JPH05264645A

JPH05264645A - 絶縁物の劣化推定法

Info

Publication number: JPH05264645A
Application number: JP6416692A
Authority: JP
Inventors: Keiji Suzuki; 啓司鈴木; Hiroyuki Kamiya; 宏之神谷
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1992-03-19
Filing date: 1992-03-19
Publication date: 1993-10-12

Abstract

(57)【要約】【目的】推定対象である絶縁物が変わっても、その劣
化を容易に推定することができることである。【構成】予め定められている変換用のグラフに従っ
て、推定対象の絶縁物に関する複数の測定データを、そ
れぞれ推定基準対象に関する複数の基準データに変換す
る基準値変換部２と、予め定められているメンバーシッ
プ関数に従って、複数の基準データから合成劣化度を求
めるファジー推論部３と、求められた合成劣化度から絶
縁破壊電圧残存率を推定すると共に、破壊試験により得
られる実際の絶縁破壊電圧残存率を学習して、推定する
絶縁破壊電圧残存率を補正するニュートラルネットワー
ク４と、を備えている。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、絶縁物の絶縁劣化推定
法に係り、特に、異なる絶縁物の劣化推定に好適な絶縁
物の劣化推定法、および劣化推定装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】回転機のコイル絶縁物は製作時において
は、ボイド（空隙）はほとんど存在しない緻密な構造に
なっている。これが運転履歴によって、電気的劣化、ヒ
ートサイクル劣化、熱的劣化、機械的劣化、環境劣化と
いった種々の劣化を受けることによって、絶縁層全体に
多数の小さなボイドや、局部的に大きなボイドが発生す
るに至る。更に、運転時間が長くなって劣化が進行する
と、ボイド量はさらに増加し、ボイド同志がつながりを
持つようになる。すなわち、絶縁劣化とは絶縁層内のボ
イドの発生、拡大であり、高電圧を印加するとボイド部
分は放電し、導体となるので絶縁パスは短くなり、絶縁
破壊電圧（以下、ＢＤＶ）は低下する。従って、平均的
にボイドが多いほど、また局部的に大きなボイドが存在
すれば、ＢＤＶは低下することが知られている。このよ
うな、絶縁劣化状況を知るために、絶縁物の誘電正接試
験（ｔａｎδ），交流電流試験、部分放電試験等の非破
壊試験が一般に実施されている。

【０００３】誘電正接試験におけるｔａｎδの値は、そ
の絶縁物固有のもので、そのものの性状を表すのに用い
られるが、この値は供試物の局部的な性状を表すもので
はなく、平均化された性状を示すものである。図１７
に、ｔａｎδ−電圧特性を示す。劣化が進み、絶縁層内
のボイドが多くなると部分放電の発生により、△ｔａｎ
δ₂は上昇する。これが劣化の指標となる。

【０００４】交流電流試験では、良好な絶縁体に電圧を
印加すると、電圧・電流曲線は直線的であるが、絶縁が
吸湿して誘電率が大きくなったり、また部分放電が発生
すると、電流増加率が急増する。この特性を利用して、
絶縁体の性状判定を行う。図１８に、交流電流−電圧の
特性を示す。第１次及び第２次電流急増点Ｐｉ₁，Ｐ
ｉ₂，交流電流増加率△Ｉが、絶縁劣化状況を判定する
目安となる。

【０００５】部分放電試験は、絶縁物に電圧を印加した
とき絶縁媒体中に部分的に発生する放電現象に着目し、
最大放電電荷量や所定の電荷量の１サイクルあたりの発
生個数を電圧特性として測定するものである。部分放電
では、その発生箇所により、内部コロナと外部コロナと
に分かれるが、絶縁層内部の劣化状況、即ち、ボイドの
発生状況を知る上では、内部コロナが用いられる。

【０００６】図１９に、部分放電Ｑmaxと電圧との関係
を示す。Ｑmaxとしては、一般に常規電圧（Ｅ／√３
Ｅ：定格電圧）時の最大放電電荷量が用いられ、ｔａｎ
δとは反対に、局部的な劣化状況を表わす。

【０００７】以上説明してきた絶縁劣化状況を把握する
上で不可欠な△ｔａｎδ₂，△Ｉ，Ｑmaxを用い、絶縁の
ＢＤＶ残存率を推定する手法が、特開昭５６−７４６６
４号公報に、絶縁物がポリエステルである場合につい
て、以下のような実験式が開示されている。Ｖ_R＝１００−２(△−０.８)−６７ｌｏｇ（Ｑmax／１.５×１０~⁹）ここで、Ｖ_R：絶縁破壊電圧残存率 △＝△ｔａｎδ₂＋△Ｉ（放電パラメータ）である。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】絶縁物としては、当
初、天然樹脂（シェラックやアスファルトコンパウンド
など）を用いたものが一般的であったが、高分子化学の
発達により、優れた合成樹脂が開発され、ポリエステル
系絶縁物やエポキシ系絶縁物など種々の絶縁物が用いら
れるようになってきている。

【０００９】したがって、このような従来技術では、推
定対象である絶縁物が変わるたびに、複数のファクター
の相互関係を加味して、煩雑な統計的処理により、実験
式の各定数を再計算しなければならず、絶縁物が変わっ
た場合の対応が難しく、汎用性が低いという問題点があ
る。本発明は、このような従来の問題点について着目し
てなされたもので、絶縁物が変わっても、容易に対応す
ることができ、汎用性の高い絶縁物の劣化推定法、劣化
推定装置、およびこれらによって推定された値から余寿
命を求める余寿命診断装置を提供することを目的とす
る。

【００１０】

【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
の絶縁物の劣化推定装置は、予め定められている変換ル
ールに従って、推定対象の絶縁物に関する測定データを
推定基準対象に関する基準データに変換する基準値変換
手段と、予め定められている推定ルールに従って、前記
基準データから絶縁破壊電圧残存率を推定する推定手段
と、を備えていることを特徴とするものである。

【００１１】また、前記目的を達成するための他の絶縁
物の劣化推定装置は、推定対象である絶縁物について、
少なくとも複数の非破壊試験データを含む測定データに
基づき、該絶縁物の絶縁破壊電圧残存率を推定する絶縁
物の劣化推定装置において、予め定められている変換ル
ールに従って、前記推定対象の絶縁物に関する複数の前
記測定データを、それぞれ推定基準対象に関する複数の
基準データに変換する基準値変換手段と、予め定められ
ている推定ルールに従って、複数の前記基準データから
絶縁破壊電圧残存率を推定する推定手段と、破壊試験に
より得られる実際の絶縁破壊電圧残存率を少なくとも学
習して、該実際の絶縁破壊電圧残存率に基づき、前記推
定ルールを補正するルール補正手段と、を備えているこ
とを特徴とするものである。

【００１２】ここで、前記推定手段は、予め定められて
いる複数のメンバーシップ関数に基づき、複数の前記基
準データに関するそれぞれの劣化適合度を求めると共
に、複数の該劣化適合度を合成するファジー推論手段
と、合成された前記劣化適合度から前記絶縁破壊電圧残
存率を求めるニュートラルネットワークとを有し、前記
ルール補正手段は、破壊試験により得られる前記実際の
絶縁破壊電圧残存率を少なくとも教師信号とする前記ニ
ュートラルネットワークであってもよい。なお、以上の
絶縁物の劣化推定装置へ入力する前記測定データとして
は、非破壊試験データの他に運転履歴データをも用いる
ことが望ましい。

【００１３】

【作用】推定対象の絶縁物に関する測定データは、基準
値変換手段により、推定基準対象に関する基準データに
変換される。推定手段では、変換によって得られた基準
データから絶縁破壊電圧残存率が推定される。このよう
に、一旦、測定データを基準データに変換してから、推
定対象物の絶縁破壊電圧残存率を求めているので、推定
対象の絶縁物が変わっても、推定の際に用いる推定ルー
ルを絶縁物の種類に応じて、変える必要がなく、絶縁物
が変わっても、容易に対応することができる。なお、絶
縁物が変わった場合には、測定データごとの変換ルール
を変える必要があるが、この変化ルールを変える作業
は、各種測定データの相互関係を加味して、実験式の各
定数を求める作業よりも遥かに容易に行うことができ
る。殊に、測定データの種類が多くなった場合には、こ
の傾向が顕著である。

【００１４】また、ファジー推論手段とニュートラルネ
ットワークとを備えているものであれば、測定データの
種類を多くしたい場合でも、ファジー推論手段のメンバ
ーシップ関数を単に増やす等するだけで、対応すること
ができ、しかも、ニュートラルネットワークの学習機能
により、推定する絶縁破壊電圧残存率の精度を高めるこ
とができる。

【００１５】

【実施例】以下、本発明の一実施例を図面を用いて説明
する。ここでは、推定対象としてポリエステル系絶縁物
を用い、入力値として、この絶縁物の非破壊試験値よ
り、△ｔａｎδ₂，△Ｉ，Ｑmaxを、運転履歴より起動停
止回数Ｎ，運転年数Ｙを取り込むものとする。また、推
定基準対象としてエポキシ系絶縁物を選定したものとす
る。

【００１６】本実施例の余寿命診断装置は、図１に示す
ように、推定対象であるポリエステル系絶縁物に関する
諸データを推定基準対象であるエポキシ系絶縁物のデー
タに等価変換する基準変換部２と、等価変換されたデー
タを合成して合成劣化度３ｋ，３ｌを求めるファジ−推
論部３と、合成劣化度３ｋ，３ｌから絶縁破壊電圧残存
率を求めるニューラルネットワーク４と、求められた絶
縁破壊電圧残存率から推定対象の余寿命を求める余寿命
算出部５と、を有して構成される。ところで、これらの
各部は、装置の構成を機能的に表したもので、本装置
は、実際には、図２に示すように、各種演算のためのデ
ータやプログラムが格納されるＲＯＭ１２およびＲＡＭ
１３と、これらに記憶されているプログラム等に基づい
て各種演算を実行するＣＰＵ１１と、フロッピーディス
ク装置１４と、プリンタ１５と、表示装置（ＣＲＴ）１
６と、キーボード１７とを有して構成されている。した
がって、以上の各部２，３，…における実際の動作は、
フロッピーディスク装置１４等に登録されているプログ
ラム等を呼び出し、これをＲＡＭ１３に記憶させて、Ｃ
ＰＵ１１が実行することにより達成される。なお、ニュ
ートラルネットワーク４での処理も、本実施例では、い
わゆる通常のコンピュータでソフト的に実現している
が、実際のニュートラルネットワークを用いてもよい。

【００１７】まず、基準値変換部２に、入力データとし
て、△ｔａｎδ₂ １ａ，△Ｉ１ｂ，Ｑmax １ｃ，Ｎ１
ｄ，Ｙ１ｅが入力される。この基準値変換部２は、図
３に示すように、推定対象であるポリエステル系絶縁物
にて測定した非破壊試験データ及び運転履歴データを推
定基準対象であるエポキシ系絶縁物の劣化レベルに等価
変換するものである。即ち、以下で説明する絶縁破壊電
圧残存率推定に必要なファジー推論部３のメンバーシッ
プ関数、及びニューラルネットワーク４の学習機能は、
基本絶縁物であるエポキシ系絶縁物を対象として作成さ
れている為、基準値変換部２には、全ての入力データを
エポキシ系絶縁物のレベルに等価変換する機能を持たせ
ている。変換法として、各非破壊試験値及び各運転履歴
を共通なファクターとの関係において変換する必要があ
り、本実施例では、この共通なファクターとして、絶縁
破壊電圧（ＢＤＶ）残存率を用いた。

【００１８】図４を用い、等価変換法の一例として、Ｑ
maxの変換について説明する。なお、同図において、横
軸がＱmax、縦軸が絶縁破壊電圧残存率を示し、実線は
ポリエステル系絶縁物、一点破線はエポキシ系絶縁物を
示す。推定対象であるポリエステル系絶縁物において、
今測定値がＱmaxPを示した場合、その時のＢＤＶ残存率
Ｖ_Rが求められる。次に、求めたＢＤＶ残存率Ｖ_Rに対応
する推定基準対象のエポキシ系絶縁物でのＱmax値を求
めると、ＱmaxEとなり、この値がポリエステル系絶縁物
からエポキシ系絶縁物への等価変換値として扱われる。

【００１９】ここで用いられている個々の非破壊試験値
及び運転履歴と絶縁破壊電圧残存率との関係は、あくま
でも入力データを推定基準対象へ等価変換する一手段で
あり、本実施例にて求めようとしている最終結論である
総合的絶縁破壊電圧残存率５としては誤差が大きく、使
用出来ないものである。具体的には、ポリエステル系絶
縁物では、一般に、Ｑmaxが約１００００ｐｃに達した
時、絶縁は寿命期にきており、今後劣化が加速され絶縁
耐力が急激に低下する領域にある。一方、エポキシ系絶
縁物においては約３００００ｐｃが、上記寿命期に相当
するＱmaxであり約３倍の劣化レベルの差がある。

【００２０】△ｔａｎδ₂、△Ｉ、Ｎ、Ｙについても、
図４に示すような変換用グラフを用いて、同様に等価変
換される。なお、この変換用グラフが変換ルールであ
り、異なる絶縁物について劣化を推定するためには、こ
の変換用グラフの一部を変更する必要がある。この様に
して等価変換された各入力△ｔａｎδ₂’＋△Ｉ’とＱm
ax’とは非破壊試験値として、またＮ’とＹ’とは運転
履歴として、ファジー推論部３に入力され、ここで、非
破壊試験値と運転履歴とに分けた各々の合成劣化度が求
められる。ここでは、△ｔａｎδ₂’＋△Ｉ’とＱmax’
とを分離してファジー推論に入力し合成劣化度を求め
る。その理由として、△ｔａｎδ₂’＋△Ｉ’が平均的
な劣化を示す指標であるのに対して、Ｑmax’は局部劣
化を示す指標であり、それぞれ物理的意味が異なるから
である。また、△ｔａｎδ₂’，△Ｉ’それぞれ個々の
絶縁破壊電圧に対する相関性よりも、△ｔａｎδ₂’＋
△Ｉ’と合成したほうが絶縁破壊電圧に対する相関性が
向上するためでもある。

【００２１】図５および図６を用いて、ファジー推論部
３にて劣化度の推定を行う場合の一般的なファジー推論
法を説明する。データが入力される条件部にメンバーシ
ップ関数として、４種類用いた場合の例をあげる。図５
に示すように、劣化無し３ａの場合はｅｆｂで表現さ
れ、劣化小３ｂはａｇｃ、劣化中３ｃはｂｈｄ、劣化大
３ｄはｃｉｊにそれぞれ表現されている。メンバーシッ
プ関数は、例えば、劣化無し３ａをとってみると、入力
データが０からｂまでの間において、ｅからｆでは、劣
化無しという集合に完全に属しているという意味で、適
合度は１となっている。また、ｆからｂでは、劣化無し
という集合に徐々に属さない値の領域になり、ｂでは、
全く属さないとして適合度が０になっている。メンバー
シップ関数３ｂ，３ｃ，３ｄについても、同様な考え方
で設定されている。一方、出力となる結論部では、横軸
に劣化度をとったメンバーシップ関数としており、劣化
無し３ｅの場合はｑｒｌ、劣化小３ｆはｋｓｎ、劣化中
３ｇはｍｔｐ、劣化大３ｈはｏｕｖで表現されている。
結論部のメンバーシップ関数は、条件部のものと実質的
に同様に設定されている。

【００２２】今、入力データとして、ｗを入れた場合、
メンバーシップ関数の劣化中３ｃのｘ点及び劣化小３ｂ
のｙ点が、対応する適合度を表すことになる。これらの
適合度ｘ，ｙを、そのまま結論部にて、対応するメンバ
ーシップ関数の劣化中３ｇおよび劣化小３ｆに対応さ
せ、劣化中３ｇの頂点をｘ'、劣化小３ｆの頂点をｙ'と
して、三角形ｍｘ'ｐと三角形ｋｙ'ｎを作る。その結論
として、両三角形を組み合わせたｋｙ'ｚｘ'ｐという形
状をもったものが得られるが、これ自体は、メンバーシ
ップ関数で表現されているので、「あいまい」なもので
ある。これを明確にした結論を代表値と呼び、その算出
に当っては、色々あるが、ここでは、結論として得られ
た形状の重心をとる重心法により行なう。

【００２３】この重心法について、図６を用いて説明す
る。まず、劣化度ｋからｐまでの間を微小区間に分け、
その微小区間に対応する適合度をその点にかかる重さと
考え、ｋｙ'ｚｘ'ｐが横軸方向についてつり合う点を代
表値、つまりは劣化度Ａとする。

【００２４】次に、絶縁劣化の非破壊試験値である△ｔ
ａｎδ₂’＋△Ｉ’とＱmax’との合成劣化度、及び運転
履歴である起動停止回数Ｎ’と運転年数Ｙ’との合成劣
化度を求める方法について具体的に説明する。図７に、
△ｔａｎδ₂’＋△Ｉ’を条件部の入力データとした場
合の各種メンバーシップ関数を示す。条件部のメンバー
シップ関数の構成は、劣化無し３ａ、劣化小３ｂ、劣化
中３ｃ、劣化大３ｄから成っている。また、結論部にお
いては、劣化度が出力として得られるようになってお
り、そのメンバーシップ関数の構成は、条件部と同様
に、劣化無し３ｅ、劣化小３ｆ、劣化中３ｇ、劣化大３
ｈからなる。本実施例で、ある値の（△ｔａｎδ₂’＋
△Ｉ’）が入力すると、劣化無し３ａに関する適合度が
０．２、劣化小３ｂに関する適合度が０.５として求め
られる。これらの適合度を用い、結論部にて、前述した
ように斜線で示す領域Ｘを求める。

【００２５】図８に、Ｑｍａｘ’を条件部の入力データ
とした場合の各種メンバーシップ関数を示す。ここで
も、（△ｔａｎδ₂’＋△Ｉ’）の処理と同様にして、
条件部および結論部のメンバーシップ関数により、斜線
で示す領域Ｙを求める。このようにして求めた領域Ｘ，
Ｙは、ファジールール適合度として扱われ、図９に示す
ごとく、（△ｔａｎδ₂’＋△Ｉ’）についての領域Ｘ
と、Ｑmax’についての領域Ｙとを合わせて、前述した
重心法により、合成劣化度３ｋが求められる。

【００２６】運転履歴によるＮ，Ｙについても、同様な
考え方により、図１０および図１１に示すごとく、各々
のファジールール適合度領域Ｚ，Ｗを求め、図１１に示
すごとく、前述した重心法により、合成劣化度３ｌを求
める。

【００２７】なお、以上の説明における、（△ｔａｎδ
₂’＋△Ｉ’），Ｑmax’，Ｎ’，Ｙ’の各条件部のメン
バーシップ関数は、劣化無し，劣化小，劣化中，劣化大
の分類は、共通しているものの、関数自体は全く異なる
ものを用いている。また、結論部では、いづれも劣化度
を出力として得るものであり、同一のメンバーシップ関
数を使用している。

【００２８】各々の合成劣化度３ｋ，３ｌは、ニューラ
ルネットワーク４の入力値となる。ここで用いるもの
は、多層型ニューラルネットワークで、下記に示す原理
により作動するものである。図１３にニューラルネット
ワークを構成するニューロンモデルを示す。実際には、
該ニューロンが複数個組合さって、出力するかたちとな
る。ニューロン間の結合をシナプス結合と呼んでおり、
該シナプス結合の強度によってニューロン間の信号量が
決定される。ニューロンは、多数のシナプスからの入力
値がある値以上に活性化する一種のしきい値素子とみな
すことが出来る。ニューラルネットワークを構成するユ
ニットであるニューロンは、多入力、一出力のしきい値
素子としてモデル化される。ニューロンへの振舞を決め
る正味の入力信号の強さＩは、このニューロンへの入力
信号Ｘの加重和として、Ｉｉ＝ΣＷｉjＸｊで与えられる。ここで、Ｗは信号への重みでありシナプ
ス結合に相当するものである。この正味入力があるしき
い値を越えたとき、出力線を通して信号を出力し、その
出力は更に他のニューロへ結合している。本実施例で
は、ニューロ入出力関係式として、図１４に示すシグモ
イド関数を使用しているが、１，０の２値関数でも良
い。本実施例におけるニュートラルネットワークの学習
には、バックプロパゲーション法が有効である。この手
法は、入力信号と教師信号のパターンをニューラルネッ
トワークに与え、実際の出力パターンとの２乗誤差を減
らすように出力層から入力層に向かって逆向きに繰返し
学習を行なう。その結果、既学習パターンに対しては、
正しい出力法が得られ、更に学習していない入力パター
ンに対しては既学習パターンと近いパターンであれば、
汎化能力により正しい出力に近い値が得られる。本実施
例では、入力データとして、△ｔａｎδ₂’＋△Ｉ’と
Ｑmax’との合成劣化度３ｋ，起動停止回数Ｎ’と運転
年数Ｙ’との合成劣化度３ｌが与えられ、出力として、
絶縁破壊電圧残存率が得られる。また、教師信号値とし
ては、例えば、絶縁物更新時に、実際に破壊検査をし
て、この結果から得られる現実の絶縁破壊電圧残存率を
用いることになる。

【００２９】なお、本実施例において、推定手段の推定
ルールは、前述したメンバーシップ関数とニュートラル
ネットワーク４を構成するニューロンおよびシナプスで
ある。また、ルール補正手段は、学習機能を有するニュ
ートラルネットワーク４が構成している。

【００３０】このようにして推定された絶縁破壊電圧残
存率は、余寿命算出部５にて余寿命算出に用いられる。
この余寿命算出について、図１５および図１６を用いて
説明する。なお、図１５において、横軸は運転年数、縦
軸は絶縁破壊電圧残存率で、図１６において、横軸は絶
縁破壊電圧残存率、縦軸は標準偏差である。仮に、現時
点で推定対象の絶縁破壊電圧残存率がＶ_R1と推定され、
その現在までの運転年数がＹ₁であるとすると、これに
よって定まる点Ｏ₁を図１５のグラフ中にプロットし、
この点Ｏ₁と初期値の点Ｏ₀とを直線的に結び、曲線Ａを
得る。推定された絶縁破壊電圧残存率Ｖ_R1は、平均的な
値として求められているので、曲線Ａは、平均的な絶縁
破壊電圧残存率の推移曲線を意味することになる。とこ
ろで、設備を管理する上では、安全性を考慮して最低値
で管理することが好ましいので、ここでは、３σ管理法
を採用する。標準偏差であるσは、図１６に示すよう
に、過去の実績データより、標準偏差特性曲線を準備し
ておき、これを参照して求める。

【００３１】求められた標準偏差値σを３倍して、これ
をＶ_R1から引く。この値（Ｖ_R1−３σ）に対応する点Ｏ
₂を図１５のグラフ中にプロットして、平均的な推移曲
線Ａと同様に推移曲線（Ａ−３σ）を得る。このように
して得られた推移曲線（Ａ−３σ）は、最低値としての
絶縁破壊電圧残存率の推移曲線となる。ここでは、絶縁
破壊電圧残存率が４０％なると、運転限界、すなわち寿
命とすると、絶縁破壊電圧残存率４０％の線と推移曲線
（Ａ−３σ）との交点Ｏ₃が示す運転年数が寿命Ｙ₂とな
る。したがって、この寿命Ｙ₂から現在までの運転年数
Ｙ₁を引くことにより、余寿命（Ｙ₂−Ｙ₁）が求められ
る。なお、ここでは、説明を簡易にするために、推移曲
線（Ａ−３σ）を描く際に、現在までの運転年数Ｙ₁の
絶縁破壊電圧残存率のみをプロットして、この点Ｏ₂と
初期値の点Ｏ₀とを単に直線的に結んで推移曲線（Ａ−
３σ）を得たが、現在までの運転年数Ｙ₁以前に、推定
した何度かの絶縁破壊電圧残存率をもプロットして、過
去から現在までの絶縁破壊電圧残存率の推移を把握し、
これに基づいて将来の絶縁破壊電圧残存率の推移を決め
るようにしてもよい。

【００３２】以上、本実施例によれば、推定対象に関す
るデータを推定基準対象に等価変換しているので、推定
対象が変わっても、従来技術のように、複数のファクタ
ーの相互関係を加味して、煩雑な統計的処理により、実
験式の各定数を再計算する必要がなく、単に、等価変換
するためのデータさえあれば、絶縁破壊電圧残存率を容
易に求めることができる。

【００３３】また、本実施例では、劣化要因のデータが
増えたとしても、ファジー推論部３におけるメンバーシ
ップ関数を増やすことにより、これに容易に対応するこ
とができる。ここで、比較的安易にメンバーシップ関数
を増やすことができるのは、最終的な結論を段階で、ニ
ュートラルネットワーク４の学習機能にて、ここに入力
される値を出力する過程で補正作業が行われるからであ
る。したがって、等価変換された各種データを合成し
て、正確な絶縁破壊電圧残存率を求めるためには、全て
をファジー推論で合成することは好ましくなく、少なく
とも最終的な合成を行う際に、ニュートラルネットワー
クを用いる必要がある。

【００３４】ところで、少なくとも最終的な合成を行う
際に、ニュートラルネットワークを用いる必要があると
言っても、全ての合成処理をニュートラルネットワーク
で実施することも好ましくない。それは、合成処理回数
が非常に多くなり、処理時間が非常に長くなるからであ
る。したがって、本実施例では、ニュートラルネットワ
ーク４へ入力値として、既に第１段階の合成が施された
劣化度３ｋと劣化度３ｌとの二つの値のみを用い、装置
全体の処理速度を高めている。

【００３５】

【発明の効果】本発明によれば、測定データを一旦、基
準データに変換してから、劣化を推定しているので、推
定対象の絶縁物が変わっても、推定する際のルールはあ
くまでも基準データのみを取り扱うので、ルール（例え
ば、実験式）を変更する必要がなく、絶縁物が変わって
も容易に対応することができ、汎用性を高めることがで
きる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例に係る余寿命診断装置の機能
的構成を示す説明図である。

【図２】本発明の一実施例に係る余寿命診断装置の回路
ブロック図である。

【図３】本発明の一実施例に係る基準値変換部の機能の
示す説明図である。

【図４】本発明の一実施例に係る測定データＱmaxを基
準データに変換するためのグラフである。

【図５】本発明の一実施例に係る一般的なファジー推論
に用いられるメンバーシップ関数を示す説明図である。

【図６】本発明の一実施例に係るファジー推論部の結論
部における重心法を説明するための説明図である。

【図７】本発明の一実施例に係る（△ｔａｎδ₂＋△
Ｉ）に対して用いられるメンバーシップ関数を示す説明
図である。

【図８】本発明の一実施例に係るＱmaxに対して用いら
れるメンバーシップ関数を示す説明図である。

【図９】本発明の一実施例に係る（△ｔａｎδ₂＋△
Ｉ）とＱmaxとの合成劣化度の算出を説明するための説
明図である。

【図１０】本発明の一実施例に係る起動停止回数Ｎに対
して用いられるメンバーシップ関数を示す説明図であ
る。

【図１１】本発明の一実施例に係る運転年数Ｙに対して
用いられるメンバーシップ関数を示す説明図である。

【図１２】本発明の一実施例に係る起動停止回数Ｎと運
転年数Ｙとの合成劣化度の算出を説明するための説明図
である。

【図１３】本発明の一実施例に係るニューロンモデルを
示す説明図である。

【図１４】本発明の一実施例に係るシグモイド関数を示
すグラフである。

【図１５】本発明に係る一実施例の絶縁破壊電圧残存率
の推移曲線を示すグラフである。

【図１６】本発明に係る一実施例の絶縁破壊電圧残存率
の標準偏差σを求めるために用いるグラフである。

【図１７】ｔａｎδ−電圧特性を示すグラフである。

【図１８】交流電流−電圧特性を示すグラフである。

【図１９】Ｑmax−電圧特性を示すグラフである。

【符号の説明】

２…基準値変換部、３…ファジー推論部、４…ニュート
ラルネットワーク、５…余寿命算出部、１１…ＣＰＵ、
１２…ＲＯＭ、１３…ＲＡＭ。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】推定対象である絶縁物について、劣化指標
となるデータを測定し、この測定データに基づき、該絶
縁物の絶縁破壊電圧残存率を推定する絶縁物の劣化推定
法において、前記推定対象の絶縁物に関する測定データを、劣化を推
定する際に基準となる推定基準対象に関する基準データ
に変換する変換ルールと、該基準データから絶縁破壊電
圧残存率を推定するための推定ルールとを、予め準備し
ておき、前記推定対象の絶縁物に関する前記測定データを取得
し、前記変換ルールに従って前記測定データを前記基準デー
タに変換し、変換によって求められた前記基準データを用い、前記推
定ルールに従って、絶縁電圧残存率を推定することを特
徴とする絶縁物の劣化推定方法。
【請求項２】推定対象である絶縁物について、少なくと
も非破壊試験データを含むデータを測定により取得し、
この測定データに基づき、該絶縁物の絶縁破壊電圧残存
率を推定する絶縁物の劣化推定法において、前記測定データを、劣化を推定する際に基準となる推定
基準対象に関する基準データに変換する変換ルールと、
該基準データから絶縁破壊電圧残存率を推定するための
推定ルールとを、予め準備しておくと共に、破壊試験に
より得られる実際の絶縁破壊電圧残存率に少なくとも基
づき、前記推定ルールを随時補正しておき、前記推定対象の絶縁物に関する前記測定データを取得
し、前記変換ルールに従って前記測定データを前記基準デー
タに変換し、変換によって求められた前記基準データを用い、前記推
定ルールに従って、絶縁電圧残存率を推定することを特
徴とする絶縁物の劣化推定方法。
【請求項３】前記変換ルールには、前記推定対象の運転
履歴データを推定基準対象に関する基準データに変換す
るルールも準備されていると共に、前記推定ルールに
も、該運転履歴データの基準データを含めて、前記絶縁
破壊電圧残存率を求めるためのルールが準備されてお
り、前記測定データとして、前記非破壊試験データと前記運
転履歴データとを取得し、前記変換ルールおよび前記推定ルールに従って、前記測
定データから絶縁電圧残存率を推定することを特徴とす
る請求項２記載の絶縁物の劣化推定方法。
【請求項４】推定対象である絶縁物について、劣化指標
となる測定データに基づき、該絶縁物の絶縁破壊電圧残
存率を推定する絶縁物の劣化推定装置において、予め定められている変換ルールに従って、前記推定対象
の絶縁物に関する前記測定データを推定基準対象に関す
る基準データに変換する基準値変換手段と、予め定められている推定ルールに従って、前記基準デー
タから絶縁破壊電圧残存率を推定する推定手段と、を備えていることを特徴とする絶縁物の劣化推定装置。
【請求項５】推定対象である絶縁物について、少なくと
も複数の非破壊試験データを含む測定データに基づき、
該絶縁物の絶縁破壊電圧残存率を推定する絶縁物の劣化
推定装置において、予め定められている変換ルールに従って、前記推定対象
の絶縁物に関する複数の前記測定データを、それぞれ推
定基準対象に関する複数の基準データに変換する基準値
変換手段と、予め定められている推定ルールに従って、複数の前記基
準データから絶縁破壊電圧残存率を推定する推定手段
と、破壊試験により得られる実際の絶縁破壊電圧残存率を少
なくとも学習して、該実際の絶縁破壊電圧残存率に基づ
き、前記推定ルールを補正するルール補正手段と、を備えていることを特徴とする絶縁物の劣化推定装置。
【請求項６】前記推定手段は、予め定められている複数のメンバーシップ関数に基づ
き、複数の前記基準データに関するそれぞれの劣化適合
度を求めると共に、複数の該劣化適合度を合成するファ
ジー推論手段と、合成された前記劣化適合度から前記絶縁破壊電圧残存率
を求めるニュートラルネットワークとを有し、前記ルール補正手段は、破壊試験により得られる前記実
際の絶縁破壊電圧残存率を少なくとも教師信号とする前
記ニュートラルネットワークであることを特徴とする請
求項５記載の絶縁物の劣化推定装置。
【請求項７】前記基準値変換手段には、非破壊試験デー
タおよび運転履歴データを前記推定基準対象に関する基
準データにそれぞれ変換するための変換ルールを有し、前記推定手段には、基準データに変換された前記非破壊
試験データおよび運転履歴データから前記絶縁破壊電圧
残存率を求めるための推定ルールを有していることを特
徴とする請求項４、５または６記載の絶縁物の劣化推定
装置。
【請求項８】請求項４、５、６または７記載の絶縁物の
劣化推定装置と、前記劣化推定装置により求められる前記絶縁破壊電圧残
存率を少なくとも用いて、運転年数推移に応じた絶縁破
壊電圧残存率推移曲線を求める推移曲線取得手段と、前記絶縁破壊電圧残存率推移曲線と予め定められている
運転限界の絶縁破壊電圧残存率とから、推定対象の寿命
を求める寿命算出手段と、前記寿命と前記推定対象の現在の運転年数とから、該推
定対象の余寿命を求める余寿命算出手段と、を備えていることを特徴とする絶縁物の余寿命診断装
置。