製品・サービス

実環境下における信号は様々なノイズに埋もれ、また外的要因のため劣化し、観測されるデータは信号源とは異なるものとなります。複数の信号源からの混成信号、反射波の混在、信号伝達特性の影響、センサーの機器特性による変化、回線特性による劣化、系外からのノイズなどの混合により観測信号は生成されます。この中から目的の信号源を分離し、信号の特徴を抽出、識別する技術を設備診断に適用した次世代設備診断システムの研究を推し進めてまいりました。

その結果、「相関抽出法」という統計学を応用した特徴抽出法及び判別技術と、振動速度比の累乗則による劣化予測技術とを適用することによって、

  • ①オーバーメンテを削減
  • ②軸受の交換周期を延長
  • ③低速回転機器(30~300rpm)の劣化診断が可能
  • ④回転の微小なアンバランスによる製品品質の低下を回避

などを実用化しました。

従来からプロアクティブ保全の中の原因除去型保全は振動データでは困難とされてきました。しかしながら「相関抽出法」という全く新しい特徴抽出技術を応用することによって、軸受の潤滑状態の変化や運転中における軸ズレ量の推定を定量的に把握することが可能となりました。
振動によるプロアクティブ保全が実用化されることにより、CBMの導入効果が、経営指標の一つとして評価できるようになりました。

この研究で得られた診断・解析ノウハウをもとに「プロアクティブ保全用診断サービス」「ポンプ省エネコンサルティング」をはじめとする様々な検査・診断ソリューションをご提案致します。

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