物理モデルによる設備・機器の故障診断手法と余寿命予測および原因推定への活かし方 〜１人１台ＰＣ実習付〜

講師の言葉

　1DCAEはコンピュータにかかる負荷が小さいので試行錯誤的に機器を設計するツールとして注目を集めている。特に、Modelica言語は1DCAEに適しており、
　(1).　振動、熱、流体、電気等のマルチドメインでの問題を統一的に解析できる
　(2).　標準ライブラリ以外にも自作でライブラリーを容易に追加できるので拡張性が高い
　(3).　ライブラリーを共有できるので作成したモデルの適用性が非常に高い、
などの優れた特徴を有する。

　一方、設備診断においては、故障した事例を元に正常な場合と故障した場合を判別することが多いが、そもそも故障した事例が少ない（あるいは事例がない）場合には判別そのものが非常に難しくなる。
　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。

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