警報予兆
概略
数値データを50回分をバッファリングして、警報値を超えるであろうデータ数を予測します
例えば、測定した計測値や、タクトタイム、シリンダなどの動作時間を元に警報予測ができることを期待します
警報値を超える値はバッファに残さず無視します
下のグラフは実行結果のオフセットと傾きをグラフ表示したものです
FBは直線が上下限値を超える位置を出力します
予測方法
直近50回分のデータから回帰直線を求めます。
\[
y=ax + b
\]
a：傾き
b：切片
この直線が警報値と交差する位置を計算し、あと何回で警報値を超えるかを予測します。
予兆保全とは
予兆保全とは、設備が故障する前に異常の兆候を検出し、計画的な保守を行う考え方です。
設備停止の削減や保守コストの最適化に利用されています。
活用例
- タクトタイム監視
- シリンダ動作時間監視
- モータ起動時間監視
- 温度上昇監視
- 圧力変化監視
シンボル
PredictCount
入力
- Data
- 入力データ
- LimitL
- 下限値
- LimitH
- 上限値
出力
- Out
- 警報値超過予測回数
- Slope
- 傾き
- Offset
- オフセット
入出力
- PredictBuf
- バッファ
使い方
バッファ
バッファはLREAL型の配列で要素数は変更可能です (サンプルでは50個のバッファにしています）
このバッファには直近のデータを残して内部の計算で使用するので外部から変更しないでください
計測のしかた
上限値と下限値はあらかじめ入れておきます
入力データを入れてENをONすると警報値超過予測回数(Out)を出力します
入力データが上下限値を超えている場合はENOはFalseのまま、警報値超過予測回数(Out)はゼロを出力します
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