异常诊断装置以及异常诊断方法与流程

本发明涉及异常诊断装置以及异常诊断方法。

背景技术

以往，对产生了负载不平衡的马达中的异常进行诊断是通过对马达的驱动电流的FFT波形进行分析，检测因异常而变动的边带波来进行的。

例如，在专利文献1中，通过计算电源频率水平与马达的旋转频率的边带水平的差异，来进行马达的异常诊断。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2010-288352号公报

技术实现要素：

发明所要解决的课题

然而，在专利文献1的方法中，确定出现异常的频带所需的参数较多，设定费时费力。例如，在计算马达的旋转频率时，需要设定马达的驱动频率、马达的极数以及转差等多个参数。

本发明是为了解决上述课题而完成的，其目的在于提供一种不进行较多的参数的设定就能够进行马达的异常诊断的异常诊断装置。

用于解决课题的手段

本发明中的异常诊断装置的一个方式具备：电流测定部，其测定马达的负载电流；频率分析部，其对所述负载电流进行频率分析；以及劣化度计算部，其在预先设定的频率范围内，对从上位起的预先设定的数量的强度值进行合计来计算劣化度。

另外，本发明中的异常诊断方法的一个方式具备如下步骤：通过电流测定部测定马达的负载电流；通过频率分析部对所述负载电流进行频率分析；通过劣化度计算部在预先设定的频率范围内对从上位起的预先设定的数量的强度值进行合计来计算劣化度。

发明效果

根据本发明，能够提供一种不进行较多的参数的设定就能够进行马达的异常诊断的异常诊断装置。

附图说明

图1是表示本发明的一个实施方式的异常诊断系统的概略结构的图。

图2是表示异常诊断装置的硬件结构的框图。

图3的(A)是表示产生了负载不平衡的马达中的驱动电流的FFT波形的原波形的一例的图，(B)是表示从(A)的FFT波形去除DC成分和谐波后的波形的一例的图。

图4是表示异常诊断装置的劣化度计算处理的流程图。

图5是表示马达正常的情况和产生了由不平衡引起的异常的情况下的负载电流的图。

图6是表示马达正常的情况和产生了由气蚀(cavitation)引起的异常的情况下的负载电流的图。

图7是表示马达正常的情况和产生了由轴承劣化引起的异常的情况下的负载电流的图。

图8是表示在想要检测的信号中产生由逆变器驱动的影响引起的噪声以及由其他原因产生的微小噪声的状态的图。

图9是表示第二实施方式的异常诊断装置的劣化度计算处理的流程图。

图10是表示马达正常的情况和产生了由不平衡引起的异常的情况下的负载电流的图。

具体实施方式

以下，参照附图对本发明的实施方式进行详细说明。

(第一实施方式)

首先，参照附图对本发明的第一实施方式进行详细说明。图1是表示本实施方式的异常诊断系统100的概略结构的图。如图1所示，异常诊断系统100具备电流传感器30、异常诊断装置40以及专用工具50。异常诊断系统100是诊断与逆变器10连接的马达20的异常的系统。

逆变器10与三相电源连接，组合将三相交流转换为直流的AC-DC转换器和DC-AC逆变器，将三相交流转换为任意的频率和电压。通过使用逆变器10来根据马达20的转子的旋转位置使驱动电流的相位和频率变化，能够从低速到高速实现高驱动效率和振动少的顺畅的旋转。此外，逆变器10不是必需的构成要素，即使是不具备逆变器10的结构，也能够实现本实施方式的异常诊断系统100。

马达20是三相马达，由来自逆变器10的三相交流驱动。马达20包括省略图示的定子和转子。转子使由轴承支承的旋转轴旋转。

电流传感器30是测定马达20的负载电流的传感器。电流传感器30与异常诊断装置40连接，由电流传感器30测定出的马达20的负载电流被输入到异常诊断装置40。

异常诊断装置40具备：电流测定部，其测定马达20的负载电流；频率分析部，其对负载电流进行频率分析；以及异常判定部，其在预先设定的频率范围内，对从上位起的预先设定的数量的强度值进行合计来计算劣化度。关于异常诊断装置40的详细情况在后面叙述。

专用工具50是通过LAN等与异常诊断装置40连接的设备，例如由个人计算机等构成。通过将专用工具50与异常诊断装置40连接，能够监视马达20的状态。此外，专用工具50不是必需的构成要素，即使是不具备专用工具50的结构，也能够实现本实施方式的异常诊断系统100。

图2表示异常诊断装置40的硬件结构。如图2所示，异常诊断装置40具备运算部41、EIP端口42、显示部43、输出接点44以及电源电路45。

运算部41具备AD转换部410、FFT分析部411、劣化度计算部412以及异常判定部413的功能。AD转换部410作为对由电流传感器30检测出的马达20的负载电流进行AD转换的电流测定部发挥功能。FFT分析部411作为对负载电流进行频率分析的频率分析部发挥功能。劣化度计算部412在预先设定的频率范围内对从上位起的预先设定的数量的强度值进行合计来计算劣化度。异常判定部413具备作为输入阈值的输入部的功能和将所输入的阈值与劣化度进行比较来判定马达20是否已劣化的异常判定部的功能。阈值例如从专用工具50输入。

EIP端口42是用于通过EtherNet/IP的网络协议能够使异常诊断装置40与专用工具50进行通信的端口。

显示部43例如由电子纸等构成，显示由异常诊断装置40计算出的劣化度等。

输出接点44是用于将异常诊断装置40的输出传递到外部设备的接点。

电源电路45是与外部的电源连接来提供异常诊断装置40的各部的动作所需的电源的电路。

(异常诊断的方法)

图3的(A)是表示产生了负载不平衡的马达中的驱动电流的FFT波形的原波形的一例的图，图3的(B)是表示从(A)的FFT波形中去除DC成分和谐波后的波形的一例的图。

在本实施方式中，从马达20的驱动电流的FFT波形中去除存在不是由马达20的异常引起的变动的DC成分和谐波，对预先设定的个数的数据进行合计。由此，能够节省确定边带所需的设定的工夫，确定马达20的劣化以及故障。

例如，在图3的(A)所示那样的产生了负载不平衡的马达20的驱动电流的FFT波形中，DC成分和谐波的变动大，因此若对振幅进行合计，则由于马达20的异常以外的原因而合计的值发生变动。因此，以往需要确定对电源频率加上旋转频率而得到的频率以及从电源频率减去旋转频率而得到的频率等步骤。

然而，在本实施方式中，如图3的(B)所示，通过去除DC成分和谐波，由马达20的异常引起的频率成分(＝电源频率±旋转频率)的变化变得显著，仅通过对振幅进行合计就能够将马达20的异常数值化。

(异常诊断的处理)

图4是表示本实施方式的异常诊断装置40的劣化度计算处理的流程图。首先，异常诊断装置40的AD转换部410通过电流传感器30取得马达20的负载电流(图4：S1)。

接着，异常诊断装置40的FFT分析部411通过离散傅里叶变换对负载电流进行频率分析(图4：S2)。

接着，异常诊断装置40的劣化度计算部412从电流数据中去除基波和谐波(图4：S3)。

接着，异常诊断装置40的劣化度计算部412对从上位起的预先设定的数量的强度值进行合计，计算劣化度(图4：S4)。具体而言，劣化度计算部412例如对从上位起的10个噪声的强度值进行合计，将该合计出的强度值除以全部信号值，再乘以调整灵敏度的系数，由此计算劣化度。将劣化度的计算式表示在(式1)中。

(式1)

劣化度＝A×(TopN合计噪声/信号)

在上述式中，N表示合计的数据的个数，A表示调整灵敏度的系数。

之后，也可以通过由异常诊断装置40的异常判定部413对阈值与计算出的劣化度进行比较，来进行异常判定。

(劣化度的计算处理)

接着，对本实施方式中的劣化度的计算处理进行说明。在以下的例子中，设马达20的极数为4极，对60Hz的电源频率进行了直入驱动。

马达20的异常根据故障模式的不同而出现方式不同。因此，在本实施方式中，具备与故障模式相应的3个劣化度的计算处理方法。

第一故障模式是由不平衡、不对准、或者转子杆的折损引起的故障模式。第二故障模式是基于气蚀的故障模式。第三故障模式是由轴承劣化引起的故障模式。以下，对各个故障模式下的劣化度的计算处理进行说明。

(第一故障模式)

作为一例，对基于不平衡的故障模式的情况下的劣化度的计算处理进行说明。图5是表示马达20正常的情况和产生了由不平衡引起的异常的情况下的负载电流的图。

在该例中，通过FFT分析部411以0.25Hz的分辨率进行FFT，在0Hz～2次谐波的频率范围(0Hz～120Hz)中，对从上位起的10个强度值进行合计，通过下式算出劣化度。

(式2)

其中，从上位起的10个是一例，只要合计6个～20个的强度值即可。

从图5可知，在该情况下，基本频率±旋转频率的强度值上升，在该例子的条件下，在异常的情况下，30Hz和90Hz的强度值上升。另外，在该情况下，正常的情况下的劣化度为13，异常的情况下的劣化度为22。因此，通过将阈值设为20，能够由异常判定部413判定异常。

(第二故障模式)

作为一例，对基于气蚀的故障模式的情况下的劣化度的计算处理进行说明。图6是表示马达20正常的情况和产生了由气蚀引起的异常的情况下的负载电流的图。

在该例子中，通过FFT分析部411以0.25Hz的分辨率进行FFT，在基本频率±15Hz的频率范围中，从上位起合计60个强度值，通过下式计算劣化度。

(式3)

但是，从上位起60个是一个例子，只要适当变更个数来合计强度值即可。

从图6可知，在该情况下，基本频率±15Hz以内的强度值上升，在异常的情况下，45Hz～75Hz的强度值上升。另外，在该情况下，正常的情况下的劣化度为13，异常的情况下的劣化度为30。因此，通过将阈值设为20，能够由异常判定部413判定异常。

(第三故障模式)

作为一个例子，对基于轴承劣化的故障模式的情况下的劣化度的计算处理进行说明。图7是表示马达20正常的情况和产生了由轴承劣化引起的异常的情况下的负载电流的图。

在该例子中，通过FFT分析部411以0.25Hz的分辨率进行FFT，在2次谐波～20次谐波的频率范围(120Hz～1200Hz)中，对从上位起的4000个强度值进行合计，通过下式算出劣化度。

(式4)

但是，从上位起的4000个是一例，只要适当变更个数来合计强度值即可。

从图7可知，在该情况下，2次谐波～20次谐波的强度值上升，在该例子的条件下，在异常的情况下，120Hz～1200Hz的强度值上升。另外，在该情况下，正常的情况下的劣化度为20，异常的情况下的劣化度为30。因此，通过将阈值设为25，能够由异常判定部413判定异常。

如上所述，根据本实施方式，在预先设定的频率范围内，对从上位起预先设定的数量的强度值进行合计来计算劣化度，因此无需进行马达的驱动频率、马达的极数以及转差等多个参数的设定，就能够进行马达的异常诊断。

(第二实施方式)

接着，参照附图对本发明的第二实施方式进行详细说明。图8是表示在本实施方式中，在想要检测的信号中产生由逆变器驱动的影响引起的噪声以及由其他原因产生的微小噪声的状态的图。图9是表示本实施方式的异常诊断装置的劣化度计算处理的流程图。图10是表示在本实施方式中马达正常的情况和产生了由不平衡引起的异常的情况下的负载电流的图。

在上述的第一实施方式中，对合计从上位起的规定个数的强度值来计算劣化度的方式进行了说明。另一方面，在本实施方式中，对合计规定水平以上的强度值来计算劣化度的方式进行说明。

如图8所示，由于逆变器驱动的影响，有时会产生比想要检测的信号大的噪声。在图8中，箭头A表示因逆变器驱动的影响而产生的噪声。

在该情况下，例如，若以上位起10个等较少的数量对强度值进行合计，则有时在上位起10个中包含较多的由逆变器的影响引起的噪声，检测由异常引起的信号的灵敏度降低。

因逆变器驱动的影响而产生的噪声的强度值根据所使用的逆变器的控制方式或制造商等而不同，因此无法一律去除。因此，考虑不是对从上位起的规定个数的强度值进行合计，而是对更多的强度值进行合计。

然而，如图8所示，除了因逆变器驱动的影响而产生的噪声以外，还存在因其他原因而产生的微小噪声。图8是表示在想要检测的信号中产生了由逆变器驱动的影响引起的噪声以及由其他原因产生的微小噪声的状态的图。在图8中，箭头C表示由于其他原因而产生的微小噪声。该微小噪声的强度值的随机性高，在对更多的强度值进行合计的情况下，会包含较多的微小噪声，检测异常引起的信号的灵敏度有可能降低。

因此，在本实施方式中，去除小于规定水平的信号，对规定水平以上的强度值进行合计来计算劣化度。其中，进行实验的结果可知，异常引起的噪声具有-50dB以上的强度值。因此，在本实施方式中，例如，取-10dB的余量，对-60dB以上的强度值进行合计，由此在去除微小噪声的基础上，对剩余的信号全部进行合计。其结果，确认了能够在去除微小噪声的基础上可靠地对想要检测的信号进行合计，能够检测出劣化倾向。

因逆变器驱动的影响而产生的噪声与异常无关是恒定的，但想要检测的信号因异常而变化。但是，根据本实施方式，通过对规定水平以上的强度值进行合计，能够得到足够数量的想要检测的信号的强度值，能够防止检测异常引起的信号的灵敏度降低。

本实施方式中的异常诊断装置40的硬件结构在以框图中示出的情况下，与图2所示的第一实施方式中的异常诊断装置40的结构相同。但是，本实施方式的异常诊断装置40不是对从上位起预先设定的数量的强度值进行合计来计算劣化度，而是通过对预先设定的规定水平以上的强度值进行合计来计算劣化度。

本实施方式的异常诊断装置40与第一实施方式同样地具备运算部41、EIP端口42、显示部43、输出接点44以及电源电路45。本实施方式中的劣化度计算部412在预先设定的频率范围内对规定水平以上的强度值进行合计来计算劣化度，这一点与第一实施方式不同。其他结构与第一实施方式相同。

(异常诊断的处理)

图9是表示本实施方式的异常诊断装置40的劣化度计算处理的流程图。首先，异常诊断装置40的AD转换部410通过电流传感器30取得马达20的负载电流(图9：S10)。

接着，异常诊断装置40的FFT分析部411通过离散傅里叶变换对负载电流进行频率分析(图9：S11)。

接着，异常诊断装置40的劣化度计算部412从电流数据中去除基波和谐波，并进一步去除小于规定水平的噪声(图9：S12)。

接着，异常诊断装置40的劣化度计算部412对从上位起预先设定的数量的强度值进行合计，计算劣化度(图9：S13)。具体而言，劣化度计算部412例如在去除小于-60dB的噪声之后，对剩余的全部噪声的强度值进行合计，将该合计出的强度值除以全部信号值，乘以调整灵敏度的系数，由此计算劣化度。劣化度的计算式与在第一实施方式中说明的(式1)所示的式相同。

之后，也可以通过由异常诊断装置40的异常判定部413对阈值与计算出的劣化度进行比较，来进行异常判定。

(劣化度的计算处理)

接着，对本实施方式中的劣化度的计算处理进行说明。在以下的例子中，马达20的极数为4极，对60Hz的电源频率进行了直入驱动。

在本实施方式中，作为一例，对基于不平衡的故障模式的情况下的劣化度的计算处理进行说明。图10是表示马达20正常的情况和产生了由不平衡引起的异常的情况下的负载电流的图。

在该例中，通过FFT分析部411以0.25Hz的分辨率进行FFT，在0Hz～2次谐波的频率范围(0Hz～120Hz)中，对-60dB以上的强度值进行合计，通过下式计算出劣化度。

(式5)

从图10可知，在该情况下，基本频率±旋转频率的强度值上升，在该例子的条件下，在异常的情况下，30Hz和90Hz的强度值上升。另外，在该情况下，正常的情况下的劣化度为24，异常的情况下的劣化度为33。因此，通过将阈值设为30，能够由异常判定部413判定异常。

也可以与第一实施方式组合。在将本实施方式与第一实施方式组合的情况下，只要使异常诊断装置40、特别是劣化度计算部412具备如下功能即可：在预先设定的频率范围内，针对规定水平以上的强度值，对从上位起预先设定的数量的强度值进行合计来计算劣化度。

(变形例)

以上的实施方式是例示，能够在不脱离本发明的范围的情况下进行各种变形。

在上述的实施方式中，说明了将4秒钟内输出的负载电流波形按每4秒钟进行合计的方式。但是，本发明并不限定于这样的方式，合计的期间能够兼顾数据量和精度而适当决定。

在本说明书中，对本发明的实施方式的异常诊断装置以及异常诊断方法进行了说明，但本发明并不限定于此，在不脱离本发明的主旨的范围内，能够进行各种变更。

标号说明

10：逆变器；20：马达；30：电流传感器；40：异常诊断装置；41：运算部；42：EIP端口；43：显示部；44：输出接点；50：专用工具；100：异常诊断系统；410：AD转换部；411：FFT分析部；412：劣化度计算部；413：异常判定部。