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傾向監視の重要性について

設備は長期間の使用により徐々に疲労が蓄積し、その変化は振動値の上昇として現れます。
傾向監視は、こうした振動データの変化を継続的に捉えることで、設備状態を定量的に把握し、「見える化」を実現する重要な手法です。
これにより、突発的な設備停止を未然に防ぎ、適切なタイミングでのメンテナンスが可能になります。また、巡回点検業務のオンライン化やオーバーメンテナンスの抑制も実現でき、保全コストの最適化にもつながります。
多くの回転機器を持つ設備がある中では、人の手ですべてのデータを詳細に解析することは現実的ではありません。ISOにおいても、振動シビアリティに基づく回転機器の管理が推奨されています。
設備の振動のRMS値やPeak値といった指標を適切に管理することで、効率的に設備状態を把握でき、安定稼働を支えることが可能です。

なぜ4-20mA出力振動センサは傾向監視に適しているのか

弊社が取り扱っているPCB社の4-20mA出力振動センサは、振動をRMS値やPeak値の傾向監視に最適な指標に変換して出力します。
これにより、振動値の管理が容易になり、日常的な傾向監視にも最適な運用が可能です。
一般的に振動データを収集する場合は、高速サンプリングにより電圧信号を取得し、そのうえでデータを傾向監視できるように処理する必要があります。本センサは振動値をRMS値やPeak値に変換し、工場で広く使われる4-20mAで出力するため、既存の制御盤やデータロガーにも容易に接続できます。
設備の異常内容ごとに変化しやすい周波数の振動があります。（以下の表は一例です。）
監視対象や目的に応じて、適切なセンサとモニタリングパラメータを選定することで、効率的で効果的な傾向監視を実現できます。

 

設備の異常を再現した実証実験

実証実験の内容

故障再現シミュレーターで、設備の異常内容として回転機のアンバランスとベアリング傷を再現しました。
速度RMS値出力タイプおよび加速度RMS値出力タイプの4-20mA出力振動センサをそれぞれ使用し、データを比較しました。

 

●グラフについて

上段の緑色グラフは、速度の RMS値を示しています。（センサ型番 M641B01 で出力）
下段の赤色グラフは、加速度の RMS値を示しています。（センサ型番 M646B02 で出力）
グラフの値はどちらも低い振動値となっています。異常が発生した場合、この振動値に変化が現れます。

 

上記のグラフは、異常を再現していない状態のグラフのため、設備の正常稼働時のものとして示します。
次に、設備の異常を再現した結果のグラフを示します。

 

実証実験の結果

●アンバランス再現時

正常稼働時のグラフと比較して、速度のRMS値（緑線）が大きくなっていることがわかります。
本実証実験ではアンバランスを再現しており、その結果として速度のRMS値が増加しています。

   

●ベアリング傷再現時

正常稼働時のグラフと比較して、加速度のRMS値（赤線）が大きくなっていることがわかります。
本実証実験ではベアリング傷を再現しており、その結果として加速度のRMS値が増加しています。

 

●まとめ

本実証実験の結果、アンバランス再現時には速度RMS値が大きく増加し、ベアリング傷再現時には加速度RMS値が大きく増加することを確認しました。 このことから、実際の現場においても、RMS値のトレンドを監視することで設備の予兆保全に役立てることができます。 また、適切な監視パラメータを選定することで、設備振動の変化量をより捉えやすくなることがわかります。

最後に

4-20mAのセンサを使用することで、設備で発生する振動の傾向監視を容易に行うことができ、日々の保全業務に役立てられます。弊社では、センサの選定やデモ機のお貸出し、設備の振動状態監視に関するお悩みのご相談なども承っております。お気軽にご相談ください。

参考動画

関連リンク

• 【製品情報】4-20mA出力振動センサ
• 【製品情報】予知保全・状態監視用振動センサ

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