セミナー情報

デジタルツイン技術を活用した機器の故障予測 および余寿命診断への応用 〜1人1台PC実習付〜

〜 Modelica言語を用いたモデル化とその設備診断・余寿命予測への応用 〜

・現実世界と同じものをサイバー世界で表現する「デジタルツイン」技術を活用し、設備診断へ活かすための講座
・機器の故障予測、余寿命診断に非常に有効なデジタルツインを活用し、機器の長期信頼性を実現しよう!
※PCは弊社でご用意致します

講師の言葉

 ガートナーが挙げた2017年の戦略的テクノロジーの一つがデジタルツイン(現実の物理世界と同じものをデジタルのサイバー世界にリアルタイムにモデル化して表現するもの)である。

 デジタルツインの場合には、実際のものにセンサーを取付け、実世界でのデータをデジタルのモデルに戻して解析を行い、実世界で起きていることをモデルによるシミュレーションで再現できる。このためには、センサー情報をモデルに戻してモデルのパラメータを変更し、シミュレーションすることが必要となる。Modelica言語は、モデルの構築性と適用性においてデジタルツインの基盤として優れた特長を有する。

 一方、設備診断において従来から課題であった寿命予測に対してデジタルツインは非常に有効な手法と考えられるので、今後の展開が期待される。

 本講習では、Modelica言語を用いて対象の機器および故障の事例をモデル化することによって、

(1).ある原因で故障した場合に生じる現象の推定

(2).実際に起きている故障からの原因の推定

(3).現状の状態で使った場合の寿命の予測

 

について手法の紹介を行うとともに実際にモデルの構築とシミュレーションの演習を行う。

セミナー詳細

開催日時 2017年12月19日(火) 10:30 ~ 17:30
開催場所 【東京】日本テクノセンター研修室
カテゴリー 電気・機械・メカトロ・設備
受講対象者 ・機器の設計者(使用時に生じる損傷を予測した機器の設計)
・メンテナンス技術者(機器に生じている現象から原因を推定、余寿命予測)
予備知識 ・Modelica言語については講習会の中で触れるので予備知識は不要です。
・機器のモデル化に当たって、機器の物理的な関係式を知っておく必要があります。例えば、講習会ではモデル化の一例として回転機械を扱いますが、回転機械について予備知識があると理解の助けになると思います(知らないと受講できないわけではありません)
修得知識 ・Modelica言語を用いたモデル化
・Modelica言語を用いることによる機器の診断および余寿命予測での有効性・有用性
プログラム

1. メンテナンスおよび設備診断の概要

  (1). 検査対象機器

    a.個別機器(モータ、軸受など)、プラント設備など

  (2). メンテナンスの概要

    a.BDM、CBM、RBMなど

  (3). 検査・診断技術の概要

    a.計測(センサ、信号処理)、評価(特徴量抽出)、診断(クラスタリング)

  (4). 計測技術

    a.各種計測技術の概要(画像、超音波、光ファイバー、電磁誘導など)

  (5). 信号処理・データ処理

    a.フィルタリングおよび補正、各種データ処理手法

 

2. Modelica言語を用いたモデル化とその設備診断・余寿命予測への適用

  (1). Modelica言語の特長

  (2). Modelica言語によるモデル作成事例(デモも含む)

  (3). 設備診断への適用

  (4). モデルを用いた損傷予測(デジタルツイン)

  (5). 今後の展開

 

3. Modelica言語によるモデル作成(演習)

  ・Openmodelicaを利用した実習

キーワード 設備診断 BDM CBM RBM Modelic 余寿命予測 デジタルツイン Openmodelica
タグ 機械  設備
受講料 一般(1名) : 49,680円 (税込み)
同時複数申し込みの場合(1名) : 44,280円 (税込み)
会場 日本テクノセンター研修室
住所: 〒 163-0722 東京都新宿区西新宿小田急第一生命ビル(22階)
- JR「新宿駅」西口から徒歩10分
- 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分
- 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分
電話番号 : 03-5322-5888
FAX : 03-5322-5666

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カテゴリ:

電気・機械・メカトロ・設備成形・加工・接着接合・材料化学・環境・異物対策ソフト・データ・画像・デザイン品質・生産管理・コスト・安全研究開発・ビジネススキル

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