発生する兆候があると前記判定部が判定した場合に前記コンタクタに異常が発生する兆候の通知を行う、
請求項１から請求項３のうちいずれか一項に記載のモータ監視システム。
コンピュータが、
少なくともモータの負荷電流と前記モータの異常発生の有無とを検出し、少なくとも前記負荷電流の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とを時系列に出力するモータマルチリレーによって出力された前記負荷電流の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とを取得し、
取得された前記負荷電流の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とに基づいて、前記モータに異常が発生するまでの前記負荷電流の経時変化傾向を機械学習により学習し、
学習された前記経時変化傾向と、取得された異常が発生していないモータの負荷電流の複数時点の検出結果とに基づいて、前記異常が発生していないモータに、異常が発生する兆候があるか否かを判定し、
前記異常が発生していないモータに前記兆候があると判定された場合に前記兆候の通知を行う、
モータ監視方法。