電気駆動装置の診断（11の故障クラス）

電気駆動装置はさまざまなアプリケーションに使用されており、ますます高性能化が進んでいます。 モータは、動作中に取得されるデータのおかげで非常に正確に監視できます。 このデータは、予知保全技術によるアプリケーションの機能強化にも使用できます。

予知保全とは、経年劣化の検出または異常の予測を自動化して保全戦略を最適化することにあります。 機械学習は、システムによって生成されたデータを意味のあるデータに変換します。 そこで、モータ制御アルゴリズムのすぐ隣にAIソリューションを追加して、異常検出 & 分類とモータ制御の両方を同じマイクロコントローラ上で実行することで、システムのコスト削減とリソースの最適化を実現しました。 このアプローチは、多くのモータやさまざまなアプリケーションに容易に適用できます。

アプローチ

• 基本部品は、テスト対象のドライブ･モータ（永久磁石同期モータ）、トルク計測シャフト、テスト･モジュール、および負荷モータ（同期サーボモータ）です。
• さまざまな軸受荷重、トルク荷重、速度でテストを実施します。
• 障害、荷重、速度をさまざまに組み合わせた結果、11クラスに分類されました。
• 信号は電流値です。

センサ

汎用電流センサ