状態監視

状態監視（口語的にはCM）は、機械の状態パラメータ（振動、温度など）を監視し、障害の進行を示す重大な変化を特定するプロセスです。これは予知保全の主要な構成要素です。状態監視を使用することで、保守をスケジュールしたり、結果的な損害を防止してその結果を回避するための他の措置を講じることができます。状態監視には、通常の耐用年数を短縮する状態が重大な故障に発展する前に対処できるという独自の利点があります。状態監視技術は通常、回転機器、補助システム、ベルト駆動機器（コンプレッサー、ポンプ、電動モーター、内燃機関、プレス）などのその他の機械に使用され、一方、非破壊検査（NDT）技術を使用した定期検査とサービス適合性（FFS）[ 1 ]評価は、蒸気ボイラー、配管、熱交換器などの静的プラント機器に使用されます。

状態監視技術

次のリストには、産業および輸送部門で適用されている主な状態監視技術が含まれています。

  • 状態監視の概要[ 2 ]
  • 振動解析と診断[ 3 ]
  • 潤滑油分析[ 4 ]
  • アコースティックエミッション[ 5 ]
  • 赤外線サーモグラフィー[ 6 ]
  • 超音波[ 7 ]
  • オイル状態センサー
  • モーター状態監視およびモーター電流シグネチャ分析 (MCSA)
  • モデルベースの電圧・電流システム（MBVIシステム）

ほとんどのCM技術はISOとASTMによって標準化されています。[ 8 ]

回転機器

回転機器は、ギアボックス、往復運動機械、遠心運動機械を含む 業界全体の用語です。

回転機械に最も一般的に使用される方法は振動解析である。[ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]

機械のベアリングケーシングでは、加速度計（地震式または圧電式トランスデューサー）を用いてケーシングの振動を測定することができます。また、ほとんどの重要な機械では、回転軸を直接観測する渦電流式トランスデューサーを用いて、軸の半径方向（および軸方向）変位を測定することができます。振動レベルは、過去の起動時や停止時などの過去の基準値、さらには負荷変動などの確立された基準値と比較することで、その深刻度を評価することができます。機械および部品のOEMメーカーは、機械の設計または内部部品（例えば、ベアリングの故障周波数）に基づいて振動限界を定義しています。

得られた振動信号の解釈は専門的な訓練と経験を必要とする複雑な手順です。[ 13 ]これは、データ分析の大部分を自動的に提供し、生データの代わりに情報を提供する最先端技術の使用によって簡素化されています。一般的に用いられる手法の 1 つは、信号に存在する個々の周波数を調べることです。これらの周波数は、特定の機械部品 (たとえば、転がり軸受を構成するさまざまな部品)または特定の故障 (シャフトのアンバランスやずれなど) に対応します。これらの周波数とその高調波を調べることにより、CM スペシャリストは多くの場合、問題の場所と種類を特定でき、場合によっては根本原因も特定できます。たとえば、回転速度に対応する周波数での高い振動は、ほとんどの場合、残留アンバランスが原因であり、機械のバランスをとることで修正されます。一方、劣化した転がり軸受では通常、特定の周波数で振動信号が現れ、摩耗するにつれて強度が増します。特殊な分析機器は、故障の数週間、あるいは数ヶ月も前にこの摩耗を検知できるため、故障前に交換時期を知らせ、ダウンタイムの長期化を防ぐことができます。センサーやデータ分析に加え、複雑な機械設備の80%以上が、ライフサイクル期間とは無関係に偶発的に故障するという事実を念頭に置くことが重要です。[ 14 ]

今日の振動解析機器のほとんどは、一般化離散フーリエ変換の特殊なケースである高速フーリエ変換（FFT）[ 15 ]を利用しており、振動信号を時間領域表現から同等の周波数領域表現に変換します。しかし、周波数解析（スペクトル解析または振動シグネチャ解析と呼ばれることもあります）は、振動信号に含まれる情報を解釈する一側面に過ぎません。周波数解析は、転がり軸受を採用し、その主な故障モードが軸受の劣化である機械で最も有効です。これらの劣化は、軸受の形状や​​構造に関連する固有周波数の増加を示す傾向があります。機械のタイプ、その典型的な故障、使用されているベアリングのタイプ、回転速度、およびその他の要因に応じて、CM スペシャリストは、時間領域信号の検査、振動成分と機械シャフトのタイミングマーク(キーフェーザーと呼ばれることが多い) との位相関係、振動レベルの履歴傾向、振動の形状、および信号のその他のさまざまな側面に加えて、負荷、ベアリング温度、流量、バルブの位置、圧力などのプロセスからのその他の情報などの追加の診断ツールを使用することにより、正確な診断を提供します。 これは、転がり要素ベアリングではなく流体ベアリングを使用している機械に特に当てはまります。 振動解析者や機械診断エンジニアは、このデータをより単純な形式で確認できるように、機械の問題と動作特性を示すさまざまな数学的プロットを採用しており、これらのプロットには、ボード線図、ウォーターフォールプロット、極座標プロット、軌道時間ベース プロットなどがあります。

ハンドヘルド型のデータ収集装置と分析装置は、恒久的なオンライン振動計測装置を経済的に正当化できない、非クリティカルな機械やプラントバランスの機械で現在一般的に使用されています。技術者は複数の機械からデータサンプルを収集し、そのデータをコンピュータにダウンロードします。そこでアナリスト（場合によっては人工知能）がデータを分析し、故障や故障の兆候を示す変化がないか確認します。安全性への影響、生産中断（いわゆる「ダウンタイム」）、部品交換、その他の故障コストが顕著になる可能性がある（クリティカル度指数によって決定）大型でよりクリティカルな機械では、定期的なハンドヘルド型データ収集に頼るのではなく、恒久的な監視システムが一般的に採用されます。ただし、どちらのアプローチでも利用可能な診断方法とツールは概ね同じです。

最近では、オンライン状態監視システムは、水道、鉄鋼、石油・ガス、パルプ・紙、鉱業、石油化学、風力発電などの重工業にも適用されるようになりました。

パフォーマンスモニタリングは、あまり知られていない状態監視技術です。ポンプやタービンなどの回転機械だけでなく、ボイラーや熱交換器などの静止機器にも適用できます。プラントの機器に応じて、温度、圧力、流量、速度、変位といった物理量の測定が必要です。絶対的な精度はまれですが、再現性のあるデータが必要です。通常は校正済みの試験機器が必要ですが、DCS（分散制御システム）を導入したプラントでは一定の成果が得られています。パフォーマンス分析はエネルギー効率と密接に関連していることが多く、そのため、蒸気発電所では長年にわたり適用されてきました。場合によっては、低下したパフォーマンスを回復するための最適なオーバーホール時期を計算することも可能です。

モデルベース電圧・電流システム（MBVIシステム）：これは、三相電流と電圧信号から得られる情報を三相すべて同時に利用する技術です。モデルベースシステムは、電気、機械、動作の各領域において、従来の技術でも見られる多くの現象を特定できます。モデルベースシステムは、図6に示すような線路上で動作し、モータの動作中に電流と電圧の両方を測定し、電流と電圧の関係を表す数学モデルを自動的に作成します。このモデルを測定電圧に適用することで、モデル化された電流が計算され、実際の測定電流と比較されます。測定電流とモデル化された電流の偏差は、モータと駆動機器システムの不完全性を表しており、パークベクトルを用いて三相電流を2つの直交位相（D&Q）に簡略化すること、フーリエ解析を用いてパワースペクトル密度プロットを作成すること、そして得られたスペクトルをアルゴリズム的に評価して特定の故障または障害モードを特定することで解析できます。これらのシステムは、短期的な診断測定装置ではなく、状態監視ソリューションとして恒久的に設置できるように設計されており、その出力は通常のプラントシステムに統合できます。恒久的に接続されているため、過去の傾向が自動的に記録されます。

こうしたタイプのデバイスが作成できる出力には、機器全体の動作を単一画面で信号機のように表示するものや、さまざまな機械的、電気的、動作上の問題の診断、これらのパラメータが時間とともにどのように変化しているかを示すトレンド プロットなどがあります。このタイプのデバイスの概念は、スペクトルの専門家による解釈を必要とせず、通常のプラント オペレータや保守担当者が使用できることです。ただし、基礎となるスペクトル プロットは必要に応じて利用できます。検出できる障害の種類には、モーターや駆動装置の不均衡、ずれ、ベアリングの問題などのさまざまな機械的問題、および絶縁破壊、固定子巻線の緩み、回転子スロットの問題、電流または電圧の不均衡、高調波歪みなどの電気的問題が含まれます。これらのシステムは電流と電圧の両方を測定するため、電力も監視し、異常な動作条件によって発生した問題や効率低下の原因を特定できます。モデルベースシステムは、実際の電流と予測電流の差のみを検査するため、従来のモータ電流スペクトル解析（MCSA）で顕著に現れる通常の電気信号をすべて効果的に除去し、解析対象となる信号セットをはるかに単純化します。これらのシステムは電圧と電流の関係に基づいているため、入力電圧が可変周波数で、高調波成分の多いノイズの多い波形になる可能性のあるインバータ駆動システムにも適しています。モデルベースシステムは、結果として得られる電流信号から電圧信号に含まれるこのノイズをすべて効果的に除去し、根本的な欠陥だけを残します。このタイプの機器は使いやすく低コストであるため、低コストで重要度の低い機器に適しています。[ 16 ]

モデルベースシステム
モデルベースシステムの概念

その他の技術

  • 多くの場合、目視検査は状態監視の基本的な構成要素であると考えられていますが、これは検査結果を文書化された一連のガイドラインに照らして測定または批評できる場合にのみ当てはまります。これらの検査を状態​​監視とみなすには、結果と観察時の状態を照合して、前回および今後の測定との比較分析を可能にする必要があります。配管の一部を目視で単に検査して亀裂や漏れがないか調べる行為は、検査を裏付ける定量化可能なパラメータが存在し、前回の検査と相対的に比較しない限り、状態監視とみなすことはできません。前回の検査とは独立して実行される行為は状態評価とみなされ、状態監視アクティビティでは前回のデータと比較して分析を行い、その比較の傾向を報告する必要があります。
  • 表面のわずかな温度変化は、目視検査とサーモグラフィーを用いた非破壊検査によって発見できます。熱は部品の故障、特に電気接点や端子の劣化を示唆します。サーモグラフィーは、高速ベアリング、流体継手、コンベアローラー、貯蔵タンク内部の堆積物にも効果的に適用できます。[ 17 ]
  • 走査型電子顕微鏡は、潤滑油中に浮遊する異物（フィルターや磁気チップ検出器から採取）を注意深く採取し、そのサンプル画像を撮影することができます。機器は、異物に含まれる元素、その割合、サイズ、形態を明らかにします。この方法を用いることで、摩耗異物の発生場所、機械的損傷のメカニズム、そして最終的な損傷までの時間を特定することができます。これはWDA（摩耗異物分析）と呼ばれます。
  • オイルの化学組成を検査する分光分析法は、故障モードの予測に使用できます。例えば、シリコンとアルミニウムの含有量が多い場合は、汚れや砂利（アルミニウムケイ酸塩）などの汚染を示し、鉄の含有量が多い場合は部品の摩耗を示します。個々の要素はある程度の兆候を示しますが、組み合わせて使用​​すると、故障モードを非常に正確に特定できます。例えば、内燃機関の場合、鉄（ライナー）、アルミニウム（ピストン）、クロム（リング）の存在は、シリンダー上部の摩耗を示します。[ 18 ]
  • 超音波は、高速および低速の機械アプリケーション、そして高圧流体の用途に使用できます。デジタル超音波メーターは、ベアリングからの高周波信号を測定し、結果をdBuV（デシベル/マイクロボルト）値として表示します。この値は経時的に傾向分析され、摩擦、擦れ、衝撃、その他のベアリングの欠陥の増加を予測するために用いられます。また、dBuV値は適切な再潤滑間隔の予測にも用いられます。超音波モニタリングは、適切に実施されれば、振動解析の優れた補助技術となることが証明されています。
ヘッドフォンを使えば、人間も超音波を聞くことができます。ベアリングの高音の「ブーン」という音は、接触面に欠陥があることを示しています。また、高圧流体において部分的な閉塞が発生すると、オリフィスから大きな超音波ノイズが発生します。超音波は、状態監視におけるショックパルス法[ 19 ]に用いられています。
  • パフォーマンス分析では、実際のパラメータを理想的なモデルと比較することで、物理的な効率、パフォーマンス、または状態を調べます。測定値の差の原因は通常、劣化です。モーターに次いで、遠心ポンプはおそらく最も一般的な機械です。繰り返し測定を使用して、デューティ ポイント付近で単純なヘッド フロー テストによる状態監視は長い間使用されてきましたが、より広く採用される可能性があります。この手法を拡張すると、ポンプの摩耗に伴って増加するエネルギー消費とオーバーホール コストのバランスに基づいて、ポンプをオーバーホールする最適な時期を計算できます。航空ガスタービンもパフォーマンス分析手法を使用して一般的に監視されており、ロールス ロイス plcなどの OEMが長期サービス契約 (LTSA) またはトータル ケア パッケージに基づいて、航空機エンジンの全フリートを定期的に監視しています。
  • 摩耗粉検出センサーは、潤滑油中の鉄系および非鉄系の摩耗粒子を検出し、測定対象機械の状態に関する重要な情報を提供します。摩耗粉の発生傾向を可視化・監視することで、ギアボックスやタービンなどの回転機器の重大な故障を未然に防ぐことができます。

重要度指数

重要度指数は、機械の用途、冗長性（機械が故障した場合、代替機の有無）、修理費用、ダウンタイムの影響、健康、安全、環境問題、その他多くの重要な要素を考慮し、特定の機械の状態監視の程度を判断するためによく使用されます。重要度指数は、すべての機械を以下の3つのカテゴリに分類します。

  1. 重要な機械 – 工場やプロセスに不可欠で、それがなければ工場やプロセスは機能しません。このカテゴリの機械には、発電所の蒸気タービンやガスタービン、石油掘削装置の原油輸出ポンプ、石油精製所のクラッカーなどがあります。重要な機械はプロセスの中心にあるため、コストに関わらず機械からできるだけ多くのデータを継続的に記録するために完全なオンライン状態監視が必要であると考えられており、多くの場合、工場保険で指定されています。負荷、圧力、温度、ケーシングの振動と変位、シャフトの軸方向と半径方向の変位、速度、差動膨張などの測定値が可能な限り取得されます。これらの値は、多くの場合、履歴データの傾向分析や、オペレータへのパフォーマンスデータなどの情報の提供、さらには障害を予測して、発生前に故障を診断する機能を備えた機械管理ソフトウェアパッケージにフィードバックされます。
  2. 必須機械 – プロセスの重要な部分を担うユニットですが、故障が発生してもプロセスは継続されます。冗長ユニット（利用可能な場合）もこの範疇に含まれます。これらのユニットの試験と管理は、重要な機械が故障した場合の代替計画を維持するためにも不可欠です。
  3. 汎用機械またはプラントバランス機械 - これらはプラントの残りの部分を構成する機械であり、通常は前述のようにハンドヘルド データ コレクターを使用して監視され、定期的に機械の状態に関する画像を作成します。

参照

注釈と参考文献

  1. ^ API 579/ASME FFS-1：「使用適合性」（2007）
  2. ^ ISO 17359: 機械の状態監視および診断 – 一般的なガイドライン
  3. ^ SRW Mills (2010).振動モニタリング＆解析ハンドブック. 英国非破壊検査協会.
  4. ^ ISO 14830-1: 機械システムの状態監視および診断 – トライボロジーに基づく監視および診断 – パート1: 一般ガイドライン
  5. ^ ISO 22096: 機械の状態監視および診断 – アコースティックエミッション
  6. ^ AN Nowicki (2004).赤外線サーモグラフィハンドブック – 第2巻. アプリケーション – (INST32X) . 英国非破壊検査協会.
  7. ^ ISO 29821: 機械の状態監視および診断 - 超音波 - 一般的なガイドライン、手順および検証
  8. ^ J Michael Robichaud：「振動監視および分析のための参照標準 」 Wayback Machineで2018年5月16日にアーカイブ
  9. ^ Liu, Jie; Wang, Golnaraghi (2008). 「ベアリング故障診断のための拡張ウェーブレットスペクトル」. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement . 57 (12): 2801– 2812. Bibcode : 2008ITIM...57.2801L . doi : 10.1109/tim.2008.927211 . S2CID 19270669 . 
  10. ^ Jar dine, AKS; Lin, Banjevic (2006). 「状態基準保全を実装する機械診断および予測に関するレビュー」.機械システムと信号処理. 20 (7): 1483– 1510. Bibcode : 2006MSSP...20.1483J . doi : 10.1016/j.ymssp.2005.09.012 .
  11. ^ BS ISO 18431-1：「機械振動と衝撃。信号処理 - 概説」（2005年）
  12. ^ Kumar, T. Praveen; Jasti, Anurag; Saimurugan, M; Ramachandran, KI (2014-01-01). 「ソフトコンピューティング技術を用いた自動車ギアボックスの振動ベースの故障診断」. 2014年応用コンピューティングにおける学際的進歩に関する国際会議議事録. ICONIAAC '14. ニューヨーク、ニューヨーク州、米国: ACM. pp. 13:1–13:7. doi : 10.1145/2660859.2660918 . ISBN 9781450329088. S2CID  17212381 .
  13. ^ 「振動解析トレーニング」 2019年3月27日. 2012年3月9日時点のオリジナルよりアーカイブ。
  14. ^ Kaboli, Shahriyar; Oraee, Hashem (2016年3月8日). 『パワーエレクトロニクスと電気機械の信頼性：産業用アプリケーションと性能モデル』 . 工学科学参考文献. 444ページ. ISBN 978-1-4666-9429-3。
  15. ^ BS ISO 18431-2：「機械振動と衝撃。信号処理 - フーリエ変換解析のための時間領域ウィンドウ」（2004）
  16. ^ 「ISO 20958:2013 – 機械システムの状態監視および診断 – 三相誘導電動機の電気的特性解析」 www.iso.org . 2017年3月8日閲覧。
  17. ^ BS ISO 18434-1：「機械の状態監視および診断。サーモグラフィ - 一般的な手順」（2008）
  18. ^ 「潤滑油中の元素源 - ビジュアルガイド | Learn Oil Analysis」learnoilanalysis.com . 2017年10月9日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2017年12月3日閲覧。
  19. ^ BS ISO 18431-4：「機械振動および衝撃。信号処理 - 衝撃応答スペクトル解析」（2007）

さらに読む

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