JPWO2020208743A1 - 電動機設備の異常診断装置、電動機設備の異常診断方法、および電動機設備の異常診断システム - Google Patents

Abstract

電動機設備の異常診断装置は、電動機の電源線に流れる電流の監視結果に基づいて、電動機および動力伝達機構の異常を診断する監視診断部を備え、監視診断部は、電流の周波数解析を実行する解析部と、周波数解析の結果から電動機および動力伝達機構の異常を診断する異常診断部とを備える。

Description

本発明は、電動機および動力伝達機構の異常を診断する電動機設備の異常診断装置、電動機設備の異常診断方法、および電動機設備の異常診断システムに関わる。

プラントには、電動機設備が多数存在している。電動機設備の診断は、メンテナンス部門が五感診断により判定している。特に、重要度の高い電動機設備に関しては、定期的な診断が必要になるため、診断に要するコストが高くなる。さらに、電動機設備では、劣化が始まると加速度的に劣化の進行が起こる。

電動機設備が交流機の場合には、機械的ストレスあるいは熱劣化によって生じた、絶縁物の空隙あるいは損傷部が、放電等でレヤショート（層間短絡）を誘発し、突然、絶縁破壊に至る場合がある。このため、一度電動機設備が劣化すると、劣化が進展する状態にしか進まなくなる。

このような背景から、電動機設備の常時監視技術に関心が高まっている。しかしながら、電動機設備の常時監視技術の多くは、電動機設備毎に様々なセンサを取り付けることを前提としている。様々なセンサとしては、例えば、トルクメータ、エンコーダ、加速度センサ等が挙げられる。ただし、数百〜数千台のモータを集中管理するモータコントロールセンタにおいて常時監視を行う場合には、配線の数が多くなることから、様々なセンサを追加することは現実的ではない。

そのため、特殊なセンサを用いずに計測される電流あるいは電圧の情報から、モータコントロールセンタにおいて電動機設備の状態を簡易的に診断し、信頼性および生産性を向上させる装置が望まれる。

電動機設備の常時監視、および異常を検出した場合の電動機の保護、に関しては、以下のような従来技術がある（例えば、特許文献１、２参照）。

特許文献１では、負荷トルクの検出値が下限値以下のとき、移動機構において負荷が異常に低下していると診断し、過小負荷要因の候補となる部品を履歴データとともに表示する方法が示されている。また、特許文献１では、負荷トルクの検出値が上限値以上のとき、移動機構において負荷が異常に増加していると診断する方法も示されている。

特許文献２では、電流波形を周波数解析し、診断対象機器における回転系異常の有無を判定する方法が示されている。

特開２００３−０８０５２９号公報 特開２０１６−９０５４６号公報

特許文献１は、負荷トルクの異常を監視している。しかしながら、特許文献１のような負荷トルクの監視だけでは、高精度に電動機設備の異常を判定することはできない。また、特許文献２は、電流の周波数解析結果を用いて診断対象機器における回転系異常を診断している。しかしながら、特許文献２では、故障部位の特定に関してまでは、言及されていない。

電動機設備は、電動機、動力伝達部、および機械設備で構成される。ここで、動力伝達部の具体例としてはベルトが挙げられ、機械設備の具体例としては、ファンが挙げられる。

現状、電流あるいは電圧の情報から、電動機設備の異常発生部位を特定することは不可能である。例えば、振動センサをあらゆる場所に設置すれば、電動機設備の異常発生部位の特定は可能かもしれない。しかしながら、このような手法は、コストが高くなるため、全ての電動機設備に適用することは現実的ではない。

また、電動機設備の異常発生部位が不明の場合には、どの部位を交換すべきか判断できない。この結果、電動機、動力伝達部、および機械設備の全てを交換することとなり、復旧までに時間が掛かる。

本発明は、上記の課題を解決するためになされたもので、電流情報から電動機設備の異常箇所を特定することができる電動機設備の異常診断装置、電動機設備の異常診断方法、および電動機設備の異常診断システムを提供することを目的とする。

この発明に係る電動機設備の異常診断装置は、電動機の電源線に流れる電流の監視結果に基づいて、電動機および動力伝達機構の異常を診断する監視診断部を備え、監視診断部は、電流の周波数解析を実行する解析部と、周波数解析の結果から電動機および動力伝達機構の異常を診断する異常診断部とを備える。

この発明に係る電動機設備の異常診断方法は、電動機および動力伝達機構のそれぞれについて異常が生じたか否かを特定する電動機設備の異常診断方法であって、電動機の電源線に流れる電流を測定するステップと、電流の周波数解析を実行するステップと、周波数解析の結果から電動機および動力伝達機構の異常を診断するステップとを有するものである。

この発明に係る電動機設備の異常診断システムは、本発明に係る電動機設備の異常診断装置と、電動機の電源線に流れる電流を検出する電流検出器とを備えるものである。

この発明に係る電動機設備の異常診断装置および電動機設備の異常診断方法によれば、電流情報から電動機設備の異常箇所を特定することができる電動機設備の異常診断装置、電動機設備の異常診断方法、および電動機設備の異常診断システムを得ることができる。

本発明の実施の形態１に係る電動機設備の異常診断装置を含む全体構成図である。 本発明の実施の形態１に係る監視診断部の機能ブロック図である。 電動機設備が正常な状態の場合におけるスペクトル波形である。 本発明の実施の形態１におけるベルト駆動時の電流周波数解析波形の一例を示した図である。 本発明の実施の形態１において、動力伝達機構起因のピークとモータ回転起因のピークとが重畳していないが近接している場合におけるベルト駆動時の電流周波数解析波形の一例を示した図である。 本発明の実施の形態１において、動力伝達機構起因のピークとモータ回転起因のピークとが重畳しておらず、かつ、近接していない場合におけるベルト駆動時の電流周波数解析波形の一例を示した図である。 本発明の実施の形態１に係る異常判定可否判断部において、判断処置に用いる異常判定不可領域を示した説明図である。 本発明の実施の形態１に係る異常診断部により実行される一連の異常診断処理を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態２に係る監視診断部の機能ブロック図である。 本発明の実施の形態２に係る異常診断部により実行される一連の異常診断処理を示すフローチャートである。 図２あるいは図９の監視診断部のハードウェア構成図である。

本発明の各実施の形態に係る電動機設備の異常診断装置、電動機設備の異常診断方法、および電動機設備の異常診断システムについて、以下、図を用いて説明する。なお、各図間において、同一符号は、同一あるいは相当のものであることを表す。

実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１に係る電動機設備の異常診断装置を含む全体構成図である。電動機駆動用の電源線１は、３相電線で構成されている。電源線１のそれぞれの相は、複数個の配線用遮断器２ａ、２ｂ、２ｃと、複数個の電磁接触器３ａ、３ｂ、３ｃと、をそれぞれ介して、電動機６に接続されている。電動機６には、動力伝達機構７を介して機械設備８が接続されている。

電動機６に接続されている３相電線のそれぞれの相には、電流検出器である相電流検出器４ａ、４ｂ、４ｃと、電圧検出器である相電圧検出器５ａ、５ｂ、５ｃと、が設置されている。監視診断部９は、相電流検出器４ａ、４ｂ、４ｃを介して各相の電流を取得し、相電圧検出器５ａ、５ｂ、５ｃを介して各相の電圧を取得する。すなわち、監視診断部９は、電動機６の電源線に流れる電流の監視結果、および電動機６に印加される電圧の監視結果を取得する。

監視診断部９は、取得した電流および電圧に基づいて、電動機設備の異常箇所を特定する診断処理を実行する。また、監視診断部９は、表示部１０および警報部１１の少なくともいずれか一方を介して、診断結果を報知することができる。

監視診断部９は、１つの電動機６に対して１つの構成である。なお、電動機６が複数台あるシステムでは、それぞれの監視診断部９による診断結果を上位装置側で統合して、総合判定しても良い。ここで、総合判定とは、１つの電動機６の解析結果から異常判定を実施するのではなく、他の異なる電動機６の解析結果との比較から１つの電動機６の異常判定を実施する手法である。

なお、図１において、監視診断部９は、相電流検出器４ａ、４ｂ、４ｃのそれぞれが検出した電流と、相電圧検出器５ａ、５ｂ、５ｃのそれぞれが検出した電圧との情報を、ネットワーク経由で入手してもよいし、ケーブル等の有線で入手してもよい。

図２は、本発明の実施の形態１に係る監視診断部９の機能ブロック図である。監視診断部９は、メモリ部２１、電動機設定部２２、解析部３１、異常判定可否判断部４１、異常診断部５１、および診断結果格納部５２で構成されている。

また、解析部３１は、逆相電流電圧解析部３２、スペクトルピーク列検知部３３、回転子バースペクトル解析部３４、モータ回転スペクトル解析部３５、動力伝達機構スペクトル解析部３６、およびトルク解析部３７を有して構成されている。

次に、図２を用いて監視診断部９に関する機能の詳細を説明する。
メモリ部２１は、電動機設定部２２の情報を記録する機能を持つ。電動機設備の異常判定を行う上では、電動機６に取り付けられた銘板の情報等が必要となる。そこで、電動機設定部２２は、例えば、次に記載する電動機を規定するための仕様値を、オペレータによる入力操作として受付け、メモリ部２１に仕様内容を記憶させる機能を持つ。

電動機設定部２２には、電動機６の回転周波数帯をオンライン、リアルタイムで高精度に特定するために、電動機６に取り付けられた銘板の情報として、電源周波数、極数、定格回転速度等が入力設定される。

無負荷時のモータ回転周波数は、電源周波数をｆ_s、電動機６の極数をｐとすると、２ｆ_s／ｐとして算出される。無負荷時の回転周波数は、銘板の情報で算出できる。ここで、電動機６の回転周波数は、無負荷時の回転周波数より小さく、定格負荷時の回転周波数よりも大きい値となり、回転周波数の範囲は限定される。

解析部３１内の逆相電流電圧解析部３２は、相電流検出器４ａ、４ｂ、４ｃを介して取得した電流の情報、および相電圧検出器５ａ、５ｂ、５ｃを介して取得した電圧の情報から、対称座標変換をすることで、逆相電流および逆相電圧を算出する。

逆相電流とは、本来の相回転方向とは逆な相回転の対称三相電流で、下式（１）の対称座標変換の式より、逆相電流Ｉ_snとして求められる。同時に、零相電流Ｉ_z、正相電流Ｉ_spも、下式（１）により算出される。これらの値を算出するために、相電流検出器４ａ、４ｂ、４ｃを介して取得した三相交流電流Ｉ_a、Ｉ_b、Ｉ_cが用いられる。

ここで、上式（１）におけるαは、

である。逆相電圧も、逆送電流と同様に、相電圧検出器５ａ、５ｂ、５ｃを介して取得した三相交流電圧から対称座標変換の式より求められる。

次に、逆相電流電圧解析部３２は、各相の電圧と電流を対称座標変換することにより求められた逆相電圧Ｖ_sn、逆相電流Ｉ_sn、および逆相アドミタンスＹ_nを用いて、下式（２）の評価値ΔＩ_snを算出することで、レヤショートの有無を解析する。

逆相アドミタンスＹ_nに関しては、巻線短絡無しとして、導入初期に逆相電圧Ｖ_snと逆相電流Ｉ_snを用いて算出した初期値を代入する。上式（２）で算出される評価値ΔＩ_snは、巻線短絡が無しの場合「０」となり、巻線短絡が有りの場合「０」より大きくなる。従って、逆相電流電圧解析部３２は、算出した評価値ΔＩ_snと閾値との比較から、巻線短絡の有無を判定できる。

次に、スペクトルピーク列検知部３３は、動力伝達機構７に起因するスペクトルピーク列を検知する。以下では、動力伝達機構７がベルトである場合について説明する。スペクトルピーク列検知部３３は、スペクトルピーク列を検知するに当たって、相電流検出器４ａ、４ｂ、４ｃを介して取得した電流の情報を用いる。

より具体的には、スペクトルピーク列検知部３３は、電流ＦＦＴ（Ｆｉｒｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）解析結果の中からスペクトルピーク列を全て検出することでピーク検知を行う。スペクトルピーク列を検出する範囲は、０〜１０００Ｈｚの間が好ましい。スペクトルピーク列検知部３３は、検出したスペクトルピーク列の中から、側帯波の条件を満たすスペクトルピークを判定する。

図３は、本発明の実施の形態１において、ベルトありのときの電動機駆動電流スペクトル波形を示した図である。図３におけるスペクトル波形は、横軸が周波数［Ｈｚ］、縦軸が電流信号強度［任意単位系］として示されている。

図３に示すように、新品のベルトでは、一般に電源周波数ｆ_sを中心として周波数の上位側と下位側の両方に均等な間隔で規定される第１の周波数帯に、スペクトルピークが現れる。図３では、電源周波数ｆ_sから上位側に＋ｆ_belt、＋２ｆ_belt、＋３ｆ_belt等、下位側に−ｆ_belt、−２ｆ_belt、−３ｆ_belt等で、等間隔にスペクトルピークが現れている状態を例示している。ここで、ｆ_beltは、ベルト回転周波数と呼ばれる。

ベルト回転周波数ｆ_beltは、ベルト長さＬ、電動機６側のプーリ半径Ｄ、電源周波数ｆ_s、モータ回転周波数ｆ_rとしたときに、下式により規定される。
ｆ_belt＝（２πＤ・ｆ_r）／Ｌ

図３は、電動機設備が正常な状態の場合におけるスペクトル波形である。なお、スペクトルピーク列の電流信号強度は、モータ回転周波数によって変化する。

側帯波とは、電源周波数ｆ_sを中心として、上位側と下位側の両方に均等な間隔で発生するスペクトルピークのことである。例えば、図３のような波形では、電源周波数ｆ_sから＋ｆ_beltと−ｆ_beltの両方にスペクトルピークが現れており、その両方のスペクトルピークが側帯波である。

動力伝達機構７により発生するスペクトルピークの信号強度は、電源周波数帯を除く他の周波数帯の信号強度等と比較して大きい傾向にある。そのため、信号強度の大きさからも、ベルト回転周波数ｆ_beltの判定は可能である。ただし、ベルトの有無、ベルト長さ、電動機６側のプーリ半径の情報が事前に入力できれば、上述した数式を用いることで、ベルト回転周波数ｆ_beltをより高精度に検出可能である。

次に、異常判定可否判断部４１の機能について説明する。異常判定可否判断部４１は、スペクトルピーク列検知部３３での検知処理結果を用いて、電動機６の異常判定可否を判断する。図４は、本発明の実施の形態１におけるベルト駆動時の電流周波数解析波形の一例を示した図である。図４においては、動力伝達機構起因のピークとモータ回転起因のピークとが重畳している。すなわち、モータ回転起因のピークが存在する第２の周波数帯が、動力伝達機構起因のピークが存在する第１の周波数帯と重複している。動力伝達機構起因のピークと、モータ回転起因のピークとの位置関係は、ベルト長さ、電動機６の運転情報等によって変わる。

これら２つのピークが重畳している場合には、解析部３１は、電動機６の異常判定をすることができない。なぜなら、異常判定可否判断部４１は、検知したスペクトルピークが、動力伝達機構起因のピークか、モータ回転起因のピークかを識別できないためである。従って、異常判定可否判断部４１は、動力伝達機構起因のピークと、モータ回転起因のピークとの位置関係が図４に示すような場合には、電動機６の機械系異常判定を実施しないと判断する。

これは、回転子バー起因のピークについても同様なことが言える。動力伝達機構起因のピークと回転子バー起因のピークとが重畳している場合には、異常判定可否判断部４１は、回転子バーの異常判定を実施しないと判断する。なぜなら、異常判定可否判断部４１は、検知したスペクトルピークが、動力伝達機構起因のピークか回転子バー起因のピークかを識別できないためである。

一方、回転子バー起因のピークあるいはモータ回転起因のピークが、スペクトルピーク列と重なっていたとしても、異常判定可否判断部４１は、動力伝達機構７の異常判定に関しては、継続して実施することができると判断する。なぜなら、動力伝達機構起因のスペクトルピーク列は、複数存在するため、重なりのない複数のスペクトルピーク列を用いることで、動力伝達機構７の異常判定が可能だからである。

図５は、本発明の実施の形態１において、動力伝達機構起因のピークとモータ回転起因のピークとが重畳していないが近接している場合におけるベルト駆動時の電流周波数解析波形の一例を示した図である。例えば、図５のように、動力伝達機構起因のピークとモータ回転起因のピークとが重畳していないが、近接している場合を考える。この場合、近接であるか否かを判断するための周波数範囲を、例えば、下式（３）および下式（４）で示すこととする。
ｆ_r100＜ｋ・ｆ_belt＜ｆ_r0 （３）
０＜ｋ・ｆ_belt＜２ｓ₁₀₀・ｆ_s （４）

上式（３）、（４）では、無負荷時の回転周波数をｆ_r0、定格負荷時の回転周波数をｆ_r100、定格負荷時のすべりをｓ₁₀₀としており、ｋは、ｋ＝１、２、３・・・である。無負荷時の回転周波数ｆ_r0は、２ｆ_s／ｐで算出される。また、定格負荷時の回転周波数ｆ_r100は、定格情報、例えば銘板に記載された情報、から分かる。

モータ回転起因のピークと、回転子バー起因のピークとは、無負荷から定格負荷範囲内で運転中の場合、必ず、上式（３）または上式（４）の範囲内に存在する。例外として、定格負荷を超えると、上式（３）および上式（４）の範囲から外れる。上式（３）の範囲内に動力伝達機構起因のピークが発生した場合には、異常判定可否判断部４１は、電動機６の機械系異常判定を実施しないと判断する。

また、上式（４）の範囲内に動力伝達機構起因のピークが発生した場合には、異常判定可否判断部４１は、電動機６の回転子バー異常判定を実施しないと判断する。すなわち、異常判定可否判断部４１は、両者の区別が難しいと判断し、回転子バー異常判定を実施しないと判断する。

ただし、動力伝達機構起因のピークとモータ回転起因のピークとが近接しており、上式（３）および上式（４）の範囲であったとしても、異常判定可否判断部４１は、両者を識別することもできる。例えば、異常判定可否判断部４１は、上式（３）と上式（４）の範囲内に存在するピークの個数を検知し、２個以上ピークが存在していた場合には、片方が動力伝達機構起因のピークであり、もう片方がモータ回転起因のピークであると判断できる。このように識別できる場合には、異常判定可否判断部４１は、電動機６の機械系異常判定を実施すると判断する。

異常判定可否判断部４１によるこのような判断は、動力伝達機構起因のピークと回転子バー起因のピークとが近接しており、かつ、上式（３）および上式（４）の範囲であった場合についても、同様である。

図６は、本発明の実施の形態１において、動力伝達機構起因のピークとモータ回転起因のピークとが重畳しておらず、かつ、近接していない場合におけるベルト駆動時の電流周波数解析波形の一例を示した図である。例えば、図６のように、動力伝達機構起因のピークとモータ回転起因のピークとが近接していない場合には、異常判定可否判断部４１は、動力伝達機構起因のピークとモータ回転起因のピークとを識別でき、電動機６の機械系異常判定を実施できると判断する。

すなわち、解析部３１は、動力伝達機構起因のピーク検知結果に基づいて、動力伝達機構７の異常判定を実施でき、かつモータ回転起因のピーク検知結果に基づいて電動機６の機械系異常の判定を実施できる。異常判定可否判断部４１によるこのような判断は、動力伝達機構起因のピークと回転子バー起因のピークとが重畳しておらず、かつ、近接していない場合についても、同様である。

図７は、本発明の実施の形態１に係る異常判定可否判断部４１において、判断処置に用いる異常判定不可領域を示した説明図である。例えば、図７に示すように、異常判定可否判断部４１は、上式（３）および上式（４）に基づいて、電動機６の異常判定不可領域をあらかじめ定めておくことができる。ここで、異常判定不可領域は、異常判定可否判断部４１による異常判定可否の判断に用いられる周波数範囲に相当する。

そして、異常判定可否判断部４１は、あらかじめ定めた異常判定不可領域の範囲内にモータ回転起因のピークが存在していた場合には、電動機６の機械系異常判定を実施しないと判断する。

このような判断手法は、モータ回転起因のピークばかりでなく、回転子バー起因のピークに対しても、同様に適用可能である。すなわち、異常判定可否判断部４１は、あらかじめ定めた異常判定不可領域の範囲内に回転子バー起因のピークが存在していた場合にも、電動機６の機械系異常判定を実施しないと判断する。

次に、異常判定可否判断部４１において電動機６の機械系異常判定を実施すると判断された後に、解析部３１において実行される解析処理について説明する。

回転子バースペクトル解析部３４は、スペクトルピーク列検知部３３によって検知されたスペクトルピーク列に基づいて、回転子バー由来のスペクトルを解析する。回転子バー由来のスペクトルは、
ｆ_s（１±２ｓ）
で測定波として発生する。そのため、回転子バースペクトル解析部３４は、スペクトルピーク列に基づいて、上式の関係を満たすスペクトルピークを解析し、その信号強度を検知する。

モータ回転スペクトル解析部３５は、スペクトルピーク列検知部３３によって検知されたスペクトルピーク列に基づいて、モータ回転由来のスペクトルを解析する。モータ回転由来のスペクトルは、
ｆ_s±ｆ_r
で測定波として発生する。そのため、モータ回転スペクトル解析部３５は、上式の関係を満たすスペクトルピークを解析し、その信号強度を検知する。

動力伝達機構スペクトル解析部３６は、スペクトルピーク列検知部３３によって検知されたスペクトルピーク列に基づいて、動力伝達機構起因のスペクトルを解析する。

例えば、動力伝達機構がベルトの場合、ベルトが断線すると、動力伝達機構起因のピークがスペクトルピーク列から消滅する。そこで、動力伝達機構スペクトル解析部３６は、動力伝達機構起因のピークの有無を検知する。

動力伝達機構スペクトル解析部３６は、ピークを検知できる場合には、解析結果として、ベルトが断線していないと判断できる。一方、動力伝達機構スペクトル解析部３６は、ピークを検知できていたにもかかわらず、ある時点からピークを検知できなくなった場合には、解析結果として、ベルトが断線したと判断できる。

トルク解析部３７は、相電流検出器４ａ、４ｂ、４ｃを介して取得した電流の情報、および相電圧検出器５ａ、５ｂ、５ｃを介して取得した電圧の情報に基づいて、トルクの解析を実施する。本実施の形態１に係るトルク解析部３７は、電圧および電流からトルクを算出することとする。トルク解析部３７は、負荷トルクの異常検出にあたっては、下式（５）の理論式を用いて、固定子電流ｉ_d、ｉ_q、鎖交磁束φ_d、φ_q、および磁極数Ｐ_pから、トルク推定値Ｔ_eを計算する。

さらに、トルク解析部３７は、算出したトルク推定値Ｔ_eに基づいて、負荷トルク異常を判断する。なお、鎖交磁束φ_d、φ_qは、下式（６）、（７）から計算される。

ここで、ｖ_d、ｖ_qは固定子電圧であり、Ｒ_sは固定子抵抗である。

異常診断部５１は、解析部３１による解析結果に基づき、電動機６に関連する異常診断を実施する。図８は、本発明の実施の形態１に係る異常診断部５１により実行される一連の異常診断処理を示すフローチャートである。まず、ステップＳ１において、逆相電流電圧解析部３２は、電流情報および電圧情報から、レヤショート判定を実施する。

逆相電流電圧解析部３２は、逆相電流電圧解析を実施し、上述した式（２）の評価値ΔＩ_snを算出し、評価値ΔＩ_snに対して例えば閾値δ_tfを用いた閾値判定を行うことで、レヤショート判定を実施する。逆相電流電圧解析部３２は、評価値ΔＩ_snが閾値δ_tf以上となった場合には、固定子異常、すなわちレヤショートが発生したと判断する。

さらに、逆相電流電圧解析部３２は、表示部１０を介して固定子異常が発生したことを表示させることができ、警報部１１を介して固定子異常が発生したことを報知することができる。

レヤショート判定は、スペクトルピーク列検知の前に実施するのが好ましい。なぜなら、レヤショートが発生すると、レヤショート起因のピークが複数発生する可能性があるためである。レヤショート起因のピークと動力伝達機構起因のピークとの識別は難しい。同様に、レヤショート起因のピークとモータ回転起因のピークとの識別も難しい。同様に、レヤショート起因のピークと回転子バー起因のピークとの識別も難しいからである。

次に、ステップＳ２において、スペクトルピーク列検知部３３は、電流情報に基づいてスペクトルピーク列検知を実施する。そして、スペクトルピーク列検知部３３は、動力伝達機構起因のピークとモータ回転起因のピークとの重畳を確認する。また、スペクトルピーク列検知部３３は、動力伝達機構起因のピークと回転子バー起因のピークとの重畳を確認する。ピーク重畳がない場合には、ステップＳ３に進む。

なお、ステップＳ２において、スペクトルピーク列検知部３３は、必ずしも、スペクトルピーク列検知を実施せずとも、ピーク重畳の可否を判断できる。スペクトルピーク列検知部３３は、スペクトルピーク列検知を実施しない場合には、まず、モータの回転周波数を予測する。ここで、スペクトルピーク列検知部３３は、モータテストレポート、銘板情報、負荷率等からモータの回転周波数を予測できる。

次に、スペクトルピーク列検知部３３は、ベルトの長さ、およびモータ軸に取り付けられたプーリの径から、スペクトルピーク列の発生位置を予測する。例えば、ベルト長さＬ、プーリ半径Ｄ、電源周波数ｆ_s、モータの回転周波数ｆ_rとすると、スペクトルピーク列検知部３３は、スペクトルピーク列の発生位置を、下式により理論的に求めることができる。
ｆ_s±ｆ_belt、ｆ_s±２ｆ_belt、ｆ_s±３ｆ_belt、
・・・、ｆ_s±ｋ×ｆ_belt、（ｋ＝１、２、３、・・・）
ただし、ベルト回転周波数ｆ_beltは、
ｆ_belt＝（２πＤ・ｆ_r）／Ｌ
である。

これにより、スペクトルピーク列検知部３３は、動力伝達機構起因のスペクトルピーク列を求めることができる。そして、スペクトルピーク列検知部３３は、動力伝達機構起因のピークと、モータ起因のピークとが重畳するか否かを確認する。具体的には、スペクトルピーク列検知部３３は、ベルト回転周波数ｆ_beltが、上述した式（３）または式（４）の範囲を満たすか否かを計算する。

ベルト回転周波数ｆ_beltが、上式（３）を満たす場合には、スペクトルピーク列検知部３３は、電動機６の機械系異常判定を実施しないと判断する。一方、ベルト回転周波数ｆ_beltが、上式（３）を満たさない場合には、スペクトルピーク列検知部３３は、電動機６の機械系異常判定を実施すると判断する。

また、ベルト回転周波数ｆ_beltが、上式（４）を満たす場合には、スペクトルピーク列検知部３３は、回転子バー異常判定を実施しないと判断する。一方、ベルト回転周波数ｆ_beltが、上式（４）を満たさない場合には、スペクトルピーク列検知部３３は、回転子バー異常判定を実施すると判断する。

ベルト回転周波数ｆ_beltが、上式（３）を満たし、かつ上式（４）を満たす場合には、ステップＳ５に進む。一方、ベルト回転周波数ｆ_beltが、上式（３）および上式（４）の少なくともいずれか一方を満たさない場合には、ステップＳ３に進む。

次に、先のステップＳ２において回転子バー異常判定を実施すると判断された場合には、ステップＳ３において、回転子バースペクトル解析部３４は、回転子バー判定を実施する。具体的には、回転子バースペクトル解析部３４は、回転子バーのスペクトル解析を実施する。そして、回転子バースペクトル解析部３４は、回転子バー由来のスペクトルに相当する電流信号強度ＰＳＤ_barが、閾値δ_bar以上となった場合には、回転子異常、すなわち回転子バー異常、が発生したと判断する。

さらに、回転子バースペクトル解析部３４は、表示部１０を介して回転子バー異常が発生したことを表示させることができ、警報部１１を介して回転子バー異常が発生したことを報知することができる。

次に、先のステップＳ２において電動機６の機械系異常判定を実施すると判断された場合には、ステップＳ４において、モータ回転スペクトル解析部３５は、機械系判定を実施する。具体的には、モータ回転スペクトル解析部３５は、モータ回転周波数のスペクトル解析を実施する。そして、モータ回転スペクトル解析部３５は、モータ回転由来のスペクトルに相当する電流信号強度ＰＳＤ_mechが、閾値δ_mech以上となった場合には、機械系異常、すなわち、軸受異常、偏心異常等が発生したと判断する。

さらに、モータ回転スペクトル解析部３５は、表示部１０を介して機械系異常が発生したことを表示させることができ、警報部１１を介して機械系異常が発生したことを報知することができる。

次に、ステップＳ５において、動力伝達機構スペクトル解析部３６は、動力伝達部判定を実施する。具体的には、動力伝達機構スペクトル解析部３６は、スペクトルピーク列解析を実施し、例えば、あらかじめ設定した閾値δ_beltを上回る電流信号強度ＰＳＤ_beltが検出されていたにもかかわらず、ある時点から検出できなくなることで、ベルトが断線したことによる動力伝達部異常が発生したと判断する。

さらに、動力伝達機構スペクトル解析部３６は、表示部１０を介して動力伝達部異常が発生したことを表示させることができ、警報部１１を介して動力伝達部異常が発生したことを報知することができる。

次に、ステップＳ６において、トルク解析部３７は、トルク解析を実施する。具体的には、トルク解析部３７は、トルク推定解析を実施し、例えば、上述した式（５）を用いて算出したトルク推定値Ｔ_eが、あらかじめ設定した閾値δ_tor以上となった場合には、負荷トルクの異常が発生したと判断する。

さらに、トルク解析部３７は、表示部１０を介してトルク異常が発生したことを表示させることができ、警報部１１を介してトルク異常が発生したことを報知することができる。

ここで、ステップＳ６によるトルク推定解析は、ステップＳ１からステップＳ５までの一連処理により、電動機６および動力伝達機構７が異常でないと判断された後に実施されることが重要である。なぜなら、ステップＳ１からステップＳ５までで異常無しと判断されたにもかかわらず、ステップＳ６においてトルク異常と判断された場合には、トルク異常を引き起こす原因が、機械設備しか考えられないとして、負荷トルクの異常要因である機械設備を特定できるからである。

以上のように、実施の形態１に係る電動機設備の異常診断装置、電動機設備の異常診断方法、および電動機設備の異常診断システムは、電動機の電流情報および電圧情報から、電動機、動力伝達部、および機械設備のどこで異常が発生したかを特定することができる。

具体的には、実施の形態１に係る電動機設備の異常診断装置は、電動機の電源線に流れる電流の監視結果、および電動機に印加される電圧の監視結果に基づいて、電動機および動力伝達機構の異常を診断する監視診断部を備えている。そして、監視診断部は、電流の周波数解析を実行する解析部と、周波数解析の結果から電動機および動力伝達機構の異常を診断する異常診断部とを備えている。

また、異常診断部は、電流および電圧の監視結果に基づいてレヤショート判定を実施できる。さらに、異常診断部は、周波数解析の結果から電動機および動力伝達機構の異常を診断した後に、電流および電圧の監視結果に基づいて負荷トルク異常の判定を実施することができる。

また、実施の形態１に係る電動機設備の異常診断方法は、電動機の電源線に流れる電流を測定するステップと、電流の周波数解析を実行するステップと、周波数解析の結果から電動機および動力伝達機構の異常を診断するステップとを有している。さらに、実施の形態１に係る電動機設備の異常診断方法は、電動機に印加される電圧を測定するステップを有している。

この結果、電流および電圧の監視結果に基づいてレヤショート判定を実施できる。さらに、周波数解析の結果から電動機および動力伝達機構の異常を診断した後に、電流および電圧の監視結果に基づいて負荷トルク異常の判定を実施することができる。

従って、実施の形態１によれば、電流検出器および電圧検出器を用いることにより、特別なセンサを用いることなく、比較的低コストで、電動機設備の異常箇所を特定することができる。

また、電動機の固定子、電動機の回転子、電動機の機械系、動力伝達機構、および機械設備（負荷）のそれぞれについて異常が発生したか否かを特定でき、異常発生部位のみを交換することが可能となる。従って、全設備の交換と比較して、交換費用を削減でき、かつ設備の早期復旧を実現できる。

実施の形態２．
先の実施の形態１では、電流検出値および電圧検出値の両方を用いることで、図８に示した一連の異常診断処理を実行し、電動機設備の異常箇所を特定する場合について説明した。これに対して、本実施の形態２では、電流検出値のみを用いることで一連の異常診断処理を実行し、電動機設備の異常箇所を特定する場合について説明する。

先の図８に示した一連の異常診断処理において、ステップＳ１およびステップＳ６は、電流検出値および電圧検出値の両方を用いて異常診断処理を実行する工程である。一方、ステップＳ２〜ステップＳ５は、電圧検出値は不要であり、電流検出値のみを用いて異常診断処理を実行する工程である。

本実施の形態２に係る電動機設備の異常診断装置を含む全体構成図は、先の実施の形態１における図１に示した構成から、相電圧検出器５ａ、５ｂ、５ｃをなくしたものに相当する。そこで、本実施の形態２に係る電動機設備の異常診断装置を含む全体構成に関しては、図示を省略する。

図９は、本発明の実施の形態２に係る監視診断部９の機能ブロック図である。先の実施の形態１における図２の機能ブロック図と比較すると、図９に示した本実施の形態２に係る機能ブロック図は、逆相電流電圧解析部３２およびトルク解析部３７を備えていない点と、解析部３１に入力される計測値が、電流値のみである点と、が異なっている。

図１０は、本発明の実施の形態２に係る異常診断部５１により実行される一連の異常診断処理を示すフローチャートである。図１０に示したフローチャートは、先の図８に示したフローチャートからステップＳ１およびステップＳ６を削除したものに相当する。なお、図１０におけるステップＳ２〜ステップＳ５での各処理内容は、先の図８におけるステップＳ２〜ステップＳ５での各処理内容と同一であり、説明を省略する。

本実施の形態２に係る解析部３１は、電流検出値のみを用いることによって、ステップＳ２におけるスペクトルピーク列の検知処理、ステップＳ３における回転子バー判定処理、ステップＳ４における機械系判定処理、およびステップＳ５における動力伝達部判定処理を実行することができる。その結果、解析部３１は、回転子異常、機械系異常、および電力伝達部異常を識別して特定することができる。

以上のように、実施の形態２に係る電動機設備の異常診断装置、電動機設備の異常診断方法、および電動機設備の異常診断システムは、電動機の電流情報のみから、電動機および動力伝達部のどこで異常が発生したかを特定することができる。

具体的には、実施の形態２に係る電動機設備の異常診断装置は、電動機の電源線に流れる電流の監視結果に基づいて、電動機および動力伝達機構の異常を診断する監視診断部を備えている。そして、監視診断部は、電流の周波数解析を実行する解析部と、周波数解析の結果から電動機および動力伝達機構の異常を診断する異常診断部とを備えている。

また、実施の形態２に係る電動機設備の異常診断方法は、電動機の電源線に流れる電流を測定するステップと、電流の周波数解析を実行するステップと、周波数解析の結果から電動機および動力伝達機構の異常を診断するステップとを有している。

従って、電流検出器のみを用いることにより、特別なセンサを用いることなく、比較的低コストで、電動機設備の異常箇所を特定することができる。

また、電動機の回転子、電動機の機械系、および動力伝達機構のそれぞれについて異常が発生したか否かを特定でき、異常発生部位のみを交換することが可能となる。従って、全設備の交換と比較して、交換費用を削減でき、かつ設備の早期復旧を実現できる。

図１１は、図２あるいは図９の監視診断部９のハードウェア構成図である。図１１において、監視診断部９は、プロセッサ６０と、メモリ部２１を含んで構成されている。プロセッサ６０は、メモリ部２１に記憶されたプログラムを実行することにより、解析部３１の処理を行う。

ここで、メモリ部２１は、解析部３１による処理を記述したプログラムなどが記憶されたメモリにより構成される。プロセッサ６０は、マイクロコンピュータ、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＦＰＧＡなどのハードウェア回路に論理構成されたプロセッサにより構成される。また、複数のプロセッサおよび複数のメモリ部が連携して解析部３１の機能を実行してもよい。

１ 電源線、４ａ、４ｂ、４ｃ 相電流検出器（電流検出器）、５ａ、５ｂ、５ｃ 相電圧検出器（電圧検出器）、６ 電動機、７ 動力伝達機構、８ 機械設備、９ 監視診断部、１０ 表示部、１１ 警報部、２１ メモリ部、２２ 電動機設定部、３１ 解析部、３２ 逆相電流電圧解析部、３３ スペクトルピーク列検知部、３４ 回転子バースペクトル解析部、３５ モータ回転スペクトル解析部、３６ 動力伝達機構スペクトル解析部、３７ トルク解析部、４１ 異常判定可否判断部、５１ 異常診断部、５２ 診断結果格納部、６０ プロセッサ。

この発明に係る電動機設備の異常診断装置は、電動機の電源線に流れる電流の監視結果に基づいて、電動機および動力伝達機構の異常を診断する監視診断部を備え、監視診断部は、電流の周波数解析を実行する解析部と、周波数解析の結果から電動機および動力伝達機構の異常を診断する異常診断部と、周波数解析によって検知された、動力伝達機構に起因するピークが発生する第１の周波数帯に基づいて、電動機の異常判定可否を判断する異常判定可否判断部とを備え、異常診断部は、異常判定可否判断部で電動機の異常判定が可能と判断された場合に、電動機および動力伝達機構の異常を診断するものである。

この発明に係る電動機設備の異常診断方法は、電動機および動力伝達機構のそれぞれについて異常が生じたか否かを特定する電動機設備の異常診断方法であって、電動機の電源線に流れる電流を測定するステップと、電流の周波数解析を実行するステップと、周波数解析の結果から電動機および動力伝達機構の異常を診断するステップと、周波数解析によって検知された、動力伝達機構に起因するピークが発生する第１の周波数帯に基づいて、電動機の異常判定可否を判断するステップとを有し、異常を診断するステップは、異常判定可否を判断するステップで電動機の異常判定が可能と判断された場合に、電動機および動力伝達機構の異常を診断するものである。

Claims (19)

1. 電動機の電源線に流れる電流の監視結果に基づいて、前記電動機および動力伝達機構の異常を診断する監視診断部を備え、
   前記監視診断部は、
   前記電流の周波数解析を実行する解析部と、
   前記周波数解析の結果から前記電動機および前記動力伝達機構の異常を診断する異常診断部と
   を備える電動機設備の異常診断装置。
2. 前記周波数解析によって検知された、前記動力伝達機構に起因するピークが発生する第１の周波数帯に基づいて、前記電動機の異常判定可否を判断する異常判定可否判断部
   をさらに備え、
   前記異常診断部は、前記異常判定可否判断部で前記電動機の異常判定が可能と判断された場合に、前記電動機および前記動力伝達機構の異常を診断する
   請求項１に記載の電動機設備の異常診断装置。
3. 前記異常判定可否判断部は、前記第１の周波数帯と、モータ回転起因のピークが発生する第２の周波数帯とに基づいて、前記電動機の異常判定可否を判断する
   請求項２に記載の電動機設備の異常診断装置。
4. 前記解析部は、前記電流の周波数解析を実行することで、前記動力伝達機構に起因するピーク検知を実施し、
   前記異常診断部は、
   前記解析部により前記動力伝達機構に起因する前記ピーク検知が実施された後に、モータ回転起因のピーク検知を実施し、
   前記モータ回転起因のピーク検知結果に基づいて前記電動機の異常を診断し、
   前記動力伝達機構に起因するピーク検知結果に基づいて前記動力伝達機構の異常を診断する
   請求項２または３に記載の電動機設備の異常診断装置。
5. 前記異常判定可否判断部は、前記解析部が前記動力伝達機構に起因するピーク検知を実施した後に、前記動力伝達機構に起因するピーク検知結果と、周波数範囲の閾値との比較に基づいて前記電動機の異常判定可否を判断する
   請求項４に記載の電動機設備の異常診断装置。
6. 前記解析部は、前記動力伝達機構に起因するピークを理論的に算出することで前記ピーク検知を実施する
   請求項４または５に記載の電動機設備の異常診断装置。
7. 前記異常診断部は、前記電動機における回転子バー起因のピーク検知を実施し、回転子バー異常を診断する
   請求項１から６のいずれか１項に記載の電動機設備の異常診断装置。
8. 前記監視診断部は、前記電動機の前記電源線に流れる電流の監視結果、および前記電動機に印加される電圧の監視結果に基づいて、前記電動機および前記動力伝達機構の異常を診断し、
   前記異常診断部は、
   前記電流および前記電圧に基づいてレヤショート判定を実施し、
   前記レヤショート判定の結果、レヤショートが発生していないと判定した後に、前記周波数解析の結果から前記電動機および前記動力伝達機構の異常を診断する
   請求項１から７のいずれか１項に記載の電動機設備の異常診断装置。
9. 前記異常診断部は、前記周波数解析の結果から前記電動機および前記動力伝達機構の異常を診断した後に、前記電流および前記電圧に基づいて負荷トルク異常の判定を実施する
   請求項８に記載の電動機設備の異常診断装置。
10. 前記監視診断部は、前記電動機の前記電源線に流れる電流の監視結果、および前記電動機に印加される電圧の監視結果に基づいて、前記電動機および前記動力伝達機構の異常を診断し、
    前記異常診断部は、前記周波数解析の結果から前記電動機および前記動力伝達機構の異常を診断した後に、前記電流および前記電圧に基づいて負荷トルク異常の判定を実施する
    請求項１から７のいずれか１項に記載の電動機設備の異常診断装置。
11. 電動機および動力伝達機構のそれぞれについて異常が生じたか否かを特定する電動機設備の異常診断方法であって、
    前記電動機の電源線に流れる電流を測定するステップと、
    前記電流の周波数解析を実行するステップと、
    前記周波数解析の結果から前記電動機および前記動力伝達機構の異常を診断するステップと
    を有する電動機設備の異常診断方法。
12. 前記周波数解析によって検知された、前記動力伝達機構に起因するピークが発生する第１の周波数帯に基づいて、前記電動機の異常判定可否を判断するステップ
    をさらに有し、
    前記異常を診断するステップは、前記異常判定可否を判断するステップで前記電動機の異常判定が可能と判断された場合に、前記電動機および前記動力伝達機構の異常を診断する
    請求項１１に記載の電動機設備の異常診断方法。
13. 前記周波数解析を実行するステップは、前記動力伝達機構に起因するピーク検知を実施し、
    前記異常判定可否を判断するステップは、前記周波数解析を実行するステップにより前記動力伝達機構に起因する前記ピーク検知が実施された後に、前記動力伝達機構に起因するピーク検知結果と、周波数範囲の閾値との比較に基づいて前記電動機の異常判定可否を判断する
    請求項１２に記載の電動機設備の異常診断方法。
14. 前記周波数解析を実行するステップは、前記動力伝達機構に起因するピークを理論的に算出することで前記ピーク検知を実施する
    請求項１３に記載の電動機設備の異常診断方法。
15. 前記異常を診断するステップは、前記電動機における回転子バー起因のピーク検知を実施し、回転子バー異常を診断する
    請求項１１から１４のいずれか１項に記載の電動機設備の異常診断方法。
16. 前記電動機に印加される電圧を測定するステップ
    をさらに有し、
    前記異常を診断するステップは、
    前記電流および前記電圧に基づいてレヤショート判定を実施し、
    前記レヤショート判定の結果、レヤショートが発生していないと判定した後に、前記周波数解析の結果から前記電動機および前記動力伝達機構の異常を診断する
    請求項１１から１５のいずれか１項に記載の電動機設備の異常診断方法。
17. 前記電動機に印加される電圧を測定するステップ
    をさらに有し、
    前記異常を診断するステップは、前記周波数解析の結果から前記電動機および前記動力伝達機構の異常を診断した後に、前記電流および前記電圧に基づいて負荷トルク異常の判定を実施する
    請求項１１から１５のいずれか１項に記載の電動機設備の異常診断方法。
18. 請求項１から７のいずれか１項に記載の電動機設備の異常診断装置と、
    前記電動機の電源線に流れる電流を検出する電流検出器と
    を備える電動機設備の異常診断システム。
19. 請求項８から１０のいずれか１項に記載の電動機設備の異常診断装置と、
    前記電動機の電源線に流れる電流を検出する電流検出器と、
    前記電動機に印加される電圧を検出する電圧検出器と
    を備える電動機設備の異常診断システム。

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