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振動センサ一とクラウドサーバ集約による劣化診断,設備点検技術の実証研究

机译:通过振动传感器1和云服务器聚合降低诊断和设备检测技术

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摘要

本研究では、振動センサーによる全測定データを用いた劣化予測曲線の処理方法を確立し、起点から約9力月以上の測定から制定した劣化予測曲線により、約2年後に150判定値0(危険)に到達する時期を約3力月の範囲で予測に有意な傾向が見出せることを確認しました。また、処理規模別のモデルケースによる経費回収年は、5年以内になるとの試算結果を得ました。今後は、実稼働機器のデータを積み重ねるとともに、実験用ルーツブロワの劣化加速試験に基づく劣化予測の再現性確認に加え、簡易劣化診断の判定基準について、判定方法の確立に向けた実証を継続して行っていきます。
机译:在本研究中,我们建立了使用振动传感器的所有测量数据处理劣化预测曲线的方法,以及在大约两年后从起点预测曲线从起点测量大约9年的测量的劣化预测曲线0(确认危险证实,在大约三高的预测中发现了显着的趋势。此外,具有不同加工尺度的模型案例的费用恢复年度均可在5年内获得计算结果。在未来,在累积生产设备数据的同时,基于实验室根部鼓风机的恶化加速试验的劣化预测的再现性确认,我们继续证明建立判断方法,以确定简单劣化诊断的确定标准。我要走了。

著录项

  • 来源
    《下水道協会誌》 |2019年第675期|7-9|共3页
  • 作者

    三浦和裕;

  • 作者单位

    水ing株式会社•仙台市共同研究体仙台市建設局下水道経営部 経営企画課経営戦略室;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 jpn
  • 中图分类
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-18 21:37:05

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