WO2016151708A1 - 電機品の故障検出装置および故障検出方法 - Google Patents

電機品の故障検出装置および故障検出方法 Download PDF

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WO2016151708A1
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inverter
drive current
temperature
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山本　昭夫
村上　真一
Original Assignee
株式会社日立製作所
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/28—Testing of electronic circuits, e.g. by signal tracer
    • G01R31/2832—Specific tests of electronic circuits not provided for elsewhere
    • G01R31/2836—Fault-finding or characterising
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02P—CONTROL OR REGULATION OF ELECTRIC MOTORS, ELECTRIC GENERATORS OR DYNAMO-ELECTRIC CONVERTERS; CONTROLLING TRANSFORMERS, REACTORS OR CHOKE COILS
    • H02P29/00—Arrangements for regulating or controlling electric motors, appropriate for both AC and DC motors

Definitions

  • the present invention relates to a failure detection method for electrical products such as motors and inverters.
  • Patent Document 1 discloses a failure prediction method for a spindle motor and a motor driver.
  • the temperature of the semiconductor element is estimated based on operation information such as a current value signal of the power semiconductor element transistor used in the inverter, and the semiconductor element loss is suppressed and the inverter is stopped by threshold determination.
  • Patent Document 2 discloses a method of diagnosing a motor failure using a three-phase current sensing signal.
  • the insulation resistance of the motor is calculated from the FFT result of the zero-phase current supplied to the motor, and insulation deterioration is diagnosed. Also, the result of FFT is averaged to reduce noise.
  • Patent Document 3 discloses a failure prediction method for a spindle motor and a motor driver. In addition to current and temperature, motor and driver failure diagnosis is performed using vibration sensing information. Threshold values are set for vibration, current, and temperature, respectively, and a failure is determined. Further, the phase of the current signal is delayed to perform time synchronization with the vibration signal.
  • Patent Document 4 discloses a failure diagnosis of a DC motor system. In order to determine the reliability and the remaining time until the failure, the reliability and the remaining time until the failure are determined using the history data. A system is also disclosed in which a customer and a server are connected via a network and the remaining time is digitized in the server.
  • JP 2011-36095 A Japanese Patent No. 5220182 International Publication No. 2013/027744 US Pat. No. 7,873,581
  • An object of the present invention is to solve these problems and to provide a failure diagnosis device and a failure diagnosis method that enable highly reliable failure diagnosis even with a small number of sensors.
  • a two-stage determination is performed that includes a first determination unit that determines a failure by threshold determination and a second determination unit that compares a normal value learning data and a sensing data to determine a failure sign. .
  • a typical example of the “electrical device failure detection device” is a failure detection device for an electrical product that constitutes an electrical product system including a plurality of devices, and detects the temperature of the electrical product.
  • a failure determination unit that determines a failure mode of the electrical product from the frequency analysis result of the electrical product drive current.
  • an electric device failure detection device includes an electric device system including a plurality of devices, a sensor for detecting the state of each device, and a sensor signal from the sensor.
  • the signal processing device includes a signal processing device to be processed and an arithmetic device that analyzes data from the signal processing device.
  • the signal processing device includes a first failure determination unit that performs a failure determination from the sensor signal.
  • a learning unit that learns a normal range from the sensor signal, and a second failure determination unit that compares the sensor signal with a learning result to make a failure sign determination.
  • An example of the “electrical device failure detection method” of the present invention is a failure detection method for an electrical product that constitutes an electrical product system including a plurality of devices, the step of detecting the temperature of the electrical product, Detecting a drive current of the electrical product; performing a frequency analysis of the electrical product drive current; detecting a temperature of the electrical product; a current value of the electrical product drive current; and a frequency of the electrical product drive current. And determining a failure mode of the electrical product from the analysis result.
  • the present invention it becomes possible to specify the failure location by adding the FFT result of the current value to the sensor data of the temperature and current value for determining the failure of the electrical product, and the number of necessary sensors can be determined by the current sensor and Even with only two temperature sensors, highly reliable failure diagnosis and failure sign diagnosis are possible.
  • the present embodiment relates to a failure detection apparatus that determines a failure of an electrical product or a failure sign (remaining time until failure, etc.).
  • the failure sign represents a state of an electrical product that has not yet failed but has started to deteriorate.
  • FIG. 1 shows a schematic block diagram of an electrical equipment failure and failure sign detection apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • the failure detection apparatus includes an electrical product 150, a sensor 151 attached to the electrical product 150, a signal processing unit 7 that processes a sensing signal 152 from the sensor, and a data analysis unit 154 that analyzes data 21 from the signal processing unit.
  • the signal processing unit 7 includes a block that converts the sensing signal 152 into a digital signal, a block that performs FFT, a block that determines a failure from the sensing signal, and the like.
  • the data analysis unit 154 includes a block that learns a normal value from the data 21 sent from the signal processing unit 7, a block that determines a failure sign, a block that stores data, and the like.
  • a sensing signal 152 indicating the state of the electrical product such as a signal from the sensor 151 installed in the electrical product 150 or a control signal for operating the electrical product is received by the signal processing unit 7 and converted into a digital signal. Detect failure signs. When a failure or a failure sign is detected by the signal processing unit 7, the electrical product is controlled and stopped by the control signal 22. Data 21 from the signal processing unit 7 is sent to the data analysis unit 154, stored in the memory, and compared with normal data acquired in the past to detect a sign of failure. This failure sign is notified to the user or maintenance staff 155.
  • FIG. 7 shows the motor failure and the failure part of the inverter failure and items (change of the temperature of the inverter device, the current value supplied from the inverter to the motor, and the FFT result of the current value) at the time of the failure.
  • an inverter device failure or failure sign signal when the device is short-circuited, the temperature rises, the current value also increases, and the FFT result of the current value does not change greatly, but the harmonics of the fundamental wave increase.
  • the current value decreases, and the harmonics of the fundamental wave decrease in the FFT result of the current value.
  • FIG. 8A shows changes in the device temperature of the inverter. When the inverter device is short-circuited, the temperature rises rapidly.
  • FIG. 8B shows the FFT result (frequency analysis result) of the drive current.
  • FIG. 9 shows a time waveform of measured values of discharge pulses generated due to motor insulation deterioration and the FFT results.
  • FIG. 9A shows the actual measurement result of the corona discharge
  • FIG. 9B shows the FFT result of the discharge current waveform. From the FFT result, swell is generated by discharge in a band up to about 30 MHz.
  • FIG. 2 shows a block diagram of a system failure and failure sign detection device comprising a motor and an inverter that drives the motor.
  • the motor, the inverter and the sensor system are the motor 1, the inverter 2, the U-phase current 3a, the V-phase current 3b, the W-phase current 3c supplied to the motor from the inverter 2, and current sensors 4a, 4b for detecting the current of each phase 4c, an interface 6a that converts the current of the current sensor into a voltage, a device temperature sensing signal 5a of the inverter 2, a control signal 5b such as a device control signal, and an interface 6b.
  • the three-phase current processing system of the signal processing unit 7 is an ADC 8a that converts a three-phase current into a digital signal, a processing unit 9 that detects a driving current value of each phase or performs FFT to convert it into a frequency axis signal, and a processing result.
  • the memory 11 is temporarily stored.
  • the temperature data processing system of the inverter includes an ADC 8b that converts to a digital signal, a detection unit 10 that detects temperature data, and a memory 11 that temporarily stores the detected temperature data.
  • a processing system for a control signal from the inverter includes a trigger generation unit 13 in the control unit 12. The temporary data stored in the memory 11 is sent to the failure determination unit 14 to make a failure determination.
  • the control signal 22 stops the inverter.
  • the data in the memory 11 is also transmitted to the arithmetic unit 15.
  • the arithmetic unit 15 includes a failure sign determination unit 16, a storage device 19, a motor and inverter normal data learning unit 17, and a user interface 18, and compares the learning data from the learning unit 17 with the data in the memory 11 to indicate a failure sign.
  • the determination unit 16 determines a failure sign.
  • Sensing and signal processing are started (S2), current value detection (S3b) is performed in the processing unit 9 from the current sensing signal from the interface 6a, and broadband FFT (S3c) of 10 MHz or more is detected from the temperature sensing signal from the interface 6b.
  • the temperature of the inverter device is detected (S3a).
  • S4 threshold value determination
  • S3c broadband FFT
  • data storage (S9) is performed in the storage device 19, and sensing data during normal operation of the motor and inverter is learned by the learning unit 17 (S10). If the result of the threshold value determination (S4) performed by the failure determination unit 14 on the results of S3a, S3b, and S3c does not deviate from the threshold value, the failure sign determination unit 16 of the arithmetic unit 15 obtains normal data and Comparison (S11) is performed, and the result is notified to the user (S12). The process returns to S2 until the specified number of measurements (S14) is reached, and the same processing is repeated. When the specified number of measurements (S14) is reached, the process ends (S15).
  • FIG. 4 shows a detailed flow of threshold judgment (S4).
  • Inverter temperature, UVW 3-phase current value (may include zero-phase current, which is the total current value), UVW phase current (may include zero-phase current, which is the total current value), all FFT results are threshold values If it is within, the process proceeds to step (A) in FIG. 3 (S44).
  • step (A) in FIG. 3 (S44) When the inverter temperature rises rapidly, it is determined that a short circuit failure has occurred in the inverter device (S41). If any current value in the UVW phase decreases rapidly, it is determined that an open failure has occurred in the inverter device (S42). Further, when spurious is generated in the sideband of the fundamental wave in the FFT result, it is determined that the motor bearing has failed, and when swell has occurred in a band up to 10 MHz or more, it is determined that the motor insulation has failed (S43).
  • FIG 10 (a), (b) shows an example of threshold judgment.
  • (a) is the schematic diagram which showed the temperature change of the inverter device for U / V / W phases, and has shown the range which shows the normal range of temperature, the failure sign, and the failure. In the example, a state in which the temperature of the U-phase inverter rapidly rises and deviates from the normal range is described, and a failure is determined when the temperature enters the failure range.
  • (B) shows the FFT result of the three-phase current value, and spurious is generated in the sideband due to a bearing failure. In the example, the sideband level of the U phase is increased. When this spurious exceeds the predictive range, it is determined as a failure.
  • FIG. 11 shows a schematic diagram of the temperature, current value, normal value range of the FFT result, and failure sign range obtained from the normal value learning result.
  • the normal state and the failure predictive state are determined depending on where the measured value is mapped. That is, the failure sign determination unit 16 monitors the deviation of the measured value from the normal state.
  • the present embodiment it is possible to accurately identify the failure location by adding the FFT result of the current value to the sensor data of the temperature and current value in the failure determination of the electrical equipment system including the motor and the inverter. Therefore, even when the required number of sensors is only two, that is, a current sensor and a temperature sensor, highly reliable failure diagnosis and failure sign diagnosis are possible.
  • the arithmetic device 15 can make a failure sign determination such as a remaining time until failure.
  • a failure detection apparatus for an electrical product (motor, inverter) that constitutes an electrical product system including a plurality of devices (motor and inverter), a temperature detection unit that detects the temperature of the electrical product (inverter), and the electrical product
  • a current detection unit current sensors 4a, 4b, 4c) for detecting the drive current of the (motor)
  • processing unit processing unit 9 for analyzing the frequency of the drive current of the electrical product (motor), and the electrical product ( Inverter) temperature detection value, electrical product (motor) drive current value, and electrical product (motor) drive current frequency analysis result to determine failure mode of electrical product (motor and inverter) failure determination unit (Failure determination unit 14), and a failure detection device for an electrical product (motor, inverter).
  • an electrical component system composed of a plurality of devices (motors and inverters), sensors (temperature sensors, current sensors) that detect the state of each device, and a signal processing device (signals) that receives and processes sensor signals from the sensors.
  • the signal processing unit includes a first failure determination unit (failure determination) for determining a failure from the sensor signal.
  • a failure detection device for an electrical product (motor, inverter), characterized by comprising (failure sign determination unit 16).
  • an electrical product (motor, inverter) that constitutes an electrical product system composed of a plurality of devices (motors and inverters), and detects the temperature of the electrical product (inverter) (S3a);
  • a system failure including a motor and an inverter that drives the motor as an electrical product and a failure sign (remaining time until failure, etc.) are determined from a remote location.
  • FIG. 5 shows a block diagram of a system failure / failure sign detection device comprising a motor and an electric appliance such as an inverter according to the second embodiment.
  • the spatial arrangement of the entire system is roughly divided into a customer (factory) site 107, a maintenance service site 108, and a network 103 connecting these two locations.
  • the customer site 107 includes an electric appliance 150 such as a motor and an inverter to be maintained, a sensor 151 attached to the electric appliance 150, a signal processing section 7 that processes the sensing data 152 of the electric appliance 150, and a failure determination result of the signal processing section 7.
  • the maintenance service site 108 includes a storage device 19 that stores processing data from the signal processing unit 7, a computing device 15 that detects a failure sign from the processing data, and a state monitor 106 for a failure sign.
  • the network 103 includes a network 103 a that transmits processing data from the signal processing unit 7 to the arithmetic device 15, and a network 103 b that notifies the user 18 of a failure sign determination result in the arithmetic device 15. Note that 103a and 103b may be the same network line.
  • a sensing signal 152 indicating the state of the electrical product such as a signal from the sensor 151 installed in the electrical product 150 or a control signal for operating the electrical product is received by the signal processing unit 7 and converted into a digital signal.
  • a failure sign is detected, and the detection result 104 is notified to the user 18.
  • the electric appliance 150 is controlled and stopped by the control signal 22.
  • the operation of controlling and stopping the electrical device may be performed by the control signal 105 from the user (PC) 18 output based on the detection result 104 in addition to the operation by the control signal 22.
  • the control of the electrical product is not limited to the stop, but may be control such as a decrease in the output of the inverter.
  • the data from the signal processing unit 7 is sent to the arithmetic device 15 and stored in the storage device 19, and is compared with normal data acquired in the past to detect a failure sign. This failure sign is notified to the user 18.
  • the user (PC) 18 can also perform control such as stopping the electrical product by the control signal 105 based on the failure sign signal.
  • the present embodiment it is possible to monitor failure signs of electrical equipment remotely not via the customer site but via the network.
  • failure diagnosis can be made highly reliable by performing two-stage monitoring.
  • the electrical product can be quickly stopped by control at the customer site 107.
  • the maintenance service site 108 can estimate the remaining time until failure.
  • This example is a system that simultaneously measures a three-phase current signal from a motor and temperature data from an inverter as an electrical product.
  • the configuration of the third embodiment is the same as the configuration shown in the first embodiment of FIG. 2, and a measurement start trigger signal 51 from the user 18 is added to the control unit 12 of the signal processing unit 7.
  • FIG. 6A is a timing chart for simultaneously measuring the motor and the inverter.
  • the trigger generation unit 13 When the measurement start trigger pulse signal 51 from the user 18 is applied to the control unit 12, the trigger generation unit 13 generates a trigger signal 53 at the first rise of the control signal 5b from the inverter 2. From this trigger signal 53, an FFT operation signal 20b, a temperature measurement signal 20a, and a current value measurement signal 20c are generated and applied to the processing unit 9 and the detection unit 10, respectively, and the FFT operation, temperature detection operation, and current value measurement operation are performed simultaneously. .
  • the obtained data is transferred from the memory 11 to the arithmetic unit 15 according to the data transfer signal 56.
  • Data can be continuously acquired by repeating a series of flow from the measurement start pulse to data transfer.
  • FIG. 6B is a timing chart of simultaneous measurement using a motor failure sign as a trigger.
  • a current measurement pulse 20 c is generated in the control unit 12 at the first rise of the control signal 5 b from the inverter 2, and the processor 9 Measure the phase current value.
  • the trigger generation unit 13 When a failure sign signal is detected during this measurement, the trigger generation unit 13 generates a trigger signal 53. From this trigger signal 53, an FFT operation signal 20b and a temperature measurement signal 20a are generated and applied to the processing unit 9 and the detection unit 10, respectively, and the FFT operation and the temperature detection operation are performed simultaneously. After completion of the FFT operation and the temperature detection operation, the obtained data is transferred from the memory 11 to the arithmetic unit 15 according to the data transfer signal 56. Data can be continuously acquired by repeating a series of flow from the measurement start pulse to data transfer.
  • the generation trigger 53 it is possible to simultaneously measure the motor current and the inverter temperature by the generation trigger 53, and it is possible to verify each data correlation, which is effective in increasing the accuracy of a failure or a failure sign.

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Abstract

　少ないセンサ数でも信頼性の高い故障診断を可能とする故障診断装置および故障診断方法を提供する。　複数の機器からなる電機品システムを構成する電機品の故障検出装置であって、前記電機品の温度を検出する温度検出部と、前記電機品の駆動電流を検出する電流検出部と、前記電機品の駆動電流の周波数分析を行う処理部と、前記電機品の温度検出値と、前記電機品駆動電流の電流値と、前記電機品駆動電流の周波数分析結果から電機品の故障モードを判定する故障判定部と、を備える。

Description

電機品の故障検出装置および故障検出方法
　本発明は、モータ、インバータ等の電機品の故障検出方式に関する。
　装置の稼働率向上を実現するために、装置を構成する電機品の故障を予知する予兆診断技術のニーズが高まっている。特に生産設備・社会インフラは想定外停止による事業損失・社会損失が大きいため予防保全の必要性が増加しており、製造業では出荷額の１．４%を予防保全に投じている。生産設備と社会インフラの分野では、従来のようにハード提供と定期的な保守点検だけのサービスではなく、機器からの多角的なセンシング情報で故障予兆を把握し、顧客に提供するシステムが提案されている。以下、代表的な特許文献を示す。
　特許文献１には、スピンドルモータとモータドライバの故障予測方法が開示されている。インバータで用いられるパワー半導体素子トランジスタの電流値信号等の動作情報をもとに半導体素子の温度を推定し、しきい値判定により半導体素子の損失抑制やインバータの停止などの保護を行う。
　特許文献２には、３相の電流センシング信号を用いてモータの故障診断を行う方法が開示されている。モータに供給される０相電流のＦＦＴ結果からモータの絶縁抵抗を算出し、絶縁劣化を診断する。また、ＦＦＴした結果を加算平均し、ノイズを低減する。
　特許文献３には、スピンドルモータとモータドライバの故障予測方法が開示されている。電流、温度に加え、振動のセンシング情報を用いてモータとドライバの故障診断を行う。振動、電流、温度にそれぞれしきい値を設け、故障の判定を行う。また、電流信号の位相を遅らせて振動信号と時間同期を行う。
　特許文献４には、ＤＣモータシステムの故障診断が開示されている。信頼性と故障までの残存時間とを判定するため、履歴データを利用して、信頼性と故障までの残存時間とを判定する。また、顧客とサーバをネットワークで接続し、サーバにおいて残存時間の数値化を行うシステムが開示されている。
特開２０１１－３６０９５号公報 特許第５２２０１８２号公報 国際公開２０１３／０２７７４４号 米国特許第７８７３５８１号明細書
　従来は、電流センサ、温度センサ以外に振動センサなどの多くのセンサを用いて、モータとインバータの故障の切り分けを行っている。一方、温度と電流のみで故障検出を行う場合は、モータの故障はモータの電流で、インバータの故障はインバータのデバイス温度で故障予兆診断を行っている。
　従来技術のように、インバータのデバイス温度だけでインバータの故障を判定する場合、モータの軸受け劣化やモータの絶縁劣化をインバータの故障と間違えて判断する恐れがある。同様に、従来技術のように電流値だけでモータの故障を判定する場合、インバータデバイスの故障をモータの故障と間違えて判断するといった課題があった。
　さらに、従来技術では、センシング信号のしきい値判定のみで故障を判定する手法と、学習データと比較して残存時間を予測する手法が別々のシステムとなっており、故障判定の信頼度が十分ではないといった課題があった。
　本発明は、これらの課題を解決し、少ないセンサ数でも信頼性の高い故障診断を可能とする故障診断装置および故障診断方法を提供することを目的とする。
　上記課題を解決するために、本発明では、センシング信号として温度と電流情報のみを用い、電流値のＦＦＴ（Ｆａｓｔ　Ｆｏｕｒｉｅｒ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：高速フーリエ変換）結果を加えて故障判定を行う。また、しきい値判定で故障を判定する第１の判定部と、正常値の学習データとセンシングテータとを比較して故障予兆を判定する第２の判定部を備えた２段階の判定を行う。
　本発明の「電機品の故障検出装置」の代表的な一例を挙げれば、複数の機器からなる電機品システムを構成する電機品の故障検出装置であって、前記電機品の温度を検出する温度検出部と、前記電機品の駆動電流を検出する電流検出部と、前記電機品の駆動電流の周波数分析を行う処理部と、前記電機品の温度検出値と、前記電機品駆動電流の電流値と、前記電機品駆動電流の周波数分析結果から電機品の故障モードを判定する故障判定部と、を備えるものである。
　また、本発明の「電機品の故障検出装置」の他の一例を挙げれば、複数の機器からなる電機品システムと、各機器の状態を検知するセンサと、前記センサからのセンサ信号を受信し処理する信号処理装置と、前記信号処理装置からのデータを解析する演算装置とからなり、前記信号処理装置は、前記センサ信号から故障判定を行う第１の故障判定部を備え、前記演算装置は、前記センサ信号から正常範囲を学習する学習部と、前記センサ信号と学習結果を比較して故障予兆判定を行う第２の故障判定部を備えるものである。
　本発明の「電機品の故障検出方法」の一例を挙げれば、複数の機器からなる電機品システムを構成する電機品の故障検出方法であって、前記電機品の温度を検出するステップと、前記電機品の駆動電流を検出するステップと、前記電機品駆動電流の周波数分析を行うステップと、前記電機品の温度検出値と、前記電機品駆動電流の電流値と、前記電機品駆動電流の周波数分析結果から電機品の故障モードを判定するステップと、を備えるものである。
　本発明では、電機品の故障判定に、温度と電流値のセンサデータに、電流値のＦＦＴ結果を加えて判定することで故障箇所を特定することが可能となり、必要なセンサ数を電流センサおよび温度センサの２つのみとしても信頼性の高い故障診断や故障予兆診断が可能となる。
　また、２段階の故障判定を行うことで、突発的な故障への対応と故障予兆診断が可能となり、信頼性の高い故障診断や故障予兆診断が可能となる。 
本発明の実施例１の故障検出装置の概略構成図である。 本発明の実施例１の故障検出装置のブロック構成図である。 本発明の実施例１の故障検出装置の処理フローの一例である。 図３の処理フロー中の、第１の故障判定の処理フローの一例である。 本発明の実施例２の故障検出装置の構成図である。 本発明の実施例３のタイミングチャートの一例である。 モータおよびインバータの故障モードと故障時の状態変化を示す表である。 インバータおよびモータの故障時の状態変化を示す図である。 コロナ放電の放電波形とＦＦＴ結果の一例である。 しきい値判定の一例を示す図である。 正常値範囲と故障予兆範囲を示す模式図である。
　以下、本発明の実施例を図面を用いて説明する。なお、実施例を説明するための各図において、同一の機能を有する要素には同一の名称、符号を付して、その繰り返しの説明を省略する。
　本実施例は、電機品の故障や故障予兆(故障までの残存時間など)を判定する故障検出装置に関するものである。なお、故障予兆とは、まだ故障には至っていないが、劣化が始まっている電機品の状態を表す。
　図１に、本発明の実施例１の電機品の故障および故障予兆検出装置の概略ブロック図を示す。故障検出装置は、電機品１５０、電機品１５０に取り付けるセンサ１５１、センサからのセンシング信号１５２を処理する信号処理部７、信号処理部からのデータ２１を解析するデータ解析部１５４から構成される。信号処理部７は、センシング信号１５２をデジタル信号に変換するブロック、ＦＦＴするブロック、センシング信号から故障を判定するブロックなどから構成される。データ解析部１５４は、信号処理部７から送られるデータ２１から正常値を学習するブロック、故障予兆を判定するブロック、データを保存するブロックなどから構成される。
　図１の故障検出装置の動作を説明する。電機品１５０に設置したセンサ１５１からの信号あるいは電機品を動作させる制御信号などの電機品の状態を示すセンシング信号１５２を信号処理部７で受信し、デジタル信号に変換後に電機品１５０の故障や故障予兆を検出する。信号処理部７で故障や故障予兆を検出した場合は、制御信号２２により、電機品を制御して停止させる。信号処理部７からのデータ２１はデータ解析部１５４に送られ、メモリに保存されるとともに、過去に取得した正常データと比較され、故障予兆を検出する。この故障予兆は、ユーザあるいは保守担当者１５５に通知される。
　図１の故障検出装置を、電機品としてモータとインバータからなるシステムに適用した例を説明する。
　先ず、図７に、モータ故障およびインバータ故障の故障部分と故障時に変化が見られる項目(インバータデバイスの温度、インバータからモータに供給される電流値、電流値のＦＦＴ結果)を示す。インバータデバイス故障や故障予兆信号は、デバイスがショートした場合は温度が上昇し、電流値も増加し、電流値のＦＦＴ結果は大きな変化はないが基本波の高調波が増加する。一方で、デバイスがオープンとなった場合は、温度に変化はなく、電流値は減少し、電流値のＦＦＴ結果は基本波の高調波が減少する。モータの軸受け故障や故障予兆信号としては、インバータの温度は上昇し、電流値も増加し、電流のＦＦＴ結果は基本波のサイドバンドにスプリアスが発生する。モータの絶縁劣化時は、インバータの温度は上昇し、電流値は増加し、電流のＦＦＴ結果は１０ＭＨｚ以上までの広い周波数帯域で盛り上がりが発生する。図８（ａ）にインバータのデバイス温度の変化を示す。インバータのデバイスがショートした場合には、温度が急激に上昇する。図８（ｂ）に駆動電流のＦＦＴ結果（周波数解析結果）を示す。モータの軸受け故障が発生した場合には、サイドバンドレベルが上昇する。図９に、モータの絶縁劣化などで発生する放電パルス実測値の時間波形とそのＦＦＴ結果を示す。図９（ａ）はコロナ放電の実測結果であり、図９（ｂ）は放電電流波形のＦＦＴ結果である。ＦＦＴ結果から、おおよそ３０ＭＨｚまでの帯域で放電により盛り上がりが生じている。
　図２に、モータとモータを駆動するインバータからなるシステムの故障および故障予兆検出装置のブロック構成図を示す。モータ、インバータとセンサ系は、モータ１、インバータ２、インバータ２からモータに供給されるＵ相電流３ａ、Ｖ相電流３ｂ、Ｗ相電流３ｃ、各相の電流を検出する電流センサ４ａ，４ｂ，４ｃ、電流センサの電流を電圧に変換するインタフェース６ａ、インバータ２のデバイス温度のセンシング信号５ａ、デバイス制御信号などの制御信号５ｂ、インタフェース６ｂから構成される。
　信号処理部７の３相電流処理系は、３相電流をデジタル信号に変換するＡＤＣ８ａ、各相の駆動電流値を検出したりＦＦＴをかけて周波数軸信号に変換する処理部９、処理結果を一時保存するメモリ１１から構成される。インバータの温度データ処理系は、デジタル信号に変換するＡＤＣ８ｂ、温度データを検出する検出部１０、検出した温度データを一時保存するメモリ１１から構成される。インバータからの制御信号の処理系は、制御部１２内のトリガ生成部１３より構成される。メモリ１１に保存された一時データは、故障判定部１４に送られ、故障判定を行い、故障と判定された場合は制御信号２２によってインバータを停止する。一方、メモリ１１のデータは演算装置１５にも伝送する。演算装置１５は、故障予兆判定部１６、記憶装置１９、モータおよびインバータの正常データ学習部１７、ユーザインタフェース１８から構成され、学習部１７からの学習データとメモリ１１のデータを比較して故障予兆判定部１６で故障予兆の判定を行う。
　図３のフローチャートを用いて実施例１の動作を説明する。センシング、信号処理を開始（Ｓ２）し、インタフェース６ａからの電流センシング信号から処理部９において電流値検出（Ｓ３ｂ）と１０ＭＨｚ以上の広帯域ＦＦＴ （Ｓ３ｃ）を行い、インタフェース６ｂからの温度センシング信号から検出部１０においてインバータデバイスの温度検出（Ｓ３ａ）を行う。次に、これらＳ３ａ，Ｓ３ｂ，Ｓ３ｃの結果を故障判定部１４でしきい値判定（Ｓ４）を行った結果がしきい値からはずれる場合はユーザ通知（Ｓ５）を行ってモータ１あるいはインバータ２を停止する（Ｓ８）。しきい値から外れていない場合は、記憶装置１９でデータ蓄積（Ｓ９）を行い、モータ、インバータの正常動作時のセンシングデータを学習部１７で学習（Ｓ１０）する。また、Ｓ３ａ，Ｓ３ｂ，Ｓ３ｃの結果を故障判定部１４でしきい値判定（Ｓ４）を行った結果がしきい値からはずれていない場合は、演算装置１５の故障予兆判定部１６で正常データと比較（Ｓ１１）を行い、結果をユーザ通知（Ｓ１２）する。規定測定回数（Ｓ１４）に到達するまでＳ２にもどって同様の処理を繰り返し、規定測定回数（Ｓ１４）に到達時は終了（Ｓ１５）する。
　図４にしきい値判定（Ｓ４）の詳細フローを示す。インバータ温度、ＵＶＷ３相の電流値(全電流値である０相電流を含めても良い)、ＵＶＷ相電流(全電流値である０相電流を含めても良い)のＦＦＴ結果が全てしきい値内であれば、図３の（Ａ）のステップに進む（Ｓ４４）。インバータ温度が急激に上昇した場合はインバータのデバイスがショートの故障を起こしたと判定する（Ｓ４１）。ＵＶＷ相のどれかの電流値が急激に減少した場合はインバータデバイスがオープンの故障を起こしたと判定する（Ｓ４２）。また、ＦＦＴ結果で基本波のサイドバンドにスプリアスが発生した場合はモータ軸受け故障と判定し、１０ＭＨｚ以上までの帯域で盛り上がりが発生した場合にはモータ絶縁劣化故障と判定する（Ｓ４３）。
　図１０(a),(b)にしきい値判定の例を示す。(a)はＵ／Ｖ／Ｗ相用インバータデバイスの温度変化を示した模式図であり、温度の正常範囲と故障予兆を示す範囲、故障を示す範囲を示している。例では、Ｕ相用インバータの温度が急激に上昇して正常範囲からはずれる様子を記載しており、温度が故障範囲に入った場合に故障と判定する。（ｂ）は３相電流値のＦＦＴ結果を示しており、軸受け故障によってサイドバンドにスプリアスが発生する。例では、Ｕ相のサイドバンドレベルが上昇している。このスプリアスが予兆範囲を超える場合に故障と判定する。
　図１１に、正常値の学習結果から得られる温度、電流値、ＦＦＴ結果の正常値範囲と、故障予兆範囲の模式図を示す。測定値がどこにマッピングされるかで正常状態、故障予兆状態を判定する。すなわち、故障予兆判定部１６では、測定値の正常状態からのずれをモニタリングする。
　本実施例によれば、モータとインバータからなる電機品システムの故障判定に、温度と電流値のセンサデータに、電流値のＦＦＴ結果を加えて判定することで故障箇所を正確に特定することが可能となり、必要なセンサ数を電流センサ、温度センサの２つのみとしても信頼性の高い故障診断や故障予兆診断が可能となる。
　また、故障や故障予兆を検出するブロックを信号処理部７とデータ解析演算装置１５の２箇所に設け、２段階の監視を行うことで故障診断の高信頼化が可能である。また、モータ、インバータの突発的な故障時には信号処理部７の故障判定部１４からの制御により迅速にモータ、インバータを停止することが可能である。また、演算装置１５では故障までの残存時間など故障予兆判定を行うことができる。
　請求の範囲に記載の発明と本実施例とを対応付けると、以下のようになる。
　複数の機器（モータおよびインバータ）からなる電機品システムを構成する電機品（モータ、インバータ）の故障検出装置であって、前記電機品（インバータ）の温度を検出する温度検出部と、前記電機品（モータ）の駆動電流を検出する電流検出部（電流センサ４ａ，４ｂ，４ｃ）と、前記電機品（モータ）の駆動電流の周波数分析を行う処理部（処理部９）と、前記電機品（インバータ）の温度検出値と、前記電機品（モータ）駆動電流の電流値と、前記電機品（モータ）駆動電流の周波数分析結果から電機品（モータおよびインバータ）の故障モードを判定する故障判定部（故障判定部１４）と、を備える電機品（モータ、インバータ）の故障検出装置である。
　また、複数の機器（モータおよびインバータ）からなる電機品システムと、各機器の状態を検知するセンサ（温度センサ、電流センサ）と、前記センサからのセンサ信号を受信し処理する信号処理装置（信号処理部７）と、前記信号処理装置からのデータを解析する演算装置（演算装置１５）とからなり、前記信号処理装置は、前記センサ信号から故障判定を行う第１の故障判定部（故障判定部１４）を備え、前記演算装置は、前記センサ信号から正常範囲を学習する学習部（学習部１７）と、前記センサ信号と学習結果を比較して故障予兆判定を行う第２の故障判定部（故障予兆判定部１６）を備えることを特徴とする電機品（モータ、インバータ）の故障検出装置である。
　また、複数の機器（モータおよびインバータ）からなる電機品システムを構成する電機品（モータ、インバータ）の故障検出方法であって、前記電機品（インバータ）の温度を検出するステップ（Ｓ３ａ）と、前記電機品（モータ）の駆動電流を検出するステップ（Ｓ３ｂ）と、前記電機品（モータ）駆動電流の周波数分析を行うステップ（Ｓ３ｃ）と、前記電機品の温度検出値と、前記電機品駆動電流の電流値と、前記電機品駆動電流の周波数分析結果から電機品の故障モードを判定するステップ（Ｓ４１，Ｓ４２，Ｓ４３）と、を備えることを特徴とする電機品（モータ、インバータ）の故障検出方法である。
　本実施例は、電機品としてモータとモータを駆動するインバータからなるシステムの故障や故障予兆(故障までの残存時間など)を遠隔地から判定するものである。
　図５に、実施例２のモータとインバータ等の電機品からなるシステムの故障および故障予兆検出装置のブロック図を示す。全体システムの空間的配置は大きく分けて顧客(工場)サイト１０７、保守サービスを行うサイト１０８、それら２箇所を接続するネットワーク１０３から構成される。顧客サイト１０７は、保守の対象となるモータ、インバータ等の電機品１５０、電機品１５０に取り付けるセンサ１５１、電機品１５０のセンシングデータ１５２を処理する信号処理部７、信号処理部７の故障判定結果１０４をモニターするユーザ（ＰＣ）１８、故障判定結果に基づいてモータ、インバータ等の電機品の停止などの制御を行う制御信号２２から構成される。保守サービスサイト１０８は信号処理部７からの処理データを保存する記憶装置１９、処理データから故障予兆を検出する演算装置１５、故障予兆等の状態モニター１０６から構成される。ネットワーク１０３は、信号処理部７からの処理データを演算装置１５に伝送するネットワーク１０３ａと、演算装置１５での故障予兆判定結果をユーザ１８に通知するネットワーク１０３ｂから構成される。なお、１０３ａと１０３ｂは同一のネットワーク回線でも良い。
　実施例２の故障検出装置の動作を説明する。電機品１５０に設置したセンサ１５１からの信号あるいは電機品を動作させる制御信号などの電機品の状態を示すセンシング信号１５２を信号処理部７で受信し、デジタル信号に変換後に電機品１５０の故障や故障予兆を検出し、検出結果１０４をユーザ１８に通知する。また、信号処理部７で故障や故障予兆を検出した場合は、制御信号２２により、電機品１５０を制御して停止させる。この電機品を制御して停止させる動作は、制御信号２２で行う以外に、検出結果１０４に基づいて出力されるユーザ（ＰＣ）１８からの制御信号１０５で行っても良い。また、電機品の制御は停止に限らず、インバータの出力低下等の制御でも良い。
　信号処理部７からのデータは演算装置１５に送られ、記憶装置１９に保存されるとともに、過去に取得した正常データと比較され、故障予兆を検出する。この故障予兆はユーザ１８に通知される。ユーザ（ＰＣ）１８はこの故障予兆信号に基づいて制御信号１０５により電機品の停止などの制御を行うこともできる。
　本実施例によれば、電機品の故障予兆監視を顧客サイトではなく、ネットワークを介して遠隔で行うことが可能となる。また、故障や故障予兆を検出するブロックを顧客サイト１０７と保守サービスサイト１０８の２箇所に設け、２段階の監視を行うことで故障診断の高信頼化が可能である。また、電機品の突発的な故障時には顧客サイト１０７での制御により迅速に電機品を停止することが可能である。また、保守サービスサイト１０８では、故障までの残存時間を推定することができる。
　本実施例は、電機品としてモータからの３相電流信号とインバータからの温度データを同時に計測するシステムである。
　実施例３の構成は、図２の実施例１で示した構成と同一であり、ユーザ１８からの測定開始トリガ信号５１が信号処理部７の制御部１２に加えられる。
　動作を、図６（ａ）のタイミングチャートを用いて説明する。図６（ａ）は、モータとインバータを同時に計測するタイミングチャートである。ユーザ１８からの測定開始トリガパルス信号５１が制御部１２に加えられると、インバータ２からの制御信号５ｂの最初の立ち上がり時に、トリガ生成部１３においてトリガ信号５３を生成する。このトリガ信号５３からＦＦＴ動作信号２０ｂと温度計測信号２０ａと電流値計測信号２０ｃが生成され、それぞれ処理部９と検出部１０に印加され、ＦＦＴ動作と温度検出動作と電流値計測動作を同時に行う。ＦＦＴ動作と温度検出動作と電流値計測動作終了後、得られたデータをデータ転送信号５６に従ってメモリ１１から演算装置１５に転送する。測定開始パルスからデータ転送までの一連の流れを繰り返すことで、連続的にデータを取得することができる。
　図６（ｂ）のタイミングチャートについて説明する。図６（ｂ）は、モータ故障予兆をトリガとした同時計測のタイミングチャートである。ユーザ１８からの測定開始トリガパルス信号５１が制御部１２に加えられると、インバータ２からの制御信号５ｂの最初の立ち上がり時に制御部１２において電流計測パルス２０ｃが生成されて処理部９でモータの３相電流値を計測する。この計測時に、故障予兆信号が検出された場合にトリガ生成部１３においてトリガ信号５３を生成する。このトリガ信号５３からＦＦＴ動作信号２０ｂと温度計測信号２０ａが生成され、それぞれ処理部９と検出部１０に印加され、ＦＦＴ動作と温度検出動作を同時に行う。ＦＦＴ動作と温度検出動作終了後、得られたデータをデータ転送信号５６に従ってメモリ１１から演算装置１５に転送する。測定開始パルスからデータ転送までの一連の流れを繰り返すことで、連続的にデータを取得することができる。
　本実施例によれば、生成トリガ５３によってモータ電流とインバータ温度を同時に計測可能であり、それぞれのデータ相関を検証することが可能となり、故障や故障予兆の高精度化に効果がある。
１　モータ
２　インバータ
３ａ，ｂ，ｃ　モータの３相電流
４ａ，ｂ，ｃ　電流センサ 
５ａ　温度センシング信号 
５ｂ　インバータ制御信号
７　信号処理部
８ａ，ｂ　ＡＤコンバータ
９　電流検出およびＦＦＴ処理部
１０　温度データ検出部
１１　メモリ
１２　制御部
１３　トリガ生成部
１４　故障判定部
１５　演算装置
１６　故障予兆判定部
１７　正常データ学習部
１８　ユーザ(PC)
１９　記憶装置
２０ａ，ｂ，ｃ　制御信号
５１　制御信号
１０３　ネットワーク
１０７　顧客（工場）サイト
１０８　保守サービスサイト
１５０　電機品
１５１　センサ
１５４　データ解析部

Claims (15)

  1. 　複数の機器からなる電機品システムを構成する電機品の故障検出装置であって、
    　前記電機品の温度を検出する温度検出部と、
    　前記電機品の駆動電流を検出する電流検出部と、
    　前記電機品の駆動電流の周波数分析を行う処理部と、
    　前記電機品の温度検出値と、前記電機品駆動電流の電流値と、前記電機品駆動電流の周波数分析結果から電機品の故障モードを判定する故障判定部と、
    を備える電機品の故障検出装置。
  2. 　請求項１に記載の電機品の故障検出装置において、
    　前記電機品システムは、モータとモータを駆動するインバータとからなり、
    　前記故障判定部は、インバータの温度検出値と、モータ駆動電流の電流値と、モータ駆動電流の周波数分析結果から前記モータおよび前記インバータの故障モードを判定することを特徴とする電機品の故障検出装置。
  3. 　請求項２に記載の電機品の故障検出装置において、
    　前記故障判定部は、前記インバータの温度検出値がしきい値以上の場合はインバータのショート故障と判定し、前記モータ駆動電流の電流値がしきい値以上の場合はインバータのオープン故障と判定し、前記モータ駆動電流の周波数分析結果に、サイドバンドにスプリアスが発生している場合はモータの軸受劣化と判定し、前記モータ駆動電流の周波数分析結果に、１０ＭＨｚ以上までの周波数帯域で盛り上がりが発生している場合はモータ絶縁劣化と判定することを特徴とする電機品の故障検出装置。
  4. 　複数の機器からなる電機品システムと、各機器の状態を検知するセンサと、前記センサからのセンサ信号を受信し処理する信号処理装置と、前記信号処理装置からのデータを解析する演算装置とからなり、
    　前記信号処理装置は、前記センサ信号から故障判定を行う第１の故障判定部を備え、
    　前記演算装置は、前記センサ信号から正常範囲を学習する学習部と、前記センサ信号と学習結果を比較して故障予兆判定を行う第２の故障判定部を備える
    ことを特徴とする電機品の故障検出装置。
  5. 　請求項４に記載の電機品の故障検出装置において、
    　前記電機品システムは、モータと当該モータを駆動するインバータからなり、
    　前記センサは、前記インバータの温度を検出する温度センサと、前記モータの駆動電流を検出する電流センサとからなり、
    　前記信号処理装置は、
    センサ信号を受信して、前記インバータの温度と、前記モータの駆動電流値と、モータ駆動電流の周波数分析結果を計算する処理部と、
    前記インバータ温度と、前記モータ駆動電流値と、前記モータ駆動電流の周波数分析結果から故障判定を行う第１の故障判定部を備え、
    　前記演算装置は、
    前記インバータの温度、前記モータの駆動電流値およびモータ駆動電流の周波数分析結果から正常範囲を学習する学習部と、
    前記インバータの温度、前記モータの駆動電流値およびモータ駆動電流の周波数分析結果と、学習結果とを比較して故障予兆判定を行う第２の故障判定部を備える
    ことを特徴とする電機品の故障検出装置。
  6. 　請求項５に記載の電機品の故障検出装置において、
    　前記第１の故障判定部で故障と判定された場合は、ユーザＩ／Ｆに通知するとともに、前記インバータを停止することを特徴とする電機品の故障検出装置。
  7. 　請求項４に記載の電機品の故障検出装置において、
    　前記信号処理装置と前記演算装置とはネットワークで接続されており、
    前記信号処理装置からの処理データを前記ネットワークを介して前記演算装置に伝送し、前記演算装置での故障予兆判定結果をユーザＩ／Ｆに前記ネットワークを介して通知することを特徴とする電機品の故障検出装置。
  8. 　複数の機器からなる電機品システムを構成する電機品の故障検出方法であって、
    　前記電機品の温度を検出するステップと、
    　前記電機品の駆動電流を検出するステップと、
    　前記電機品駆動電流の周波数分析を行うステップと、
    　前記電機品の温度検出値と、前記電機品駆動電流の電流値と、前記電機品駆動電流の周波数分析結果から電機品の故障モードを判定するステップと、
    を備えることを特徴とする電機品の故障検出方法。
  9. 　請求項８に記載の電機品の故障検出方法において、
    　前記電機品システムは、モータと当該モータを駆動するインバータとからなり、
    　前記故障モードを判定するステップは、前記インバータの温度検出値と、モータ駆動電流の電流値と、モータ駆動電流の周波数分析結果から前記モータおよび前記インバータの故障モードを判定することを特徴とする電機品の故障検出方法。
  10. 　請求項８に記載の電機品の故障検出方法において、更に、
    　前記温度検出値、前記駆動電流の電流値および前記周波数分析結果から正常範囲を学習するステップと、
    　前記温度検出値、前記駆動電流の電流値および前記周波数分析結果と、前記学習結果とを比較して故障予兆判定を行うステップと、
    を備えることを特徴とする電機品の故障検出方法。
  11. 　請求項９に記載の電機品の故障検出方法において、更に、
    　前記インバータの温度検出値、前記モータ駆動電流の電流値および前記モータ駆動電流の周波数分析結果から正常範囲を学習するステップと、
    　前記温度検出値、前記駆動電流の電流値および前記周波数分析結果と、前記学習結果とを比較して故障予兆判定を行うステップと、
    を備えることを特徴とする電機品の故障検出方法。
  12. 　請求項９に記載の電機品の故障検出方法において、更に、
    　故障と判定された場合は、ユーザＩ／Ｆに通知するとともに、前記インバータを停止するステップを備えることを特徴とする電機品の故障検出方法。
  13. 　請求項１０に記載の電機品の故障検出方法において、更に、
    　前記温度検出値、前記駆動電流値および前記周波数分析結果をネットワークを介して演算装置へ伝送するステップと、
    　前記故障予兆判定結果を、ユーザＩ／Ｆに前記ネットワークを介して通知するステップと、
    を備えることを特徴とする電機品の故障検出方法。
  14. 　請求項８に記載の電機品の故障検出方法において、
    　測定開始トリガ信号に基づいて、前記温度を検出するステップと、前記駆動電流を検出するステップと、前記周波数分析を行うステップとを同時に開始することを特徴とする電機品の故障検出方法。
  15. 　請求項８に記載の電機品の故障検出方法において、
    　駆動電流検出信号の故障予兆信号に基づいて、前記温度を検出するステップと、前記周波数分析を行うステップとを同時に開始することを特徴とする電機品の故障検出方法。
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