JP2021141667A - 機器監視装置及び機器監視方法 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は、既存の機器への適用に対しても制約が少ない、または監視対象の機器が可変速運転や負荷変動中であっても監視しやすい機器監視の技術を提供することを目的とする。
【解決手段】本発明の代表的な機器監視装置の一つは、インバータ駆動の交流電動機を動力源とする機器システムを監視するための機器監視装置であって、トルク電流推定部、および状態推定部を備える。前記トルク電流推定部は、前記交流電動機について少なくとも２相の交流電流と前記励磁電流との情報を取得し、前記交流電流および前記励磁電流に基づいて、前記交流電動機のトルク電流推定値を算出する。前記状態推定部は、前記トルク電流推定値から抽出した特徴量を少なくとも１つ含む情報により前記機器システムの状態を推定する。
【選択図】図２

Description

本発明は、機器監視装置及び機器監視方法に関する。

従来、製造機器の予期しない異常や故障などは生産性を低下させる大きな原因になるため、工場運営において大きな課題になる。そのため、機器の異常を事前に予知もしくは早急に検知する状態監視技術へのニーズが高まっている。

加えて、製造機器は頻繁に更新されないため、最新でない既存機器に対しても適用可能な状態監視技術に対しても期待が高まっている。

そのため、例えば特許文献１では、工作機械の主軸頭に加速度センサを設置し、センサから取得した情報を周波数解析し、得られた最大振幅周波数を用いて工具の状態を検出する方法が開示されている。

また、特許文献２では、製造機器に設置されている誘導電動機の相電流の情報を電流センサで取得し、電流が安定している区間のパワースペクトル解析を行い、その側帯波の発生量から電動機の異常を監視する方法が開示されている。

特開２０１２−０７６１６８号公報 特開２０１６−１９５５２４号公報

上述した特許文献１，２の技術は、機器の状態を監視する上で有効な技術である。

しかしながら、特許文献１では、センサの設置に関して課題が残る。製造機器によっては、センサの設置環境が過酷（高温、高湿度、粉塵が多いなど）なため、センサが故障するなどの問題がある。また、物理的にスペースがないなどで、センサが必要数、必要な場所に設置できない場合もある。さらに、振動センサのように設置方法を適切に管理しないと、適切な値を取得できないセンサもある。

一方、特許文献２で使用される電流センサは、ＣＴ式、ホール素子式、ロゴスキーコイル式ともに、リング状のセンサの中に測定対象の配線を通すだけであり、設置方法に特別なノウハウは要しない。また、モータの配線はインバータ盤の内側や電気室のように、環境のよい場所に設置できるため、特許文献２では特許文献１のような課題は比較的に発生しづらい。しかし、特許文献２の手法では、電流が安定している区間での異常診断が必須であり、負荷変動がある、もしくはモータ速度が頻繁に変化する（可変速運転）のような機器に対しては異常診断ができないなどの課題がある。

そこで、本発明は、既存の機器への適用に対しても制約が少ない、または監視対象の機器が可変速運転や負荷変動中であっても監視しやすい機器監視の技術を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明の代表的な機器監視装置の一つは、インバータ駆動の交流電動機を動力源とする機器システムを監視するための機器監視装置であって、トルク電流推定部、および状態推定部を備える。
前記トルク電流推定部は、前記交流電動機について少なくとも２相の交流電流と前記励磁電流との情報を取得し、前記交流電流および前記励磁電流に基づいて、前記交流電動機のトルク電流推定値を算出する。
前記状態推定部は、前記トルク電流推定値から抽出した特徴量を少なくとも１つ含む情報により前記機器システムの状態を推定する。

本発明によって、既存の機器への適用に対しても制約が少ない、または監視対象の製造機器が可変速運転や負荷変動中であっても監視しやすい機器監視の技術が提供可能になる。

上記した以外の課題、構成および効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

図１は、回転数制御されたモータに同じ負荷パターンを与えた際の３相交流電流とトルク電流の時間的挙動を現した図である。 図２は、実施例１における機器監視の構成を説明する図である。 図３は、励磁電流推定部２１０の処理動作を説明する図である。 図４は、トルク電流推定部２２０の処理動作を説明する図である。 図５は、実施例２における励磁電流推定部２１０Ａの処理動作を説明する図である。 図６は、実施例３における励磁電流推定部２１０Ｂの処理動作を説明する図である。 図７は、実施例４における励磁電流推定部２１０Ｃの処理動作を説明する図である。 図８は、実施例５における励磁電流推定部２１０Ｄの処理動作を説明する図である。 図９は、実施例６における機器監視および機器制御の構成を説明する図である。

本願において開示される発明の代表的な実施の形態について詳細に説明する。参照する図面の参照符号は、それが付された構成要素の概念に含まれるものを例示するに過ぎない。

＜トルク電流を用いた機器監視の有用性について＞
まず、本発明のポイントであるトルク電流（Ｑ軸電流）を用いて機器の状態監視を行う有用性について説明する。

図１は、回転数制御されたモータに同じ負荷パターンを与えた際の３相の交流電流（電動機電流）とトルク電流の時間的挙動を現した図である。

それぞれの図の横軸は時間、縦軸は電流の大きさを示す。（ａ）図は３相交流電流の変化の様子を示す。モータが回転数制御されている場合、電流は負荷の大きさによって変化する。そのため、電流の振幅が時間的に変化しているが、３相がそれぞれ違う動きをしているため、負荷の様子を適切に判別することは困難になる。

加えて、３相交流電流は、回転子の位置が違うと、各相の電流パターンが変わってしまうため、同じ負荷か否かを判断することも難しくなる。

一方、（ｂ）図に示すトルク電流は、３相交流電流をモータの回転子位置情報に基づいて座標変換することで得られる直流値であり、例えば、（ｂ）図に示す区間Ａが一定負荷であることが３相交流電流に比べて明確に判別できる。

さらに、回転子位置が違っていても同じ負荷であれば、トルク電流は常に同じ電流パターンになる。つまり、通常時（正常）と違う負荷変化（異常）があった場合の差分は、トルク電流の方が明確に判別できる。

このように、トルク電流を用いると、機器が可変速運転や負荷変動中であっても機器の異常や状態変化に伴う負荷変化を適切に判別することが可能になる。

続いて、既存装置に後付けする機器監視装置を前提に、既存装置からは取得しにくい回転子位置の情報無しでトルク電流を推定し、そのトルク電流を用いて機器の状態を監視する装置および方法の詳細について説明する。

＜機器監視に関する構成説明＞
図２は、実施例１における機器監視の構成を説明する図である。

同図において、機器監視の対象は、インバータ１１０と、インバータ１１０により駆動される交流電動機１２０と、交流電動機１２０によって駆動される機械装置１３０とを備える機器システム１００である。例えば、この機器監視の対象である機器システム１００としては、ローラ、ギア、ベアリング、工作機械で言えば工具、鉄道車両で言えば車輪などの駆動機構など、インバータ駆動の交流電動機に接続される装置全般が相当する。

一方、機器監視装置２００は、励磁電流推定部２１０、トルク電流推定部２２０、特徴量抽出部２３０、状態推定部２４０、および通知部２５０を備える。

励磁電流推定部２１０は、励磁電流推定のための情報に基づいて、励磁電流推定値Ｉｄ＿ｅｓｔを求める。

トルク電流推定部２２０は、励磁電流推定値Ｉｄ＿ｅｓｔの情報取得に加えて、交流電動機１２０について少なくとも２相の交流電流（電動機電流）の情報を時系列に取得する。図２ではＵ相電流ＩｕとＷ相電流Ｉｗの情報を入力しているが、その他の相電流の組み合わせ、３相すべて、または２相分の交流電流に換算可能な情報を入力してもよい。機器システム１００側に交流電流の情報出力が存在する場合は、これらの情報が取得される。また、既存の機器システム１００のように交流電流の情報出力が存在しない場合は，インバータ１１０と交流電動機１２０との間の配線にリング上の電流センサを後付けすることによって、交流電流の情報が取得される。

トルク電流推定部２２０は、情報取得される交流電流および励磁電流推定値Ｉｄ＿ｅｓｔなどに基づいて交流電動機１２０のトルク電流推定値Ｉａを求める。

特徴量抽出部２３０は、トルク電流推定値Ｉａおよびその他の信号について特徴量を抽出する。

状態推定部２４０は、トルク電流推定値Ｉａから抽出した特徴量を含む情報により機器システム１００の状態を推定する。

通知部２５０は、状態推定部２４０が推定する機器システム１００の状態を監視結果として外部に出力する。

なお、このような機器監視装置２００は、ハードウェアとしてＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やメモリなどを備えたコンピュータシステムとして構成してもよい。このハードウェアがコンピュータ可読媒体に記憶された機器監視プログラムを実行することにより、機器監視装置としての各種機能が実現する。

また、このハードウェアの一部または全部については、専用の装置、汎用の機械学習マシン、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＰＬＤ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｄｅｖｉｃｅ）などで代替してもよい。また、ハードウェアやプログラムの一部または全部をネットワーク上のサーバに集中または分散してクラウドシステムを構成することにより、複数のクライアント端末（ユーザ）に対して機器監視装置２００の各種機能をサービス提供してもよい。
次に、機器監視装置２００の部分ごとの動作を順番に説明する。

＜励磁電流推定部２１０の動作説明＞
図３は、励磁電流推定部２１０の処理動作を説明する図である。

同図に示すように、励磁電流推定部２１０には、励磁電流を推定するための情報源として、インバータ１１０または交流電動機１２０の製品仕様（仕様書やカタログなどに記載）に規定される定格励磁電流値Ｉｄ＿ｓｐｅｃが入力される。

励磁電流推定部２１０は、定格励磁電流値Ｉｄ＿ｓｐｅｃに対応する励磁電流推定値Ｉｄ＿ｅｓｔを求める。例えば、励磁電流推定部２１０は、定格励磁電流値Ｉｄ＿ｓｐｅｃに対して所定の係数αを掛けて、励磁電流推定値Ｉｄ＿ｅｓｔを算出する。

ここでの係数αは、トルク電流推定部２２０のトルク電流推定の演算処理において、交流電流（Ｕ相電流とＷ相電流）のスケールと一致するように、励磁電流推定値をスケール調整したり換算したりするためのパラメータである。例えば、係数αは、実測やシミュレーション演算に基づいて、１．０［倍］を含む正の実数の範囲で設定される。

以上の動作により、励磁電流推定部２１０は、製品仕様に基づく励磁電流推定値Ｉｄ＿ｅｓｔを出力する。

＜トルク電流推定部２２０の動作説明＞
図４は、トルク電流推定部２２０の処理動作を説明する図である。

同図に示すように、トルク電流推定部２２０に入力されたＵ相電流ＩｕとＷ相電流Ｉｗは、３相２相変換部１１により２相分の電流成分Ｉα、Ｉβに変換される。
この３相２相変換部１１の変換式を、式（１）〜（３）に示す。

まず、式（１）では、Ｕ相電流ＩｕおよびＷ相電流Ｉｗの時系列データに基づいて、残りのＶ相電流Ｉｖの時系列データを算出する。ただし、３相分の交流電流が入力されている場合、この計算を行う必要はない。
Ｉｖ＝−（Ｉｕ＋Ｉｗ） （１）

続いて、式（２）および式（３）に基づいて、３相電流Ｉｗ，Ｉｕ，Ｉｖを２相分の電流成分Ｉα、Ｉβに変換する。
Ｉα＝（２／３）｛Ｉｕ−Ｉｖ／２−Ｉｗ／２｝ （２）
Ｉβ＝（１／√（３））｛Ｉｖ−Ｉｗ｝ （３）

なお、３相２相変換の別の変換式を使用して２相分の電流成分Ｉα、Ｉβに変換してもよい。

次に、変換された２相分の電流成分Ｉα、Ｉβは、乗算器１２および乗算器１３によって、それぞれ２乗値を算出する。

加算器１４は、これら２つの２乗値を足し合わせることで、全電流の２乗値（Ｉ_ａｌｌ）^２を計算する。一方、乗算器１５は、励磁電流推定値Ｉｄ＿ｅｓｔの２乗値（Ｉｄ＿ｅｓｔ）^２を計算する。

差分器１６は、全電流の２乗値（Ｉ_ａｌｌ）^２と、励磁電流推定値の２乗値（Ｉｄ＿ｅｓｔ）^２との差分［（Ｉ_ａｌｌ）^２−（Ｉｄ＿ｅｓｔ）^２］を計算する。

平方根処理部１７は、差分［（Ｉ_ａｌｌ）^２−（Ｉｄ＿ｅｓｔ）^２］の平方根をとり、トルク電流推定値Ｉａとして出力する。

以上の動作により、トルク電流推定部２２０は、トルク電流推定値Ｉａを時系列に出力する。

＜特徴量抽出部２３０の動作説明＞
次に、特徴量抽出部２３０について説明する。

特徴量抽出部２３０では、入力されたトルク電流推定値Ｉａと、必要であればその他のセンサ信号（必ずしも時系列データでなくともよい）などを用いて、機器システム１００の状態推定必要な特徴量を算出する。なお、この特徴量にはトルク電流推定値Ｉａに基づいて算出される特徴量が少なくとも１つ含まれる。

ここでの特徴量とは、例えば、時系列データの時間区間の統計量（例：平均、中央値、分散、標準偏差、最大、最小値、歪度、尖度、分位点など）や微分値、積分値、瞬時値、もしくは前記時間区間で周波数分析した際の特定周波数の振幅やピークの大きい周波数値、前記時間区間の区間幅（時間幅）など、波形の特徴を表す値のことを示す。

ここでの時間区間とは、製造機器の動作や工程に対応した区間を切り出す形でもよいし、特定の時間に応じて切り出してもよい（例えば、１０秒の定期間隔ごとなど）。

また、時系列データが複数ある場合には、すべてのデータを同期させて区間を切り出すことが望ましい。この時、それぞれのサンプリング周波数は一致していなくてもよい。

このように時系列データをある時間区間で区切り、特徴量を算出することで、負荷変動などがあっても機器状態を推定することが可能となる。

以上の動作により、特徴量抽出部２３０は、少なくともトルク電流推定値Ｉａに基づく特徴量を時系列に出力する。

＜状態推定部２４０の動作説明＞
状態推定部２４０では、時系列に抽出される特徴量を用いて機器システム１００の状態を推定する。

例えば、入力された特徴量に対して閾値を設定し、閾値より大きいか小さいかで機器の状態を判定する。

また例えば、複数の特徴量を用いて、統計的もしくは機械学習、ＡＩなどを用いて事前に作成したモデル（回帰モデル、分類モデル、クラスタモデル、ニューラルネットワークモデルなど）に特徴量を入力することで機器の状態を推定することもできる。ここでの推定結果は正常、異常などの離散的な表現でもよいし、連続値や段階的なレベル表現でもよい。

＜通知部２５０の動作説明＞
通知部２５０は推定結果の時系列情報を、文字や音声、光、振動などの手段で外部（例えば機器システム１００の管理者や管理システム）に通知する。
このようにして、監視対象の機器システム１００が可変速運転や負荷変動中であっても、機器の状態を監視することが可能となる。

＜実施例１の効果＞
（１）実施例１では、状態推定部２４０が、推定されるトルク電流の特徴量に基づいて、機器システム１００の状態を監視する。このようにトルク電流に基づけば、図１を用いて先に説明したように機器システム１００が可変速運転や負荷変動中であっても機器システム１００の異常や状態変化を捉えることが可能になる。

（２）一般に、既存設備の機器システム１００は、トルク電流に関する情報を出力しないものが多い。そのため、トルク電流に基づく機器システム１００の監視は困難であった。
そこで、実施例１では、トルク電流推定部２２０を備えて、交流電動機１２０について少なくとも２相の交流電流と励磁電流とに基づいて、交流電動機１２０のトルク電流を推定する。このようにトルク電流を推定することによって、実施例１ではトルク電流に関する情報出力のない既存の機器システム１００に対しても機器監視が可能になる。

（３）実施例１では、トルク電流推定部２２０は、少なくとも２相分の交流電流（図２ではＩｗ，Ｉｕ）を３相２相変換して２相分の電流成分Ｉα，Ｉβを算出し、電流成分Ｉα，Ｉβの２乗和から励磁電流の推定値の２乗値を減算し、平方根を取ることでトルク電流推定値を演算する。このような演算処理によってトルク電流推定値を算出することにより、交流電動機１２０に供給される交流電流および励磁電流に基づいてトルク電流推定値を随時に求めることが可能になる。

（４）また、既存設備の機器システム１００において、トルク電流に関する情報を直接にセンシングするためには、機器システム１００の稼働環境に対して機械式の専用センサなどを後付けしなければならない。

一般に機器システム１００の稼働環境は過酷なケースが多く、機械式の専用センサなどには故障の可能性が付き纏う。そのため、機械式の専用センサなどがいつ故障するか分からず、機器システム１００に対する監視結果の信頼性が低くなるという問題が生じる。その結果、日常的にメンテナンスを実施するなど負担が過大になる。

そこで、実施例１では、図２に例示するようにインバータ１１０と交流電動機１２０との配線間で二相分の交流電流を後付け容易なリング式の電流センサで検出する。そのため、電流センサを機器システム１００の過酷な稼働環境から遠ざけることが可能になる。したがって、電流センサは故障しづらく、実施例１では監視結果の信頼性が高くなると共に、メンテナンス負担を軽減することか可能になる。

（５）実施例１では、インバータ１１０または交流電動機１２０の仕様データに基づいて励磁電流の定格値の情報を取得し、励磁電流の定格値に基づいて励磁電流推定値を算出する。
機器システム１００の稼働状況や経時変化に依らずに励磁電流が安定しているケースでは、励磁電流の定格値に基づいて励磁電流を良好に推定することが可能になる。
また、このような励磁電流の推定手法では、励磁電流に関する測定を省くことが可能なため、機器監視装置２００の構成を簡略化することも可能になる。

続いて、実施例２について説明する。なお、実施例２の構成については、励磁電流推定部２１０Ａを使用する点を除いて、実施例１の構成（図２および図４）と同様であるため、ここでは構成についての重複説明を省略する。

実施例２の特徴は、励磁電流推定部２１０Ａが、交流電動機１２０や機械装置１３０の速度に関連する速度情報を用いて励磁電流を推定する点である。

図５は、実施例２における励磁電流推定部２１０Ａの処理動作を説明する図である。
同図に示すように、励磁電流推定部２１０Ａには、励磁電流を推定するための情報源として、交流電動機１２０または機械装置１３０の速度に関連する速度情報Ｓｐｅｅｄが入力される。

この速度に関連する速度情報Ｓｐｅｅｄとしては、例えば、交流電動機１２０または機械装置１３０に取り付けた速度センサでセンシングするセンサ情報や、交流電動機１２０または機械装置１３０に対して与えられる速度指令値などが使用される。

励磁電流推定部２１０Ａは、速度に関連する速度情報Ｓｐｅｅｄに対応して、励磁電流推定値Ｉｄ＿ｅｓｔを求める。例えば、励磁電流推定部２１０Ａは、例えば所定のマップや関数に、速度に関連する速度情報Ｓｐｅｅｄを入力（照会）することによって、励磁電流推定値Ｉｄ＿ｅｓｔを求める。

このような関数やマップの作成方法としては、交流電動機１２０やインバータ１１０などの製品仕様書に記載の「速度と励磁電流値」との対応関係（動的または静的な対応関係）や、類似の機器におけるモータ（機械装置）速度と励磁電流の関係（データ）を用いることが好ましい。また、実測データに限らずシミュレーション計算に基づいて、関数やマップを作成してもよい。なお、このような関数やマップは、機器システム１００の動作条件に応じて選択可能に複数定義してもよい。

なお、実施例２のその他の各部動作については、実施例１と同様であるため、ここでの重複説明を省略する。

＜実施例２の効果＞
実施例２では、上述した実施例１の効果（１）〜（４）と同様の効果を奏する。
さらに、実施例２によれば、励磁電流推定部２１０Ａは、励磁電流が機械装置１３０の速度に応じて変動する状況にあっても、高精度に励磁電流を推定することが可能になる。その結果、トルク電流推定部２２０は、高精度な励磁電流と、少なくとも２相の交流電流とに基づいて、高精度なトルク電流推定値を求めることが可能になる。したがって、実施例２では、高精度なトルク電流推定値に基づいて機器システム１００の状態を監視することが可能になる。

さらに、実施例３について説明する。なお、実施例３の構成については、励磁電流推定部２１０Ｂを使用する点を除いて、実施例１の構成（図２および図４）と同様であるため、ここでは構成についての重複説明を省略する。

実施例３の特徴は、励磁電流推定部２１０Ｂが、交流電動機１２０の相電流と線間電圧を用いて励磁電流を推定する点である。

図６は、実施例３における励磁電流推定部２１０Ｂの処理動作を説明する図である。
同図において、励磁電流推定部２１０Ｂは、３相２相電流変換部３１、３相２相電圧変換部３２、有効・無効電力演算部３３、力率演算部３４、および力率変換部３５を備える。

３相２相電流変換部３１は、交流電動機１２０について少なくとも２相の交流電流の情報を時系列に取得する。図６ではＵ相電流ＩｕとＷ相電流Ｉｗの情報を入力しているが、その他の相電流の組み合わせ、３相すべて、または２相分の交流電流に換算可能な情報を入力してもよい。３相２相電流変換部３１は、実施例１と同様に交流電流を３相２相変換し、２相分の電流成分Ｉα、Ｉβに変換する。

一方、３相２相電圧変換部３２は、交流電動機１２０について、少なくとも２つの線間電圧を時系列に取得する。図６ではＵＶ間電圧ＶｕｖとＶＷ間電圧Ｖｖｗの情報を入力しているが、その他の線間電圧の組み合わせ、３つすべて、または２つの線間電圧に換算可能な情報を入力してもよい。

３相２相電圧変換部３２は、取得した線間電圧を、式（４）〜（８）に基づいて変換し、２相の電圧成分Ｖα、Ｖβを算出する。式（４）〜（６）は線間電圧から相電圧を計算する部分であり、式（７）（８）がＶα、Ｖβを算出する式である。なお、線間電圧が３パターン（Ｕ−Ｖ，Ｖ−Ｗ，Ｗ−Ｕ）測定できている場合には、式（６）の代わりに例えば式（９）の処理を行ってもよい。

Ｖｕ＝（２／３）・｛Ｖｕｖ＋Ｖｖｗ／２｝ （４）
Ｖｗ＝−（２／３）・｛Ｖｖｗ＋Ｖｕｖ／２｝ （５）
Ｖｖ＝−（Ｖｕ＋Ｖｗ） （６）
Ｖα＝（２／３）｛Ｖｕ−Ｖｖ／２−Ｖｗ／２｝ （７）
Ｖβ＝（１／√（３））｛Ｖｖ−Ｖｗ｝ （８）
Ｖｖ＝（２／３）・｛Ｖｖｗ＋Ｖｗｕ／２｝ （９）

３相２相電流変換部３１および３相２相電圧変換部３２の各出力は、有効・無効電力演算部３３に時系列に入力される。有効・無効電力演算部３３は、式（１０）〜（１１）に基づいて、有効電力Ｐおよび無効電力Ｑを算出する。

Ｐ＝３／２・（Ｉα・Ｖα＋Ｉβ・Ｖβ） （１０）
Ｑ＝３／２・（−Ｉα・Ｖβ＋Ｉβ・Ｖα） （１１）

算出された有効電力Ｐと無効電力Ｑは、力率演算部３４に時系列に入力される。力率演算部３４は、式（１２）に基づいて、力率ｃｏｓθを算出する。

ｃｏｓθ＝Ｐ／√（Ｐ^２＋Ｑ^２） （１２）

算出された力率ｃｏｓθは、力率変換部３５に時系列に入力される。力率変換部３５は、力率ｃｏｓθに基づいて、励磁電流推定値Ｉｄ＿ｅｓｔを時系列に求める。この励磁電流推定値Ｉｄ＿ｅｓｔの算出方法としては、力率に関連する情報に対して、一意に励磁電流推定値が決まるように関数やマップを設定することが挙げられる。このような関数やマップの作成方法としては、モータやインバータの製品仕様書に記載の力率に対する励磁電流値の関係（データ）や、類似機器における力率と励磁電流の関係（データ）を用いることが挙げられる。なおこの関数やマップは動作条件に応じて選択可能に複数定義していてもよい。

なお、実施例３のその他の各部動作については、実施例１と同様であるため、ここでの重複説明を省略する。

＜実施例３の効果＞
実施例３では、上述した実施例１の効果（１）〜（４）と同様の効果を奏する。
さらに、実施例３によれば、励磁電流推定部２１０Ｂは、少なくとも２線間の線間電圧、および少なくとも２相の交流電流の情報を取得し、線間電圧および交流電流に基づいて力率を算出し、力率に基づいて励磁電流の推定値を算出する。したがって、励磁電流が力率に応じて変化するように制御される場合であっても、正確にトルク電流を推定することが可能になる。その結果、トルク電流推定部２２０は、高精度な励磁電流と、少なくとも２相の交流電流とに基づいて、高精度なトルク電流推定値を求めることが可能になる。したがって、実施例３では、高精度なトルク電流推定値に基づいて機器システム１００の状態を監視することが可能になる。

続いて、実施例４について説明する。なお、実施例４の構成については、励磁電流推定部２１０Ｃを使用する点を除いて、実施例１の構成（図２および図４）と同様であるため、ここでは構成についての重複説明を省略する。

実施例４の特徴は、励磁電流推定部２１０Ｃが、インバータ１１０に入力される入力直流電圧Ｖｄｃに基づいて、励磁電流を推定する点であり、その他の処理は同じである。

図７は、実施例４における励磁電流推定部２１０Ｃの処理動作を説明する図である。
同図に示すように、励磁電流推定部２１０Ｃには、励磁電流を推定するための情報源として、インバータ１１０に入力される入力直流電圧Ｖｄｃの情報が入力される。

励磁電流推定部２１０Ｃは、入力直流電圧Ｖｄｃの情報に対応して、励磁電流推定値Ｉｄ＿ｅｓｔを求める。例えば、励磁電流推定部２１０Ｃは、例えば所定のマップや関数に、入力直流電圧Ｖｄｃの情報を入力（照会）することによって、励磁電流推定値Ｉｄ＿ｅｓｔを求める。

このような関数やマップの作成方法としては、交流電動機１２０やインバータ１１０の製品仕様書に記載の入力直流電圧に対する励磁電流値の関係（データ）や、類似の機器における入力直流電圧と励磁電流の関係（データ）を用いることが挙げられる。また、実測データに限らずシミュレーション計算に基づいて、関数やマップを作成してもよい。なお、この関数やマップは動作条件に応じて選択可能に複数定義してもよい。

なお、実施例４のその他の各部動作については、実施例１と同様であるため、ここでの重複説明を省略する。

＜実施例４の効果＞
実施例４では、上述した実施例１の効果（１）〜（４）と同様の効果を奏する。
さらに、実施例４によれば、励磁電流推定部２１０Ｃは、インバータ１１０の入力直流電圧Ｖｄｃに基づいて励磁電流推定値Ｉｄ＿ｅｓｔを算出する。そのため、励磁電流がインバータ１１０の入力直流電圧Ｖｄｃに応じて変動する状況にあっても、高精度に励磁電流を推定することが可能になる。その結果、トルク電流推定部２２０は、高精度な励磁電流と、少なくとも２相の交流電流とに基づいて、高精度なトルク電流推定値を求めることが可能になる。したがって、実施例４では、高精度なトルク電流推定値に基づいて機器システム１００の状態を監視することが可能になる。

次に、実施例５について説明する。なお、実施例５の構成については、励磁電流推定部２１０Ｄを使用する点を除いて、実施例１の構成（図２および図４）と同様であるため、ここでは構成についての重複説明を省略する。

実施例５の特徴は、励磁電流推定部２１０Ｄがトルク指令値Ｔｒｑ＿ｃｍｄを用いて励磁電流を推定する点であり、その他の処理は同じである。

図８は、実施例５における励磁電流推定部２１０Ｄの処理動作を説明する図である。
同図に示すように、励磁電流推定部２１０Ｄには、励磁電流を推定するための情報源として、トルク指令値Ｔｒｑ＿ｃｍｄが入力される。

励磁電流推定部２１０Ｄは、トルク指令値Ｔｒｑ＿ｃｍｄに対応して、励磁電流推定値Ｉｄ＿ｅｓｔを求める。例えば、励磁電流推定部２１０Ｄは、例えば所定のマップや関数に、トルク指令値Ｔｒｑ＿ｃｍｄを入力（照会）することによって、励磁電流推定値Ｉｄ＿ｅｓｔを求める。

関数やマップの作成方法としては、交流電動機１２０やインバータ１１０の製品仕様書に記載のトルク指令値に対する励磁電流値の関係（データ）や、類似の機器におけるトルク指令値と励磁電流の関係（データ）を用いることが挙げられる。なおこの関数やマップは動作条件に応じて選択可能に複数定義してもよい。

なお、実施例５のその他の各部動作については、実施例１と同様であるため、ここでの重複説明を省略する。

＜実施例５の効果＞
実施例５では、上述した実施例１の効果（１）〜（４）と同様の効果を奏する。
さらに、実施例５によれば、励磁電流推定部２１０Ｄは、交流電動機１２０のトルク指令値Ｔｒｑ＿ｃｍｄに基づいて励磁電流の推定値を算出する。そのため、励磁電流がトルク指令値に応じて変化するように制御される場合であっても、正確にトルク電流を推定することが可能になる。その結果、トルク電流推定部２２０は、高精度な励磁電流と、少なくとも２相の交流電流とに基づいて、高精度なトルク電流推定値を求めることが可能になる。したがって、実施例５では、高精度なトルク電流推定値に基づいて機器システム１００の状態を監視することが可能になる。

続いて、実施例１〜５の機器監視装置２００において、機器監視に加えて機器制御を行う実施例について説明する。

図９は、実施例６における機器監視および機器制御の構成を説明する図である。
同図において、機器監視装置２００は、上述した実施例１〜５の機器監視装置２００のいずれでもよい。機器監視装置２００（の内部の状態推定部２４０または通知部２５０）が出力する機器システム１００の状態推定結果は、モータ制御変更部２６０に入力される。モータ制御変更部２６０は、機器システム１００の状態推定結果に基づいて、機器システム１００（例えば図９ではインバータ１１０）の制御を変更する。

例えば、モータ制御変更部２６０は、機器システム１００の状態推定結果と、機器システム１００が目標とする状態との差分を確認する。そして、モータ制御変更部２６０は、機器システム１００の状態推定結果が目標に近づくように、機器システム１００（例えばインバータ１１０）に対する制御変更信号を作成する。制御変更信号は、インバータ１１０などに与える位置指令、回転数指令、トルク指令、モータ制御のゲインやパラメータなどの信号である。この時、制御変更信号の値は、目標との差分に応じてあらかじめ決められた値を出力する、もしくは事前に決められた計算式に目標との差分を入力することで計算される。

ここで、制御変更信号は１種類でもよいし、複数でもよい。複数の制御変更信号を使う場合には、どの種類の信号を優先的に変更するかなどルールを事前に決定しておくことが好ましい。

なお、その他の構成および動作については、実施例１〜５と同様であるため、ここでの重複説明は省略する。

＜実施例６の効果＞
実施例６では、上述した実施例１〜５のそれぞれの効果に加えて、次の効果を奏する。
実施例６の機器制御によれば、機器システム１００の状態推定結果に応じて、機器システム１００を制御変更することが可能になる。そのため、交流電動機１２０の制御変更によって縮退運転を行うなど、機械の突発的な故障を抑制したり、急速な機械劣化の抑制をしたりすることが可能になる。

＜実施形態の補足事項＞
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。
また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を追加することも可能である。
さらに、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

１１…３相２相変換部、１２…乗算器、１３…乗算器、１４…加算器、１５…乗算器、１６…差分器、１７…平方根処理部、３１…３相２相電流変換部、３２…３相２相電圧変換部、３３…有効・無効電力演算部、３４…力率演算部、３５…力率変換部、１００…機器システム、１１０…インバータ、１２０…交流電動機、１３０…機械装置、２００…機器監視装置、２１０…励磁電流推定部、２１０Ａ…励磁電流推定部、２１０Ｂ…励磁電流推定部、２１０Ｃ…励磁電流推定部、２１０Ｄ…励磁電流推定部、２２０…トルク電流推定部、２３０…特徴量抽出部、２４０…状態推定部、２５０…通知部、２６０…モータ制御変更部

Claims (9)

1. インバータに駆動される交流電動機を動力源とする機器システムを監視するための機器監視装置であって、
   前記交流電動機について少なくとも２相の交流電流と励磁電流との情報を取得し、前記交流電流および前記励磁電流に基づいて、前記交流電動機のトルク電流推定値を算出するトルク電流推定部と、
   前記トルク電流推定値から抽出した特徴量を含む情報により前記機器システムの状態を推定する状態推定部と
   を備えたことを特徴とする機器監視装置。
2. 請求項１に記載の機器監視装置において、
   前記インバータまたは前記交流電動機の仕様データに基づいて前記励磁電流の定格値の情報を取得し、前記励磁電流の前記定格値に基づいて前記励磁電流の推定値を算出する励磁電流推定部を備える
   ことを特徴とする機器監視装置。
3. 請求項１に記載の機器監視装置において、
   前記交流電動機または前記機器システムについて駆動の速度情報を取得し、前記速度情報に基づいて前記励磁電流の推定値を算出する励磁電流推定部を備える
   ことを特徴とする機器監視装置。
4. 請求項１に記載の機器監視装置において、
   前記交流電動機について、少なくとも２線間の線間電圧、および少なくとも２相の前記交流電流の情報を取得し、前記線間電圧および前記交流電流に基づいて力率を算出し、前記力率に基づいて前記励磁電流の推定値を算出する励磁電流推定部を備える
   ことを特徴とする機器監視装置。
5. 請求項１に記載の機器監視装置において、
   前記インバータの入力直流電圧に基づいて前記励磁電流の推定値を算出する励磁電流推定部を備える
   ことを特徴とする機器監視装置。
6. 請求項１に記載の機器監視装置において、
   前記交流電動機のトルク指令に基づいて前記励磁電流の推定値を算出する励磁電流推定部を備える
   ことを特徴とする機器監視装置。
7. 請求項１〜６のいずれか一項に記載の機器監視装置において、
   前記トルク電流推定部は、前記交流電流から３相２相変換により電流成分Ｉα，Ｉβを算出し、前記電流成分Ｉα，Ｉβの２乗和から前記励磁電流の２乗値を減算し、平方根を取ることで前記トルク電流推定値を演算する
   ことを特徴とする機器監視装置。
8. 請求項１〜７のいずれか一項に記載の機器監視装置において、
   前記状態推定部による状態検出の結果に基づいて前記機器システムの制御を変更するモータ制御変更部を備える
   ことを特徴とする機器監視装置。
9. インバータに駆動される交流電動機を動力源とする機器システムにおいて、前記機器システムの状態を監視する機器監視方法であって、
   前記交流電動機について少なくとも２相の交流電流と励磁電流との情報を取得し、前記交流電流および前記励磁電流に基づいて、前記交流電動機のトルク電流推定値を算出するトルク電流推定ステップと、
   前記トルク電流推定値から抽出した特徴量を少なくとも１つ含む情報により前記機器システムの状態を推定する状態検出ステップと
   を備えたことを特徴とする機器監視方法。

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