2008 Fiscal Year Annual Research Report
回転機械設備のための次世代知能型精密診断装置システムに関する研究
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19360074
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| Research Institution | Mie University |
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Principal Investigator |
陳山 鵬 Mie University, 大学院・生物資源学研究科, 教授 (50231428)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
川合 忠雄 大阪市立大学, 大学院・工学研究科, 教授 (20177637)
山下 光司 三重大学, 大学院・生物資源学研究科, 助教 (90158171)
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| Keywords | 回転機械設備 / 設備診断 / 精密診断 / 特徴パラメータ / 信号処理 / 可能性理論 / ファジィ / ニューラルネットワーク |
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| Research Abstract |
20年度には、19年度の研究成果を踏まえ、主要回転機械設備の基本的な精密診断理論と重要な要素技術を確立し、状態監視・精密診断システムのプロトタイプ構築に着手した。
a) 確立したノイズ除去法の状態監視・精密診断システムへの実用化のために、効率の良い信号処理モジュール(プログラム)の構築を行った。
b) 基礎特徴パラメータの再組織化による最適な特徴パラメータの自動生成法を状態監視・精密診断システムへ実用化するために、対象設備、異常種類および現場設備条件により統合特徴パラメータを迅速に選択・採用できるモジュール(プログラム)を構築した。
C) 状態判定基準の設定法について、現場で実測したフィールドデータに基づいて可能性理論と統計理論との結合により状態判定基準を客観的に決定する方法、および高精度な設備状態傾向管理法を提案・確立し、精密診断システムに適用した。
d) 主要異常種類に関する異常信号の発生メカニズムを理論的に解明すると共に、知的診断アルゴリズム(精密診断用特徴パラメータの逐次同定法、逐次推論法など)を用いて、異常種類の判定法を提案・確立した。
e) 回転機械設備の余寿命をより正確に予測するために、破壊力学や信頼性工学などの手法を部品の劣化メカニズム解析に適用し、点検データの正規分布変換および分段回帰などによる傾向予測法を用いて設備余寿命を高精度に予測する方法を提案・確立し、現場の回転機械設備へ適用を試みた。
f) 回転機械設備のための知能型精密診断装置システムのプロトタイプ構築を始めた。
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