技術コラム
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診断の原理
本コラムではT-MCMAの診断の原理として、基礎理論であるMCSA（Motor Current Signature Analysis）とそこから発展した当社の診断技術について解説します。 MCSA 電動機の電流兆候解析 背景情報 1970年ごろ、世界の原子力発電所の動力源である原子炉内に設置された電動機を検査する技術が必要とされていました。これを受け、アメリカのテネシー州にあるオークリッジ国立研究所が、電動機の検査方法の研究開発を開始しました。また、ほぼ同時期に日本でも、当時の八幡製鉄所（現在の日本製鉄九州製鉄所八幡地区）が同様の研究開発に着手しています。 研究が進む中で、アメリカのオークリッジ国立研究所において、電動機のさまざまな異常状態で固定子の電流が変調することが発見されました。さらに、固定子と回転子間のエアギャップの変化や回転子バーの抵抗値変化、回転の変動、トルクの変動などが、固定子と回転子の間で相互作用する空間磁束線に影響を与え、逆起電力を通じて固定子電流が変調することが徐々に解明されていきました。 これにより、固定子電流の変調を用いて電動機の状態を解析する「MCSA（Mot […]
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診断パラメータの詳細
T-MCMAでは電流信号に対して、時間領域と周波数領域の解析を行っています。時間領域の解析結果としてKI、Irms、Iubを算出しています。周波数領域の解析結果としてLpole、Lshaft、Lx、IHD、THDを算出しています。これら8種類のパラメータそれぞれの変化を確認したり、相関状態を確認することで回転機械の状態を各印することができます。 ＜目次＞ 8種類の診断パラメータ KI KIは回転機械系の状態全般を監視するパラメータです。 KIは測定された電流波形が正常な場合と比べてどの程度乱れているかを値にしています。 モータの駆動電流は機器の状態が正常な場合でノイズの影響も小さい場合は、限りなく正弦波に近いきれいな波形となります。このことから、測定されたモータ駆動電流の周波数と同じ周波数の正弦波の確率密度分布Rを求めます。このRと測定されたモータ駆動電流の確率密度分布TとのズレをKIとして算出しています。 例えば、測定された電流波形がこのようにきれいな場合は、KIは限りなく0に近い値となります。 逆に以下に示すように機器に異常が発生した場合は時間波形には脈動が確認され、確率密度分布に […]