振動解析とはどのようなもので、予知保全の最適化にどのように役立つのか？

振動解析（または振動モニタリング）は、回転およびレシプロ機械の機械故障を特定、監視、防止するための強力な診断ツールです。これは予知保全プログラムの重要なコンポーネントであり、技術者が、コストのかかる予定外のダウンタイムや壊滅的な故障につながる前に、機器で発生しつつある問題を検知できるようにします。

状況監視システムのコンポーネントである振動解析では、振動センサーを利用して資産内の周波数を測定し、問題を示す可能性のある異常を検知します。振動解析の核心は、確立された平衡点を中心とした機械とそのコンポーネントの振動運動を研究することです。これらの振動は、アンバランス、ミスアライメント、緩み、シャフトの曲がり、ベアリングの欠陥などを含む多くの問題によって生じる可能性があります。

機械の振動を測定および分析することで、技術者は設備のヘルスと性能をより適切に評価し、問題を特定して是正措置を実行できるようになります。また、回転およびレシプロ部品（モーター、コンプレッサー、ポンプなど）は、経年劣化とともに振動が激しくなり、より大きくなる傾向があるため、振動の変化を分析することは、メンテナンス・マネージャーが機械の状態をリアルタイムで監視し、資産の摩耗や損傷を事前対応的に特定するのに役立ちます。

振動は多次元であるため、振動テストにはさまざまなパラメータの理解が必要です。主なパラメータは、振幅、周波数、位相です。

• 振幅とは振動の大きさのことで、通常、変位（ミルまたはマイクロメートル）、速度（インチ/秒またはミリメートル/秒）、加速度（g）などの単位で測定されます。
• 周波数は単位時間当たりの振動数を表し、通常はヘルツ（Hz）で表されます。
• 位相とは、振動波形の相対的なタイミングを指し、通常、度単位で測定されます。

振動アナリストは、これらの要素と、ウェーブ形状や調和の内容などの他の要素を使用して、特定の機械の故障とその重大度を特定できます。

振動には大きく分けて2つのタイプがあります。

• 強制振動は、システムに外力が加わって振動することで発生します。例としては、稼働中のモーターやポンプによって発生する振動などがあります。
• 固有振動は共振とも呼ばれ、システムが固有振動数で振動するときに発生します。このタイプの振動は、機械の自然周波数が動作周波数と一致すると、過剰な振動を引き起こす可能性があるため、問題を引き起こす可能性があります。

競争の激しい今日の工業ランドスケープでは、機械のスムーズなオペレーションと寿命の長さを確保することが最も重要です。段階的な振動解析プロセスを完了すると、機械の振動を活用して設備とシステムの正常性をより深く理解することができます。

ステップ1. 予備データを収集する

振動解析を実施するには、まず分析する設備や構造に関するデータを収集します。センサーはプロセス全体を通じてデータコレクターとして機能するため、振幅や周波数範囲を含め、振動測定に必要なセンサーの場所とタイプを必ず特定してください。速度、負荷、温度などの機器の稼働条件に関する情報を収集することも重要です。

ステップ2. 振動を測定する

プロセスの次のステップは、選択した機械の振動を測定することです。振動解析には通常、資産またはシステムの振動振幅の測定が含まれます。

この場合、主要な振動サイトに取り付けられた加速度計を利用して測定を行います。加速度計（圧電型加速度計、近接プローブ、レーザー・ドップラー振動計など）は、高周波応答を使用して、上と下、横から横、前から下の3方向で振動する物体の加速度を測定します。

また、速度センサーや変位センサーを使用して振動を測定することもできます。速度センサーは振動物体の速度を測定し、全体的な機械の正常性を監視するのに最適な中間周波数応答を提供します。一方、変位センサーは振動物体の変位を測定し、構造上の問題や不均衡の検出に適した低周波数応答を提供します。

ステップ3. データを分析する

関連データをすべて収集したら、それを分析します。分析段階では、コンピューター・アルゴリズムとソフトウェアを使用して振動パターンとデータの傾向を特定し、データを確立された標準やガイドラインと比較する必要があります。

保守チームは、以下のようなさまざまな手法を利用して振動データを分析できます。

• 時間領域解析：時間領域解析を実行するには、生の振動信号を経時的に解析します。技術者は、信号のデータ（ピーク振幅、ピーク係数、歪度、二乗平均平方根（RMS）など）を時間計測から直接抽出し、評価することができます。この手法は、影響やショックなどの過渡現象を検出するのに役立ちます。
• 周波数ドメイン分析：高速周波数変換（FFT）と呼ばれる数学的周波数分析オペレーションを使用して、周波数ドメイン分析では、時間ドメイン信号を周波数ドメイン信号に変換します。結果として得られる周波数スペクトルにより、機械的故障に関連する特定の周波数を容易に識別できるようになります。
• エンベロープ解析：復調とも呼ばれるエンベロープ解析は、主に初期段階のベアリング欠陥を検知するために使用されます。これには、損傷したベアリングによって生成される高周波インパクト信号を全体的な振動信号から抽出することが含まれており、技術者がベアリングの故障の存在と重大度を識別できるようにします。
• モーダル解析：モーダル解析は、機械の固有振動数、モード・シェイプ、減衰特性を特定することに焦点を当てた、より高度な技術です。これらの特性を研究することで、アナリストは機械の動的動作を評価し、潜在的な構造上の問題や共鳴条件を特定することができます。

ステップ4：結果を解釈する

解析を成功させるには、振動アナリストがさまざまな機械的問題に関連する特定の周波数を理解する必要があります。一般的な障害頻度には次のようなものがあります。

• 基本周波数：回転コンポーネントが1回転を完了する周波数。ベースラインの基本周波数からの逸脱は、不均衡、不整合、緩みなどの特定の障害を特定するのに役立ちます。
• 高調波：基本周波数の整数倍で、多くの場合歯車の噛み合いの問題やその他の周期的なイベントに関連します。
• サイドバンド：ベアリングの故障と回転コンポーネントの周波数の間の相互作用のように、基本周波数が別の周波数により変位した成果。サイドバンドは、基本周波数またはその調和の前後に対称的なピークとして現れることが多く、ベアリングの問題や歯車の破損を示すことがあります。

ステップ5. 是正措置を講じる

解釈段階で潜在的な問題を特定したら、振動がそれを超えたときに応答をトリガーするアラームしきい値を設定します。これらのしきい値は、業界標準、履歴データ、またはメーカーの推奨事項に基づいて設定できます。最も一般的に使用されるタイプのアラームしきい値は、絶対しきい値、傾向しきい値、および統計しきい値です。

• 絶対しきい値とは、特定の種類の機器の許容レベルに基づく固定値です。
• 傾向しきい値は、設備の過去の性能に基づいて時間の経過とともに変化する動的な値です。振動レベルが突然増加すると、それは発展中の問題を示している可能性があります。
• 統計しきい値は、振動レベルの平均値と標準偏差を考慮し、過去のデータの統計分析から導き出されます。

システムまたは資産がアラームのしきい値を超えた場合、保守マネージャーは、問題に対処するための適切な措置を講じる必要があります。これには、保守のスケジュール設定、動作パラメーターの調整、または問題の原因を特定するためのさらなる分析の実施などが含まれる場合があります。

予知保全プログラムの一環として振動解析を実施すると、次のような多くのメリットがあります。

• 早期の障害検知：振動解析により、機械の進行する障害を人間の感覚で見聞きするよりも大幅に早く検知できます。これらの早期検知機能により、保守チームは故障が発生する前に修理や交換のスケジュールを立てることができ、ダウンタイムの低減や全体的な生産性の向上につながります。
• 保守のスケジューリングの改善：振動解析により機械の故障の重大度を特定することで、保守チームは作業に優先順位を付け、リソースをより効果的に配分できるようになります。この的を絞ったアプローチにより、大幅なコスト削減と機器の信頼性向上が実現します。
• 保守コストの削減：致命的な故障につながる前に機械の障害を見つけて修理することで、組織は費用のかかる修理や設備の交換を回避できます。さらに、振動解析に基づく予知保全により、機械の寿命を延ばし、長期的な設備投資をさらに削減できます。
• 安全性の向上：振動解析は、従業員の安全な作業環境を維持する上で重要な役割を果たします。潜在的な機械故障を事前に検出して対処することで、職場での事故や怪我のリスクが大幅に軽減されます。
• エネルギー効率の向上：故障した機械は必要以上にエネルギーを消費することが多く、運転コストの増加につながります。振動解析を使用して問題を修正することは、組織が資産効率を最適化し、エネルギー消費を削減するのに役立ちます。

振動解析はその汎用性により、幅広い業種・業務や設備にわたって有用な方法論となっています。

製造工場では、振動解析を使用してモーター（電気モーターを含む）、ギアボックス、コンベア、機械工具の状態を監視しています。振動データは、生産プロセスの最適化、設備の故障リスクの軽減、および工場全体の効率の向上に使用できます。

自動車産業では、振動解析はコンポーネントの設計、開発、テストにおいて重要な役割を果たします。エンジン、トランスミッション、サスペンション・システムの振動特性を分析することで、エンジニアは設計を最適化して実際の性能と信頼性を向上させ、乗客の快適性を向上させることができます。

航空業種・業務では、振動解析により、エンジニアは過剰な振動、共鳴、材料疲労などの問題を特定して対処し、航空機システムの信頼性と寿命を向上させることができます。また、風力発電分野では、振動解析は、タービン・ブレードの不均衡、ギアボックスの故障、ベアリングの欠陥を特定するために、タービンの正常性を監視するのに役立ちます。

振動解析は、予知保全の世界において非常に貴重なツールであり、組織に機械の故障を早期に検知する能力を提供します。振動解析の原理を理解し、 IBM Maximo Application Suiteなどの高度なソフトウェアを使用すると、保守チームは設備機器の信頼性、効率、安全性を大幅に向上させることができます。

IBM Maximoは、製造会社が資産の性能を最適化し、日常業務のオペレーションを合理化するのに役立つ統合プラットフォームです。Maximoを使用することで、チームは資産の正常性を観察および測定するためのメーターを設定し、それらのメーターを主要な資産に設置された振動センサーに接続できるため、機械データをより簡単に保管およびアクセスできるようになります。

Maximoは、統合されたAI搭載のクラウド・ベースのプラットフォームを使用して、高度な振動データ分析を生成し、管理者がよりスマートでデータ主導の保守に関する意思決定を下せるようにするCMMS、EAM、APM機能を提供します。

業界が進化し続け、新しいテクノロジーが採用される中、振動解析は機械の正常性を維持し、最適な性能を確保するための最前線であり続けます。IBM Maximoの高度な機能を活用することで、企業は変化し続ける製造業のランドスケープに対応できるように保守業務を変革できます。