JP2012137386A

JP2012137386A - 電動機の予防保全装置

Info

Publication number: JP2012137386A
Application number: JP2010289975A
Authority: JP
Inventors: Zhong Li; 忠李
Original assignee: Toshiba Mitsubishi Electric Industrial Systems Corp
Current assignee: Toshiba Mitsubishi Electric Industrial Systems Corp
Priority date: 2010-12-27
Filing date: 2010-12-27
Publication date: 2012-07-19
Also published as: KR20120074179A; CN102570729A; KR101279669B1

Abstract

【課題】作業者の熟練度や能力に左右されることなく電動機の異常を客観的に判断することができ、ひいては、電動機の突発的な故障を未然に防止することのできる電動機の予防保全装置を提供することを目的とする。
【解決手段】電動機の操作量（負荷率）を電動機駆動装置から取得するとともに、取得した操作量と相関関係がある電動機の状態量（巻線温度上昇値）を電動機に設置されているセンサにより取得する。そして、電動機の運転時において取得された操作量と特定状態量との関係を示す評価用データを相関評価モデルと照合し、評価用データと相関評価モデルとの一致度を判定する。本発明の電動機の予防保全装置は、評価用データと相関評価モデルとの一致度に基づいて電動機の異常を監視する。
【選択図】図３

Description

本発明は、電動機の予防保全装置に係わり、特に、製鉄所の圧延プラントに用いられる電動機のような大型電動機の予兆診断に用いて好適な予防保全装置に関する。

製鉄所の圧延プラントを構成する機器の一つに電動機がある。電動機は圧延プラントにおける重要な要素であり、その故障は圧延プラント全体に影響する。このため、圧延プラントの運転においては、電動機に異常が生じていないか監視することにより、電動機の故障を未然に防止することが必要とされている。つまり、電動機の予防保全が必要とされている。

従来の電動機の予防保全では、例えば特開昭６０−６６６４７号公報に開示されているように、電動機の温度や振動を計測し、その計測値を監視することが行われていた。具体的には、図７及び図８に示すように振動や温度などの監視対象の計測値が時間軸上に読み込まれて、その計測値が閾値を越えていないかどうか監視されていた。そして、図７に示すように監視対象の計測値が閾値を超えていない間は、電動機は正常に保たれていると判断され、図８に示すように監視対象の計測値が閾値を超える異常点が検出されたら、電動機が異常だとして警報が出されていた。また、監視対象の計測値が閾値を超えた各異常点について、異常の程度の大きさによって軽故障と重故障の警報が分けられていた。

特開昭６０−６６６４７号公報

ところが、従来の方法では、電動機の異常が検知されて警報が出された場合、電動機のメンテナンスを実施するか否か、実施するのであればどの程度に実施するのかといった判断は人間、すなわち、現場の作業者に委ねられていた。このため、作業員の能力の差異によって判断が異なり、誤った判断の結果、重大な故障を発生させしてしまう場合があった。前述のように、電動機の故障はプラント全体に影響し、重大な故障であればプラントの操業を停止させてしまうこともある。特に遠隔地のプラントにおいて、突発的な故障が発生した場合には、補修・修理に時間がかかり、多くのリソースが割かれることになる。

本発明は、上述のような課題に鑑みなされたもので、作業者の熟練度や能力に左右されることなく電動機の異常を客観的に判断することができ、ひいては、電動機の突発的な故障を未然に防止することのできる電動機の予防保全装置を提供することを目的とする。

上記の目的を達成するために、本発明の電動機の予防保全装置は、電動機の操作量を電動機駆動装置から取得するとともに、取得した操作量と相関関係がある電動機の状態量（特定状態量）を電動機に設置されているセンサにより取得する。そして、電動機の運転時において取得された操作量と特定状態量との関係を示すデータ（評価用データ）を相関評価モデルと照合し、評価用データと相関評価モデルとの一致度を判定する。相関評価モデルは、電動機が正常な場合における操作量と特定状態量との相関関係をモデル化したものであって、予め用意されたものが予防保全装置に記憶されている。本発明の電動機の予防保全装置は、評価用データと相関評価モデルとの一致度に基づいて電動機の異常を監視する。

電動機の異常監視の具体的な方法としては、評価用データと相関評価モデルとの一致度が所定の異常判定値よりも低下していることを電動機の異常として検知することが好ましい。また、一定期間内に一致度が所定の異常判定値を下回った回数を計数することも好ましい異常監視の方法の一つである。また、一定期間ごとに一致度が所定の異常判定値を下回った回数（異常回数）を計数し、異常回数の経時的変化を記録することも好ましい異常監視の方法の一つである。

本発明は、電動機の操作量と特定状態量との間に相関関係がある場合、電動機が正常なときと異常なときとではその関係に不一致が生じ、異常の度合いが大きいほど一致度が低下することに着目したものである。本発明では、上述のように、電動機が正常な場合における操作量と特定状態量との相関関係をモデル化した相関評価モデルを基準として、あるタイミングで取得された操作量と特定状態量との関係が電動機の正常時の関係かどうかが判定される。これによれば、従来方法のように単に振動や温度の計測値を閾値と比較する方法に比較して、作業員の熟練度や能力に左右されることなく電動機の異常を客観的に且つ正確に判断することができる。したがって、本発明によれば、電動機の故障の兆候を事前に知り、その症状に応じたメンテナンスを適切に実施することが可能であり、プラント全体の運転に影響するような電動機の突発的な故障を未然に防止することができる。

本発明の実施の形態１−３の電動機の予防保全装置が適用されるシステムの構成を示すブロック図である。本発明の実施の形態１による相関評価モデルを示すグラフである。本発明の実施の形態１による異常監視の方法を示すグラフである。本発明の実施の形態２による異常監視の方法を示すグラフである。本発明の実施の形態３による異常監視の方法を示すグラフである。巻線コイル絶縁層の経年劣化を示す図である。従来の電動機の予防保全で行われていた電動機の異常監視の方法を示すグラフである。従来の電動機の予防保全で行われていた電動機の異常監視の方法を示すグラフである。

実施の形態１．
以下、本発明の実施の形態１について図１、図２及び図３に基づいて説明する。

図１は本実施の形態の電動機の予防保全装置が適用されるシステムの構成を示すブロック図である。このシステムでは、電動機１と電動機駆動装置２とは離れた場所に配置され、それぞれリモートＩＯ盤３，４を介してネットワーク５に接続されている。電動機駆動装置２が出力する操作信号は、リモートＩＯ盤４を介してネットワーク５へ出力され、同ネットワーク５からリモートＩＯ盤３を介して電動機１に入力される。電動機１は、電動機駆動装置２から送信された操作信号によってその回転を制御される。電動機１には、その状態量を測定するためのセンサとして、２つの測温抵抗体６，７が設けられている。その一つは、電動機１の巻線温度を測定するための巻線温度測定用測温抵抗体（Resistance Temperature Detector）６である。もう一つは、電動機１を冷却している冷媒の温度を測定するための冷媒温度測定用測温抵抗体７である。

本実施の形態の電動機予防保全装置８はネットワーク５に接続されている。電動機駆動装置２から出力される操作信号には電動機１の操作量である負荷率のデータが含まれる。電動機予防保全装置８は電動機１の負荷率のデータをリモートＩＯ盤４からネットワーク５を介して収集し、保存する。また、電動機予防保全装置８は、巻線温度測定用測温抵抗体６と冷媒温度測定用測温抵抗体７の各測定データをリモートＩＯ盤３からネットワーク５を介して収集し、保存する。電動機予防保全装置８による負荷率データの取り込みタイミングと、各測定データの取り込みタイミングとは同期されている。

電動機予防保全装置８は、負荷率データから負荷率の二乗平均平方根を算出するとともに、巻線温度測定用測温抵抗体６と冷媒温度測定用測温抵抗体７の各測定データから電動機１の巻線温度の上昇値を算出する。負荷率の二乗平均平方根と巻線温度上昇値との間には、以下に述べるような相関関係がある。

電動機１の損失には、鉄損、銅損、漂遊負荷損、機械損などが含まれる。その中でも銅損は損失の大半を占めている。巻線温度上昇値は電動機１の損失に比例することから、銅損と巻線温度上昇値とは比例関係にある。ここで、銅損とは巻線コイルの発熱量のことを指す。巻線コイルの発熱量をＱとすると、発熱量Ｑは次の式１によって表される。式１において、ｉは巻線電流、Ｒは巻線抵抗、ｔは時間である。

式１より、巻線温度上昇値は電流の二乗に比例することが得られる。その関係を式２に示す。式２において、ΔＴは巻線温度上昇値である。

一方、電動機１の負荷率は巻線電流により求めることができる。その関係を式３に示す。式３において、Ｌは負荷率である。

負荷率の二乗平均平方根をＲＭＳとすると、二乗平均平方根ＲＭＳは次の式４によって表される。式４において、Ｌ_ｊは負荷率、ＴはＲＭＳを演算する時間、ｔ_ｊはＲＭＳを演算する時間内のサンプリング時間、ｊ＝１，２，…ｎである。

式４と式３により、次の式５の関係が得られる。

さらに、式２と式５により、次の式６の関係が得られる。

式６より、巻線温度上昇値ΔＴと負荷率の二乗平均平方根の二乗値ＲＭＳ^２との間には比例関係があることが分かる。本実施の形態では、電動機１の正常運転時の一定期間に前述の各データを収集し、巻線温度上昇値ΔＴと負荷率の二乗平均平方根ＲＭＳの関係を示すデータを複数取得する。そして、取得したデータを用いて最小二乗法によりΔＴとＲＭＳとの関係を示す近似式を決定する。次の式７がその近似式である。式７において、κは既知の係数、ｃは既知の定数である。式７をグラフで表すと図２のようになる。

電動機予防保全装置８には、式７に示す一次方程式が相関評価モデルとして記憶されている。電動機予防保全装置８は、この相関評価モデルを用いて電動機１の異常を監視する。具体的には、電動機１の運転時、ある時間帯の負荷率のデータからＲＭＳの二乗値を算出するとともに、その時間帯内の各測温抵抗体６，７の測定データから巻線温度上昇値ΔＴを算出する。これにより、前記時間帯におけるＲＭＳの二乗値と巻線温度上昇値ΔＴとの関係を示すデータ（評価用データ）が得られる。そして、図３に示すように、得られた評価用データ（図３において点ｍで示す）を相関評価モデル（図３において実線の直線で示す）と照合する。評価用データを示す点が相関評価モデルを示す直線から離れるほど、両者の一致度は低いということになる。

図３に示す点線の直線は、評価用データと相関評価モデルとの一致度を判定するための異常判定ラインである。ＲＭＳ^２の値に関し、巻線温度上昇値ΔＴの値が異常判定ラインを超える場合には、その評価用データは異常データであると判断することができる。このため、電動機予防保全装置８は、巻線温度上昇値ΔＴが異常判定ラインを超えることを電動機１の異常として検知する。なお、異常判定ラインは経験値より設定することができる。例えば、相関評価モデルのラインをΔＴ軸のプラス方向に所定値だけスライドしたラインを異常判定ラインとして設定することができる。また、相関評価モデルのラインをΔＴ軸の方向に拡大（例えば１．５倍）したラインを異常判定ラインとして設定することができる。

以上述べたように、本実施の形態では、電動機１が正常な場合における負荷率と巻線温度上昇値との相関関係をモデル化した相関評価モデルを基準として、任意の時間帯で取得された負荷率と巻線温度上昇値との関係が正常時の関係かどうかが判定される。これによれば、従来のように単に１つのデータを閾値と比較するのと比較して、電動機１の異常を客観的に且つ正確に判断することができる。

実施の形態２．
以下、本発明の実施の形態２について図４に基づいて説明する。ただし、本実施の形態の電動機の予防保全装置は、実施の形態１と同様に図１に示す構成のシステムに適用される。

本実施の形態では、電動機予防保全装置８は、一定の監視周期で前記の評価用データを取得し、その都度相関評価モデルと照合する。そして、評価用データが閾値である異常判定ラインを超えた時刻を記録するとともに、一定期間内に評価用データが異常判定ラインを超えた回数を計数する。記録された時刻や回数は、音声や画像によって作業者に報知されるようになっている。

従来方法では、監視対象である温度や振動のデータが閾値を超える度に警報が出されるため、閾値は正常値よりある程度大きく設定せざるを得なかった。しかしながら、本実施の形態のように閾値を超えた回数だけをカウントし、その回数を記録して知らせるようにすれば、正常値に近い値に閾値を設定することができる。したがって、本実施の形態では、実施の形態１の場合よりも相関評価モデルに近いラインを異常判定ラインとして設定することができる。例えば、図４では、相関評価モデルのライン実線で示し、実施の形態１の場合の異常判定ラインを点線で示し、本実施の形態の場合の異常判定ラインを一点鎖線で示している。

本実施の形態によれば、閾値である異常判定ラインを正常値である相関評価モデルのラインにより近づけて設定できることから、電動機１の異常を早見できる効果がある。

実施の形態３．
以下、本発明の実施の形態３について図５及び図６に基づいて説明する。ただし、本実施の形態の電動機の予防保全装置は、実施の形態１と同様に図１に示す構成のシステムに適用される。

本実施の形態では、電動機予防保全装置８は、一定の監視周期で前記の評価用データを取得し、その都度相関評価モデルと照合する。そして、評価用データが閾値である異常判定ラインを超えた時刻を記録するとともに、一定期間ごとに評価用データが異常判定ラインを超えた回数（異常回数）を計数し、異常回数の経時的変化を記録する。つまり、本実施の形態では、電動機予防保全装置８は、異常回数の増減を長期的に監視し、電動機１の経年の劣化を予見する。

異常回数が一方方向で増加していく、もしくは減少していくのであれば、電動機１が劣化していると判断することができる。例えば、図５に示すように、一定期間ごとの測定に伴い、異常回数が一方向に増加していく場合には、電動機１の経年の劣化を推定することができる。また、図６に示すように、電動機１のコイルを取り巻く絶縁層には長年の運転によって枯れなどの劣化が見られるようになる。これらの劣化傾向を把握するため、測温抵抗体６，７の実測値から得られる温度上昇値と閾値とを比較し、閾値を越えた点の増減を長期的に監視することで、短絡のような重大な故障が起こる前に適切な復旧措置を行うことができる。

本実施の形態によれば、評価用データが閾値である異常判定ラインを超えた異常回数の増減を長期的に監視するため、電動機１の経年の劣化を予見できる効果がある。

その他．
本発明は上述の実施の形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。例えば、上述の実施の形態では操作量として電動機の負荷率を用い、状態量として巻線温度上昇値を用いているが、相関関係があるならばその他の操作量と状態量の組み合わせを用いることもできる。

１…電動機
２…電動機駆動装置
３、４…リモートＩＯ盤
５…ネットワーク
６…巻線温度測定用測温抵抗体
７…冷媒温度測定用測温抵抗体
８…電動機予防保全装置

Claims

電動機駆動装置から入力される操作信号によって回転を制御される電動機の予防保全装置であって、
前記電動機の操作量を前記電動機駆動装置から取得する操作量取得手段と、
前記操作量と相関関係がある前記電動機の状態量を前記電動機に設置されているセンサにより取得する状態量取得手段と、
前記電動機が正常な場合における前記操作量と前記状態量との相関関係をモデル化した相関評価モデルを記憶する相関評価モデル記憶手段と、
前記電動機の運転時において取得された前記操作量と前記状態量との関係を示すデータを前記相関評価モデルと照合し、前記データと前記相関評価モデルとの一致度を判定する一致度判定手段と、
前記一致度に基づいて前記電動機の異常を監視する異常監視手段と、
を備えることを特徴とする電動機の予防保全装置。
前記異常監視手段は、前記一致度が所定の異常判定値よりも低下していることを前記電動機の異常として検知することを特徴とする請求項１記載の電動機の予防保全装置。
前記異常監視手段は、一定期間内に前記一致度が所定の異常判定値を下回った回数を計数することを特徴とする請求項１記載の電動機の予防保全装置。
前記異常監視手段は、一定期間ごとに前記一致度が所定の異常判定値を下回った回数を計数し、前記回数の経時的変化を記録することを特徴とする請求項１記載の電動機の予防保全装置。
前記操作量取得手段は、前記電動機の負荷率を前記操作量として取得し、
前記状態量取得手段は、前記電動機の巻線温度上昇値を前記状態量として取得し、
前記相関評価モデル記憶手段は、前記巻線温度上昇値と前記負荷率の二乗平均との間に成り立つ一次方程式を前記相関評価モデルとして記憶することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の電動機の予防保全装置。