振動およびIIoTセンサー
振動分析は、絶えず変化するIIoTと予知保全の世界における重要なテクノロジーです。
かもしれません 業界でローテーションする資産の健全性を評価し、組織に劣化と差し迫った資産の障害を早期に警告するための重要なテクノロジー。
ライフサイクルを通じて高い資産可用性を推進します。
しかし、それはどういうことですか？
振動の基本
簡単に言うと、振動とは、資産またはコンポーネントが静止位置から前後に振動または移動することです。
振り子が最高点から解放されていると考えてください。
すべての振動エネルギーが消散するまで前後に揺れます。そして、それは静止位置に戻ります。
アセットとの唯一の違いは、アセットの回転エネルギーが停止したときにのみ振動が停止することです。一次エネルギー源（通常はモーター）は、振動を停止するために停止する必要があります。
しかし、振動のような単純な現象で、資産のどこが悪いのかを知ることができますか？
はい！
振幅などの測定された振動パラメータ 、 RMS 、および期間 資産で発生する機械的、回転的、摩擦的な力を計算して確認できます。
出典：https：//www.motioncontroltips.com/how-is-machine-vibration-defined/
資産または機器内の力は振動を引き起こし、これは通常、ベアリングハウジングで測定されます。力は、ローター、ギア、シャフト、ベアリング、インペラーなどの資産内の回転要素から発生します。
すべての力と振動が悪いニュースというわけではありません。
ただし、そうである場合は、高速フーリエ変換（FFT）を使用して、時間およびスペクトル領域でそれらを表示できるようにします。
出典：https：//www.motioncontroltips.com/how-are-fast-fourier-transforms-used-in-vibration-analysis/
ここで、加速度または速度での個々の周波数と振幅を確認し、それらのパターンを特定の資産の障害に関連付けることができます。
どのような種類の 障害 検出できますか <強い>？
振動解析で検出できる潜在的な障害はたくさんありますが、そのいくつかを次に示します。
これらのいずれかが、プラントで重大なダウンタイムや頭痛を引き起こしましたか？
私たちは彼らが持っているに違いない！
一般に、振動解析と状態ベースのメンテナンスの利点はよく知られています。
振動解析は成熟した予知保全技術であり、考えられるほとんどすべての業界で使用されています。これは、石油とガス、食品と飲料、紙とパルプ、製鋼、自動車、鉱業、航空、原子力、化学などの業界で頼りになる予測技術です。
プロセスはどうですか 状態監視と振動解析の
振動解析
状態監視プロセスは単純で、検出、診断、および予測の3つの部分に分けることができます。それらを見てみましょう：
検出 イオン -4週間ごとに手動でデータを収集する場合でも、「オンライン」システムを使用して1時間ごとにデータを収集する場合でも、データの傾向を把握できます。あなたが本当にトレンドにしているのは、ベアリングハウジングの振動の厳しさです。
まず、すべてのアセットのベースラインレベルを設定することをお勧めします。これは、彼らが最初から良好な状態にあると仮定して、彼らの通常の運用レベルを知っているためです。
振動が事前に設定されたアラームレベル（たとえば、mm / sまたはGs）に違反したら、さらに調査する必要があります。 ISO 10816シリーズなど、アラームレベルの設定に役立つ国際規格があります。
診断 は –ここで質問しているのは、マシンの何が問題になっているのかということです。
さて、あなたはベアリングの振動を測定していますが、それは欠陥強制機能が欠陥のあるベアリングの結果であるという意味ではありません。それは多くの原因である可能性があります。振動解析で検出できるベアリング摩耗の典型的な理由をここで見てください：
そして、どうやってそれらを見つけますか？
以前、複雑な振動信号を時間領域または周波数領域でどのように表示できるかを見ました。ここで分析が実行されます。両方のドメインには、一般的な機器の障害を診断するための貴重な情報が含まれています。時間領域は、時間に対する振動の重大度を示しています。これは、ベアリングの故障、キャビテーション、アンバランス、ビート振動、ギアの歯の損傷を診断するのに役立ちます。周波数領域は、複雑な振動を構成する個々の周波数を示しています。ベアリングの故障に加えて、緩み、不均衡、ミスアライメント、ベルトの問題、潤滑不足、柔らかい足などの診断にも特に適しています。
予測 は –この質問はすべての中で最も難しいものです。失敗するまでどのくらい続きますか？
機械はしばしば複雑で、複雑な機械的挙動を示します。 2つは同じではありません。
欠陥が検出されてからモーターまたはポンプが持続する時間を見積もることは非常に困難です。しかし、それは振動傾向の急勾配に基づくことができます。時間の経過とともに振動の深刻度はどのくらい速く上昇しますか？初期の障害を検出したら、特に重要なプラントで、より定期的な振動測定を行うことができます。以前の障害に関するデータがある場合、または機器の特定のP-F（潜在的な障害-障害）曲線を十分に理解している場合は、残りの耐用年数を見積もることもできます。予測段階は困難ですが、データと機器に関する十分な知識があれば、予期しない障害のリスクを減らすことができます。
ここで重要なのは、回転機器に見られる一般的な問題に集中することに時間を費やすことです。ミスアライメント、ベアリングの摩耗、緩み、アンバランスなど、すでに説明したものが最も一般的です。エキゾチックでまれな出来事の問題にあまり時間をかけないでください。
車で運転していると想像してみてください。徐々に、数週間にわたって、ギアを加速するにつれて、それはますます揺れ始めます。振動の厳しさが増しています。あなたはそれをガレージに持って行き、彼らは一般的な問題を探します。ホイールのアンバランスやタイヤ圧の低下など。彼らはギアボックスを剥がして、欠けているギアの歯や偏心したギアを探すことはしませんでした。
これが状態監視のすべてです。一般的な問題に焦点を当てます。
そしてそれらを正確かつ迅速に診断します。
ワイヤレス振動センサー
振動センサーは大きく変化しました。
過去の重い、ケーブルで接続された、外部から電力を供給される単軸加速度計はなくなりました（またはなくなっています）。最近では、ワイヤレス、Bluetooth、バッテリー駆動の3軸振動センサーを目にする可能性が高くなっています。これで、データロガーとして機能し、特定の振動しきい値に違反したときに「ウェイクアップ」して記録できるようになり、ISOアラームレベルが組み込まれ、多くの場合、資産の温度を記録できるようになります。
出典：https：//www.machinesentry.com/products/hardware/msf-1
従来の大規模な状態監視プロバイダーは、インダストリー4.0の時代に移行するにつれて、製品ラインとビジネスモデルを変更しています。市場には、現状に挑戦し、古いビジネスモデルを混乱させる多くの新しい若い参入者がいます。
V イブレーション分析：B 以前と A 後
つまり、状態監視、より具体的には振動分析が変更されたことを私たちは知っていますよね？
しかし、方法を見てみましょう 実用的には変更されています。
前 -肉体労働はその日の順序でした。まず、安全上のリスクがあるため、一部の資産にアクセスするには許可が必要になる場合があります。ほとんどの世界的なプラントでは、それはあなたの時間の15〜30分です。オフィスに戻ると、技術者はデータコレクターへの「ルート」をダウンロードする必要があります。その後、彼らは外に出て、ケーブル式の加速度計とデータコレクター（通常は重いものです！）を持って植物を歩き回りました。技術者は重要度の高い機械のみを訪問し、各ベアリングのすべての単一軸（X、Y、Z）を個別に測定します。彼らは各マシンで5から15分を費やすかもしれません。疲れた足で、彼らはオフィスに戻り、スタンドアロンコンピュータのプロプライエタリソフトウェアにデータをアップロードしました。これは、データがそのコンピューターにのみ存在し、アクセス権を持つ人だけがそれを見ることができることを意味しました。
クラウドには何もありません。
うまくいけば、彼らも安全許可を承認することを忘れないでしょう。
次に、振動アナリストは大量のデータをトロールし、データを手動で分析して、ExcelスプレッドシートまたはWordドキュメントを更新します。これが完了すると、メンテナンスプランナーとスーパーバイザーに推奨事項とレポートを電子メールで送信します。
そして、最高を願っています！
4週間後、彼らはこのサイクルを再び繰り返します。
（4週間は 常に ほとんどの振動アナリストがデータを収集するためのデフォルトのサイクルでした 。理由についてはあまり考えられていません。）
しかし、今は状況が変化しています…
後 –プロセス全体がはるかに自動化されました。
安全許可はなく、歩き回ることはほとんどまたはまったくありません！
3軸のワイヤレス振動センサーは、資産に恒久的に取り付けられており（磁石、接着剤、またはスタッドを使用）、バッテリーは3年ごとに交換する必要がある場合があります。データは、プラントのWi-Fi信号に接続されているローカルに取り付けられたゲートウェイデバイスに送信されます。次に、ゲートウェイデバイスは、ログインしている人なら誰でも世界中のどこからでもアクセスできるクラウドベースのソフトウェアにデータを送信します。 4週間ごとに収集されるデータの代わりに、構成可能です。多くの場合、必要に応じて60秒ごとに設定できます。
出典：https：//www.pruftechnik.com/en-GB/Products-and-Services/Condition-Monitoring-Systems/Online-Condition-Monitoring/
タブレットや携帯電話などのBluetooth接続デバイスを使用してワイヤレスセンサーからデータを手動でアップロードするオプションは引き続きあります。ここでの利点は、技術者が歩き回って、必要に応じて同時に資産の目視検査を実行できることと、写真を撮ったり検査メモを作成したりできることです。
センサーは「モバイル」であり、トラブルシューティングのために一時的に他のアセットに移動することもできます。
アラームレベルは、ISO規格に設定することも、個々の資産に設定することもできます。アラームが破られると、自動化された電子メールが主要な利害関係者に送信され、差し迫った問題や、振動分析または根本原因分析の必要性を警告します。
規模の経済を考えると、重要な資産だけでなく、従来のモデルよりもはるかに多くの資産を監視できます。
データの手動分析は今でも一般的ですが、インダストリー4.0とIIoTのデジタルトランスフォーメーションに深く踏み込むにつれて、予知保全、機械学習、分析で重要な役割を果たすアルゴリズムに移行します。
次に、スキャンセンサーとスクリーニングセンサーの2種類のセンサーの簡単な分類を見てみましょう。
S 缶詰センサー
これらは、企業の重要な資産に適した、より高価な振動センサーです。これらのセンサーには通常、自己診断と振動測定の検証が含まれています。彼らはある程度の知性を持っており、大量のデータ処理を実行します。これは、データ検証後、時間と周波数のドメイン情報をゲートウェイとクラウドベースのソフトウェアに送信してさらに分析するためです。通常、これらを重要度の低いユーティリティ資産にインストールするコストはかかりません。また、多くの場合、温度センサーが組み込まれているため、振動と一緒に長期的な温度の傾向を把握できます。
S クリーニングセンサー
これらのセンサーははるかに低コストであり、重要度とユーティリティ資産を低くするために適用されます。しかし、それらはIIoTアプローチに非常に適しています。多くの場合、全体的な振動値とピーク振動のみを記録します。つまり、時間および周波数領域の情報は記録しません。これにより、少量のデータが転送されます。ただし、重要なのは、低コストであるため、スキャンセンサーよりもはるかに多くの資産で使用できるということです。彼らは、しばしば無視され無視される資産に関するデータを収集しますが、その失敗は依然として生産損失、無駄なコスト、および組織の頭痛の種を引き起こす可能性があります。
とは ワークフロー ？
私たちはデジタルトランスフォーメーションとIIoTに急速に移行していますが、振動監視ワークフローは基本的に同じです。変更されたのは、不要な分析に費やされる時間が減り、コストが大幅に削減されたことです。今日見られる典型的なワークフローは次のとおりです。
このシンプルなワークフローにより、リソースを必要な場所に集中させることができます。
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