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「自動要因推定アプリのサブスク」
１．目的
回転機械の状態判定の結果「劣化有」となった場合に、、その要因を自動で推定する。
●適用アプリケーション：BDIアプリ；
劣化事象に特異的な周波数帯域を抽出（Band Discrimination Index）
●評価・推定方法；以下の３種類の抽出した帯域を比較する。
- ①スペクトル観察による要因推定（専門家による）：C
- ②回転特性から決まる特異的周波数：B
- ③特異周波数帯域の抽出（ＢＤＩ）アプリの適用：A
２．劣化要因の分析・自動推定結果の事例
２－１．対象設備
Tセンター殿納２系統排ガスファン
２－２．特異周波数帯域の比較・評価
- ・専門家の判定結果
- a.軸受内輪部での”うねり”・”歪み” or b.内輪欠陥の恐れ
⇒自動推定結果（図１）と一致していることを確認。
| ①専門家 | ②回転特性等 | ③ＢＤＩアプリ | ||
|---|---|---|---|---|
| a | 1,200 | nzfi±fr | 1,228 ～1,347 |
1,175～1,192 |
| 1,550 | ||||
| b | 2,350 ～2,530 |
1,523～1,545 | ||
| nzfi±fr | 2,516 ～2,634 |
2,562～2,599 | ||
| nzfi±fc | ||||
①と②と③に共通：赤色
図１ 自動推定した要因の生起確率
３．自動要因推定機能のブラッシュアップに関する具体的な手順
（１）S法などによる状態監視と並行して、要因生起確率算出アプリを適用
（２）そして、下図２に示す仕組みによって、次第に精度向上を図る。
- ①潜在異常の検出・劣化を追跡し、処置時期を推定する。
- ②データからＢＤＩ値を算出、閾値より大きい特異帯域Aを抽出する。
- ③ノウハウCを点数化する。
- ④回転特性Bに対応する要因について、得点を算出し、各要因の生起確率を得る。
- ⑤現物との照合から得た真の要因に基づきノウハウCの点数を修正してゆく。
図２ 自動要因推定の精度向上のためのフロー
４．自動要因推定アプリのサブスクリプション
BDIアプリだけではなく、ノウハウCの点数化や更新方法など必要に応じたコンサルティングも含めた自動要因推定アプリのサブスクリプションをご提供しています。