JP2020153965A - Abnormality diagnosis device and abnormality diagnosis method - Google Patents

Abnormality diagnosis device and abnormality diagnosis method Download PDF

Info

Publication number
JP2020153965A
JP2020153965A JP2019217193A JP2019217193A JP2020153965A JP 2020153965 A JP2020153965 A JP 2020153965A JP 2019217193 A JP2019217193 A JP 2019217193A JP 2019217193 A JP2019217193 A JP 2019217193A JP 2020153965 A JP2020153965 A JP 2020153965A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
deterioration degree
abnormality
deterioration
abnormality diagnosis
calculation unit
Prior art date
Legal status (The legal status 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 status listed.)
Pending
Application number
JP2019217193A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2020153965A5 (en
Inventor
松本 徹
Toru Matsumoto
徹 松本
高洋 佐藤
Takahiro Sato
高洋 佐藤
智浩 山田
Tomohiro Yamada
智浩 山田
晃司 横田
Koji Yokota
晃司 横田
玲平 高谷
Ryohei Takatani
玲平 高谷
豪 竹内
Takeshi Takeuchi
豪 竹内
涼 池内
Ryo Ikeuchi
涼 池内
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Omron Corp
Original Assignee
Omron Corp
Omron Tateisi Electronics Co
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 Omron Corp, Omron Tateisi Electronics Co filed Critical Omron Corp
Priority to US17/437,233 priority Critical patent/US20220170987A1/en
Priority to PCT/JP2020/002572 priority patent/WO2020189014A1/en
Priority to KR1020217027109A priority patent/KR20210120049A/en
Priority to CN202080018707.9A priority patent/CN113544487A/en
Priority to EP20773916.0A priority patent/EP3940366A4/en
Publication of JP2020153965A publication Critical patent/JP2020153965A/en
Publication of JP2020153965A5 publication Critical patent/JP2020153965A5/ja
Priority to JP2023204040A priority patent/JP2024019278A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/34Testing dynamo-electric machines
    • G01R31/343Testing dynamo-electric machines in operation
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R19/00Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof
    • G01R19/0092Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof measuring current only
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R23/00Arrangements for measuring frequencies; Arrangements for analysing frequency spectra
    • G01R23/02Arrangements for measuring frequency, e.g. pulse repetition rate; Arrangements for measuring period of current or voltage
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R23/00Arrangements for measuring frequencies; Arrangements for analysing frequency spectra
    • G01R23/16Spectrum analysis; Fourier analysis
    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02PCONTROL OR REGULATION OF ELECTRIC MOTORS, ELECTRIC GENERATORS OR DYNAMO-ELECTRIC CONVERTERS; CONTROLLING TRANSFORMERS, REACTORS OR CHOKE COILS
    • H02P29/00Arrangements for regulating or controlling electric motors, appropriate for both AC and DC motors
    • H02P29/02Providing protection against overload without automatic interruption of supply
    • H02P29/024Detecting a fault condition, e.g. short circuit, locked rotor, open circuit or loss of load

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Control Of Electric Motors In General (AREA)
  • Tests Of Circuit Breakers, Generators, And Electric Motors (AREA)
  • Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
  • Testing Electric Properties And Detecting Electric Faults (AREA)

Abstract

To provide an abnormality diagnosis device that can conduct abnormality diagnosis of a motor without performing settings of a number of parameters.SOLUTION: An abnormality diagnosis device 40 comprises: a current measurement unit 410 that measures a load current of a motor 20; a frequency analysis unit 411 that performs frequency analysis of the load current; and a deterioration degree calculation unit 412 that adds up, within a preset frequency range, a preset number of intensity values from the top rank to calculate a degree of deterioration.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

この発明は、異常診断装置および異常診断方法に関する。 The present invention relates to an abnormality diagnostic device and an abnormality diagnosis method.

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。 Conventionally, 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.

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。 For example, in Patent Document 1, 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.

特開2010−288352号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2010-288352

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。 However, in the method of Patent Document 1, there are many parameters required for identifying the frequency band in which the abnormality appears, and it takes time and effort to set. For example, when calculating the rotation frequency of a motor, it is necessary to set many parameters such as the drive frequency of the motor, the number of poles of the motor, and slip.

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。 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.

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。
One aspect of the abnormality diagnostic device in the present invention is
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.

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。
Moreover, 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.

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。 According to the present invention, it is possible to provide an abnormality diagnosis device capable of diagnosing an abnormality of a motor without setting many parameters.

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。It is a figure which shows the schematic structure of the abnormality diagnosis system of one Embodiment which concerns on this invention. 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。It is a block diagram which shows the hardware configuration of an abnormality diagnosis apparatus. (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。(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, and (B) is after removing the DC component and harmonics from the FFT waveform of (A). It is a figure which shows an example of the waveform of. 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。It is a flowchart which shows the deterioration degree calculation process by an abnormality diagnosis apparatus. 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。It is a figure which shows the load current when the motor is normal and when an abnormality occurs due to an imbalance. 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。It is a figure which shows the load current when the motor is normal and when an abnormality occurs by cavitation. 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。It is a figure which shows the load current when the motor is normal, and when an abnormality occurs due to bearing deterioration. 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。It is a figure which shows the state which the noise by the influence of the inverter drive, and the minute noise generated by other factors are generated in the signal to be detected. 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。It is a flowchart which shows the deterioration degree calculation process by the abnormality diagnosis apparatus of 2nd Embodiment. 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。It is a figure which shows the load current when the motor is normal and when an abnormality occurs due to an imbalance.

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。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
(First Embodiment)
First, the first embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of an abnormality diagnosis system 100 according to the present embodiment. As shown in FIG. 1, 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.

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。 The inverter 10 is connected to a three-phase power supply and combines an AC-DC converter that converts three-phase alternating current into direct current and a DC-AC inverter to convert three-phase alternating current into an arbitrary frequency and voltage. By using the inverter 10, 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.

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。 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.

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。 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.

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。 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.

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。 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.

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。 FIG. 2 shows the hardware configuration of the abnormality diagnosis device 40. As shown in FIG. 2, 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.

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。 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.

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。 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.

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。 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.

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。 The output contact 44 is a contact for transmitting the output of the abnormality diagnosis device 40 to an external device.

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。 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.

(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。
(Abnormal diagnosis method)
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, and 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.

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。 In the present embodiment, 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 a preset number of data are added up. As a result, the deterioration and failure of the motor 20 can be identified without the trouble of setting necessary for identifying the sideband wave.

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。 For example, in the FFT waveform of the drive current of the motor 20 in which the load imbalance has occurred as shown in FIG. 3 (A), 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.

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。 However, in the present embodiment, as shown in FIG. 3B, by removing the DC component and the harmonics, the change in the frequency component (= power supply frequency ± rotation frequency) due to the abnormality of the motor 20 becomes remarkable. , The abnormality of the motor 20 can be quantified only by adding up the amplitudes.

(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)。
(Processing of abnormality diagnosis)
FIG. 4 is a flowchart showing a deterioration degree calculation process by the abnormality diagnosis device 40 of the present embodiment. First, 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).

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)。 Next, the FFT analysis unit 411 of the abnormality diagnosis device 40 frequency-analyzes the load current by the discrete Fourier transform (FIG. 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)。 Next, 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).

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。 Next, 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).

(数1)

Figure 2020153965
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。 (Equation 1)
Figure 2020153965
In the above equation, N indicates the number of data to be added up, and A indicates the coefficient for adjusting the sensitivity.

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。 After that, 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.

(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。
(Degradation degree calculation process)
Next, the calculation process of the degree of deterioration in the present embodiment will be described. In the following example, the number of poles of the motor 20 is four, and the power supply frequency of 60 Hz is directly driven.

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。 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.

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。 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. Hereinafter, the process of calculating the degree of deterioration in each failure mode will be described.

(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。
(First failure mode)
As an example, a process of calculating the degree of deterioration in the case of a failure mode due to imbalance will be described. FIG. 5 is a diagram showing load currents when the motor 20 is normal and when an abnormality occurs due to imbalance.

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。 In this example, 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.

(数2)

Figure 2020153965
(Number 2)
Figure 2020153965

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。 However, the top 10 is an example, and the strength values of 6 to 20 may be added up.

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。 As can be seen from FIG. 5, in this case, the intensity values of the fundamental frequency ± the rotation frequency increase, and under the conditions of this example, in the case of 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.

(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。
(Second failure mode)
As an example, a process of calculating the degree of deterioration in the case of a failure mode due to cavitation will be described. FIG. 6 is a diagram showing a load current when the motor 20 is normal and when an abnormality occurs due to cavitation.

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。 In this example, 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 equation.

(数3)

Figure 2020153965
(Number 3)
Figure 2020153965

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。 However, the top 60 pieces are an example, and the number may be changed as appropriate and the strength values may be added up.

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。 As can be seen from FIG. 6, in this case, the intensity value within the fundamental frequency ± 15 Hz increases, and in the case of abnormality, the intensity value of 45 Hz to 75 Hz increases. Further, in this case, the degree of deterioration in the normal case was 13, and the degree of deterioration in the abnormal case was 30. Therefore, by setting the threshold value to 20, the abnormality determination unit 413 can determine the abnormality.

(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。
(Third failure mode)
As an example, a process of calculating the degree of deterioration in the case of a failure mode due to bearing deterioration will be described. FIG. 7 is a diagram showing a load current when the motor 20 is normal and when an abnormality occurs due to bearing deterioration.

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。 In this example, 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 then the following. The degree of deterioration was calculated by the formula.

(数4)

Figure 2020153965
(Number 4)
Figure 2020153965

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。 However, the top 4000 pieces are an example, and the number may be changed as appropriate and the strength values may be added up.

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。 As can be seen from FIG. 7, in this case, 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.

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。 As described above, according to the present embodiment, 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.

(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。
(Second Embodiment)
Next, the second embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. 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.

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。 In the above-described first embodiment, an embodiment in which a predetermined number of strength values are added up to calculate the degree of deterioration has been described. On the other hand, in the present embodiment, an embodiment in which the degree of deterioration is calculated by adding up the strength values above a certain level will be described.

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。 As shown in FIG. 8, due to the influence of the inverter drive, noise larger than the signal to be detected may be generated. In FIG. 8, the arrow A indicates the noise generated by the influence of the inverter drive.

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。 In this case, for example, if the intensity values are added up with a small number such as the top 10, 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.

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。 Since the noise intensity value due to the influence of inverter drive differs depending on the control method of the inverter used, the manufacturer, etc., 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.

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。 However, as shown in FIG. 8, in addition to the noise due to the influence of the inverter drive, there is minute noise generated by other factors. 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 FIG. 8, 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.

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。 Therefore, in the present embodiment, it is decided to remove signals below a certain level and add up intensity values above a certain level to calculate the degree of deterioration. However, as a result of the experiment, it is known that 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.

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。 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. However, according to 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.

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。 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. However, 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.

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。 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.

(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)。
(Processing of abnormality diagnosis)
FIG. 9 is a flowchart showing a deterioration degree calculation process by the abnormality diagnosis device 40 of the present embodiment. First, 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).

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)。 Next, the FFT analysis unit 411 of the abnormality diagnosis device 40 frequency-analyzes the load current by the discrete Fourier transform (FIG. 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)。 Next, the deterioration degree calculation unit 412 of the abnormality diagnosis device 40 cuts the fundamental wave and the harmonic from the current data, and further cuts the noise below a certain level (FIG. 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。 Next, 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 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.

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。 After that, 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.

(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。
(Degradation degree calculation process)
Next, the calculation process of the degree of deterioration in the present embodiment will be described. In the following example, the number of poles of the motor 20 is four, and the power supply frequency of 60 Hz is directly driven.

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。 In this embodiment, as an example, a process of calculating the degree of deterioration in the case of a failure mode due to imbalance will be described. FIG. 10 is a diagram showing load currents when the motor 20 is normal and when an abnormality occurs due to imbalance.

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。 In this example, 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.

(数5)

Figure 2020153965
(Number 5)
Figure 2020153965

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。 As can be seen from FIG. 10, in this case, the intensity values of the fundamental frequency ± the rotation frequency increase, and under the conditions of this example, in the case of 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.

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。 It may be combined with the first embodiment. When the present embodiment and the first embodiment are combined, 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.

(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。
(Modification example)
The above embodiment is an example, and various modifications can be made without departing from the scope of the present invention.

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。 In the above-described embodiment, a mode in which the load current waveforms output in 4 seconds are added up every 4 seconds has been described. However, 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.

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。 Although the abnormality diagnostic apparatus and the abnormality diagnosis method according to the embodiment of the present invention have been described in the present specification, the present invention is not limited thereto, and various modifications are made without departing from the gist of the present invention. Is possible.

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
10 Inverter 20 Motor 30 Current sensor 40 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

Claims (15)

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。
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 that calculates the degree of deterioration by adding up a preset number of intensity values from the upper level in a preset frequency range.
An abnormality diagnostic device characterized by the fact that.
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。
The deterioration degree calculation unit calculates the deterioration degree by adding up a preset number of strength values from the upper level for the strength values above a certain level.
The abnormality diagnostic apparatus according to claim 1.
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。
The deterioration degree calculation unit calculates the deterioration degree by adding up the strength values of 6 to 20 from the top.
The abnormality diagnosis device according to claim 1 or 2, wherein the abnormality diagnosis device is characterized.
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。
The deterioration degree calculation unit preferably calculates the deterioration degree by adding up the ten strength values from the top.
The abnormality diagnostic apparatus according to claim 3.
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。
The frequency analysis unit performs frequency analysis with a resolution of 0.25 Hz.
The deterioration degree calculation unit calculates the deterioration degree in the frequency range of 0 Hz to the second harmonic.
The abnormality diagnosis device according to any one of claims 1 to 4, wherein the abnormality diagnosis device is characterized.
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。
The frequency analysis unit performs frequency analysis with a resolution of 0.25 Hz.
The deterioration degree calculation unit calculates the deterioration degree in a frequency range of a fundamental frequency of ± 15 Hz.
The abnormality diagnostic apparatus according to claim 1.
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。
The deterioration degree calculation unit preferably calculates the deterioration degree by adding up the 60 strength values from the top.
The abnormality diagnostic apparatus according to claim 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、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。
The frequency analysis unit performs frequency analysis with a resolution of 0.25 Hz.
The deterioration degree calculation unit calculates the deterioration degree in the frequency range of the second harmonic to the twentieth harmonic.
The abnormality diagnostic apparatus according to claim 1.
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。
The deterioration degree calculation unit preferably calculates the deterioration degree by adding up 4000 strength values from the top.
The abnormality diagnostic apparatus according to claim 8.
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。
The deterioration degree calculation unit excludes the intensity values at the fundamental frequency and the harmonics from the deterioration degree calculation.
The abnormality diagnosis device according to any one of claims 1 to 9, wherein the abnormality diagnosis device is characterized.
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。
Input section for inputting threshold value and
An abnormality determination unit for determining whether or not the motor has deteriorated by comparing the threshold value with the degree of deterioration is provided.
The abnormality diagnosis device according to any one of claims 1 to 10, wherein the abnormality diagnosis device is characterized.
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。
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 that calculates the degree of deterioration by adding up intensity values above a certain level in a preset frequency range.
An abnormality diagnostic device characterized by the fact that.
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。
The frequency analysis unit performs frequency analysis with a resolution of 0.25 Hz.
The deterioration degree calculation unit calculates the deterioration degree in the frequency range of 0 Hz to the second harmonic.
The abnormality diagnostic apparatus according to claim 12.
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。
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 method characterized by the fact that.
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。
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 intensity values of a certain level or higher in a preset frequency range.
An abnormality diagnosis method characterized by the fact that.
JP2019217193A 2019-03-15 2019-11-29 Abnormality diagnosis device and abnormality diagnosis method Pending JP2020153965A (en)

Priority Applications (6)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US17/437,233 US20220170987A1 (en) 2019-03-15 2020-01-24 Abnormality diagnosis device and abnormality diagnosis method
PCT/JP2020/002572 WO2020189014A1 (en) 2019-03-15 2020-01-24 Abnormality diagnosis device and abnormality diagnosis method
KR1020217027109A KR20210120049A (en) 2019-03-15 2020-01-24 Anomaly diagnosis device and abnormality diagnosis method
CN202080018707.9A CN113544487A (en) 2019-03-15 2020-01-24 Abnormality diagnosis device and abnormality diagnosis method
EP20773916.0A EP3940366A4 (en) 2019-03-15 2020-01-24 Abnormality diagnosis device and abnormality diagnosis method
JP2023204040A JP2024019278A (en) 2019-03-15 2023-12-01 Abnormality diagnosis device and abnormality diagnosis method

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019048914 2019-03-15
JP2019048914 2019-03-15

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2023204040A Division JP2024019278A (en) 2019-03-15 2023-12-01 Abnormality diagnosis device and abnormality diagnosis method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2020153965A true JP2020153965A (en) 2020-09-24
JP2020153965A5 JP2020153965A5 (en) 2021-02-12

Family

ID=72558714

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019217193A Pending JP2020153965A (en) 2019-03-15 2019-11-29 Abnormality diagnosis device and abnormality diagnosis method

Country Status (3)

Country Link
JP (1) JP2020153965A (en)
KR (1) KR20210120049A (en)
CN (1) CN113544487A (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022190730A1 (en) * 2021-03-08 2022-09-15 オムロン株式会社 Abnormality detection device and method
WO2022224631A1 (en) * 2021-04-21 2022-10-27 株式会社日立産機システム Rotating machine system and diagnostic method for same

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH02240536A (en) * 1989-03-14 1990-09-25 Fuji Electric Co Ltd Abnormality diagnostic device for gear
JPH07137509A (en) * 1993-11-17 1995-05-30 Nippondenso Co Ltd Tire pneumatic pressure detector
JPH1151989A (en) * 1997-07-30 1999-02-26 Fujitsu Ten Ltd Fft signal processor
WO2006043511A1 (en) * 2004-10-18 2006-04-27 Nsk Ltd. Abnormality diagnosis system for machinery
JP2009174872A (en) * 2008-01-21 2009-08-06 Toyota Motor Corp Inspecting method of insulation of rotary electrical machine, and device therefor
JP2015215275A (en) * 2014-05-13 2015-12-03 株式会社日立製作所 Deterioration diagnosis system
JP2016090546A (en) * 2014-11-11 2016-05-23 旭化成エンジニアリング株式会社 Current diagnostic device and current diagnostic method
JP2016156643A (en) * 2015-02-23 2016-09-01 株式会社日立製作所 Symptom diagnosis system, symptom diagnosis method, and symptom diagnosis device
KR20170025310A (en) * 2015-08-28 2017-03-08 고려대학교 산학협력단 System and method for diagnosing belt-pulley system, and a recoridng medium having computer readable program for executint the method
JP2020107302A (en) * 2018-12-27 2020-07-09 株式会社明電舎 Facility diagnostic device
JP2020148461A (en) * 2019-03-11 2020-09-17 株式会社荏原製作所 Signal processing device and signal processing method

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4782218B2 (en) 2009-06-10 2011-09-28 新日本製鐵株式会社 Equipment abnormality diagnosis method
CN103148928B (en) * 2013-01-29 2015-04-22 北京信息科技大学 Generator stator end winding degradation diagnosis method based on correlation analysis of electrical quantities and mechanical quantities
JP6099852B2 (en) * 2014-12-10 2017-03-22 三菱電機株式会社 Diagnostic equipment for electric motors
JP6052323B2 (en) * 2015-04-02 2016-12-27 株式会社明電舎 Rotor position detector abnormality determination device for motor control device

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH02240536A (en) * 1989-03-14 1990-09-25 Fuji Electric Co Ltd Abnormality diagnostic device for gear
JPH07137509A (en) * 1993-11-17 1995-05-30 Nippondenso Co Ltd Tire pneumatic pressure detector
JPH1151989A (en) * 1997-07-30 1999-02-26 Fujitsu Ten Ltd Fft signal processor
WO2006043511A1 (en) * 2004-10-18 2006-04-27 Nsk Ltd. Abnormality diagnosis system for machinery
JP2009174872A (en) * 2008-01-21 2009-08-06 Toyota Motor Corp Inspecting method of insulation of rotary electrical machine, and device therefor
JP2015215275A (en) * 2014-05-13 2015-12-03 株式会社日立製作所 Deterioration diagnosis system
JP2016090546A (en) * 2014-11-11 2016-05-23 旭化成エンジニアリング株式会社 Current diagnostic device and current diagnostic method
JP2016156643A (en) * 2015-02-23 2016-09-01 株式会社日立製作所 Symptom diagnosis system, symptom diagnosis method, and symptom diagnosis device
KR20170025310A (en) * 2015-08-28 2017-03-08 고려대학교 산학협력단 System and method for diagnosing belt-pulley system, and a recoridng medium having computer readable program for executint the method
JP2020107302A (en) * 2018-12-27 2020-07-09 株式会社明電舎 Facility diagnostic device
JP2020148461A (en) * 2019-03-11 2020-09-17 株式会社荏原製作所 Signal processing device and signal processing method

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
豊田利夫: ""電流徴候解析MCSAによる電動機駆動回転機の診断技術"", 高田技報, vol. 20, JPN6015023605, 1 April 2010 (2010-04-01), pages 3 - 6, ISSN: 0005164366 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022190730A1 (en) * 2021-03-08 2022-09-15 オムロン株式会社 Abnormality detection device and method
WO2022224631A1 (en) * 2021-04-21 2022-10-27 株式会社日立産機システム Rotating machine system and diagnostic method for same

Also Published As

Publication number Publication date
CN113544487A (en) 2021-10-22
KR20210120049A (en) 2021-10-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2020189014A1 (en) Abnormality diagnosis device and abnormality diagnosis method
KR102100526B1 (en) A Method for the Diagnostics of Electromechanical System Based on Impedance Analysis
JP5738711B2 (en) Rotating machine state monitoring device, rotating machine state monitoring method, and rotating machine state monitoring program
JP5733913B2 (en) Abnormal diagnosis method for rotating machinery
JP5565120B2 (en) High-frequency electromagnetic vibration component removal method and high-frequency electromagnetic vibration component removal device, rolling bearing diagnosis method and bearing diagnosis device for a rotating machine
JP6017649B2 (en) Abnormal diagnosis method for rotating machinery
EP2156159A1 (en) System and method for bearing fault detection using stator current noise cancellation
JP2020153965A (en) Abnormality diagnosis device and abnormality diagnosis method
Iorgulescu et al. Vibration monitoring for diagnosis of electrical equipment's faults
Oviedo et al. Experimental evaluation of motor current signature and vibration analysis for rotor broken bars detection in an induction motor
JP5828948B2 (en) Abnormal diagnosis method for rotating machinery
TWI612765B (en) Method for determining specific characteristic quantities of three-phase induction motor
KR20190099861A (en) System and method for detecting damper bar breakage of 3-phase salient pole synchronous machines
JP5051528B2 (en) Machine equipment abnormality judgment device and machine equipment abnormality judgment method
WO2021210437A1 (en) Error diagnosis device and maintenance management system
US20210278465A1 (en) Diagnostic apparatus for electric drive object
Cristaldi et al. An inverter-fed induction motor diagnostic tool based on time-domain current analysis
Blodt et al. Fault indicators for stator current based detection of torque oscillations in induction motors at variable speed using time-frequency analysis
KR102109264B1 (en) Apparatus for diagnosing abnormality of rotor
WO2022190730A1 (en) Abnormality detection device and method
JP6766280B1 (en) Inverter deterioration monitoring and diagnosis method
US10712216B2 (en) Method and apparatus for estimating torque
Ahmad et al. Cost-effective wireless-controlled motor failure prediction for HVAC system in large buildings using demodulated current signature analysis
RU2356061C1 (en) Method of automatic control of mechanical damages of three-phase asynchronous motors
US20190265299A1 (en) Monitoring And Fault Diagnosis Of Electric Machines

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20201224

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20220907

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20231003

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20231201

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20240220

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20240410