状態監視の進歩する分野に関する重要な洞察

マシンの状態を監視、診断、予測するための新しいテクノロジーが継続的に登場しています。新しい IIoT ベンダーが毎月注目されているようです。センサー技術が登場する頻度はそれほど高くありませんが、一般的な工業測定対象の新しいオプションが活発な投資分野となっています。そしてもちろん、人工知能の世界で何らかの形で登場した新しい主張、プラットフォーム、ツールをすべて見逃すわけにはいきません。

この記事は、状態監視および予知保全業界に特有の新製品について情報を提供し、明確にし、謎を解くことを目的とした技術者による継続的な議論です。
 

振動を超えて?

オイル状態などの一般的な産業用センサーに、ワイヤレス センサーのオプションがもっとないのはなぜですか?

それは公平な質問です。答えの一部は、コアセンサートランスデューサーテクノロジーの利用可能性にあります。振動用のワイヤレス センサー オプションの爆発的な増加は、ワイヤレス プロトコル (BLE など) の改善だけでなく、振動測定性能を向上させた低コストのチップ スケール MEMS 加速度センサーによって可能になりました。 MEMS は、IoT の能力はあるものの、従来の振動測定の経験が少ない企業が、産業状態モニタリングの市場に参入できるように支援してきました。

粒子や水分の存在、酸性度、TAN/TBN、粘度など、健全なオイルや潤滑のさまざまな指標を検出する画期的なセンサーが大学の研究室で見つかる可能性もありますが、市販のオイル状態監視センサーを調査すると、大型のエンクロージャが工業レベルの電源 (つまり、10 ～ 30 VDC) からの電力を消費していることが明らかになり、ワイヤレス伝送にはあまり対応していません。

それでも、IIoT ベンダーは、ワイヤレス振動製品のポートフォリオにセンサーの「ハブ」トポロジーを追加することで、業界のセンシングのニーズに対応しようとしています。これらのハブは基本的に、一般的に入手可能な産業用センサーからの出力を接続してデジタル化するのに適したアナログ入力を受け入れるポートを備えたワイヤレス ブリッジです。この機能は、状態監視システムで利用できる一連のセンサーを拡張するのに役立ちます。

現在利用可能な IIoT ハブは、油の温度と湿度、圧力、温度プローブ、超音波、電流、機械の回転に比例するセンサー信号をデジタル化でき、ポートフォリオの振動センサーと同じネットワークを介してクラウドまたはモバイル アプリケーションに送信および表示されます。

図 1. KCF Technologies ワイヤレス ハブ (左) は、IEPE センサー ポート、タコメーター、超音波、オイル品質/湿度を提供します。 Petasense WIFI ハブ (右) は、超音波、電流、圧力、振動 (3 軸および IEPE) および RTD 温度をサポートするポートを提供します。

さらに、IIoT ベンダーは、潤滑データを収集し、振動とともに既存のダッシュボードに必要なアクションを記録するなど、潤滑メンテナンスのためのツールを提供していることが見られます。

図 2. Ijssel の UpTimeWorks 潤滑指向 PdM サービスは、同じダッシュボードでオイル メンテナンスと並行して利用できるデータを使用したワイヤレス振動センシングを開発しました (左)。シェフラーが最近リリースした OPTIME C1 オイル ディスペンサーは、レベル監視、NFC コミッショニング、および振動センサー (右) から送信されたデータを表示する同じダッシュボード経由で利用可能なデータによるオイル タイプ情報のためのワイヤレス接続が可能です。

こうした発展にもかかわらず、今日の振動状態監視の状況と同様に、効率を高めるためにセンサーや IIoT ツールが開発される一方、オイルサンプルのデータ収集と分析は引き続き資格のある専門家によって行われることは明らかだと思われます。
 

AI の役割 — まだそこまで来ていますか?

今日、人工知能 (AI) に関する見出しを見ずに Web サイトやソーシャル メディア プラットフォームを開くことは困難です。しかし、現時点で、特に産業保守コミュニティにとって、このフレーズは実際には何を意味するのでしょうか?過去 5 ～ 10 年以内に状態監視市場に参入したいくつかの IIoT ベンダーは、自社の振動感知システムの AI 機能を大々的に宣伝しました。この機能は、多くの人が期待していたゲームチェンジャーとなったでしょうか?

まず最初に、データ エンジニアリングのアプローチが実際に予測メンテナンスに適用されているいくつかの事例とともに、一部のベンダーが説明している機能をもう少し詳しく見てみましょう。

図 3. 何らかの形式の AI ベースの診断を提供するワイヤレス ベンダー。左から右 – Symphony Industrial、Petasense、Nanoprecise、Augury。
 

データ駆動型アプローチは、いくつかの点で古典的な振動信号処理と区別できます。基本的な統計を振動波形に適用して、機械の動作の特定の側面に特に敏感な複数の条件「指標」を作成できます。

データ エンジニアリングでは、複数のデータ ソースから健康指標の作成も試みます。診断は、全体的な健康指標の変化にどの寄与者が最も関与しているかを明らかにすることによって部分的に効果的になります。

資産の主題に関する専門家とデータ エンジニアが協力することで、障害範囲を回転機器に一般的な異常を超えた異常にまで拡大できます。新しい計測器を適用せずに、データ エンジニアリングのアプローチを既存のプロセス制御信号に適用した場合にも、良好な結果が実証されました。

経験分析者が振動スペクトルを観察すると、モーターやポンプの最も弱いコンポーネントについて多くのことが明らかになりますが、この非常に視覚的な診断手法を拡張するのは簡単ではありません。対照的に、マシン診断に対するデータドリブンのアプローチは再現可能で拡張可能です。

適切にトレーニングされると、さまざまな機械学習アルゴリズムは毎日同じように動作します [1]。

図 4. 振動、圧力、流量から導出された健全性指標モデルを使用して、ポンプの健全性を監視します。主要な寄与指標は、 新たに出現した別の異常を示します。
 

バッテリー寿命、フロントとセンター

バッテリー寿命に関する文献をウェブで検索すると、EV に関する多くの議論が見つかりますが、IIoT におけるバッテリーの役割と動作に関する貴重な情報はほとんどありません。

バッテリー自体は、電気化学的に電荷を蓄積および供給する複雑なデバイスです。これは、電荷を供給する能力が温度などの環境条件に依存するだけでなく、アプリケーションに関連する他の要因にも依存することを意味します。米国北部の車所有者は皆、バッテリーが寒い気候を好まないことを知っています。しかし、負荷電流がバッテリー容量に与える影響や、バッテリーが完全に消耗した場合に容量はどうなるかについて、彼らはどの程度知っているのでしょうか?

ワイヤレス振動センサー製品の仕様を検討すると、パフォーマンスが動作条件と特定の用途に依存することがわかります。ただし、バッテリー寿命の仕様に適用される曖昧な条件を解釈するのは簡単ではないかもしれません。

図 5. 充電を供給するバッテリーの容量は、温度や平均電流負荷などの動作条件に依存します。カットオフ電圧や放電深度 (DOD) などのバッテリーテストの測定基準も、容量を見積もる鍵となります。 (画像クレジット:Saft Batteries)

一般に、IIoT アプリケーションの環境変数には、予想される伝送距離 (無線電力)、施設内の多くの金属障害物 (受信エラーによる繰り返し送信)、無線プロトコルの効率、および送信されるデータ量が含まれます。特に振動測定は、他の測定対象とは異なる測定対象です。

経験豊富なアナリストは波形を自分で分析したいと考えており、回転速度が遅い機械の場合は、数秒のサンプル長で高解像度の振動測定を行うことになり、現在の温度だけでなく、より多くのデータが送信されることになります。

ご想像のとおり、ゲートウェイへの接続とデータの送信に消費されるエネルギーが増えるため、伝送距離が長くなると合計料金も増加します。振動センサーは多くの場合、24 時間以内に送信が制限されるように構成されています。これは、その期間中に消費される電流は「スリープ」モードが支配的であることも意味します。この最小限の電流消費には、回路リークが含まれます。これは、半導体では温度とともに増加します。

これらの影響はいずれも、送信期間ごとにさらに多くの充電量を要求するため、バッテリー寿命を縮めます。

ワイヤレス センサーのバッテリー寿命のばらつきを示す、フィールド テストのワイヤレス振動センサーからのサンプル データを以下のデータに示します。さまざまな条件下で 24 時間に消費された合計充電量から、距離と動作温度の両方で消費される充電量が増加することがわかります。

図 6. 少数のワイヤレス振動センサーのフィールドテストから得られた予備的な結果。予想どおり、 消費される合計充電量は、 伝送距離と動作温度の両方に応じて増加します。
 

概要

PdM ツールボックスに IIoT 機能が追加されたことで、サービス プロバイダーはより頻繁な測定が可能になり、安全でないマシンや手動でアクセスするのが難しいマシンを厳密に監視できるようになります。 IIoT 経由で収集されたデータは、分析のためにリモートから簡単にアクセスでき、他のセンサーからのデータと組み合わせるために高度なデータ処理プラットフォームに供給することができるため、より包括的な診断ビューが得られます。

他の複雑なツールと同様に、ある程度の範囲のパイロット調査を行わない限り、このテクノロジーが環境内でどのように機能するかを理解することは事実上不可能です。機器を購入する前に、システム仕様を紙で調べて利用可能なシステムを厳選することは、特に新しいテクノロジーの長所と限界についてあまり詳しくない場合には、良い投資になる可能性があります。

[1] マシンの基本動作モードが変わらないと仮定します。振動状態インジケーターの効果的な傾向を把握するには、一貫した状態が必要です。