モーターの内部構造——エアギャップとは何か
モーターは、固定子（ステーター）と回転子（ローター）という二つの主要部品で構成されています。固定子は静止した外側の部品、回転子はその内側で回転する部品です。この二つの間には「エアギャップ」と呼ばれる物理的な隙間が存在します。
このエアギャップは単なる隙間ではありません。モーターが動作するとき、エアギャップには三相交流電力によって生成された回転磁場が形成され、電気エネルギーを機械的回転力に変換するエネルギー変換の場として機能します。そして同時に、この磁場はモーターに接続された機械系統全体からの影響を常に受けています。
回転磁場が機械の状態を映し出す
モーターはポンプ・ファン・圧縮機・ギアボックスといった負荷設備と機械的に接続されています。これらの設備で異常が発生すると、その影響はモーターの回転軸を通じてエアギャップの磁場に伝わります。
たとえば、軸受に損傷が生じると、損傷した部位が回転のたびに衝撃を発生させます。歯車に欠けが生じると、噛み合いのたびに固有の振動が生まれます。これらの機械的変化はすべて、回転磁場の微細な変動として現れます。つまりエアギャップは、モーター自身の状態だけでなく、接続された機械系統全体の状態変化を感知する高感度なセンサーとして機能しているのです。
電流・電圧信号への変換——振幅変調の仕組み
エアギャップの磁場変動は、モーターに供給される電流・電圧信号に直接反映されます。この現象を理解する鍵が「振幅変調（AM変調）」です。
三相交流電源の周波数（通常50Hzまたは60Hz）は、電気信号の「搬送周波数」として機能します。機械系統の異常によって生じる固有の振動周波数（特徴周波数）は、この搬送周波数に重畳され、電流・電圧の振幅を微細に変化させます。この変化のパターンが、各部位の状態を示す「信号」です。
制御盤でこの電流・電圧信号を取得することで、機械本体に触れることなく、運転中のまま、系統全体の情報を一括して捉えることができます。
周波数解析（FFT）による異常の特定
取得した電流・電圧信号には、搬送周波数を中心に複数の特徴周波数成分が重畳されています。この複合した信号から各成分を分離・定量化するために用いるのが「周波数解析（FFT解析）」です。
FFT解析は、時間軸の信号を周波数軸のスペクトルに変換します。スペクトル上に現れるピークの位置と大きさが、どの部位にどの程度の異常が生じているかを示します。軸受の外輪・内輪・転動体それぞれの損傷、偏心、アライメント不良、巻線の劣化など、部位ごとに固有の特徴周波数が理論式によって計算できるため、スペクトル上のどの位置に注目すべきかが明確に定まります。
なお、FFT解析は振動解析・音響解析・電気信号解析のすべてで共通して使われている技術です。アプローチは異なりますが、診断の論理体系は共通しており、複数手法を組み合わせることで診断の網羅性が高まります。
以下のシミュレータでは、実際の電流信号に異常がどのように現れるかを体験できます。スライダーを操作して回転数・ベアリング形状・異常強度を変化させると、時間波形とスペクトルがリアルタイムで更新されます。
加算型ではなく振幅変調（AM）モデル。スペクトル上の異常成分は f₀ の両側にサイドバンドとして出現。
ベアリング特徴周波数：BPFO = (nb/2)·fr·(1 − (bd/pd)·cosφ)、BPFI = (nb/2)·fr·(1 + (bd/pd)·cosφ)
診断の両輪——計測品質と診断知識
電気信号解析技術を正確に実践するためには、二つの条件が同時に必要です。
一つ目は高品質な計測です。信号の分離能力・ダイナミックレンジ・適切なデータ長（測定時間）が揃わなければ、微小な特徴周波数成分はノイズに埋もれてしまいます。汎用の計測器では対応できない理由がここにあります。
二つ目は診断知識です。高精度なスペクトルが得られたとしても、各ピークが何を意味するかを解釈できなければ正確な診断はできません。特徴周波数の理論式、負荷条件・機種特性による補正、異常の進行度判定——これらの知識が診断結果の精度を決定します。
計測品質と診断知識、この両輪が揃って初めて電気信号解析技術は診断ツールとして機能します。次回の記事では、この技術を実際の現場でどのように統合診断に活用するかを解説します。
