KR20190014074A

KR20190014074A - 전동기의 진단 장치

Info

Publication number: KR20190014074A
Application number: KR1020197000145A
Authority: KR
Inventors: 도시히코 미야우치; 마코토 가네마루; 미츠기 모리; 미츠루 츠키마
Original assignee: 미쓰비시덴키 가부시키가이샤
Priority date: 2016-07-25
Filing date: 2016-07-25
Publication date: 2019-02-11
Also published as: EP3489700A4; CN109477869B; EP3489700A1; CN109477869A; WO2018020545A1; EP3489700B1; KR102104117B1

Abstract

부하가 변동하는 전동기에 있어서도, 샘플링 입력된 전압 및 전류 정보로부터 연산한 부하 토크를 통계 처리함으로써, 전동기의 이상 유무를 진단할 수 있는 전동기의 진단 장치를 제공한다. 전압 입력부(11)로부터 샘플링 입력된 전압과, 전류 입력부(12)로부터 샘플링 입력된 전류를 사용하여, 논리 연산부(20)에서 부하 토크를 연산하고, 얻어진 샘플링 개수의 부하 토크를 히스토그램화하여, 미리 기억부(30)에 저장해 둔 정상시의 히스토그램과 비교함으로써, 전동기(7)의 이상 유무를 판정한다.

Description

전동기의 진단 장치

이 발명은, 예를 들면 폐쇄 배전반인 컨트롤 센터 등에서 사용되어, 전동기의 이상(異常)의 유무를 진단하는 전동기의 진단 장치에 관한 것이다.

종래, 전동기의 입력 전압과 전류 및 모터 속도의 리얼타임 정보를 측정하고, 모델링된 결과와 측정된 결과를 비교하여, 각각의 신호를 감산함으로써 생성되는 오차에 관한 비교 결과를 평가함과 아울러, 진단 옵서버(observer)로 오차를 분석하여 전동기의 고장의 유무를 판정하는 모델·베이스의 고장 검출 시스템이 제안되어 있다. (예를 들면, 특허 문헌 1)

특허 문헌 1: 일본 특표 2000－513097호 공보

종래의 모델·베이스의 고장 검출 시스템에 있어서는, 전동기의 입력 전압과 전류 및 모터 속도의 리얼타임 정보를 측정하고, 모델링된 결과와 측정된 결과를 비교하는 것이기 때문에, 기준이 되는 모델이 필요한데다가 측정한 리얼타임 정보와 비교하여 고장의 유무를 판정하므로, 부하 변동이 큰 전동기에 적용하는 것은 곤란하다고 하는 과제가 있었다.

이 발명은 이상과 같은 과제를 해결하기 위해서 이루어진 것으로, 부하가 변동하는 전동기에 있어서도, 샘플링 입력된 전압 및 전류 정보로부터 연산한 부하 토크를 통계 처리함으로써, 전동기의 이상 유무를 진단할 수 있는 전동기의 진단 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.

이 발명에 따른 전동기의 진단 장치는, 전동기가 접속된 주회로로부터 샘플링 입력된 전압 및 전류를 사용하여 상기 전동기의 부하 토크를 연산하는 부하 토크 연산부와, 상기 부하 토크 연산부에서 연산된 샘플링 개수의 부하 토크의 확률 밀도 함수의 평균값과 표준 편차를 산출하여 히스토그램화하는 히스토그램 연산부와, 정상시의 부하 토크의 히스토그램을 미리 구하여 기억한 정상 곡선 기억부와, 상기 정상 곡선 기억부에 기억되어 있는 정상시의 히스토그램과 상기 히스토그램 연산부에서 구해진 히스토그램을 비교하여 상기 전동기의 이상 유무를 판정하는 이상 판정부를 구비하고 있는 것을 특징으로 하는 것이다.

이 발명에 의하면, 전동기가 접속된 주회로로부터 샘플링 입력된 전압 및 전류를 사용하여 상기 전동기의 부하 토크를 연산하는 부하 토크 연산부와, 상기 부하 토크 연산부에서 연산된 샘플링 개수의 부하 토크의 확률 밀도 함수의 평균값과 표준 편차를 산출하여 히스토그램화하는 히스토그램 연산부와, 정상시의 부하 토크의 히스토그램을 미리 구하여 기억한 정상 곡선 기억부와, 상기 정상 곡선 기억부에 기억되어 있는 정상시의 히스토그램과 상기 히스토그램 연산부에서 구해진 히스토그램을 비교하여 상기 전동기의 이상 유무를 판정하는 이상 판정부를 구비하고 있기 때문에, 샘플링 입력된 전압 및 전류 정보로부터 연산한 샘플링 개수의 부하 토크를 통계 처리함으로써, 전동기의 이상 유무를 진단할 수 있는 전동기의 진단 장치를 얻을 수 있는 효과가 있다.

도 1은 이 발명의 실시 형태 1에 있어서의 전동기의 진단 장치의 설치 상황을 나타내는 개략 구성도이다.
도 2는 이 발명의 실시 형태 1에 있어서의 전동기의 진단 장치의 논리 연산부의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 이 발명의 실시 형태 1에 있어서의 전동기의 진단 장치의 기억부의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 4는 이 발명의 실시 형태 1에 있어서의 전동기의 진단 장치의 샘플링 속도와 망각 계수 및 스케일 팩터의 관계를 설명하는 설명도이다.
도 5는 이 발명의 실시 형태 1에 있어서의 전동기의 진단 장치의 동작을 설명하는 플로우도이다.
도 6은 이 발명의 실시 형태 1에 있어서의 전동기의 진단 장치의 부하 토크의 히스토그램을 설명하는 설명도이다.
도 7은 이 발명의 실시 형태 1에 있어서의 전동기의 진단 장치의 정상시의 히스토그램보다도 이상시의 히스토그램의 피크 지점이 어긋나 있는 경우를 설명하는 설명도이다.
도 8은 이 발명의 실시 형태 1에 있어서의 전동기의 진단 장치의 히스토그램에 있어서의 마하라노비스 거리를 설명하는 설명도이다.
도 9는 이 발명의 실시 형태 1에 있어서의 전동기의 진단 장치의 마하라노비스 거리에 의한 임계치 판정을 설명하는 설명도이다.
도 10은 이 발명의 실시 형태 1에 있어서의 전동기의 진단 장치의 정상시의 히스토그램에 대해서 이상시의 히스토그램의 피크 지점이 2곳 있는 경우를 설명하는 설명도이다.
도 11은 이 발명의 실시 형태 1에 있어서의 전동기의 진단 장치의 이상시의 히스토그램의 2곳의 피크 지점의 피크비를 설명하는 설명도이다.
도 12는 이 발명의 실시 형태 1에 있어서의 전동기의 진단 장치의 피크비에 의한 임계치 판정을 설명하는 설명도이다.

이하, 이 발명의 실시 형태에 대해서 설명하지만, 각 도면에 있어서 동일, 또는 상당 부분에 대해서는 동일 부호를 부여하여 설명한다.

실시 형태 1.

도 1은 이 발명의 실시 형태 1에 있어서의 전동기의 진단 장치의 설치 상황을 나타내는 개략 구성도, 도 2는 이 발명의 실시 형태 1에 있어서의 전동기의 진단 장치의 논리 연산부의 구성을 나타내는 블록도, 도 3은 이 발명의 실시 형태 1에 있어서의 전동기의 진단 장치의 기억부의 구성을 나타내는 블록도, 도 4는 이 발명의 실시 형태 1에 있어서의 전동기의 진단 장치의 샘플링 속도와 망각 계수 및 스케일 팩터의 관계를 설명하는 설명도, 도 5는 이 발명의 실시 형태 1에 있어서의 전동기의 진단 장치의 동작을 설명하는 플로우도, 도 6은 이 발명의 실시 형태 1에 있어서의 전동기의 진단 장치의 부하 토크의 히스토그램을 설명하는 설명도, 도 7은 이 발명의 실시 형태 1에 있어서의 전동기의 진단 장치의 정상시의 히스토그램보다도 이상시의 히스토그램의 피크 지점이 어긋나 있는 경우를 설명하는 설명도, 도 8은 이 발명의 실시 형태 1에 있어서의 전동기의 진단 장치의 히스토그램에 있어서의 마하라노비스 거리를 설명하는 설명도, 도 9는 이 발명의 실시 형태 1에 있어서의 전동기의 진단 장치의 마하라노비스 거리에 의한 임계치 판정을 설명하는 설명도, 도 10은 이 발명의 실시 형태 1에 있어서의 전동기의 진단 장치의 정상시의 히스토그램에 대해서 이상시의 히스토그램의 피크 지점이 2곳 있는 경우를 설명하는 설명도, 도 11은 이 발명의 실시 형태 1에 있어서의 전동기의 진단 장치의 이상시의 히스토그램의 2곳의 피크 지점의 피크비를 설명하는 설명도, 도 12는 이 발명의 실시 형태 1에 있어서의 전동기의 진단 장치의 피크비에 의한 임계치 판정을 설명하는 설명도이다.

도 1에 있어서, 전력 계통(1)으로부터 인입된 주회로(2)에는, 배선용 차단기(3)와 전자 접촉기(4)와, 삼상(三相)의 주회로(2)의 상간(相間) 전압을 이상간분 검출하는 계기용 변압기 등의 전압 검출기(5)와, 주회로(2)의 이상분(二相分)의 부하 전류를 검출하는 계기용 변성기 등의 전류 검출기(6)가 마련되어 있다. 주회로(2)에는 부하인 삼상 유도 전동기 등의 전동기(7)가 접속되고, 전동기(7)에 의해 기계 설비(8)가 운전 구동된다. 전동기의 진단 장치(9)는 주로 폐쇄 배전반인 컨트롤 센터에서 사용되는 것이고, 전동기의 진단 장치(9)는 입력부(10)와 논리 연산부(20)와 기억부(30)와 출력부(40)에 의해 구성되어 있다.

입력부(10)에는 전압 검출기(5)로 검출된 전압을 미리 설정되어 있는 샘플링 속도로 입력(이하, 샘플링 입력이라고 칭함)하는 전압 입력부(11)와, 전류 검출기(6)로 검출된 전류를 샘플링 입력하는 전류 입력부(12)와, 샘플링 속도를 설정하는 샘플링 속도 설정부(13)와, 전동기(7)의 정격 정보 등을 입력하는 정격 정보 입력부(14)가 마련되어 있다.

샘플링 속도 설정부(13)는, 예를 들면 1초 동안에 100개의 샘플링 속도로 10초 동안 샘플링하는 것을 설정한다. 이것에 의해 1000개의 샘플링된 데이터가 얻어지게 된다. 설정된 샘플링 속도 등은 기억부(30)의 도 3에 도시하는 샘플링 속도 기억부(31)에 기억된다.

정격 정보 입력부(14)는 전원 주파수나 전동기(7)의 정격 출력, 정격 전압, 정격 전류, 정격 회전수 등 및 부하 토크의 연산에 사용되는 자극수 및 권선 저항값 등을 미리 입력해 두는 것으로써, 입력된 정격 정보 등은 기억부(30)의 도 3에 도시하는 정격 정보 기억부(32)에 기억된다. 정격 정보 등은 전동기(7)의 제조 회사의 카탈로그 또는 전동기(7)에 장착되어 있는 명판을 봄으로써 용이하게 취득 가능한 정보이다. 덧붙여 진단 대상의 전동기(7)가 복수 대 있는 경우에는, 미리 모든 진단 대상의 전동기(7)의 정격 정보를 입력해 둘 필요가 있다.

논리 연산부(20)의 구성에 대해 도 2에 의거하여 설명한다. 논리 연산부(20)에는, 전압 입력부(11)로부터 입력된 전압 및 전류 입력부(12)로부터 입력된 전류를 부하 토크의 연산에 적합한 d축 방향 및 q축 방향(이하 dq축 방향이라고 칭함)의 전압 및 전류로 변환하는 dq 변환 연산부(21)와, dq 변환 연산부(21)에서 변환 된 전압 및 전류를 사용하여 부하 토크를 연산하는 부하 토크 연산부(22)와, 부하 토크 연산부(22)에서 연산된 샘플링 개수의 부하 토크를 사용하여 히스토그램을 구하는 히스토그램 연산부(23)와, 히스토그램 연산부(23)에서 구해진 히스토그램과 미리 기억부(30)의 도 3에 도시하는 정상 곡선 기억부(33)에 기억되어 있는 정상시의 히스토그램을 비교함으로써 전동기(7) 및 기계 설비(8)의 이상 유무를 판정하는 이상 판정부(24)가 마련되어 있다.

또, 부하 토크 연산부(22)에서 사용되는 데이터를 미리 구하여 설정하는 것으로서, 전동기(7)의 고정자 권선의 권선 저항값 Rs를 구하는 권선 저항값 연산부(22a)와, 샘플링 속도로부터 망각 계수 kf를 연산하는 망각 계수 연산부(22b) 및 스케일 팩터 α를 연산하는 스케일 팩터 연산부(22c)가 마련되어 있다.

일반적으로, 전동기(7)의 고정자 권선의 온도가 상승하면 권선 저항값 Rs가 증가하기 때문에, 예를 들면 전동기(7)의 제조 메이커 등에서 시험하여 얻어진 권선 저항값 Rs와 온도의 상관 관계를 미리 정격 정보 기억부(32)에 설정해 두고, 전압 및 전류의 샘플링을 행할 때의 고정자 권선의 온도를 검출 입력하여, 권선 저항값 연산부(22a)에서 설정된 상관 관계로부터 권선 저항값 Rs를 정밀도 좋게 구하는 것이 가능하다. 덧붙여 권선 저항값 Rs는 검출한 전압 및 전류로부터 연산하여 구하는 방법도 있고, 권선 저항값 연산부(22a)의 연산은 상기 설명한 방법에 한정되는 것은 아니다.

샘플링 속도와 망각 계수 kf 및 스케일 팩터 α는 도 4에 도시하는 상관 관계가 있기 때문에, 예를 들면 진단 장치의 제조 메이커측에서 미리 실측한 결과 얻어진 도 4의 상관 관계를 데이터 테이블로서 기억부(30)에 설정해 두고, 샘플링 속도 설정부(13)로부터 샘플링 속도 등이 설정되었을 때, 기억되어 있는 데이터 테이블을 사용하여, 망각 계수 연산부(22b)에서 망각 계수 kf를 구함과 아울러 스케일 팩터 연산부(22c)에서 스케일 팩터 α를 구하여, 도 3에 도시하는 샘플링 속도 기억부(31)에 설정 기억해 둔다. 샘플링 속도는 처음에 한 번 설정되면 그 전동기에 대해서는 같은 조건으로의 샘플링 속도가 이후의 진단시의 모두에 적용된다.

히스토그램 연산부(23)에는 부하 토크 연산부(22)에서 구해진 샘플링 개수의 부하 토크의 평균값을 연산하는 평균값 연산부(23a)와, 표준 편차를 연산하는 표준 편차 연산부(23b)가 마련되어 있다.

이상 판정부(24)에는, 다음에서 상세하게 동작 설명하는 이상 상태에 따라 이상 유무를 판정하는 마하라노비스 거리 판정부(24a)와 피크수 판정부(24b)가 마련되어 있다.

기억부(30)의 구성에 대해 도 3에 의거하여 설명한다. 기억부(30)에는 샘플링 속도 설정부(13)에 의해서 설정된 샘플링 속도 등을 기억하는 샘플링 속도 기억부(31)와, 정격 정보 입력부(14)로부터 입력된 전동기(7)의 정격 정보 등을 기억하는 정격 정보 기억부(32)와, 이상 판정의 기준이 되는 정상시의 히스토그램을 기억하는 정상 곡선 기억부(33)와, 히스토그램 연산부(23)에서 구해진 히스토그램을 시계열로 저장하는 히스토그램 저장부(34)가 마련되어 있다.

또, 정상 곡선 기억부(33)에는 정상시의 히스토그램의 원(元)데이터인 평균값과 표준 편차를 각각 기억하는 평균값 기억부(33a)와, 표준 편차 기억부(33b)가 마련되어 있고, 히스토그램 저장부(34)에는, 히스토그램의 원데이터인 평균값과 표준 편차를 각각 저장하는 평균값 저장부(34a)와 표준 편차 저장부(34b)가 마련되어 있다.

출력부(40)에는 이상 판정부(24)에서 비교한 정상시와 이상시의 히스토그램의 비교 결과나 마하라노비스 거리 판정부(24a)에서 마하라노비스 거리를 트랜드 해석한 결과 및 피크수 판정부(24b)에서 피크비를 트랜드 해석한 결과 등을 표시 출력하는 통계 결과 출력부(41)와, 이상 판정부(24)에서 이상이라고 판정했을 때 예를 들면 경보음을 울리거나 이상 램프를 점등시키는 등의 경보 출력을 행하는 경보 출력부(42)가 마련되어 있다.

다음에, 도 5에 도시하는 플로우도에 의거하여 동작 설명을 한다. 전동기의 진단 장치(9)는, 예를 들면 10분 간격 등 소정의 시간 간격으로 기동되어 전동기(7) 등의 이상 진단을 실시한다.

스텝 101에 있어서, 전압 입력부(11)로부터 이상간분의 전압 vuv와 vvw가 샘플링 속도 설정부(13)에서 설정되어 샘플링 속도 기억부(31)에 기억되어 있는 샘플링 속도로 입력됨과 아울러, 전류 입력부(12)로부터 이상분의 전류 iu와 iv가 샘플링 입력된다.

스텝 102에 있어서, dq 변환 연산부(21)는 입력된 전압 및 전류를 dq축 방향의 전압 및 전류로 변환한다.

dq 변환 연산부(21)에서의 연산에 대해 설명한다. 우선, 삼상 전류를 dq 변환하는 경우에는, 삼상 uvw가 평형(平衡)하고 있는 상태에서는 이상분의 전류 정보만으로 충분하기 때문에, 전류 입력부(12)로부터 입력된 이상분의 전류 iu와 iv를 사용하여, d축 방향의 전류 id와 q축 방향의 전류 iq를 식 (1)에 나타내는 변환식에 의해서 연산한다.

[수학식 1]

마찬가지로 전압에 대해서도 이상분의 전압 정보만으로 충분하지만, 전압은 통상에서는 선간 전압을 측정하는 경우가 많기 때문에, 전압 입력부(11)로부터 입력된 이상간분의 전압 vuv와 vvw(첨자 uv는 u상과 v상간, vw는 v상과 w상간을 나타냄)를 사용하여, d축 방향의 전압 vd와 q축 방향의 전압 vq를 식 (2)에 나타내는 변환식에 의해서 연산한다.

[수학식 2]

스텝 103에 있어서, 부하 토크 연산부(22)는 dq 변환 연산부(21)에서 변환 된 dq축 방향의 전압 및 전류를 사용하여 부하 토크를 연산한다.

부하 토크 연산부(22)에서의 연산에 대해 설명한다. 부하 토크 연산부(22)에서는, dq 변환 연산부(21)에서 연산하여 구해진 dq축 방향의 전류 id, iq와, 미리 정격 정보 입력부(14)로부터 입력되어 정격 정보 기억부(32)에 기억되어 있는 전동기(7)의 자극수 Pp와, 전동기(7)의 고정자 권선의 dq축 방향의 쇄교 자속 φd, φq에 의해서 부하 토크 Te를 식 (3)에 의해서 연산한다.

[수학식 3]

여기서, dq축 방향의 쇄교 자속 φd, φq는 식 (4) 내지 식 (9)에 의해서 연산하여 구할 수 있다. 식 (4)와 식 (5)는 미분 표시하고 있기 때문에, 수치 해석하여 나타낸 것이 식 (6)과 식 (7)이고, 식 (6)과 식 (7)을 연산한 결과에 스케일 팩터 α를 각각 곱셈하여 식 (8)과 식 (9)로 연산한 것이 쇄교 자속의 최종 결과로서 얻어지는 동정값(identified value)이다. 식 (8)의 연산 결과가 쇄교 자속 φd에 상당하고, 식 (9)의 연산 결과가 쇄교 자속 φq에 상당한다.

[수학식 4]

[수학식 5]

[수학식 6]

[수학식 7]

[수학식 8]

[수학식 9]

덧붙여 식 (4) 내지 식 (9)에서 사용하고 있는 각 기호에 대해서는 이하의 데이터를 나타내는 것이다. vd 및 vq는 dq 변환 연산부(21)에서 연산된 dq축 방향의 전압, id 및 iq는 dq 변환 연산부(21)에서 연산된 dq축 방향의 전류, Rs는 권선 저항값 연산부(22a)에서 연산된 권선 저항값, kf는 망각 계수 연산부(22b)에서 연산된 망각 계수,α는 스케일 팩터 연산부(22c)에서 연산된 스케일 팩터, Ψ는 쇄교 자속의 수치 해석의 기호, 첨자 n은 샘플링의 n번째의 값을 사용하는 것을 나타내는 변수이고, 첨자 n－1은 샘플링의 n－1번째의 값을 사용하는 것을 나타내는 변수이다. 따라서 n은 1, 2, 3···의 값이 된다. Δt는 샘플링 시간폭을 나타내는 것으로 샘플링 속도에 의해서 정해지는 값이며, 예를 들면 샘플링 속도가 1초 동안에 100개이면 샘플링 시간폭 Δt는 0.01이 된다.

스텝 104에 있어서, 상기 스텝 101 내지 스텝 103까지의 동작을 샘플링 완료까지 반복함으로써, 부하 토크 연산부(22)에서 연산하여 구해진 부하 토크의 값(이하 부하 토크값이라고 칭함)이 샘플링 개수의 예를 들면 1000개 얻어지게 된다.

스텝 105에 있어서, 히스토그램 연산부(23)는 부하 토크 연산부(22)에서 구해진 샘플링 개수의 부하 토크값을 확률 밀도 함수로 표현한다. 그리고 변수를 부하 토크값 Tk로 한 확률 밀도 함수의 평균값 μ와 표준 편차 σ를, 각각 평균값 연산부(23a)와 표준 편차 연산부(23b)에서 식 (10) 및 식 (11)에 의해서 산출한다. 식 중의 P(k)는 부하 토크값 Tk의 확률이다.

[수학식 10]

[수학식 11]

확률 밀도 함수는 부하 토크값의 차이가 랜덤이면 정규 분포로 표현된다. 이 때, 가로축을 부하 토크값으로 하고, 세로축을 확률 밀도로 하여 그래프화하면, 도 6에 나타내는 히스토그램으로 표현된다. 평균값의 확률 밀도가 가장 높고, 평균값을 중심으로 완만한 곡선이 된다.

여기서, 전동기의 진단 장치(9)를 도입하는 초기 설정으로서 실시할 필요가 있는 정상 곡선의 취득에 대해 설명해 둔다. 설비 도입 초기의 비교적 새로운 전동기(7) 및 기계 설비(8)에서 고장이 없는 상태라고 단정할 수 있는 시점에서, 상기 스텝 101 내지 스텝 105의 동작을 실시하여 히스토그램을 얻고, 이 때의 곡선을 정상시로서 정상 곡선 기억부(33)에 기억하는 것이지만, 측정 시점의 부하 상태의 차이에 의해서 평균값과 표준 편차에 차이가 있기 때문에, 복수 회 측정하여 가장 적절하다고 생각되는 곡선을 선정하여, 정상시의 히스토그램으로서 정상 곡선 기억부(33) 및 평균값 기억부(33a) 및 표준 편차 기억부(33b)에 기억한다. 정상 곡선의 선정 기준으로서는, 예를 들면 정규 분포의 곡선 형상이 좋아서 평균값이 비교적 큰 것 등을 선정한다. 이와 같이 하여 정상 곡선 기억부(33)에 기억된 정상시의 히스토그램은 이상 판정의 기준이 되는 것이다.

스텝 106에 있어서, 이상 판정부(24)는 정상 곡선 기억부(33)에 기억되어 있는 정상시의 히스토그램과, 히스토그램 연산부(23)에서 구해진 히스토그램을 비교하여 이상의 유무를 판정한다. 이상의 형태로서는, 예를 들면 도 7에 도시하는 것처럼 정상시의 히스토그램에 대해서 부하 토크값의 평균값이 큰 쪽으로 어긋나 있는 경우와, 도 10에 도시하는 것처럼 히스토그램에 2개 이상의 피크가 발생해 있는 경우를 생각할 수 있다. 따라서, 처음에 히스토그램의 피크 지점을 카운트하여, 피크 지점이 한 개인 경우에는 마하라노비스 거리 판정부(24a)에서 판정하고, 피크 지점이 2개 이상 있는 경우에는 피크수 판정부(24b)에서 판정하는 구성으로 되어 있다. 히스토그램의 피크 지점은 미분법에 의해 산출 가능하다.

마하라노비스 거리 판정부(24a)에 대해 설명한다. 도 7에 도시하는 것처럼 히스토그램의 평균값이 정상시의 평균값보다도 큰 경우에는, 예를 들면 전동기(7)의 베어링의 마모 열화나 기계 설비(8)의 마모 열화 등의 가능성이 있다. 마하라노비스 거리 판정부(24a)는, 도 8에 도시하는 것처럼 평균값과 표준 편차에 관해서 정상시부터의 마하라노비스 거리를 산출하여, 미리 설정되어 있는 임계치보다도 큰 경우에 이상이라고 판정한다. 임계치의 산출 방법은, 예를 들면 복수 회 측정한 곡선으로부터 정상 곡선을 결정했을 때 등에 최대 편차 3σ를 구하여, 최대 편차 3σ이상 괴리되었을 때를 임계치로 하여 이상이라고 판정한다. 또, 히스토그램 저장부(34)에 시계열로 저장되어 있는 과거의 히스토그램 정보를 이용하여, 도 9에 도시하는 것처럼 마하라노비스 거리의 트랜드 해석을 실시하여, 통계 결과 출력부(41)에 표시 출력함으로써, 열화 트랜드를 감시할 수도 있다.

피크수 판정부(24b)에 대해 설명한다. 도 10에 도시하는 것처럼 히스토그램에 피크 지점이 2개 이상 있는 경우에는, 주기적으로 토크 이상이 발생해 있을 가능성이 높다. 예를 들면 기어 불량의 이상인 경우, 회전 주파수를 감속비로 나눈 주기로 주기적인 부하 토크가 걸림으로써, 주기적인 토크 이상되는 경우가 있다. 피크수 판정부(24b)는, 도 11에 도시하는 것처럼 가장 값이 큰 피크값을 A라고 하고, 두 번째로 값이 큰 피크값을 B라고 하면, 피크비를 B/A에 의해 연산하여, 연산한 피크비에 대해서 임계치를 설정함으로써, 주기적인 토크 이상을 검출 가능해진다. 만일, 히스토그램에 3개 이상의 피크 지점이 검출되었다고 해도, 가장 값이 큰 피크값과 두 번째로 값이 큰 피크값의 피크비를 연산하면 된다. 또, 히스토그램 저장부(34)에 시계열로 저장되어 있는 과거의 히스토그램 정보를 이용하여, 도 12에 도시하는 것처럼 피크비의 트랜드 해석을 실시하여, 통계 결과 출력부(41)에 표시 출력함으로써, 이상 발생의 트랜드를 감시할 수도 있다.

스텝 107에 있어서, 이상 판정부(24)의 마하라노비스 거리 판정부(24a) 또는 피크수 판정부(24b)에서 이상이라고 판정되었을 경우에는, 스텝 108로 진행하여, 경보 출력부(42)로부터 경보음 또는 이상 램프 등으로 경보를 출력한다. 일반적으로, 전동기의 진단 장치(9)가 사용되는 컨트롤 센터는, 전기실에 설치되어 관리되고 있기 때문에, 전동기(7)가 가동되고 있는 장소에 나가는 일 없이, 전기실에서 용이하게 복수 대의 전동기(7)나 기계 설비(8)의 감시를 행하는 것이 가능해진다.

마지막으로, 스텝 109에 있어서, 히스토그램 연산부(23)에서 구해진 히스토그램의 데이터를 기억부(30)의 히스토그램 저장부(34)에 시계열로 저장하고 처리를 종료한다.

덧붙여 트랜드 해석을 실시했을 경우에는, 그 데이터도 저장해 두면 좋다.

이상 설명한 것처럼, 전동기가 접속된 주회로로부터 샘플링 입력된 전압 및 전류 정보로부터 연산한 샘플링 개수의 부하 토크를 통계 처리함으로써, 전동기의 이상 유무를 진단할 수 있다.

덧붙여 상기 실시 형태 1의 설명에서는, 입력된 전압 및 전류를 dq 변환 연산부(21)에서 dq축 방향의 전압 및 전류로 변환하는 경우에 대해 설명했지만, 이 변환 기능을 전압 입력부(11) 및 전류 입력부(12)에 갖게 하도록 구성되어 있어도 된다.

또한, 이상 판정의 정밀도를 향상시키기 위해서는, 복수 대의 전동기와 기계 설비의 데이터를 일원적으로 관리하여, 데이터 해석하는 수법이 바람직하다. 예를 들면, 마찬가지의 출력의 전동기와 마찬가지의 기계 설비의 조합이면, 부하 토크의 거동(擧動)도 유사하다. 즉, 개별 관리가 아니라 복수 설비의 동시 관리에 의해서, 고장 검출 정밀도를 향상시키는 것이 가능해진다.

또, 부하 토크에 의한 이상 진단이 아니라 전류의 확률 밀도 함수에 주목한 이상 진단 수법도 생각할 수 있지만, 전동기(7)나 기계 설비(8) 등의 부하 설비의 고장은 부하 토크에 반영되기 쉽기 때문에, 본건 발명과 같이 부하 토크에 주목하는 쪽이 좋다.

또한, 본건 발명의 전동기의 진단 장치는 고효율 전동기에도 당연히 적용 가능하다. 고효율 전동기에서는, 정격 회전 속도가 범용 전동기에 비해 높아져, 회전 속도 상승에 의해 일량이 증가하여 전동기의 출력이 증가하게 된다. 이 때문에, 전동기의 사양인 정격 토크를 초과하여 전동기에 흐르는 전류가 증가하고, 최악의 경우에는 전동기의 소실에 이르는 고장을 일으킬 가능성도 있다. 본건 발명의 부하 토크에 의한 진단 감시는, 이러한 고장을 방지한다고 하는 관점으로부터도 유용하다.

덧붙여 이 발명은 그 발명의 범위 내에 있어서 실시 형태를 자유롭게 조합하거나, 실시 형태를 적당, 변형, 생략하는 것이 가능하다.

1: 전력 계통 2: 주회로
3: 배선용 차단기 4: 전자 접촉기
5: 전압 검출기 6: 전류 검출기
7: 전동기 8: 기계 설비
9: 전동기의 진단 장치 10: 입력부
11: 전압 입력부 12: 전류 입력부
13: 샘플링 속도 설정부 14: 정격 정보 입력부
20: 논리 연산부 21: dq 변환 연산부
22: 부하 토크 연산부 23: 히스토그램 연산부
24: 이상 판정부 30: 기억부
31: 샘플링 속도 기억부 32: 정격 정보 기억부
33: 정상 곡선 기억부 34: 히스토그램 저장부
40: 출력부 41: 통계 결과 출력부
42: 경보 출력부

Claims

전동기가 접속된 주회로로부터 샘플링 입력된 전압 및 전류를 사용하여 상기 전동기의 부하 토크를 연산하는 부하 토크 연산부와, 상기 부하 토크 연산부에서 연산된 샘플링 개수의 부하 토크의 확률 밀도 함수의 평균값과 표준 편차를 산출하여 히스토그램화하는 히스토그램 연산부와, 정상시의 부하 토크의 히스토그램을 미리 구하여 기억한 정상 곡선 기억부와, 상기 정상 곡선 기억부에 기억되어 있는 정상시의 히스토그램과 상기 히스토그램 연산부에서 구해진 히스토그램을 비교하여 상기 전동기의 이상 유무를 판정하는 이상 판정부를 구비하고 있는 것을 특징으로 하는 전동기의 진단 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 이상 판정부는 상기 히스토그램 연산부에서 구해진 히스토그램의 피크 지점이 정상시의 피크 지점으로부터 어긋나 있을 때, 상기 히스토그램 연산부에서 구해진 히스토그램의 평균값과 표준 편차에 관한 정상시부터의 마하라노비스 거리를 산출하여 이상 판정하는 것을 특징으로 하는 전동기의 진단 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 이상 판정부는 상기 히스토그램 연산부에서 구해진 히스토그램에 피크 지점이 2개 이상 있을 때, 가장 값이 큰 피크값과 두 번째로 값이 큰 피크값의 비를 산출하여 이상 판정하는 것을 특징으로 하는 전동기의 진단 장치.
청구항 1 내지 청구항 3 중 어느 한 항에 있어서,
상기 이상 판정부는 저장되어 있는 과거의 히스토그램 정보를 사용하여 트랜드 해석하는 것을 특징으로 하는 전동기의 진단 장치.