状態ベースのモニタリング (CbM) は、予知保全によるデバイスの故障の防止に役立ちますが、効果的なシステムを設計するには、通常、高精度センシング、低ノイズ信号チェーン、電源管理、ワイヤレス接続の最適化された統合が必要です。これらは複雑な機能であるため、CbM の展開が遅れ、コストが増加する可能性があります。設計者もエッジ人工知能 (AI) 分析の利点を認識していますが、これにより CbM がより複雑になります。私たちはより直接的で効果的な解決策を見つける必要があります。
この記事では、まず近接センサーについて簡単に紹介し、次にアナログ・デバイセズのプラグ・アンド・プレイ・ソリューションを紹介します。このソリューションにより、エッジ AI 機能を備えたワイヤレス CbM の即時展開が可能になります。
状態監視の重要性
計画外のダウンタイムは、機器の高い運用効率を維持する上で依然として大きな課題です。重要な機器で予期せぬ障害が発生すると、生産ライン全体が麻痺し、サプライチェーンが中断され、高額な保守サービスが必要になる可能性があります。従来のメンテナンス方法には、障害後の受動的修理や厳格な定期メンテナンスが含まれますが、これらの方法には欠点があります。受動的メンテナンスではコストのかかるダウンタイムが発生する可能性があり、定期メンテナンスではまだ稼働しているコンポーネントを不必要に交換することでリソース コストが増加する可能性があります。
CbM を採用すると、よりコスト効率の高い予知保全方法の実装が可能になります。振動、温度、電流、その他の性能指標を監視することで、機器のオペレーターは、障害が発生する前にコンポーネントの性能低下の警告信号を特定できます。このデータ主導のアプローチにより、計画外のダウンタイムが削減され、機器の寿命が延長され、総所有コストが削減されます。
CbM には数多くの利点があるにもかかわらず、その複雑な要件と学際的な専門知識の必要性により、その導入が行き詰まる可能性があります。産業および自動車分野にとって、CbM ベースの予知保全の適用を成功させるには、これらの課題を克服することが大きな課題となります。
状態ベースの監視によってもたらされる課題と要件
CbM の潜在的な利点を最大限に活用するには、CbM ソリューションは、正確な測定データに基づいてタイムリーな分析を実行しながら、過酷な産業環境や自動車環境で確実に動作する必要があります。ただし、監視対象機器の通常の動作中であっても、これらの特定の動作条件により、測定機器は多大な環境圧力や機械的圧力にさらされる可能性があります。産業用モーター、トランスミッション システム、および重回転機器は、監視デバイスを振動、衝撃、極端な温度、および高レベルの電磁干渉 (EMI) に継続的にさらす可能性があります。
信頼性の高い予知保全を実現するには、CbM デバイスの振動センサーがより微細な変化を検出できなければなりません。これは多くの場合、シャフトの不均衡、位置ずれ、またはベアリングの摩耗の最も初期の手がかりとなります。過酷な環境条件下で高精度の振動測定を保証するには、過酷な作業環境でも安定したパフォーマンスを維持できる、高帯域幅、低ノイズのセンサー信号取得サブシステムが必要です。
CbM 手法の中核となる振動解析は、正常な動作と故障の初期兆候を区別できるパターンを特定するための基礎を築きます。以前は、振動センサー システムは、分析のために測定結果を中央ホストまたはクラウド リソースに送信しました。しかし、高度な CbM ソリューションでは、分析機能がエッジにますます移行し始めています。センサー システム内またはセンサー システム近くのデータを分析することで、可能な限り最短の時間で結果を得ることができ、時間に敏感な産業用および自動車用ネットワークのトラフィックを削減できます。
具体的には、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) モデルに基づくエッジ AI 推論により、振動変化をリアルタイムで解釈できます。ただし、推論に CNN を使用するには大量の計算が必要となり、システムの能力、サイズ、コストの制限を超えずに CbM の目標を達成することがより複雑になります。
回転装置、遠隔装置、モバイル装置での CbM の使用が増加し、有線接続が非現実的になったことにより、消費電力を最小限に抑えることがより緊急になっています。このような状況でのワイヤレス接続要件を満たすために、Low Energy Bluetooth (BLE) は、他のオプションの接続テクノロジーと比較して、伝送距離、電力、信頼性の必要な組み合わせを実現できます (表 1)。
ただし、エッジ AI 処理と同様に、私たちが直面する課題は、ワイヤレス センサー システムの電力制限内で正常に動作できる BLE 接続ソリューションを見つけることです。実際、ワイヤレス センサー システムの設計者にとって、バッテリー寿命の延長を確保することは依然として課題です。ただし、これはセンサーにアクセスするのが難しい産業用途や自動車用途では特に重要です。 CNN 推論を必要とする CbM システムでは、バッテリーと電源の管理がますます重要になっています。この点での課題は、複数の電圧レギュレータ、シーケンサ、充電システムをどのように調整して、安定した動作を確保しながら消費電力を削減するかということです。
評価キットは、エッジ AI 機能を備えた組み込みワイヤレス CbM ソリューションを提供します
アナログ デバイセズの EV-CBM-VOYAGER4-1Z Voyager 4 キットは、CbM テクノロジーの継続的な評価や予知保全アプリケーションへの即時導入のための完全なバッテリー駆動の振動モニタリング プラットフォームを提供し、エッジ AI 機能を備えたワイヤレス CbM を導入する際に直面するさまざまな課題に対処します。このキットは垂直サポート (図 1 上) を採用しており、片側にメインプリント基板 (PC ボード) を、もう一方の側にバッテリーをしっかりと固定して、過酷な環境の影響を排除します。電源回路基板とセンサーはサポートの底部、監視対象の振動源の近くに配置されています。展開を容易にするために、垂直サポート コンポーネントは、直径 46 mm、高さ 77 mm のアルミニウム製保護カバーの内側に配置されています (図 1、下)。保護カバーの上部にはABSアクリルカバーが付いており、BLE接続に使用できます。