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特開2024-77095モータの異常判定方法、判定装置、モータ制御装置、モータシステム及びプログラム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024077095
(43)【公開日】2024-06-07
(54)【発明の名称】モータの異常判定方法、判定装置、モータ制御装置、モータシステム及びプログラム
(51)【国際特許分類】
H02P 29/024 20160101AFI20240531BHJP
【ＦＩ】
H02P29/024
【審査請求】未請求
【請求項の数】10
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022188935
(22)【出願日】2022-11-28
(71)【出願人】
【識別番号】000114215
【氏名又は名称】ミネベアミツミ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100107766
【弁理士】
【氏名又は名称】伊東 忠重
(74)【代理人】
【識別番号】100070150
【弁理士】
【氏名又は名称】伊東 忠彦
(72)【発明者】
【氏名】寺岡 進
(72)【発明者】
【氏名】海津 浩之
(72)【発明者】
【氏名】青木 政人
【テーマコード（参考）】
5H501
【Ｆターム（参考）】
5H501AA08
5H501BB08
5H501CC01
5H501DD04
5H501GG03
5H501HA08
5H501HB07
5H501HB16
5H501JJ03
5H501JJ12
5H501JJ16
5H501JJ23
5H501JJ24
5H501LL07
5H501LL10
5H501LL22
5H501LL23
5H501LL35
5H501LL53
5H501MM01
(57)【要約】
【課題】本開示は、モータの異常判定における誤検知を抑制するモータの異常判定方法を提供する。
【解決手段】モータの異常判定方法であって、（ａ）前記モータの動作状態を示す入力データから、共分散行列に基づいて、マハラノビス距離を算出する工程と、（ｂ）前記マハラノビス距離の変化度を算出する工程と、（ｃ）前記入力データから、前記モータにおける異常の程度を示す異常スコアを算出する工程と、（ｄ）前記異常スコアが第１閾値より大きく、前記変化度が第２閾値より小さい場合に、前記入力データに異常が含まれると判断する工程と、を含むモータの異常判定方法。
【選択図】図１
【解決手段】モータの異常判定方法であって、（ａ）前記モータの動作状態を示す入力データから、共分散行列に基づいて、マハラノビス距離を算出する工程と、（ｂ）前記マハラノビス距離の変化度を算出する工程と、（ｃ）前記入力データから、前記モータにおける異常の程度を示す異常スコアを算出する工程と、（ｄ）前記異常スコアが第１閾値より大きく、前記変化度が第２閾値より小さい場合に、前記入力データに異常が含まれると判断する工程と、を含むモータの異常判定方法。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
モータの異常判定方法であって、
（ａ）前記モータの動作状態を示す入力データから、共分散行列に基づいて、マハラノビス距離を算出する工程と、
（ｂ）前記マハラノビス距離の変化度を算出する工程と、
（ｃ）前記入力データから、前記モータにおける異常の程度を示す異常スコアを算出する工程と、
（ｄ）前記異常スコアが第１閾値より大きく、前記変化度が第２閾値より小さい場合に、前記入力データに異常が含まれると判断する工程と、
を含む、
モータの異常判定方法。
（ａ）前記モータの動作状態を示す入力データから、共分散行列に基づいて、マハラノビス距離を算出する工程と、
（ｂ）前記マハラノビス距離の変化度を算出する工程と、
（ｃ）前記入力データから、前記モータにおける異常の程度を示す異常スコアを算出する工程と、
（ｄ）前記異常スコアが第１閾値より大きく、前記変化度が第２閾値より小さい場合に、前記入力データに異常が含まれると判断する工程と、
を含む、
モータの異常判定方法。
【請求項2】
前記共分散行列は、事前に収集したデータに基づいて算出する、
請求項１に記載のモータの異常判定方法。
請求項１に記載のモータの異常判定方法。
【請求項3】
前記モータの回転数が変更されると、改めて前記共分散行列を算出する、
請求項１に記載のモータの異常判定方法。
請求項１に記載のモータの異常判定方法。
【請求項4】
前記異常スコアは、特異スペクトル変換法を用いて算出する、
請求項１に記載のモータの異常判定方法。
請求項１に記載のモータの異常判定方法。
【請求項5】
前記入力データは、前記モータに供給する電流値及び電圧値である、
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載のモータの異常判定方法。
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載のモータの異常判定方法。
【請求項6】
前記入力データは、前記モータに供給する電流値及びデューティ比である、
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載のモータの異常判定方法。
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載のモータの異常判定方法。
【請求項7】
モータの異常判定を行う判定装置であって、
制御部を備え、
前記制御部は、
（ａ）前記モータの動作状態を示す入力データから、共分散行列に基づいて、マハラノビス距離を算出する工程と、
（ｂ）前記マハラノビス距離の変化度を算出する工程と、
（ｃ）前記入力データから、前記モータにおける異常の程度を示す異常スコアを算出する工程と、
（ｄ）前記異常スコアが第１閾値より大きく、前記変化度が第２閾値より小さい場合に、前記入力データに異常が含まれると判断する工程と、
を実行する、
判定装置。
制御部を備え、
前記制御部は、
（ａ）前記モータの動作状態を示す入力データから、共分散行列に基づいて、マハラノビス距離を算出する工程と、
（ｂ）前記マハラノビス距離の変化度を算出する工程と、
（ｃ）前記入力データから、前記モータにおける異常の程度を示す異常スコアを算出する工程と、
（ｄ）前記異常スコアが第１閾値より大きく、前記変化度が第２閾値より小さい場合に、前記入力データに異常が含まれると判断する工程と、
を実行する、
判定装置。
【請求項8】
モータを制御するモータ制御装置であって、
制御部を備え、
前記制御部は、
（ａ）前記モータの動作状態を示す入力データから、共分散行列に基づいて、マハラノビス距離を算出する工程と、
（ｂ）前記マハラノビス距離の変化度を算出する工程と、
（ｃ）前記入力データから、前記モータにおける異常の程度を示す異常スコアを算出する工程と、
（ｄ）前記異常スコアが第１閾値より大きく、前記変化度が第２閾値より小さい場合に、前記入力データに異常が含まれると判断する工程と、
を実行する、
モータ制御装置。
制御部を備え、
前記制御部は、
（ａ）前記モータの動作状態を示す入力データから、共分散行列に基づいて、マハラノビス距離を算出する工程と、
（ｂ）前記マハラノビス距離の変化度を算出する工程と、
（ｃ）前記入力データから、前記モータにおける異常の程度を示す異常スコアを算出する工程と、
（ｄ）前記異常スコアが第１閾値より大きく、前記変化度が第２閾値より小さい場合に、前記入力データに異常が含まれると判断する工程と、
を実行する、
モータ制御装置。
【請求項9】
モータと、
制御部を備え、
前記制御部は、
（ａ）前記モータの動作状態を示す入力データから、共分散行列に基づいて、マハラノビス距離を算出する工程と、
（ｂ）前記マハラノビス距離の変化度を算出する工程と、
（ｃ）前記入力データから、前記モータにおける異常の程度を示す異常スコアを算出する工程と、
（ｄ）前記異常スコアが第１閾値より大きく、前記変化度が第２閾値より小さい場合に、前記入力データに異常が含まれると判断する工程と、
を実行する、
モータシステム。
制御部を備え、
前記制御部は、
（ａ）前記モータの動作状態を示す入力データから、共分散行列に基づいて、マハラノビス距離を算出する工程と、
（ｂ）前記マハラノビス距離の変化度を算出する工程と、
（ｃ）前記入力データから、前記モータにおける異常の程度を示す異常スコアを算出する工程と、
（ｄ）前記異常スコアが第１閾値より大きく、前記変化度が第２閾値より小さい場合に、前記入力データに異常が含まれると判断する工程と、
を実行する、
モータシステム。
【請求項10】
モータの異常判定を行う判定装置が備えるコンピュータに、
（ａ）前記モータの動作状態を示す入力データから、共分散行列に基づいて、マハラノビス距離を算出する手順と、
（ｂ）前記マハラノビス距離の変化度を算出する手順と、
（ｃ）前記入力データから、前記モータにおける異常の程度を示す異常スコアを算出する手順と、
（ｄ）前記異常スコアが第１閾値より大きく、前記変化度が第２閾値より小さい場合に、前記入力データに異常が含まれると判断する手順と、
を実行させるためのプログラム。
（ａ）前記モータの動作状態を示す入力データから、共分散行列に基づいて、マハラノビス距離を算出する手順と、
（ｂ）前記マハラノビス距離の変化度を算出する手順と、
（ｃ）前記入力データから、前記モータにおける異常の程度を示す異常スコアを算出する手順と、
（ｄ）前記異常スコアが第１閾値より大きく、前記変化度が第２閾値より小さい場合に、前記入力データに異常が含まれると判断する手順と、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、モータの異常判定方法、判定装置、モータ制御装置、モータシステム及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
一般的な異常検知アルゴリズムはデータの中に潜む異常を見つけ出す。また、異常検知アルゴリズムは、明らかな変化点、外れ値等を異常として閾値を設け異常スコア等を算出し判定する。
【0003】
例えば、特許文献１には、モータ駆動機構の機械異常を判定する異常判定装置が開示されている。特許文献１には、異常判定装置が、時系列データのデータ異常を判定するデータ異常判定部と、データ異常と判定された時系列データの取得態様に基づいて、モータ駆動機構の機械異常を判定する機械異常判定部と、を備えることが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２０１７－１５１５９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
一般的な異常検知アルゴリズムはデータの中の異常を検知している。したがって、一般的な異常検知アルゴリズムが異常を検知した際に、機器の異常と結びついていない場合は誤検知となる。例えば、異常と判断されるデータ点が外乱による測定上の異常である場合は、データの異常が機器の異常に由来しておらず誤検知となる。また、外乱による状態変化とは別に可変速モータの場合は、回転速度を意図的に変えた場合、それに伴う取得データの変化がある。したがって、回転速度を意図的に変えた場合に、誤検知しないよう工夫が必要となる。
【0006】
本開示は、モータの異常判定における誤検知を抑制するモータの異常判定方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本開示の一態様では、モータの異常判定方法であって、（ａ）前記モータの動作状態を示す入力データから、共分散行列に基づいて、マハラノビス距離を算出する工程と、（ｂ）前記マハラノビス距離の変化度を算出する工程と、（ｃ）前記入力データから、前記モータにおける異常の程度を示す異常スコアを算出する工程と、（ｄ）前記異常スコアが第１閾値より大きく、前記変化度が第２閾値より小さい場合に、前記入力データに異常が含まれると判断する工程と、を含むモータの異常判定方法が提供される。
【発明の効果】
【0008】
本開示のモータの異常判定方法によれば、モータの異常判定における誤検知を抑制できる。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【発明を実施するための形態】
【0010】
≪モータシステム≫
以下、図面を参照して、本実施形態に係るモータ制御装置が用いられるモータシステムについて説明する。
以下、図面を参照して、本実施形態に係るモータ制御装置が用いられるモータシステムについて説明する。
【0011】
図１は、本実施形態に係るモータ制御装置の一例であるモータ制御装置１００が用いられるモータシステム１の概略を示す図である。
【0012】
モータシステム１は、モータ１０と、モータ駆動制御システム２０と、を備える。モータ１０は、例えば、ファンを回転させるために用いられる。モータ駆動制御システム２０は、モータ１０を駆動制御する。
【0013】
モータ駆動制御システム２０は、モータ制御装置１００と、上位装置２００と、を備える。
【0014】
＜モータ制御装置１００＞
モータ制御装置１００は、モータ駆動回路１０１と、センサ部１０２と、ＦＧ（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｇｅｎｅｒａｔｏｒ）信号生成部１０３と、を備える。また、モータ制御装置１００は、電源電圧測定部１１０と、駆動制御信号生成部１２０と、通信部１３０と、電流計測部１４０と、回転速度計測部１５０と、異常検知制御部１６０と、データ管理部１７０と、を備える。
モータ制御装置１００は、モータ駆動回路１０１と、センサ部１０２と、ＦＧ（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｇｅｎｅｒａｔｏｒ）信号生成部１０３と、を備える。また、モータ制御装置１００は、電源電圧測定部１１０と、駆動制御信号生成部１２０と、通信部１３０と、電流計測部１４０と、回転速度計測部１５０と、異常検知制御部１６０と、データ管理部１７０と、を備える。
【0015】
なお、モータ制御装置１００における駆動制御信号生成部１２０、回転速度計測部１５０、異常検知制御部１６０及びデータ管理部１７０は、例えば、プログラム処理装置（コンピュータ）によって実現される。より具体的には、プログラム処理装置は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のプロセッサと、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）及びＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等の各種記憶装置を備える。また、プログラム処理装置は、カウンタ（タイマ）、ＡＤ（Ａｎａｌｏｇ－ｔｏ－ｄｉｇｉｔａｌ）変換回路、ＤＡ（Ｄｉｇｉｔａｌ－ｔｏ－ａｎａｌｏｇ）変換回路、クロック発生回路及び入出力Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）回路等の周辺回路を備える。例えば、プロセッサ、記憶装置及び周辺回路のそれぞれは、バスや専用線を介して互いに接続される。プログラム処理装置は、例えば、マイクロコントローラである。プログラム処理装置において、ＣＰＵが、メモリに記憶されているプログラムに従って各種演算処理を実行することにより、処理を実現する。
【0016】
［モータ駆動回路１０１］
モータ駆動回路１０１は、駆動制御信号生成部１２０が生成する駆動制御信号Ｃｔｌに基づいてモータ１０を駆動する。モータ駆動回路１０１は、例えば、プリドライブ回路と、インバータ回路と、を備える。
モータ駆動回路１０１は、駆動制御信号生成部１２０が生成する駆動制御信号Ｃｔｌに基づいてモータ１０を駆動する。モータ駆動回路１０１は、例えば、プリドライブ回路と、インバータ回路と、を備える。
【0017】
プリドライブ回路は、駆動制御信号Ｃｔｌに基づいて、インバータ回路を駆動するための出力信号を生成する。プリドライブ回路は、生成した出力信号をインバータ回路に出力する。プリドライブ回路は、例えば、駆動制御信号Ｃｔｌに基づいて、インバータ回路の各スイッチ素子を駆動する駆動信号を生成して出力する。
【0018】
インバータ回路は、プリドライブ回路から出力された出力信号に基づいてモータ１０に駆動信号を出力する。インバータ回路が出力した駆動信号は、モータ１０が備えるコイルに通電する。インバータ回路は、例えば、直流電源の両端に設けられた２つのスイッチ素子、例えば、電界効果トランジスタ等のトランジスタの直列回路の対が、各相のコイルに接続される。２つのスイッチ素子の各対において、スイッチ素子同士の接続点に、モータ１０の各相の端子が接続される。
【0019】
プリドライブ回路が生成した駆動信号が、インバータ回路を構成する各スイッチ素子をオン及びオフさせることにより、モータ１０の各相に電力が供給されてモータ１０のロータが回転する。
【0020】
モータ駆動回路１０１は、上位装置２００が備える電源２１０から電力が供給される。モータ駆動回路１０１は、上位装置２００が備える電源２１０に接続する。モータ駆動回路１０１は、電源２１０から供給される電力を、駆動制御信号Ｃｔｌに基づいて変換する。そして、モータ駆動回路１０１は、変換した電力をモータ１０に供給する。
【0021】
［センサ部１０２］
センサ部１０２は、モータ１０のロータの回転位置を検出する。センサ部１０２は、例えば、位置センサを備える。センサ部１０２は、例えば、ホール素子を備える。センサ部１０２のホール素子は、ロータの磁極を検出する。そして、センサ部１０２のホール素子は、ロータの回転に応じて電圧が変化するホール信号を出力する。
センサ部１０２は、モータ１０のロータの回転位置を検出する。センサ部１０２は、例えば、位置センサを備える。センサ部１０２は、例えば、ホール素子を備える。センサ部１０２のホール素子は、ロータの磁極を検出する。そして、センサ部１０２のホール素子は、ロータの回転に応じて電圧が変化するホール信号を出力する。
【0022】
なお、センサ部１０２の位置センサは、ホール素子に限らない。位置センサは、モータのロータの回転位置を検出することができるセンサであればよい。位置センサとして、例えば、エンコーダ等を適用してもよい。位置センサとしてエンコーダを用いる場合、センサ部１０２は、モータ制御装置１００の構成要素の一つとしてではなく、モータ制御装置１００とは互いに独立した装置として、モータ制御装置１００の外部に設けられていてもよい。
【0023】
［ＦＧ信号生成部１０３］
ＦＧ信号生成部１０３は、モータ１０の回転速度を示す回転速度信号としてのＦＧ信号を生成する。ＦＧ信号生成部１０３は、例えば、センサ部１０２のホール素子から出力された検出信号（ホール信号）に基づいて、モータ１０の回転速度に比例する周期（周波数）を有する信号（ＦＧ信号）を生成する。ＦＧ信号生成部１０３から出力されたＦＧ信号は、上位装置２００に入力される。なお、ＦＧ信号生成部１０３は、例えば、モータ１０が搭載される基板（プリント基板）上に形成されたＦＧパターンによって実現してもよい。
ＦＧ信号生成部１０３は、モータ１０の回転速度を示す回転速度信号としてのＦＧ信号を生成する。ＦＧ信号生成部１０３は、例えば、センサ部１０２のホール素子から出力された検出信号（ホール信号）に基づいて、モータ１０の回転速度に比例する周期（周波数）を有する信号（ＦＧ信号）を生成する。ＦＧ信号生成部１０３から出力されたＦＧ信号は、上位装置２００に入力される。なお、ＦＧ信号生成部１０３は、例えば、モータ１０が搭載される基板（プリント基板）上に形成されたＦＧパターンによって実現してもよい。
【0024】
［電源電圧測定部１１０］
電源電圧測定部１１０は、上位装置２００から供給される電力の電圧Ｖを測定する。言い換えると、電源電圧測定部１１０は電源電圧を測定する。電源電圧測定部１１０は、測定した電圧値Ｖｍを異常検知制御部１６０に出力する。
電源電圧測定部１１０は、上位装置２００から供給される電力の電圧Ｖを測定する。言い換えると、電源電圧測定部１１０は電源電圧を測定する。電源電圧測定部１１０は、測定した電圧値Ｖｍを異常検知制御部１６０に出力する。
【0025】
［駆動制御信号生成部１２０］
駆動制御信号生成部１２０は、モータ１０の駆動を制御するための駆動制御信号Ｃｔｌを生成する。駆動制御信号生成部１２０は、例えば、上位装置２００から駆動指令として出力された駆動指令信号である速度指令信号Ｓｖを受信する。駆動制御信号生成部１２０は、速度指令信号Ｓｖを受信した場合に、モータ１０の回転速度が速度指令信号Ｓｖによって指定された目標回転速度と一致するように、駆動制御信号Ｃｔｌを生成する。
駆動制御信号生成部１２０は、モータ１０の駆動を制御するための駆動制御信号Ｃｔｌを生成する。駆動制御信号生成部１２０は、例えば、上位装置２００から駆動指令として出力された駆動指令信号である速度指令信号Ｓｖを受信する。駆動制御信号生成部１２０は、速度指令信号Ｓｖを受信した場合に、モータ１０の回転速度が速度指令信号Ｓｖによって指定された目標回転速度と一致するように、駆動制御信号Ｃｔｌを生成する。
【0026】
駆動制御信号Ｃｔｌは、例えば、ＰＷＭ（Ｐｕｌｓｅ Ｗｉｄｔｈ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）信号である。
【0027】
駆動制御信号生成部１２０は、速度指令解析部１２１と、デューティ比決定部１２２と、通電制御部１２３と、を備える。
【0028】
（速度指令解析部１２１）
速度指令解析部１２１は、上位装置２００から出力された速度指令信号Ｓｖを受信する。そして、速度指令解析部１２１は、速度指令信号Ｓｖによって指定された目標回転速度を解析する。例えば、速度指令信号Ｓｖが目標回転速度に対応するデューティ比を有するＰＷＭ信号である場合、速度指令解析部１２１は、速度指令信号Ｓｖのデューティ比を解析し、そのデューティ比に対応する回転速度の情報を目標回転速度として出力する。
速度指令解析部１２１は、上位装置２００から出力された速度指令信号Ｓｖを受信する。そして、速度指令解析部１２１は、速度指令信号Ｓｖによって指定された目標回転速度を解析する。例えば、速度指令信号Ｓｖが目標回転速度に対応するデューティ比を有するＰＷＭ信号である場合、速度指令解析部１２１は、速度指令信号Ｓｖのデューティ比を解析し、そのデューティ比に対応する回転速度の情報を目標回転速度として出力する。
【0029】
（デューティ比決定部１２２）
デューティ比決定部１２２は、速度指令解析部１２１から出力された目標回転速度と回転速度計測部１５０によって計測されたモータ１０の回転速度の計測値とに基づいて、駆動制御信号ＣｔｌとしてのＰＷＭ信号のデューティ比を決定する。
デューティ比決定部１２２は、速度指令解析部１２１から出力された目標回転速度と回転速度計測部１５０によって計測されたモータ１０の回転速度の計測値とに基づいて、駆動制御信号ＣｔｌとしてのＰＷＭ信号のデューティ比を決定する。
【0030】
具体的には、デューティ比決定部１２２は、目標回転速度とモータ１０の回転速度の計測値との差が小さくなるようにモータ１０の制御値を算出する。そして、デューティ比決定部１２２は、算出した制御値に応じたＰＷＭ信号のデューティ比を決定する。例えば、デューティ比決定部１２２は、目標回転速度とモータ１０の回転速度の計測値との差が小さくなるように、ＰＩＤ（Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ－Ｉｎｔｅｇｒａｌ－Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ）制御、ＰＤ制御及びＰＩ制御のいずれかにより制御値を算出する。そして、デューティ比決定部１２２は、制御値に応じたＰＷＭ信号のデューティ比Ｄｔｙを決定する。
【0031】
デューティ比決定部１２２は、決定したデューティ比Ｄｔｙを、異常検知制御部１６０に出力する。
【0032】
（通電制御部１２３）
通電制御部１２３は、デューティ比決定部１２２によって決定したデューティ比を有するＰＷＭ信号を生成する。そして、通電制御部１２３は、生成したＰＷＭ信号を駆動制御信号Ｃｔｌとしてモータ駆動回路１０１に出力する。
通電制御部１２３は、デューティ比決定部１２２によって決定したデューティ比を有するＰＷＭ信号を生成する。そして、通電制御部１２３は、生成したＰＷＭ信号を駆動制御信号Ｃｔｌとしてモータ駆動回路１０１に出力する。
【0033】
［通信部１３０］
通信部１３０は、外部と通信を行う。通信部１３０は、上位装置２００と通信を行う。具体的には、通信部１３０は、制御装置としての上位装置２００との間でデータの送受信を行う。通信部１３０は、送信部１３１と、受信部１３２と、通信制御部１３３と、を備える。
通信部１３０は、外部と通信を行う。通信部１３０は、上位装置２００と通信を行う。具体的には、通信部１３０は、制御装置としての上位装置２００との間でデータの送受信を行う。通信部１３０は、送信部１３１と、受信部１３２と、通信制御部１３３と、を備える。
【0034】
送信部１３１は、上位装置２００にデータを送信する。受信部１３２は、上位装置２００からデータを受信する。送信部１３１及び受信部１３２のそれぞれは、通信制御部１３３により制御される。送信部１３１は、例えば、所定のシリアル信号を生成して通信線路に送信するシリアル通信用インタフェイス回路である。また、受信部１３２は、例えば、所定のシリアル信号を生成して通信線路からシリアル信号を受信するシリアル通信用インタフェイス回路である。
【0035】
通信制御部１３３は、送信部１３１及び受信部１３２のそれぞれを制御する。通信制御部１３３は、送信部１３１にエンコードしたデータを送る。また、通信制御部１３３は、受信部１３２から受信したデータをデコードする。通信制御部１３３が、送信部１３１及び受信部１３２を制御することにより、上位装置２００との間でデータの送受信を行う。通信制御部１３３は、例えば、モータ制御装置１００が備えるプロセッサによるプログラム処理によって実現される。
【0036】
通信制御部１３３は、上位装置２００から駆動指令として出力された速度指令信号Ｓｖを受信する。そして、通信制御部１３３は、受信した速度指令信号Ｓｖを、速度指令解析部１２１に送信する。
【0037】
［電流計測部１４０］
電流計測部１４０は、モータ駆動回路１０１からモータ１０に供給される電力の電流を測定する。電流計測部１４０は、例えば、カレントトランスを備える。電流計測部１４０は、モータ駆動回路１０１からモータ１０に供給される電力の電流を測定した電流値Ｉｍを、異常検知制御部１６０に出力する。
電流計測部１４０は、モータ駆動回路１０１からモータ１０に供給される電力の電流を測定する。電流計測部１４０は、例えば、カレントトランスを備える。電流計測部１４０は、モータ駆動回路１０１からモータ１０に供給される電力の電流を測定した電流値Ｉｍを、異常検知制御部１６０に出力する。
【0038】
［回転速度計測部１５０］
回転速度計測部１５０は、モータ１０の回転速度を計測する。回転速度計測部１５０は、例えば、センサ部１０２におけるホール素子の検出信号（ホール信号）に基づいて、モータ１０の回転速度を計測する。回転速度計測部１５０は、計測した回転速度Ｒｍを異常検知制御部１６０に出力する。
回転速度計測部１５０は、モータ１０の回転速度を計測する。回転速度計測部１５０は、例えば、センサ部１０２におけるホール素子の検出信号（ホール信号）に基づいて、モータ１０の回転速度を計測する。回転速度計測部１５０は、計測した回転速度Ｒｍを異常検知制御部１６０に出力する。
【0039】
［異常検知制御部１６０］
異常検知制御部１６０は、モータ１０の異常を検知する。異常検知制御部１６０は、電圧値Ｖｍ及び電流値Ｉｍに基づいて、モータ１０の異常の発生を推定して、検知する。
異常検知制御部１６０は、モータ１０の異常を検知する。異常検知制御部１６０は、電圧値Ｖｍ及び電流値Ｉｍに基づいて、モータ１０の異常の発生を推定して、検知する。
【0040】
［データ管理部１７０］
データ管理部１７０は、データを管理する。
データ管理部１７０は、データを管理する。
【0041】
＜上位装置２００＞
次に、上位装置２００について説明する。上位装置２００は、モータ制御装置１００に電源を供給する。また、上位装置２００は、モータ制御装置１００に回転速度を指示する。上位装置２００は、電源２１０と、データ処理制御部２２０と、通信部２３０と、を備える。
次に、上位装置２００について説明する。上位装置２００は、モータ制御装置１００に電源を供給する。また、上位装置２００は、モータ制御装置１００に回転速度を指示する。上位装置２００は、電源２１０と、データ処理制御部２２０と、通信部２３０と、を備える。
【0042】
［電源２１０］
電源２１０は、モータ制御装置１００に、モータ１０を動作させるための電源を供給する。電源２１０は、直流電源である。電源２１０は、例えば、１２Ｖ（ボルト）の電力を、モータ制御装置１００に供給する。
電源２１０は、モータ制御装置１００に、モータ１０を動作させるための電源を供給する。電源２１０は、直流電源である。電源２１０は、例えば、１２Ｖ（ボルト）の電力を、モータ制御装置１００に供給する。
【0043】
［データ処理制御部２２０］
データ処理制御部２２０は、モータ制御装置１００に、モータ１０の目標となる回転速度（目標回転速度）を指示する。データ処理制御部２２０は、通信部２３０を介して、モータ制御装置１００に、速度指令信号Ｓｖを送信する。データ処理制御部２２０は、モータ制御装置１００に、速度指令信号Ｓｖを送信することにより、モータ制御装置１００に目標となる回転速度（目標回転速度）を指示する。
データ処理制御部２２０は、モータ制御装置１００に、モータ１０の目標となる回転速度（目標回転速度）を指示する。データ処理制御部２２０は、通信部２３０を介して、モータ制御装置１００に、速度指令信号Ｓｖを送信する。データ処理制御部２２０は、モータ制御装置１００に、速度指令信号Ｓｖを送信することにより、モータ制御装置１００に目標となる回転速度（目標回転速度）を指示する。
【0044】
［通信部２３０］
通信部２３０は、モータ制御装置１００との間で通信を行う。通信部２３０は、モータ制御装置１００における通信部１３０と通信する。通信部２３０は、通信部１３０における送信部１３１から送信された信号を受信信号Ｒｘとして受信する。また、通信部２３０は、送信信号Ｔｘを、通信部１３０における受信部１３２に送信する。通信部２３０は、例えば、所定のシリアル信号を生成して通信線路からシリアル信号を送受信するシリアル通信用インタフェイス回路である。
通信部２３０は、モータ制御装置１００との間で通信を行う。通信部２３０は、モータ制御装置１００における通信部１３０と通信する。通信部２３０は、通信部１３０における送信部１３１から送信された信号を受信信号Ｒｘとして受信する。また、通信部２３０は、送信信号Ｔｘを、通信部１３０における受信部１３２に送信する。通信部２３０は、例えば、所定のシリアル信号を生成して通信線路からシリアル信号を送受信するシリアル通信用インタフェイス回路である。
【0045】
＜異常検知制御部における処理＞
次に、異常検知制御部１６０が行う処理について説明する。異常検知制御部１６０が行う処理を説明することにより、モータ制御装置１００が行うモータ１０の異常を判定するモータの異常判定方法を含む工程について説明する。また、モータ制御装置１００が備えるコンピュータが実行するプログラムの手順について説明する。図２は、本実施形態に係るモータ制御装置の一例であるモータ制御装置１００における処理を説明するフロー図である。
次に、異常検知制御部１６０が行う処理について説明する。異常検知制御部１６０が行う処理を説明することにより、モータ制御装置１００が行うモータ１０の異常を判定するモータの異常判定方法を含む工程について説明する。また、モータ制御装置１００が備えるコンピュータが実行するプログラムの手順について説明する。図２は、本実施形態に係るモータ制御装置の一例であるモータ制御装置１００における処理を説明するフロー図である。
【0046】
発明者らは、モータ１０の異常を判定するために、モータ１０の動作状態を示す変数の変動を検出するのみでは、誤検出する場合があることを見いだした。そして、発明者らは、モータ１０の動作状態を示す変数の変動に注目し、変動の変化度を考慮することにより、誤検出を抑制できることを見いだした。
【0047】
異常検知制御部１６０は、モータ１０の動作状態を示す入力データとして、電源電圧を示す電圧値及びモータ１０に供給される電流の電流値を用いる。
【0048】
（ステップＳ１０）
最初に、異常検知制御部１６０は初期化工程を行う。異常検知制御部１６０は、予め定められた長さの期間におけるモータ１０の動作状態を示す複数の変数に関するデータ（入力データ）を取得する。具体的には、異常検知制御部１６０は、電源電圧である電圧値Ｖｍ及びモータ１０に供給される電流の電流値Ｉｍのそれぞれのデータを取得する。異常検知制御部１６０は、例えば、予め定められた長さの期間における電圧値Ｖｍ及び電流値Ｉｍのそれぞれをデータ管理部１７０に保存する。例えば、異常検知制御部１６０は、Ｎ個の電圧値Ｖｍ及び電流値Ｉｍを取得する。Ｎは正の整数である。Ｎは、例えば、２０００である。
最初に、異常検知制御部１６０は初期化工程を行う。異常検知制御部１６０は、予め定められた長さの期間におけるモータ１０の動作状態を示す複数の変数に関するデータ（入力データ）を取得する。具体的には、異常検知制御部１６０は、電源電圧である電圧値Ｖｍ及びモータ１０に供給される電流の電流値Ｉｍのそれぞれのデータを取得する。異常検知制御部１６０は、例えば、予め定められた長さの期間における電圧値Ｖｍ及び電流値Ｉｍのそれぞれをデータ管理部１７０に保存する。例えば、異常検知制御部１６０は、Ｎ個の電圧値Ｖｍ及び電流値Ｉｍを取得する。Ｎは正の整数である。Ｎは、例えば、２０００である。
【0049】
ステップＳ１０において取得したＮ個の電圧値ＶｍをまとめてＸと表す。また、Ｎ個の電圧値Ｖｍにおけるｉ番目の電圧値ＶｍをＸ（ｉ）とする。ただし、ｉは１以上Ｎ以下の整数である。また、ステップＳ１０において取得したＮ個の電流値ＩｍをまとめてＹと表す。Ｎ個の電流値Ｉｍにおけるｉ番目の電流値Ｉｍを、Ｙ（ｉ）とする。ただし、ｉは１以上Ｎ以下の整数である。
【0050】
Ｘの平均をμｘ、分散をσｘ２、Ｙの平均をμｙ、分散をσｙ２、ＸとＹの共分散をσｘｙ２とする。
【0051】
平均μｘ、分散σｘ２、平均μｙ、分散σｙ２及び共分散σｘｙ２のそれぞれは、式１により計算される。
【0052】
【数1】
【0053】
分散共分散行列Σは、式２により表される。
【0054】
【数2】
【0055】
式２により算出した分散共分散行列Σと、Ｘの平均μｘ、Ｙの平均μｙを用いて、以降の計算を行う。
【0056】
ステップＳ１０において、事前に収集したデータに基づいて、分散共分散行列Σ、Ｘの平均μｘ及びＹの平均μｙを算出する。
【0057】
（ステップＳ２０）
次に、異常検知制御部１６０は、動作データ解析工程を実行する。異常検知制御部１６０は、動作データ解析工程において、マハラノビス距離の変化度と、モータの異常の程度を示す異常スコアと、を算出する。異常検知制御部１６０は、ステップＳ１０において算出した分散共分散行列Σと、Ｘの平均μｘ、Ｙの平均μｙを用いて、現時点の入力データを用いた、マハラノビス距離の変化度と、異常スコアを算出する。
次に、異常検知制御部１６０は、動作データ解析工程を実行する。異常検知制御部１６０は、動作データ解析工程において、マハラノビス距離の変化度と、モータの異常の程度を示す異常スコアと、を算出する。異常検知制御部１６０は、ステップＳ１０において算出した分散共分散行列Σと、Ｘの平均μｘ、Ｙの平均μｙを用いて、現時点の入力データを用いた、マハラノビス距離の変化度と、異常スコアを算出する。
【0058】
（マハラノビス距離の変化度の算出）
異常検知制御部１６０は、ステップＳ１０で求めた分散共分散行列Σと、Ｘの平均μｘ、Ｙの平均μｙを用いて、マハラノビス距離を算出する。
異常検知制御部１６０は、ステップＳ１０で求めた分散共分散行列Σと、Ｘの平均μｘ、Ｙの平均μｙを用いて、マハラノビス距離を算出する。
【0059】
時刻Ｔにおける電圧値ＶｍをＸｍ（Ｔ）と表す。時刻Ｔにおける電流値Ｉｍを、Ｙｍ（Ｔ）とする。なお、ＴはＮより大きい整数である。
【0060】
時刻Ｔにおけるマハラノビス距離をＤｍ（Ｔ）とすると、マハラノビス距離Ｄｍ（Ｔ）は、式３により計算される。
【0061】
【数3】
【0062】
そして、時刻Ｔ－１におけるマハラノビス距離をＤｍ（Ｔ－１）とすると、マハラノビス距離の変化度ｄＤｍ（Ｔ）は式４により計算される。
【0063】
【数4】
【0064】
（異常スコアの算出）
［特異スペクトル変換法］
異常スコアは、特異スペクトル変換法により算出する。特異スペクトル変換法について説明する。図１５は、本実施形態に係るモータ制御装置の一例であるモータ制御装置１００における処理を説明する図である。図１５は、特異スペクトル変換法について説明する図である。
［特異スペクトル変換法］
異常スコアは、特異スペクトル変換法により算出する。特異スペクトル変換法について説明する。図１５は、本実施形態に係るモータ制御装置の一例であるモータ制御装置１００における処理を説明する図である。図１５は、特異スペクトル変換法について説明する図である。
【0065】
最初に、異常検知制御部１６０は、移動化平均のように時間窓を使ってデータを行列に格納する。異常検知制御部１６０は、電流値Ｉｍを用いて、異常スコアを計算する。異常検知制御部１６０は、例えば、時間窓の窓関数を行、スライド数を列とする行列を算出する。異常検知制御部１６０は、時刻Ｔの前後で、履歴行列及びテスト行列を用意する。次に、異常検知制御部１６０は、履歴行列及びテスト行列のそれぞれについて特異値分解を行う。そして、異常検知制御部１６０は、履歴行列及びテスト行列のそれぞれについて、左特異ベクトルを算出する。
【0066】
履歴行列をＡｈ、テスト行列をＡｔとする。異常検知制御部１６０は、履歴行列Ａｈについて、式５を満たす左特異ベクトルＵｈと、右特異ベクトルＶｈを算出する。また、異常検知制御部１６０は、テスト行列Ａｔについて、式６を満たす左特異ベクトルＵｔと、右特異ベクトルＶｔを算出する。
【0067】
【数5】
【0068】
【数6】
【0069】
そして、異常検知制御部１６０は、履歴行列Ａｈにおける左特異ベクトルＵｈの最大値Ｕｈｍと、テスト行列Ａｔにおける左特異ベクトルＵｔの最大値Ｕｔｍを用いて、式７により、異常スコアＳｅを算出する。
【0070】
【数7】
【0071】
なお、異常スコアＳｅの算出は、特異スペクトル変換法に限らない。以下において、異常スコアＳｅの算出を累積和法、ＬＯＦ（Ｌｏｃａｌ Ｏｕｔｌｉｅｒ Ｆａｃｔｏｒ）法により算出する方法について説明する。
【0072】
［累積和法］
累積和法は、式８に示す変化度を定義し、入力データ毎に算出される変化度の累積和を求めた値を異常スコアとする。時刻ｔにおける測定値ｘ（ｔ）を用いて式８により、時刻ｔにおける変化度Ｓｄ（ｔ）を算出する。測定値ｘ（ｔ）は、例えば、時刻ｔにおける電流値Ｉｍである。ただし、ｔは１以上Ｔ以下の整数である。
累積和法は、式８に示す変化度を定義し、入力データ毎に算出される変化度の累積和を求めた値を異常スコアとする。時刻ｔにおける測定値ｘ（ｔ）を用いて式８により、時刻ｔにおける変化度Ｓｄ（ｔ）を算出する。測定値ｘ（ｔ）は、例えば、時刻ｔにおける電流値Ｉｍである。ただし、ｔは１以上Ｔ以下の整数である。
【0073】
【数8】
【0074】
Ｒは異常時の振れ幅、σは正常時の標準偏差、μは正常時の平均値である。
【0075】
そして、式９に基づいて、求めた変化度Ｓｄ（ｔ）に基づいて時刻１から時刻Ｔまで式９の漸化式を繰り返し計算することにより、累積和を算出する。なお、Ｓｅ２（０）は０とする。そして、算出したＳｅ２（Ｔ）を時刻Ｔにおける異常スコアＳｅ２（Ｔ）とする。なお、ｍａｘ｛ａ，ｂ｝は、ａ又はｂの値の大きい方を返す関数である。すなわち、ｍａｘ｛０，Ｓｅ２（ｔ－１）｝は、Ｓｅ２（ｔ－１）が負又は０の場合は０、Ｓｅ２（ｔ－１）が正の場合はＳｅ２（ｔ－１）を返す。
【0076】
【数9】
【0077】
［ＬＯＦ法］
ＬＯＦ（Ｌｏｃａｌ Ｏｕｔｌｉｅｒ Ｆａｃｔｏｒ）法は、データ密度の比を異常度に盛り込んだ局所外れ値検知方法である。図１６は、本実施形態に係るモータ制御装置の一例であるモータ制御装置１００における処理を説明する図である。図１６は、ＬＯＦ法について説明する図である。
ＬＯＦ（Ｌｏｃａｌ Ｏｕｔｌｉｅｒ Ｆａｃｔｏｒ）法は、データ密度の比を異常度に盛り込んだ局所外れ値検知方法である。図１６は、本実施形態に係るモータ制御装置の一例であるモータ制御装置１００における処理を説明する図である。図１６は、ＬＯＦ法について説明する図である。
【0078】
ＬＯＦ法は、例えば、図１６のようにデータの密度に差がある場合において、中心からの距離が同じでも、データの密度が高いところは正常である可能性が高く、データの密度が低いところは異常である可能性が高いという考え方に基づいている。言い換えると、ＬＯＦ法は、データ密度が疎の箇所は異常の確率が高いという考えに基づいている。したがって、ＬＯＦ法は、データ密度が疎であれば異常スコアを高くする。
【0079】
ＬＯＦ法における異常スコアの計算方法について説明する。ＬＯＦ法において、異常度の算出は、（１）最初に、入力データ点ｘから近い順にｋ個の点（ｑ（ｉ））を抽出する。ただし、ｉは１以上ｋ以下の点である。そして、抽出したｋ個の点と入力データ点との距離の合計を算出する。（２）次に、ｋ個の点ｑ（ｉ）のそれぞれについて、点ｑ（ｉ）から近い順にｋ個の点ｒ（ｉ、ｊ）を抽出する。ただし、ｊは１以上ｋ以下の整数である。そして、ｋ個の点ｑ（ｉ）のそれぞれについて、点ｑ（ｉ）から点ｒ（ｉ、ｊ）までの距離を合計する。そして、（１）及び（２）で求めた距離の比を求めて異常スコアＳｅ３とする。異常スコアＳｅ３をまとめると下記のようになる。
【0080】
【数10】
【0081】
（ステップＳ３０）
次に、異常検知制御部１６０は、ステップＳ２０で算出した異常スコアが閾値より大きいかどうか判定する。ステップＳ２０で算出した異常スコアが閾値より大きい場合（ステップＳ３０のＹＥＳ）、異常検知制御部１６０は、ステップＳ４０に処理を進める。ステップＳ２０で算出した異常スコアが閾値以下である場合（ステップＳ３０のＮＯ）、異常検知制御部１６０は、ステップＳ６０に処理を進める。なお、ステップＳ３０における閾値は第１閾値の一例である。
次に、異常検知制御部１６０は、ステップＳ２０で算出した異常スコアが閾値より大きいかどうか判定する。ステップＳ２０で算出した異常スコアが閾値より大きい場合（ステップＳ３０のＹＥＳ）、異常検知制御部１６０は、ステップＳ４０に処理を進める。ステップＳ２０で算出した異常スコアが閾値以下である場合（ステップＳ３０のＮＯ）、異常検知制御部１６０は、ステップＳ６０に処理を進める。なお、ステップＳ３０における閾値は第１閾値の一例である。
【0082】
（ステップＳ４０）
次に、異常検知制御部１６０は、ステップＳ２０で算出したマハラノビス距離の変化度が閾値より小さいかどうか判定する。ステップＳ２０で算出したマハラノビス距離の変化度が閾値より小さい場合（ステップＳ４０のＹＥＳ）、異常検知制御部１６０は、ステップＳ５０に処理を進める。ステップＳ２０で算出したマハラノビス距離の変化度が閾値より大きい場合（ステップＳ４０のＮＯ）、異常検知制御部１６０は、ステップＳ６０に処理を進める。なお、ステップＳ４０における閾値は第２閾値の一例である。
次に、異常検知制御部１６０は、ステップＳ２０で算出したマハラノビス距離の変化度が閾値より小さいかどうか判定する。ステップＳ２０で算出したマハラノビス距離の変化度が閾値より小さい場合（ステップＳ４０のＹＥＳ）、異常検知制御部１６０は、ステップＳ５０に処理を進める。ステップＳ２０で算出したマハラノビス距離の変化度が閾値より大きい場合（ステップＳ４０のＮＯ）、異常検知制御部１６０は、ステップＳ６０に処理を進める。なお、ステップＳ４０における閾値は第２閾値の一例である。
【0083】
（ステップＳ５０）
異常検知制御部１６０は、ステップＳ３０において異常スコアが閾値より大きいと判定し、かつ、ステップＳ４０において、マハラノビス距離の変化度が閾値より小さいと判定した場合、モータが異常であると判定する。そして、処理を終了する。
異常検知制御部１６０は、ステップＳ３０において異常スコアが閾値より大きいと判定し、かつ、ステップＳ４０において、マハラノビス距離の変化度が閾値より小さいと判定した場合、モータが異常であると判定する。そして、処理を終了する。
【0084】
（ステップＳ６０）
異常検知制御部１６０は、処理を終了するかどうか判定する。処理を終了する場合（ステップＳ６０のＹＥＳ）、異常検知制御部１６０は、処理を終了する。処理を終了しない場合、言い換えると、処理を継続する場合（ステップＳ６０のＮＯ）、異常検知制御部１６０は、ステップＳ７０に処理を進める。
異常検知制御部１６０は、処理を終了するかどうか判定する。処理を終了する場合（ステップＳ６０のＹＥＳ）、異常検知制御部１６０は、処理を終了する。処理を終了しない場合、言い換えると、処理を継続する場合（ステップＳ６０のＮＯ）、異常検知制御部１６０は、ステップＳ７０に処理を進める。
【0085】
（ステップＳ７０）
異常検知制御部１６０は、回転速度が変更されたかどうか判定する。異常検知制御部１６０は、例えば、上位装置２００からモータ制御装置１００に回転速度の指示があったか否かを判定する。回転速度が変更された場合（ステップＳ７０のＹＥＳ）、異常検知制御部１６０は、ステップＳ１０に戻って、初期化工程から処理を行う。回転速度が変更されていない場合（ステップＳ７０のＮＯ）、異常検知制御部１６０は、ステップＳ２０に戻って処理を進める。
異常検知制御部１６０は、回転速度が変更されたかどうか判定する。異常検知制御部１６０は、例えば、上位装置２００からモータ制御装置１００に回転速度の指示があったか否かを判定する。回転速度が変更された場合（ステップＳ７０のＹＥＳ）、異常検知制御部１６０は、ステップＳ１０に戻って、初期化工程から処理を行う。回転速度が変更されていない場合（ステップＳ７０のＮＯ）、異常検知制御部１６０は、ステップＳ２０に戻って処理を進める。
【0086】
回転速度が変更された場合（ステップＳ７０のＹＥＳ）、異常検知制御部１６０は、新たに平均及び分散共分散行列を算出してから処理を進める。回転速度が変更されていない場合（ステップＳ７０のＮＯ）、異常検知制御部１６０は、平均及び分散共分散行列を変更せずに、現状使用している平均及び分散共分散行列を継続して使用する。
【0087】
＜モータ制御装置の動作結果＞
次に、本実施形態に係るモータ制御装置の一例であるモータ制御装置１００を動作させたときの動作結果について説明する。
次に、本実施形態に係るモータ制御装置の一例であるモータ制御装置１００を動作させたときの動作結果について説明する。
【0088】
図３及び図４は、本実施形態に係るモータ制御装置の一例であるモータ制御装置１００の動作結果について説明する図である。図３及び図４は、モータ１０にファンを取り付けて、モータシステム１をファンモータとして使用した際の動作結果について示す図である。
【0089】
【0090】
図３と図４は異なるモータの動作結果を示す。以下において、図３の結果をケース１、図４の結果をケース２という場合がある。図３における線Ｌｖ１は電圧値、線Ｌｉ１は電流値を示す。図４における線Ｌｖ２は電圧値、線Ｌｉ２は電流値を示す。
【0091】
図３及び図４のそれぞれにおいて、領域ＲＮ１及び領域ＲＮ２のそれぞれは、モータが正常であるのにかかわらず、電流値及び電圧値が大きく変化した領域を示している。領域ＲＮ１及び領域ＲＮ２のそれぞれは、外乱によるデータの異常が生じた領域である。また、領域ＲＦ１及び領域ＲＦ２のそれぞれは、実際にモータに故障予兆が生じてモータを停止させた領域を示している。なお、モータが正常であるか異常であるかは、アンデロン値に基づいて判定を行った。
【0092】
一般的な異常検知アルゴリズムを用いると、図３及び図４における領域ＲＮ１及び領域ＲＮ２のように、電流値と電圧値の時系列データで大きく値が変動すると、モータ本体は正常であるのにデータ上で異常判定されてしまう。したがって、変化点検知や外れ値検知のアルゴリズムを使用して、異常検知に掛けると、例えば、領域ＲＮ１及び領域ＲＮ２において、異常と判断され誤検知となる。
【0093】
ファンモータの場合、モータ本体は正常で電流値や電圧値に異常データが生じる要因は、例えば、別のファンモータを近くに設置する等のインペラーに掛かる負荷に影響を及ぼす場合が挙げられる。また、ファンモータ以外でも意図的に回転速度を変えた場合、電圧値、電流値は変化する。外部センサを使わず、電流値と電圧値で異常検知を行う場合これらの区別は困難である。
【0094】
また、図５は、モータが正常なときの電圧と電流の関係を示す図である。図６は、モータが異常なときの電圧と電流の関係を示す図である。図５及び図６に示すように、数十のファンモータの信頼性試験結果より一定回転数のもとでは、モータが正常時でも異常時でも電圧値と電流値の相関関係は保たれることが確認されている
【0095】
【0096】
図７に示すように、ケース１の場合、データ群ＤＧ１１とデータ群ＤＧ１２に分離される。データ群ＤＧ１１及びデータ群ＤＧ１２のそれぞれにおいて、電流値と電圧値は相関している。なお、線Ｌｍａｈ１は、データ群ＤＧ１１及びデータ群ＤＧ１２のそれぞれにおいて、マハラノビス等高線を算出した結果を示している。
【0097】
図８に示すように、ケース２の場合、データ群ＤＧ２１、データ群ＤＧ２２及びデータ群ＤＧ２３に分離される。データ群ＤＧ２１、データ群ＤＧ２２及びデータ群ＤＧ２３のそれぞれにおいて、電流値と電圧値は相関している。なお、Ｌｍａｈ２は、データ群ＤＧ２１及びデータ群ＤＧ２２のそれぞれにおいて、マハラノビス等高線を算出した結果を示している。なお、点Ｐｅ２には、外乱により異常が発生した点が現れている。
【0098】
各々のデータ群に分離するタイミングは図３における領域ＲＮ１及び図４における領域ＲＮ２である。図３における領域ＲＮ１及び図４における領域ＲＮ２のそれぞれにおける変化点はモータ本体の異常に由来しておらず、外乱による状態の変化又は回転数を変化させたときに生じる変化点である。
【0099】
モータ本体の故障予兆は一つのデータ群の中で電圧と電流の相関が保たれている中で発生する。図７におけるグラフであればデータ群ＤＧ１２の中心から相関がある方向での距離、図８におけるグラフであれば、データ群ＤＧ２３の中心から相関がある方向での距離により判別できる。本実施形態に係るモータ制御装置１００においては、データ群の変化点とデータ群の中での異常値をそれぞれ定義し、二重判定を行うことで誤検知を防ぎ、モータ本体由来の異常のみを検知する。
【0100】
データ群の分離の判定は、本来電圧と電流は相関があることを利用する。データ群の分離の判定は、ステップＳ２０において算出するマハラノビス距離を用いる。マハラノビス距離は、相関を持っている方向では小さく、相関と直交する方向で距離が大きくなる。
【0101】
本実施形態に係るモータの異常判定方法では、正常な状態時のデータ群から平均値と分散共分散を予め算出する。そして、算出した数値のみ格納して利用する。算出した数値のみ格納して利用することにより、時系列で新たに入力されてくる電圧と電流値に対して、新たに平均及び分散共分散行列を求めることなく、マハラノビス距離を算出できる。なお、本実施形態に係るモータの異常判定方法では、試験開始から最初の２０００点までのデータの平均と分散共分散行列を用いてマハラノビス距離を算出する。
【0102】
また、本実施形態に係るモータの異常判定方法では、特異スペクトル変換法を用いて異常スコアを算出する。
【0103】
図９は、ケース１におけるマハラノビス距離の計算結果を示す。線Ｌｍ１は、マハラノビス距離の計算結果を示す。図１０は、ケース１におけるマハラノビス距離の変化度の計算結果を示す。線Ｌｄｍ１は、マハラノビス距離の変化度の計算結果を示す。図１１は、ケース１における異常スコアを算出した結果を示す。線Ｌｓ１は、異常スコアの計算結果を示す。
【0104】
同様に、図１２は、ケース２におけるマハラノビス距離の計算結果を示す。線Ｌｍ２は、マハラノビス距離の計算結果を示す。図１３は、ケース２におけるマハラノビス距離の変化度の計算結果を示す。線Ｌｄｍ２は、マハラノビス距離の変化度の計算結果を示す。図１４は、ケース２における異常スコアを算出した結果を示す。線Ｌｓ２は、異常スコアの計算結果を示す。
【0105】
図１１及び図１４に示すように、図３の領域ＲＮ１及び図４の領域ＲＮ２に対応する領域（矢印Ｐｎ１及び矢印Ｐｎ２）において、異常スコアは大きく変動する。したがって、異常スコアのみに基づいて閾値処理（ステップＳ３０）を行うと、図３の領域ＲＮ１及び図４の領域ＲＮ２において異常と判定する。すなわち、誤検出が発生する。
【0106】
また、図１０及び図１３に示すように、図３の領域ＲＮ１及び図４の領域ＲＮ２に対応する領域（矢印Ｐｎ１及び矢印Ｐｎ２）において、マハラノビス距離の変化度も大きく変動する。一方、図３の領域ＲＦ１及び図４の領域ＲＦ２に対応する領域（矢印Ｐｆ１及び矢印Ｐｆ２）において、マハラノビス距離の変化度は小さい。したがって、マハラノビス距離の変化度の変動が小さいことを判定基準にいれる（ステップＳ４０）ことによって、図３の領域ＲＮ１及び図４の領域ＲＮ２に対応する領域（矢印Ｐｎ１及び矢印Ｐｎ２）において誤検出を抑制できる。
【0107】
＜まとめ＞
本実施形態に係るモータの異常判定方法によれば、モータの異常判定における誤検知を抑制できる。
本実施形態に係るモータの異常判定方法によれば、モータの異常判定における誤検知を抑制できる。
【0108】
なお、モータ制御装置１００は、判定装置の一例である。
【0109】
なお、上述の実施形態において、モータ１０の動作状態を示す入力データとして、電源電圧を示す電圧値及びモータ１０に供給される電流の電流値を用いていたが、入力データは当該電圧値と電流値に限らない。例えば、入力データとして、モータ１０に供給される電流の電流値及びモータ１０に供給する電流又は電圧のデューティ比を用いてもよい。
【0110】
以上、モータ制御装置を実施形態により説明したが、本発明は上記の実施形態に限定されるものではない。他の実施形態の一部又は全部との組み合わせや置換などの種々の変形及び改良が、本発明の範囲内で可能である。
【符号の説明】
【0111】
１ モータシステム
１０ モータ
２０ モータ駆動制御システム
１００ モータ制御装置
１０１ モータ駆動回路
１０２ センサ部
１０３ ＦＧ信号生成部
１１０ 電源電圧測定部
１２０ 駆動制御信号生成部
１２１ 速度指令解析部
１２２ デューティ比決定部
１２３ 通電制御部
１３０ 通信部
１３１ 送信部
１３２ 受信部
１３３ 通信制御部
１４０ 電流計測部
１５０ 回転速度計測部
１６０ 異常検知制御部
１７０ データ管理部
２００ 上位装置
２１０ 電源
１０ モータ
２０ モータ駆動制御システム
１００ モータ制御装置
１０１ モータ駆動回路
１０２ センサ部
１０３ ＦＧ信号生成部
１１０ 電源電圧測定部
１２０ 駆動制御信号生成部
１２１ 速度指令解析部
１２２ デューティ比決定部
１２３ 通電制御部
１３０ 通信部
１３１ 送信部
１３２ 受信部
１３３ 通信制御部
１４０ 電流計測部
１５０ 回転速度計測部
１６０ 異常検知制御部
１７０ データ管理部
２００ 上位装置
２１０ 電源
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
