講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-03-05 10:30
電流兆候解析に基づくDCモーターのオンライン故障検知 ○大窄直樹(関西学院大)・神原弘之(京都高度技研)・石浦菜岐佐(関西学院大) VLD2019-111 HWS2019-84 |
抄録 |
(和) |
本稿では, DCモーターのオンライン故障検知を電流兆候解析により行う.
電流兆候解析は, 個々のモーター関連設備にセンサーを設置することなく故障検知できるため実装及び管理のコストを削減できるが,
周波数解析の計算量が大きいという課題がある.
本手法ではハードウェアの併用により, 電流兆候解析に基づくモーター故障検知のオンライン化を試みる.
故障検知は, 故障したモーターではモーターに流れる電流の低周波数帯の高調波成分が増加することを利用して行う.
計算量の多いFFTをハードウェア実装し, 他の計算量の少ない処理をソフトウェア実装する.
プログラマブルSoCに実装を行った結果, PWM信号のduty比を変更しても故障検知が可能で, 周波数解析の高速化によりオンラインの故障検知が可能になった. |
(英) |
This article presents a method for online detection of DC motors' fault based on current signature analysis.
While current signature analysis does not require sensors for individual motors and hence is cost
effective, it needs frequency analysis which is a computationally heavy task.
We attempt to achieve online fault detection based on current signature analysis by combined implementation of software and hardware.
Fault detection is based on an observation that faulty motors exhibit large harmonic components in low frequency band. Heavy computation of FFT is offloaded to hardware while the other
tasks are executed by software. We implemented a fault detection system on a programmable SoC, which ran fast enough for online use and were able to
detect faults for variable duties of the input PWM signal. |
キーワード |
(和) |
電流兆候解析 / 故障検知 / 組み込みシステム / ハードウェア/ソフトウェア協調設計 / プログラマブル SoC / DCモーター / / |
(英) |
motor current signature analysis / fault detection / embedded systems / hardware/software codesign / programmable SoC / DC moror / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 443, VLD2019-111, pp. 101-106, 2020年3月. |
資料番号 |
VLD2019-111 |
発行日 |
2020-02-26 (VLD, HWS) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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VLD2019-111 HWS2019-84 |
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