WO2020144725A1 - 診断システム及び冷凍サイクル装置 - Google Patents

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WO2020144725A1
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貴玄 中村
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三菱電機株式会社
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    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F04—POSITIVE - DISPLACEMENT MACHINES FOR LIQUIDS; PUMPS FOR LIQUIDS OR ELASTIC FLUIDS
    • F04B—POSITIVE-DISPLACEMENT MACHINES FOR LIQUIDS; PUMPS
    • F04B51/00—Testing machines, pumps, or pumping installations
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M99/00—Subject matter not provided for in other groups of this subclass

Definitions

  • the present invention relates to a diagnostic system and a refrigeration cycle device for diagnosing a compressor abnormality.
  • Patent Document 1 discloses a compressor inspection device that determines an abnormality of a compressor by frequency-analyzing a vibration waveform or a current waveform at the time of starting the compressor. Patent Document 1 converts the waveform data into a predetermined parameter and compares the parameter with a threshold value.
  • the present invention has been made to solve the above problems, and provides a diagnosis system and a refrigeration cycle apparatus that suppress erroneous determination of abnormality of a compressor.
  • the diagnostic system includes a partitioning unit that partitions the operation time of the compressor into sampling intervals, a calculating unit that calculates a frequency component of a physical quantity at the time of operation of the compressor in each sampling interval partitioned by the partitioning unit, Arrangement means for arranging the frequency components calculated by the means in time series to create a mapped component pattern, determination means for determining the difference between the component pattern created by the arrangement means and the reference pattern, and by the determination means Reporting means for reporting when the difference between the determined component pattern and the reference pattern exceeds a threshold value.
  • FIG. 6 is a diagram showing a determination result of abnormality of a bearing of the compressor 3.
  • 5 is a graph showing the relationship between time and motor current according to the first embodiment of the present invention.
  • It is a schematic diagram which shows the process of the mapping which concerns on Embodiment 1 of this invention.
  • It is a figure which shows the component pattern which concerns on Embodiment 1 of this invention.
  • It is a figure which shows the component pattern divided for every area which concerns on Embodiment 1 of this invention.
  • It is a figure which shows the component pattern which concerns on Embodiment 1 of this invention.
  • It is a figure which shows the component pattern which concerns on Embodiment 1 of this invention.
  • FIG. 3 is a flowchart showing an operation of the diagnostic system 2 according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing a refrigeration cycle apparatus 1 according to Embodiment 1 of the present invention.
  • the refrigeration cycle device 1 includes a compressor 3, an inverter 4, a control unit 5, a motor current sensor 6, and a diagnostic system 2.
  • the compressor 3 sucks a low-temperature and low-pressure refrigerant, compresses the sucked refrigerant, and discharges the high-temperature and high-pressure refrigerant.
  • a motor 3a is provided inside the compressor 3, and the motor 3a rotationally drives the compression mechanism of the compressor 3.
  • the compressor 3 is an inverter compressor driven by the inverter 4.
  • the case where the compressor 3 is a sensorless inverter compressor having no sensor will be exemplified.
  • the compressor 3 may be an inverter compressor having a sensor.
  • the inverter 4 converts the AC power supplied from the three-phase AC power supply 7 into AC power suitable for driving the motor 3a.
  • examples of the current flowing through the motor 3a include a motor current and a q-axis current of a torque component.
  • the control unit 5 controls the switching operation and the like of the inverter 4, and thereby controls the rotation speed and the like of the compressor 3.
  • the control unit 5 is composed of, for example, a CPU and a memory.
  • the motor current sensor 6 is a device that detects a motor current supplied from the inverter 4 to the motor 3a.
  • the inverter 4, the control unit 5, and the diagnostic system 2 may be provided separately or integrally.
  • FIG. 2 is a graph showing the relationship between time and the rotation speed of the compressor 3.
  • the horizontal axis represents time [sec] and the vertical axis represents the rotational speed [rps] of the compressor 3.
  • the rotation speed of the compressor 3 increases in proportion to time.
  • FIG. 3 is a graph showing the relationship between time and effective value of motor current.
  • the horizontal axis represents time [sec] and the vertical axis represents the effective value [A] of the motor current.
  • the effective value of the motor current sharply increases immediately after startup and then decreases to a predetermined value, for example, 30 [A], and the predetermined value is maintained.
  • FIG. 4 is a graph showing the frequency analysis result of the U-phase current of the compressor 3.
  • the horizontal axis represents frequency [Hz] and the vertical axis represents level [dB].
  • FIG. 4 is a graph showing a frequency analysis result when the compressor 3 is normal and the rotation speed of the compressor 3 is 30 [rps].
  • the motor 3a has three phases and six poles as described above.
  • the fluctuation of the rotational torque of the compressor 3 affects the value of the frequency component of finv ⁇ fcomp.
  • FIG. 5 is a graph showing the frequency analysis result of the U-phase current of the compressor 3 when the bearing is damaged.
  • the horizontal axis represents frequency [Hz] and the vertical axis represents level [dB].
  • FIG. 5 is a graph showing a frequency analysis result when the rotation speed of the compressor 3 is 20 [rps] when the bearing of the compressor 3 is damaged.
  • the rotational torque fluctuation during one rotation of the compressor 3 becomes abnormal.
  • the frequency components in the frequency band of finv ⁇ fcomp increase, and the graph becomes broad.
  • FIG. 6 is a graph showing the frequency analysis result of the U-phase current of the compressor 3 during oil whirl.
  • the horizontal axis represents frequency [Hz] and the vertical axis represents level [dB].
  • FIG. 6 is a graph showing a frequency analysis result when the rotational speed of the compressor 3 is 10 [rps] when an oil whirl which is a fluid abnormality occurs in the slide bearing in the compressor 3.
  • FIG. 7 is a diagram showing a determination result of abnormality of the bearing of the compressor 3.
  • possible judgment results are 0: normal, 1: oil shortage tendency, 2: metal contact occurrence, 3: torque increase. ..
  • the value of the frequency component may fall within the normal range or may show an abnormal value.
  • the combination of the determination results inside the compressor 3 is as shown in FIG.
  • FIG. 7 there are many combinations of determination results inside the compressor 3, and it is difficult to determine the internal state of the compressor 3 only by the value of a single frequency component.
  • FIG. 8 is a functional block diagram showing the diagnostic system 2 according to the first embodiment of the present invention.
  • the diagnostic system 2 aggregates a plurality of elements of the result of frequency analysis for each sampling section into one image in accordance with the increase in the rotation speed. , The behavior of the value of the frequency component is grasped and the internal state of the compressor 3 is judged.
  • the diagnostic system 2 includes a partitioning unit 11, a calculating unit 12, an arranging unit 13, a determining unit 14, a reporting unit 15, and a learning unit 16.
  • the diagnostic system 2 is composed of, for example, a CPU and a memory.
  • FIG. 9 is a graph showing the relationship between time and motor current according to the first embodiment of the present invention.
  • the horizontal axis represents time [sec] and the vertical axis represents motor current [A].
  • the partitioning means 11 partitions the operating time of the compressor 3 into sampling sections (S1, S2, S3, S4, S5... ).
  • FIG. 10 is a schematic diagram showing a mapping process according to the first embodiment of the present invention.
  • the five graphs in the left column are the results of frequency analysis of the waveform shown in FIG. 9 for each sampling section, the horizontal axis represents frequency [Hz], and the vertical axis represents level [dB].
  • the five graphs in the left column are the frequency components of the sampling intervals S1, S2, S3, S4, and S5, respectively.
  • the calculation means 12 is for calculating the frequency component of the physical quantity when the compressor 3 is operating for each sampling section divided by the division means 11.
  • the first embodiment exemplifies the case of the motor current value as the physical quantity when the compressor 3 is operating, it may be the q-axis current value or the vibration amount.
  • the motor current is detected by the motor current sensor 6.
  • the five graphs in the center column are the ones in which the level [dB] is colored in multiple steps for each of the five graphs in the left column in FIG. 10.
  • the arranging unit 13 has a function of coloring each frequency component in a plurality of stages.
  • the graph in the right column is obtained by arranging the five graphs in the center column of FIG. 10 by rotating them counterclockwise by 90°, the horizontal axis represents time [sec], and the vertical axis represents The frequency is [Hz].
  • the arranging unit 13 arranges the frequency components calculated by the calculating unit 12 in time series to create a mapped component pattern.
  • the component pattern is, for example, a two-dimensional plane.
  • the arranging means 13 arranges the band-shaped graph in which each frequency component is colored in a plurality of stages in time series.
  • the arranging unit 13 may arrange the frequency components as they are in numerical values as they are in time series. In this case, the step of coloring the frequency component can be reduced.
  • the diagnosis system 2 can more finely judge the internal state of the compressor 3. Further, when the component pattern is displayed on the display unit, the visibility of the operator is improved.
  • the determination means 14 determines the difference between the component pattern created by the placement means 13 and the reference pattern.
  • the reference pattern is a pattern previously stored in the diagnostic system 2.
  • the diagnostic system 2 stores an assumed failure pattern as a reference pattern.
  • FIG. 11 is a diagram showing a component pattern according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 11 is a component pattern when the compressor 3 is normal. As shown in FIG. 11, the frequency of the component pattern increases as time elapses. Further, in FIG. 11, the levels are displayed in gray scale. The level is lower as the color is closer to white and the level is higher as it is closer to black.
  • the line segment showing the high level in FIG. 11 is the peak value of the graph of FIG. Further, in FIG. 11, the two line segments showing the low level sandwiching the line segment showing the high level are small peak values adjacent to both sides of the peak value in the graph of FIG.
  • FIG. 12 is a diagram showing a component pattern divided into regions according to the first embodiment of the present invention.
  • the determination unit 14 divides all the sampling intervals into regions longer than the sampling intervals, and determines the difference between the component pattern of each region and the reference pattern set for each region. Is.
  • the determination unit 14 determines the difference from the reference pattern in each of the first area, the second area, and the third area.
  • the reporting means 15 reports when the difference between the component pattern judged by the judging means 14 and the reference pattern exceeds a threshold value.
  • the threshold is set for each of a plurality of stages, and the reporting means 15 issues different reports when the difference exceeds each threshold.
  • the types of reports are classified according to the risk of failure of the compressor 3, for example. The types of reports are: “Normal: No problem with compressor 3”, “Low risk: There is a risk but there is no problem at present”, “Middle risk: There is a risk and a problem may occur in the future” , "High risk: Immediate action needed". The types of notification will be described below with reference to FIGS. 13 to 17.
  • FIG. 13 to 17 are diagrams showing component patterns according to the first embodiment of the present invention.
  • the level is high in the rising period immediately after the compressor 3 is started. This indicates that the frictional resistance may have changed during the rising period of the compressor 3, and FIG. 13 shows the component pattern when the bearing is damaged in FIG. If shaft runout occurs in the initial stage of rotation of the compressor 3 as shown in FIG. 13, the bearing may be damaged. However, in FIG. 13, for example, after 2 [sec] where it is considered that the rotation speed of the compressor 3 was stable and sufficient oil was supplied to the bearings, the high level region is reduced. Therefore, in the analysis pattern as shown in FIG.
  • the type of notification in FIG. 13 is “low risk”.
  • the total level in the first area is high, the total level in the second area is low, and the total level in the third area is low. As a result, it is determined that the frictional resistance has changed during the rising period.
  • FIG. 14 there are many areas where the level is high during the period when the rotation speed of the compressor 3 is increased. This indicates that there is a possibility that the frictional resistance may have changed during the acceleration of the compressor 3. In this case, frictional resistance is generated at the time of increasing the speed, but since the frictional resistance during the rising period of the compressor 3 is small, the risk of failure increases, but at present, the performance and operation of the compressor 3 are not affected. It cannot be judged to be extremely large. Therefore, the type of alert in FIG. 14 is “medium risk”. In FIG. 14, the total level in the first area is low, the total level in the second area is high, and the total level in the third area is high. As a result, it is determined that the frictional resistance changes during acceleration.
  • FIG. 15 there are many areas where the level is high in the entire rotation speed of the compressor 3. This indicates that the compressor 3 is always abnormal. In this case, it is considered that the compressor 3 is required to take some action immediately. For example, the control unit 5 needs to reduce the rotation speed of the compressor 3 or stop the compressor 3. Therefore, the type of notification in FIG. 15 is “high risk”.
  • the total level in the first area is high
  • the total level in the second area is high
  • the total level in the third area is high. As a result, it is determined that an abnormality has always occurred.
  • FIG. 16 the region where the level is high slightly increases during the rising period of the compressor 3 as compared with the normal state of FIG. 11. This indicates that lubrication failure of the lubricating oil may occur during the rising period of the compressor 3, and FIG. 16 is a component pattern at the time of the oil whirl in FIG. In this case, the region where the level is high is reduced after, for example, 2 [sec] where it is considered that the rotation speed of the compressor 3 was stable and sufficient oil was supplied to the bearing. Therefore, the analysis pattern as shown in FIG. 16 is merely an initial lubrication failure, and it is determined that the compressor 3 is not abnormal. Therefore, the type of alert in FIG. 16 is “low risk” or “normal”. In FIG. 16, the total level in the first area is slightly high, the total level in the second area is low, and the total level in the third area is low. As a result, it is determined that there is poor lubrication during the rising period.
  • FIG. 17 in the rising period of the compressor 3, there are more regions where the level is higher than in FIG. 16 and less than in FIG. 13. This indicates that metal contact may occur during the rising period of the compressor 3.
  • the region where the level is high is reduced after, for example, 2 [sec] where it is considered that the rotation speed of the compressor 3 was stable and sufficient oil was supplied to the bearing. Therefore, the analysis pattern as shown in FIG. 17 is merely an initial metal contact, and it is determined that the compressor 3 is not abnormal. Therefore, the type of notification in FIG. 17 is “low risk” or “normal”.
  • the total level in the first area is slightly high, the total level in the second area is low, and the total level in the third area is low. As a result, it is determined that the metal contacts during the rising period.
  • the learning unit 16 stores the component pattern created by the arrangement unit 13 and brings the reference pattern close to the actual component pattern.
  • the learning unit 16 improves the accuracy of the reference pattern by repeatedly storing the component pattern created by the arrangement unit 13 and correcting the reference pattern.
  • FIG. 18 is a flowchart showing the operation of the diagnostic system 2 according to the first embodiment of the present invention.
  • the partitioning means 11 partitions the operation time of the compressor 3 into sampling intervals (step ST1).
  • the calculation means 12 calculates the frequency component of the physical quantity during the operation of the compressor 3 for each sampling section (step ST2).
  • the physical quantity when the compressor 3 is operating is the motor current.
  • the arrangement unit 13 arranges the frequency components in time series to create a component pattern (step ST3).
  • the judging means 14 judges the difference between the component pattern and the reference pattern (step ST4). In that case, the determination means 14 determines the difference with each reference pattern in each of the first area, the second area, and the third area. When the difference is less than or equal to the threshold value (No in step ST4), the control flow returns to step ST1. On the other hand, when the difference exceeds the threshold value (YES in step ST4), the reporting means 15 issues a report (step ST5). At that time, the reporting means 15 issues different reports when the difference exceeds each threshold value. After that, the learning unit 16 stores the component pattern and brings the reference pattern close to the actual component pattern (step ST6). The learned reference pattern is used for the next determination of the component pattern.
  • the component pattern in which the frequency components of the physical quantity at the time of operation of the compressor 3 in each sampling section are arranged in time series and mapped are compared with the reference pattern. For this reason, when the compressor 3 which is originally normal shows a different behavior for a moment, it is not judged as abnormal. Therefore, erroneous determination of abnormality of the compressor 3 can be suppressed.
  • the oil film is not formed on the sliding parts in many cases because the lubrication of sliding parts such as slide bearings is insufficient. This means that the sliding portion is likely to be damaged due to the oil film shortage.
  • the determination is performed based on the mapped component pattern, it is possible to perform the overall abnormality determination including the time when damage is likely to occur. Therefore, a sign of failure can be detected early.
  • the lubrication state, the surface shape of the sliding portion, the current and the vibration are closely related. Therefore, it is difficult to determine the state of the compressor 3 using the current value only at the time of starting. Therefore, in the first embodiment, the behavior of the current is determined during the entire time from the rotation speed of the compressor 3 to 0 [rps] to a predetermined rotation speed [rps]. Thereby, the state of the sliding portion can be determined with high accuracy.
  • the first embodiment will exemplify a case where the compressor 3 is a sensorless inverter compressor having no sensor.
  • the position of the rotor is not fixed when the rotation speed is started from 0 [rps]. Therefore, the inverter 4 drives the motor 3a under the same control every time until the rotation speed becomes stable.
  • the same control that is performed every time is used like a vibrator in a sweep test in a vibration test to perform frequency analysis of vibration or current behavior to diagnose the state of the compressor 3.
  • the vibration and the electric current have a correlation between the lubrication state of the compressor 3 and the frictional resistance.
  • the behavior of the compressor 3 is determined by aggregating the behavior for a certain time using the feature amount in the image data.
  • the first embodiment can also be applied to the compressor 3 having a sensor. Further, the diagnostic system 2 of the first embodiment may operate during normal operation, or may operate in a separately provided failure detection mode for detecting a failure.

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Abstract

診断システムは、圧縮機の動作時間をサンプリング区間毎に区切る区画手段と、区画手段によって区切られたサンプリング区間毎の圧縮機動作時の物理量の周波数成分を算出する算出手段と、算出手段によって算出された周波数成分を時系列毎に並べて、マッピングされた成分パターンを作成する配置手段と、配置手段によって作成された成分パターンと基準パターンとの差分を判定する判定手段と、判定手段によって判定された成分パターンと基準パターンとの差分が閾値を超えた場合、発報する発報手段と、を備える。

Description

診断システム及び冷凍サイクル装置
　本発明は、圧縮機の異常を診断する診断システム及び冷凍サイクル装置に関する。
　従来、圧縮機の異常を診断する診断システムが知られている。特許文献１には、圧縮機の起動時の振動波形又は電流波形を周波数分析して、圧縮機の異常を判断する圧縮機検査装置が開示されている。特許文献１は、波形データを所定のパラメータに変換して、パラメータと閾値とを比較する。
特開２００６－１６１６７７号公報
　しかしながら、特許文献１に開示された圧縮機検査装置は、単一のパラメータと単一の閾値とを比較しているため、本来正常である圧縮機が一瞬だけ異なる挙動を示した場合にも、異常と誤判断されるおそれがある。
　本発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、圧縮機の異常の誤判断を抑制する診断システム及び冷凍サイクル装置を提供するものである。
　本発明に係る診断システムは、圧縮機の動作時間をサンプリング区間毎に区切る区画手段と、区画手段によって区切られたサンプリング区間毎の圧縮機動作時の物理量の周波数成分を算出する算出手段と、算出手段によって算出された周波数成分を時系列毎に並べて、マッピングされた成分パターンを作成する配置手段と、配置手段によって作成された成分パターンと基準パターンとの差分を判定する判定手段と、判定手段によって判定された成分パターンと基準パターンとの差分が閾値を超えた場合、発報する発報手段と、を備える。
　本発明によれば、サンプリング区間毎の圧縮機動作時の物理量の周波数成分が時系列毎に並べられてマッピングされた成分パターンと基準パターンとを比較する。このため、本来正常である圧縮機が一瞬だけ異なる挙動を示した場合等には、異常と判断されない。従って、圧縮機の異常の誤判断を抑制することができ、かつ、異常度合を段階に分けて判断することができる。
本発明の実施の形態１に係る冷凍サイクル装置１を示す模式図である。 時間と圧縮機３の回転数との関係を示すグラフである。 時間とモータ電流の実効値との関係を示すグラフである。 圧縮機３のＵ相電流の周波数分析結果を示すグラフである。 軸受損傷時の圧縮機３のＵ相電流の周波数分析結果を示すグラフである。 オイルホワール時の圧縮機３のＵ相電流の周波数分析結果を示すグラフである。 圧縮機３の軸受の異常の判定結果を示す図である。 本発明の実施の形態１に係る診断システム２を示す機能ブロック図である。 本発明の実施の形態１に係る時間とモータ電流との関係を示すグラフである。 本発明の実施の形態１に係るマッピングの過程を示す模式図である。 本発明の実施の形態１に係る成分パターンを示す図である。 本発明の実施の形態１に係る領域毎に分けられた成分パターンを示す図である。 本発明の実施の形態１に係る成分パターンを示す図である。 本発明の実施の形態１に係る成分パターンを示す図である。 本発明の実施の形態１に係る成分パターンを示す図である。 本発明の実施の形態１に係る成分パターンを示す図である。 本発明の実施の形態１に係る成分パターンを示す図である。 本発明の実施の形態１に係る診断システム２の動作を示すフローチャートである。
実施の形態１．
　以下、本発明に係る診断システム及び冷凍サイクル装置の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。図１は、本発明の実施の形態１に係る冷凍サイクル装置１を示す模式図である。図１に示すように、冷凍サイクル装置１は、圧縮機３と、インバータ４と、制御部５と、モータ電流センサ６と、診断システム２とを備えている。圧縮機３は、例えば低温且つ低圧の状態の冷媒を吸入し、吸入した冷媒を圧縮して高温且つ高圧の状態の冷媒にして吐出するものである。圧縮機３の内部には、モータ３ａが設けられており、モータ３ａは圧縮機３の圧縮機構を回転駆動する。ここで、本実施の形態１では、モータ３ａが三相六極の場合について例示する。また、圧縮機３は、インバータ４によって駆動するインバータ圧縮機である。ここで、本実施の形態１では、圧縮機３が、センサを有しないセンサレスインバータ圧縮機である場合について例示する。なお、圧縮機３は、センサを有するインバータ圧縮機であってもよい。
　インバータ４は、三相の交流電源７から供給された交流電力を、モータ３ａの駆動に適した交流電力に変換する。ここで、モータ３ａに流れる電流として、モータ電流と、トルク成分のｑ軸電流とが挙げられる。制御部５は、インバータ４のスイッチング動作等を制御するものであり、これにより、圧縮機３の回転数等を制御する。制御部５は、例えばＣＰＵとメモリとから構成されている。モータ電流センサ６は、インバータ４からモータ３ａに供給されるモータ電流を検出する装置である。なお、インバータ４と制御部５と診断システム２とは、別個に設けられてもよいし、一体的に設けられてもよい。
　図２は、時間と圧縮機３の回転数との関係を示すグラフである。図２において、横軸は時間［ｓｅｃ］であり、縦軸は圧縮機３の回転数［ｒｐｓ］である。図２に示すように、圧縮機３の起動時、圧縮機３の回転数は、時間に比例して上昇する。
　図３は、時間とモータ電流の実効値との関係を示すグラフである。図３において、横軸は時間［ｓｅｃ］であり、縦軸はモータ電流の実効値［Ａ］である。図３に示すように、モータ電流の実効値は、起動直後に急上昇し、その後下降して例えば３０［Ａ］といった所定値になるとその所定値を維持する。
　図４は、圧縮機３のＵ相電流の周波数分析結果を示すグラフである。図４において、横軸は周波数［Ｈｚ］であり、縦軸はレベル［ｄＢ］である。圧縮機３の異常を判定する手段として、圧縮機３のモータ３ａに流れるモータ電流の電流波形を周波数分析することが知られている。図４は、圧縮機３の正常時において、圧縮機３の回転数が３０［ｒｐｓ］のときの周波数分析結果を示すグラフである。モータ３ａは、前述の如く、三相六極である。この場合、インバータ４の周波数ｆｉｎｖは、ｆｉｎｖ［Ｈｚ］＝３×ｆｃｏｍｐ［ｒｐｓ］となる。この式からわかるとおり、圧縮機３の回転トルク変動は、ｆｉｎｖ±ｆｃｏｍｐの周波数成分の値に影響を及ぼす。
　図５は、軸受損傷時の圧縮機３のＵ相電流の周波数分析結果を示すグラフである。図５において、横軸は周波数［Ｈｚ］であり、縦軸はレベル［ｄＢ］である。次に、圧縮機３の軸受が損傷している場合の周波数分析結果について説明する。図５は、圧縮機３の軸受が損傷している場合において、圧縮機３の回転数が２０［ｒｐｓ］のときの周波数分析結果を示すグラフである。圧縮機３の軸受が損傷すると、圧縮機３の一回転中の回転トルク変動に異常が生じる。この場合、図５に示すように、ｆｉｎｖ±ｆｃｏｍｐの周波数帯の周波数成分が増加して、グラフがブロードとなる。
　図６は、オイルホワール時の圧縮機３のＵ相電流の周波数分析結果を示すグラフである。図６において、横軸は周波数［Ｈｚ］であり、縦軸はレベル［ｄＢ］である。次に、オイルホワールが発生している場合の周波数分析結果について説明する。図６は、圧縮機３内のすべり軸受に流体的な異常であるオイルホワールが生じている場合において、圧縮機３の回転数が１０［ｒｐｓ］のときの周波数分析結果を示すグラフである。オイルホワールが発生すると、潤滑油が軸周速の０．３倍～０．５倍の速度で軸受の隙間に流れることによって、軸受に流体的な加振力が生じる。これにより、図６に示すように、振動加速度波形及びｑ軸電流の周波数分析では、圧縮機３の回転周波数の０．３倍～０．５倍の成分値が上昇する場合がある。また、図５に示すように、Ｕ相電流では、（ｆｉｎｖ±０．３×ｆｃｏｍｐ）～（ｆｉｎｖ±０．５×ｆｃｏｍｐ）が上昇する場合がある。
　なお、オイルホワールよりも大きな乱れであるオイルウィップが生じると、軸系の振動も同時に発生する複雑な振動が発生する。このため、振動加速度波形及びｑ軸電流の周波数成分において、圧縮機３の回転周波数の０．３倍～０．９倍の成分値（０．３×ｆｃｏｍｐ～０．９×ｆｃｏｍｐ）が上昇する。また、軸の共振周波数の０．４倍～０．５倍の成分値（０．４×ｆｓ０～０．５×ｆｓ０）が上昇し、回転数によらないｆｕ０が上昇する。Ｕ相電流では、（ｆｉｎｖ±０．３×ｆｃｏｍｐ）～（ｆｉｎｖ±０．９×ｆｃｏｍｐ）、及び、（ｆｉｎｖ±（１／３）×０．４×ｆｓ０～ｆｉｎｖ±（１／３）×０．５×ｆｓ０）が上昇する。
　図７は、圧縮機３の軸受の異常の判定結果を示す図である。上記のような特性を鑑み、圧縮機３の軸受の異常を解析しようとすると、考えられる判定結果は、０：正常、１：油不足傾向、２：金属接触発生、３：トルク上昇ありとなる。これらの判定結果は、損傷と潤滑との関係によって、軸受における故障前兆の挙動が揺らぐ。このため、周波数成分の値が、正常の範囲に収まることもあれば異常の値を示すこともある。例えば、圧縮機３の内部の判定結果の組み合わせは、図７のようになる。図７に示すように、圧縮機３の内部の判定結果の組み合わせは、多数存在し、単一の周波数成分の値のみで、圧縮機３の内部の状態を判断することは困難である。
　図８は、本発明の実施の形態１に係る診断システム２を示す機能ブロック図である。本実施の形態１に係る診断システム２は、上記の課題を鑑みて、回転数の上昇に併せて、サンプリング区間毎の周波数分析の結果の複数の要素を、一枚の画像に集約することによって、周波数成分の値の挙動を把握し、圧縮機３の内部の状態を判断する。図８に示すように、診断システム２は、区画手段１１と、算出手段１２と、配置手段１３と、判定手段１４と、発報手段１５と、学習手段１６とを備えている。診断システム２は、例えばＣＰＵとメモリとから構成されている。
　図９は、本発明の実施の形態１に係る時間とモータ電流との関係を示すグラフである。図９において、横軸は時間［ｓｅｃ］であり、縦軸はモータ電流［Ａ］である。図９に示すように、区画手段１１は、圧縮機３の動作時間をサンプリング区間（Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５・・・）毎に区切るものである。
　図１０は、本発明の実施の形態１に係るマッピングの過程を示す模式図である。図１０において、左欄の５個のグラフは、図９に示す波形をサンプリング区間毎に周波数分析した結果であり、横軸が周波数［Ｈｚ］であり、縦軸がレベル［ｄＢ］である。図１０において、左欄の５個のグラフは、それぞれ、サンプリング区間Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５の周波数成分である。図１０の左欄に示すように、算出手段１２は、区画手段１１によって区切られたサンプリング区間毎の圧縮機３動作時の物理量の周波数成分を算出するものである。本実施の形態１では、圧縮機３動作時の物理量として、モータ電流の値の場合について例示しているが、ｑ軸電流の値でもよいし、振動量でもよい。ここで、モータ電流は、モータ電流センサ６によって検出される。
　図１０において、中央欄の５個のグラフは、図１０の左欄の５個のグラフについて、レベル［ｄＢ］を複数段階毎に着色して一本の帯状にしたものである。図１０の中央欄に示すように、配置手段１３は、各周波数成分を複数段階毎に着色する機能を有する。
　図１０において、右欄のグラフは、図１０の中央欄の５個のグラフを、反時計回りに９０°回転して並べたものであり、横軸が時間［ｓｅｃ］であり、縦軸が周波数［Ｈｚ］である。図１０の右欄に示すように、配置手段１３は、算出手段１２によって算出された周波数成分を時系列毎に並べて、マッピングされた成分パターンを作成するものである。成分パターンは、例えば２次元平面である。本実施の形態１では、配置手段１３は、各周波数成分を複数段階毎に着色した帯状グラフを時系列毎に並べている。なお、配置手段１３は、周波数成分を数値のまま、時系列毎に並べてもよい。この場合、周波数成分を着色する工程を減らすことができる。一方、周波数成分が着色されることによって、成分パターンがグラフィカルとなり、診断システム２は、圧縮機３の内部の状態をより細かく判断することが可能となる。また、成分パターンが表示部に表示される場合、作業者の視認性が向上する。
　判定手段１４は、配置手段１３によって作製された成分パターンと基準パターンとの差分を判定するものである。ここで、基準パターンとは、診断システム２に予め記憶されたものである。診断システム２には、基準パターンとして、想定される不具合のパターンが記憶されている。
　図１１は、本発明の実施の形態１に係る成分パターンを示す図である。図１１は、圧縮機３が正常である場合の成分パターンである。図１１に示すように、成分パターンは、時間経過毎に周波数が増加していく。また、図１１において、レベルはグレースケールで表示されており、白色に近いほどレベルが低く、黒色に近いほどレベルが高い。ここで、図１１において高いレベルを示す線分は、図４のグラフのピーク値である。また、図１１において高いレベルを示す線分を挟む低いレベルを示す２個の線分は、図４のグラフのピーク値の両側に隣接する小ピーク値である。
　図１２は、本発明の実施の形態１に係る領域毎に分けられた成分パターンを示す図である。図１２に示すように、判定手段１４は、全てのサンプリング区間を、サンプリング区間よりも長い領域毎に分け、各領域の成分パターンと、領域毎に設定された基準パターンとの差分を判定するものである。本実施の形態１では、領域は３つであり、時間経過毎に第１の領域、第２の領域及び第３の領域と呼称する。判定手段１４は、第１の領域、第２の領域及び第３の領域のそれぞれにおいて、基準パターンとの差分を判定する。
　発報手段１５は、判定手段１４によって判定された成分パターンと基準パターンとの差分が閾値を超えた場合、発報するものである。ここで、閾値は、複数段階毎に設定されており、発報手段１５は、差分が各閾値を超えた場合、それぞれ異なる発報を行うものである。発報の種類は、例えば圧縮機３の故障の危険度によって分けられている。発報の種類は、「正常：圧縮機３に問題なし」、「危険度小：リスクはあるが現状問題なし」、「危険度中：リスクがあり将来的に問題が発生する可能性あり」、「危険度大：直ちに対処する必要あり」のように分けられる。以下、図１３～図１７を用いて、発報の種類を説明する。
　図１３～図１７は、本発明の実施の形態１に係る成分パターンを示す図である。図１３では、圧縮機３の起動直後の立ち上がり期間において、レベルが高くなっている領域が多い。これは、圧縮機３の立ち上がり期間において、摩擦抵抗に異変が生じている可能性があることを示しており、図１３は、図５の軸受損傷時における成分パターンである。図１３のように圧縮機３の回転初期に軸振れが生じている場合、軸受が損傷している可能性がある。ただ、図１３では、圧縮機３の回転数が安定して軸受に十分な給油が行われたと考えられる例えば２［ｓｅｃ］以降は、レベルが高い領域が減っている。このため、図１３のような分析パターンは、軸受の損傷により軸受耐力が低下して故障リスクは高まっているものの、運転中に油膜が切れなければ、圧縮機３の性能及び動作に問題はないと判断される。従って、図１３における発報の種類は、「危険度小」である。なお、図１３は、第１の領域における総レベルが高く、第２の領域における総レベルが低く、第３の領域における総レベルが低い。これにより、立ち上がり期間における摩擦抵抗の異変と判断される。
　図１４では、圧縮機３の回転数の増速時の期間において、レベルが高くなっている領域が多い。これは、圧縮機３の増速時において、摩擦抵抗に異変が生じている可能性があることを示している。この場合は、増速時に摩擦抵抗が生じているが、圧縮機３の立ち上がり期間における摩擦抵抗は少ないため、故障リスクは高まっているものの、現状では、圧縮機３の性能及び動作への影響が著しく大きいとは判断することができない。従って、図１４における発報の種類は、「危険度中」である。なお、図１４では、第１の領域における総レベルが低く、第２の領域における総レベルが高く、第３の領域における総レベルが高い。これにより、増速時における摩擦抵抗の異変と判断される。
　図１５では、圧縮機３の回転数の全域において、レベルが高くなっている領域が多い。これは、圧縮機３において、常時、異変が生じていることを示している。この場合は、圧縮機３に対し、直ちに何らかの対処が必要となると考えられ、例えば制御部５が圧縮機３の回転数を下げたり、圧縮機３を停止させたりする必要がある。従って、図１５における発報の種類は、「危険度大」である。なお、図１５では、第１の領域における総レベルが高く、第２の領域における総レベルが高く、第３の領域における総レベルが高い。これにより、常時異変が生じていると判断される。
　図１６では、図１１の正常時に比べて、圧縮機３の立ち上がり期間において、レベルが高くなっている領域が若干増加している。これは、圧縮機３の立ち上がり期間において、潤滑油の潤滑不良が生じている可能性があることを示しており、図１６は、図６のオイルホワール時における成分パターンである。この場合、圧縮機３の回転数が安定して軸受に十分な給油が行われたと考えられる例えば２［ｓｅｃ］以降は、レベルが高い領域が減っている。このため、図１６のような分析パターンは、初期の潤滑不良に過ぎず、圧縮機３の異常ではないと判断される。従って、図１６における発報の種類は、「危険度小」又は「正常」である。なお、図１６では、第１の領域における総レベルが若干高く、第２の領域における総レベルが低く、第３の領域における総レベルが低い。これにより、立ち上がり期間における潤滑不良と判断される。
　図１７では、圧縮機３の立ち上がり期間において、レベルが高くなっている領域が、図１６よりも多く図１３よりも少ない。これは、圧縮機３の立ち上がり期間において、金属の接触が生じている可能性があることを示している。この場合、圧縮機３の回転数が安定して軸受に十分な給油が行われたと考えられる例えば２［ｓｅｃ］以降は、レベルが高い領域が減っている。このため、図１７のような分析パターンは、初期の金属接触に過ぎず、圧縮機３の異常ではないと判断される。従って、図１７における発報の種類は、「危険度小」又は「正常」である。なお、図１７では、第１の領域における総レベルが若干高く、第２の領域における総レベルが低く、第３の領域における総レベルが低い。これにより、立ち上がり期間における金属の接触と判断される。
　ここで、図８に示すように、学習手段１６は、配置手段１３によって作成された成分パターンを記憶し、基準パターンを実際の成分パターンに近づけるものである。学習手段１６は、配置手段１３が作成した成分パターンを記憶して基準パターンを補正することを繰り返すことによって、基準パターンの正確性を向上させる。
　図１８は、本発明の実施の形態１に係る診断システム２の動作を示すフローチャートである。次に、診断システム２の動作について説明する。図１８に示すように、診断システム２において、区画手段１１は、圧縮機３の動作時間をサンプリング区間毎に区切る（ステップＳＴ１）。次に、算出手段１２は、サンプリング区間毎の圧縮機３動作時の物理量の周波数性成分を算出する（ステップＳＴ２）。本実施の形態１では、圧縮機３動作時の物理量は、モータ電流である。そして、配置手段１３は、周波数成分を時系列毎に並べて成分パターンを作成する（ステップＳＴ３）。
　その後、判定手段１４は、成分パターンと基準パターンとの差分を判定する（ステップＳＴ４）。その際、判定手段１４は、第１の領域、第２の領域及び第３の領域のそれぞれにおいて、それぞれの基準パターンとの差分を判定する。差分が閾値以下の場合（ステップＳＴ４のＮｏ）、制御フローは、ステップＳＴ１に戻る。一方、差分が閾値を超えた場合（ステップＳＴ４のＹＥＳ）、発報手段１５が発報する（ステップＳＴ５）。その際、発報手段１５は、差分が各閾値を超えた場合、それぞれ異なる発報を行う。その後、学習手段１６は、成分パターンを記憶し、基準パターンを実際の成分パターンに近づける（ステップＳＴ６）。学習された基準パターンは、次回の成分パターンの判定に使用される。
　本実施の形態１によれば、サンプリング区間毎の圧縮機３動作時の物理量の周波数成分が時系列毎に並べられてマッピングされた成分パターンと基準パターンとを比較する。このため、本来正常である圧縮機３が一瞬だけ異なる挙動を示した場合等には、異常と判断されない。従って、圧縮機３の異常の誤判断を抑制することができる。
　圧縮機３の起動時は、すべり軸受といった摺動部への給油が不十分のため、摺動部に油膜が形成されていないことが多いと考えられる。これは、油膜切れによって、摺動部に損傷が発生する可能性が高いことを意味する。本実施の形態１は、マッピングされた成分パターンによる判定を行っているため、損傷の発生が起こり易い時期を含めた全体的な異常判定を行うことができる。従って、故障の前兆を早期に発見することができる。また、潤滑状態と、摺動部の表面形状と、電流及び振動とは、密接に関係している。このため、起動時のみの電流値を用いて圧縮機３の状態を判定することは困難である。そこで、本実施の形態１では、圧縮機３の回転数が０［ｒｐｓ］から所定の回転数［ｒｐｓ］に至るまでの時間全体における電流の挙動を判定している。これにより、摺動部の状態を高精度に判定することができる。
　また、従来、圧縮機の起動時の振動波形又は電流波形を周波数分析して圧縮機の異常を判定する技術が知られている。しかし、この従来技術は、製造不良に基づいた特徴量を用いて圧縮機の異常を判定しているため、市場に据え付けられた冷凍空調機器に生じる運転に伴う異常を検知することはできない。
　なお、本実施の形態１では、圧縮機３が、センサを有しないセンサレスインバータ圧縮機である場合について例示する。センサレスインバータ圧縮機の場合、回転数が０［ｒｐｓ］から起動する際、回転子の位置が定まっていない。このため、インバータ４は、回転数が安定するまで、毎回同じ制御でモータ３ａを駆動する。本実施の形態１では、毎回行われる同じ制御を、振動検査におけるスイープ試験の振動子のように利用して、振動又は電流の挙動を周波数分析し、圧縮機３の状態を診断する。振動及び電流は、圧縮機３の潤滑状態と摩擦抵抗とに相関性がある。この２つの物理量に対し周波数分析を行うことによって、図３のような電流値の時系列変化では検知することができない故障の前兆を検知する。損傷と潤滑との組み合わせによって、特徴量の算出結果が変動する。従って、本実施の形態１では、特徴量を用いた一定時間の振る舞いを画像データに集約して、圧縮機３の状態を判定する。なお、本実施の形態１は、センサを有する圧縮機３に適用することも可能である。また、本実施の形態１の診断システム２は、通常運転時に動作してもよいし、別個に設けられた故障を検知する故障検知モードといった際に動作してもよい。
　１　冷凍サイクル装置、２　診断システム、３　圧縮機、３ａ　モータ、４　インバータ、５　制御部、６　モータ電流センサ、７　交流電源、１１　区画手段、１２　算出手段、１３　配置手段、１４　判定手段、１５　発報手段、１６　学習手段。

Claims (6)

  1. 　圧縮機の動作時間をサンプリング区間毎に区切る区画手段と、
    　前記区画手段によって区切られた前記サンプリング区間毎の前記圧縮機動作時の物理量の周波数成分を算出する算出手段と、
    　前記算出手段によって算出された周波数成分を時系列毎に並べて、マッピングされた成分パターンを作成する配置手段と、
    　前記配置手段によって作成された成分パターンと基準パターンとの差分を判定する判定手段と、
    　前記判定手段によって判定された前記成分パターンと前記基準パターンとの差分が閾値を超えた場合、発報する発報手段と、
    　を備える診断システム。
  2. 　前記閾値は、複数段階毎に設定されており、
    　前記発報手段は、差分が各閾値を超えた場合、それぞれ異なる種類の発報を行うものである
    　請求項１記載の診断システム。
  3. 　前記配置手段は、
    　各周波数成分を複数段階毎に着色する機能を有する
    　請求項１又は２記載の診断システム。
  4. 　前記判定手段は、
    　全ての前記サンプリング区間を、前記サンプリング区間よりも長い領域毎に分け、
    　各領域の成分パターンと、領域毎に設定された基準パターンとの差分を判定するものである
    　請求項１～３のいずれか１項に記載の診断システム。
  5. 　前記配置手段によって作成された成分パターンを記憶し、前記基準パターンを実際の成分パターンに近づける学習手段を更に備える
    　請求項１～４のいずれか１項に記載の診断システム。
  6. 　請求項１～５のいずれか１項に記載の診断システムと、
    　前記圧縮機の動作を制御する制御部と、
    　を備える冷凍サイクル装置。
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