ローカルコンピューティング階層での2段ウェーブレットオンライン変換による設備・装置の異常検知

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: MZK20018

グループ名: 【D】産業応用部門 ものづくり研究会

発行日: 2020/10/27

タイトル(英語): Abnormality detection of equipment behavior by on-line 2 steps wavelet transformation of the accelerometers' data local computing layer

著者名: 黒澤 敬(アズビル),笹岡 秀毅(アズビル)

著者名(英語): Takashi Kurosawa(Azbil Corporation),Hideki Sasaoka(Azbil Corporation)

キーワード: 異常検知|振動データ|ウェーブレット変換|オンライン|ローカルコンピューティング|ＣＢＭ|Abnormality detection|Vibration data|Wavelet transformation|On-line|local compution|CBM

要約(日本語): 近年設備・装置の異常を予兆段階で検知して、TBMをCBMへと進めて行こうという様々な取り組みが行われ実用化されてきている。本稿では、比較的高速なデータ処理が必要な振動・音響センサのデータをオンライン2段階ウェーブレット変換により、ローカルコンピューティングレベルで解析し、異常現象と発生原因とを同時に検出し早期に通知しようという取り組みを中心に紹介する。

要約(英語): Various methods to detect abnormal behaviors of equipment prior to their failures have been realized lately that make it possible to turn condition based maintenance (CBM) to time base maintenance (TBM). In this work, 2teps on-line wavelet transformation of the data from accelerometers is presented for earlier detection of the phenomenon and its root cause of the failures.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 978 Kバイト