製品・サービス

プロアクティブ保全用診断サービス

当社独自の設備診断技術を使い、動機械の状態監視から異常原因の推定、劣化進展の監視、寿命予測、最適保全時期の決定支援などをトータルにサポートするサービスです。

サービス概要

劣化診断支援サービスは、当社製品の設備診断装置MDrまたは、お手持ちの生波形を保存できる振動計測装置を使用したサービスです。

お客様は対象機械の計測をおこなって頂くだけで、当社が独自の診断技術により、動機械の状態監視から異常原因の推定、劣化進展の監視、寿命予測、最適保全時期の決定支援などをトータルにサポートします。

サービス導入のメリット

異常の早期発見

当社特許技術である相関抽出法により、微小な変化を見逃しません。機械故障により生産ラインが止まる前に確実な対応ができます。

異常原因の推定

機械的状態異常であるミスアライメント、アンバランス、軸受傷などの異常原因を推定します。

軸受劣化や回転性能のトレンド予測

“相関抽出法”により軸受自体の劣化や回転のアンバランス・ミスアライメントなどの偏りの現状把握、及び、注意もしくは警告時期に至るトレンド予測を行います。

潤滑不良を検知

当社特許技術である相関抽出法により、潤滑不良を検知することが可能です。(機器の負荷が変動しても検知できます)軸受の交換周期延長により、保全コストを低減できます。

機械寿命の延長

機械的状態異常や軸受けの潤滑不良を早期に検知できるので、動機械への負担が減り、機械寿命を延長できます。

低速回転機器への対応も可能

通常、120rpm(2回転/sec)以下の低速回転機器の劣化状態を振動にて監視することは困難とされていますが、相関抽出法によって数~数+rpm(0.2~0.5回転/sec)程度の超低速回転時でも軸受監視が可能となりました。(撹拌機、風力発電機等)

相関抽出法を基本とした風力発電システムの監視手法
(超低速回転の軸受監視)
  • ・再生可能エネルギとして、特に、風力発電システムの設置台数が増加している。
  • ・しかしながら、その課題の一つは、ブレードから増速機までの回転速度が非常に小さいので機械的な監視を簡便に、かつ安価に実現できないことが挙げられている。
     (低速回転機器では、突然の主軸の折損等が散見されている。)
風力発電システムの監視機能の概要
1.監視の対象(下欄)

(1)構成要素の赤枠;機械的劣化(加速度)

(2)同 青色枠;電気的劣化(電流・加速度)

風力発電システムの監視機能の概要
2.要点:

風車回転数は、約6~11rpmと超低速⇒従来の振動診断では困難

風力発電システムの監視機能の概要
風力発電システムの監視機能の概要

NEDOのホームページより引用

構成要素に対する監視項目と監視手法
風力発電システムの監視機能の概要

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加速度センサーによるデータ採取条件
  • ・増速機までの機構 ①10分間/回(主軸1回転12sec ⇒ 50回転分/採取回)
  • ・増速機以降 ①0.5分間/回(主軸1回転0.06sec ⇒ 500回転分/採取回) 
電流センサーによるデータ採取条件
  • ・発電機端にて非接触にて電圧もしくは電流を計測
超低速回転機械における軸受の監視性能
低速回転試験装置を用いた相関抽出法による軸受傷の検出感度を下図に示す。
風力発電システムの監視機能の概要
ここでは、0.2mm傷の検出を対象としたが、相関抽出法の原理から他の回転アンバランスやミスアライメント等の劣化事象についても同様な検出感度を有するものと推定。
風力発電システムの増速機まではスペック上、約6rpm~約11rpmという超低速回転であるので、機械的劣化や故障予知に対しては、上図の色付け枠内にて最大DI値の、閾値との比較にて判定を行うことになる。
表1各種保全方式との比較
NO. 保全方式 主要な技術 医療との比較
プロアクティブ保全 故障の原因系の監視と修正 血圧やコレステロールを監視し、適切なダイエットを行うこと。
潤滑不良やミスアライメントの監視と修正
予知保全 診断・温度・油中金属摩耗粉・アライメントの監視 心電図や超音波診断装置により心臓の欠陥を診断する。
予防保全 定期的なオーバーホールおよび部品交換 バイパス手術または臓器移植を行う。
事後保全 故障が発生した後の処置(大きな生産損失と保全予算が必要) 心臓発作が起こってから病院に駆け込む

劣化診断支援サービスとは

従来技術との比較

回転機械の状態診断・寿命予測を実用化

良否判定:感度が2倍に!

MTBF(平均故障間隔):2~3倍に延長!

従来技術の監視より早期発見が可能

健全性診断と総コストの経過を監視

コアとなる技術

センサデータに潜在している微小な異常状態を検出するために、データから得られる周波数帯域間での“相関の崩れ”に着目した検出方法を実用化しております。
イメージとしては、以下の図に示しますようにデータ群Aとデータ群Bとをうまく識別できるように座標軸を回転することに対応した特徴抽出の独自処理で、この回転をどう見つけるかにノウハウがございます。

コアとなる技術

この概念は、人間の聴覚は、“何かいつもと違う”といった鋭い感度を持っていますが、その仕組みは、以下の図に示すように外部からの入力パターン内の相関が、ニューロン間のシナプス重みに記憶されることにあるそうです。
「相関抽出法」は、このような脳内での記憶の仕組みをモデル化し、統計学の多変量解析 を応用したものです。

相関抽出法

相関抽出解析法

競争力強化と環境対策を両立させる!

実績例

劣化診断サービスの技術的有効性

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