JP7355934B2 - 回転機診断システム及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、回転機診断システム及び方法に関する。

鉄鋼、機械、自動車など、様々な産業において、産業用の三相交流モータを用いた生産ラインが活用されている。例えば鉄鋼の生産ラインでは、圧延された鉄鋼は数十から数百の搬送用モータで構成された搬送ライン上を搬送され、様々な工程を経て加工されていく。このようなラインで使用されるモータ（回転機）は、軸受けのベアリング機構や導線の絶縁機構が破壊されることで、回転機としての機能が停止することが知られている。

多数の回転機を組み合わせて鉄鋼を搬送する等の機能を実現する場合、一部の回転機の故障がライン全体をとめてしまう恐れがあるため、すべての回転機の定期点検が行われている。しかし、この点検は１日ですべての回転機に対して実施することはできない。

すべての回転機を少なくとも最低一回点検するには非常に長い期間が必要となり、この点検の間に点検していない回転機に故障が発生してしまう恐れがある。このため、回転機の電流波形から回転機の健常度を診断する技術が開発されている。

例えば特許文献１では、簡単な構成でモータに発生したガタ等の異常を正しく診断することができるモータの異常診断装置を提供することを目的として、「モータ１０に駆動信号を出力するモータドライバ２０と、モータの回転速度を検出する回転速度検出センサ３０と、モータドライバに指令信号を出力するコントローラ２２とを備え、コントローラ２２は、モータの回転を周期的に変化させる異常診断指令信号を出力し、異常診断指令信号によってモータドライバを介してモータの回転が周期的に変化したときの回転速度検出セ
ンサからの回転速度検出信号を時系列的に順次取り込み、取り込まれた回転速度検出信号に基づき、異常の診断を行う。」ように構成することを提案している。

また特許文献２では、負荷トルクが変動する電動機においても、電源周波数の近傍の両側にピーク状に発生する側帯波を検出することによって、電動機の異常の有無を診断することができる電動機の診断装置を提供することを目的として、「電動機５の電流を電流検出器４で検出して電流入力部１０から入力し、論理演算部１１で電流が安定しているときの電流波形を周波数解析して得られた複数回分のパワースペクトル解析結果を平均化処理し、平均化処理されたパワースペクトル解析結果から側帯波を検出して電動機５の異常の有無を判定し、異常が発生していると判定された場合には警報出力部２１から警報を出力する。」ように構成することを提案している。

特開２０１３－１０６４７０号公報 特開２０１６－１９５５２４号公報

前述した通り、回転機の診断を行うことでラインの異常を早期に発見して対策を講じることが可能となるが、これまでに知られている診断方法には以下のような問題があった。

例えば、特許文献１に記載の回転機の異常診断装置では、診断用の信号を定期的に回転機に与えて動きを変化させる必要がある。そして、回転機のコントローラを変更もしくは改造する必要があることから、診断用の設備が大規模化しコストが大きくなるという問題がある。また、診断用信号を実際に回転機に印加して回転機の動きを変調するため、生産ラインに影響を及ぼしてしまう可能性も考えられる。

また、特許文献２に記載の電動機の診断装置は、回転機の動作電流を検出し、電流波形からパワースペクトルをＦＦＴ（高速フーリエ変換）により演算し、これに現れる側帯波を検出して異常を検出している。すなわち、特許文献２に記載の診断装置では、診断に必要な構成は、電流検出用のセンサと解析装置だけなので、特許文献１に記載の診断装置に比べて、小規模な設備での診断が可能となる。

ところが、特許文献２に記載の診断装置の場合、ＦＦＴにより電流波形の周波数解析を実施し、主ピークや側帯波を解析するにあたり、着目および抽出すべき周波数成分の設定が必要となる。また、メインピークの揺らぎを考慮してこれを補正し、側帯波の情報を抽出するなど、高度な信号処理が必要となる。このような信号処理設定にはモータの運転及び構造について高度な知識が必要となるため、一般的なユーザには取り扱いが難しいものとなっていた。

以上のことから本発明においては、回転機の的確な診断が簡易な構成で、かつ、専門的な知識を前提とする解析設定抜きに行うことができる回転機診断システム及び方法を提供することを目的とする。

以上のことから本発明は、「回転機に接続された少なくとも１本の電流線の電流を検知する電流検知器と、電流検知器の信号を受信して信号処理する電流診断装置と、信号処理の結果を表示する見える化装置を備え、電流診断装置は、周波数変動に関連する特徴量の分散を指標として見える化装置に与え、見える化装置は指標を時間変化とともに表示することを特徴とする回転機診断システム」としたものである。

また本発明は、「回転機に接続された少なくとも１本の電流線の電流を検知して信号処理を行い、信号処理の結果を表示する回転機診断方法であって、電流の周波数変動に関連する特徴量の分散を指標として、指標を時間変化とともに表示することを特徴とする回転機診断方法」としたものである。

本発明によれば、回転機の劣化などの状態をモニタリングするシステムを低コスト、低電力、かつ、簡易に提供できるようになる。

上記した以外の課題、構成および効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

実施例１に係る回転機診断システムの構成例を示す図。 電流診断装置１１０および見える化装置１００の処理内容を機能的に表現した図。 実施例１における結果出力画面２００の一例を示す図。 実施例１における動作確認画面の一例を示す図。 回転機点検システムを含む監視システムのトータルシステム構成例を示す図。 実施例２に係る回転機診断システムの構成例を示す図。 実施例３に係る回転機診断システムの構成例を示す図。 実施例３における結果出力画面２００の一例を示す図。 実施例３における動作確認画面の一例を示す図。 実施例４に係る回転機診断システムの構成例を示す図。 実施例５に係る回転機診断システムの構成例を示す図。 実施例５における特徴量抽出処理フローを示す図。 異常度の算出方法の例を示す図。 異常度の算出方法の例を示す図。

以下、図面を参照して本発明の実施例を詳細に説明する。なお、実施例を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、繰り返しの説明は省略する。

以下に説明する各実施例は、産業用の生産ラインに設置された回転機の診断を行う回転機診断システムである。

まず、本発明の実施例１を、図１～図５を参照して説明する。図１は、実施例１に係る回転機診断システムの構成例を示すものである。

ここでは、生産ラインに設置された三相交流モータを、診断対象の回転機１３０とする。回転機診断システムは、見える化装置１００、電流診断装置１１０、電流検知器（電流センサ）１２０から構成される。

なお図１の構成例では、電流診断装置１１０は電流検知器（電流センサ）１２０、モータ制御装置１４０とともに制御盤１５０内に収納され、診断対象の回転機１３０が設置されている現場に装備されている。これに対し見える化装置１００は、ネットワーク１６０を介して遠方に位置する中央装置側に設置されている。また複数の制御盤１５０がネットワーク１６０を介して見える化装置１００に接続することが可能であり、これにより中央側からは複数現場の複数モータを切り替え監視することが可能である。また図１の構成例は、電流診断装置１１０を現場側に設置しているが、これは中央側に設置して、複数の電流検知器１２０からの電流信号を一括して診断処理する構成であってもよい。また図１の構成例は、１台のモータに１台の制御盤を配置した例を示しているが、これは複数モータを制御するものであってもよい。

このうち電流検知器１２０は、回転機（三相交流モータ）１３０に取り付けられ、三相交流電流のいずれか一相の電流波形を取得できる。電流検知器１３０は例えばカレントトランスフォーマであり、出力は電流でも電圧でもよい。また図１に明記しないが、必要に応じて電流検知器へは電源が電流診断装置１１０から供給されても良い。

この場合に、電流検知器１２０の電流検出容量は、回転機１３０に流れる電流の大きさに応じて、適切に選択されなければならない。すなわち、電流容量の大きなモータに対して、許容電流容量の小さな電流検知器を適用すると、電流検知器が破損する恐れがあるので注意を要する。また、逆に電流容量の小さなモータに対して許容電流容量の大きな電流検知器を適用すると、電流信号が検出できなくなる。

図２は、電子計算機を用いて構成される電流診断装置１１０および見える化装置１００の処理内容を機能的に表現した図である。この図によれば、電流検知器１２０で得られた電流の検知信号は、電流診断装置１１０に供給される。電流診断装置１１０は見える化装置との通信部１１１、制御乗数統計処理部１１２、状態把握部１１３、同期検波部１１４、フィルタ部１１５、データ取得部１１６、設定部１１７から構成されている。

電流検知器１２０で取得された電流情報はデータ取得部１１６にてデジタル情報に変換される。電流入力を変換するか電圧入力を変換するかは電流検知器１２０の出力に依存する。データ取得部１１６は主にアナログ／デジタル変換部ＡＤＣで構成される。アナログ／デジタル変換部ＡＤＣでは、所定のサンプリングレートでアナログ値をサンプリングしてデジタル情報に変換する。複数の電流検知器１２０が接続される場合にはマルチプレクサＭＵＸがアナログ／デジタル変換部ＡＤＣの前段に設置され、複数の電流検知器１２０に対してアナログ／デジタル変換部ＡＤＣ１台でＡＤ変換を行う構成とすることでハードウェアコストを低減することができる。

データ取得部１１６でデジタルに変換された電流情報は、フィルタ部１１５で解析に必要な帯域を通過させるフィルタ処理が施される。フィルタの乗数設定は設定部１１７が実施するが、ユーザにパラメータを設定させる必要はなく、自動で設定される。

フィルタ部１１５で適切な周波数帯域に絞られた電流情報は、状態把握部１１３と同期検波部１１４に入力される。モータ診断では、診断対象とするモータの運転状態を規定し、モータがこの規定された運転状態にある場合にだけ診断を行うことが望ましい。

状態把握部１１３は、モータがどのような周波数で稼働しているか、負荷状態はどの程度かを把握するための機能ブロックである。状態の規定は運転周波数や負荷状態の指定により行われ、これはユーザが指定する必要がある。この状態を規定する設定情報は、設定部１１７から状態把握部１１３に入力される。状態把握部１１３では一例としてＦＦＴ（高速フーリエ変換）による周波数解析を実施し、スペクトルからモータの運転状態を把握するといった処理を行う。状態把握部１１３の出力は、例えば、規定の状態にあるか否かを表すフラグ信号で良く、制御乗数統計処理部１１２に入力される。

同期検波部１１４は、フィルタ部１１５から入力された電流情報に対して同期検波を行い、モータの回転周波数及び負荷強度に追従するように周波数制御及び振幅制御を実施する。制御には一般的にフィードバック制御が用いられ、制御器としてＰＩＤ制御器（比例積分微分制御器）が適用される。ＰＩＤ制御のパラメータはユーザが設定させないように設定部１１７が自動設定する。ＰＩＤ制御乗数の自動生成には状態把握部１１３に入力する、モータの運転状態を規定する設定情報を活用する。診断対象とする周波数、負荷状態はそのまま同期検波のパラメータとして活用可能である。

別な言い方をすると、同期検波部１１４は、検知した電流の主周波数に対して直交検波を行うものであり、同期検波部１１４の出力として周波数制御値が制御乗数統計処理部１１２に入力される。ここで、周波数制御値は、回転数で定まる主周波数と計測周波数のずれの程度を表している。したがって、モータが正常に作動している正常状態においては、主周波数と計測周波数はほぼ合致しており、異常状態においては差分を生じる関係にある。また振幅制御により得られる振幅制御値は、主振幅と計測した振幅のずれの程度を表している。

制御乗数統計処理部１１２では、状態把握部１１３から入力され、現在の運転状態が診断対象とする状態であるか否かを示すフラグ情報に従って、同期検波部１１４から入力される周波数制御値を蓄積し、統計処理を行う。具体的にはあらかじめ定められた一定期間内の分散を演算する。この時、一定期間はハードウェアのメモリ容量や信号処理マイコンの演算能力などに応じて設計すればよい。運転状態を示すフラグ情報がＨｉｇｈ（所望の運転状態であることを示す）の時だけ分散を演算しても良いし、常に分散を演算し続けフラグ情報がＨｉｇｈの時だけ出力を行う制御としても良い。更に、同期検波が正常に行われているかを示すフラグ情報を見える化装置１００に送信するために通信部１１１に出力する機能も備える。

通信部１１１は、制御乗数統計処理部１１２から出力された周波数制御値の一定期間内の分散と同期検波が正常に行われているか否かを示すフラグを見える化装置１００に送信する。分散は典型的には４バイト程度の数値であり、電流波形を見える化装置１００に送信することと比較して遥かに小さいデータ通信量に抑えることが可能となる。

見える化装置１００は、通信部１０３、トレンド解析部１０２、表示部１０１から構成され、１台の見える化装置１００には複数の電流診断装置１１０が接続される構成をとることが可能である。こうすることで見える化装置１００から複数のモータを一括で監視及び管理することが可能となる。

見える化装置１００と電流診断装置１１０の間の通信は、有線の場合には複数の電流診断装置１１０を接続するために適切にハブを挿入するものとする。無線通信の場合には、電流診断装置１１０を無線子機とし、複数の無線接続された子機からデータを収集して見える化装置１００にデータを集約する親機が挿入されるものとする。また無線通信の信頼性に応じて無線中継器を挿入して無線子機から無線親機まで確実にデータが収集されるようにネットワークを構築することも、場合によっては必要である。いずれも図１からは省略するが、これは現場の状況に応じてシステム構成を自由に設計すればよい。

見える化装置１００内の通信部１０３は、受信した周波数制御値の分散と同期検波の状態を示すフラグを解析部１０２に送付する。解析部１０２はこれらの情報をデータベースに蓄積し、トレンド解析及び統計解析を実施する。解析結果は表示部１０１で表示される。

図３は、実施例１における結果出力画面２００の一例を示している。結果出力画面２００は、小画面に画面分割されており、これら小画面には例えば周波数の分散の時系列トレンド２１０と、モータごとの周波数の分散の大きさを正常時の値と比較する分散比較グラフ２２０と、周波数の分散の正常レベルからの偏差を降順で比較する偏差の降順グラフ２３０を少なくとも表示するのがよい。

時系列トレンド２１０は、横軸に時間、縦軸に周波数のばらつきを正常レベル、警戒レベル、発報レベルとして表記している。この図表上には、制御乗数統計処理部１１２で求めた周波数制御値の一定期間内の分散値を●にて表記している。モータ装置運用の当初においては、所定時間間隔で演算した周波数の分散値は、変動するにしても正常レベルの範囲内に収まっているが、時間の経過とともに分散値は大きくなり、次第に正常レベルから警戒レベル、さらには発報レベルへとシフトしていく傾向を示す。この変化動向は、分散値が、正常レベルでの値からの偏差により評価、把握することができる。あるいは、時間変化幅の大きさにより評価、把握することができる。

時系列トレンド２１０の小画面内には、モータの選択部２１１を設けるのがよく、モータ選択部２１１は、例えばドロップダウンリストのように、クリックするとトレンドをプロットしたいモータを選択できるような機能を有する。このような機能により、複数のモータを１台の見える化装置１００で監視する場合の利便性が向上する。また一例として正常レベル、警戒レベル、発報レベルといった複数水準のスレッショルドをユーザが設けることで、自動的にシステムがアラートを上げることができるようになる機能を備えても良い。

分散比較グラフ２２０は、横軸に複数のモータを、縦軸に周波数のばらつきを数値化して示している。このときに周波数のばらつきは、正常であった基準日の数値と計測時点での数値を比較する形式で表示するのがよい。例えば凡例２２２により、ある指定した日時の分散２２３と正常時の分散２２４を比較することができる。更に、ドロップダウンリスト２２１により計測日の値を選択して正常時と比較できるような機能を有するのがよい。これにより、時系列トレンド２１０を参照してモータ間での比較を行いたい計測日を指定するなどの使い方ができる。またこれにより各モータで分散の値が正常時と比較してどの程度異なるかを確認、比較することができる。これらの表示を通じてユーザは、どのモータが劣化しているか確認することができる。

偏差の降順グラフ２３０は、横軸に複数のモータを、縦軸に周波数のばらつきの偏差を数値化して示している。これは、分散の正常時からの偏差をモータ間で比較して降順に並べて示すものである。複数のモータを備える設備において、正常状態からの偏差が大きいモータがどれか分かり、補修計画を作るのに役立てることができる。

以上要するに、実施例１に係る上記電流診断装置１１０におけるモータ電流の監視は、本来一定周波数の正弦波である電流の、周波数変動に関連する特徴量として、電流の主周波数に対する直交検波の主端数制御値の分散を指標として用いたものである。この分散の大きさや、バラツキや、時系列多岐な変動に応じて異常診断を行ったものである。

図４を用いて実施例１における動作確認画面について説明する。動作確認画面３００には同期検波確認インジケータ３０２、リセットボタン３０３、測定開始ボタン３０４、同期検波の状態を確認する時系列プロット３０５、時系列プロットの対象モータを選択するドロップダウンリスト３０１を表示する。

同期検波確認インジケータ３０２は、例えば同期検波が正常に行われている場合には点灯し、行われていない場合には消灯するなどして現在の同期検波の状態をユーザに通知する機能を有する。また同期検波の状態の過去履歴は時系列プロット３０５で確認できるようになっており、どの時間帯に同期検波がうまくいっていなかったかが後から把握できるようになっている。

同期検波の状態が自動で復帰しない場合などには手動で同期検波をやり直すのにリセットスイッチ３０３を活用することができる。測定開始ボタン３０４は、例えばトグルボタンとし、押すごとに測定開始、停止を制御できるようにする。このように測定状態を手動で制御できるようにすることで、ユーザは設備の点検や補修時には測定を止めることができるようになる。

図５は、回転機点検システムを含む監視システムのトータルシステム構成例を示す図である。プラント内には、モータ以外にもアナログメータなどの各種の点検対象物が設けられている。また点検対象物における監視対象情報もモータ電流以外に、稼働音、温度、画像など種々のものがある。

このことから、回転機点検システムを含む監視システムのトータルシステム構成例では、監視対象機器として図１のモータ１３０以外に、現場メータ１３０Ａ、他のモータ１３０Ｂを含めた監視対象とする。また検出センサとしては、図１の電流センサ１２０以外にカメラ１２０Ａ，温度センサ１２０Ｂ，集音部１２０Ｃなどを使用することができる。また、診断装置としては、図１の電流診断装置１１０以外にメータ読み取り装置１１０Ａ，温度診断装置１１０Ｂ，異音診断装置１１０Ｃなどを設けることができる。なお、これらの診断結果を、ネットワーク１６０を介して見える化装置１００まで伝送するに際し、適宜の無線或は有線による中継部１７０を構成するのがよい。

より詳細には、図５の各部について、以下のようにされるのがよい。まず図５では、見える化装置４０１が異なる種類の点検項目を監視する場合を示すが、これに代えて、一つの見える化装置４０１が複数のモータだけを監視する構成であってもよい。

中継部１７０に関して、見える化装置４０１は、通信ネットワーク１６０を介して、無線親機１７１に接続されている。無線親機１７１は、複数の無線中継器１７２，１７３に接続されている。各無線中継器１７２，１７３は、現場の各診断装置１１０，１１０Ａ，１１０Ｂ，１１０Ｃに接続されている。

異音診断装置１１０Ｂは、モータなどの点検対象物の稼働音を集音部１２０Ｃにより検出し、異常の有無を診断し、その処理結果を無線中継器１７２および無線親機１７１を経由して見える化装置４０１へ送信する。

温度診断装置１１０Ｃは、点検対象物の温度を温度センサ１２０Ｂにより検出し、温度に異常が生じているかを診断し、その診断結果を無線中継器１７２および無線親機１７１を経由して見える化装置４０１へ送信する。

メータ読取り装置１１０Ａは、点検対象物１３０Ａであるメータの値をカメラ１２０Ａにより検出し、メータ値の画像を認識した結果を無線中継器１７３および無線親機１７１を経由して見える化装置４０１へ送信する。

電流診断装置１１０は、モータ１３０の駆動電流を電流検知器１２０により検出し、同期検波の周波数制御値の分散を無線中継器１７３および無線親機１７１を経由して見える化装置４０１へ送信する。

このようにシステム構成するにあたり、同一の点検対象物に複数の異なる診断装置が設けられてもよいし、一つの診断装置が複数の異なる点検対象物を診断してもよい。また、診断装置の種類は図５に記載の例に限定されない。圧力診断装置、色彩診断装置、流量診断装置、重量診断装置、電圧診断装置、周波数診断装置、照度診断装置などを監視システムに加えてもよい。

本実施例では、無線通信ネットワークに複数の（多数の）診断装置を接続し、定期的または不定期に処理結果（診断結果）を見える化装置１００へ送信する。そして、通常、プラントなどに設けられる監視用無線通信ネットワーク（中継部１７０）は、一般的な移動体通信サービスに比べて、通信容量および通信速度に対する制限が厳しい。そのような通信制限のある監視用無線通信ネットワークに、複数の診断装置から見える化装置２へ複数のパケットが随時送出される。本実施例は、このような無線通信環境下において、効率的かつ信頼性高く、遠隔から監視できるようにしている。

実施例２では、実施例１における電流診断装置１１０の新たな構成例を提示する。ごく簡単に言うと、図６の電流診断装置１１０の新たな構成例構成では、状態把握部１１３が除外されている。図６は、実施例２に係る回転機診断システムの構成例を示している。

図６の電流診断装置１１０の構成では、図２に示す実施例１の回転診断システムの構成と比較して、状態把握部１１３が無くなっている点が異なる。実施例２では、制御乗数統計処理部１１２において監視しているモータの運転状態をフィルタリングする。

具体的には同期検波の結果得られる振幅制御値と周波数制御値の一定期間内の平均値と分散が運転状態として規定した範囲内に収まっていることを条件として診断を行う運転状態にあると判定する。このような構成とすることで、状態把握部１１３を別途設け、そこで周波数解析を行う実施例１と比較して、信号処理に使うコンピュータリソースを削減し、消費エネルギの低減を図ることができる。また、より少ない計算リソースしか持たないハードウェア上でも動作可能となる。

実施例３では、実施例１における電流診断装置１１０の新たな構成例を提案する。ごく簡単に言うと、図７の見える化装置１１０の新たな構成例では、異常度算出部１０４が追加されている。図７は、実施例３に係る回転機診断システムの構成例を示している。図７から図９を用いて実施例３について説明する。

図７は、実施例３に係る回転機診断システムの構成例を示す図である。図２に示す実施例１の回転診断システムの構成と比較して見える化装置１００に異常度算出部１０４が追加されている点が異なる。

また実施例３では異常度算出部１０４の追加に伴い、電流診断措置１１０において制御乗数統計処理部１１２は同期検波部１１４の出力である振幅制御値と周波数制御値それぞれの一定期間内の分散、および、同期検波が正常に行われているか否かを示すフラグを見える化装置６００に送信する。よって実施例１では周波数制御値の分散と同期検波が正常に行われていることを示すフラグのみしか送らなかったことと比べて、情報量が増えていることが特徴である。

見える化装置１００において通信部１０３で受信された振幅制御値の分散と周波数制御値の分散は異常度算出部１０４に送られる。

新規に追加された異常度算出部１０４では、振幅制御値の分散と周波数制御値の分散を用いて正常状態の学習及び監視時の異常度算出を行う。学習はユーザがトリガをかけて学習に活用するデータを取得する、もしくは取得された日時を指定することで行われることが望ましい。このようにすることで、ユーザが学習データを自由に作成、アップデートすることが可能となる。

図８を用いて実施例３における結果出力画面２００について説明する。実施例３における結果出力画面２００は、３つの小画面で構成されており、これら小画面には各モータの異常度確認プロット２４０と、モータごとの異常度のばらつきを正常時と比較する異常度ばらつき比較グラフ２５０と、モータごとの劣化度を降順で比較する劣化度の降順グラフ２６０を少なくとも表示するのがよい。

異常度確認プロット２４０は、振幅制御値の分散と周波数制御値の分散の関係を２次元散布図としてプロットした異常度散布図２４０aと、異常度の時系列トレンド２４０ｂを含んで構成されるのがよい。またドロップダウンリスト２４１を備えており、ここからモータの種類を指定することで、各モータの異常度確認プロットを切り替えて表示することができる。

異常度散布図２４０aでは、学習結果を正常クラスタ２４２として領域表示し、計測された異常度２４３は同じ散布図上にプロットする。このようなプロットとすることで計測された異常度が、正常クラスタとどの程度離れているかを、正常クラスタ２４２の平均２４４との距離から目視で比較することが可能となる。なお、プロットする異常度２４３はある期間を定めてすべての点をプロットしても良いし、ある期間の平均値として１点のみプロットしてもよい。どのようにプロットするかはユーザが設定できる機能を有するものとする。

異常度の時系列トレンド２４０ｂでは、横軸に時間、縦軸に異常度の値およびばらつきを表示し、その増大からモータの劣化を判断することができる。この際、縦軸に正常レベル、警戒レベル、発報レベルといったスレッショルドをユーザが設けることで、システムが自動で異常を通知する、ユーザに時系列トレンドから気づきを与えるなどができるようになる。またこれらのスレッショルドはモータごとに設定しても良いし、監視するすべてのモータに一律の値を設定しても良い。

異常度ばらつき比較グラフ２５０は、横軸に複数のモータを、縦軸に異常度のばらつきを数値化して示している。このときに正常時のばらつき２５３と、ある指定した日時のばらつき２５４から、あらかじめ指定された過去一定期間中に測定された異常度のばらつきとを比較するものである。またこの小画面内に設けたドロップダウンリスト７２１により日時の指定が可能である。ばらつきを計算する機関はユーザが指定することができる。通常操業中に監視対象モータが診断に適した運転状態になる場合が多いか少ないかに依存して、この計算期間を設定すると良い。バーグラフの凡例は２５２に表示され、比較が分かりやすいようになっている。

劣化度の降順グラフ２６０は、異常度ばらつき比較グラフ２５０における正常時の異常度２５３と観測時の異常度２５４のばらつきの差分を劣化度と定義し、これを降順に並べたものである。どのモータの劣化具合が進んでおり修理を要するかユーザが判断しやすくなる。

図９を用いて実施例３における動作確認画面３００について説明する。図４に示す実施例１の表示例と比較して学習ボタン３０５が追加された点が異なる。実施例３では見える化装置１００において学習を行うため、学習機能にユーザからトリガをかける機能が必要であり、学習ボタン３０５はこれを担うものである。

以上要するに実施例１の表示では、モータの現状を示す表示内容をユーザが見て、自己判断により異常判定するのに対し、実施例３の表示では、異常判定した結果が表示されるものということができ、比較的に経験の浅いユーザにとって利用しやすいシステムとすることができる。

図１０を用いて実施例４に係る回転機診断システムの構成例について説明する。図１０の構成は、図７に示す実施例３の回転診断システムの構成と比較して、異常度算出部１０４が見える化装置１００から電流診断装置１１０に移動している点が異なる。この構成では学習データを電流診断装置１１０が保持することとなり、学習データの書き換えが必要な場合にはそれぞれの電流診断装置１１０について実施する必要があるため、管理コストが増大する。しかし、各電流診断装置１１０内で異常度計算を分散して行うため、見える化装置の計算負荷を軽くすることができる。

電流診断装置１１０から見える化装置１００に送付されるデータは異常度算出部１０４で計算された異常度だけではなく、制御乗数統計処理部１１２で計算された振幅制御値の分散、周波数制御値の分散も送信して見える化装置１００で蓄積することも可能である。

図１１から図１３を用いて実施例５について説明する。図１１は、実施例５に係る回転機診断システムの構成例を示す図である。

図７に示す実施例３の回転機診断システムの構成と比較すると、電流診断装置１１０の内部構成が異なる。

図１１の電流診断装置１１０はデータ取得部１１６、フィルタ部１１５、状態把握部１１３、周波数解析部１１８、特徴量抽出部１１９、通信部１１１、設定部１１７から構成されている。

図１１によれば、モータ１３０の相電流を検出するように設置された電流検知器１２０の情報はデータ取得部１１６でデジタル情報に変換され、フィルタ部１１５で適切な帯域にフィルタリングされる。フィルタリング後のデータは状態把握部１１３に入力され、ここで診断を行う状態と定義した状態でモータが稼働しているかを電流データから判断する。ここまでの機能ブロックの働きは図７に示されるものと同じである。

実施例５では、状態把握部１１３の出力は周波数解析部１１８に入力される。周波数解析部１１８では、時系列データの周波数解析を行う。周波数解析結果は特徴量抽出部１１９に送られ、診断に用いる特徴量が抽出される。抽出された特徴量は通信部１１１を介して見える化装置に送られる。見える化装置の機能は図７に示すものと同じである。

図１２を用いて実施例５における特徴量抽出処理フローを説明する。このフロー例では、処理ステップＳ１００において特徴量の抽出開始を設定し、処理ステップＳ１０７で特徴量抽出終了を確定するまでの一連の処理を実行する。具体的にはまず、処理ステップＳ１０１において電流データの周波数解析結果からパワースペクトルを算出する。処理ステップＳ１０２では、このパワースペクトルの最大値を求めることで基本周波数ｆ０を決定する。次に処理ステップＳ１０３で検出するピーク数ｎを１にリセットし、処理ステップＳ１０４で自動ピーク検出を行う。ピーク検出は探索ウィンドウを設定し、そのウィンドウ中の最大値としてピークを検出する。ウィンドウはｆ０（ｎΔ＋１）－δからｆ０（（ｎ＋１）Δ＋１）－δで定義し、幅はΔである。Δは典型的には０．５ｆ０に定めるのが好ましい。ｆ０のパワースペクトル上のピーク幅から決定される定数である。典型的にはｆ０から２ｆ０程度に設定すると良い。

処理ステップＳ１０４でピーク検出が終わると、一つのピークが検出され、その周波数Ｆと強度Ｘが得られる。処理ステップＳ１０５では、ピーク検出のウィンドウをずらすためにｎをインクリメントし、あらかじめ決められたピーク検出数Ｎになった時点でピーク検出のループを抜ける。ピーク検出数Ｎは図１１におけるフィルタ部１１５の通過帯域の最大値から自動的に定義しても良いし、ユーザがピーク検出個数を定義しても良い。Ｎはｆ０のＮ次高調波までピーク探索を行うことを意味する値である。

ここで、実施例１は本来一定周波数の正弦波である電流の、周波数変動に関連する特徴量として、電流の主周波数に対する直交検波の主端数制御値の分散を指標として用いたものであるが、これに対し実施例５は本来一定周波数の正弦波である電流の、周波数変動に関連する特徴量として、電流の周波数解析結果において、ピーク探索を実施し、ピーク強度とピーク周波数を指標として用いたものである。

図１３は異常度の算出方法の例を示すものである。図１３は周波数Ｆと強度Ｘを横軸と縦軸に２次元プロットして、学習時の集合(学習したクラスタ)１２０２と比較するやり方を示すものである。例えば図１３において、周波数が同じである学習クラスタ１２０２aと学習した集合１３００aを比較の対象とし、監視時の打点１３００aの尤度を計算して異常度とするものである。学習時の集合(の中心)から離れるほど、状態が変化したことになり異常度が増大していると判断することになる。

図１４は図１３と同様に周波数Ｆと強度Ｘを横軸と縦軸に２次元プロットしたものであるが、図１３と比較して異常度または劣化度を計算する方法が異なる。周波数が同じである学習クラスタ１２０２bと学習した集合１３００bを比較の対象とし、点線で示す正常時の集合の分布が示す面積１２０２ｂに対して、正常時を含んだある時点での実線で示す分布１３００ｂの面積との差分を異常度または劣化度と定義する。学習時の集合から離れた場所に打点されると、観測時分布の面積は大きくなるため、異常度に現れることになる。

このようにして求められた異常度は、図８の表示画面２００における小画面２４０と同じ表示形式によりユーザに提供することができる。

１００：みえる化装置、１０１：表示部、１０２：トレンド解析部、１０３、１１１：通信部、１１０：電流診断装置、１１２：制御乗数統計処理部、１１３：状態把握部、１１４：同期検波部、１１５：フィルタ部、１１６：データ取得部、１１７：設定部、１２０：電流センサ、、１３０：モータ、１４０：モータ制御装置

Claims (14)

1. 回転機に接続された少なくとも１本の電流線の電流を検知する電流検知器と、前記電流検知器の信号を受信して信号処理する電流診断装置と、信号処理の結果を表示する見える化装置を備え、
   前記電流診断装置は、前記電流検知器で検知した電流をフィルタ処理するフィルタ部と、フィルタ処理された電流の主周波数に対して直交検波を行う同期検波部と、前記同期検波部におけるＰＩＤ制御のパラメータを前記回転機の運転状態を規定する設定情報を活用して自動生成する設定部と、前記同期検波部の出力を用いて周波数変動に関連する特徴量の分散を指標として求める処理部と、前記周波数変動に関連する特徴量の分散を指標として前記見える化装置に与える通信部を備え、
   前記見える化装置は前記指標を時間変化とともに表示することを特徴とする回転機診断システム。
2. 請求項１に記載の回転機診断システムであって、
   前記電流診断装置の前記同期検波部は、前記直交検波の制御値の分散を前記指標として回転機の状態診断を行うことを特徴とする回転機診断システム。
3. 請求項２に記載の回転機診断システムであって、
   前記制御値は、周波数制御値であることを特徴とする回転機診断システム。
4. 請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の回転機診断システムであって、
   前記電流診断装置は、前記回転機が診断に適した運転状態にあるかを判定する状態把握部を備え、前記状態把握部において診断に適した運転状態にあることが確認されたときに前記同期検波部の出力を用いて診断に適した運転状態にあるときの前記指標を求めることを特徴とする回転機診断システム。
5. 請求項２または請求項３に記載の回転機診断システムであって、
   前記見える化装置は、前記直交検波が正常に行われていることをユーザに通知する機能を備えることを特徴とする回転機診断システム。
6. 請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の回転機診断システムであって、
   前記電流診断装置の前記フィルタ部のカットオフ周波数は、少なくとも主周波数よりも高いことを特徴とする回転機診断システム。
7. 請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の回転機診断システムであって、
   前記電流検知器および前記電流診断装置が複数組用意され、複数組の前記電流診断装置が検波したデータを収集する見える化装置とを有し、前記見える化装置は、複数の前記回転機の劣化状態を比較して表示する機能を有することを特徴とする回転機診断システム。
8. 請求項２または請求項３に記載の回転機診断システムであって、
   前記制御値は、周波数制御値と振幅制御値であり、前記回転機の状態診断において前記周波数制御値と前記振幅制御値の組み合わせを用いることを特徴とする回転機診断システム。
9. 請求項１に記載の回転機診断システムであって、
   前記電流診断装置は、前記電流検知器が検知した電流の周波数解析を行う周波数解析部を備え、周波数解析結果において、前記回転機の主周波数の半分に相当する周波数幅で探索範囲を移動しながらピーク探索を実施し、それぞれの探索でピーク強度とピーク周波数を前記特徴量として抽出し、前記特徴量を指標として回転機の状態診断を行うことを特徴とする回転機診断システム。
10. 請求項９に記載の回転機診断システムであって、
    前記見える化装置は、前記特徴量を周波数と強度による２次元プロット化して表示し、特徴量が作り出すクラスタ面積の大きさから回転機の異常度を判断することを特徴とする回転機診断システム。
11. 回転機に接続された少なくとも１本の電流線の電流を検知して信号処理を行い、信号処理の結果を表示する回転機診断方法であって、
    検知した電流をフィルタ処理し、フィルタ処理された電流の主周波数に対して直交検波を行い、前記直交検波におけるＰＩＤ制御のパラメータを前記回転機の運転状態を規定する設定情報を活用して自動生成し、前記直交検波の出力を用いて周波数変動に関連する特徴量の分散を指標として求め、
    電流の周波数変動に関連する特徴量の分散を指標として、前記指標を時間変化とともに表示することを特徴とする回転機診断方法。
12. 請求項１１に記載の回転機診断方法であって、
    検知した電流の主周波数に対して直交検波を行い、前記直交検波の制御値の分散を前記指標として回転機の状態診断を行うことを特徴とする回転機診断方法。
13. 請求項１１に記載の回転機診断方法であって、
    検知した電流の周波数解析を行い、周波数解析結果において、前記回転機の主周波数の半分に相当する周波数幅で探索範囲を移動しながらピーク探索を実施し、それぞれの探索でピーク強度とピーク周波数を前記特徴量として抽出し、前記特徴量を指標として回転機の状態診断を行うことを特徴とする回転機診断方法。
14. 請求項１から請求項１０のいずれか１項に記載の回転機診断システムであって、
    前記通信部は、同期検波が正常に行われているかを示すフラグ情報を見える化装置に送信し、ユーザに通知することを特徴とする回転機診断システム。

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