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プラント機器の異常を音響により非接触で診断する可搬型システム「AMADIS-01」の紹介です。従来の振動センサーが抱える設置の専門知識や危険場所への接近といった課題を、伸縮ロッド付きの音響センサーで解決しました。誰でも安全かつ高精度に、稼働中の機器の異常判定と保全コスト削減が可能です。

構造部材の疲労亀裂に対し、非等間隔の点検間隔を決定するベイズ解析手法を提案しています。不確実なパラメータが含まれていても、各点検結果を反映して確率密度関数を更新（ベイズ更新）することで精度を向上させます。初期知識が不正確でも高い信頼性を維持できることを実証しました。

複数の回転機器が稼働する広域環境で、指向性マイクと解析ソフト「Sigma」を用いた音響診断の有効性を検証しました。正常データのみから異常を判定する機械学習（マハラノビス距離）を導入し、背景ノイズ下でも異常発生源の機器を明確に特定できることを確認しました。

電磁（EM）センサーを用いて、稼働中のボール軸受に生じた剥離サイズを非破壊で評価する新手法の提案です。剥離長さと転動体間隔の相関による欠陥周波数強度の変化を捉えることで、分解せずにサイズを角度単位で推定可能です。剥離の進展が線形であることを解明し、余寿命予測への活用を示しました。

従来の振動RMS法では困難だった、ポンプなどの回転機器のミスアライメント（芯出し不良）を高感度に検知する手法の研究です。信号の「大きさ」ではなく「形状」の変化を捉える特異スペクトル解析（SSA）を適用し、微小な異常を「変化スコア」で定量化しました。標準指標より圧倒的に感度が高く、構造異常の早期発見に有効です。