こんな課題はありませんか？

本セミナーでは、自励振動を中心とした振動トラブルの本質理解と、AIを活用したデータ解析の実務手法を体系的に解説します。単なる理論やAI手法の説明ではなく、現場データの「整理・再構成・活用」に重点を置き、実際に使える形での解析力を習得します。

・ 自励振動の本質と見極め方
・ 原因不明振動の典型パターンと判断方法
・ 振動データの正しい読み方と再構成
・ AIに適した特徴量の考え方と抽出法
・ 異常検知へつなげる実務プロセス

• １．自励振動とは何か（強制振動との本質的違い）　
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  1-1 エネルギー供給による振動維持の本質
  1-2 強制振動との違いと誤認の典型例
• 1-3 自励振動と判定するための技術的要件とは？
  
  ２．なぜ原因不明になるのか（見誤りやすいポイント）
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  2-1 「外力が見えない」ことによる診断の難しさ
  2-2 周波数一致＝原因特定と誤解する落とし穴
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  ３．自励振動を疑うべきサイン
  
  3-1 回転数・入力と無関係に発生／持続する振動
  3-2 振幅が時間とともに増減・発散する挙動
  3-3 条件により突然発生・消失する非線形現象
  3-4 対策しても効果が出にくいケース
  
  ４．代表的な自励振動の分類と特徴整理
  
  4-1 摩擦起因（スティックスリップ 等）
  4-2 摩擦特性と負減衰化
  4-3 流体起因（カルマン渦・流体励振 等）
  4-4 流体−構造連成と発振条件
  4-5 構造・制御起因（負減衰・フィードバック不安定）
  4-6 負減衰と制御不安定
  
  
• ５．現場データからの見極め方
  
  5-1 時間波形の読み取り
  5-2 FFT依存の誤診回避
  5-3 同期・非同期成分の切り分け
  
  

• ７．有効な対策パターン（設計・構造・運用）
  
  7-1 剛性・質量変更の考え方
  7-2 減衰付加の有効条件
  7-3 接触・流体・運用条件の調整確認

• ８．対策の失敗例とその理由
  
  8-1 原因未特定の対策リスク
  8-2 安易な対策の限界