振動分析レポート

振動テーブルを用意して「振動分析レポートを作成して」と依頼するだけで、AI が可視化、詳細診断、推奨事項を含む HTML レポートを生成します。

このレポートテンプレートは、Machbase Neo の時系列データベースに保存した振動加速度の生データからベアリングの状態を AI で分析します。C1/C2 チャンネル、25.6 kHz、1,000万件のデータを対象とします。

分析パイプライン

• 時間領域分析：RMS（エネルギー）、P2P（振幅）、Crest Factor（衝撃性）、平均（DC オフセット）の4指標を秒単位でロールアップします。
• 周波数領域分析：0.2 Hz 解像度の FFT（最大12.8 kHz、4,096ビン）を使い、回転高調波やベアリングの欠陥など、故障周波数を特定する根拠を示します。
• 深刻度の判定：ISO 10816-3 を基に再構成した基準で Good／Warning／Danger／Critical の4段階を自動判定し、その判断根拠を表示します。
• Trend Ratio 分析：期間の前半と後半の RMS の変化を比較し、早期警告を行います。
• LLM による詳細レポート：状態の要約、スペクトルの解釈、衝撃分析、根本原因の推定、ISO 評価、故障モードの診断を文章化し、即時・短期・長期の対策を提案します。

操作

スクロールで拡大・縮小、ドラッグで移動、ダブルクリックでリセットできます。ミリ秒単位の詳細なツールチップも確認できます。

概要

生波形 → 時間領域の4指標 → 周波数領域 FFT → ISO 10816 に基づく深刻度判定 → LLM による自動診断