JP4332800B2 - 電気設備の稼動状態並びに異常劣化診断法 - Google Patents

Description

本発明は、電気設備診断に係る技術分野に属し、電動機やインバータを対象と
した電気設備の稼動状態並びに異常劣化診断法に関するものである。

最近の電気機器設備は生産を連続化したり、集約して高生産性を追及し、さらに高性能で広範囲の自動化システムと共に、インバータ等の省エネ機器も導入し、信頼性の高い設備、装置にするマスプロ化があらゆる産業界に求められている。このようなマスプロ設備は一般的に連続操業を原則にしており、電気機器設備の故障（休止）はプロセス全体の休止につながることが多く、ひとたび故障が発生すると、生産障害に加え、需要家からの信頼低下や場合によっては災害の発生等、休止損失は計り知れないものとなり、致命的な問題になることが推測される。

また、新製品の設備機器（機械）を企業が購入し検収（竣工検査）する場合にあっては、検収基準もしくは規格に統一されたものがなく、現状では設備機器（機械）が仕様通り動作することをもって検収上げとしている。しかし、最近の自動機器（機械）類は、多くの装置をインターフェースケーブルにより接続した組合せシステム構成としているため、各装置間の整合性（マッチング）が取れていない場合もあり、後になってトラブルが何度も発生し、火災事故に至ったケースもあり問題になっている。

さらに、人の乗る運搬、輸送設備として、例えば鉄道車両やエレベータ等は法令で定期点検が義務づけられているが、電動機設備やインバータについては、温度上昇や異音の発生有無を確認する程度で安全面での問題を残している。

ところで、電気設備の稼動状態の診断とは、従来は設備の異常や劣化診断として取り扱われていた。これらについては、既に発明者が出願した特許（特許３５６１８８２号、特願２０００−３８６６０３、特願２００１−３５８７１８、特願２００３−０３０８０７、特願２００３−０３６３６２）にて述べているので記述を省略する。

電気設備の稼動状態とは、ここでは電動機に入力される電力と、負荷に供給される電力（動力）とが整合（マッチング）している状態か否かを表わすものとし、以下電力バランスと記す。すなわち、電力バランスがとれた状態とは一般的には次のような状態を言う。
（１）電動機の容量が負荷に適合し、過負荷状態等が起こりにくい。
（２）電動機効率が比較的高い。
（３）負荷系統の損失が少なく設備全体として見た場合、突発事故が比較的発生しにくい。

次に、本技術分野に属する主成分分析法について述べる。

主成分分析法は本発明での電気設備の稼動状態診断のように、判定基準が初めから明確に与えられていないような外的基準がない場合で、多次元事象の特性値間の関連性を分析するには最も適している。この主成分分析法は多変量解析に属するもので数多くの文献があるが、その概要を説明すると次の通りである。

主成分分析は、相関関係にあるいくつかの要因を合成（圧縮）して、いくつかの成分にしその特性を求める方法である。主成分分析では、重回帰分析や判別分析のように目的変量は与えられていない。いま説明変量を高調波成分、または電動機の劣化部位とする。ここで、説明変量がＰ個あるとして、分散共分散行列をＡとすると

この時、ＡＸ＝λＸ（λ：定数）の固有方程式を解いて固有値λを得る。Ｘはλに属する固有ベクトルである。固有値λをλ_１≧λ_２≧・・・≧λ_Ｐ≧λ_０とすると、固有値の大きい方から順に、第１主成分、第２主成分・・・第Ｐ主成分となるので、各λに属する固有ベクトルを求めると、各主成分の係数を得ることが出来る。すなわち、次式より固有値λ_ｉを得る。

最大の固有値λ_１から第１主成分が得られるので、λ_１に属する固有ベクトルａ_ｉを求めて第１主成分Ｚ_１（第１主成分得点）が次のように求められる。

ここで、ｘ_１、・・・・・ｘ_Ｐは説明変量である。

同様にして、２番目に大きい固有値λ_２から第２主成分Ｚ_２が、λ_２に属する固有ベクトルａ_ｊを求めることにより（３）式と同じように求まる。以下、同様にして第Ｐ主成分まで求めることが出来る。なお、新しく求められた主成分は、説明変量を合成して得られるものであるため、その主成分が何を意味する変量であるか定める必要がある。例えば、第１主成分が第７次高調波、もしくはカップリング異常と定める。

一般にＰ個の変量があると、主成分もＰ個求めることが出来る。しかし、主成分分析は、Ｐ個の変量データを圧縮して分析する方法であるから、主成分をＰ個求める必要はない。そこで、第１主成分から順に第２主成分・・・第Ｐ主成分とそれぞれの主成分がもとのデータをどれ位説明しているのかを示す尺度として寄与率がある。固有値が大きいほど、主成分得点の分散も大きく、もとのデータを説明する力が大きい（情報量が多い）ので重要である。

いま、第Ｐ主成分まであり、その固有値をそれぞれλ_ｉとすると、寄与率はそれぞれの固有値λ_ｉを固有値の合計Σλ_ｉで割ったものである。また、寄与率を第１主成分から順に累積していったものを累積寄与率と呼ぶが、一般には累積寄与率が６０％以上になるまでの主成分が採用されている。しかし、本発明の電気設備の稼動状態並びに異常劣化診断法では、診断確度を高めるため、累積寄与率を９０％以上としている。

ところで、前述の電力バランスは負荷モードと深く関係するが、この負荷モードについては後述する。
特許３５６１８８２号 特願２０００−３８６６０３ 特願２００１−３５８７１８ 特願２００３−０３０８０７ 特願２００３−０３６３６２

電気設備の電動機やインバータの高効率運転や突発事故を防ぐことは、電気設備の省エネ化、さらに設備の長期にわたる円滑な運転と信頼性の確保の上で極めて重要な課題となっている。

しかし、電気設備の稼動状態を上記のような観点から診断するには、通常は負荷変動の監視によって行うが、負荷変動の監視では電気設備機器の異常や劣化を含めた診断は出来なかった。

本研究に係る電動機及びインバータを対象とした電気設備の稼動状態並びに異常劣化診断法は前述の問題を解決するため次のようにしている。

電気設備を構成する電動機やインバータに流れる電流高調波の各次数の高調波含有率を、あらかじめ定められた次数までの電流高調波の総合歪み率で除した特定の指数値と、前記電流高調波の選択した主成分の寄与率とを演算して、前記電動機やインバータの稼動状態並びに異常劣化の診断を可能にする。

本発明の電気設備の稼動状態並びに異常劣化診断法は、電動機及びインバータに流れる電流高調波を測定するものであり次のような効果を有する。
（１）電力バランスより見て電動機と負荷の整合状態が分かるので、インバータを含め機器のトラブル防止が可能となる。
（２）負荷側各部位の異常劣化の判別が容易にできる。
（３）電気設備の突発事故を防ぐことができる。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。

図１は電動機の電力の流れを示す図である。一次入力は電動機の固定子側一次巻線への電力であり、損失としては鉄損と銅損がある。二次入力は回転子側二次巻線への電力で、二次銅損と機械出力から成り、実際の軸出力は機械損を減算したものとなる。

図２は負荷側の電力の流れを示す図である。図１の軸出力、すなわち負荷へ伝達される動力が図２の機械入力である。この機械入力が負荷側へ伝達される時、カップリング損失が伴う。

また、ポンプやファン等が負荷の場合、管内異常（異物付着等）、軸受けや回転軸異常、又歯車やベルトにより負荷に動力を伝える場合は歯車・ベルト系異常が考えられる。従って、有効動力はこれら異常（損失）を機械入力から減算したものとなる。この機械入力と有効動力から、電力バランス、すなわち電動機と負荷との整合性、いわゆる稼動状態を知り得ることを発明者は見出した。この稼動状態をここでは負荷モードと呼ぶ。

負荷モードは表１のように三つのパターンに分類できる。

ここで、診断数値（カップリング数値）については後述する。

表２は電動機負荷部の異常・劣化部位と特定高調波成分の関係を示したもので、発明者が既に出願した特許（特願２００３−０３６３６２）にて記した。

表１の各負荷モードの特徴を述べると次の通りである。

（１）高位モード
このモードは一般的に負荷率が高い状態、すなわち高負荷もしくは過負荷モードであり、注意しなければならない。特にインバータ駆動の場合は電力素子に悪影響を及ぼし、電力素子の破壊にもつながる。

しかし、数値的に安定した高位モードは電動機効率の高い運転状態であるため数値管理を厳しく行っておれば問題はほとんどない。定常的な高位モードの数値としては０．１０〜０．１６の範囲が望ましい（例えばＡＣサーボモータは正常時この範囲である）。

ここでポンプ系を例にとって、高位モードの異常判別を図３にて説明する。図３（ａ）及び図３（ｂ）の（ ）内は診断数値の一例である。

いま、図３（ａ）が正常な（例えば診断数値１．２１）、いわゆる設計値に近い状態であったとする。その後、図３（ｂ）のように診断数値が徐々に増加すれば（例えば１．４５）、配管の肉厚がキャビテーションや腐食等により減少したと考えられる。但し、この場合バルブ開度やポンプ回転数等は一定とした場合である。

また図３の（ａ）と（ｂ）が逆、すなわち正常時が（ｂ）で（ａ）のように数値が変化したときは配管のつまり、異物付着等により流体の流れが抑制された状態である。

ところで、高位モードでは軸受部に異常・劣化が出やすく、また振動等も比較的発生しにくいモードである。

（２）安定モード
このモードは電力バランスがとれたモードである。しかし、安定モードであっても安全とは言えず、機器の異常・劣化は起こり得る。特に負荷状態が一定であるにもかかわらず安定モードから高位モードへ変化した時は上述の高位モードの場合と同様、系統に異常・劣化が生じている可能性が高いので注意が必要である。

（３）低位モード
このモードは一般的には電動機の負荷率が低い状態、すなわち軽負荷時に発生するが、負荷異常もしくは電動機損失が増大した場合にも起こる。すなわち電力バランスが崩れている状態であり電力ロスも大きいと言える。低位モードは電動機と負荷との整合性がとれていないため効率の低い運転状態である。もちろん、負荷特性上起こり得るものも多い。例えばコンプレッサーや真空ポンプのようにアンロード運転を行うものがこれにあたる。しかし、常時低位モードにある機器は振動（熱振動や流体振動）が出やすく、巻線過熱を伴い電動機各部位の劣化を早めるので対策を講じなければならない。

その対策の一例としてポンプ、ファン系においては、インバータの設置（この場合バルブは全開にする）また設置されている機器においては周波数を下げる等が有効である。

以上各モードについて述べたが、ここで注意すべきことはモードの変化である。負荷特性上必然的に起こり得るものもあるが、繰返しのモード変化は負荷変動を伴う場合がほとんどで、機器に各種のストレスを与え劣化を進展させるので、診断数値による傾向管理が一層重要になる。

ここで、負荷モードと負荷側各部位の劣化について重要な事項について述べる。すなわち、負荷モードのタイプにかかわらず、負荷側診断項目（軸受損傷・異物付着、回転軸異常・バルブ磨耗、歯車・ベルト系損傷）の診断数値が負荷モード数値（カップリング・軸アンバランスの数値）の約１０％増になっている場合は、その診断項目の部位に異常・劣化が生じている可能性が高い。従って、各診断項目の数値が負荷モード数値より低い場合は運転上ほとんど支障がない。

本発明の実施例として、総合歪み率は第４０次高調波までを対象とすれば、電気設備の稼動状態や異常劣化部位の診断には充分である。そこで負荷側各部位の診断数値は表２をもとに次のように求まる。
但し、Ｉ_Ｋ＝第Ｋ次高調波含有率／第４０次までの総合歪み率
（Ｋ＝６〜１０）

（１）カップリング、軸アンバランス（負荷モード）

（２）軸受損傷、異物付着

（３）回転軸異常、バルブ磨耗

（４）歯車、ベルト系損傷

あらゆる産業用動力設備を構成する電動機やインバータによって駆動される次のような機械に利用可能である。
（１）産業用設備機械
例えば、ファン、ブロア、工作機械、冷蔵・冷凍庫、コンベア、食品機械、プラスチック成形機、繊維機械、製紙機械等
（２）運輸・輸送機械
例えば、鉄道車両、エレベータ、エスカレータ等
（３）その他動力機械
例えば、農業用機械、自動倉庫、荷役機械等

電動機の電力の流れを示した説明図である。 負荷側の電力の流れを示した説明図である。 高位モードの異常判別を示した説明図である。

Claims (3)

1. 電気設備を構成する電動機やインバータに流れる電流
   高調波の各次数の高調波含有率を、あらかじめ定められた次数までの電流高調波の総合歪み率で除した特定の指数値と、前記電流高調波の選択した主成分の寄与率、該選択した主成分の寄与率は多次元事象の関連性を分析する主成分分析法より得られるものであって、前記特定の指数値と前記選択した主成分の寄与率とを演算して、前記電動機やインバータの異常劣化判定を行う診断方法において、前記電動機の出力電力と負荷が必要とする入力電力の整合性を、前記特定の指数値と、該特定の指数値に対応する前記電流高調波の主成分の寄与率を乗じて求められる複数個の数値、該複数個の数値を加算して得られるモード数値、該モード数値と、別に定めた既定の数値領域とを比較して判定することを特徴とする電気設備の稼動状態並びに異常劣化診断法。
2. 特定の指数値が第６次、第７次、第８次、第９次及び第１０次高調波より得られることを特徴とする請求項１記載の電気設備の稼動状態並びに異常劣化診断法。
3. 既定の数値領域が０．１以上、もしくは０．１未満で０．０６以上、もしくは０．０６未満であることを特徴とする請求項１記載の電気設備の稼動状態並びに異常劣化診断法。

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