設備・機械の異常検知、予知に向けたセンシング、評価技術

第1部 センシング、デジタルツインに基づいた機械の診断/制御手法

(2022年3月7日 10:30〜12:00)

　IoTやIndustry4.0が注目を集めるようになり、改めて機械の故障診断が大きくクローズアップされるようになった。
対象の機械にセンサーを取付け、収集したデータを処理することにより機械の状態、できればその機械の余寿命を推定することができると、効率的で安全なシステムの運用が可能となる。 また、コンピュータシミュレーション技術の進展により、実際の機械とコンピュータの中に再現したモデルとを双子 (ツイン) のように同期して用い、実際の機械の状態を把握し、モデルのシミュレーションに基づいて最適に制御するデジタルツイン技術が注目されるようになってきた。 　本講演では、機械の状態を把握するセンシング技術から診断に至る一連のプロセス、1DCAEならびにデジタルツインの診断への適用について概説する。

　IoTに関心が集まる中、集めたデータの利用法として機械の診断技術が注目されるようになりました。また、コンピュータを用いたモデル化やによるシミュレーション技術も急速に発展してきました。 　本講演を通して、機械・設備を有効に利用するために、センシング技術やコンピュータ利用技術について興味を持っていただければ幸いです。

1. メンテナンスおよび設備診断
   1. メンテナンス
   2. 計測技術
   3. 信号処理・データ処理技術
   4. 評価・診断技術
   5. DCAE (物理モデル) の診断への適用
   6. 1DCAE (物理モデル) とは
   7. デジタルツインとは
   8. 診断及び制御への適用事例
2. まとめ
• 質疑応答

第2部 AEセンサーを用いた設備の予知保全とその実例

(2022年3月7日 13:00〜14:30)

　昨今の生産現場でもIoT化が進み、設備から様々なデータを収集できるようになっており、見える化から始めた企業が次のテーマとして生産設備の予知保全・異常検知に取り組む動きが増えています。 　そんな中、シーケンサーからのデータや振動センサーを用いた場合よりも、早期に異常を検知できると注目を集めているのがAEセンサーです。 　本講演ではAEセンサーの仕組みと特徴を説明すると共に、使用する上でのポイント、実際の事例などを紹介します。

第3部 たわみ分布、振動分布、亀裂幅の計測によるインフラ構造物の劣化評価

(2022年3月7日 14:40〜16:10)

　高度経済成長期に作られた、建物、道路、橋梁などのインフラ構造物の劣化が問題となっている。これらの構造物の健全性をチェックするために種々の方法が提案されている。著者らは,これらのチェックをするための、新しい計測法を種々開発してきた。 　本講座では、これらの新しい方法の原理とその長所短所を示し、具体的な計測装置や計測例を示す。特に、たわみ分布、振動分布、亀裂幅の計測により、インフラ構造物の劣化評価に適用するための注意点を説明し、具体的計測例を示す。 　従来の方法は変位計や加速度計などの1点計測法が使われることが多かったが、著者らの方法はカメラと画像処理を用いることにより、分布計測を高速/高精度に行う新しい方法であり、 従来にない高機能な計測装置とすることができる。 　本講座ではこれらの方法の原理、具体的装置例、適用例などを示す。

1. 高速/高精度な形状/変形計測法
   1. 格子投影法
   2. 位相シフト法
   3. OPPA法 (1ピッチ位相解析法)
   4. サンプリングモアレ法
2. 形状/変形/振動/亀裂幅計測法
   1. 形状計測
   2. 変形計測
   3. 振動計測
   4. 亀裂幅計測
3. インフラ構造物の劣化評価への適用の提案
4. 計測例
   1. たわみ分布計測
   2. 変形分布計測
   3. 振動分布計測
   4. 亀裂幅増分計測
• 質疑応答