本发明涉及通过电力转换装置驱动的电动机的异常诊断。
背景技术：
电动机是在工业工厂中承担生产线装置、机械设备的动力的关键组件，要求始终正常且稳定的运转持续性。但是，电动机多在高温、高负荷、腐蚀、磨损等高压力环境下运转，因此引起突发性故障的可能性大。为了避免这样的突发性故障，强烈期望电动机的持续监视技术。近年来，作为该持续监视技术，开发了通过测量电动机所负载的电流而诊断电动机的异常的异常诊断装置。例如，在专利文献1中，在通过商用电源驱动的电动机中，对所负载的电流进行测量以及频率解析，根据在电源频率附近的频率产生的由异常导致的边带波的频谱强度，对异常的有无进行诊断。
专利文献1：日本特开2016-090546号公报
技术实现要素：
但是，在通过电力转换装置驱动的电动机的情况下，由于电流值以及驱动频率发生变化，成为异常的诊断基准的边带波的频谱强度也发生变化，因此不能判别边带波的频谱强度的变化是由异常的程度引起的，还是由电流值以及驱动频率的变化引起的，存在难以对异常的有无进行诊断的课题。
本发明是为了解决上述那样的课题而提出的，其目的在于提供一种即使在电流值以及驱动频率由于电力转换装置而发生变化的电动机中也能够对异常的有无进行诊断的异常诊断装置、异常诊断方法以及异常诊断系统。
本发明所涉及的异常诊断装置具有：数据取得部，其取得通过电力转换装置驱动的电动机的电流波形以及驱动频率；运转模式存储部，其储存有通过数据取得部在同一时刻取得的电流波形的电流值以及驱动频率的组合；数据判定部，其对通过数据取得部在同一时刻取得的作为诊断对象的电流波形的电流值以及驱动频率与在运转模式存储部储存的组合是否一致进行判定；解析部，其对由数据判定部判定为一致的电流波形进行频率解析，提取边带波，计算边带波的频谱强度；以及异常诊断部，其在边带波的频谱强度大于或等于阈值的情况下诊断为异常。
另外，本发明所涉及的异常诊断方法具有以下步骤：数据取得步骤，取得通过电力转换装置驱动的电动机的电流波形以及驱动频率；运转模式存储步骤，对通过数据取得步骤在同一时刻取得的电流波形的电流值以及驱动频率的组合进行储存；数据判定步骤，对通过数据取得步骤在同一时刻取得的作为诊断对象的电流波形的电流值以及驱动频率与在运转模式存储步骤中储存的组合是否一致进行判定；解析步骤，对在数据判定步骤中判定为一致的电流波形进行频率解析，提取边带波，计算边带波的频谱强度；以及异常诊断步骤，在边带波的频谱强度大于或等于阈值的情况下诊断为异常。
并且，本发明所涉及的异常诊断系统具有：电力转换装置，其读取电动机的电流波形以及驱动频率；异常诊断装置，其取得通过电力转换装置读取出的电流波形以及驱动频率，对电流波形的电流值以及驱动频率与在运转模式存储部储存的组合是否一致进行判定，基于判定为一致的电流波形，对异常的有无进行诊断；以及监视装置，其基于通过异常诊断装置诊断出的结果，对显示以及警报的至少某一者进行输出。
发明的效果
根据本发明，确定在同一时刻取得的电流波形的电流值以及驱动频率的组合，针对成为确定出的电流值以及驱动频率的组合时的电流波形进行异常的诊断，由此，即使在电流值以及驱动频率由于电力转换装置而发生变化的电动机中，也能够检测异常。
附图说明
图1是表示本发明的实施方式1所涉及的异常诊断装置的概略结构图。
图2是表示本发明的实施方式1所涉及的异常诊断装置的概略结构图。
图3是表示本发明的实施方式1所涉及的异常诊断装置的概略结构图。
图4是表示本发明的实施方式1所涉及的数据取得部的概略结构图。
图5是表示本发明的实施方式1所涉及的电动机的运转模式的一个例子的关系图。
图6是表示本发明的实施方式1所涉及的异常诊断装置的处理流程的图。
图7是说明本发明的实施方式1所涉及的异常诊断装置的说明图。
图8是表示本发明的实施方式1所涉及的设定信息存储部的概略结构图。
图9是表示本发明的实施方式1所涉及的频谱波形的一个例子的关系图。
图10是表示本发明的实施方式1所涉及的解析部的概略结构图。
图11是表示本发明的实施方式1所涉及的频谱波形的一个例子的关系图。
图12是表示本发明的实施方式1所涉及的异常诊断装置的处理流程的图。
图13是表示本发明的实施方式2所涉及的dq轴解析部的概略结构图。
图14是表示本发明的实施方式2所涉及的q轴频谱波形的一个例子的关系图。
图15是表示本发明的实施方式3所涉及的异常诊断系统的概略结构图。
具体实施方式
下面，参照附图说明本发明所涉及的实施方式。
图1是本发明所涉及的异常诊断装置的设置状况的概略结构图。如图1所示，在电源线1连接有多个配线用断路器2、电力转换装置6、异常诊断装置10以及电动机3。电动机3由电力转换装置6驱动，经由传递动力的动力传递机构，连接有机械设备4作为负载。在从电力转换装置6连接至电动机3的配线上，设置电流检测部5，检测电动机3所负载的电流。在电力转换装置6设置驱动频率检测部7，基于由电力转换装置6指示的信号，检测电动机3的驱动频率。异常诊断装置10根据通过电流检测部5检测的电流以及通过驱动频率检测部7检测的驱动频率，诊断电动机3的异常的有无。这里，电动机3的异常例如是轴承的异常、轴的偏心、未对准、不平衡等。
这里，图1所示的电流检测部5设置于三相电源线的各相，但也可以仅测量某一相。另外，由于测量部位对检测精度的影响小，因此，电流检测部5的设置场所只要是能够测量电动机3所负载的电流的场所，则没有限定。异常的诊断也可以通过1个异常诊断装置10对多个电动机3进行。另外，电流检测部5也可以是内置于电力转换装置6的传感器。
接着，参照图2对异常诊断装置10的结构进行说明。图2是异常诊断装置的概略结构图。异常诊断装置10例如具有处理部11、存储部12、显示部13、警报部14、通信部15。处理部11基于在存储部12储存的各种数据执行规定的处理。显示部13、警报部14在电动机3被诊断为异常的情况下，发送信号，分别作为显示器显示、警报而发出指令，将异常通知给监视员。这里，显示部13、警报部14也可以是仅某一者具有上述功能。异常诊断装置10例如使用与网络连接的服务器、pc(personalcomputer)、微型计算机等构成。
接着，参照图3对执行异常诊断装置10的功能的结构进行说明。图3是异常诊断装置的概略结构图。异常诊断装置10在处理部11具有数据取得部100、数据判定部120、解析部150、异常诊断部170，在存储部12具有运转模式存储部110、阈值存储部130、设定信息存储部140、解析结果存储部160。这里，在存储部12中没有储存所需的信息的情况下，也可以在异常诊断装置10进一步设置输入部而进行输入。
异常诊断装置10在数据取得部100中取得电动机3所负载的电流的电流波形以及驱动频率。然后，在数据判定部120中，对在同一时刻取得的电流波形的有效值以及驱动频率的组合与在运转模式存储部110中储存的组合是否一致进行判定。在解析部150中，对由数据判定部120判定为一致的电流波形进行频率解析，基于在设定信息存储部140中储存的设定信息，对由异常导致的边带波的频谱强度进行计算，储存于解析结果存储部160。在异常诊断部170中，在计算出的边带波的频谱强度大于或等于在阈值存储部130储存的阈值的情况下诊断为异常。
图4是表示数据取得部的概略结构图。数据取得部100具有电流波形取得部101、电流值取得部102、驱动频率取得部103。电流波形取得部101根据由电流检测部5检测出的电流，取得电流波形。电流值取得部102根据通过电流波形取得部101取得的电流波形计算而取得有效值(下面记为电流值)。电流值例如是作为将电流波形的瞬时值的平方在1个周期范围进行平均后的值的平方根而计算的。驱动频率取得部103取得由电力转换装置6的驱动频率检测部7检测出的驱动频率。该驱动频率也可以是通过解析部150对由电流波形取得部101取得的电流波形进行频率解析，设为强度最大的谱峰的位置。
运转模式存储部110从数据取得部100取得电流值以及驱动频率，对在同一时刻取得的次数多的电流值以及驱动频率的组合进行储存。下面，将为了确定在运转模式存储部110储存的该组合而对电流波形以及驱动频率进行检测的过程，设为学习过程503。另外，将为了进行异常的诊断而对电流波形以及驱动频率进行检测的过程，设为诊断过程504。这里，优选在学习过程503中，电动机3正常地工作。
图5是表示电动机的运转模式的一个例子的关系图。纵轴506表示电流值或者驱动频率，横轴505表示时刻，示出学习过程503以及诊断过程504中的电动机3的运转模式。这里，运转模式是指从电力转换装置6指示的以规定的时间间隔重复的电流值或者驱动频率的模式(pattern)。
在图5的例子中，学习过程503中的第1波形501a以及第2波形501b和诊断过程504中的第3波形501c是相同的电流值或者驱动频率。如上所示，设为电动机3在学习过程503和诊断过程504中具有相同的运转模式。这里，相同的电流值或者驱动频率是包含测量误差的值，例如如果是±0.01～0.1a或者±0.01～0.1hz左右，则可以视为相同。
接着，参照图6说明在学习过程503中，在运转模式存储部110储存电流值以及驱动频率的组合的处理流程。图6示出学习过程中的异常诊断装置的处理流程的一个例子。首先，在数据取得部100中，以规定的时间间隔分别从电流检测部5以及驱动频率检测部7取得电流波形以及驱动频率(步骤s1)。在数据取得部100中，根据电流波形计算电流值，将在同一时刻取得的电流波形的电流值以及驱动频率作为1个组合。
接着，针对在同一时刻取得的电流值以及驱动频率的组合，对同一组合的取得次数进行计数(步骤s2)。作为该方法，例如，如图7所示，通过在将电流值以及驱动频率进行了映射化的运转模式存储部110中分别储存在同一时刻取得的电流值以及驱动频率的组合，从而能够对同一组合的取得次数进行计数。在图7的例子中，作为在同一时刻取得的电流值和驱动频率的组合(i：电流值，f：驱动频率)，4a、52hz，4.5a、56hz，5a、60hz的组合被计数了100次，最多。接着，3.5a、52hz，4a、56hz，4.5a、60hz的组合被计数了60次，第二多。
接着，例如，将计数出的次数与预先设定的设定值进行比较，确定大于或等于设定值的电流值以及驱动频率的组合(步骤s3)。在将该设定值设为80次的情况下，确定出4a、52hz，4.5a、56hz，5a、60hz的电流值以及驱动频率的组合。将确定出的大于或等于设定值的电流值以及驱动频率的组合储存于运转模式存储部110(步骤s4)。如上所示，运转模式存储部110将取得次数多的组合作为进行异常的诊断的电流波形的电流值以及驱动频率的组合进行储存。
数据判定部120从数据取得部100取得同一时刻下的作为诊断对象的电流波形的电流值以及驱动频率的组合，将所取得的电流值以及驱动频率的组合与在运转模式存储部110储存的电流值以及驱动频率的组合进行对照，判定是否一致。将判定为一致的电流波形输出至解析部150，进行异常的诊断。
阈值存储部130对成为异常的诊断基准的、边带波的频谱强度的阈值进行存储。边带波的频谱强度通常是异常程度越大则越大，依赖于电动机3的驱动频率以及电流值。就阈值而言，给出与在运转模式存储部110储存的电流值以及驱动频率的每个组合对应的值。例如，在电动机3正常时，通过数据取得部100取得电流波形以及驱动频率，对由数据判定部120判定为与在运转模式存储部110储存的电流值以及驱动频率的组合一致的电流波形进行频率解析，计算边带波的频谱强度，基于计算出的结果决定阈值。这里，由于数据具有由误差引起的分布，因此例如计算边带波的频谱强度的标准偏差σ，将3σ的数据所在的范围作为阈值。
如上所示，构成为，在学习过程503中，将进行异常的诊断的电流值以及驱动频率的组合储存于运转模式存储部110，在诊断过程504中，对被判定为与在运转模式存储部110储存的该组合一致的电流波形进行异常的诊断。由此，能够使用与电流值以及驱动频率的组合对应的阈值进行异常的诊断，即使在电流值以及驱动频率由于电力转换装置6而产生变化，由此，成为诊断基准的边带波的频谱强度变化的电动机3中，也能够检测异常。并且，通过将进行异常的诊断的电流波形设为成为取得次数多的电流值以及驱动频率的组合时的电流波形，从而能够增加进行诊断的电流波形的采样数量，能够提高异常的检测精度。
图8是设定信息存储部的概略结构图。设定信息存储部140具有额定信息存储部141、频率存储部142、负载信息存储部143。设定信息存储部140对为了确定产生边带波的频率所需的信息进行存储。
根据在电动机3安装的铭牌的信息，在额定信息存储部141储存电源频率、极数、额定转速等额定信息。
频率存储部142具有旋转频率存储部142a以及轴承固有频率存储部142b。频率存储部142储存电动机3的旋转频率以及轴承的固有频率。如图9所示，边带波在驱动频率的两侧附近，根据异常的种类而在不同的位置产生。例如，未对准、不平衡等异常是以驱动频率为中心在两侧，在以旋转频率的量分离的位置产生边带波。另外，在因电动机3的轴承引起的异常的情况下，以驱动频率为中心在两侧，在以轴承的固有频率的量分离的位置产生边带波。
旋转频率存储部142a储存电动机3的旋转频率。电动机3的旋转频率例如是无负载时的旋转频率与额定旋转时的旋转频率之间的范围。无负载时的旋转频率是根据在额定信息存储部141储存的电源频率以及极数以2·fs/p(fs：电源频率、p：极数)计算的。另外，额定旋转时的旋转频率是根据在额定信息存储部141储存的额定旋转速度计算的。另外，轴承固有频率存储部142b基于轴承信息储存轴承的固有频率。
负载信息存储部143储存负载信息。负载信息是例如泵、风扇、压缩机等设备的种类、皮带、链条的有无等。旋转频率根据电动机3的负载而变化。例如，在具有皮带、链条的情况下，由于对电动机3的轴施加有外部负荷，因此存在旋转频率大的倾向。通过在负载信息存储部143储存负载信息，能够对在旋转频率存储部142a储存的旋转频率进行校正。
接着，参照图10说明解析部150。图10是解析部的概略结构图。解析部150具有电流频率解析部151、电流频谱平均部152、边带波提取部153、频谱强度计算部154。
电流频率解析部151对由数据判定部120判定为与在运转模式存储部110储存的电流值以及驱动频率的组合一致的电流波形进行频率解析。电流波形例如通过电流fft(fastfouriertransform)解析、离散傅里叶解析(discretfouriertransform)等进行解析。
电流频谱平均部152对从电流频率解析部151得到的多次量的频谱波形进行平均。如图11所示，频谱波形除了包含因电动机3的异常而产生的频谱以外，还包含因电力转换装置6的通断动作而引起的噪声。通过对频谱波形进行平均化，从而能够降低在驱动频率附近产生的噪声的频谱强度，能够提高由异常导致的边带波的检测精度。
边带波提取部153根据从电流频率解析部151得到的频谱波形，检测所有谱峰的位置。检测的范围优选为0～1000hz之间。另外，边带波提取部153提取以驱动频率为中心在两侧，在以相同频率的量分离的位置产生的谱峰，作为边带波。此时，驱动频率可以使用与电流波形在同一时刻通过数据取得部100取得的驱动频率，也可以根据在检测出的谱峰之中强度最大的谱峰的位置进行计算。
频谱强度计算部154具有旋转频率计算部154a和轴承固有频率计算部154b，频谱强度计算部154分别计算边带波的频谱强度。通过旋转频率计算部154a取得在旋转频率存储部142a存储的旋转频率，提取从驱动频率以旋转频率的量分离的位置。然后，对在所提取的位置产生的谱峰的频谱强度进行计算。轴承固有频率计算部154b也同样，取得在轴承固有频率存储部142b存储的轴承的固有频率，提取从驱动频率以轴承的固有频率的量分离的位置。然后，对在所提取的位置产生的谱峰的频谱强度进行计算。分别计算出的频谱强度被与取得电流波形时的电流值以及驱动频率一起储存于解析结果存储部160。
这里，边带波的频谱强度的计算只要通过旋转频率计算部154a、轴承固有频率计算部154b的至少任意者进行即可，也可以是在异常诊断装置10设置输入部，能够根据希望诊断的异常的种类进行选择。
如上所示，在学习过程503中，将电流值以及驱动频率的组合储存于运转模式存储部110，对成为在诊断过程504中储存的组合时的电流波形进行频率解析，由此，即使在驱动频率由于电力转换装置6而发生变化，由此边带波的位置发生变化的情况下，也能够准确地提取边带波的位置。
异常诊断部170从阈值存储部130取得与所解析的电流波形的电流值以及驱动频率对应的阈值，在计算出的边带波的频谱强度大于或等于阈值的情况下诊断为异常。
如上所述，本实施方式所涉及的异常诊断装置10构成为，在学习过程503中将进行异常的诊断的电流值以及驱动频率的组合储存于运转模式存储部110，在诊断过程504中，对与在运转模式存储部110储存的组合一致的电流波形进行频率解析，根据计算出的边带波的频谱强度，对异常的有无进行诊断。根据该结构，能够将边带波的频谱强度和与所解析的电流波形的电流值以及驱动频率的组合对应的阈值进行比较，对异常的有无进行诊断。由此，即使在电流值以及驱动频率由于电力转换装置6而发生变化，成为异常的诊断基准的边带波的频谱强度发生变化的情况下，也能够检测异常。
接着，参照图12，对异常诊断装置10进行异常的诊断的诊断过程504中的动作进行说明。图12示出异常诊断装置的处理工序的一个例子。异常诊断装置10在学习过程503中，在进行诊断的电流波形的电流值以及驱动频率被储存于运转模式存储部110，阈值存储部130、设定信息存储部140中也储存有所需的信息(yes)的情况下，开始异常的诊断。
首先，在步骤s101中，通过数据取得部100，每隔规定的时间间隔取得作为诊断对象的电流波形以及驱动频率，根据电流波形计算而取得电流值。在步骤s102中，通过数据判定部120判定在同一时刻取得的电流波形的电流值以及驱动频率的组合与在运转模式存储部110储存的电流值以及驱动频率的组合是否一致，在一致(yes)的情况下，将此时的电流波形输出至解析部150。
在步骤s103中，通过解析部150对判定为一致的电流波形进行频率解析。通过解析部150从驱动频率对产生边带波的位置进行提取，计算边带波的频谱强度。在步骤s104中，通过异常诊断部170将计算出的边带波的频谱强度和与所解析的电流波形的电流值以及驱动频率对应的阈值进行比较，在大于或等于阈值(yes)的情况下诊断为异常。在步骤105中，在诊断为异常的情况下，通过显示部13、警报部14输出为显示、警报。此时，显示部13、警报部14至少进行某一者即可。
这里，学习过程503可以在诊断过程504之前始终进行，也可以在运转模式固定的情况下，不进行学习过程503，而是基于预先在运转模式存储部110储存的电流值以及驱动频率的组合进行诊断。
如上所述，在学习过程503中，基于成为在运转模式存储部110储存的电流值以及驱动频率的组合的电流波形，对异常的有无进行诊断，由此，在通过电力转换装置6驱动的电动机3中也能够检测异常。
实施方式2.
在实施方式2中，构成为对从实施方式1中的数据取得部100取得的电流波形进行坐标转换，作为dq轴坐标系下的d轴电流以及q轴电流进行频率解析。
图13是dq轴解析部的概略结构图。dq轴解析部1500具有dq轴坐标转换部1501、dq轴电流频率解析部1502、dq轴电流频谱平均部1503、dq轴边带波提取部1504、dq轴频谱强度计算部1505。这里，d轴表示电动机3的磁通的方向，q轴表示与d轴正交的方向。d轴电流为磁通分量电流，q轴电流为扭矩分量电流。图14是表示电动机的q轴频谱波形的图。纵轴表示频谱强度，横轴表示频率。如图14所示，在对电流波形进行了dq轴坐标转换后的频谱波形中，也提取出成为异常的有无的诊断基准的边带波。
在上述的结构中，也与实施方式1同样，在电流值以及驱动频率由于电力转换装置6而发生变化的电动机3中，能够对异常进行诊断。并且，通过对由数据取得部100取得的电流波形进行dq轴转换，从而能够根据d轴电流高精度地进行因偏心等气隙变动引起的异常的检测，根据q轴电流高精度地进行因负载脉动引起的异常的检测。
此外，在本实施方式中，坐标转换为dq轴坐标系下的d轴电流以及q轴电流，但也可以转换为αβ轴坐标轴下的α轴电流、β轴电流进行频率解析。
实施方式3.
参照图15对用于实施发明的实施方式3所涉及的异常诊断系统进行说明。图15是表示异常诊断系统的一个例子的概略结构图。在本实施方式中，与实施方式1所记载的标号相同的标号表示相同或者相当部分。异常诊断系统500具有异常诊断装置200、监视装置300、电力转换装置400。
在实施方式1中，示出了通过与电动机3连接的异常诊断装置10取得数据进行处理，在诊断为异常的情况下对显示、警报进行输出的例子，但在本实施方式中，构成为通过与电动机3连接的电力转换装置400读取数据，通过异常诊断装置200取得所读取的数据而对异常的有无进行诊断，基于诊断结果，通过监视装置300对显示、警报进行输出。
电力转换装置400具有电流检测部401、驱动频率检测部402、数据读取部410、显示部413、警报部414、通信部415。电力转换装置400驱动电动机3。电力转换装置400通过数据读取部410从电流检测部401以及驱动频率检测部402读取电流波形以及驱动频率。电流检测部401是内置于电力转换装置400的电流传感器。通过数据读取部410读取出的电流波形以及驱动频率经由通信部415发送至异常诊断装置200的通信部215。
异常诊断装置200具有处理部211、存储部212、通信部215。异常诊断装置200将通信部215作为数据取得部100，取得电流波形以及驱动频率。异常诊断装置200分别在处理部211具有数据判定部120、解析部150、异常诊断部170，在存储部212具有运转模式存储部110、阈值存储部130、设定信息存储部140、解析结果存储部160。
从电力转换装置400发送来的电流波形以及驱动频率由成为数据取得部100的通信部215取得。通过数据判定部120，对所取得的电流波形的电流值以及驱动频率与在运转模式存储部110储存的组合是否一致进行判定，通过解析部150对判定为一致的电流波形进行频率解析而计算边带波的频谱强度，通过异常诊断部170将计算出的边带波的频谱强度与阈值进行比较，对异常的有无进行诊断。所得到的诊断结果从异常诊断装置200的通信部215发送至监视装置300的通信部315、电力转换装置400的通信部415。
监视装置300具有显示部313、警报部314、通信部315。监视装置300设置于监视员身边，与诊断结果相应地，通过显示部313、警报部314输出为显示、警报。诊断结果也发送至电力转换装置400，在诊断为异常的情况下，通过显示部413、警报部414输出为显示、警报。显示、警报通过显示部313、413以及警报部314、414的至少某一者进行即可。
在上述的结构中，也与实施方式1同样，在通过电力转换装置6驱动、电流值以及驱动频率发生变化的电动机3中，能够检测异常。并且，在本实施方式中，构成为通过异常诊断装置200的通信部215取得由针对每个电动机3设置的电力转换装置400读取出的数据而进行处理，将诊断结果发送至监视装置300以及电力转换装置400。通过该结构，即使在运行有多个电动机3以及机械设备4的大规模工厂中，监视员也能够基于在监视装置300显示出的内容，赶到设备的现场，监视电动机3以及机械设备4。另外，由于电力转换装置400具有示出诊断结果的显示部413、警报部414，因此能够容易地确定被诊断为异常的电动机3。
这里，电流检测部401也可以不内置于电力转换装置400，而是使用外置的传感器。另外，在图15的例子中，电力转换装置400为两个，但也可以与电动机3以及机械设备4的数量相应地增加为例如3个、4个，分别向异常诊断装置200发送所取得的数据。另外，也可以在电力转换装置400还具有存储部412，通过存储部412将所取得的数据保存一定期间后，汇总发送至异常诊断装置200。
另外，进一步优选异常诊断系统500与累积了过去的故障信息的故障db600连接。在故障db600登记被诊断为异常的新的故障信息。故障信息例如是发生故障时检测出的电流波形。也可以基于对故障发生时的电流波形进行频率解析的结果，决定成为异常的诊断基准的、边带波的频谱强度的阈值。由此，能够使异常的诊断基准明确化，因此能够实现异常的检测精度的提高。
此外，在实施方式1至3中，示出了将异常诊断装置10、异常诊断装置200与对电动机3进行驱动的电力转换装置6、电力转换装置400分体设置的例子，但也可以是在电力转换装置6、电力转换装置400具有微型计算机，装入了具有与异常诊断装置10、异常诊断装置200同等功能的程序的结构。如上所示，通过采用在对电动机3进行驱动的电力转换装置6、电力转换装置400具有异常诊断装置10、异常诊断装置200的结构，从而不会受因配线数的增多而带来的设置场所的限制，能够进行异常的诊断。
标号的说明
1电源线，2配线用断路器，3电动机，4机械设备，
5电流检测部，6电力转换装置，7驱动频率检测部，
10异常诊断装置，11处理部，12存储部，
13显示部，14警报部，15通信部，
100数据取得部，101电流波形取得部，
102电流值取得部，103驱动频率取得部，
110运转模式存储部，120数据判定部，
130阈值存储部，140设定信息存储部，150解析部，
160解析结果存储部，170异常诊断部，
141额定信息存储部，142频率存储部，143负载信息存储部，
151电流频率解析部，152电流频谱平均部，
153边带波提取部，154频谱强度计算部，
1501dq轴坐标转换部，1502dq轴电流频率解析部，
1503dq轴电流频谱平均部，1504dq轴边带波提取部，
1505dq轴频谱强度计算部，
200异常诊断装置，300监视装置，
400电力转换装置，500异常诊断系统，
600故障db。
1.一种异常诊断装置，其特征在于，具有：
数据取得部，其取得通过电力转换装置驱动的电动机的电流波形以及驱动频率；
运转模式存储部，其储存有通过所述数据取得部在同一时刻取得的所述电流波形的电流值以及所述驱动频率的组合；
数据判定部，其对通过所述数据取得部在同一时刻取得的作为诊断对象的所述电流波形的电流值以及所述驱动频率与在所述运转模式存储部储存的所述组合是否一致进行判定；
解析部，其对由所述数据判定部判定为一致的所述电流波形进行频率解析，提取边带波，计算所述边带波的频谱强度；以及
异常诊断部，其在所述边带波的所述频谱强度大于或等于阈值的情况下诊断为异常。
2.根据权利要求1所述的异常诊断装置，其特征在于，
所述运转模式存储部对通过所述数据取得部在同一时刻取得的次数大于或等于规定次数的所述电流波形的电流值以及所述驱动频率的组合进行储存。
3.根据权利要求1或2所述的异常诊断装置，其特征在于，
所述解析部提取在将所述驱动频率为中心，以旋转频率以及轴承的固有频率的至少一方的量分离的位置产生的所述边带波。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的异常诊断装置，其特征在于，
所述解析部将所述电流波形转换为d轴电流或者q轴电流。
5.一种异常诊断方法，其特征在于，具有以下步骤：
数据取得步骤，取得通过电力转换装置驱动的电动机的电流波形以及驱动频率；
运转模式存储步骤，对通过所述数据取得步骤在同一时刻取得的所述电流波形的电流值以及所述驱动频率的组合进行储存；
数据判定步骤，对通过所述数据取得步骤在同一时刻取得的作为诊断对象的所述电流波形的电流值以及所述驱动频率与在所述运转模式存储步骤中储存的所述组合是否一致进行判定；
解析步骤，对在所述数据判定步骤中判定为一致的所述电流波形进行频率解析，提取边带波，计算所述边带波的频谱强度；以及
异常诊断步骤，在所述边带波的所述频谱强度大于或等于阈值的情况下诊断为异常。
6.一种异常诊断系统，其特征在于，具有：
所述电力转换装置，其读取所述电动机的所述电流波形以及所述驱动频率；
权利要求1至4中任一项所述的异常诊断装置，其取得通过所述电力转换装置读取出的所述电流波形以及所述驱动频率，对所述电流波形的电流值以及所述驱动频率与在所述运转模式存储部储存的所述组合是否一致进行判定，基于判定为一致的所述电流波形，对异常的有无进行诊断；以及
监视装置，其基于通过所述异常诊断装置诊断出的结果，对显示以及警报的至少某一者进行输出。
7.根据权利要求6所述的异常诊断系统，其特征在于，
所述电力转换装置从内置于所述电力转换装置的电流传感器读取所述电流波形。
技术总结