1/8ページ
ダウンロード(2.5Mb)
専用機器なしで、シーケンサで振動解析が可能
◆シーケンサで振動解析が可能
MELSEC iQ-Rシリーズの高速アナログ入力ユニットで、4CH同時に最速で5μs/4CH(サンプリング周波数:200kHz)のサンプリングが可能になりました。サンプリングしたデータをCPUユニットで周波数解析することで、シーケンサによる振動解析が実現できます。
◆データ解析ライブラリを活用して簡単にプログラミング可能
MELSEC iQ-RシリーズCPUユニット用のデータ解析FBライブラリ、またはC言語コントローラ/C言語インテリジェント機能ユニット用のデータ解析ライブラリを活用することで、FFTなどの実装が困難な処理についても簡単にプログラミングできます。
◆振動解析による予防保全・品質検査の実現
特定の異常時に発生する振動周波数の検知や、いつもと異なる振動を検知することで設備の予防保全・製品の品質検査が実現できます。
◆周波数解析の高速処理
MELSEC iQ-RシリーズCPUユニット用のデータ解析FBライブラリを活用することで、FFT処理が約100ms*1で実現できます。さらに、C言語コントローラ/C言語インテリジェント機能ユニットの場合は約4ms*1で高速に処理できます。
*1. FFTの点数4096点の場合の参考値
◆詳細はカタログをダウンロードしご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
このカタログについて
ドキュメント名 | 汎用 シーケンサ 振動解析ソリューション MELSEC iQ-R Series Broadcast |
---|---|
ドキュメント種別 | 製品カタログ |
ファイルサイズ | 2.5Mb |
登録カテゴリ | |
取り扱い企業 | 三菱電機株式会社 (この企業の取り扱いカタログ一覧) |
この企業の関連カタログ

このカタログの内容
Page1
三菱電機 汎用 シーケンサ
振動解析ソリューション
Tech-note
MELSEC iQ-R Series Broadcast
シーケンサで振動解析が可能 振動解析による予防保全・品質検査の実現
MELSEC iQ-Rシリーズの高速アナログ入力ユニットで、4CH同時 特定の異常時に発生する振動周波数の検知や、いつもと異なる振
に最速で5μs/4CH(サンプリング周波数:200kHz)のサンプリン 動を検知することで設備の予防保全・製品の品質検査が実現でき
グが可能になりました。サンプリングしたデータをCPUユニットで ます。
周波数解析することで、シーケンサによる振動解析が実現できま
す。 周波数解析の高速処理
データ解析ライブラリを活用して簡単にプログラミ MELSEC iQ-RシリーズCPUユニット用のデータ解析FBライブラリを活用することで、FFT処理が約100ms*1で実現できます。さら
ング可能 に、C言語コントローラ/C言語インテリジェント機能ユニットの場合
MELSEC iQ-RシリーズCPUユニット用のデータ解析FBライブラ は約4ms*1で高速に処理できます。
リ、またはC言語コントローラ/C言語インテリジェント機能ユニット *1. FFTの点数4096点の場合の参考値
用のデータ解析ライブラリを活用することで、FFTなどの実装が困
難な処理についても簡単にプログラミングできます。
ポイント
• 専用機器なしで、シーケンサで振動解析が可能
• 振動解析に必要な機能(FFTなど)はデータ解析FBライブラ
リまたはデータ解析ライブラリを活用して簡単に実現可能
• 振動解析の高速処理を実現
Page2
様々なアプリケーションに対応可能
CPUユニット、C言語コントローラ、C言語インテリジェント機能ユニットで振動解析が可能なため、様々なアプリケーションに適用できま
す。例えば、設備の状態を定期的に監視する場合は、CPUユニット用データ解析FBライブラリを活用して、安価で簡単に振動解析を実
現できます。タクトタイムに合わせた品質検査のようなより高速な周期での振動解析が求められる場合は、C言語コントローラ/C言語
インテリジェント機能ユニットによる振動解析が適用できます。
タクトタイムに合わせた振動解析
連続的に生産する製品の検査を行う場合、振動解析の
専用機器でも困難であったタクトタイムに合わせたタイミ
ングでの振動解析が実現できます。
設備・品質の状態を定量的に把握可能
音や振動による官能検査をMELSEC iQ-Rによる振動解析に置き換えることで、
設備・品質の状態を定量化し、定量的な指標による検査が可能になります。
MELSEC iQ-Rによる振動解析ソリューション
• 構成例(データ解析FBライブラリを活用する場合) 振動センサ
電源ユニット CPUユニット (日本電気株式会社
FBを使って簡単に R61Pなど R08CPUなど VS-JV10A*1など)
振動データ解析!
表示器など
5μs/4CHで高速ロギング!
高速アナログ入力ユニット
R60ADH4
*1. 製品の詳細については、P.7 日本電気株式会社 VS-JV10Aを参照してください。
❶ 振動データの高速ロギング(高速アナログ入力ユニット)
4CH同時に最速で5μs/4CH(周波数レンジ約78kHz*2)で振動データを高速アナログ入力ユニット内部のメモリにロギング可能
*2. 周波数レンジはサンプリング周波数÷2.56の値。
❷ CPUユニットへの読み出し(高速アナログ入力ユニット)
あらかじめ設定した点数のロギングが完了したタイミングで割り込みプログラムを起動できるため、ロギングデータをCPUユニットに
簡単に読出し可能
❸ 振動解析(データ解析FBライブラリ)
二乗平均平方根(実効値)演算FB、FFTスペクトルFB、ディジタルフィルタFB、エンベロープFB、波形加算平均FBなどを使用すること
で、振動の周波数解析が可能
❹ 傾向管理など
周波数解析結果をパソコンやGOTなどに表示することで、測定値の傾向管理が可能
2
Page3
振動解析機能の使用例(データ解析FBライブラリを活用する場合)
• 振動の特徴となる周波数を調べる場合
❶ 時間軸波形のロギング ❷ 不要成分の除去 ❸ 周波数解析
高速アナログ入力ユニットが計測した振動値の ディジタルフィルタFBにより不要成分の除去 FFTスペクトルFBにより周波数解析
時間軸波形
電圧または振動 電圧または振動 電圧または振動
振動の特徴となる
周波数を検出!
時間 時間
周波数
• 衝撃振動の周期性を調べる場合
❶ 時間軸波形のロギング ❸ 包絡線検波 ❹ 周波数解析
❷ 不要成分の除去 エンベロープFBにより包絡線を求める FFTスペクトルFBにより周波数解析
高速アナログ入力ユニットが計測した振動値の時間
軸波形をディジタルフィルタFBにより不要成分の除去
電圧または振動 電圧または振動 電圧または振動
振動の周期的な
成分にピークが出る
周期的な成分の
時間 時間 N倍の周波数成分
周波数
■ 時間軸波形のロギング
高速アナログ入力ユニットのロギング機能で、振動センサからの入力をバッファメモリにロギングします。
■ 不要成分の除去
ディジタルフィルタFBにより不要成分を除去します。高速アナログ入力ユニットのディジタルフィルタ機能を使用すると、サンプリングに
合わせてのディジタルフィルタ演算も可能です。*1
■ 包絡線検波
エンベロープFBにより包絡線検波を行います。ベアリング傷などの衝撃振動を検知したい場合に有効な処理です。
■ 周波数解析
FFTスペクトルFBにより周波数解析を行います。横軸が時間の波形(時間軸波形)を横軸が周波数の波形(周波数軸波形)に変換しま
す。
*1. 高速アナログ入力ユニットが通常モード(低速モード)の時に使用可能です。詳細はMELSEC iQ-R 高速アナログ-ディジタル変換ユニットユーザーズマニュアル(応用編)を参照してください。
3
Page4
システム構成
振動解析は下記いずれかの構成で実現できます。
• ラダー言語でプログラミングする場合
❶ シーケンサCPUとデータ解析FBライブラリを活用
• 振動解析の高速処理を実現する場合
❷ C言語コントローラとデータ解析ライブラリを活用
❸ C言語インテリジェント機能ユニットとデータ解析ライブラリを活用
❶ シーケンサCPU ❷ C言語コントローラ ❸ C言語インテリジェント機能ユニット
振動解析 振動解析 振動解析
(CPUユニット R08CPUなど) (C言語コントローラ R12CCPU-V) (C言語インテリジェント機能ユニット
RD55UP06-V)
サンプリング・ロギング サンプリング・ロギング サンプリング・ロギング
(高速アナログ入力ユニット (高速アナログ入力ユニット CPUユニット (高速アナログ入力ユニット
R60ADH4) R60ADH4) R04CPUなど R60ADH4)
振動センサ 振動センサ 振動センサ
簡単プログラミング
振動解析を実現するために必要なFFTなどの機能を、データ解析FBライブラリ・データ解析ライブラリとして三菱電機から提供するた
め、従来は専門的な知識が必要だった処理が簡単にプログラミングできます。
■ 振動解析の処理手順例
P.3の「振動の特徴となる周波数を調べる場合」の詳細手順例を示します。
手順❶ 時間軸波形のロギング
R60ADH4のロギング機能を使用して、時間軸波形をロギングします。
手順❷ 不要成分の除去
振動解析に不要な成分を除去します。
• シーケンサCPUの場合:ディジタルフィルタFB(M+DataAnalysisPro_DigitalFilterEx_R)を使用します。
• C言語コントローラ、C言語インテリジェント機能ユニットの場合:ディジタルフィルタ関数(DANL_DigitalFilter)を使用します。
例 R60ADH4が100μs周期でロギングしたデータ(5000点)に対してディジタルフィルタ演算を行い、 100~1500Hzを通過させ、それ以外の周波数成分を除去する場合
設定項目 設定例
データ点数 [点] 5000
入力波形データ型 ワード型*1
サンプリング周期 [μs] 100
フィルタタイプ バンドパスフィルタ
カットオフ周波数1 [Hz] 100
カットオフ周波数2 [Hz] 1500
フィルタ演算タイプ FIRフィルタ
次数 20
*1. ディジタルフィルタ関数の場合は単精度実数型
4
Page5
手順❸ 周波数解析
FFTを行い、時間軸波形を周波数軸波形に変換します。
• シーケンサCPUの場合:FFTスペクトルFB(M+DataAnalysisPro_FFTSpectrumEx_R)を使用します。
• C言語コントローラ、C言語インテリジェント機能ユニットの場合:FFTスペクトル関数(DANL_FFTSpectrum)を使用します。
例 手順❷の例でディジタルフィルタ演算したデータに対して周波数解析を行う場合
設定項目 設定例
サンプリング点数 [点] 4096
入力波形データ型 単精度実数型
出力波形データ型 単精度実数型
窓関数 ハニング窓
出力スペクトル形式 片振幅
周波数解析前後の波形について
(周波数解析前)時間軸波形 (周波数解析後)周波数軸波形
振動 振動
周波数解析
[t msec]
0 5 10 15
Hz
200
周波数解析(FFT)を行うことで、
周波数ごとの振動の大きさがわかるようになる
手順❹ ノイズ除去
FFT後の周波数軸波形の加算平均を行い、ホワイトノイズを除去します。
• シーケンサCPUの場合:加算平均FB(M+DataAnalysisPro_ArithmeticMean_R)を使用します。
• C言語コントローラ、C言語インテリジェント機能ユニットの場合:ユーザプログラムで実装します。
例 手順
❸の設定例で周波数解析した周波数軸波形のホワイトノイズを除去する場合
(周波数解析を5回行い、その平均を求める場合)
設定項目 設定例
データ点数 [点] 4096
入力波形データ型 単精度実数型
波形データ数 [個] 5
周波数軸波形の加算平均前後の波形について
(加算平均前) (加算平均後)
周波数軸波形(FFT1回) 周波数軸波形(FFT5回の平均)
1.000 1.000
0.900 0.900
0.800 加算 0.800
0.700 平均 0.700
0.600 0.600
0.500 0.500
0.400 0.400
0.300 0.300
0.200 0.200
0.100 0.100
0.000 0.000
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
振幅が小さい場合、ノイズに隠れてしまう [Hz] ノイズを除去することで、振動の周波数成分が際立つ [Hz]
5
Page6
手順❺ 異常判定
周波数軸波形に対して異常判定を行います。
• シーケンサCPUの場合:上下限波形判定FB(M+DataAnalysisPro_AryBoundCompareTest_R)を使用します。
• C言語コントローラ、C言語インテリジェント機能ユニットの場合:上下限波形判定関数(DANL_AryBoundCompareTest)を使用し
ます。
例 手順❸❹の設定例で周波数解析・ノイズ除去した周波数軸波形の異常判定を行う場合
設定項目 設定例
データ点数 [点] 4096
入力波形データ型 単精度実数型
判定波形(下限側)アドレス (判定のための下限値とする波形を格納している領域の先頭アドレス)
判定波形(上限側)アドレス (判定のための上限値とする波形を格納している領域の先頭アドレス)
連続超過点数 3
有効小数桁数 2
周波数軸波形
1.000
0.900
0.800
0.700
0.600
0.500
0.400
0.300
0.200
0.100
0.000
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
判定波形を超過した場合、異常と判定する [Hz]
Engineering
FBとは
FBとはFunction Blockの略称で、シーケンスプログラム内で使用できるプログラム部品です。FBを活用いただくことで、プログラム
開発を効率化するとともにプログラムミスを削減し、プログラムの品質を向上できます。
FBの入力設定 FB本体 FBの出力設定
FBの特長
❶ 開発工数の削減
FFT(高速フーリエ変換)などの処理を行うFBを三菱電機から提供します。お客様は、FBを
活用することで簡単にプログラムが作成できます。
❷ 可読性の向上
箱(FB)とその入力設定・出力設定だけのシンプルなプログラムになるため読みやすいプロ
グラムが作成できます。
データ解析FBライブラリ、データ解析ライブラリとは
■ データ解析FBライブラリ*1 ■ データ解析ライブラリ
FFT、上下限判定、ディジタルフィルタなどの振動解析に活用 FFT、上下限判定、ディジタルフィルタなどの振動解析に活用
可能なファンクションブロック群のことです。 可能なC言語ライブラリ関数群のことです。C言語データ解析
ライブラリは、C言語コントローラ・C言語インテリジェント機能
ユニットに実行ファイル形式で格納されています。
*1. 本データ解析FBライブラリをご使用になる際には当社の営業窓口までお問い合わせください。
6
Page7
接続可能な振動センサについて
振動センサは高速アナログ入力ユニットに接続するため、−10~10V、0~20mAを出力する振動センサが接続可能です。
e-F@ctoryアライアンスパートナ製品の紹介
日本電気株式会社
■ 耐油・防塵・防水
組込み振動センサ
長年培った圧電素子技術を背景に、産業機械のIoT化に向けて耐環境性(耐油・
防塵・防水)を付加した振動センサです。
• 高周波領域/低加速度(微弱な振動)のセンシングが可能
切削時のびびり制御、軸受劣化検知/予知、モーター等の回転体検査、などへ用途拡大
• リーズナブルな価格で既存センサと置き換え、導入コストを低減
搭載機種・センシングポイント拡充による測定サンプル数増
• 耐環境性(耐油*1・防塵・防水)を付加
工作機械やポンプなど、今まで導入しづらかった過酷な環境への新規導入
• 取り回しを容易にするケーブル着脱式、底面にマウント用ネジ穴(M4)
オプションで、ケーブルおよびマウント用ネジ穴を利用した簡易設置用マグネットをご
用意
*1. 日本電気株式会社確認済みの油種による
組込み振動センサ仕様
項 目 VS-JV10A
駆動方式 定電圧駆動
電源電圧 [V] 3.2~5.5
オフセット電圧 [V] 1.5*(2 typ.)
電圧感度 [mV(/ m/s2)] 10(typ.)
周波数範囲 [Hz] 10~15000
検知加速度 [m/s2] 0.003~100*3
耐衝撃 [m/s2] 10000
動作温度範囲 [℃] −25~85
耐環境性 IP67相当/耐油
マウント 底面ネジ穴(M4×0.7)
出力端子 M8コネクタ(4pin PLUG)
サイズ [mm] ø18×11 (コネクタ部除く)
*2. 加振0[m/s2]時の出力電圧。
*3. 計測値の保証範囲。これを超える場合の動作については個別にご相談ください。
お問い合わせ先:日本電気株式会社
NEC 第一製造業ソリューション事業部組込みインテグレーション部
〒105-8540 東京都港区芝三丁目23-1(セレスティン芝三井ビル)
E-mai:l contact@1stmis.jp.nec.com
7
Page8
三菱電機 汎用 シーケンサ
振動解析ソリューション
FFTの仕様
項 目 仕 様 備 考
FFT点数 [点] 64、256、512、1024、2048、4096、16384、32768 C言語コントローラおよびC言語インテリジェント機能ユニットの場合、 左記設定以外でも64~32768点以内であればDFTが可能。
窓関数 窓関数なし(矩形窓)、ハニング窓、ハミング窓、ブラックマン窓 ─
出力スペクトル形式 パワー、片振幅、全振幅、実効値 ─
振動解析の推奨構成
解析ソリューション iQ-R シーケンサCPU iQ-R C言語コントローラ iQ-R C言語インテリジェント機能ユニット (FB) (データ解析ライブラリ) (データ解析ライブラリ)
ライブラリ提供方法 Web提供/個別提供 本体組込み 本体組込み
プログラミング言語 ラダー C言語 C言語
FFT性能(4096点、方形窓、片振幅)*1 [ms] 約100 約4 約4
R08CPU RD55UP06-V
R35B R12CCPU-V R04CPU
基本セット構成機器 R61P R35BR61P R35BR60ADH4
NZ2MC-2MBS R60ADH4
R61P
R60ADH4
*1. 参考値
データ解析ライブラリ、データ解析FBライブラリの動作・用途(振動解析によく使用する機能のみ)
機能名称 機能概要 説 明
FFT FFTによるスペクトル(周波数成分の大きさ)の FFTとは高速フーリエ変換(Fast Fourier Transform)の略です。FFTを行うことで、時間軸波形を周波数軸波算出を行います 形に変換します。変換後の周波数軸波形の縦軸の大きさ(振幅)は、周波数ごとの振動の大きさを意味します。
上下限波形判定 指定した波形が判定波形の範囲内であるか判 入力波形が基準波形(上限波形と下限波形)の範囲内であるかを判定します。振動解析の場合、どの周波数定します に変化が現れるかが不明である場合などに、FFT結果全体を監視するために使用します。
エンベロープ 指定した波形の包絡線検波を行います 時間軸波形の包絡線と呼ばれる波形を出力します。ベアリングの傷による振動など、衝撃振動の周期性を調べる場合に使用します。
二乗平均平方根 指定した波形の二乗平均平方根(実効値)を 時間軸波形の各瞬時値の二乗平均値の平方根を出力します。二乗平均平方根は実効値やRMSとも呼ばれ、算出します 時間軸波形の振幅の平均的な大きさを表します。衝撃振動の少ない振動波形の評価などに使用します。
ディジタルフィルタ 指定した波形にディジタルフィルタ演算を行い 時間軸波形のノイズや不要な周波数成分を除去します。振動センサの周波数範囲外の成分の除去や、エイリます アシング(折り返し)を防止するためなどに使用します。
波形加算平均 指定した波形を合成し平均値を算出します 入力波形を合成し各平均値を出力します。複数回のFFT結果の周波数軸波形の加算平均を算出することで、ランダム性のあるノイズを除去したい場合に使用します。
ピーク 指定した波形のピーク値を算出します 入力波形のピーク値を出力します。衝撃振動や変動の小さい振動波形の評価などに使用します。
CFとはCrest Factorの略で、ピーク値と実効値の比(ピーク値/実効値)で定義され、波高率とも言われます。二
CF CF値(波高率)を演算します 乗平均平方根(実効値)やピーク値は回転速度によっても変化しますがCFは変化せず、衝撃振動が発生した
場合にはCFが大きくなるため、衝撃振動の有無(例えばベアリングの傷)の検知などに使用します。
OA OA(オーバーオール)、POA(パーシャルオー
OAはFFT結果の有効成分の各周波数のパワーの総和を表します。POAはある周波数範囲を指定したときの、
バーオール)を演算します その周波数範囲内のパワーの総和を表します。OAはFFT結果全体の振幅の大きさを監視する際に使用し、POAは特定の周波数範囲の振幅の大きさを監視する際に使用します。
〒100-8310 東京都千代田区丸の内2-7-3(東京ビル) 商標、登録商標について
本文中における会社名、商品名は、各社の商標または
本社機器営業部・・( 03)3218-6760 神奈川支社・・・・・( 045)224-2624 中国支社・・・・・・・( 082)248-5348 登録商標です。
北海道支社・・・・・( 011)212-3794 北陸支社・・・・・・・( 076)233-5502 四国支社・・・・・・・( 087)825-0055
東北支社・・・・・・・( 022)216-4546 中部支社・・・・・・・( 052)565-3314 九州支社・・・・・・・( 092)721-2247 安全に関するご注意
関越支社・・・・・・・( 048)600-5835 豊田支店・・・・・・・( 0565)34-4112 本資料に記載された製品を正しくお使いいただくため
新潟支店・・・・・・・( 025)241-7227 関西支社・・・・・・・( 06)6486-4122 ご使用の前に必ず「マニュアル」をお読みください。
この印刷物は、2018年5月の発行です。なお、この印刷物に掲載した内容は、改善のために予告
R014JPN-A 1805〈IP〉 なく変更する場合がありますので、ご採用の節には、事前に弊社までお問い合わせください。 2018年5月作成