IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation（IF：3.1）に論文が掲載されます。

オゾン発生量に基づく大型モータ絶縁劣化診断技術の開発

大型産業用モータの絶縁劣化は、重大故障や長期停止の主要因の一つです。
従来は定期点検や部分放電（PD）測定によって劣化評価が行われてきましたが、

• オフライン検査が必要
• 劣化進行度の定量評価が難しい
• 環境条件による測定値変動が大きい

といった課題がありました。

本研究では、外部部分放電によって生成されるオゾンに着目し、オンラインで絶縁劣化を評価する新しい診断手法を提案しました。

技術の特徴

本手法では単純な「オゾン濃度」ではなく、

1. 実機で測定したオゾン分解特性（筐体衝突による分解が支配的）
2. 温度・湿度依存性の理論モデル化
3. オゾン濃度から発生量への変換
4. 湿度補正済みPD活動指数への換算
5. 絶縁劣化指数へのマッピング

という段階的処理を行います。

これにより、従来のオゾン濃度ベース診断と比較して、
劣化評価のばらつきを最大14.6%低減できることを実機データで確認しました。

導入メリット

• モータ停止を伴わないオンライン監視
• 季節変動（湿度）の影響を補正した安定評価
• 劣化進行トレンドの可視化
• 適切な点検時期の判断支援
• 過剰保全・突発故障の抑制

特に10年以上稼働している大型モータにおいて、
季節ごとのオゾンモニタリングと併用することで、
劣化レベル2～3の段階で計画保全判断が可能になります。

今後の展開

• 実機データの蓄積による予測精度向上
• IoT化・遠隔監視システムとの統合
• AI解析との組み合わせによる高度診断

本技術は、既存設備を活かしながら信頼性を向上させる、
現実的かつ導入可能性の高い診断手法です。