冷蔵庫にM5StickC Plus2を設置したら静音すぎて何もわからなかった話

> Source: Zenn_Python

// Problem

予知保全のプロトタイプ開発において、安価な汎用IMU（MPU6886）を用いて冷蔵庫の振動を解析しようとしたが、筐体への振動伝達が極めて小さく、センサーの分解能（±8g設定時）ではノイズフロアを越える信号を捉えられなかった。また、インバーター制御による回転数の変動も解析を困難にする要因となった。

// Approach

M5StickC Plus2を磁石マウントで冷蔵庫に設置し、500Hzのサンプリングレートで3軸加速度データをWi-Fi UDPを用いてPCへ転送するパイプラインを構築した。収集した時系列データに対しFFT（高速フーリエ変換）を適用し、コンプレッサーの回転数に由来する周波数成分の特定を試みた。

// Result

スペクトルはほぼフラットであり、期待したピークは検出されなかった。この結果から、センサーの分解能と対象物の防振特性、および非定常な回転数への対応の重要性を再認識した。今後は、より高い振動レベルと回転数を持つ工作機械（マシニングセンタ）を対象に、同一のデータ収集パイプラインを用いた検証を行う。

Senior Engineer Insight

> 本件は「センサー選定の誤り」という典型的な失敗例だが、プロトタイピングにおける重要な教訓を含んでいる。汎用IMUは姿勢制御には適しているが、微細な振動を捉える工業用予知保全には分解能・感度が不足する場合が多い。また、インバーター制御のような非定常信号に対しては、固定周波数解析では不十分であり、時間周波数解析の検討も必要となる。低コストなデータ収集パイプライン自体は確立されているため、センサーを圧電式等へアップグレードし、対象を工作機械へシフトする判断は極めて合理的である。