AⅠの苦手を克服する 省データ・高確度の振動監視 設備予兆診断システム Foresight

製品導入によるメリット・効果

  • 突然のダウンタイムリスクの予防
  • 点検、部品交換タイミングの最適化
  • 保全業務の効率化

時間基準保全:突然の設備故障・大幅な稼働率低下、状態基準保全:故障の事前検知・余裕あるメンテ計画

 Foresightは設備の状態を常時監視することで、設備の状態変化から故障に繋がる異常を早期に検知し、危険率が閾値を越えるまでの残存寿命(RUL)を通知します。
 定期的な点検・部品交換では、点検前に設備が故障したり、逆に過剰な部品交換、計画停止を伴うメンテナンスを行ってしまう場合もあります。継続的な遠隔監視により設備状態に合わせた保全を可能にし、ダウンタイムの最小化・保全コストの削減を実現します。

Foresightの特徴

  • 残存寿命を検知

    振動解析のトレンドと故障の危険率から稼働時間単位の残存寿命を算出します

  • 故障箇所を判定

    ギア・シャフト・ベアリング単位の異常を検知・特定できます

  • 短期のデータ収集で診断開始

    1日程度の正常運転データのみで診断を開始できます

他社技術との比較

Foresight:寿命表示◎、故障個所の判定◎、必要データ数○、深層学習モデル:寿命表示○、故障個所の判定△、必要データ数△、FFT解析:寿命表示△、故障個所の判定○、必要データ数○

診断対象

ギヤ・シャフト・ベアリングから構成される回転機構を診断できます

減速機
コンベア
攪拌機
ポンプ
船舶用原動機
工作機械

その他回転機構でお困りのお客様もご相談ください

機器構成

センサー・通信機器・解析アルゴリズム含めトータルソリューションとしてご提供いたします

機器構成Foresightの画面

 Foresightでは複数の設備・機器を登録・管理することができます。登録された各機器は画面上でギア・シャフト・ベアリングごとの状態を直感的に一覧でき、詳細な傾向データーを確認できます。機器自体の健康指標(HI)・残存寿命(RUL)は各機械要素ごとの指標を統合し、シンプルに表示されます。
 Foresightでは、各健康指標(左図の青点)を平滑化し将来の状態と残存寿命を推定します(左図の紫・緑線)。回転数の変動を追従して解析ができるため、従来の技法と比較してより正確な診断が可能です。

機器構成アルゴリズムのフロー図

振動データ/タコメータ信号からノイズ・残差を取り除き解析の基となるデータを生成する

複数のCⅠを融合させ演算時間を短縮しつつ、十分な精度を確保された指標(HⅠ)を算出する

CⅠの分布より求めた共分散からHⅠを算出する。算出したHIを平滑化し、RULを求める。

Key Technology

  • FFT解析だけでなく時間同期・エネルギー解析など複数の手法を組み込んだ総合的なデータ解析
  • 機械学習より省データかつ高精度で予測を可能にする推計学に基づくアルゴリズム

その他特徴

スマートセンサー

振動センサー内にCPUを内蔵しており、振動データのフィルタリングをセンサー内で行っています。センサー側でエッジ処理を行うことによって通信量を削減し、コンピューターユニット内での高速処理を実現しています。

LTE携帯網通信

Foresightのコンピューターユニットは日本の周波数帯に対応したLTE通信が可能です。ネットワークの構築が難しい環境や、社内セキュリティに問題を抱えているお客様でも快適にお使いいただけます。

※2019年2Qより携帯キャリア会社認証後、順次利用可能予定

異常通知機能

Foresightはお客様に代わり設備の状態を常時監視し、異常傾向が出た際にはメールで通知することができます。通知機能によって勤務時間外の突発的な状態悪化を早急に知ることができます。

技術背景

 Foresightは弊社とライセンス契約を締結している米国GPMS Inc,のソフトウェアを使用しています。GPMS社の診断アルゴリズムは海外ヘリコプター業界で多く採用されており、高精度な予知診断が高く評価されています。

導入フロー

ヒアリング

減速機構やギア比・数によって解析モデルの設定が必要になります。
設計情報を提供いただき、弊社で事前に設定いたします。

機器取付

対象となる機器にセンサー類を取付ます。
センサーはネジもしくは接着剤にて固定します。

Config生成

対象の正常な稼動データを1日程度収集し、モデルの微調整を
自動で行います。

※データ収集に必用な時間は機器の回転数によって伸縮します
※機器に故障がある場合、この時点で故障を検知できます

診断開始

実際の稼動状態の振動を計測・観測します。
稼動の10~15分毎にデータを取得し、検定を行います。

異常検知

健康指標の悪化を検知し残存寿命を表示します。