特許第6861098号(P6861098)IP Force 特許公報掲載プロジェクト 2022.1.31 β版

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特許6861098モータ監視システムおよびモータ監視方法
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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】6861098
(24)【登録日】2021年3月31日
(45)【発行日】2021年4月21日
(54)【発明の名称】モータ監視システムおよびモータ監視方法
(51)【国際特許分類】
   H02J 13/00 20060101AFI20210412BHJP
   H02P 5/46 20060101ALI20210412BHJP
【FI】
   H02J13/00 301D
   H02P5/46 J
【請求項の数】4
【全頁数】16
(21)【出願番号】特願2017-107774(P2017-107774)
(22)【出願日】2017年5月31日
(65)【公開番号】特開2018-207589(P2018-207589A)
(43)【公開日】2018年12月27日
【審査請求日】2020年2月12日
(73)【特許権者】
【識別番号】513296958
【氏名又は名称】東芝産業機器システム株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110001634
【氏名又は名称】特許業務法人 志賀国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】西尾 記幸
(72)【発明者】
【氏名】川合 達也
【審査官】 辻丸 詔
(56)【参考文献】
【文献】 特開平09−331301(JP,A)
【文献】 特開2016−173782(JP,A)
【文献】 特開2016−018372(JP,A)
【文献】 特開2001−350501(JP,A)
【文献】 特開平10−257670(JP,A)
(58)【調査した分野】(Int.Cl.,DB名)
H02J 13/00
H02H 11/00
H02P 5/46
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
少なくともモータの負荷電流と前記モータの異常発生の有無とを検出し、少なくとも前記負荷電流の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とを時系列に出力するモータマルチリレーと、
前記モータを監視する監視サーバとを備え、
前記監視サーバは、
前記モータマルチリレーによって出力された前記負荷電流の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とを取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記負荷電流の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とに基づいて、前記モータに異常が発生するまでの前記負荷電流の経時変化傾向を機械学習により学習する学習部と、
前記学習部により得られた前記経時変化傾向と、前記取得部によって取得された異常が発生していないモータの負荷電流の複数時点の検出結果とに基づいて、前記異常が発生していないモータに、異常が発生する兆候があるか否かを判定する判定部と、
前記異常が発生していないモータに前記兆候があると前記判定部が判定した場合に前記兆候の通知を行う通知部とを備え
前記モータマルチリレーは、前記モータの累積運転時間と前記異常発生の有無とを検出し、かつ、前記累積運転時間の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とを時系列に出力し、
前記取得部は、前記モータマルチリレーによって出力された前記累積運転時間の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とを取得し、
前記学習部は、前記取得部によって取得された前記累積運転時間の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とに基づいて、前記モータの異常発生時の平均累積運転時間を機械学習により学習し、
前記判定部は、前記学習部により得られた前記平均累積運転時間と、前記取得部によって取得された異常が発生していないモータの累積運転時間の検出結果とに基づいて、前記異常が発生していないモータに、異常が発生するおそれがあるか否かを判定する、
モータ監視システム。
【請求項2】
前記モータマルチリレーは、前記モータの地絡電流と前記異常発生の有無とを検出し、かつ、前記地絡電流の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とを時系列に出力し、
前記取得部は、前記モータマルチリレーによって出力された前記地絡電流の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とを取得し、
前記学習部は、前記取得部によって取得された前記地絡電流の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とに基づいて、前記モータに異常が発生するまでの前記地絡電流の経時変化傾向を機械学習により学習し、
前記判定部は、前記学習部により得られた前記地絡電流の経時変化傾向と、前記取得部によって取得された異常が発生していないモータの地絡電流の複数時点の検出結果とに基づいて、前記異常が発生していないモータに、異常が発生する兆候があるか否かを判定する、
請求項1に記載のモータ監視システム。
【請求項3】
前記モータマルチリレーは、前記モータへの駆動電流の供給を制御するコンタクタの開閉動作と、前記コンタクタの異常発生の有無とを検出し、かつ、前記開閉動作の検出結果と前記コンタクタの異常発生の有無の検出結果とを時系列に出力し、
前記取得部は、前記モータマルチリレーによって出力された前記開閉動作の検出結果と前記コンタクタの異常発生の有無の検出結果とを取得し、
前記学習部は、前記取得部によって取得された前記開閉動作の検出結果と前記コンタクタの異常発生の有無の検出結果とに基づいて、前記コンタクタに異常が発生するまでの前記開閉動作の経時変化傾向を機械学習により学習し、
前記判定部は、前記学習部により得られた前記開閉動作の経時変化傾向と、前記取得部によって取得された異常が発生していないコンタクタの開閉動作の複数時点の検出結果とに基づいて、前記異常が発生していないコンタクタに、異常が発生する兆候があるか否かを判定し、
前記通知部は、前記異常が発生していない前記コンタクタに異常が発生する兆候があると前記判定部が判定した場合に前記コンタクタに異常が発生する兆候の通知を行う、
請求項1または請求項2に記載のモータ監視システム。
【請求項4】
コンピュータが、
少なくともモータの負荷電流と前記モータの異常発生の有無とを検出し、少なくとも前記負荷電流の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とを時系列に出力するモータマルチリレーによって出力された前記負荷電流の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とを取得し、
取得された前記負荷電流の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とに基づいて、前記モータに異常が発生するまでの前記負荷電流の経時変化傾向を機械学習により学習し、
学習された前記経時変化傾向と、取得された異常が発生していないモータの負荷電流の複数時点の検出結果とに基づいて、前記異常が発生していないモータに、異常が発生する兆候があるか否かを判定し、
前記異常が発生していないモータに前記兆候があると判定された場合に前記兆候の通知を行い、
前記モータマルチリレーは、前記モータの累積運転時間と前記異常発生の有無とを検出し、かつ、前記累積運転時間の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とを時系列に出力し、
前記コンピュータは、
前記モータマルチリレーによって出力された前記累積運転時間の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とを取得し、
取得された前記累積運転時間の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とに基づいて、前記モータの異常発生時の平均累積運転時間を機械学習により学習し、
学習された前記平均累積運転時間と、取得された異常が発生していないモータの累積運転時間の検出結果とに基づいて、前記異常が発生していないモータに、異常が発生するおそれがあるか否かを判定する、
モータ監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明の実施形態は、モータ監視システムおよびモータ監視方法に関する。
【背景技術】
【0002】
モータの運転状態の検出、モータの保護などを行うモータマルチリレーが知られている。また、複数のモータマルチリレーを備え、モータを監視するものが、モータコントロールセンタとして知られている。モータコントロールセンタは、モータの運転状態のデータをデジタルデータで送信する伝送機能を有する。現状、モータマルチリレーは、モータに異常が発生する数秒前までしかモータの運転状態のデータを保存できない。また、モータマルチリレーは、稼働中のモータの運転状態のデータを全て蓄える機能を有していない。そのため、利用者にとって魅力的な新たな技術の確立が必要となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開2015−216751号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
本発明が解決しようとする課題は、モータに異常が発生するおそれがあることを利用者に認識させることができるモータ監視システムおよびモータ監視方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0005】
実施形態のモータ監視システムは、モータマルチリレーと、モータを監視する監視サーバとを持つ。前記モータマルチリレーは、少なくともモータの負荷電流と前記モータの異常発生の有無とを検出し、少なくとも前記負荷電流の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とを時系列に出力する。前記監視サーバは、取得部と、学習部と、判定部と、通知部とを持つ。前記取得部は、前記モータマルチリレーによって出力された前記負荷電流の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とを取得する。前記学習部は、前記取得部によって取得された前記負荷電流の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とに基づいて、前記モータに異常が発生するまでの前記負荷電流の経時変化傾向を機械学習により学習する。前記判定部は、前記学習部により得られた前記経時変化傾向と、前記取得部によって取得された異常が発生していないモータの負荷電流の複数時点の検出結果とに基づいて、前記異常が発生していないモータに、異常が発生する兆候があるか否かを判定する。前記通知部は、前記異常が発生していないモータに前記兆候があると前記判定部が判定した場合に前記兆候の通知を行う。前記モータマルチリレーは、前記モータの累積運転時間と前記異常発生の有無とを検出し、かつ、前記累積運転時間の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とを時系列に出力し、前記取得部は、前記モータマルチリレーによって出力された前記累積運転時間の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とを取得し、前記学習部は、前記取得部によって取得された前記累積運転時間の検出結果と前記異常発生の有無の検出結果とに基づいて、前記モータの異常発生時の平均累積運転時間を機械学習により学習し、前記判定部は、前記学習部により得られた前記平均累積運転時間と、前記取得部によって取得された異常が発生していないモータの累積運転時間の検出結果とに基づいて、前記異常が発生していないモータに、異常が発生するおそれがあるか否かを判定する。
【図面の簡単な説明】
【0006】
図1】実施形態のモータ監視システムの一例を示す概略構成図である。
図2】モータ監視システムによる監視対象のモータ、コンタクタなどを説明するための図である。
図3】複数のモータマルチリレーを接続した一例を示す図である。
図4】複数のモータマルチリレーを接続した他の例を示す図である。
図5】監視サーバ、データサーバなどにおける処理の一例を説明するシーケンス図である。
【発明を実施するための形態】
【0007】
以下、実施形態のモータ監視システムおよびモータ監視方法を、図面を参照して説明する。
【0008】
図1は、実施形態のモータ監視システム300の一例を示す概略構成図である。モータ監視システム300は、例えば、複数のモータコントロールセンタ21と、ゲートウェイ23と、副データ集約部28と、主データ集約部30と、データサーバ200と、監視サーバ100とを備える。主データ集約部30と、データサーバ200と、監視サーバ100とは、ネットワークNWを介して互いに通信可能である。ネットワークNWは、例えば、インターネット、WAN(Wide Area Network)、LAN(Local Area Network)、公衆回線、プロバイダ装置、専用回線、無線基地局などを含む。
【0009】
電気室ERA〜ERDは、例えば、複数のモータコントロールセンタ21などの電気設備が格納された建物内の空間である。電気室ERAには、例えば、複数のモータコントロールセンタ21と、ゲートウェイ23と、副データ集約部28とが格納される。モータコントロールセンタ21は、有線または無線の通信路を介してゲートウェイ23と通信可能である。ゲートウェイ23は、有線または無線の通信路27を介して副データ集約部28と通信可能である。副データ集約部28は、通信路29を介して主データ集約部30と通信可能である。モータコントロールセンタ21は、モータを監視する。ゲートウェイ23は、モータコントロールセンタ21と副データ集約部28との間の相互通信を可能にする機器である。副データ集約部28は、モータコントロールセンタ21からのデータを集約する。ゲートウェイ23および副データ集約部28の少なくともいずれかを省略してもよい。つまり、モータコントロールセンタ21が主データ集約部30またはネットワークNWに直接接続されてもよい。
【0010】
電気室ERAと同様に、電気室ERB〜ERDには、例えば、複数のモータコントロールセンタ21と、ゲートウェイ23と、副データ集約部28とが格納される。
【0011】
主データ集約部30は、電気室ERA〜ERD内の電気設備からのデータ、すなわち、電気室ERA〜ERDのそれぞれにおけるモータコントロールセンタ21の各モータマルチリレー4によって出力され、副データ集約部28によって集約されたデータを集約する。主データ集約部30は、通信路31を介してネットワークNWと通信可能である。
【0012】
図2は、図1に示すモータ監視システム300による監視対象のモータ6、コンタクタ8などを説明するための図である。図1に示すモータコントロールセンタ21は、図2に示すモータマルチリレー4を複数備える。モータマルチリレー4は、監視対象のモータ6およびコンタクタ8に接続される。コンタクタ8は、主スイッチ8aと、制御コイル8bと、補助スイッチ8cとを備える。コンタクタ8は、主スイッチ8aの開閉状態を切り替えることによって、モータ6への駆動電流(負荷電流)の供給を制御する。主回路2は、例えば、監視対象のモータ6と、商用電源5とを接続する。商用電源5は、R相と、S相とT相とを有する。主回路2は、商用電源5からの交流電力をモータ6に供給する。
【0013】
主回路2には、回路遮断器7(MCCB:Molded Case Circuit Breaker)の主接点7aと、コンタクタ8の主スイッチ8aと、変流器9R、9Tとが設けられている。変流器9R、9Tは、主回路2のR相電流およびT相電流(モータ6の負荷電流)を検出し、モータマルチリレー4のA/D変換回路18に入力する。A/D変換回路18は、入力されたアナログ信号をデジタル信号に変換する。モータマルチリレー4は、例えば、検出されたモータ6の負荷電流が正常値の範囲内である場合に、モータ6に異常が発生していないと判定する。つまり、モータマルチリレー4は、モータ6の異常発生の有無を検出する。モータマルチリレー4は、モータ6の負荷電流の検出結果と、モータ6の異常発生の有無の検出結果とを、主データ集約部30に対して時系列に(つまり、例えば、検出結果が得られる毎に)出力する。主データ集約部30は、受信した検出結果をデータサーバ200に送信する。データサーバ200は、受信した検出結果を大容量データ230として保存する。
【0014】
モータマルチリレー4は、モータ6の負荷電流に基づいて、主接点7aを開く遮断動作を回路遮断器7に行わせる。つまり、モータマルチリレー4は、モータ6の過負荷状態を検出し、モータ6を保護する機能を有する。
【0015】
補助回路3は、主回路2とモータマルチリレー4とを接続する。つまり、モータ6には、主回路2と補助回路3とモータマルチリレーと4が接続される。また、補助回路3は、変圧器10を備える。変圧器10は、一次側巻線10aと、2系統の二次側巻線10b、10cとを備える。一次側巻線10aは、主回路2のR相部分とS相部分との間に接続される。二次側巻線10bは、コンタクタ8の制御コイル8bおよび補助スイッチ8cを介してモータマルチリレー4に接続される。二次側巻線10bは、モータマルチリレー4に駆動電源を供給する。二次側巻線10cは、モータマルチリレー4のA/D変換回路12に接続される。コンタクタ8の主スイッチ8aおよび補助スイッチ8cは、例えば、ノーマリーオープン型である。制御コイル8bに電流が流れると、主スイッチ8aおよび補助スイッチ8cはオンする(つまり、クローズする)。補助スイッチ8cは、モータマルチリレー4に対し、コンタクタ8の主スイッチ8aの開閉状態を確認するためのアンサーバック信号を出力する。モータマルチリレー4は、アンサーバック信号に基づいて、コンタクタ8の主スイッチ8aの開閉動作を検出する。
【0016】
主回路2は、変圧器13を更に備える。変圧器13は、一次側巻線13aと、二次側巻線13bとを備える。一次側巻線13aは、主回路2のS相部分とT相部分との間に接続される。二次側巻線13bは、モータマルチリレー4のA/D変換回路15に接続される。
【0017】
A/D変換回路12、15、18を共通化してもよい。A/D変換回路12、15、18が共通化される場合、モータマルチリレー4は、入力チャネルの切り替えを行う。共通化されたA/D変換回路は、主回路2のR相部分とS相部分との間の相間電圧のA/D変換と、主回路2のS相部分とT相部分との間の相間電圧のA/D変換と、R相電流のA/D変換と、T相電流のA/D変換とを時分割で行う。
【0018】
モータマルチリレー4は、処理部19と、表示器20とを更に備える。処理部19は、A/D変換回路12、15、18から出力されるデジタルデータ(電圧データおよび電流データ)に基づいて、電力、力率などを算出する。また、処理部19は、その算出結果を表示器20に表示させる。
【0019】
図1に戻り、データサーバ200は、大容量データ230を管理する。データサーバ200は、通信部210と、記憶部220と、処理部240とを備える。通信部210は、例えば、通信路32を介してネットワークNWに接続するための通信インターフェースである。通信部210は、ネットワークNWを介して主データ集約部30および監視サーバ100との間で通信を行う。
【0020】
記憶部220は、例えば、HDD(Hard Disk Drive)、フラッシュメモリ、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)などで実現される。記憶部220は、例えば、大容量データ230などを保存する。大容量データ230は、監視対象の複数のモータ6およびコンタクタ8に関する情報を長期間にわたって蓄積させ、ビッグデータ化したものである。モータ6に関する情報には、例えば、モータ6の負荷電流情報、地絡電流情報、累積運転時間情報、異常発生有無情報などが含まれる。コンタクト8に関する情報には、例えば、コンタクタ8の開閉動作情報、異常発生有無情報などが含まれる。処理部240は、例えば、CPU(Central Processing Unit)などのプロセッサがプログラムを実行することにより実現される。処理部240は、例えば、長期間にわたってモータ6に関する情報を主データ集約部30から受信する処理を、通信部210に行わせる。処理部240は、例えば、大容量データ230のバックアップの作成などのデータ管理を行う。処理部240は、例えば、モータ6に関する情報やコンタクタ8に関する情報を監視サーバ100に送信する処理を、通信部210に行わせる。
【0021】
監視サーバ100は、データサーバ200から受信した情報に基づいて、モータコントロールセンタ21から出力された情報に基づいてモータ6およびコンタクタ8の監視を行う。監視サーバ100は、通信部110と、記憶部120と、処理部130とを備える。通信部110は、例えば、通信路33を介してネットワークNWに接続するための通信インターフェースである。通信部110は、ネットワークNWを介して主データ集約部30およびデータサーバ200との間で通信を行う。
【0022】
記憶部120は、例えば、HDD、フラッシュメモリ、RAM、ROMなどで実現される。記憶部120は、例えば、データサーバ200から取得した情報などを記憶する。データサーバ200を省略し、監視サーバ100の記憶部120が大容量データ230を保存してもよい。
【0023】
処理部130は、例えば、CPUなどのプロセッサがプログラムを実行することにより実現される。処理部130は、例えば、モータ6に関する情報をデータサーバ200から受信する処理を、通信部110に行わせる。処理部130は、例えば、コンタクタ8に関する情報をデータサーバ200から受信する処理を、通信部110に行わせる。処理部130は、例えば、取得部132と、学習部134と、判定部136と、通知部138とを備える。
【0024】
取得部132は、例えば、モータマルチリレー4によって出力されたモータ6の負荷電流の検出結果、モータ6の異常発生の有無の検出結果などを取得する。
【0025】
学習部134は、例えば、取得部132によって取得されたモータ6の負荷電流の検出結果とモータ6の異常発生の有無の検出結果とに基づいて、モータ6に異常が発生するまでのモータ6の負荷電流の経時変化傾向を機械学習により学習する。
【0026】
機械学習とは、狭義には、世の中の特定の事象についてデータを解析し、その結果から学習して、判断や予測を行うためのアルゴリズムを使用する手法を意味する。本明細書において、「機械学習」は、広義の機械学習を意味し、狭義の機械学習のみならず、AI(artificial intelligence)およびディープラーニング(深層学習)も含む。ディープラーニングとは、狭義の機械学習を実装するための手法を意味する。ディープラーニングでは、マシンによるあらゆる種類の支援が可能になる(あるいは、期待できる)方法でタスクを分類できる。狭義の機械学習と、ディープラーニングとは、AIの学習のための技術である。狭義の機械学習は、開発者があらかじめすべての動作をプログラムするのではなく、AI自身がデータを解析し、法則性やルールを見つけ出す特徴を持っている。つまり、狭義の機械学習は、AIのうちの、トレーニングにより特定のタスクを実行できるようになるものである。ディープラーニングは、狭義の機械学習をさらに発展させたものである。ディープラーニングでは、情報やデータを分析する際に使う枠組みが、狭義の機械学習とは異なっている。ディープラーニングでは、人間の神経を真似て作った多層構造のニューラルネットワークを用いることによって、コンピュータによるデータの分析および学習の能力が向上させられる。
【0027】
判定部136は、学習部134により得られたモータ6の負荷電流の経時変化傾向と、取得部132によって取得された異常が発生していないモータ6の負荷電流の複数時点の検出結果とに基づいて、異常が発生していないモータ6に、異常が発生する兆候があるか否かを判定する。
【0028】
通知部138は、異常が発生していないモータ6にその兆候があると判定部136によって判定された場合に、その旨の通知を行う。通知の内容は、例えば、通信部110によって、ネットワークNWを介して電気室ERA〜ERD内のモータマルチリレー4に送信される。
【0029】
図3は、図2に示すモータマルチリレー4を複数接続した一例を示す図である。図3では、各モータマルチリレー4を区別するために、それぞれのモータマルチリレーに参照番号「4−1〜4−10」を付して説明する。また、図1に示す各モータコントロールセンタ21を区別するために、それぞれのモータコントロールセンタに参照番号「21−1、21−2」を付して説明する。図3に示すモータマルチリレー4−1〜4−10は、例えば、図2に示すモータマルチリレー4と同様に構成されている。モータマルチリレー4−1〜4−5は、モータコントロールセンタ21−1に備えられている。モータマルチリレー4−1は、通信用基板22−1に接続されている。通信用基板22−1は、有線の通信路24−1を介してゲートウェイ23−1に接続されている。モータマルチリレー4−1は、監視対象のモータの負荷電流の検出結果と、そのモータの異常発生の有無の検出結果とを時系列に出力する。出力された検出結果は、ゲートウェイ23−1および副データ集約部28−1を介して主データ集約部30に送信される。
【0030】
モータマルチリレー4−2は、通信用基板22−2に接続されている。通信用基板22−2は、有線の通信路24−2を介して通信用基板22−1に接続されている。つまり、モータマルチリレー4−2は、通信用基板22−1、22−2および通信路24−1、24−2を介してゲートウェイ23−1に接続されている。モータマルチリレー4−2も、監視対象のモータの負荷電流の検出結果と、そのモータの異常発生の有無の検出結果とを主データ集約部30に対して時系列に出力する。
【0031】
モータマルチリレー4−3は、通信用基板22−3に接続されている。通信用基板22−3は、有線の通信路24−3を介して通信用基板22−2に接続されている。つまり、モータマルチリレー4−3は、通信用基板22−1〜22−3および通信路24−1〜24−3を介してゲートウェイ23−1に接続されている。モータマルチリレー4−3も、監視対象のモータの負荷電流の検出結果と、そのモータの異常発生の有無の検出結果とを主データ集約部30に対して時系列に出力する。
【0032】
モータマルチリレー4−4は、通信用基板22−4に接続されている。通信用基板22−4は、有線の通信路24−4を介して通信用基板22−3に接続されている。つまり、モータマルチリレー4−4は、通信用基板22−1〜22−4および通信路24−1〜24−4を介してゲートウェイ23−1に接続されている。モータマルチリレー4−4も、監視対象のモータの負荷電流の検出結果と、そのモータの異常発生の有無の検出結果とを主データ集約部30に対して時系列に出力する。
【0033】
モータマルチリレー4−5は、通信用基板22−5に接続されている。通信用基板22−5は、有線の通信路24−5を介して通信用基板22−4に接続されている。つまり、モータマルチリレー4−5は、通信用基板22−1〜22−5および通信路24−1〜24−5を介してゲートウェイ23−1に接続されている。モータマルチリレー4−5も、監視対象のモータの負荷電流の検出結果と、そのモータの異常発生の有無の検出結果とを主データ集約部30に対して時系列に出力する。
【0034】
モータマルチリレー4−6〜4−10は、モータコントロールセンタ21−2に備えられている。モータマルチリレー4−9は、通信用基板22−9に接続されている。つまり、モータコントロールセンタ21−2では、通信機能が、例えば、重要なモータを監視するモータマルチリレー4−9のみにスポット的に備えられている。通信用基板22−9は、有線の通信路24−9を介してゲートウェイ23−1に接続されている。モータマルチリレー4−9も、監視対象のモータの負荷電流の検出結果と、そのモータの異常発生の有無の検出結果とを主データ集約部30に対して時系列に出力する。
【0035】
主データ集約部30は、受信した複数のモータの検出結果をデータサーバ200に送信する。データサーバ200は、長期間にわたって受信した複数のモータの検出結果を蓄積させ、大容量データ230として保存する。
【0036】
図4は、図2に示すモータマルチリレー4を複数接続した他の例を示す図である。図4に示すモータマルチリレー4−1〜4−10は、例えば、図3に示すモータマルチリレー4−1〜4−10と同様に構成されている。通信用基板22−1は、無線の通信路24−1、26−1および中継部25−1を介してゲートウェイ23−1に接続されている。
【0037】
通信用基板22−2は、無線の通信路24−2、26−1および中継部25−1を介してゲートウェイ23−1に接続されている。通信用基板22−3は、無線の通信路24−3、26−1および中継部25−1を介してゲートウェイ23−1に接続されている。通信用基板22−4は、無線の通信路24−4、26−1および中継部25−1を介してゲートウェイ23−1に接続されている。通信用基板22−5は、無線の通信路24−5、26−1および中継部25−1を介してゲートウェイ23−1に接続されている。通信用基板22−9は、無線の通信路24−9、26−2および中継部25−2を介してゲートウェイ23−1に接続されている。
【0038】
図5は、監視サーバ100、データサーバ200などにおける処理の一例を説明するシーケンス図である。
【0039】
(ステップS1)モータマルチリレー4−1は、監視対象のモータの負荷電流の検出結果と、そのモータの異常発生の有無の検出結果とを出力する。
【0040】
(ステップS2)モータマルチリレー4−1から出力された検出結果は、ネットワークNWを介してデータサーバ200に転送される。
【0041】
(ステップS3)データサーバ200は、モータマルチリレー4−1から転送された検出結果を大容量データ230として保存する。
【0042】
(ステップS4)モータマルチリレー4−2は、監視対象のモータの負荷電流の検出結果と、そのモータの異常発生の有無の検出結果とを出力する。
【0043】
(ステップS5)モータマルチリレー4−2から出力された検出結果は、ネットワークNWを介してデータサーバ200に転送される。
【0044】
(ステップS6)データサーバ200は、モータマルチリレー4−2から転送された検出結果を大容量データ230として保存する。
【0045】
(ステップS7)モータマルチリレー4−3は、監視対象のモータの負荷電流の検出結果と、そのモータの異常発生の有無の検出結果とを出力する。
【0046】
(ステップS8)モータマルチリレー4−3から出力された検出結果は、ネットワークNWを介してデータサーバ200に転送される。
【0047】
(ステップS9)データサーバ200は、モータマルチリレー4−3から転送された検出結果を大容量データ230として保存する。
【0048】
(ステップS11)モータマルチリレー4−2は、監視対象のモータの負荷電流の検出結果と、そのモータの異常発生の有無の検出結果とを出力する。
【0049】
(ステップS12)モータマルチリレー4−2から出力された検出結果は、ネットワークNWを介してデータサーバ200に転送される。
【0050】
(ステップS13)データサーバ200は、モータマルチリレー4−2から転送された検出結果を大容量データ230として保存する。
【0051】
(ステップS14)モータマルチリレー4−1は、監視対象のモータの負荷電流の検出結果と、そのモータの異常発生の有無の検出結果とを出力する。
【0052】
(ステップS15)モータマルチリレー4−1から出力された検出結果は、ネットワークNWを介してデータサーバ200に転送される。
【0053】
(ステップS16)データサーバ200は、モータマルチリレー4−1から転送された検出結果を大容量データ230として保存する。
【0054】
(ステップS17)モータマルチリレー4−3は、監視対象のモータの負荷電流の検出結果と、そのモータの異常発生の有無の検出結果とを出力する。
【0055】
(ステップS18)モータマルチリレー4−3から出力された検出結果は、ネットワークNWを介してデータサーバ200に転送される。
【0056】
(ステップS19)データサーバ200は、モータマルチリレー4−3から転送された検出結果を大容量データ230として保存する。
【0057】
(ステップS21)モータマルチリレー4−2は、監視対象のモータの負荷電流の異常値の検出結果と、そのモータに異常が発生した旨の検出結果とを出力する。
【0058】
(ステップS22)モータマルチリレー4−2から出力された検出結果は、ネットワークNWを介してデータサーバ200に転送される。
【0059】
(ステップS23)データサーバ200は、モータマルチリレー4−2から転送された検出結果を大容量データ230として保存する。
【0060】
(ステップS31)監視サーバ100は、データサーバ200に大容量データ230として保存されている検出結果の転送を、データサーバ200に要求する。
【0061】
(ステップS32)データサーバ200は、要求された検出結果を監視サーバ100に転送する。
【0062】
(ステップS33)監視サーバ100の取得部132は、データサーバ200から転送された検出結果を取得する。つまり、取得部132は、モータマルチリレー4−1、4−2、4−3…によって出力されたモータの負荷電流の検出結果とモータの異常発生の有無の検出結果とを取得する。
【0063】
(ステップS34)監視サーバ100の学習部134は、取得部132によって取得された負荷電流の検出結果と異常発生の有無の検出結果とに基づいて、モータに異常が発生するまでの負荷電流の経時変化傾向を機械学習により学習する。詳細には、学習部134は、例えばモータマルチリレー4−2の監視対象のモータのような、異常が発生したモータの負荷電流の経時変化の検出結果に基づいて、モータに異常が発生するまでの負荷電流の経時変化傾向を学習する。
【0064】
(ステップS35)監視サーバ100の判定部136は、学習部134により得られた経時変化傾向と、取得部132によって取得された異常が発生していないモータの負荷電流の複数時点の検出結果とに基づいて、異常が発生していないモータに、異常が発生する兆候があるか否かを判定する。例えば、判定部136は、経時変化傾向と、ステップS1、S14において出力されたモータマルチリレー4−1の監視対象のモータの負荷電流の複数時点の検出結果とに基づいて、そのモータに異常が発生する兆候がないと判定する。また、判定部136は、経時変化傾向と、ステップS7、S17において出力されたモータマルチリレー4−3の監視対象のモータの負荷電流の複数時点の検出結果とに基づいて、そのモータに異常が発生する兆候があると判定する。
【0065】
(ステップS36)監視サーバ100の通知部138は、モータマルチリレー4−3の監視対象のまだ異常が発生していないモータに、異常が発生する兆候がある旨を、モータマルチリレー4−3に通知する。
【0066】
(ステップS37)モータマルチリレー4−3は、監視対象のモータに異常が発生する兆候がある旨を、表示器20に表示させる。
【0067】
このように、本実施形態によれば、モータマルチリレー4−3の監視対象のまだ異常が発生していないモータに、異常が発生する兆候がある旨を、利用者(つまり、電気室ERAの管理者)に認識させることができる。利用者は、異常が発生する前に保守作業を行うことができ、異常発生に伴う突然の設備停止を抑制することができる。
【0068】
図2に示すモータマルチリレー4は、例えば、特開平9−331301号公報の図2に記載されたモータマルチリレーと同様に、監視対象のモータ6の地絡電流を検出してもよい。
【0069】
モータマルチリレー4が監視対象のモータ6の負荷電流および地絡電流を検出する場合、モータマルチリレー4は、モータ6の負荷電流の検出結果と、モータ6の地絡電流の検出結果と、モータ6の異常発生の有無の検出結果とを出力する。モータマルチリレー4は、モータ6の負荷電流および地絡電流が正常値の範囲内である場合に、モータ6に異常が発生していない旨の検出結果を出力する。モータマルチリレー4は、モータ6の負荷電流または地絡電流が正常値の範囲外である場合に、モータ6に異常が発生した旨の検出結果を出力する。
【0070】
複数のモータマルチリレー4が監視対象のモータの負荷電流および地絡電流を検出する場合、監視サーバ100の取得部132は、複数のモータマルチリレー4によって出力されたモータの負荷電流の検出結果とモータの地絡電流の検出結果とモータの異常発生の有無の検出結果とを取得する。監視サーバ100の学習部134は、取得部132によって取得された負荷電流の検出結果と地絡電流の検出結果と異常発生の有無の検出結果とに基づいて、モータに異常が発生するまでの負荷電流の経時変化傾向と地絡電流の経時変化傾向とを機械学習により学習する。
【0071】
監視サーバ100の判定部136は、負荷電流の経時変化傾向と、異常が発生していないモータの負荷電流の複数時点の検出結果とに基づいて、異常が発生していないモータに、異常が発生する兆候があるか否かを判定する。また、判定部136は、地絡電流の経時変化傾向と、異常が発生していないモータの地絡電流の複数時点の検出結果とに基づいて、異常が発生していないモータに、異常が発生する兆候があるか否かを判定する。つまり、判定部136は、モータに負荷電流異常が発生する兆候も地絡電流異常が発生する兆候もない場合に、モータに異常が発生する兆候がないと判定する。
【0072】
図2を参照して説明したように、モータマルチリレー4は、監視対象のモータ6の負荷電流を検出する。モータ6の負荷電流が正常値の範囲内である場合に、モータマルチリレー4は、負荷電流に関する異常がモータ6に発生していないと判定する。また、モータ6の負荷電流が正常値の範囲内である場合に、モータマルチリレー4は、モータ6が運転中であると判定することもできる。つまり、モータマルチリレー4は、モータ6の負荷電流を継続検出することによって、モータ6の累積運転時間を算出(検出)することができる。
【0073】
複数のモータマルチリレー4が監視対象のモータの負荷電流および累積運転時間を検出する場合、監視サーバ100の取得部132は、複数のモータマルチリレー4によって出力されたモータの負荷電流の検出結果とモータの累積運転時間の検出結果とモータの異常発生の有無の検出結果とを取得する。監視サーバ100の学習部134は、取得部132によって取得された負荷電流の検出結果と累積運転時間の検出結果と異常発生の有無の検出結果とに基づいて、モータに異常が発生するまでの負荷電流の経時変化傾向と、異常が発生したモータの異常発生時の平均累積運転時間とを機械学習により学習する。
【0074】
監視サーバ100の判定部136は、負荷電流の経時変化傾向と、異常が発生していないモータの負荷電流の複数時点の検出結果とに基づいて、異常が発生していないモータに、異常が発生する兆候があるか否かを判定する。また、判定部136は、異常が発生したモータの異常発生時の平均累積運転時間と、異常が発生していないモータの累積運転時間の検出結果とに基づいて、異常が発生していないモータに、異常が発生する兆候があるか否かを判定する。つまり、判定部136は、モータに負荷電流異常が発生する兆候がない場合であって、異常が発生していないモータの累積運転時間が、異常が発生したモータの異常発生時の平均累積運転時間に到達していない場合に、モータに異常が発生する兆候がないと判定する。
【0075】
図2を参照して説明したように、モータマルチリレー4は、アンサーバック信号に基づいて、コンタクタ8の主スイッチ8aの開閉動作を検出する。また、コンタクタ8の制御コイル8bを流れた電流は、モータマルチリレー4の駆動電源としてモータマルチリレー4に供給される。つまり、モータマルチリレー4は、例えば、電流が制御コイル8bに流れているにもかかわらず主スイッチ8aがオンしていない(つまり、閉じていない)場合に、コンタクタ8に異常が発生していると判定(検出)することができる。
【0076】
モータマルチリレー4が監視対象のモータ6の負荷電流およびコンタクタ8の開閉動作を検出する場合、モータマルチリレー4は、モータ6の負荷電流の検出結果と、モータ6の異常発生の有無の検出結果と、コンタクタ8の開閉動作の検出結果と、コンタクタ8の異常発生の有無の検出結果とを出力する。モータマルチリレー4は、モータ6の負荷電流が正常値の範囲内である場合に、モータ6に異常が発生していない旨の検出結果を出力する。モータマルチリレー4は、コンタクタ8の開閉動作が正常である場合に、コンタクタ8に異常が発生していない旨の検出結果を出力する。
【0077】
複数のモータマルチリレー4が監視対象のモータの負荷電流およびコンタクタの開閉動作を検出する場合、監視サーバ100の取得部132は、複数のモータマルチリレー4によって出力されたモータの負荷電流の検出結果と、モータの異常発生の有無の検出結果とを取得する。また、取得部132は、複数のモータマルチリレー4によって出力されたコンタクタの開閉動作の検出結果と、コンタクタの異常発生の有無の検出結果とを取得する。監視サーバ100の学習部134は、取得部132によって取得されたモータの負荷電流の検出結果とモータの異常発生の有無の検出結果とに基づいて、モータに異常が発生するまでのモータの負荷電流の経時変化傾向を機械学習により学習する。また、学習部134は、取得部132によって取得されたコンタクタの開閉動作の検出結果とコンタクタの異常発生の有無の検出結果とに基づいて、コンタクタに異常が発生するまでのコンタクタの開閉動作の経時変化傾向を機械学習により学習する。
【0078】
監視サーバ100の判定部136は、モータの負荷電流の経時変化傾向と、異常が発生していないモータの負荷電流の複数時点の検出結果とに基づいて、異常が発生していないモータに、異常が発生する兆候があるか否かを判定する。また、判定部136は、コンタクタの開閉動作の経時変化傾向と、異常が発生していないコンタクタの開閉動作の複数時点の検出結果とに基づいて、異常が発生していないコンタクタに、異常が発生する兆候があるか否かを判定する。つまり、判定部136は、モータに負荷電流異常が発生する兆候がない場合に、モータに異常が発生する兆候がないと判定する。また、判定部136は、コンタクタに開閉動作異常が発生する兆候がない場合に、コンタクタに異常が発生する兆候がないと判定する。
【0079】
異常が発生していないコンタクタに異常が発生する兆候があると判定部136が判定した場合、通知部138は、まだ異常が発生していないコンタクタに異常が発生する兆候がある旨を、そのコンタクタを監視するモータマルチリレーに通知する。そのモータマルチリレーは、監視対象のコンタクタに異常が発生する兆候がある旨を、表示器に表示させる。
【0080】
このように、本実施形態によれば、モータマルチリレーの監視対象のまだ異常が発生していないコンタクタに、異常が発生する兆候がある旨を、利用者(つまり、電気室の管理者)に認識させることができる。
【0081】
以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、モータ監視システム300が、少なくともモータ6の負荷電流とモータ6の異常発生の有無とを検出し、少なくとも負荷電流の検出結果と異常発生の有無の検出結果とを時系列に出力するモータマルチリレー4と、モータ6を監視する監視サーバ100とを備える。監視サーバ100は、モータマルチリレー4によって出力された負荷電流の検出結果と異常発生の有無の検出結果とを取得する取得部132と、取得部132によって取得された負荷電流の検出結果と異常発生の有無の検出結果とに基づいて、モータ6に異常が発生するまでの負荷電流の経時変化傾向を機械学習により学習する学習部134と、学習部134により得られた経時変化傾向と、取得部132によって取得された異常が発生していないモータ6の負荷電流の複数時点の検出結果とに基づいて、異常が発生していないモータ6に、異常が発生する兆候があるか否かを判定する判定部136と、異常が発生していないモータ6にその兆候があると判定部136が判定した場合にその兆候の通知を行う通知部138とを備える。このように構成することによって、モータ6に異常が発生するおそれがあることを利用者(つまり、電気室ERA〜ERDの管理者)に認識させることができる。
【0082】
つまり、上述した実施形態によれば、複数のモータコントロールセンタ21の伝送機能を監視サーバ100に連携させることによって、利用者にとってメンテナンス性および拡張性の良いモータ監視システム300を提供することができる。具体的には、長期間にわたるモータの負荷電流などの情報がデータサーバ200に蓄えられるため、過去に遡ってモータの負荷電流などの情報を確認することができる。
【0083】
本発明の実施形態およびいくつかの例を説明したが、これらの実施形態および各例は、一例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態および各例は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【0084】
2…主回路、3…補助回路、4…モータマルチリレー、5…商用電源、6…モータ、7…回路遮断器、7a…主接点、8…コンタクタ、8a…主スイッチ、8b…制御コイル、8c…補助スイッチ、9R、9T…変流器、10…変圧器、10a…一次側巻線、10b、10c…二次側巻線、12…A/D変換回路、13…変圧器、13a…一次側巻線、13b…二次側巻線、15…A/D変換回路、18…A/D変換回路、19…処理部、20…表示器、21…モータコントロールセンタ、22−1〜22−5、22−9…通信用基板、23…ゲートウェイ、24−1〜24−5、24−9…通信路、25−1、25−2…中継部、26−1、26−2…通信路、27…通信路、28…副データ集約部、ERA、ERA、ERA、ERD…電気室、29…通信路、30…主データ集約部、31…通信路、32…通信路、33…通信路、100…監視サーバ、110…通信部、120…記憶部、130…処理部、132…取得部、134…学習部、136…判定部、138…通知部、200…データサーバ、210…通信部、220…記憶部、230…大容量データ、240…処理部、300…モータ監視システム、NW…ネットワーク
図1
図2
図3
図4
図5