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故障予測・診断とは?課題と対策・製品を解説

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宇宙における故障予測・診断とは?

宇宙の故障予測・診断は、人工衛星やロケットなどの宇宙機器が、運用中に発生する可能性のある故障を事前に検知し、その原因を特定することで、ミッションの成功確率を高め、安全な運用を維持するための技術分野です。これにより、予期せぬトラブルによるミッションの中断や、高額な機器の損失を防ぐことを目的としています。

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【航空宇宙向け】NVIDIA Jetson Orin用 RTOS

【航空宇宙向け】NVIDIA Jetson Orin用 RTOS
航空宇宙業界の姿勢制御システムでは、ミリ秒以下の応答性と高い信頼性が求められます。機体の安定性や安全性を確保するためには、リアルタイム性の高いOSが不可欠です。RedHawk Linuxは、Jetson AGX Orin上で20マイクロ秒未満の応答時間を保証し、平均プロセスディスパッチレイテンシは3マイクロ秒を実現します。これにより、航空宇宙用途における姿勢制御システムの性能向上に貢献します。 【活用シーン】 ・ドローン ・人工衛星 ・無人航空機 【導入の効果】 ・姿勢制御の応答性向上 ・システムの信頼性向上 ・リアルタイム処理の高速化

【航空宇宙向け】FPGAワークベンチ

【航空宇宙向け】FPGAワークベンチ
航空宇宙業界の信号処理分野では、高度なデータ処理能力とリアルタイム性が求められます。特に、航空機の制御システムや通信システムにおいては、正確な信号処理が安全運航に不可欠です。FPGAワークベンチは、iHawkコンピュータ上で使用するFPGAカードと内蔵するIPコア及び自社製のIPコアを使用するお客様向けのアプリケーションビルダー/コンフィグレーターソフトウェアから構成されます。コンカレント・リアルタイム社が予め用意する標準IPコアを自由に組み合わせて使用できるほかお客様が独自に作成されたIPコアを実装することも可能です。 【活用シーン】 ・航空機のフライトコントロールシステム ・衛星通信システムの信号処理 ・レーダーシステムのデータ処理 【導入の効果】 ・信号処理の高速化と高精度化 ・システムの柔軟性と拡張性の向上 ・開発期間とコストの削減

【宇宙開発向け】シスマック株式会社

【宇宙開発向け】シスマック株式会社
宇宙開発業界では、過酷な環境下でのデータ収集において、高い信頼性と耐久性が求められます。特に、宇宙空間での運用においては、機器の故障は致命的な問題となり、正確なデータ取得が困難になる可能性があります。シスマック株式会社の製品は、これらの課題に対し、治工具、専用機、レーザーマーキング技術を通じて貢献します。 【活用シーン】 ・宇宙探査機の部品製造 ・衛星搭載用機器の製造 ・宇宙実験用治具の製作 【導入の効果】 ・高精度な部品製造による信頼性向上 ・過酷な環境下でのデータ収集の安定化 ・ミッション成功への貢献

高速試験

高速試験
丈夫で高いパフォーマンスを発揮 MTS高速システムは車両の衝突効果試験に利用され、シミュレーションやその他の高い歪み速度または浸透率試験を行うことができるようになります。 (詳細はカタログダウンロードからお問合せ下さい。)

【導入事例】航空宇宙・防衛分野向け基板検査

【導入事例】航空宇宙・防衛分野向け基板検査
航空宇宙・防衛分野では、高い品質基準が求められる中、フライングプローブテスタを活用することで、少量生産基板の検査が効率化されます。治具不要の柔軟な検査フローにより、短納期対応やトレーサビリティの確保が可能になり、品質向上とコスト削減を両立します。 【導入実績】 ・少量生産基板の全数検査を実施し、高信頼性を求められる製品の品質保証を達成。 ・高精度な検査フローにより、航空宇宙や防衛分野特有の厳しい要求に対応。 【お客様がかかえられていた課題】 治具作成の負担: 治具式テスタでは、基板ごとに専用治具が必要となり、少量生産ではコストが過大。 治具の設計・製作に時間がかかり、短納期での対応が難しい。 不良検知の難易度: AOIやファンクションテストのみでは検出が困難な微細な不良(隠れたショート、内部配線不良)が見逃されるリスク。 特に多層基板では、外観検査や通常の通電試験では品質保証が不十分。 トレーサビリティの要求: 航空宇宙・防衛製品では、測定結果や検査データを詳細に記録し、将来的なトレーサビリティを確保する必要がある。
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宇宙における故障予測・診断

宇宙における故障予測・診断とは?

宇宙の故障予測・診断は、人工衛星やロケットなどの宇宙機器が、運用中に発生する可能性のある故障を事前に検知し、その原因を特定することで、ミッションの成功確率を高め、安全な運用を維持するための技術分野です。これにより、予期せぬトラブルによるミッションの中断や、高額な機器の損失を防ぐことを目的としています。

​課題

データ量の膨大さと複雑性

宇宙機器は、センサーやテレメトリデータなど、膨大な量のデータを生成します。これらのデータは複雑で、異常の兆候を見つけるのが困難です。

限られた観測機会とリアルタイム性

宇宙機器からのデータ受信は、地上局との通信ウィンドウに制約があり、リアルタイムでの詳細な観測が難しい場合があります。故障発生時の迅速な対応が求められます。

未知の故障モードへの対応

宇宙環境は過酷であり、地上では想定できないような未知の故障モードが発生する可能性があります。過去のデータだけでは対応できない場合があります。

コストとリソースの制約

宇宙開発は莫大なコストがかかるため、故障予測・診断システムにも効率性と費用対効果が求められます。限られたリソースで最大限の効果を発揮する必要があります。

​対策

機械学習による異常検知

過去の正常・異常データを学習させた機械学習モデルを用いて、リアルタイムで生成されるデータを分析し、異常なパターンを早期に検知します。

シミュレーションとデジタルツイン

機器の挙動をシミュレーションし、仮想空間上に再現するデジタルツインを活用することで、様々なシナリオでの故障発生を予測し、診断精度を高めます。

センサーフュージョンと多角的分析

複数のセンサーからのデータを統合・分析することで、単一のセンサーでは捉えきれない複合的な異常の兆候を検出し、診断の信頼性を向上させます。

自己修復・自己診断機能

機器自身が異常を検知し、自動的に復旧を試みる、あるいは診断情報を地上に送信する機能を搭載することで、迅速な対応と運用継続を目指します。

​対策に役立つ製品例

データ解析システム

大量の宇宙機器データを収集、処理、分析し、機械学習モデルの構築・運用を支援することで、異常検知と故障予測を可能にします。

シミュレーションソフトウェア

宇宙機器の物理モデルに基づいた高精度なシミュレーションを実行し、様々な運用条件下での挙動や故障発生の可能性を評価します。

AI駆動型診断エンジン

収集されたテレメトリデータやセンサー情報をリアルタイムで分析し、故障の可能性が高い箇所や原因を特定するインテリジェントな診断機能を提供します。

予兆検知サービス

専門家チームが、AI分析結果に基づき、機器の微細な変化や異常の兆候を早期に発見し、運用担当者にアラートを発信するサービスです。

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