JPWO2019003368A1 - 回転機の診断装置、診断方法および回転機システム - Google Patents

Abstract

物体を搬送する複数の回転機の電流の総和から、個々の回転機の異常を分離して検知可能な診断装置を実現する。回転機の負荷電流の総和を計測する電流センサと、電流センサからの情報により回転機を診断する診断部と、診断部で診断した結果を表示する表示部とを備え、物体の荷重が加わる前記回転機の台数が略一定速で増減する期間の負荷電流の総和を計測し、その増減から前記物体の搬送時の前記各回転機の負荷電流の増加分を抽出し、その正常状態との差分により異常を検知する。

Description

本発明は、1台の電力変換装置で複数の回転機を駆動しているドライブシステムに使用される回転機の診断装置、及び1台の電力変換装置で複数の回転機を駆動しているドライブシステムの回転機の診断方法に関するものである。

モータや発電機といった回転機が突発故障により停止すると、大きな損害が発生する。特に工場設備等に用いられるモータの突発故障による停止は、生産設備の稼働率低下や生産計画の見直しを余儀なくされるなど、影響が大きい。そのため、運転状態における高精度な状態診断を実現し、モータの突発故障を防止するニーズが高まっている。

そのようなニーズを受けて、特開平７−１９４１８６号公報（特許文献1）では、駆動条件が同一の2台のモータの各々の負荷電流を電流センサで検出し、検出電流間の差が基準値を超えるときに異常と判定する技術が開示されている。

また特開２０１７−３２５６７号公報（特許文献2）では、複数のモータ間の相関関係を示す分布を演算し、その分布に基づいて異常判定すると共に、その異常がどのモータによるものかを判定するモータの監視装置が開示されている。

特開平７−１９４１８６号 特開２０１７−３２５６７号

特許文献１および２の技術では、モータ毎に電流センサを設置する必要があるので、センサのコストや、センサの設置の手間がかかるという問題があった。

本発明は、上記のような従来技術が抱える問題を解決するためになされたものである。

上記課題を解決する本発明の回転機の診断方法は、複数の回転機の負荷電流の総和を計測し、負荷電流の総和の増減から、所望の回転機の負荷電流に由来する情報を特定し、特定された負荷電流を、正常状態の負荷電流と比較し、回転機の正常または異常を判断することにある。

また、上記課題を解決する本発明の回転機の診断装置は、複数の回転機の負荷電流の総和を取得する電流データ取得部と、電流データに基づき各回転機の状態診断を行う診断部と、診断結果を出力する出力部とを備え、前記診断部で、負荷電流の総和が増減する期間のデータより、各回転機の負荷電流を特定し、回転機ごとの状態診断を行うことにある。

また、上記課題を解決する本発明の回転機システムは、複数の回転機と、前記複数の回転機に接続され、給電を行う電力変換装置と、前記複数の回転機の負荷電流の総和を計測する電流センサと、前記電流センサからの情報により各回転機のそれぞれの状態を診断する診断部と、前記診断部で診断した結果を表示する表示部とを備える。

そして負荷が加わる前記回転機の台数が略一定速で増減する期間に計測された前記負荷電流の総和の増減から、各回転機の負荷電流の増加分を抽出する。そして抽出された前記各回転機の負荷電流の増加分の正常状態との差分により異常を検知する。

より具体的には、物体を搬送する回転機システムなど、物体の移動に伴い、物体の荷重が加わる回転機の台数が増減する場合に、前記物体の先端部が前記複数の回転機の上を通過する期間、もしくは前記物体の後端部が前記複数の回転機の上を通過する期間、もしくはその両方において、前記負荷電流の総和を計測する。

また本発明は、回転機の相電流のいずれか、または複数を使用できる。具体的には、前記回転機の負荷電流の総和を計測する電流センサを、少なくとも1つの相の給電線に設置する。もしくは、少なくとも2つの相の給電線にそれぞれ設置する。もしくは、全ての相の給電線にそれぞれ設置する。

また本発明の診断装置は、前記各回転機の負荷電流の増加分の振幅絶対値を用いて異常を検知する。もしくは、前記各回転機の負荷電流の増加分を周波数毎に抽出し、特定の周波数成分のピーク値を用いて異常を検知する。もしくは、基本周波数周辺のスペクトルのレベルを用いて異常を検知する。

また本発明の診断装置は、前記各回転機の負荷電流の増加分を2つの相に対して抽出し、それらを軸とする平面上に描かれたリサジュー図形を用いて異常を検知する。もしくは、前記各回転機の負荷電流の増加分を全ての相に対して抽出し、それらを軸とする多次元空間に描かれた軌跡を用いて異常を検知する。

また本発明の診断装置は、前記各回転機の負荷電流の増加分に加えて、前記物体の重量の情報を用いて診断する。もしくは、前記各回転機が設置されている環境の温度情報を用いて診断する。

本発明の診断方法は、物体を搬送する複数の回転機と、前記回転機に一括で給電する電力変換装置とを備えたドライブシステムに対し、前記物体の荷重が加わる前記回転機の台数が略一定速で増減する期間の前記負荷電流の総和を計測するステップと、前記負荷電流の総和の増減から前記物体の搬送時の各回転機の負荷電流の増加分を抽出するステップと、抽出された前記各回転機の負荷電流の増加分の正常状態との差分により異常を検知するステップとを備える。

より具体的には、前記物体の先端部が前記複数の回転機の上を通過する期間、もしくは前記物体の後端部が前記複数の回転機の上を通過する期間、もしくはその両方において、前記負荷電流の総和を計測し、搬送時の各回転機の負荷電流の増加分を抽出する。

また本発明の診断方法は、前記各回転機の負荷電流の増加分の振幅絶対値を用いて異常を検知する。もしくは、前記各回転機の負荷電流の増加分を周波数毎に抽出し、特定の周波数成分のピーク値を用いて異常を検知する。もしくは、基本周波数周辺のスペクトルのレベルを用いて異常を検知する。

また本発明の診断方法は、前記各回転機の負荷電流の増加分を2つの相に対して抽出し、それらを軸とする平面上に描かれたリサジュー図形を用いて異常を検知する。もしくは、前記各回転機の負荷電流の増加分を全ての相に対して抽出し、それらを軸とする多次元空間に描かれた軌跡を用いて異常を検知する。

また本発明の診断方法は、前記各回転機の負荷電流の増加分に加えて、前記物体の重量の情報を用いて診断する。もしくは、前記各回転機が設置されている環境の温度情報を用いて診断する。

上記構成によれば、1台の電力変換装置で複数の回転機を駆動しているドライブシステムにおいて、複数の回転機の電流の総和から、個々の回転機の異常を分離して検知できる。したがって、低コストで設置の手間がかからない回転機の診断を実現できる。

回転機の診断装置の実施例１、２の基本構成図。 回転機の診断装置において、物体先端部が通過する期間における負荷電流の総和の増加の模式図。 回転機の診断装置において、物体先端部が通過する期間の一部における負荷電流の総和の波形の模式図。 回転機の診断装置におけるフローチャートその1。 回転機の診断装置において、物体後端部が通過する期間における負荷電流の総和の増加の模式図。 回転機の診断装置において、物体後端部が通過する期間の一部における負荷電流の総和の波形の模式図。 回転機の診断装置におけるフローチャートその2。 回転機の診断装置の実施例３の基本構成図と、２つの相を軸とする平面に表示した電流データ。 回転機の診断装置の実施例４の基本構成図。

本発明の対象は、複数の回転機と、複数の回転機に一括で給電する電力変換装置とを備える回転機システム（ドライブシステム）の診断方法、診断装置、及び診断装置を組み込んだ回転機システムである。

診断装置は、電流センサ情報を取得するデータ取得部と、データを分析し、各回転機の状態診断を行う診断部と、各回転機または回転機システム全体の診断結果を出力する出力部とを備える。

本願発明者らは、一台のインバータで複数のモータを駆動している場合等に、複数のモータの電流の総和より個々のモータの異常を分離して検知することを検討した。複数の回転機を備える回転機システムは、物体を搬送する場合等、回転機毎にかかる負荷が変動したり、回転機にかかる負荷が一様でない場合がある。従って、負荷電流の総和を計測し、そのうち所望の回転機の負荷変動を抽出することにより、回転機毎の負荷電流を特定できる。従って、複数の回転機の負荷電流の総和を計測する電流センサ情報に基づき各回転機の診断を行うことができる。その結果、回転機毎の電流センサの設置が不要となる。

先端部が複数の回転機を通過するときには、負荷のかかる回転機の台数が増加し、後端部が複数の回転機を通過するときには、負荷のかかる回転機の台数が減少する。負荷のかかる回転機の台数が増減する期間の、負荷電流の総和のプロットは、搬送速度や測定頻度により直線・曲線となる場合も、階段状となる場合も想定される。

複数の回転機は、それらを制御するための一の電力変換装置に接続されており、複数の回転機の負荷電流の総和を測定可能な位置にセンサが設置される。

負荷電流の総和を計測する電流センサは、回転機システムの複数の回転機の電流が流れる箇所に設置する。電力変換装置に組み込み、電力変換装置の中に設置されても、電力変換装置と回転機との間に設置されてもよい。例えば３相モータの場合、電流センサは、例えば回転機に給電する３相電流のうち1相の給電線に設置しても、２相、３相の給電線にそれぞれ設置してもよい。

また、診断用のセンサを、回転機制御用の電流センサと併用してもよい。その場合、変動が大きいデータを診断用、変動がなく、一定状態のデータを制御用等、データ毎に分けて使用することも可能であるし、一旦メモリに記憶させて同じデータを使用することもできる。例えば、インバータに既設の電流センサでは、すべてのモータの負荷電流の合計が計測できる。性能によっては、インバータに設置した電流センサのみを用いた診断装置も実現可能となる。

診断部は、負荷のかかる回転機の数が増減する期間の負荷電流情報を特定し、各回転機の負荷電流の増減分を特定し、抽出された各回転機の負荷電流の変動について、正常状態との比較を行い、正常または異常を判断する。負荷電流の異常値より、回転機の絶縁劣化や、軸受劣化等が判断可能である。

たとえば、回転機と接続され、回転するローラーやコンベアを複数並べ、上を通過させることにより物体を搬送する機械では、物体の移動に伴い、それぞれの回転機にかかる負荷が変化する。各回転機の負荷電流は、物体の先端部が到達したときに増加し、物体の先端部が通過したときに次の回転機の負荷の増加が始まる。また、物体の後端部が各回転機に到達したときに減少が始まり、物体の後端部が通過した後は負荷がなくなる。

したがって、負荷電流の総和の変化量（増減）より、各回転機と関連付けた変化量を抽出し、各回転機の状態の診断に使用できる。抽出した負荷電流値を、先端部が通過するときの増加分と後端部が通過するときの減少分の両方、または一方で、事前に特定した正常状態との比較により正常・異常を判断する。

比較には、負荷電流の増加分の振り幅の絶対値や、増減分を周波数ごとに分類した際の特定の周波数成分のピーク値を用いることができる。特に、基本周波数周辺のスペクトルのレベルを用いて検知することが好ましい。軸受のグリースの劣化や不足により潤滑が不十分になると、摩擦力が不規則に変動することにより、負荷電流の基本周波数に揺らぎが生じ、そのピークの両側の裾のスペクトルが相対的に盛り上がる現象が見られる。その盛り上がりを計測すれば、軸受の異常を検知できる。

各回転機の負荷電流のデータは、複数の相において取得することができるため、２相または３相の電流データを使って状態の診断、異常の検知ができる。複数の相に対して抽出された電流データを、それらを軸とする二次元または三次元上に表示し、描かれた軌跡を用いると判断の精度が向上する。

出力部は、診断部で判断された結果、例えば正常または異常の少なくともいずれかを出力する。結果を画像表示してもよいし、アラーム等により異常を通知してもよい。

上記のようなシステムによれば、複数の回転機にそれぞれセンサを設置せずとも、各回転機の状態を診断可能である。

例えば、高温・多湿の過酷な環境下で使用される場合には、モータの一般的な寿命よりも短い期間で故障する傾向があり、定期的な保守では突発故障を完全に防ぐのは難しい。また、多数（例えば数百台）のモータを使用するシステムでは、全装置をそれぞれ監視するのは手間がかかり、一部抽出では突発故障を検知できない可能性がある。本発明では、複数の回転機を一のセンサデータより診断するため、このような場合に有効と思われる。

既に運転中の回転機システムに取り付けることも可能である。また、電力変換装置内に設置されている制御用センサを使用し、得られるデータの一部を活用してもよい。

複数の電力変換装置を使用するような大型のシステムの場合には、制御信号との対比を容易とするため、電力変換装置ごとにセンサを設置してもよい。

また、センサが回転機よりも壊れやすいことを考慮し、同じ負荷電流の総和を測定可能な位置に、予備のセンサを設置してもよい。

負荷電流の総和を測定可能な位置に取り付けられたセンサは、回転機の負荷電流の増減を抽出する。負荷電流の増減と、各回転機に与えられた負荷との対比により、負荷電流の増減を各回転機に関連付け、各回転機毎に抽出された負荷電流増減分を元に正常・異常を診断する。例えば、事前に各回転機の正常状態時の負荷電流増加分を記憶し、正常状態との差分により、異常を検知することとすることができる。

ある回転機に負荷がかかった瞬間より、他の回転機に負荷がかかるまでの期間の負荷電流を計測し、その前の負荷電流値を引き算することで、各回転機に係る増加分を抽出できる。

回転機システムでは同様の動作をするため、増加分の正常パターンを機械学習し、その正常パターンとのずれで異常を検知することとしてもよい。負荷電流値は負荷の大きさ、環境要因等で変化するため、正常パターンにこれらの条件を追加考慮した結果に基づき比較することも可能である。

複数のモータを一台のインバータで駆動する物体搬送装置では、あるモータに物体の先端部が乗った瞬間より次のモータに物体の先端部が乗るまでの期間の負荷電流値を計測し、１つ前の期間の負荷電流値の値を引き算することで、各モータによる負荷電流の増加分を抽出できる。

また、負荷電流の総和の時間変化をモニタし、その正常パターンとのずれで異常を検知でき、また異常検知した箇所より異常が発生したモータを特定できる。正常パターンは、負荷電流の増減を繰り返し測定した結果に基づく機械学習データとしてもよい。測定した負荷電流の総和の変動を各回転機毎に分けて状態を診断し異常の検知を行うことも、測定した負荷電流の総和の測定結果より異常を検知した場合に、変動を各回転機に振り分けて、異常となった回転機を特定することも可能である。いずれの場合であっても負荷電流の総和の変動を、時間帯を区切って評価することで、異常のある回転機を特定可能である。

このように、本発明の回転機の診断装置および診断方法によれば、1台の電力変換装置で複数の回転機を駆動しているドライブシステムにおいて、複数の回転機の電流の総和から、個々の回転機の異常を分離して検知できる。従って、センサの設置のコストや手間を抑制することが可能である。また、既設の合計負荷電流値を測定するセンサにより、回転機システムの診断を行うことも可能となる。

以下、本発明の実施例を、図面を用いて説明する。

図1は、実施例１の回転機システムの診断装置を説明する図である。

物体10を搬送する回転機システムは、物体を搬送駆動するためのN台の回転機1〜5と、全部の回転機に一括で給電する電力変換装置21を備える。Nは2以上の整数であり、40〜50となる場合もある。図1では5以上で例示している。電力変換装置が供給する電力は、集合始動器盤20を経由して回転機に分配される。

ここでは回転機として、給電線を3本利用する三相モータを使用する場合を示す。電力変換装置より、回転機の相ごとに、複数の回転機の負荷電流の総和が流される。

回転機システムは一台ではなく、複数台並べて配置し、回転機システムから回転機システムへ物体を移動させてもよい。

さらに、回転機システムを構成する各回転機の状態を診断するため、ある1相(例えばU相)の相電流を計測する電流センサ11と、電流センサからの情報を取得する電流データ取得部24と、回転機システムを診断する診断部22と、診断部で診断した結果を表示する表示部23とを備える。

搬送される物体が各回転機の上に乗っている期間、当該回転機の負荷電流は、負荷がかかっていない状態に比して大きい。従って、その期間の負荷電流の総和を計測し、一部の変動値を各回転機の負荷電流として特定すれば、各回転機のそれぞれの負荷電流値を計測することなしに負荷電流値の増加分を抽出できる。

そのため、物体の荷重が加わる回転機の台数が略一定速で増減する期間を選択し、かつその範囲で期間を限定すれば、前記負荷電流の総和の増減から前記物体の搬送時の各回転機の負荷電流の増加分を抽出できる。

前記物体の荷重が加わる前記回転機の台数が略一定速で増減する期間としては、前記物体の先端部が前記複数の回転機の上を通過する期間、及び前記物体の後端部が前記複数の回転機の上を通過する期間が考えられる。物体の荷重がかかる回転機の台数は、物体が搬送されてきて先端より荷重がかかり始めてから全荷重がかかるまでと、物体の後端が通過して荷重がなくなるまで、搬送速度と連動して増減する。また、負荷電流値の総和も、負荷のかかった回転機に応じ増減する。本発明では、そのいずれか一方の期間のデータを用いて診断してもよいし、両方の期間のデータを用いて診断してもよい。両方の期間のデータを用いる場合、全ての回転機に対して両方の期間のデータを用いてもよいし、回転機毎にどちらの期間のデータを用いるか、あるいは両方の期間のデータを用いるかを選択してもよい。なお、実施例１では先端部が前記複数の回転機の上を通過する期間、実施例２では後端部が前記複数の回転機の上を通過する期間を説明している。

図2に、物体の先端部が図１の複数の回転機（＃１〜＃N）の上を通過する期間（空転期間Δののち、物体の搬送が開始（ｔ_１）されてから、全回転機に負荷がかかる（ｔ_ｎ）まで）における負荷電流の総和の振幅絶対値が増加する模式図を示す。また、図3に、同期間の一部における負荷電流の総和の波形の模式図を示す。

物体がいずれの回転機の上にも乗っていない期間を空転期間、全ての回転機の上に乗っている期間を全負荷期間と呼称すると、空転期間から全負荷期間にかけて、前記物体の荷重が加わる前記回転機の台数が増加する毎に、負荷電流の総和が階段状に増加する。

物体が回転機＃１にのり、先端部が回転機＃２にのっていない時（ｔ_１〜ｔ_２）には、回転機＃１の負荷電流のみが増加する。従って、負荷電流の総和の増加分は、回転機＃１に由来するものと特定できる。同様に、物体が回転機＃１と＃２にのり、回転機＃３にのっていない状態（ｔ_２〜ｔ_３）において、回転機＃１の負荷電流増加分を除くことで、回転機＃２に由来する負荷電流の総和の増加分が特定できる。

なお図2では、負荷電流の総和の増減の指標として振幅絶対値を用いているが、診断には、負荷電流の総和の波形そのものや、特定の周波数成分のピーク値、あるいは基本周波数周辺のスペクトルのレベルなど、他のデータを用いてもよい。

図4は、負荷電流の総和の増加を用いた回転機の診断方法を説明するフローチャート（その1）である。

最初に、空転期間から全負荷期間にかけて、回転機N台分の負荷電流の総和を電流センサ11で計測する(ステップS100)。

次に、計測したデータから、負荷電流の総和が一定から増加に転じる時刻ｔ_１、及び負荷電流の総和が増加から一定に転じる時刻t_Nを検出する(ステップS101)。

増加の判定は、振幅絶対値に対して実行してもよいし、特定の周波数成分のピーク値、あるいは基本周波数周辺のスペクトルのレベルに対して実行してもよい。

負荷電流の総和が増加する期間（空転期間が終了したｔ_１から全負荷期間が開始するｔ_Nまで）が特定できたら、その期間内で負荷電流の総和が階段状に増加する時刻（ｔ_２〜ｔ_n-1）をそれぞれ検出し、各回転機の負荷電流が増加した時刻t_k(k=1,2,…,N)とする(ステップS102)。

なお、負荷電流の総和の振幅絶対値のプロットは、搬送速度や負荷電流値の測定頻度により、直線・曲線となる場合も、階段状となる場合も想定される。本実施例では、物体の移動速度に対し電流値の測定頻度が十分であり、負荷電流の総和の振り幅絶対値として、階段状のデータを取得した場合を想定している。一方、負荷電流の計測精度が十分でないなどの理由で、階段状の増加パターンが見られない場合は、前記物体の荷重が加わる前記回転機の台数が一定速で増加すると仮定して、ｔ_ｋ=ｔ_１+(k-1)×(ｔ_N-ｔ_１)/(N-1) と推定する。

続いて空転期間及び全負荷期間における負荷電流の総和の時系列データの抽出(ステップS103)、及び期間[ｔ_ｋ, ｔ_ｋ＋１] (k=1,2,…,N-1)における負荷電流の総和の時系列データの抽出(ステップS104)を行い、直前の期間のデータとの差分を求めることで、前記物体の搬送時の各回転機の負荷電流の増加分を抽出する(ステップS105)。差分は、振幅絶対値に対して求めてもよいし、特定の周波数成分のピーク値、あるいは基本周波数周辺のスペクトルのレベルに対して求めてもよい。

そして各回転機に対して抽出した負荷電流の増加分の値により、回転機の状態を診断する。例えば、事前に計測したり、学習した正常状態での値と比較して統計的に有意な差異があるか、もしくはあらかじめ定めた閾値以上の差異があるかを判定し、もし差異があれば異常と診断する(ステップS106)。

なお、診断に当たっては、負荷電流値に影響を与える外部要因、例えば搬送する物体の重量の情報、あるいは各回転機が設置されている環境の温度情報などを追加してもよい。外部要因の変化による診断結果のばらつきを抑えることができる。また、厳しい環境下で運転を行う回転機システムでは、環境要因を考慮することで、保守管理を最適化することが可能となる。

最後に、以上の診断結果を表示して診断を完了する(ステップS107)。表示方法はディスプレイ、ランプ、ブザーなど人間の五感に訴えるものでもよいし、紙や電子ファイルに記録されるものでもよい。

実施例１では、物体の先端が回転機群に到達し、負荷電流の総和が増加する場合を例として説明したが、物体の後端部が通過し、回転機が順に解放されることで、負荷電流の総和が減少する場合であっても、同様に各回転機の負荷電流の変動を特定し、状態を診断することが可能である。本実施例では、実施例１と異なる部分に重点を置いて説明する。

図5に、前記物体の後端部が前記複数の回転機の上を通過する期間における負荷電流の総和の減少の模式図を示す。また図6に、同期間の一部における負荷電流の総和の波形の模式図を示す。

全負荷期間から空転期間にかけて、前記物体の荷重が加わる前記回転機の台数が減少する毎に、負荷電流の総和が階段状に減少する。なお図5では負荷電流の総和の増減の指標として振幅絶対値を用いているが、特定の周波数成分のピーク値、あるいは基本周波数周辺のスペクトルのレベルを用いてもよい。

図7は、負荷電流の総和の減少を用いた回転機の診断方法を説明するフローチャート（その2）である。

最初に、全負荷期間から空転期間にかけて、回転機N台分の負荷電流の総和を前記電流センサ11で計測する(ステップS200)。次に、計測したデータから、負荷電流の総和が一定から減少に転じる時刻t'₁、及び負荷電流の総和が減少から一定に転じる時刻t'_Nを検出する(ステップS201)。減少の判定は、振幅絶対値に対して実行してもよいし、特定の周波数成分のピーク値、あるいは基本周波数周辺のスペクトルのレベルに対して実行してもよい。

負荷電流の総和が減少する期間が特定できたら、その期間内で負荷電流の総和が階段状に減少する時刻を検出し、各回転機の負荷電流が減少した時刻t'_k(k=1,2,…,N)とする(ステップS202)。

負荷電流の計測精度が十分でないなどの理由で階段状の減少パターンが見られない場合は、前記物体の荷重が加わる前記回転機の台数が一定速で減少すると仮定して、t'_k=t'₁+(k-1)×(t'_N-t'₁)/(N-1) と推定する。

続いて全負荷期間及び空転期間における負荷電流の総和の時系列データの抽出(ステップS203)、及び期間[t'_k, t'_k+1] (k=1,2,…,N-1)における負荷電流の総和の時系列データの抽出(ステップS204)を行い、直前の期間のデータとの差分を求めることで、前記物体の搬送時の各回転機の負荷電流の増加分を抽出する(ステップS205)。

差分は、振幅絶対値に対して求めてもよいし、特定の周波数成分のピーク値、あるいは基本周波数周辺のスペクトルのレベルに対して求めてもよい。そして各回転機に対して抽出した負荷電流の増加分の値が、事前に学習した正常状態での値と比較して統計的に有意な差異があるか、もしくはあらかじめ定めた閾値以上の差異があるかを判定し、もし差異があれば異常と診断する(ステップS206)。

なお診断に当たっては、前記物体の重量の情報、あるいは前記各回転機が設置されている環境の温度情報などを追加して、外部要因の変化による診断結果のばらつきを抑えてもよい。

最後に、以上の診断結果を表示して診断を完了する(ステップS207)。表示方法はディスプレイ、ランプ、ブザーなど人間の五感に訴えるものでもよいし、紙や電子ファイルに記録されるものでもよい。

以上により、実施例１、２によれば、1台の電力変換装置で複数の回転機を駆動しているドライブシステムにおいて、複数の回転機の電流の総和から、個々の回転機の異常を分離して検知可能な診断装置を実現できる。実施例１は負荷電流の総和が増加する場合の診断、実施例２は負荷電流の総和が減少する場合の診断であるが、これらはいずれか一方でも、両方を組み合わせて実施することとしてもよい。

図8（Ａ）は、回転機の診断装置の実施例３の基本構成図である。実施例１、２との相違点は、前記回転機の負荷電流の総和を計測する電流センサを、2つの相(例えばU相とW相)の給電線に設置している点である。このような構成により、それぞれのセンサから得られるデータを用い、各回転機の負荷電流を抽出する。

2つの相のデータの相関を取ることでより微弱な異常兆候を検知したり、特定の相にしか現れない異常の検知確率を高めたりできる。例えば、図８（Ｂ）のように2つの相のデータを軸とする平面上にデータを蓄積することで、繰り返し周波数が不明であっても容易に１周期単位のデータに畳み込むことができる。異なる周期に属するデータを重畳させることで、計測のサンプリング速度を実質的に高めることができる。

図9は、回転機の診断装置の実施例４の基本構成図である。実施例１〜３との相違点は、前記回転機の負荷電流の総和を計測する電流センサを、全ての相の給電線に設置している点である。このような構成により、それぞれのセンサから得られるデータを用い、各回転機の負荷電流を抽出する。

３相のデータの相関を取ることでより微弱な異常兆候を検知したり、特定の相にしか現れない異常の検知確率を高めたりできる。例えば、複数の相のデータを軸とする多次元空間に軌跡を描く形でデータを蓄積することで、計測のサンプリング速度を実質的に高めることができる。もしくは、任意の2つの相のデータを選択し、実施例３と同様にリサジュー図形を描く形でデータを蓄積することも可能である。

以上、本発明を実施するための形態について実施例を用いて説明したが、本発明はこうした実施例に限定されるものではない。例えば、実施例１〜４では回転機として、給電線を3本利用する三相モータの場合を示したが、異なる相数の回転機であってもよい。また、対象物として、物体を搬送する回転機システムを例としたが、物体搬送に限らず、負荷のかかる回転機が経時変化する回転機システムに適用できる。他にも本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々なる形態で実施しうることは言うまでもない。

1 回転機#1
2 回転機#2
3 回転機#3
4 回転機#4
5 回転機#N
10 搬送される物体
11,12,13 電流センサ
20 集合始動器盤
21 電力変換装置
22 診断部
23 表示部
24 電流データ取得部

Claims (22)

1. 複数の回転機と、前記複数の回転機に一括で給電する電力変換装置と、前記複数の回転機の負荷電流の総和を計測する電流センサと、前記電流センサからの情報により前記回転機を診断する診断部と、前記診断部で診断した結果を表示する表示部とを備え、
   前記診断部は、前記複数の回転機の負荷電流の総和の情報から、前記負荷電流の総和の変動を抽出し、いずれかの回転機に由来する負荷電流の増加分または減少分を抽出し、
   前記回転機の負荷電流の増加分または減少分の一方若しくは両方に基づき回転機を診断することを特徴とする回転機システム。
2. 前記回転機システムは、物体を搬送する回転機システムであり、前記負荷電流の総和が前記物体の荷重が加わる回転機の台数が増減することにより変動することを特徴とする請求項１記載の回転機システム。
3. 前記診断部は、事前に計測した正常状態の回転機の負荷電流の増加分または減少分のデータを備え、前記抽出した回転機の負荷電流の増加分または減少分と、前記の正常状態のデータとの差分により、回転機の正常または異常を診断することを特徴とする請求項１記載の回転機システム。
4. 前記診断部は、前記回転機の負荷電流の増加分または減少分の振幅絶対値を用いることを特徴とする請求項１記載の回転機システム。
5. 前記診断部は、前記回転機の負荷電流の増加分または減少分のうち、特定の周波数成分のピーク値を用いて診断することを特徴とする請求項1記載の回転機システム。
6. 前記診断部は、前記回転機の負荷電流の増加分または減少分を周波数毎に抽出し、基本周波数周辺のスペクトルのレベルを用いて診断することを特徴とする請求項1記載の回転機システム。
7. 前記診断部は、前記回転機の2以上の相の負荷電流の増加分または減少分を、各相のデータを軸とする平面上または多次元空間に表示し、得られる軌跡を用いて診断することを特徴とする請求項1記載の回転機システム。
8. 前記診断部は、負荷となる物体の重量の情報、前記回転機が設置されている環境の温度情報の少なくともいずれかを用いて診断することを特徴とする請求項1記載の回転機システム。
9. 前記診断部は、前記負荷電流の総和の増加曲線または減少曲線から、いずれかの回転機に由来する負荷電流を、増加分または減少分として抽出することを特徴とする請求項1記載の回転機システム。
10. 前記回転機の負荷電流の総和を計測する電流センサは、前記回転機に接続される少なくとも1つの相の給電線に設置されていることを特徴とする請求項1記載の回転機システム。
11. 前記回転機の負荷電流の総和を計測する電流センサは、前記回転機に接続される少なくとも2つの相の給電線にそれぞれ設置されていることを特徴とする請求項1記載の回転機システム。
12. 前記回転機の負荷電流の総和を計測する電流センサは、前記回転機に接続される複数の相の給電線にそれぞれ設置されていることを特徴とする請求項1記載の回転機システム。
13. 複数の回転機の診断を行う回転機診断装置であって、
    前記複数の回転機に給電される負荷電流の総和を取得する電流データ取得部と、
    前記電流データより、前記負荷電流の総和の変動を抽出し、いずれかの回転機に由来する負荷電流の増加分または減少分を抽出し、前記回転機の負荷電流の増加分または減少分の一方若しくは両方に基づき回転機を診断する診断部と、診断結果を出力する出力部とを備えることを特徴とする回転機診断装置。
14. 前記診断部は、事前に計測した正常状態の回転機の負荷電流の増加分または減少分のデータを備え、前記抽出した回転機の負荷電流の増加分または減少分と、前記の正常状態のデータとの差分により、回転機の正常または異常を検知することを特徴とする請求項１３記載の回転機診断装置。
15. 前記診断部は、前記回転機の負荷電流の増加分または減少分の振幅絶対値、及び特定の周波数成分のピーク値の、一方または両方を用いることを特徴とする請求項１３記載の回転機診断装置。
16. 前記診断部は、前記回転機の負荷電流の増加分または減少分を周波数毎に抽出し、基本周波数周辺のスペクトルのレベルを用いて診断することを特徴とする請求項１３記載の回転機診断装置。
17. 前記診断部は、前記回転機の2以上の相の負荷電流の増加分または減少分を、各相のデータを軸とする平面上または多次元空間に表示し、得られる軌跡を用いて診断することを特徴とする請求項１３記載の回転機診断装置。
18. 複数の回転機の診断を行う回転機診断方法であって、
    前記複数の回転機に給電される負荷電流の総和を計測し、
    計測された負荷電流の総和の情報より前記負荷電流の総和の変動を抽出し、
    いずれかの回転機に由来する負荷電流の増加分または減少分の情報を抽出し、当該回転機の負荷電流情報とし、
    前記回転機の負荷電流の情報を、正常状態の回転機の負荷電流のデータと比較することにより回転機の正常または異常を診断し、
    診断結果を出力することを特徴とする回転機診断方法。
19. 前記複数の回転機は、所定の期間に負荷のかかる回転機の台数が略一定速で増減しており、
    前記所定の期間の負荷電流の総和に基づき診断を行うことを特徴とする請求項１８記載の回転機診断方法。
20. 前記複数の回転機は、物体の搬送を行う回転機であって、
    前記負荷電流の総和の計測は、前記物体の先端部が前記複数の回転機の上を通過する期間、または前記物体の後端部が前記複数の回転機の上を通過する期間に行われ、
    回転機に由来する負荷電流の増加分または減少分の情報の抽出は、前記物体の先端部または後端部が前記回転機の上を通過する期間の情報を抽出することにより行われる、
    ことを特徴とする請求項１８記載の回転機診断方法。
21. 回転機の診断は、前記回転機の負荷電流の振幅絶対値、前記回転機の特定の周波数の負荷電流、の少なくともいずれかまたは複数により行われることを特徴とする請求項１８記載の回転機診断方法。
22. 前記負荷電流の総和の計測は2以上の相に対して行われ、
    前記回転機の２以上の相の負荷電流の情報を、それぞれを軸とする平面または多次元空間に表示して、
    前記回転機の診断は、前記表示結果を用いて行われることを特徴とする請求項１８記載の回転機診断方法。

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