状態監視

状態監視（口語ではCM）は、機械の状態パラメータ（振動、温度など）を監視し、障害の兆候となる大き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と、保守をスケジュールしたり、結果的な損害を防ぎ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大きな障害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ます。一方、非破壊検査（NDT）技術を使用した定期的な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。

次のリストには、産業および輸送部門で適用され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]
• 潤滑剤分析^[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、ケーシングの振動を測定するために加速度計 (地震または圧電トランスデューサー)を使用し、また、重要な機械の大半では、回転シャフトを直接観察してシャフトの半径方向 (および軸方向) の変位を測定する渦電流トランスデューサーを使用して測定を行うことができます。振動のレベルは、以前の起動と停止などの履歴ベースライン値、および場合によっては負荷の変化などの確立された基準と比較して、重大度を評価できます。機械および部品の OEM は、機械の設計または内部部品 (ベアリングの故障頻度など) に基づいて振動制限も定義します。

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]最先端の技術を使用することで、この手順は簡素化されます。最先端の技術では、データ解析の大部分が自動的に行われ、生データの代わりに情報が得られます。一般的に使用される手法の 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位置ずれなど) 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で、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高い振動が発生するのは、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、摩耗するにつれて強度が増す特定の周波数で振動信号が発生します。特殊な分析機器を使用すると、故障の数週間前、あるいは数か月前にこの摩耗を検出できるため、故障してダウンタイムが長くなる前に交換をスケジュールする十分な警告が得られます。すべてのセンサーとデータ分析に加えて、複雑な機械設備の80％以上が、ライフサイクル期間とは関係なく偶発的に故障すること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1つの側面にすぎません。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傾向があり、軸受の形状や​​構造に関連する特性周波数の増加が典型的である機械で最も有効です。機械の種類、その典型的な故障、使用されているベアリングの種類、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) 間の位相関係、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多くの側面に加えて、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して、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する機械に特に当てはまります。振動分析者または機械診断エンジニアは、このデータをより簡略化した形式で確認できるように、機械の問題と動作特性を示すいくつかの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、および軌道時間ベース プロットなどがあります。

ハンドヘルド データ コレクターとアナライザーは、現在では、永続的なオンライン振動計測が経済的に正当化できない非クリティカル マシンまたはプラントのバランスマシンで一般的に使用されています。技術者は、多数のマシンからデータ サンプルを収集し、そのデータをコンピューターにダウンロードして、アナリスト (場合によっては人工知能) がデータを調べて、故障や差し迫った故障を示す変化がないか調べることができます。安全性への影響、生産中断 (いわゆる「ダウンタイム」)、交換部品、その他の故障コストが相当な (クリティカル度インデックスによって決定) 可能性がある、より大きくクリティカルなマシンでは、定期的なハンドヘルド データ収集に頼るのではなく、永続的な監視システムを使用するのが一般的です。ただし、どちらのアプローチでも使用できる診断方法とツールは、一般的に同じです。

最近では、水道、鉄鋼、石油・ガス、パルプ・製紙、鉱業、石油化学、風力発電などの重工業にもオンライン状態監視システムが適用されています。

パフォーマンス監視は、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固定機器にも適用できます。プラントの項目に応じて、温度、圧力、流量、速度、変位などの物理量の測定が必要です。絶対精度が必要になることはほとんどありませんが、再現性のあるデータが必要です。通常は校正済みのテスト機器が必要ですが、DCS (分散制御システム) を備えたプラントではある程度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係していることが多いため、蒸気発電プラントでは長い間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オーバーホールの最適な時期を計算できます。

モデルベースの電圧および電流システム (MBVI システム): これは、3 つの相すべてにわたる電流および電圧信号から得られる情報を同時に利用する手法です。モデルベースのシステムは、電気、機械、および動作領域をカバーする、より従来の手法でも見られる多くの同じ現象を特定できます。モデルベースのシステムは、下の図 6 に示すラインで動作し、モーターの動作中に電流と電圧の両方を測定し、電流と電圧の関係の数学的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と、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、モーターと駆動装置システムの不完全性を表します。これは、3 相電流を 2 つの直交位相 (D&Q) に簡略化するパーク ベクトル、パワー スペクトル密度プロットを作成するフーリエ解析、および特定の障害または故障モードを特定するための結果のスペクトルのアルゴリズム評価を組み合わせて分析できます。これらのシステムは、短期的な診断測定装置としてではなく、状態監視ソリューションとして永続的に設置す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。永続的に接続されているため、履歴の傾向が自動的に取得されます。

こうしたタイプのデバイスが作成できる出力には、機器全体の動作を示す単一画面の信号表示、さまざまな機械的、電気的、および動作上の問題の診断、および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が、必要に応じて基礎となるスペクトル プロットも利用できます。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する問題を特定し、効率低下の原因を特定できます。モデルベースのシステムは、実際の電流と予測電流の差のみを調べるため、従来のモーター電流スペクトル解析 (MCSA) で非常に顕著な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のセットをはるかにシンプルにします。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があるインバータ駆動システムにもうまく対応できます。モデルベースのシステムは、結果として得られる電流信号から電圧信号のすべてのノイズを効果的に除去し、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、コストが低いため、低コストで重要度の低い機器に適しています。^[16]

• 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、前回および将来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検査して亀裂や漏れがないか調べるだけの行為は、検査を裏付ける定量化可能なパラメータが存在し、前回の検査と相対比較が行われない限り、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、状態監視活動では、分析を前回のデータと比較して、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による非破壊検査で発見できます。熱は部品の故障、特に電気接点や端子の劣化を示しています。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、貯蔵タンクの内部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、潤滑油に浮遊する破片のサンプル（フィルターまたは磁気チップ検出器から採取）を慎重に採取し、その画像を撮影することができます。機器は、含まれる要素、その割合、サイズ、形態を明らかにします。この方法を使用すると、場所、機械的故障のメカニズム、および最終的な故障までの時間を判断できます。これは、WDA（摩耗破片分析）と呼ばれます。
• オイルの化学組成を検査する分光オイル分析は、故障モードを予測するために使用できます。たとえば、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、鉄のレベルが高い場合は部品が摩耗していることを示します。個々の要素は適切な兆候を示しますが、一緒に使用すると、故障モードを非常に正確に判断できます。たとえば、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、上部シリンダーの摩耗を示します。^[18]
• 超音波は、高速および低速の機械アプリケーションや高圧流体の状況に使用できます。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、その結果を dBuV (マイクロボルトあたりのデシベル) 値として表示します。この値は、時間の経過と共に傾向が示され、摩擦、こすれ、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使用されます。dBuV 値は、再潤滑の適切な間隔を予測するためにも使用されます。超音波モニタリングは、適切に実行されれば、振動分析の優れた補助技術であ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」は接触面の欠陥を示しており、高圧流体に部分的な詰まりが発生するとオリフィスから大量の超音波ノイズが発生します。超音波は状態監視のショックパルス法^{[19]で使用されます。}

• 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。この方法の拡張を使用して、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のコストと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監視されることが一般的で、Rolls-Royce plcなどの OEM が、長期サービス契約 (LTSA) または Total Care パッケージに基づいて、航空機エンジンの全艦隊を定期的に監視しています。
• 摩耗粉検出センサーは、潤滑油内の鉄および非鉄の摩耗粒子を検出し、測定対象の機械の状態に関する重要な情報を提供します。どのような破片が生成されているかの傾向を作成し、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壊滅的な故障が発生する前に障害を検出できます。

重要度指数は、機械の目的、冗長性(機械が故障した場合に、引き継ぐスタンバイ マシンがあるかどうか)、修理コスト、ダウンタイムの影響、健康、安全、環境問題、その他の主要な要因を考慮して、特定の機械の状態監視の程度を決定するためによく使用されます。重要度指数は、すべての機械を次の 3 つのカテゴリのいずれかに分類します。

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ない機械。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、コストに関係なく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、工場保険によって指定されます。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、履歴データの傾向分析や、パフォーマンス データなどの情報をオペレーターに提供したり、障害を予測して、障害が発生する前に診断したりできる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ることがよくあります。
2. 必須機械 – プロセスの重要な部分であるユニットですが、故障してもプロセスは継続されます。冗長ユニット (使用可能な場合) はこの範囲に含まれます。これらのユニットのテストと制御は、重要な機械が故障した場合に備えて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の図を作成します。

• 機械加工の振動
• ショックパルス法
• ヘルスおよび使用状況監視システム