1 概要
『軸受振動とは』を見ていただければ、軸受振動の分析で回転機器の保全ができることが判ったと思います。
ここでは軸受振動を測定し分析する装置の作製準備をしていきたいと思います。
(1)村田、STMicroelectronics
(2)Analog Devices
(3)ローム・Kionix
ここでは軸受振動を測定し分析する装置の作製準備をしていきたいと思います。
1.1 振動検出素子
振動を検出する加速度センサーを 個人で作製するため、センサーの価格を15,000円以下で調べてみました。
メーカーは4社、センサーは15個です。
この結果、Analog DevicesのADXL345でテストプログラムを作製し、本測定ではロームの KX134-1211 又は KX132-1211、村田などもう少し深く調査して判断する方向で勧めたいと思います。
メーカーは4社、センサーは15個です。
この結果、Analog DevicesのADXL345でテストプログラムを作製し、本測定ではロームの KX134-1211 又は KX132-1211、村田などもう少し深く調査して判断する方向で勧めたいと思います。
(1)村田、STMicroelectronics
村田製作所については１件しか見当たらなかった。しかもアナログなので、アンプやフィルター、AD変換器など外付けしなければならないので今回は遠慮したい。なお調査をもう少しやってみたい。
STMicroelectronicsには IIS3DWB が有るが、届くまで3週間かかりまた販売箇所が減少しており2026年時点で1箇所しか見つけることができない。
STMicroelectronicsには IIS3DWB が有るが、届くまで3週間かかりまた販売箇所が減少しており2026年時点で1箇所しか見つけることができない。
| 製造者 | 村田製作所 | STMicroelectronics | ||
|---|---|---|---|---|
| 型番 | PKGM-210D-R | IIS3DWB | IIS3DHHC | ISM330DHCX |
| 出力 | Analog | SPI & I2C | SPI | SPI & I2C |
| 検出軸数 | 1 | 3 | 3 | 3+3(Gs) |
| 雑音(μg/√Hz) | 75 | 45 | 60 | |
| 測定レンジ | ±2,4,8,16g | ±2.5g 固定 | ±2,4,8,16g | |
| ADC分解能(bit) | 16 | |||
| LPF(Hz) | 4.3~3,333 | |||
| ODR(Hz) | 26,667 | 1,100 | 12.5~6,667 | |
| 帯域BW(Hz) | 5,000~20,000 | ~6,300 | 235 or 440 | |
| 共振周波数(Hz) | 6,300 | 2,600 | ||
| 付加機能 | 温度16bit | 温度12bit | MLC | |
| 電圧(V) | 2.1~3.6 | 1.71～3.6 | 1.71～3.6 | |
| 電流 | 1.3(mA) | 2.5(mA) | ||
| 販売店 | MouserJapan | ｽﾄﾛﾍﾞﾘｰﾘﾅｯｸｽ | ｽｲｯﾁｻｲｴﾝｽ | |
| 形状 | ボード | ボード | ボード | |
| 費用(税込み円) | 3,200+2,000 | 2,420+送料 | 5,478 | |
| 備考 | 販売箇所極少 | |||
(2)Analog Devices
Analog Devicesでは他社を調べた結果、価格が高く個人としては手が出そうもない、しかし非常に安価なADXL345は実用的な性能は無いが、プログラムの練習用には良いと思われる。
| 製造者 | Analog Devices | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 型番 | ADXL1002 | ADXL357 | ADXL355 | ADXL354B | ADXL345 |
| 出力 | Analog | SPI & I2C | SPI & I2C | Analog | SPI & I2C |
| 検出軸数 | 1 | 3 | 3 | 3 | 3 |
| 雑音(μg/√Hz) | 80 | 25 | 20 | ||
| 測定レンジ | ±10,20,40g | ±2,4,8g | ±2,4g | ±16g | |
| ADC分解能(bit) | 20 | 20 | 10 | ||
| LPF(Hz) | 0.977~1,000 | 0.977~1,000 | |||
| ODR(Hz) | 3.906~4,000 | 3.906~4,000 | 0.1~3,200 | ||
| 帯域 BW(Hz) | ~21,000 | 1,500 | |||
| 共振周波数(Hz) | |||||
| 付加機能 | |||||
| 電圧(V) | 2.25~3.6 | 2.25~3.6 | 2.25~3.6 | 2.0~3.6 | |
| 電流 | 200(uA) | 200(uA) | 150(uA) | 23(uA) | |
| 販売店 | ｽﾄﾛﾍﾞﾘｰﾘﾅｯｸｽ | ｽﾄﾛﾍﾞﾘｰﾘﾅｯｸｽ | ｽﾄﾛﾍﾞﾘｰﾘﾅｯｸｽ | ||
| 形状 | ボード | ボード | ボード | ||
| 費用(税込み円) | 13,860 | 13,200 | 6,380 | ||
| 備考 | |||||
(3)ローム・Kionix
ロームには多くの製品があり、その中でも KX134-1211 が性能のがよく良いとおもうが、メーカーで『終了販売』となっておりいつまで購入できるか心配、また現時点で購入できるところが非常に少ない。
KXTJ3-1057 秋月 チップ 200円
KX134-1211 marutsu チップ 3,533円 ,KX132-1211 marutsu ボード 3,334円
| 製造者 | ローム・Kionix | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 型番 | KX134-1211 | KX132-1211 | KX224-1053 | KX022-1020,25 | KX022-1037 | KXTJ3-1057 |
| 出力 | SPI & I2C | SPI & I2C | SPI & I2C | SPI & I2C | SPI & I2C | I2C |
| 検出軸数 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 |
| 雑音(μg/√Hz) | 300 | 130 | 630 | 100 | 130 | 150 |
| 測定レンジ | ±8,16,32,64g | ±2,4,8,16g | ±8,16,32g | ±2,4,8g | ±2,4,8g | ±2,4,8,16g |
| ADC分解能(bit) | 16 | 16 | 8,16 | 8,16 | 8,16 | 8,12,14 |
| LPF(Hz) | ||||||
| ODR(Hz) | 25,600 | 25,600 | 1,600 | 25,600 | 0.781~1,600 | |
| 帯域BW(Hz) | 8,500 | 4,200 | 8,000 | 800 | 12,300 | 800 |
| 共振周波数(Hz) | ||||||
| 付加機能 | ||||||
| 電圧(V) | 1,7~3.6 | 1,7~3.6 | 1.71~3.6 | 1.71~3.6 | 1.71~3.6 | 1.71~3.6 |
| 電流 | 148(uA) | 148(uA) | 145(uA) | 145(uA) | 145(uA) | |
| 販売店 | corestaff | corestaff | corestaff | |||
| 形状 | ボード | ボード | ボード | |||
| 費用(税込み円) | 4,980 | 4,980 | 4.980 | |||
| 備考 | 終了販売 | 終了販売 | 終了販売 | 終了販売 | 終了販売 | 終了販売 |
KXTJ3-1057 秋月 チップ 200円
KX134-1211 marutsu チップ 3,533円 ,KX132-1211 marutsu ボード 3,334円
1.2 処理装置
『振動の分析表示」をどのレベルで行うかで選定が変わります。FFT（高速フーリエ変換）による周波数分析を行う場合、メモリ（RAM）とCPU速度が重要です。
以上から
センサー（IIS3DWB等） ➔ 【SPI通信】 ➔ CH32V203C8T6CH32V203C8T6 ➔ 【USBケーブル（USB CDC仮想シリアル）】 ➔ Raspberry Pi 3 として PythonでFFT分析 ➔ ラズパイの画面に表示や記録の構成にしたい。
CH32V203が「取りこぼしゼロ」で毎秒数万回の振動データを完璧に吸い上げ、USB経由でラズパイに送り、ラズパイはOSの重さを気にすることなく、大画面にリアルタイムの美しい周波数グラフを描画するシステムです。
| ESP-32S3･･ | ESP-32S | CH32V203C8T6 | P7FA0E1073CFJ | Raspberry Pi 3 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 特徴 | 240MHzデュアルコア、RAM 520KBと強力。Wi-Fi/Bluetooth内蔵。ただしWi-Fi/Bluetoothの電波を維持するタスクが常に動いているため、ごく稀にサンプリングに一瞬の揺らぎ（ジッタ）が発生することがあるようです。 | S3よりFFTの計算時間が4〜5倍必要、PSRAMが無いまたは遅い、SPI通信の周辺回路が貧弱なのでデータ転送にが多少問題ですが計算内容のレベルを下げれば動作可能 | 144MHz駆動のRISC-Vコア。内部ADCは高速（1.26kSPS以上）ですが、Flash 64KB / RAM 20KBとメモリが非常に少ないため、大きなサンプル数（例: 2048点のFFT）を内部で計算して保持するには画面表示用メモリも含めるとかなり難しい。 | 32MHz動作、Flash 64KB / RAM 12KBのエントリーマイコン。超低消費電力ですが、計算パワー・メモリ共にFFT分析表示には明らかにスペック不足です。 | クアッドコア1.2GHz、RAM 1GB、Linux動作。「分析と表示」において圧倒的に最強です。Pythonを使って、プロレベルのFFT分析、グラフ描画（Matplotlib等）ができる。ただし検出器のFIFOより他の処理が短い保証はない。欠損の可能性あり |
| ｺｽﾄ | ボードで1,200円程度 | ボードで800円程度 | 単体で100円前後 ボードで500円程度 |
単体で約300円程度 | ボードで1万円前後 |
センサー（IIS3DWB等） ➔ 【SPI通信】 ➔ CH32V203C8T6CH32V203C8T6 ➔ 【USBケーブル（USB CDC仮想シリアル）】 ➔ Raspberry Pi 3 として PythonでFFT分析 ➔ ラズパイの画面に表示や記録の構成にしたい。
CH32V203が「取りこぼしゼロ」で毎秒数万回の振動データを完璧に吸い上げ、USB経由でラズパイに送り、ラズパイはOSの重さを気にすることなく、大画面にリアルタイムの美しい周波数グラフを描画するシステムです。