JP6987280B2 - 診断システム及び冷凍サイクル装置 - Google Patents

Description

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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