状態監視の強化により生産効率と環境効率の両立を目指す（LCA対応を目的としてDXを推進）
回転機械、生産ライン、及び、プラント装置

株式会社エクストラネット・システムズ
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1

目 次✔ Goal と 基本的アプローチについて
Ⅰ．新たな状態監視技術：相関抽出法
・脳内モデルを具現化
・要因の自動推定

・異常の検出感度

Ⅱ.回転機械の劣化診断 ＆自動監視システム
・プロアクティブ保全

・適用実績（技術・経済的）

Ⅲ.生産ラインにおける不良検知
・受託開発例

Ⅳ.プラント装置/ライフサイクル付加価値の最大化
・某燃料化プラントへの適用例
補足：マハラノビスタグチ法（MT法）との比較
2

会社紹介
・名称
・所在地
・設立
・資本金
・主な事業

・受賞

株式会社エクストラネット・システムズ広島市
2005年10月（今期第18期）
1,750万円（１）回転機械の劣化診断サービス（２）異常判定用アプリケーションの販売（３）同上、適用に関するコンサルティング（４）生産ラインでの不良検知機能の受託開発（５）プラント監視機能の共同開発（６）特許・診断ノウハウに関するライセンス供与①2014年度TPM優秀商品賞（開発賞）②令和元年度第45回発明大賞（会長賞）
3

Goal：ライフサイクルにおける低炭素型生産システムの構築支援
運用条件の改善 運転データ・保全情報（プラント運転・⇒構造化（DX1）

運用の全体最適化（性能・経済面・環境面／
サプライチェーン等含む）

生産ライン）（開発・設計・生産技術）「強化学習」＋デジタルツイン（状態予測・データ同化） ← 開発中

実
用
化
済
み

第１図

潜在異常の検出

異常原因の推定（状態変化の追跡）（１次～３次要因）「相関抽出法」「因果分析」（スタティック・ダイナミック）（因果モデルの絞り込み）

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4

ライフサイクルにおける低炭素型生産システムの構築支援（ LCA対応を目的としたDXの具体化策のご提供）
プラント装置 （主システム系・回転機械）
高経年設備・部位が散在、運転とメンテの統合、
ライフサイクルシナリオの数が膨大⇒運用の全体最適化

生産ライン（加工・組立）
部品・製品が多岐・多品種・製造条件の変更が頻繁
機械・部品
センシング

CPS と生産情報
データ分析・予測・判定等

CPS(Cyber Physical System) とメンテ情報
傾向監視 ⇒ 機能的寿命の延長
主システム系

回転機械

A.投入原材料の適正化
B.エネルギ損失の削減
C.設備・部品の延命
D.商品の品質維持・向上

A.軸受潤滑性・軸ズレ管理⇒延命
B.回転効率の維持
C.流動効率の維持

加工状態の
遷移・比較

潜在欠陥
の検知

塑性変形の
進展

加工条件の
最適化

不良率の
低減

工具・冶具
磨耗、欠損

生産効率・環境効率を両立
直接・間接的 CO2 排出量 / エネルギの損失量 / 投入原材料を考慮した運用の全体最適化

第２図

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5

プラントのライフサイクル（LC）での付加価値を最適化へ（機能的寿命を延長 ⇒ 確実な環境効率の向上策）
相関抽出法（DI値・変数関与度）@n

強化学習
NO

通常劣化（LC値）

劣化
要因
ノウ
ハウ
&
データ
ベース

特異劣化（DI値）

警告域到達時期nL&
関連変数群vj

警告域の閾値①LC値 ②DI値
状態遷移確率P(s’|s)

因果分析・状態予測

処置選択確率π(ak|s)

処置毎の回復度@nL

報酬関数 r(s,ak,s’)

警告域
？
処
置
毎
の
統
合
価
値
関
数

YES

最
適
方
案

処
置
実
施

処置結果との照合⇒状態予測・各確率等のDB更新
第３図

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6

データから有用な情報を得る基本的アプローチ

状態監視機能 ： 異常判定と要因推定と、を同時にデータの意味（解釈）

状態予測（物理的・機能的）

因果関係

支配方程式

劣化要因
ノウハウ
集
因果分析

相関抽出法

①因果効果
②要因確率

①劣化状態の推定②変数の関与度

第４図Copy right is reserved by Extranet Systems Inc.

状態空間モデル（状態変化率）7

Ⅰ. 新たな状態監視技術；相関抽出法
従来技術の課題：データの強度を判定指標 & 因果分析が非現実的
１）潜在異常や欠陥の検出感度（熟練者の気づきを超えられない）
２）プロアクティブ保全（原因除去型） ３）要因推定（因果モデルの絞り込み）
１．データ（波形）強度

初期値

第５図

初期値の1.4～3.0倍以上

２．特徴パラメータ

初期値の4.0～6倍以上

３．スペクトル分布の強度
判定閾値(a)O/A（実効値など）(b)ピーク値(c)歪度 (d)尖度

第６図
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強
度
(dB)

基準時の変動が大きい場合が多く、潜在異常は埋もれる
スペクトル分布周波数(Hz)第７図
8

Ⅰ. 新たな状態監視技術；相関抽出法
脳内での学習モデルを“相関抽出法”にて具現化
脳内での学習モデル：教師なし学習
入力パターンの“相関”はシナプス重みWiに記憶される

1⇒何かおかしい
0⇒正常！

第８図

「いつもと違う」：高い検出感度と、安定した判断
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9

Ⅰ. 新たな状態監視技術；相関抽出法
基準データの“相関”⇒特徴係数⇒基準時・監視時の特徴量に共用

特徴量分布の算出①基準時特徴 Z0②監視時特徴 ZA

第９図Copy right is reserved by Extranet Systems Inc.

10

Ⅰ. 新たな状態監視技術；相関抽出法
時間波形への適用
強さ

ＤＩ値 を判定指標

時間

X
分布間の乖離度（ＤＩ値） 算出
異常時

正常時
1

・・・ i

・・・ j

・・・ p

周波数

複数の帯域に分割
第１０図
正常時のデータから、各帯域の強さに関する特徴係数 W を決定

第１１図

特徴量 Z=W*X を算出

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11

Ⅰ. 新たな状態監視技術；相関抽出法
パラメータ自動探索型相関抽出法
基準状態の学習結果から、２つのデータ群が最もよく離れる回転角度 θを探索

Z2

X2
データ群B

データ群A とデータ群Bの識別を最適化

Z1
データ群A

θ

X1

DI値 ； 大最適パラメータθ（回転角）を自動探索

DI値 ： 小第１２図Copy right is reserved by Extranet Systems Inc.

12

相関抽出法の有効性事例その１（初期異常の検出）★１／６オクターブ★●転がり軸受の軌道面肌荒れ（微小傷）の検出事例
周波数分割：１／６オクターブ
S1（正常時）5030

S2（異常時）S3（異常時）

30

強
さ 20
dB

20

Z2（第Z2(第2特徴量）
2特徴量）

40

-30

10
0
10

100

1000

-10

正常

異常
10
0
-10

10

30

-10
-20

異常

-30

周波数（Hz）

Z1Z1（第1特徴量）（第1特徴量）×周波数解析では異常判定は困難○相関抽出法によって検知可能

第１３図

第１４図
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13

相関抽出法の有効性事例 その２（グリス量低下）●軸受の潤滑維持管理⇒延命効果（プロアクティブ保全（原因除去型））✔グリス量の減少 ⇒ 従来、振動では検知不能

第１５図

2014年度TPM優秀商品賞（開発賞）受賞
14
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相関抽出法の有効性事例 その３
ガスエンジンの失火検知（音響）
全て正常状態

６気筒のガスエンジン

マイク１

第１６図

1気筒が失火状態

マイク２

第１７図

計測

計測

スペクトル分布 ＠正常時

波形＠正常時500

正常時スペクトル分布 ＠失火時

波形＠失火時
失火時

450✔ 波形やスペクトル分布の差が小さく、識別は困難
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15

相関抽出法によるガスエンジン失火現象の検知（音響）相関抽出法にて失火現象を音響にて識別可能⇒ 熟練者を超える検知機能を検証

時間軸

第１８図

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16

Ⅰ.回転機械の劣化要因の自動推定（BDI）アプリを開発
某プラント / 排気ファンでの比較検証（１）専門家（ノウハウ）による要因判定結果 ⇒（２）専門家C・回転特性B・BDIアプリAの比較

BDIアプリを適用した要因ノウハウの更新
第１９図
異常状態の追跡とともに、劣化要因も自動出力
17Copy right is reserved by Extranet Systems Inc.

プロアクティブ保全と他の方式との比較
NO
.

保全方式

主要な技術

医療との比較

プロアクティブ保全

故障の原因系の監視と修正（潤滑不良やミスアライメント）

血圧やコレステロールを監視し、適切なダイエットを行うこと。

2

予知保全

振動・温度・油中金属摩耗粉・
アライメントの監視

心電図や超音波診断装置により心臓の欠陥を診断する。

3

予防保全（ＴＢＭ）

定期的なオーバーホール
および部品交換

バイパス手術または臓器移植を行う。

4

事後保全（ＢＤＭ）

故障が発生した後の処置（大きな生産損失と保全予算）

心臓発作が起こってから病院に駆け込む。

1

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18

回転機械/プロアクティブ保全を振動データで実現
状態基準の保全：CBM(Condition Based Maintenance)
プロアクティブ保全（原因除去型）

予知保全

潤滑不良・軸ズレの監視

劣化・異常の監視

故障のない設備の延命

障害・故障の早期検出

出典：NORIA Publishing;Machinery Lubrication 2006年
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19

Ⅱ． 回転機械の劣化診断サービス
軸受の物理的寿命は、潤滑と軸ズレに大きく左右される
導入効果・ニーズが大きい対象事項
１．不要なオーバメンテを削減したい①生産停止、分解、復旧、試運転要・・・メンテの間隔・対象範囲

２．軸受の交換周期を延長したい（延命）①回転中の軸ズレ量を推定 ⇒ 最適な補修時期を知る②グリス量低下を検出し、最適な充填時期を出力
３．突発的な故障を無くしたい（従来技術では困難）①低速回転機器(300rpm)を的確に診断する②運転時の振動が大きく異常検出が手遅れに

４．主軸の微小な回転むらが問題に①製品の厚み不均一などの品質低下
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20

回転機械への導入事例
劣化診断サービス（振動）１．適用機種：汎用回転機（ポンプ、モータ、減速機、エンジン、ブロワ等）・
工作機械・加工機械・搬送機械・風力発電機・ロールマシン等

２．劣化事象：摩耗、潤滑不良、軸ズレ、回転アンバランス、ガタ
ゆるみ、軸受異常、メカニカルシール漏れ、等
３．提供：劣化/異常の程度、劣化要因の推定、機器の延命策、物理的・機能的寿命の予測
４．その他：①電気設備での部分放電検知（音響もしくは振動）②スクリーン摩耗の検知（振動）Copy right is reserved by Extranet Systems Inc.

21

劣化診断サービスの技術優位性

1,450台@2021.12（ 朱 記項目；従来では診断困難）
業 界

対 象 機器台数

主 な 有効性

石油化学

・高 圧 ポ ン プ、ドラ イヤ
コンプレッサー、ローラ

5〇超低速回転機器／軸受傷を検知〇メ カニ カルシール部／ガ スリーク検出など

石油精製

・エ キ ス パ ンダー タービン
コ ン プ レ ッ サー

4・ タービン内流動異常を検知〇モータ異常（ 固定子）を検知

鉄 鋼

・圧 延 機 （ 熱 間・ 冷間）、
油圧ポンプ、

4・ ローラ軸受傷検知および進展追跡
・ 最適な 軸受交換時期を検証 など

ガス製造

・ガ ス エ ン ジ ン発 電機
コンプレッサー、3●ガ ス エンジンの失火検知

電 力・ミ ル 減 速 機 、ブ ロ ワー、ローラ
循環ポンプ、コンプレッサー、・ 風 力 発 電系

238

●石炭粉砕ミルの大きな振動下にて傘歯車の劣化検知〇ブロワー／空気流動異常を検知●低速/回転変動/OH時期の妥当性検証

機械メーカ

・ 駆 動 台 車 、ポンプ、エ ン ジ ン
製 粉 プ ラ ン ト （6 種）、シリンダ

959

・排 水 ／ 揚 水 ポンプ、・ 汚水処理ブロワー、・ 船 舶 用 大型 エン ジン

237

・ 軸受転動体の腐食による肌荒れ検知
・ ベルト駆動／軸ブレの異常検知、●グリス量低下量の追跡機能を検証
・ 縦軸ポンプ／吸込部ベルマウス欠損を検出●排水ポンプの軸ズレ量推定／補修時期検証●エンジン不調による重油消費量の増分を推定

自治体
農水省
国交省

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22

23

回転機械の劣化診断における有効性（補足説明）• 表中の「主な有効性」の欄に朱記した項目は、従来では異常検出による物理的・機能的効果が不十分／困難、もしくは延命などの経済的な効果が発揮できなかったものである。
①低速回転機器（300rpm以下の回転速度）②モータ内部の要因分析（振動解析による）③エンジンなど爆発などによる外乱が大きい機器④グリス量の減少⑤運転中における主軸の軸ズレ量の推定①は診断困難なために突然の破損事故が発生④、⑤は軸受寿命を延命するために必須であるもの。
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22

劣化診断サービスの経済的効果の事例（従来技術では、経済効果は不明、もしくは曖昧）
NO

項

目

備 考

効果の実績
対象機器

台 数

効 果

36台 オーバーホール費用低減
約1.5百万円/(年間・台)

排水機場
（農水省）

2台

更新費の低減8.8百万円/(年間・台)

農業用水
（某所）

３ 軸受/
縦軸ポンプ
潤滑不良の検知 （タービン駆動）

2台

軸受延命による低減
2百万円/(年間・台)

オイル排出
ポンプ

ベルト駆動
回転機械

800

部品・組立不良製品
の出荷回避

機械製作
メーカ

吸込み部欠損の検出（流動異常）

排水機場（国交省）

１ 保全間隔の増大

横型ポンプ

２ 更新時期の最適化

横型ポンプ

４ 製品検査の実用化（ディーゼルエンジン駆動）（電動機駆動）５ 損傷の早期発見 縦軸ポンプ（ディーゼルエンジン駆動）台/年

1台

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24

劣化診断による経済的効果の実績についての補足説明
・従来、潜在異常の検出感度が低く、原因除去型の保全には至らなかった。
・また、劣化要因の推定は、熟練者による経験に基づくことが多く、客観的な蓄積ができず、後継者へのノウハウ伝承も限定的であった。
■経済効果の事例：
１．排水機場におけるポンプ（ディーゼルエンジン駆動）は、機種と容量に応じて１～３年に１回のオーバーホールを行っていたが、新技術の適用による傾向監視を行うことによって、２～３倍に間隔を延長。
２．農業用水用のポンプ（モータ含み）の更新は、予め計画されていたが、新技術により２台のポンプ・モータの更新時期を５年間延期。
３．オイルタンカー内の重油排出ポンプの軸受交換周期を３倍に延命。
（軸受自体のコストは比較的小さいが、停止・分解・交換・心出し・試運
転調整・停止による生産損害などの費用は大きい）
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25

ポンプ設備での採算性評価の事例
開放点検費用と振動診断費との比較●農水省関連/排水機場ストックマネジメント：
コンサルタントＳ社と北海道開発局が共同検討

比較条件：（１）３年ごとに開放点検（従来の保全ガイド）

年
間
点
検
費
用

（２）劣化診断費用（一例）
1台当り 500千円/回
両吸込ポンプ

(千円)

斜流ポンプ

診断費用：50万円（仮定）
第２０図

500Φ

●出口口径500Φを超えるポンプ設備では振動診断の方が経済的である。

ポンプ出口口径 (mm) Copy right is reserved by Extranet Systems Inc.

26

状態監視から効率監視へ

劣化監視技術
スタティック/ダイナミック相関抽出法

回転機器
劣化/エネルギ損失DB

状態変化の追跡技術
劣化進展の予測技術（機能的寿命予測）

・燃料ロスの推定と予測
・回転機器の効率推定と予測

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軸受
劣化進展DB・エネルギ管理・省エネ
・環境負荷低減27

船舶エンジンの燃費ロスを推定
ディーゼルエンジンの燃費ロス（機械的・機構上）

経年劣化

燃料噴射部
の劣化

軸受/劣化
データベース

軸受の劣化

回転の効率低下

気筒間での着火アンバランス

①劣化検知/進展の追跡②劣化要因の推定③エネルギ損失の評価

弁の動作
不良

相関抽出法による状態推定

第２１図

エネルギ損失データベース

燃費ロスを推定Copy Right reserved by Extranet Systems Inc.

28

コンテナ船／ディーゼルエンジンへの適用例
目的：
１．各船舶の運航において、振動診断と燃費ロスの推移
を集中的に監視。
２．運航計画を先手管理、燃費ロスやエンジンの健全性を評価して保全計画・実行。
目標：① 信頼性向上；3倍以上 ②燃費 ；2～5%低減③ 保全コスト ；5～15％低減
第２２図

主軸

ユーザ：運航時主軸受近傍での振動データを採取

第２３図

エンジン隔壁部（軸受部）
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データ解析・評価：①ディーゼルエンジンの回転状況の良否②軸受の劣化状態③傾向監視（①、②について）④エネルギ損失の推定⑤その他、振動異常
29

コンテナ船／ディーゼルエンジンへの適用例●S法解析から得たDI値は1.85。
振動の時間波形

エネルギ損失量（％）

1.85

0.35 %

第２４図

第２５図

回転アンバランス量（％）■DI値1.85 ⇒ 回転アンバランス量 0.35%■回転アンバランス量 0.35% ⇒ 燃料損失 0.7%
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30

回転機械の自動監視システムの事例（ライセンス供与先）

メーカ 殿
回転機械

データ

駆動源
メールサーバ（インターネット）

センサー
（軸受部）

異常要因の推定スマート自動監視装置（ライセンス供与先：相関抽出法を組込）

弊 社

第２６図

●スマート自動監視装置にて異常判定を行い、黄色ランプ表示が出たら、警報発令、赤ランプにて運転停止等の処置
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31

特許・診断ノウハウ/ライセンス供与の事例
１．ライセンシー：機械メーカ殿

２．目的：自社製品にスマート自動監視装置
測定ボタン：データ測定の開始

ＵＳＢ転送ボタン：測定データ回収、詳細診断①自己診断機能を付加②稼働率の向上センサNO

３．相関抽出法を組み込み
最大 8個ケ 取付可能判定結果を表示USBメモリ

センサ(1ch) センサ(2ch)
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環境保全への効果（回転機械）
回転機械の潜在異常の検知・予測・原因推定⇒最適時期に保全●環境保全への効果；

軸受部でのデータ採取により異常事象を検知、原因除去型保全を実施（１）回転機械の更新時期の延長（農業用水用のポンプの事例）⇒1.5～2倍へ（２）軸受部品の延命（現状寿命の２～３倍に）⇒当該部品の製造に係るCO2排出量の低減効果
・軸受の平均重量を300g/個；⇒部品製造（素材含み）CO2排出量＝約1,000kg-CO2/個 ⇒ 1/3 ～1/2に・間接的CO2排出量削減の規模
2,960,980(千個) *1,000 kg-CO2/個 *(1/2～1/3) = 年間 14.8億ton ～19.7億ton
出典：（社）日本ベアリング工業会地球環境対策委員会“転がり軸受のLCAの調査・研究について”・延命によるCO2排出枠の金額
1,480,490,000t-CO2/年＊2,000円/t-CO2=2,960,980,000,000 円/年⇒ 年間2兆9600億円（３）エネルギ効率の低下対策を最適化
船舶エンジンでの推定例⇒効率監視による効果； 3%～5%の省エネルギを期待
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33

Ⅲ. 生産ライン／不良検知機能の開発
相関抽出法では様々なセンサーデータに対応⇒検査機能の向上へ
NO

1

2

センサーの
種類

適用可能性のある劣化事象

事 例
①切削不良
②曲げ不足
③ロール寸法不良④穴あけ不良加速度

生産機械の主軸回転の不均一や微妙な変動、ワークの加工硬化など性質の異常変化

音響①レーザ溶接生産機械およびワークの状態遷移、あるいは劣化②エンジン失火が”いつもと違う”音響として発生する事象③部分放電①プレス加工②機密ガス漏れ
③部分放電

3

AE
ワークの亀裂や放電など高周波発生の事象
（超音波）

4

電流 ／
劣化事象が駆動側へ影響（追従制御）して生じる ①スポット溶接
電圧
入力エネルギの変動など
②抵抗溶接

5

その他

変位、温度、圧力などが有効な事象
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主な開発事例の紹介①スポット溶接良否判定（電流）

電極間電圧(V)

電極間電圧

6
4

電圧データにて様々な溶接条件下での良否判定が可能

電圧(V)

2
0
-2
-4
-6
0

20

40

60

80

100

通電時間(mS)②ガスエンジンの失火検知（音響）③プレス加工時亀裂検出（超音波）
赤枠内データに相関抽出法の適用により検知可能④エアシリンダの動作不良 （振動）エアシンリンダの緩みなど故障予知が可能⑤製粉プラント機器（６種類・振動）
精米機・籾摺機・ローラミル等の先手管理（故障予知）が可能

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35

Ⅳ．プラント装置/ライフサイクル付加価値の最大化
１．運転・保全側からの視点（１）潜在劣化・異常の予兆を検出・要因の推定（２）「運転」と「メンテナンス」の相互関係を考慮した統合的ライフサイクルメンテナンス（“プラントエンジニア” 2014.12 月号 早大理工 教授 高田祥三）（３）回転機械の劣化進展の追跡；主システム系の変動との関連性（“状態監視技術便り” 日本保全学会 Vol.4,No.3

2013年3月）

２．運用の全体最適化という視点（１）通常劣化・特異的劣化への処置と、３R（Reduce・Reuse
・Recycle）の観点とを統合（２）下流側情報を構造化⇒ サプライチェーン含んだ生産性の向上・付加価値の拡大
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36

燃料化プラントでの異常検出の事例
ここでは、異常事象として、中間炉バーナ不良が発生した場合を取り上げた。
（基本的な系統図）

第２７図
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37

燃料化プラントでの異常検出の事例●データ解析・推定・判定方法について監視の基本的なフローを下図に示す。
●異常要因モデルが存在しない場合にも対応可能である。
異常判定（感度と安定性）

第２８図

要因推定・異常確定（モデル有無）
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38

燃料化プラントでの異常検出の事例

第２９図
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39

燃料化プラントでの異常検出の事例
１．運転員は、中間炉バーナ不良を認識できず、運転不安定となった事例。
２．異常発生日の一日前での検知ではあったが、当該バーナ不良発生を回避できる。
３．中間炉バーナ不良に関するプラント設計者の見解：v1（中間炉内圧力）とv2（再加熱炉第１部温度）については妥当（V3は不明）。⇒実用的な要因推定
４．予め、異常要因モデルが存在しない場合にも、要因推定のための情報提供が可能。
異常
確定

12/6

第３０図

第３１図
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40

Ⅳ．プラント装置/ライフサイクル付加価値の最大化【特徴】
１．通常劣化・特異的劣化・環境効率を考慮した状態推定及び予測
２．データ同化を適用して予測モデルを更新⇒状態予測の精度向上
３．状態空間モデルと因果モデルを融合した強化学習⇒最適処置へ（A）通常劣化の追跡 ⇒コスト有効度Ec・環境効率Vefの低下
Ec（ΔT） =（生産高）/（取得・廃棄コスト＋エネルギ・原材料費＋その他固定費）

Vef（ΔT）=（生産高）/（ΔT時間帯当りの環境負荷）
環境面：エネルギ消費量のCO2換算量及び3R（リデュース・リユース・リサイクル）の資源循環によるCO2削減量を考慮（B）特異的劣化の追跡 ⇒ 統括DI値（下記の４種類）による判定
S法

①‘

・・・・

②

③

DI値；①’ー②間、 ①’ー③間

D法

・・・・

①

②

③

DI値；①ー②間、 ②ー③間

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41

環境保全への効果・社会的貢献性
生産ライン・プラント装置の潜在異常の検知・予測・原因推定●環境保全への効果；（１）生産ラインでの不良品の製造削減（ムダ削減）①材料・部品調達量を最適化⇒部品の製造時のCO2排出量削減②製造過程での投入エネルギを最小限へ（２）プラント装置の構成設備の延命・保全効率化・省エネルギ①更新周期の延長⇒設備・部品の製造時のCO2排出量削減②DXによる保全効率化 ⇒稼働率向上、熟練技術の伝承③構成設備の効率監視 ⇒省エネルギ●社会的貢献性；✔プラント装置；運転員が気づかない潜在異常の兆候を検出、因果関係・対応が可能⇒特に、老朽化プラントの故障再発や事故を回避 ⇒ 社会的安全・安心へ
また、高圧ガス保安規制のスマート化に対応 ⇒ 重大事故の撲滅

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相関抽出法を基本とした状態監視技術の導入ご検討を！
既に、センシング中

センシングから開始

データ授受

コンサルティングA

解析・評価

センシング

個別の
解析依頼

アプリの
ご購入

コンサルティング

B

ライセンス
ご購入
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以降、補足資料
マハラノビスタグチ法（MT法）と相関抽出法（S法）との比較

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状態の健全性評価の方法 MT法からS法へ
平均と分散

ノイズ因子

運転データ

空気温度・湿度・乱気・回転速度
・軸受/加速度等

流・雨・雷・各部の

MT法

特徴抽出
次元圧縮

S法

摩耗・剛性の変化等

入力；
風のエネルギ出力；
電気エネルギ（例）風力発電機

第１補足図

機能因子

「タグチメソッド入門」2018.8（日本規格協会発行）を編集①羽根：形状・枚数・角度等②増速機：ギヤの構成・種類・ギヤ比等③シャフト：材料・直径等④発電機：構造・材料等

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特徴量の比較（２次元の場合）
S法の場合

MT法の場合
X2

観測データ

X2
Z1= a*X1 + b*X2
重心

X2ave

σ2
σ2
σ1 σ1

第２補足図

X1

X1ave

平均値 Xaveと分散 σ2(X1ave,σ12 / X2ave,σ22)→ 相関係数 r

第３補足図

X1

２次元→１次元（Z1）へ
係数a ,bは情報量の損失が最小になるように決定

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相関係数の中は、疑似相関が含まれる場合がある
マハラノビス距離には
相関係数rを含む
変数
X1

変数
X2

潜在変数
Ｚ
変数
X1

変数
X2
第５補足図

第４補足図

正しい相関関係：
他の変数の影響がなく、変数X1とX2との間には、相関係数が得られる。

疑似相関：
変数X1とX2との間には、相関関係が存在しなくても（上図×）、
両変数X1,X2が潜在変数Zの影響を受けるために、あたかもX1とX2の間に相関関係があるように間違う。

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S法（相関抽出法）
１．S法では、多次元データから得た相関係数⇒主成分分析を適用することにより、基準データに潜在する特徴が固有ベクトルにて表現できることに着目。（脳内モデル）
２．主成分分析における特徴係数（固有ベクトル）の安定性をみることで前記した疑似相関を回避。
３．変数の値そのものではなく、一旦、特徴量分布を得た
のち同分布間の乖離度を、状態変化の推定指標に。
⇒異常の検出感度や信頼性が、MT法よりも高くなる
４．さらに、異常判定時には特徴量に関連性が大きい観測
変数群を抽出可能 ⇒ 要因推定の参考情報
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固有ベクトルの安定性にて疑似相関を回避
１．変数X1、X2双方に影響する因果関係が背景に存在している場合のは、変数間に疑似相関が生じている恐れがある。 第６補足図
２．潜在変数Zが観測される場合には、
Z,X1,X2における偏相関係数を求めて、疑似相関関係の有無を判断することができるが、通常では潜在変数Zの観測が不可能な場合が多い。

３．潜在変数Zの存在から、経時的に変数X1とX2との相関係数 rij は不安定さを呈し、この不安定性を介して、主成分分析後の固有ベクトルWkも不安定化するであ
ろう。

変数
X1

潜在変数Ｚ

相関係数rij

変数
X2

固有値λk、固有ベクトルWk●つまり、直接的に疑似相関関係を確定することが難しいので、固有ベクトル Wkの安定性（信頼性）をチェックすることで代用することとしている。

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