モデルベース診断技術の基礎と機械のトラブル予測、余寿命診断への応用　～１人１台ＰＣ実習付～　【弊社研修室】

講師の言葉

　現在、IoT、Industry4.0に関係してデジタルツインが注目を集めている。デジタルツインに代表されるモデルベース診断では、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し、モデルと実際のシステムとの間の差異を分析することで、異常検出、故障部品の特定、複数故障への対応、修理アクションの提案などを行う。モデル化に当たっては、センサー情報に基づいてシステムのパラメータを変更する必要があるが、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。
　他方、設備診断において従来から寿命予測が課題であったが、モデルベース診断は非常に有効な手法と考えられるので、今後、余寿命診断へ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、Modelica言語で実際にモデルを構築し、シミュレーションを行う実習を予定している。