回転機

予知保全開発ツールをギアボックス、ベアリング、モーターなどの回転機の用途に応用

予知保全開発ツールをギア、ベアリング、モーターなどの回転機の用途に応用します。物理学に基づいた回転機の特徴は、回転速度と機械高調波の知識を使用して、特定のハードウェアの劣化と故障を分離します。

アプリ

診断特徴デザイナー

機械の診断と予測のために、測定データまたはシミュレーションデータから特徴を対話的に抽出、可視化、ランク付けする

ライブエディタータスク

スペクトル特徴の抽出

ライブエディターでスペクトルの故障帯域のメトリクスを対話的に抽出 (R2021a 以降)

関数

すべて展開する

回転機の信号処理

`tsa`	時間同期信号平均
`tsadifference`	時間同期平均化信号の差分信号
`tsaregular`	時間同期平均化信号の規則的な信号
`tsaresidual`	時間同期平均化信号の残差信号
`ordertrack`	振動信号の次数の大きさの追跡および抽出
`rpmtrack`	振動信号の RPM プロファイルの追跡および抽出
`convertVibration`	Compute baseline-corrected and filtered acceleration, velocity, and displacement signals from vibration measurements using a single sensor output from either an accelerometer, velocity sensor, or displacement sensor (R2024a 以降)

回転機のスペクトル処理

`pspectrum`	周波数領域および時間-周波数領域内の信号の解析
`envspectrum`	機械診断の包絡線スペクトル
`orderspectrum`	平均スペクトルと振動信号の次数
`modalfrf`	モード解析の周波数応答関数
`bearingFaultBands`	スペクトル特徴抽出用にボールベアリングまたはローラーベアリングの故障特性周波数周辺の周波数帯域を生成
`gearMeshFaultBands`	スペクトル特徴抽出用に噛み合うギアの故障特性周波数周辺の周波数帯域を構成
`faultBands`	スペクトル特徴抽出用に故障周波数帯域を生成

回転機の特徴

`bearingFaultBands`	スペクトル特徴抽出用にボールベアリングまたはローラーベアリングの故障特性周波数周辺の周波数帯域を生成
`gearMeshFaultBands`	スペクトル特徴抽出用に噛み合うギアの故障特性周波数周辺の周波数帯域を構成
`faultBands`	スペクトル特徴抽出用に故障周波数帯域を生成
`faultBandMetrics`	パワースペクトル密度 (PSD) の指定した故障周波数帯域のスペクトルメトリクス
`gearConditionMetrics`	ギア状態監視の標準メトリクス
`rpmtrack`	振動信号の RPM プロファイルの追跡および抽出

トピック

ギア状態監視のための状態インジケーター
次のワークフローに従って、ギア状態監視のための状態インジケーターを特定および評価する。
診断特徴デザイナーによるシャフト故障の分離
この例では、回転速度が変動するマシンのシミュレーション測定データからシャフトの故障を分離する方法を説明する。

注目の例

転動体ベアリングの故障診断

加速度信号に基づいて転動体ベアリングの故障診断を実行する。

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深層学習を使用した転動体ベアリングの故障診断

この例では、深層学習の手法を使用して、転動体ベアリングの故障診断を行う方法を説明します。

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3 軸振動データを使用した産業機械での異常検出

機械学習と深層学習を使用して、産業機械の振動データにおける異常を検出する。

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振動と電気信号を使用した、交流誘導モーターの破損した回転子の故障検出

診断特徴デザイナーアプリを使用して、振動と電気信号を使用して交流誘導モーターの回転子の破損による故障を検出する。

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畳み込みニューラルネットワークを使用した残存耐用期間の推定

この例では、深層畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を使用してエンジンの RUL を予測する方法を説明します。

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ThingSpeak を使用したサーボのギア列のライブ RUL 推定

この例では、Arduino ベースのデータ収集システムから ThingSpeak™ へ、また ThingSpeak から MATLAB® で実行中の RUL 推定エンジンへのサーボモーターデータのリアルタイムストリーミングを通して、サーボモーターのギア列の残存耐用期間 (RUL) を推定する方法を説明します。