設備診断技術応用問題
電動モータのベアリング異常の早期発見を目的とした場合、一般的な加速度計測よりもエンベロープ解析が有効な理由として最も適切なものを選びなさい。
A.エンベロープ解析は低周波ノイズを完全に除去するため、信号品質が向上する
✗ エンベロープ解析は低周波ノイズを「完全に除去」するのではなく、高周波帯域に焦点を当てるための帯域フィルタリング手法です。
B.エンベロープ解析は高周波帯域の衝撃成分を抽出し、低周波振動に埋もれた異常パルスを検出可能にする← 正解
✓ 正解です。エンベロープ解析は高周波帯域（典型的に2～20 kHz）をフィルタして、ベアリング剥離による微細な衝撃（インパルス）を抽出・復調します。これにより、機械全体の低周波振動に埋もれた初期段階の異常信号を早期に検出できます。
C.エンベロープ解析は計算が簡単で、リアルタイム処理に適している
✗ エンベロープ解析の実装は標準的な加速度測定より複雑で、信号処理が必要です。
D.エンベロープ解析は温度変化の影響を自動的に補正するため、精度が一定に保たれる
✗ エンベロープ解析自体は温度補正機能を持ちません。温度管理は別途対策が必要です。
「設備診断技術」の他の問題
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