特許 7596864 異常検出装置及び方法

(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】

(24)【登録日】2024-12-02

(45)【発行日】2024-12-10

(54)【発明の名称】異常検出装置及び方法

(51)【国際特許分類】

   H02P 29/024 20160101AFI20241203BHJP

   G01R 31/34 20200101ALI20241203BHJP

【ＦＩ】

H02P29/024

G01R31/34 A

【請求項の数】 12

(21)【出願番号】P 2021036621

(22)【出願日】2021-03-08

(65)【公開番号】P2022136827

(43)【公開日】2022-09-21

【審査請求日】2024-01-16

(73)【特許権者】

【識別番号】000002945

【氏名又は名称】オムロン株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100101454

【弁理士】

【氏名又は名称】山田 卓二

(74)【代理人】

【識別番号】100189555

【弁理士】

【氏名又は名称】徳山 英浩

(74)【代理人】

【識別番号】100091524

【弁理士】

【氏名又は名称】和田 充夫

(72)【発明者】

【氏名】佐藤 高洋

(72)【発明者】

【氏名】矢野 慧介

(72)【発明者】

【氏名】中村 昂洋

【審査官】池田 貴俊

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２０１９／０８２６５７（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０２０－１７６９９８（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０２１／０２９１０４（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特許第６８２４４９４（ＪＰ，Ｂ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｈ０２Ｐ ２９／０２４

Ｇ０１Ｒ ３１／３４

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

電源からモータに供給される電流又は電圧に基づいて、前記モータの回転速度が変化したか否かを検出する異常検出装置であって、
前記電流又は電圧のデータを周波数分析することで、前記周波数分析結果の最大ピーク値を有するピークの周波数幅を計算し、
前記計算された周波数幅が所定の周波数幅しきい値以上であるときに、前記モータの回転速度が変化したと判断する一方、前記計算された周波数幅が所定の周波数幅しきい値未満であるときに、前記モータの回転速度が変化していないと判断する信号処理部を、
備える異常検出装置。

【請求項2】

前記周波数幅は前記最大ピーク値を有するピークの半値幅である、
請求項１に記載の異常検出装置。

【請求項3】

前記信号処理部は、前記計算された周波数幅が所定の周波数幅しきい値以上であるときに、
前記電流又は電圧のデータの時間期間を複数時間期間に分割して各周波数分析することで、前記各周波数分析結果のうちの最大ピーク値の周波数幅を計算し、
前記計算された周波数幅が所定の別の周波数幅しきい値以上であるときに、前記モータの回転速度が変化したと判断する一方、前記計算された周波数幅が所定の別の周波数幅しきい値未満であるときに、前記モータの回転速度が変化していないと判断する、
請求項１又は２に記載の異常検出装置。

【請求項4】

前記信号処理部は、前記計算された周波数幅が所定の周波数幅しきい値以上であるときに、
前記電流又は電圧のデータの時間期間を２個の時間期間に分割して各周波数分析することで、前記各周波数分析結果のうちの最大ピーク値の周波数幅を計算し、
前記計算された周波数幅が所定の別の周波数幅しきい値未満であるときに、前記モータの回転速度が変化していないと判断する、
請求項１又は２に記載の異常検出装置。

【請求項5】

前記信号処理部は、前記計算された周波数幅が所定の別の周波数幅しきい値以上であるときに、前記電流又は電圧のデータの２分割された時間期間をさらに２個の時間期間に分割して各周波数分析することで、前記各周波数分析結果のうちの最大ピーク値の周波数幅を計算し、
前記計算された周波数幅が所定のさらに別の周波数幅しきい値未満であるときに、前記モータの回転速度が変化していないと判断する、
請求項４に記載の異常検出装置。

【請求項6】

電源からモータに供給される電流又は電圧に基づいて、前記モータの回転速度が変化したか否かを検出する異常検出装置であって、
前記電流又は電圧のデータの時間期間を複数分割して周波数分析することで、各周波数分析結果の最大ピーク値を有する周波数のうちの最高周波数と最低周波数の差周波数を計算し、
前記計算された差周波数が所定の差周波数しきい値以上であるときに、前記モータの回転速度が変化したと判断する一方、前記計算された周波数幅が所定の周波数幅しきい値未満であるときに、前記モータの回転速度が変化していないと判断する信号処理部を、
備える異常検出装置。

【請求項7】

電源からモータに供給される電流又は電圧に基づいて、前記モータの回転速度が変化したか否かを検出する異常検出方法であって、
信号処理部が、前記電流又は電圧のデータを周波数分析することで、前記周波数分析結果の最大ピーク値を有するピークの周波数幅を計算ステップと、
前記信号処理部が、前記計算された周波数幅が所定の周波数幅しきい値以上であるときに、前記モータの回転速度が変化したと判断する一方、前記計算された周波数幅が所定の周波数幅しきい値未満であるときに、前記モータの回転速度が変化していないと判断するステップとを、
含む異常検出方法。

【請求項8】

前記周波数幅は前記最大ピーク値を有するピークの半値幅である、
請求項７に記載の異常検出方法。

【請求項9】

前記信号処理部が、前記計算された周波数幅が所定の周波数幅しきい値以上であるときに、
前記電流又は電圧のデータの時間期間を複数時間期間に分割して各周波数分析することで、前記各周波数分析結果のうちの最大ピーク値の周波数幅を計算するステップと、
前記信号処理部が、前記計算された周波数幅が所定の別の周波数幅しきい値以上であるときに、前記モータの回転速度が変化したと判断する一方、前記計算された周波数幅が所定の別の周波数幅しきい値未満であるときに、前記モータの回転速度が変化していないと判断するステップとを、
さらに含む請求項７又は８に記載の異常検出方法。

【請求項10】

前記信号処理部が、前記計算された周波数幅が所定の周波数幅しきい値以上であるときに、
前記電流又は電圧のデータの時間期間を２個の時間期間に分割して各周波数分析することで、前記各周波数分析結果のうちの最大ピーク値の周波数幅を計算するステップと、
前記信号処理部が、前記計算された周波数幅が所定の別の周波数幅しきい値未満であるときに、前記モータの回転速度が変化していないと判断するステップとを、
さらに含む請求項７又は８に記載の異常検出方法。

【請求項11】

前記信号処理部が、前記計算された周波数幅が所定の別の周波数幅しきい値以上であるときに、前記電流又は電圧のデータの２分割された時間期間をさらに２個の時間期間に分割して各周波数分析することで、前記各周波数分析結果のうちの最大ピーク値の周波数幅を計算ステップと、
前記信号処理部が、前記計算された周波数幅が所定のさらに別の周波数幅しきい値未満であるときに、前記モータの回転速度が変化していないと判断するステップと、
をさらに含む請求項１０に記載の異常検出方法。

【請求項12】

電源からモータに供給される電流又は電圧に基づいて、前記モータの回転速度が変化したか否かを検出する異常検出方法であって、
信号処理部が、前記電流又は電圧のデータの時間期間を複数分割して周波数分析することで、各周波数分析結果の最大ピーク値を有する周波数のうちの最高周波数と最低周波数の差周波数を計算するステップと、
前記信号処理部が、前記計算された差周波数が所定の差周波数しきい値以上であるときに、前記モータの回転速度が変化したと判断する一方、前記計算された周波数幅が所定の周波数幅しきい値未満であるときに、前記モータの回転速度が変化していないと判断するステップとを、
含む異常検出方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、例えばモータ等の回転機の異常状態を検出する異常検出装置及び方法に関する。

【背景技術】

【0002】

モータの状態を診断する監視機器において、センサで取得した例えばモータ電流のデータを周波数分析したときに、常時現れるピーク以外にノイズ成分が見られた場合、それを異常状態と判断し、ノイズ成分を数値化して異常の度合いを示すことが行われている。

【0003】

例えば、特許文献１では、周期的な雑音が存在する場合でも、音声信号に基づいて回転が発する音の周期に相当する周波数を特定可能な異常検出装置が開示されている。この異常検出装置は、所定枚数の羽を有する回転体から発せられる周期的な音及び他の物体から発せられる周期的な音が表された音声信号の包絡線を検波し、包絡線からフレームごとに音声信号の周波数スペクトルを算出し、フレームごとに、そのフレームにおける回転体から発せられる音の周期に相当する周波数の候補を検出する。次いで、フレーム毎に、そのフレームについて検出された候補における周波数スペクトルの成分のパワーに対する、パワーの変動が一定以下となる継続時間を求め、継続時間が最長となる候補を回転体から発せられる音の周期に相当する周波数として特定する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２０１９－１００９７５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかし、上述の従来技術では、モータの回転速度が一定であることが前提となっており、仮に測定期間中にモータの駆動周波数が変動した場合、常時現れるピークとノイズ成分の切り分けが困難となる。その結果、常時現れるピークをノイズ成分として判断してしまい、診断結果の異常度合いが高くなってしまうという問題点があった。

【0006】

ユーザは、正しい診断結果を得るためには、少なくとも診断のための測定を行っている間はモータの回転速度を一定に保たなければならない。また、診断結果の異常度合いが大きくなった場合、それが実際にモータの異常に起因するものか、モータの回転速度が変化したことによるものかをユーザ側で切り分けなければならない。

【0007】

本発明の目的は以上の問題点を解決し、従来技術に比較して高い精度でモータの異常状態を検出することができる異常検出装置及び方法を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本発明の一態様に係る異常検出装置は、
電源からモータに供給される電流又は電圧に基づいて、前記モータの回転速度が変化したか否かを検出する異常検出装置であって、
前記電流又は電圧のデータを周波数分析することで、前記周波数分析結果の最大ピーク値を有するピークの周波数幅を計算し、
前記計算された周波数幅が所定の周波数幅しきい値以上であるときに、前記モータの回転速度が変化したと判断する一方、前記計算された周波数幅が所定の周波数幅しきい値未満であるときに、前記モータの回転速度が変化していないと判断する信号処理部を、
備える。

【0009】

本発明の別の一態様に係る異常検出装置は、
電源からモータに供給される電流又は電圧に基づいて、前記モータの回転速度が変化したか否かを検出する異常検出装置であって、
前記電流又は電圧のデータの時間期間を複数分割して周波数分析することで、各周波数分析結果の最大ピーク値を有する周波数のうちの最高周波数と最低周波数の差周波数を計算し、
前記計算された差周波数が所定の差周波数しきい値以上であるときに、前記モータの回転速度が変化したと判断する一方、前記計算された周波数幅が所定の周波数幅しきい値未満であるときに、前記モータの回転速度が変化していないと判断する信号処理部を、
備える。

【発明の効果】

【0010】

従って、本発明に係る異常検出装置等によれば、前記モータの回転速度が変化したか否かを検出することで、従来技術に比較して高い精度でモータの異常状態を検出することができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】実施形態１に係るモータの異常検出装置４の構成例を示すブロック図である。

【図2】図１のプロセッサ１０により実行される異常検出処理を示すフローチャートである。

【図3】図１の異常検出装置４により計算されるモータ電流のスペクトルの一例を示すグラフである。

【図4】図２の異常検出処理において設定される周波数幅しきい値を設定する考え方を説明するためのモータ電流のスペクトルの一例を示すグラフである。

【図5】実施形態２に係る異常検出装置４のプロセッサ１０により実行される異常検出処理を示すフローチャートである。

【図6】実施形態２に係る異常検出装置４により計算されるモータ電流のスペクトルの一例を示すグラフである。

【図7】実施形態３に係る異常検出装置４のプロセッサ１０により実行される異常検出処理を示すフローチャートである。

【図8】実施形態３に係る異常検出装置４により計算されるモータ電流のスペクトルの一例を示すグラフである。

【図9】実施形態４に係る異常検出装置４のプロセッサ１０により実行される異常検出処理を示すフローチャートである。

【図10】実施形態４に係る異常検出装置４により計算されるモータ電流のスペクトルの一例を示すグラフである。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、本発明に係る実施形態について図面を参照して説明する。なお、同一又は同様の構成要素については同一の符号を付している。

【0013】

（実施形態１）
図１は実施形態１に係るモータの異常検出装置４の構成例を示すブロック図である。図１は異常検出装置４及びその周辺回路を示しており、交流電源１からの交流電力は電流センサ３を介してモータ２に供給される。図１において、異常検出装置４は、ＡＤ変換器１１と、周波数分析部１２及び異常検出部１３を有して「信号処理部」を構成するプロセッサ１０と、表示部１４とを備えて構成される。ここで、周波数分析部１２及び異常検出部１３はそれぞれメモリ１２ｍ，１３ｍを有する。

【0014】

図１において、電流センサ３は、交流電源１からモータ２に供給される電流の電流値を検出して、電流値を示す検出信号をＡＤ変換器１１に出力する。ＡＤ変換器１１は、入力される検出信号を、電流値を示す電流データにＡＤ変換した後、周波数分析部１２に出力する。周波数分析部１２は、所定の時間期間Ｔ１の電流データのＡＤ変換値に対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ）処理を実行し、スペクトルのＦＦＴ値（パワー）を計算してメモリ１２ｍに格納する。異常検出部１３は、計算されたスペクトルのＦＦＴ値において、最大ピーク値の周波数幅（例えば半値幅）を検索してメモリ１３ｍに格納し、検索された最大ピーク値の周波数幅が所定の周波数幅しきい値以上であるか否かを判断し、周波数幅しきい値以上であるときに、駆動周波数が変動しており、モータ１の回転速度が変化したと判断して判断結果を表示部１４に表示する。一方、異常検出部１３は、検索された最大ピーク値の周波数幅が所定の周波数幅しきい値を超えないときに、駆動周波数が安定しており、モータ１の回転速度が変化していないと判断して判断結果を表示部１４に表示する。

【0015】

図２は、図１のプロセッサ１０により実行される異常検出処理を示すフローチャートである。

【0016】

図２のステップＳ１において、電流センサ３により検出された所定時間期間Ｔ１の電流値のＡＤ変換値を入力し、ステップＳ２において、周波数分析部１２は、所定期間期間Ｔ１の電流値のＡＤ変換値に対して、メモリ１２ｍを用いてＦＦＴ処理を実行してスペクトルとのＦＦＴ値（パワー）のスペクトルを計算する。次いで、ステップＳ３において、異常検出部１３は、計算されたスペクトルのＦＦＴ値において、最大ピーク値の周波数幅（例えば半値幅）を計算し、ステップＳ４において計算された周波数幅≧所定の周波数幅しきい値であるか否かがを判断する。なお、異常検出部１３は、ステップＳ３～Ｓ６の処理を実行する。ステップＳ４において、ＹＥＳのときはステップＳ５に進む一方、ＮＯのときはステップＳ６に進む。ステップＳ５において、駆動周波数が変動しており、モータ１の回転速度が変化したと判断し、判断結果を表示部１４に表示して当該異常検出処理を終了する。一方、ステップＳ６において、駆動周波数が安定しており、モータ１の回転速度が変化していないと判断し、判断結果を表示部１４に表示して当該異常検出処理を終了する。

【0017】

次いで、実施形態１に係る異常検出装置４の実施例について以下に説明する。

【0018】

図３は図１の異常検出装置４により計算されるモータ電流のスペクトルの一例を示すグラフである。

【0019】

実施形態１では、図３に示すように、モータ１の駆動電流に対して周波数分析した最大ピーク値の周波数幅（例えば半値幅Ｆｗｐ）があらかじめ設定した周波数幅しきい値を超えている場合に、駆動周波数が変動したと判定する。例えば４秒間の電流波形を周波数分析し、最大のピークに対して、例えば半値幅（－６ｄＢ下がる幅）Ｆｗｐを算出し、算出した半値幅が所定の周波数幅しきい値を超えるときに駆動周波数が変動したと判定する。

【0020】

図４は図２の異常検出処理において設定される周波数幅しきい値を設定する考え方を説明するためのモータ電流のスペクトルの一例を示すグラフである。

【0021】

前記周波数幅しきい値は、モータ１のすべり周波数（通常は１Ｈｚ～２Ｈｚ程度）×２倍程度に設定することが好ましい。これは、駆動周波数±すべり周波数の周波数帯にモータの回転子異常の傾向が現れるので、すべり周波数分だけ駆動周波数が変動すると、回転子異常の成分がその駆動周波数成分に埋もれてしまって、その異常が捉えられなくなる。その異常が捉えられるかどうかを判断するために、周波数幅しきい値は上記の考え方で設定することが好ましい。

【0022】

以上説明したように、実施形態１によれば、電流データに対してＦＦＴ処理を実行して計算されたスペクトルの最大ピーク値を有するピークの周波数幅が所定の周波数幅しきい値以上であるか否かがを判断し、周波数幅しきい値以上であるときに、駆動周波数が変動しているか否かに応じてモータ１の回転速度が変化したか否かを判断している。従って、従来技術に比較して高い精度でモータの異常状態を検出することができる。

【0023】

以上の実施形態１では、図４のステップＳ４で判断する周波数幅は例えば半値幅であるが、本発明はこれに限らず、最大ピーク値のピークに係る所定の周波数幅であってもよい。すなわち、最大ピーク値から所定の値（例えば－３ｄＢ、－８ｄＢなど）だけ下がる周波数幅であってもよい。これは、後述する実施形態２～４においても同様である。

【0024】

（実施形態２）
図５は実施形態２に係る異常検出装置４のプロセッサ１０により実行される異常検出処理を示すフローチャートである。なお、実施形態２に係る異常検出装置４の装置構成は、図１と同様である。実施形態２に係る異常検出処理は、図２の実施形態１に係る異常検出処理と比較して、以下の相違点を有する。

【0025】

（１）ステップＳ５の処理に代えて、ステップＳ５Ａの処理を実行する。
（２）ステップＳ７～Ｓ１１の処理を追加して実行する。
以下、相違点について説明する。

【0026】

なお、ステップＳ４の周波数幅しきい値は、実施形態１と同様の周波数幅しきい値であるが、ステップＳ９の周波数幅しきい値は、実施形態１とは別の周波数幅しきい値を用いる。これについては、後述する実施形態３でも同様である。

【0027】

図５において、ステップＳ５Ａにおいて、異常検出部１３は、駆動周波数が変動していると判断した後、ステップＳ７に進む。なお、異常検出部１３は、ステップＳ３～Ｓ１１の処理を実行する。ステップＳ７では、所定期間期間Ｔ１の電流値のＡＤ変換値を、複数の所定の時間期間Ｔ２（＜Ｔ１）に分割して各時間期間Ｔ２毎に、メモリ１２ｍを用いてＦＦＴ処理を実行してＦＦＴ値（パワー）を計算する。次いで、ステップＳ８において、各時間期間Ｔ２のＦＦＴ値に基づいて、各時間期間Ｔ２の最大ピーク値を検索し、最大ピーク値の半値幅を計算し、ステップＳ９において、計算された周波数幅≧所定の別の周波数幅しきい値であるか否かを判断する。ここで、別の周波数幅しきい値は、ステップＳ４の周波数幅しきい値よりも小さい値に設定され、例えばステップＳ７の時間期間の分割数をＮｄとすると、別の周波数幅しきい値は、ステップＳ４の周波数幅しきい値をＮｄで除算した値などに設定される。

【0028】

ステップＳ９において、ＹＥＳのときはステップＳ１０に進む一方、ＮＯのときはステップＳ１１に進む。ステップＳ１０において、駆動周波数が変動していると判断し、モータ１の回転速度が変化したと判断して、判断結果を表示部１４に表示して当該異常検出処理を終了する。一方、ステップＳ１１では、駆動周波数が安定しており、モータ１の回転速度が変化していないと判断し、また、最大のピーク値の周波数を駆動周波数と判断し、判断結果を表示部１４に表示して当該異常検出処理を終了する。

【0029】

図６は実施形態２に係る異常検出装置４により計算されるモータ電流のスペクトルの一例を示すグラフである。

【0030】

図６において、モータの電流データに対して周波数分析したスペクトルの最大ピーク値の周波数幅（半値幅Ｆｐｗ）が所定の周波数幅しきい値以上である場合に、駆動周波数が変動していると判定する（図６（ａ））。次いで、周波数分析する時間期間Ｔ１を細かく分割して、再度周波数分析する。図６の例では、図６（ｂ）～図６（ｅ）に示すように、
（１）０～１秒の時間期間と、
（２）１～２秒の時間期間と、
（３）２～３秒の時間期間と、
（４）３～４秒の時間期間と、
の４個の時間期間に分割してＦＦＴを行っている。ここで、前記分割して周波数分析した最大ピーク値の半値幅Ｆｐｗが所定の周波数幅しきい値以上である場合に、駆動周波数が変動したと判定し、所定の周波数幅しきい値未満である場合は、最大ピーク値に対応する周波数を駆動周波数と判定する。

【0031】

以上説明したように、実施形態２によれば、電流データに対してＦＦＴ処理を実行して計算されたスペクトルの最大ピーク値を有するピークの周波数幅が所定の周波数幅しきい値以上であるか否かがを判断し、周波数幅しきい値以上であるときに、駆動周波数が変動していると判断した後、時間期間を分割して再度ＦＦＴ処理を実行して別の周波数幅しきい値を用いて駆動周波数の変動を判断してモータ１の回転速度が変化したと判断している。従って、従来技術に比較して高い精度でモータの異常状態を検出することができる。

【0032】

（実施形態３）
図７は、実施形態３に係る異常検出装置４のプロセッサ１０により実行される異常検出処理を示すフローチャートである。なお、実施形態３に係る異常検出装置４の装置構成は、図１と同様である。実施形態３に係る異常検出処理は、図５の実施形態２に係る異常検出処理と比較して、以下の相違点を有する。

【0033】

（１）ステップＳ６に代えて、ステップＳ６Ａの処理を実行する。
（２）ステップＳ７に代えて、ステップＳ７Ａの処理を実行する。
（３）ステップＳ１０～Ｓ１１に代えて、ステップＳ２１～Ｓ２２を実行し、ここで、ステップＳ９でＹＥＳのときは、ステップＳ２１の時間期間Ｔ１，Ｔ２を変更した後、ステップＳ７Ａに戻る。
以下、相違点について説明する。

【0034】

図７のステップＳ６においてＮＯのときは、ステップＳ６Ａにおいて、駆動周波数が安定しており、モータ１の回転速度が変化していないと判断し、また、最大のピーク値の周波数を駆動周波数と判断し、判断結果を表示部１４に表示して当該異常検出処理を終了する。一方、ステップＳ６においてＹＥＳのときは、ステップＳ５Ａにおいて、駆動周波数が変動していると判断して、ステップＳ７Ａに進む。

【0035】

ステップＳ７Ａにおいて、所定の時間期間Ｔ１の電流値のＡＤ変換値を、２個の所定の時間期間Ｔ２に２分割して各時間期間Ｔ２毎に、メモリ１２ｍを用いてＦＦＴ処理を実行してスペクトルのＦＦＴ値（パワー）を計算し、ステップＳ８において、各時間期間Ｔ２のＦＦＴ値に基づいて、各時間期間Ｔ２の最大ピーク値を検索し、最大ピーク値の周波数幅（例えば半値幅）を計算する。ステップＳ９では、計算された周波数幅≧所定の周波数幅しきい値であるか否かが判断され、ＹＥＳのときはステップＳ２１に進む一方、ＮＯのときはステップＳ２２に進む。

【0036】

ステップＳ２２において、モータ１の駆動周波数が安定しており、モータ１の回転速度が変化していないと判断し、また、最大のピーク値の周波数を駆動周波数と判断し、判断結果を表示部１４に表示して当該異常検出処理を終了する。ステップＳ２１において、駆動周波数が変動していると判断し、時間期間Ｔ１／２（これは、現時点における時間期間Ｔ２に対応する）を時間期間Ｔ１に置き換えて代入し、時間期間Ｔ２／２を時間期間Ｔ２に置き換えて代入し、ステップＳ７Ａに戻る。すなわち、周波数幅を計算するＦＦＴ処理の対象とする時間期間を前回の計算に比較して半分に設定することを意味する。

【0037】

以上の実施形態３では、ステップＳ９の別の周波数幅しきい値を、例えばステップＳ３の周波数幅しきい値の半分としているが、本発明はこれに限らず、ステップＳ９の処理を２回目以降判断するときは、別の周波数幅しきい値をさらに半分にしてもよい。すなわち、ステップＳ２１において、別の周波数幅しきい値を半分にして置き換えるようにしてもよい。この場合は、時間期間Ｔ１＝２×Ｔ２である場合であり、時間Ｔ１＝Ｎｆ×Ｔ２（Ｎ≧３の自然数）であるときは、別の周波数幅しきい値を１／Ｎｆして置き換えてもよい。

【0038】

図８は実施形態３に係る異常検出装置４により計算されるモータ電流のスペクトルの一例を示すグラフである。

【0039】

実施形態３では、モータ１の電流データに対して周波数分析した最大ピーク値の周波数幅が所定の周波数幅しきい値以上であるときに、駆動周波数が変動していると判定し、このとき、周波数分析する時間期間を半分に分割して、再度、周波数分析する。その分割して周波数分析した最大ピーク値の周波数幅が前記別の周波数幅しきい値以上であるときに、駆動周波数が変動していると判定するが、周波数幅しきい値未満のときは最大ピーク値に対応する周波数が駆動周波数と判定する。これに対して、分割して周波数分析した最大ピーク値の周波数幅が前記別の周波数幅しきい値以上である場合には、さらに時間期間を半分にして周波数分析し、同じ判定を繰り返す。

【0040】

図８に示すように、例えば４秒間の電流データを周波数分析し、最大ピーク値から例えば半値（－６ｄＢ）下がる半値幅Ｆｐｗを算出し（図８（ａ））、半値幅Ｆｐｗが所定の周波数幅しきい値以上のときに、駆動周波数が変動していると判定し（図８（ｂ））、周波数幅しきい値未満のときに当該最大ピーク値を有するピークに対応する周波数を駆動周波数と判定する（図８（ｃ））。一方、駆動周波数が変動していると判定した場合、例えば２秒毎で周波数分析を再度行う（図８（ｄ），（ｅ））。２秒毎の周波数分析結果であるスペクトルの最大ピーク値から例えば半値下がる半値幅Ｆｐｗを算出し、再度算出された半値幅Ｆｐｗが所定の別の周波数幅しきい値未満のときに、当該半値幅Ｆｐｗに係るピークは駆動周波数のピークと判定する。ここで、当該半値幅Ｆｐｗが前記別の周波数幅しきい値以上であるときに、駆動周波数が変動していると判定し、さらに１秒毎で周波数分析して、駆動周波数が変動している駆動周波数の最大ピークが判定できるまで繰り返す。

【0041】

以上説明したように、実施形態３によれば、電流データに対してＦＦＴ処理を実行して計算されたスペクトルの最大ピーク値を有するピークの周波数幅が所定の周波数幅しきい値以上であるか否かがを判断し、周波数幅しきい値以上であるときに、駆動周波数が変動していると判断する。次いで、時間期間を２分割して再度ＦＦＴ処理を実行して別の周波数幅しきい値を用いて駆動周波数の変動を判断し、駆動周波数がいまだ変動していると判断されたときに、さらに時間期間を２分割して再度ＦＦＴ処理を実行して別の周波数幅しきい値を用いて駆動周波数の変動を判断することでモータ１の回転速度が変化したか否かを検出している。従って、従来技術に比較して高い精度でモータの異常状態を検出することができる。

【0042】

（実施形態４）
図９は実施形態４に係る異常検出装置４のプロセッサ１０により実行される異常検出処理を示すフローチャートである。なお、実施形態４に係る異常検出装置４の装置構成は、図１と同様である。実施形態３に係る異常検出処理は、図２の実施形態１に係る異常検出処理と比較して、以下の相違点を有する。

【0043】

（１）ステップＳ２，Ｓ３，Ｓ４の各処理をそれぞれ、ステップＳ２Ａ，Ｓ３Ａ，Ｓ４Ａに置き換えて実行する。
以下、相違点について説明する。

【0044】

図９のステップＳ２Ａにおいて、周波数分析部１２は、所定期間期間Ｔ１の電流値のＡＤ変換値を、複数Ｎｄａの所定の時間期間Ｔ２（＜Ｔ１）にＮｄａ分割して各時間期間Ｔ２毎に、メモリ１２ｍを用いてＦＦＴ処理を実行してＦＦＴ値（パワー）を計算する。ここで、Ｎｄａは２以上の自然数である。次いで、ステップＳ３Ａにおいて、異常検出部１３は、各時間期間Ｔ２のＦＦＴ値に基づいて、各時間期間Ｔ２の最大ピーク値の周波数を検索し、検索された複数Ｎｄａ個の周波数のうち、最高周波数と最低周波数との差周波数を計算する。ステップＳ４Ａにおいて、計算された差周波数≧所定の差周波数しきい値であるか否かが判断され、ＹＥＳのときはステップＳ５に進む一方、ＮＯのときはステップＳ６に進む。ステップＳ５では、駆動周波数が変動しており、モータ１の回転速度が変化したと判断し、判断結果を表示部１４に表示して当該異常検出処理を終了する。一方、ステップＳ６では、駆動周波数が安定しており、モータ１の回転速度が変化していないと判断し、判断結果を表示部１４に表示する。

【0045】

図１０は実施形態４に係る異常検出装置４により計算されるモータ電流のスペクトルの一例を示すグラフである。

【0046】

実施形態４は、モータ１の駆動周波数が非連続的に変動している場合の対策について説明する。実施形態４では、図１０に示すように、周波数分析する時間期間を分割して、周波数分析する。各周波数分析結果のスペクトルで最大ピーク値に対応する周波数を求める。その各周波数の最大値と最小値の差が、差周波数しきい値以上である場合は、モータ１の駆動周波数が変動していると判定する。

【0047】

具体的には、例えば４秒間の電流波形を１秒毎に分割して周波数分析し、各最大ピーク値に対応する周波数のうちの最高周波数と最低周波数の差が前記差周波数しきい値以上のときに駆動周波数が変動していると判定する。図１０の例の場合において、最高周波数が５２Ｈｚで、最低周波数が４９Ｈｚで、前記差周波数しきい値を２Ｈｚとすると、５２－４９＝３Ｈｚなので２Ｈｚ以上となり、モータ１の駆動周波数は変動していると判定する。

【0048】

以上説明したように、実施形態４によれば、周波数分析する時間期間を分割して、周波数分析し、各周波数分析結果のスペクトルで最大ピーク値に対応する周波数を求め、各周波数の最大値と最小値の差、すなわち、最高周波数と最低周波数の差が前記差周波数しきい値以上である場合は、モータ１の駆動周波数が変動し、モータ１の回転速度が変化したと判定する。これにより、従来技術に比較して高い精度でモータの異常状態を検出することができる。

【0049】

（変形例）
以上の各実施形態では、交流電源からモータに供給される電流の電流データを周波数分析して、前記モータの回転速度が変化したか否かを判断しているが、本発明はこれに限らず、交流電源からモータに供給される電圧の電圧データを周波数分析して、同様にモータの回転速度が変化したか否かを判断してもよい。

【産業上の利用可能性】

【0050】

以上詳述したように、本発明によれば、例えば、モータの電流データを周波数分析して周波数分析結果のスペクトルの最大ピーク値の周波数幅が所定の周波数幅しきい値以上であるか、もしくは、モータの電流データを複数の時間期間に分割して周波数分析して各周波数分析結果のスペクトルの最大ピーク値の周波数のうちの最高周波数と最低周波数の差が所定の差周波数しきい値以上であるか否かに応じて、モータの駆動周波数が変動しているか否かを判定することで、モータの回転速度が変化したか否かを判断する。これにより、従来技術に比較して高い精度でモータの異常状態を検出することができる。

【符号の説明】

【0051】

１ 交流電源
２ モータ
３ 電流センサ
４ 異常検出装置
１０ プロセッサ（信号処理部）
１１ ＡＤ変換器
１２ 周波数分析部
１２ｍ メモリ
１３ 異常検出部
１３ｍ メモリ
１４ 表示部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】