JP3896991B2 - モータ異常検出装置及び方法 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、モータの異常検出方法及び装置に関し、特にＤＣモータの異常を検出し、故障を予知する方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
モータ特に制御用モータとして、ブラシレスＤＣモータは効率が高く、安定であることからよく使用されている。従来、ブラシレスモータ等のＤＣモータの異常を検出するためには、モータの回転数や駆動電圧又は駆動電流を監視し、それらが設定値を超えて正常運転の範囲を外れると警報を発するようにしていた。また、ブラシレスモータの起動前に電流を流して、正常運転可能かどうかを判断する従来例もある（特許文献１参照）。
【０００３】
【特許文献１】
特開昭９−３２２５８９号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、回転数や駆動電流について、単に設定された閾値との比較による異常判定では、モータ運転中に異常を検出しても、それが致命的な故障であれば手遅れになる場合があった。また、短時間での電流変動やモータの内部や外部で発生するノイズにより、誤検出や検出漏れが発生する場合もあった。特に２４時間稼働の工場や携帯電話基地局など無人設備で使用されるモータの場合、異常が発生し、致命的なシステム故障に至った場合、エンドユーザに多大な迷惑が及ぶことになる。さらに、モータの起動前に正常運転をチェックするものにあっては、運転中の故障には対応できない。
【０００５】
本発明は、このような問題に鑑み、モータ運転中にモータの異常を確実に検出し、モータの交換やメンテナンスを促し、システム全体の致命的な故障を防ぐことができる異常検出方法及び装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、前記目的を達成するために、モータ運転時に検出される検出電流データと基準電流データとから算出される相関値及び検出電流データ取得時の時刻とに基づいて差分演算の始点を決定し、検出電流データと基準電流データとの差分を算出することにより、モータ異常を予測するモータ異常検出装置及び方法を提供する。
【０００７】
前記基準電流データは、加速パターン、定速パターン及び減速パターンとして記憶されているものでもよい。
【０００８】
本発明は、予め基準データを時系列に従って保持し、この基準データと検出データとの演算を行うことで、確実なモータ異常の検出ができ、さらに故障の予知が可能となった。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、図を参照して、本発明の実施の形態を説明する。
図１は、本発明のモータ異常検出装置の１実施形態の概要である。
モータ１が、マイクロプロセッサ５の指令値出力回路５５から回転数の指令値を与えられて回転を始めると、電流センサ２が、モータ電流を検知して、その電流値に対応するセンサ信号を出力する。このセンサ信号（本実施形態では電圧信号）は、ＯＰアンプからなる増幅器３により増幅され、Ａ／Ｄ変換器４に入力される。該Ａ／Ｄ変換器４では、ＭＰＵ５のクロッククロック発生回路５４から入力されるサンプリングクロックでセンサ信号をサンプリングする。ここでのサンプリングクロックは変更可能であり、リアルタイムクロックとしてもい。
【００１０】
このようにセンサ信号から生成されたサンプリングデータは、マイクロプロセッサ５に入力する。マイクロプロセッサ５では、サンプリングデータを補間処理した後、記憶装置６のサンプリングデータ記憶部６１に格納する。所定数のデータの格納が終了すると、これらはサンプリングデータ記憶部６１から読み出されて、演算部５２に入力する。同時に、記憶装置６２の基準データ記憶部６２に予め記憶された基準データ（テンプレート）も演算部５２に入力する。基準データはモータの正常運転時に前記サンプリングデータを得た方法と同様にして得られたものである。演算部５２では、サンプリングデータと基準データとで相関演算を行う。演算結果は、逐次記憶装置６２の演算結果記憶部６３に格納される。所定数のデータポイントでの相関演算の結果が格納されると、その値に基づいてＭＰＵ５の判定部５３でモータ異常の有無や故障の予知を行う。異常等があれば報知信号を出力する。
【００１１】
本発明の特徴の一つは、モータ駆動電流の正常時の電流値を時系列で基準データすなわちテンプレートデータとして保持していることである。該基準データのセットは、予めモータの正常運転時に得られたデータセットであり、モータの制御態様に応じて複数のデータセットが記憶されることができる。
【００１２】
次に、基準データの取得から説明する。なお、基準データを取得する方法は、モータの異常を検出するためのサンプリングデータを得る方法と同じ方法である。
【００１３】
ブラシレスＤＣモータの正常運転時の電流波形の一例を図２(ａ)に示す。縦軸は電流値で、横軸は時間である。本例では、ＰＷＭ駆動を行っている。モータが回転を始めてから、図２（ａ）に示すような加速期間（Ａ）、定速期間（Ｂ）及び減速期間（Ｃ）を経て停止する。これは一例であって、モータに与える指令値によって各種のモータ制御が可能である。Ａ／Ｄ変換器におけるサンプリングは、図２（ｂ）に○で示す。本例では、モータをＰＷＭ駆動を行っている関係上、サンプリングのポイントによっては、電流波形に忠実にサンプリングされない場合がある。したがって、図３（ａ）に示すように、２次関数による補間処理を行って、加速・定速・減速をなめらかにつなぐようにする。また、基準データは、加速期間（Ａ）、定速期間（Ｂ）及び減速期間（Ｃ）に切り分けて、それぞれのパターンを切り出して、記憶装置に格納しておくほうがよい。一例として、切り出した加速期間（Ａ）のパターンを図３（ｂ）に示す。このようにデータの切り出しを行った場合には、基準データ記憶部には、加速・定速・減速のパターンごとの基準データすなわちテンプレートデータをもつことになる。
【００１４】
このように補間処理した後、得られた基準データは、例えば、図４に示すような、モータ毎にサンプリング回数、サンプリング時間、モータ指令値、電流値のセットとして、記憶装置の基準データ記憶部に格納される。なお、図４では、加速・定速・減速のパターンごとの切り出しは行われていないが、切り出しを行うことは容易である。
【００１５】
次に、図５、６を参照して、本実施形態におけるモータ運転時のモータ異常検出動作を説明する。図５は、モータ異常検出の全体を示すフローである。ステップＳ１〜Ｓ４は、入力されるサンプリング信号を記憶装置のサンプリングデータ記憶部６１に書き込むまでのステップを示す。ステップＳ５は、演算処理のステップであり、図６に演算処理ステップのフローが示されている。ステップＳ６〜Ｓ９は、異常警報を出力するまでのステップである。
【００１６】
異常検出動作にあたって、基準データは先に説明したように予め記憶装置に記憶されている。まず、モータＭを駆動するために指令値が入力され、指令値に基づいて電流が流れ、モータＭが回転を始める。これにより、電流センサ１が電源電流を感知し、電源電流に対応する信号が出力される。
【００１７】
ステップＳ１では、増幅器３により増幅された電流センサの出力信号がＡ／Ｄ変換器４に入力し、所定のサンプリングパルスによりサンプリングされ、ディジタル値であるサンプリングデータに変換される。
【００１８】
ステップＳ２では、ＭＰＵ５の補間処理部５１に入力したサンプリングデータについて、２次関数によるデータの補間処理を行い、サンプリングした値をなめらかにつなぐようにする。
【００１９】
ステップＳ３では、補間を行ったデータを記憶装置６のサンプリングデータ記憶部６１に書き込む。記憶装置は、半導体メモリ、ハードディスク等データを記憶できるものであればよいが、高速な記憶装置が望ましい。
【００２０】
ステップＳ４では、所定数のデータの書き込みが終了したかを確認する。まだ所定数のデータの書き込みが終了していなければ、ステップＳ１に戻って、この処理を繰返す。次のステップの演算に必要な所定数のデータが揃っていれば、次のステップＳ５に進み所定の演算を実行することになる。
【００２１】
図６に、本実施形態の相関演算のフローが示されている。
ステップＳ５０１では、相関演算を始めるに当って、演算の初期位置を示す初期ポインタをセットする。本実施形態では、加速、定速、減速の時間波形に沿った電流値を、加速パターン、定速パターン及び減速パターンとして切り出した基準データを保持しているから、この３つのパターンで相関演算を行うことができる。入力データであるサンプリングデータに対しても、電流指令値によって入力データが加速、定速、減速どの段階にあるかを知り、パターンに分けることができるので、効率的な相関演算を行うことができる。
【００２２】
ステップＳ５０２では、先のステップでサンプリングデータ記憶部６１に書き込まれた所定数のサンプリングデータを読み出して、このサンプリングデータの自己相関をとり、記憶装置にその結果を書き込む。相関演算自体は公知であるので説明は省略する。
【００２３】
ステップＳ５０３では、予め記憶装置に格納されている基準データ（テンプレート）を読み出して、自己相関をとり、記憶装置に書き込む。
【００２４】
ステップＳ５０４では、メモリから入力データと基準データとを読み出して、相互相関をとる。
【００２５】
ステップＳ５０５では、ステップＳ５０２，Ｓ５０３，Ｓ５０３で得られた自己相関値及び相互相関値から正規化相関値を求めて、記憶装置６１の演算結果記憶部６３に書き込む。
【００２６】
次いで、ステップＳ５０６で、ポインタをインクリメントして次のポイントに進める。次にステップＳ５０７で、所定数が終了しているかどうかを判断する。終了ポイントでなければ、ステップＳ５０１にもどり、次のポイントで相関演算を行って、このポイントでの正規化相関値を演算する。終了ポイントであれば、相関演算を終了して次のステップＳ６（図５）に進む。
【００２７】
ステップ６では、記憶装置６の演算結果記憶部６３に記憶されている所定数のポイントでの演算結果が、判定部に読み込まれ、演算結果である正規化相関値が許容範囲内かどうかを判定する。その結果、範囲内であればモータは正常運転と判定され、スタートに戻る。
【００２８】
演算結果が許容範囲を超えていれば、モータに異常が発生しているとして、警報出力を出力する。
【００２９】
図○は、演算結果部に記憶された正規化相関値の分布を示す。最も高い相関値（＝１）を中心に３σの範囲を許容値とした例である。３σを超えた値が異常を示す。
【００３０】
このように、本発明によれば、モータの正常時の電流データを基準データとして保持し、該基準データと相関演算を行って異常を判定しているので、信頼できるデータを生成することができ、誤検出を防ぐことができる。また、運転時間に沿った電流値の変化の傾向を知ることができ、故障の予知も可能である。さらに、加速パターン、定速パターン及び減速パターンに分けて基準データを持つことにより相関演算を効率的に行うことができる。
【００３１】
（第２の実施形態）
第２の実施形態は、本発明が、モータの加速、定速、減速等の時間軸に沿った電流値を基準データとして保持していることをさらに利用するもので、センサ信号をサンプリングする際にサンプリング時点の実時刻を取得する。そして、ＭＰＵ５においては、演算の結果得られた正規化相関値を判定資料として用いるのではなく、該正規化相関値から基準となるスタートポイントを得て、該スタートポイントから逐次入力データと基準データとの差分演算を行って、差分演算結果の分布から将来の故障を予知する。
【００３２】
第２の実施形態は、第１の実施形態のフローの一部を修正してなるので、図５及び６に示したフローに基づいて説明する。
【００３３】
第２の実施形態では、まずステップＳ１〜Ｓ４の、サンプリングデータを得てサンプリングデータ記憶部に格納するまでのステップにおいて、ステップ１のセンサ２からのセンサ信号をＡ／Ｄ変換器４でサンプリングする際に、単なるサンプリングクロックではなく、リアルタイムクロックを用いる。すなわち、サンプリング信号とともにサンプリングの実時刻を取得するようにし、サンプリング信号と共にサンプリング時刻をサンプリングデータ記憶部６１に格納する。
【００３４】
格納されたデータは、例えば、図８に示すような、サンプリングが実行された実時刻が、サンプリング時刻として取り込まれたサンプリングデータのセットとなっている。
【００３５】
次に、ステップ５の演算処理のステップは、図６に示すステップＳ５０７までは同じステップであり、その後図９に示すステップＳ５０８〜Ｓ５１１が追加される。この追加されたステップは、サンプリングデータと基準データとの間で差分をとり、基準データと実際のサンプリングデータとが実際にどの程度隔たっており、その差の傾向はどのようなものかをみるために行われる。
【００３６】
すなわち、正規化相関値を求めるステップがすべて終了した（ステップ５０７（図６））後、ステップＳ５０８（図９）で、算出されたすべての正規化相関値メモリから読み込み、正規化相関値が所定の値以上で最大値となるサンプリングデータを求め、これを差分演算のスタートポイントする。正規化相関値が最大となる点は、基準データと最も類似した点であるから、データ中で最も正常なデータということができ、異常状態へ近づく傾向を有しているかどうかをみるスタートポイントとするのに適当である。
【００３７】
次に、ステップ５１０で、決定されたスタートポイントにおけるサンプリングデータと基準値との間で差分をとり、その演算結果を演算結果記憶部へ書き込む。
【００３８】
次に、ステップ５１０で、演算ポイントをスタートポイントからインクリメントして、１だけ進める。
【００３９】
次のステップＳ５１１では、演算するポイントであるかどうかを判断する。スタートポイントの次のポイントは通常最終ポイントでないので、ステップ５０９にもどって、差分演算を実行して、その結果を演算結果記憶部へ書き込む。これを繰り返し、次に演算を行うべきポイントがなくなれば、演算処理ステップ５が終了し、次のステップＳ６（図５）へ進む。
【００４０】
ステップ６では、演算の結果演算結果記憶部に記憶された所定数の差分値をメモリから読み込む。
【００４１】
次に、ステップ７で、演算結果である差分を判定する。図１０に、入力されたサンプリングデータと基準データとの差分値の分布であって、異常と判断すべき分布の一例を示す。差分値０を中心に縦軸に偏差をとり、３σのラインを破線で示す。横軸はサンプリングポイントである。図の右方にみられるように、３σ（−３σでも同じ）のラインの近傍にサンプル点が集中して連続し、また図の左方にみられるように、サンプル点が所定の期間連続して上昇（下降も同じ）している。このうちいずれか一つの場合が発生すれば、いずれ故障が発生するであろうと予測できるものである。このような判断の基準は、モータ装置自体、モータ配置環境、制御方法等様々な要因で異なるものであるから、稼働状況を考慮しながら判断基準の設定が行われることができる。例えば、サンプル点が３σのラインに近接していなくとも、中心線の片側に集中して連続している場合であれば、ある点で故障予測をすることができる。
【００４２】
（第３の実施形態）
第１及び第２の実施形態では、基準データである基準テンプレートを正常時のデータから構成したが、第３の実施形態では、異常時のデータを基準テンプレート化する。
【００４３】
図１１(ａ)に、拘束時電流波形、図１１（ｂ）に異常時の短絡電流及びサージ電流波形を示す。第３の実施形態では、基準データとしてこれらの代表的な異常電流波形から得られるデータを採用する。図１１（ｃ）に拘束時電流波形から得られたテンプレートデータの一例を示す。
【００４４】
モータが拘束運転を始めたような場合、図１１(ａ)に示すように例えば４秒程度の間隔でパルス状電流が流れる。モータが拘束運転となりやすい環境で使用される場合、拘束運転であることを確実に検出したい場合がある。また、制御回路の部品が故障すると経験上モータに瞬時的な短絡電流やサージ電流が発生している場合が多い。このような場合、代表的なモータ異常の場合の電流値のデータを求め、基準データとして記憶装置に格納しておき、先の実施形態に説明したのと同様の相関演算を行う。これにより実際どのような故障が発生しているかを知ることができる。第３の実施形態では、正規化相関値が高く算出されれば、基準データと同様の異常であると判定される。
【００４５】
以上、本発明の実施形態として、相関演算処理を行う例を説明したが、本発明は、相関演算に限定されるものではない。例えば、モータ運転中に逐次得られるサンプリングデータと、記憶装置に記憶された基準データ（テンプレート）とをある所定期間を定めてその期間で差分演算を行うようにしてもよい。差分により正常時データが差し引かれることにより、異常データが明りょうに検出されるという作用効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態のモータ異常検出装置を示す図である。
【図２】 (ａ)は、センサにより検出されるモータ電流の一例を示す図であり、（ｂ）は、モータ電流のサンプリングを説明する図である。
【図３】 (ａ)は、モータ電流のサンプリングデータの２次補間処理を説明する図であり、（ｂ）は、２次補間処理後の基準データを説明する図である。
【図４】記憶装置に格納された基準データを示す図である。
【図５】本発明の実施形態の動作フローを示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施形態の動作フロー中の演算処理の内容を示すフローチャートである。
【図７】演算結果の正規化相関値の一例を示す図である。
【図８】本発明の第２の実施形態において得られるサンプリングデータの一例を示す図である。
【図９】本発明の第２の実施形態における差分演算フローを示すフローチャートである。
【図１０】本発明の第２の実施形態の演算結果である差分の分布の一例を示す図である。
【図１１】（ａ）は、異常電流波形のうちの拘束電流波形を示す図であり、（ｂ）は、異常電流波形のうち短絡電流又はサージ電流波形を示す図であり、（ｃ）は、本発明の第３の実施形態に用いられる、拘束電流波形から得られた基準データの一例である。
【符号の説明】
１…ブラシレスＤＣモータ
２…電流センサ
３…増幅器
４…Ａ／Ｄ変換器
５…マイクロプロセッサ
５１…補間処理部
５２…演算部
５３…判定部
５４…クロック発生部
５５…指令値出力部
６…記憶装置
６１…サンプリングデータ記憶部
６２…基準データ記憶部
６３…演算結果記憶部

Claims (4)

1. モータの電流値を基準電流データとして記憶する記憶手段と、モータ運転時に検出される検出電流データと前記基準電流データとに基づいて演算を行う演算手段とを備え、前記演算手段により算出される相関値及び前記検出電流データ取得時の時刻とに基づいて前記検出電流データと前記基準電流データとの差分演算の始点を決定し、前記演算手段により前記始点から実行される差分演算結果によりモータ異常を予測することを特徴とするモータ異常検出装置。
2. 前記基準電流データは、加速パターン、定速パターン及び減速パターンとして記憶されていることを特徴とする請求項１に記載のモータ異常検出装置。
3. モータ運転時に検出される検出電流値から検出データを取得し、同時に取得時刻を得るステップと、
   該検出データと予め得られた基準データとから相関値を算出するステップと、
   該相関値及び前記検出時刻に基づいて差分演算の始点を決定するステップと、
   前記差分演算の始点から前記検出データと前記基準データの差分を演算して差分の分布を得るステップと、
   前記差分の分布からモータ異常を予測することを特徴とするモータ異常検出方法。
4. 前記基準電流データは、加速パターン、定速パターン及び減速パターンとして記憶されていることを特徴とする請求項３に記載のモータ異常検出方法。

Images