The 19th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2005

1F4-03

One Class SVM に基づく水力発電所軸受異常振動の予兆発見 (2)Unusual condition detection of bearing vibration in hydropower plants (2)小野田崇∗1

伊藤憲彦∗1

清水健二∗2野邊信勝∗2

村川秀樹∗2

Takashi Onoda

Norihiko Ito

Kenji Shimizu

Nobukatsu Nobe

Hideki Murakawa∗1∗2(財) 電力中央研究所

Central Research Institute of Electric Power Industry

九州電力株式会社

Kyushu Electric Power Co.,Inc.

Kyushu Electric Power Co.,Inc. collects diﬀerent sensor data and weather information to maintain the safetyof hydropower plants while the plants are running. This paper shows results of unusual condition of bearing
vibration detection from the collected diﬀerent sensor data and weather information by using one class support
vector machine. The result shows that our approach may be useful for unusual condition detection in bearing
vibration and maintaining hydropower plants.

1.

2.

はじめに

One-Class SVM

ここでは，本研究で適用した One-Class SVM について，簡単に述べる [2]．
まず，学習データが以下の式で表現されるとする．

水力発電所の保守は，1ヶ月に 1 回実施する五感を用いた設備巡視，並びに 2ヶ月に 1 回実施する計器類の数値を記録・確認する日常点検により，性能を維持している．九州電力 (株)では，この保守業務の省力化を目指し，水力発電所のセンサ情報から，異常の予兆を検出する技術の開発に取り組んでいる．
特に，水力発電所の性能維持には水車・発電機軸受の異常予兆検出が重要となる．しかし，この水車・発電機軸受異常予兆検出については，以下の理由でセンサ情報に基づく異常予兆の検出が困難な状況にある．

x1 , . . . , x ∈ X(1)

ここで， ∈ N であり，X ∈ RN である．
今，Φ を特徴写像 X → F であるとする．この特徴写像は，学習データをある特徴空間へと写像する．また，この写像 Φによる特徴空間での内積は，元の学習データ空間上の簡単なカーネル関数で表現される．つまり，次式が成り立つ．

• 多くのセンサ情報と軸受振動との因果関係は非常に複雑．
• 異常予兆発見に必要な異常，故障時のデータ発生は稀で，異常，故障時の詳細なデータがない．

k(x, y) = (Φ(x) · Φ(y)) .

(2)

式 (2) を満たすようなカーネル関数としては，ガウスカーネ
ル関数 k(xi , yj ) = exp −xi − yj 2 /c が有名である．インデックス i と j は，1, . . . ,  を表す．簡単のため以下では，i, j ∈ [] の表現を採る．
1 クラス SVM では，ほとんどの学習データが入る小さな領
域内で +1(正常状態データン) の値を採り，それ以外の領域で−1 を採るような関数 f を，以下の考えによって生成する．

• 実験による実機を模擬した異常状態の生成が困難．
このような状況の中，著者らは， 2003 年から水車・発電機軸受が正常振動している際の各センサ情報の値の組み合わせを正常状態のデータと見なし，この正常状態データから外れた例外状態データの蓄積が異常予兆となると考えることで，水力発電所の水車・発電機軸受異常振動の予兆検出技術の開発に取り組み始めた．2004 年度には，九州電力 (株) 宮崎電力所の石河内第二水力発電所において収集された通常運転時の水車・発電機軸振動に関連する定常状態 (並列時) センサ情報値の組み合わMachine(Oneせデータから，One Class Support Vector
Class SVM) によって例外状態データを抽出した結果，および，その抽出データの水力発電所現場技術員による評価結果について報告した [1]．
2004 年度の分析結果では，並列時に稀に含まれる起動時，解列時のデータを例外状態データとして抽出することが多かった．本論文では，通常運転時の水車・発電機軸振動に関連するセンサ情報値の組み合わせデータを現場技術員の運転経験則で，「起動時」，「並列時」，「解列時」，「停止時」の 4 つのフェーズのデータに分類し，「起動時」，「並列時」，「解列時」の 3 つのフェーズで，例外状態データ抽出を試みた結果について報告する．

1. カーネル関数によって特徴空間へデータを写像する．
2. 写像されたデータを原点からの最大マージンによって得られる分類面よって分類する．言い換えれば，原点に最も近いデータと原点との距離を最大化するように分類超平面を見つける．
特徴空間上の学習データを原点から最大マージンによって分類するため，以下の 2 次計画問題を解く．

minw∈F,ξ∈R ρ∈R

subject to1 1w2  +ξi − ρ2νi(w · Φ(xi )) ≥ ρ − ξi ,(3)ξi ≥ 0.
この 2 次計画法を解くことで，Structural Risk を最小化するような分類超平面を見つけることができる．つまり，正常状態データと正常状態でないデータを分ける超平面を見つけることができる．ここで，ν は，ν ∈ (0, 1) となるパラメータである．

連絡先: 小野田 崇，(財) 電力中央研究所 システム技術研究所，東京都狛江市岩戸北 2-11-1，03-3480-2111，03-5497-0318，
onoda@criepi.denken.or.jp

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The 19th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2005
解列時データに対し，One Class SVM を ν = 0.05(7 件程度の例外状態データ数) として適用し，例外状態データの抽出を行い，11 件の例外状態データを抽出した．11 件の例外状
態データの内，2 件は，通常運転とは異なる「作業運転」中のデータであることが，現場技術員の有する日報等から確認できた．また，11 件の例外状態データの内，2 件は，通常運転とは異なる「事故遮断時」中のデータであることが，現場技術員の有する日報等から確認できた．
提案している例外状態データ抽出方法により，非常に稀である「起動時」データ中の「並列時」データ，「作業運転時」データ，および，「事故遮断時」データを例外状態データとして抽出できたことは，提案手法が各フェーズのデータから抽出されるべき例外状態データを発見できる方法となっていることを示すものである．
抽出した例外状態データに対する，石河内第二発電所現場技術員 (専門家) の運転経験に基づく評価を総括すると，以下のようになった．

表 1: 各フェーズの測定データ数
フェーズデータ数3.

停止時
433,935

起動時
120

並列時
2,368,756

解列時
132

例外状態データ抽出条件分析対象とした九州電力 (株) 石河内第二発電所軸振動関連データは，2004 年 3 月 16 日から同年 11 月 23 日まで，石河内第二発電所に設置したセンサ情報を九州電力宮崎電力所においてオンライン収集したものである．測定間隔は 5 秒であり，一つのデータは発生電力，回転数，ダム水位，外気温など 38項目のセンサ，気象情報で構成されている．この 2004 年 3 月16 日から同年 11 月 23 日までに収集されたデータは，対象とした水力発電所軸受に事故や故障などの事象が起こっていないデータである．つまり，分析対象となるデータは，通常運転中の全て正常状態のデータである．
昨年度までは，1 分値データを分析対象としていたが，本研究での分析においては，5 秒間隔の測定データを分析対象とした．測定データは 38 項目から構成されているが，例外状態データを検出する際には，分析対象とする測定項目は，専門家の軸振動に関する知見から，発生電力 (MW)，回転数 (rpm)，室温 (℃)，水温 (℃) 度，オイルクーラー入口温度 (℃)，オイルクーラー出口温度 (℃)，上部軸受温度 (℃)，下部軸受温度(℃)，上部軸受油温 (℃)，水車軸受温度 (℃)，水車軸受油温(℃)，スラスト軸受温度 (℃)，下部油槽油温度 (℃)，下部軸受入気温度 (℃)，発電機軸振 (X 軸)(µ m)，水車軸振 (X 軸) (µm) の 16 項目を選定した．また，相対的に事例の少ない発電機起動開始，および，発電機停止開始部分を例外状態データとして抽出しないよう，現場技術員の運転経験則に基づき，測定データを「停止時」，「起動時」，「並列時」，「解列時」の 4 つのフェーズに分類した．この運転経験則による測定データの分類によって得られた各フェーズの測定データ数を表 1 に示す．
「停止時」フェーズでは軸受が回転していないため，当該フェーズを例外状態パターン検出分析の対象からは外した．つまり，「起動時」，「並列時」，「解列時」の 3 つのフェーズごとの測定データに対し，例外状態データ検出を行った．また，項目ごとの測定単位の違いによる影響を無くすため，測定データを測定項目ごとに平均 0 分散 1 に正規化した．

4.

• 「起動時」，「並列時」，「解列時」の各フェーズデータから抽出された「作業運転時」，「事故遮断時」などの例外状
態データの事例は，その事例の周辺データ，日報等を確認しないと判断できないデータを抽出できている．
• 各フェーズで例外状態事例として抽出された「事故遮断時」の事例，他のフェーズに入るべき事例，「作業運転時」の事例以外の事例は，抽出理由が明確にできたものの，他の事例については抽出理由を明確にできなかった．このような事例の蓄積が，異常状態に繋がる可能性があるのかもしれない．
実際の実験においては，抽出する例外状態データ数を変化させた試行を実施し，例外状態データ数の異なる結果を現場の技術員に提示し，抽出した例外状態パターンの技術員による評価を行った．その結果，本稿で報告した例外状態データ数以上の例外状態データは，全て現場の技術員が正常状態であることを簡単に説明できるものであった．

5.

おわりに

本稿では水力発電所における軸受異常振動の予兆発見の第一歩として，通常運転中のセンサ情報，気象情報を「起動時」，「並列時」，「解列時」，「停止時」の 4 つのフェーズに分類し，「起動時」，「並列時」，「解列時」の各フェーズデータから例外状態データ事例のを抽出を行った結果について報告した．現場での経験則と計算機の抽出結果との比較により，適用手法の信頼性の高さを確認できた．今後は，この例外状態データ抽出法に基づく異常振動の予兆発見のプロトタイプシステムの開発に取り組んでいく．

抽出結果と評価

起動時データに対し，One Class SVM を ν = 0.05(6 件程度の例外状態パターン数) として適用し，例外状態データの抽出を行い，9 件の例外状態データを抽出した．9 件の例外状態データの内，2 件は，本来並列運転時に入るべきデータであることが分かった．また，9 件の例外状態データの内，1 件は通常運転とは異なる「事故遮断時」中のデータであることが，現場技術員の有する日報等から確認できた．
並列時データに対し，One Class SVM を ν = 5 × 10−6 (12件程度の例外状態データ数) として適用し，例外状態データの抽出を行い，14 件の例外状態データを抽出した．14 件の例外状態データの内，3 件は，通常運転とは異なる「作業運転」中のデータであることが，現場技術員の有する日報等から確認できた．
この「作業運転」は非常に希な事象で，現場技術員も提案手法による例外状態パターン抽出結果としてそのデータが提示されるまで，「作業運転」が行われていたことに気付かなかった．

参考文献[1] 小野田 崇，村田 博士，山名 美智子，清水 健二，野邊 信勝，村川 秀樹． One Class SVM に基づく水力発電所軸受異常振動の予兆発見 (1). 第 18 回人工知能学会全国大会, 2F2-01, 2004.
[2] B. Schölkopf, J.C. Platt, J. Shawe-Taylor, J. SmolaA, and R.C. Williamson. Estimation support of highdimensional distribution. Technical Report MSR-TR99-87, Microsoft Research, 1999.

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