アプリケーションノート

AE センサーを使った鍛造プレス金型の欠陥発生予兆検知事例

株式会社デバイス＆システム・プラットフォーム開発センター
2023.1目次
1． 鍛造金型予知保全の基礎知識 .......................................................................................... 1
1.1 予防保全から予知保全へ ............................................................................................. 1
1.2 鍛造金型の予知保全 .................................................................................................... 2
1.2.1 鍛造加工とは......................................................................................................... 2
1.2.2 AE 波による鍛造金型の状態検知 ......................................................................... 3
1.2.3 本事例で得られるデータの説明 ............................................................................ 4
2． ハード仕様 ........................................................................................................................ 7
3． 測定の流れ ....................................................................................................................... 9
4． センサーデータ収集のための準備 .................................................................................. 10
4.1 センサー、インターネット、電源の接続 ........................................................................ 10
4.1.1 センサーの接続 ................................................................................................... 10
4.1.2 インターネット接続 ............................................................................................... 10
4.1.3 MSM-PF の電源接続 ............................................................................................11
4.2 MSM-PF クラウドサービスの接続 .............................................................................. 13
4.3 可視化画面の設定方法 .............................................................................................. 17
4.3.1 設定手順.............................................................................................................. 17
4.3.2 画面および操作解説............................................................................................ 19
4.3.3 異常判定が出たときにメールを送る方法 ............................................................ 23
4.4 センサー設定ファイルの作成方法............................................................................... 28
4.5 センサー設定ファイルのアップロード ......................................................................... 36
5. センサーデータのダウンロードおよび整理 ...................................................................... 40
5.1 クラウドに蓄積されたセンサーデータのダウンロード ................................................ 40
5.2 ダウンロードしたセンサーデータの整理 ..................................................................... 42
6． お問い合わせ .................................................................................................................. 47

1． 鍛造金型予知保全の基礎知識
1.1 予防保全から予知保全へ 1
保 全 は 時 間 基 準 保 全 （TBM : Time Based Maintenance） と 状 態 基 準 保 全 （CBM :Condition Based Maintenance）の 2 つに分類されます。TBM は使用状況、稼働状況を問わず一定期間が過ぎたらメンテナンスするという方法に対し、CBM は部品の状態や稼働状
況などを把握し劣化状況に応じてメンテナンスする方法です。
時間基準保全 TBM は適切なメンテナンス周期を設定できれば多くの故障や不具合を防ぐことができるメリットがある反面、部品がまだ充分に使える状態でも機械的に修理・交換するためコスト負担が大きくなるデメリットがあります。なお時間基準保全におけるメン
テナンス周期の計測方法は 2 種類あり、前回の修理・交換からの時間で周期設定するやり方を定期保全、設備・部品の累積稼働時間で周期設定するやり方を経時保全と言います。
状態基準保全 CBM は壊れそうな部分だけを見極めて修理するため、時間基準保全と比べてコスト面での負担を抑えることが可能です。しかしながら従来のやり方と比べて点検の手間が大きく、「故障しそう」という判断が熟練保全技術者の属人的な勘頼りだったりするなど、部品や稼働状況などの把握や故障箇所の見極めに大きな負担が生じるというデメリットがありました。
予防保全の主な課題
・ 設備を定期的に一時停止しなければならない（TBM）
・ 故障していない設備にも補修をおこなうため、無駄なコストが発生する（TBM）
・ 設備のコンディション（状態）把握に手間がかかる（これまでの CBM）
・ 設備コンディションの正確な情報が得られない（これまでの CBM）
予知保全の主なメリット■ 設備の停止時間を最低限に抑えられるため生産性が向上する
予知保全では、機械や設備の異常を把握した時だけメンテナンスを行います。そのため、設備の停止時間を最低限に抑えることが可能です。工場設備の稼働率を上げるということはそのまま生産性の向上に繫がります。
■ 必要な補修のみ行うためコストを圧縮できる
時間基準保全では、工場設備のコンディションを問わず修理・交換を行うため、メンテナンスコストが高くなりますが、効率的なメンテナンスを行える予知保全ならそうし1

https://www.nec-solutioninnovators.co.jp/sp/contents/column/20210910.html

1たコストを圧縮することができます。
■ 保全技術者の負担を圧倒的に少なくできる
状態基準保全は、定期的な工場設備点検が必要になるため、保全技術者の手間が非常に大きくなります。最新の予知保全ではこうした点検作業を、IoT を駆使して行うため保全技術者が工場設備を見て回る必要がありません。人件費の圧縮にも繫がります。
■ 保全技術者の技能差による見落としなどが防げる
最新の予知保全では、機械や設備のコンディションを IoT から取得したデータをもとに AI が判断します。保全技術者の熟練度によって差が出てしまいがちだった従来方式と比べて、安定して精度の高い点検が可能です。また人から人への技術伝承では退職などにより必ずしもうまく継承されるとは限りません。人から AI への継承であれば一度で済むため業務継続という点でも効果があります。

1.2 鍛造金型の予知保全
1.2.1 鍛造加工とは 2
金属材料に圧縮応力を作用させて、流動させて必要とする形状に変形させることを鍛造と言います。鍛造には主に冷間鍛造(Cold forging)、温間鍛造(Warm forging)、亜熱間鍛造(Semi hot forging)、熱間鍛造(Hot forging)があり、他にも粉末鍛造(Sinter forging)、
溶融鍛造(Casting)、超高温鍛造(Ultra-hot forging)などがあります。本アプリケーションノ
ートでは冷間鍛造の特徴について説明します。
冷間鍛造
材料を加熱しないで室温で行う鍛造を冷間鍛造と呼びます。熱間鍛造に比べ変形抵抗が高く変形能が小さいという悪条件が重なり、型工具の破損や製品の割れの危険があるため一度に与え得る変形量が小さくなりますが、得られる製品の表面はきれいで寸法、形状精度も良く、後仕上げの必要がなく、高精度に適した加工法です。
強さと変形能を兼ね備えた素材や強い型工具の開発により、冷間鍛造の適用が広がっています。成形の際の加工硬度が製品の強化にも役立ちます。
型寿命は、数千から数十万個以上と熱間鍛造より長くなります。鍛造後の熱処理による強化の際ひずみが生じ、折角得られた高い精度が悪化することがあるため、低熱処
理ひずみ材や低ひずみ熱処理法の開発が進められています。

2

http://www.j-fma.or.jp/7joh/data/tanzo_1.pdf

2

1.2.2 AE 波による鍛造金型の状態検知 3
アコースティック・エミッション(AE)とは材料が変形したり、き裂が発生したりする際に、材料が内部に蓄えていた弾性エネルギーが高い周波数をもつ音響信号”弾性波”として放出される現象です。この”弾性波”を検出し評価する AE 技術によって、材料内の欠陥(クラック)の発生や進行等を非破壊で把握することができます。超音波探傷検査、X 線等の非破壊検査と並び、世界中で利用され、現在までに多くの実績がある技術です。
材料中にき裂・摩耗が発生すると、AE センサーで弾性波を捉えて電圧変換します。この大量の信号を AE モニタリングシステムはフィルタリングとともに解析、お客さまが使えるデータとして処理しています。

この性質を利用することで、金型や製品のき裂や摩耗などの不具合を検知することが可能となりますが、AE 波は装置や金型，材料の摺動などでも発生するため、鍛造の過程(材料変形)で発生する AE 波のみを捉えて評価する必要があります。そのため、
AE センサーと金型の位置情報である変位を計測する変位センサー，金型にかかる荷重を計測する荷重センサー(ロードセル)とを組み合わせて評価するシステムを MSMPF で構成しました。

3https://first-ae.jp/acoustic-emission/31.2.3 本事例で得られるデータの説明 456
AE センサー(弾性波)AE センサーはき裂や摩耗が発生したときに１次的現象である弾性波を捉えることができます。電流、温度、振動、歪、加速度など AE 以外の多くのセンサーは、き裂や摩耗により生じた温度変化や振動などの 2 次的現象をとらえています。

456

https://first-ae.jp/acoustic-emission/
https://www.inrevium.com/product/ae-sensor/
http://www.pacjapan.com/pacjapan_ae%20technique/pacjapan_ae%20Analysis.html

4

AE センサーで収集するデータは、 Amplitude-MAX、Energy、RMS、Counts の 4 項目です。これらの多変量データは CSV ファイルで出力・蓄積します。
Amplitude-MAX(最大振幅) ・・・ AE 波形の最大振幅値(中心から最大変位までの電圧)を dB 換算。亀裂の場合は深さ、進展距離／摩擦の場合は摩耗量と相関関係にあります。
Energy(エネルギー) ・・・ 持続時間内における AE 波形の積分値。亀裂の場合は亀裂の面積／摩擦の場合は摩耗量と相関関係があります。
RMS(実効値) ・・・ 単位時間毎に取得した AE 信号の実効値。摩擦係数と相関関係があります。
Counts(発生数＝Hits) ・・・ 1個の亀裂が進展すると 1 個の AE が発生します。すなわち、
AE の発生数は亀裂の進展数と相関があります。

変位センサー
鍛造金型の上型と下型の距離を計測するために、上型と下型の間に接触式または非接触式の変位センサーを設置します。鍛造加工の過程(材料変形)は上型と下型の距離がゼロの状態で進行します。したがって、上型と下型の距離がゼロの区間の AE センサーデー
タのみを解析の対象とするための指標として用います。

5

荷重センサー(ロードセル)
鍛造金型にかかる荷重を計測するために、上型と下型にひずみゲージ式の荷重センサ
ー(ロードセル)を設置します。ロードセルとは、力の大きさを電気信号に変える変換器です。
鍛造プレス機では上型と下型の距離がゼロになってから徐々に荷重が付加され、鍛造加工の過程(材料変形)が終了してから徐々に荷重が除去されます。したがって、荷重がかかっている間に発生した AE センサーデータのみを解析の対象とするための指標として用います。
MSM-PF に変位センサーと荷重センサーのデータを併用して測定することにより、MSMPF がより正確に鍛造の過程(材料変形)で発生する AE センサーデータのみを捉えて解析／
良否判定が可能となるシステムが実現できました。

6

2． ハード仕様
接続するエッジ端末、センサー一式は以下のとおりです。
MSM-PF(松 1)本体：1 台、AC アダプター：1 台
AE センサー(信和産業製 FAEN-S150I：共振周波数 150kHz)：1 台
AE センサー用アンプ(信和産業製 EDGE NODE EXPRESS USB-R2)：1 台
荷重センサー(共和電業製)：1 台、アンプ(TEAC 製:TD-01)：1 台
変位センサー(ムラテックメカトロニクス製)：1 台、アンプ(ムラテックメカトロ製:MPD200)：1 台※ MSM-PF(松 1)本体には機体番号が付与されています。このアプリケーションノートでは
機体番号【MSMPF-39】を用いています。
MSM-PF(松 1)の概略仕様
特徴
マイコン
OS
接続センサポート電源
無線通信モジュール対応
クラウド接続高サンプリングレート、高精度同期測定
AI 学習、クラウド直接接続に対応
FPGA×1、Cortex®A7×2、Cortex®M4×1
Linux：debian 系
RTOS：Amazon Free RTOS
アナログ×8ch、デジタル×8ch
商用電源(USB-C による 5V 供給)
Wi-Fi、BLE、Zigbee に対応※いずれも USB ポートに接続
My-IoT エッジ機能内蔵
クラウドへ直接接続可能(LAN、Wi-Fi)

治具基板の端子の配置
デジタル 8 チャンネル、アナログ 8 チャンネルの端子は以下の写真のように配置されています。
Di0：デジタルチャンネル 1，

Di1：デジタルチャンネル 2，

Di2：デジタルチャンネル 3，

Di3：デジタルチャンネル 4，

Di4：デジタルチャンネル 5，

Di5：デジタルチャンネル 6，

Di6：デジタルチャンネル 7，

Di7：デジタルチャンネル 8

An0：アナログチャンネル 1，

An1：アナログチャンネル 2，

An2：アナログチャンネル 3，

An3：アナログチャンネル 4，

An4：アナログチャンネル 5，

An5：アナログチャンネル 6，

An6：アナログチャンネル 7，

An7：アナログチャンネル 8

7

AIN7

AIN6

AIN5

AIN4

AIN0

AIN1

Dch1

Dch0

Dch3

Dch2

Dch5

Dch4

Dch7

Dch6

AIN2

AIN3

AE センサー(信和産業製 FAEN-S150I)の簡易仕様
ピーク感度
最大出力電圧
サンプリング周波数

単位
V/(m/s)Vp-p
Hz

数値
87dB±3110M

荷重センサー(共和電業品)の簡易仕様
検出可能範囲
分解能
サンプリング周波数

単位
kN
N
Hz

数値
±200
7.016 (24bit)
1,000

変位センサー(ムラテックメカトロニクス品)の簡易仕様
検出可能範囲
分解能
サンプリング周波数

単位
mm
μm
Hz

数値
60
1 (16bit)
10,0008

3． 測定の流れ
準備
センサー、インターネット、電源の接続
MSM-PF クラウドサービスへの接続
可視化画面の設定
センサー設定ファイルの作成
センサー設定ファイルのアップロード

センサーデータの収集
センサーデータのダウンロード
センサーデータの整理

9

4． センサーデータ収集のための準備
4.1 センサー、インターネット、電源の接続
4.1.1 センサーの接続
写真のように、荷重センサー(アンプ経由)を AIN0 端子に、変位センサー(アンプ経由)を
AIN1 端子に、AE センサー(アンプ経由)を AIN2 端子にそれぞれ接続してください。

AE センサー変位センサー

荷重センサー(アンプ経由)(アンプ経由)(アンプ経由)4.1.2 インターネット接続
インターネットへの接続方法として以下の 3 方法があります。環境に合わせて選択してください。
① イーサネット端子に LAN ケーブル(イーサネットケーブル)を接続する② イーサネット端子に LAN ケーブル(イーサネットケーブル)で LTE ルーターを接続する③ USB 端子に Wi-Fi ドングルを挿入して LTE ルーターと接続する

10

USB ドングル

4.1.3 MSM-PF の電源接続
写真のように、USB-C 端子に AC アダプターを接続して中間スイッチを ON にしてください。

11

中間スイッチ

12

4.2 MSM-PF クラウドサービスの接続
前節の方法により MSM-PF をインターネットに接続し、お手持ちの PC のインターネットブラウザ
で一般社団法人エッジプラットフォームコンソーシアム https://www.epfc.jp/ に接続します。

① 【IoT パーク】のタグをプルダウンして【エッジプラットフォーム・ログイン】をクリックします。

13

② 以下の画面から【エッジプラットフォーム・ログイン】をクリックしてください。

③ EPFC から発行された会員番号を Email に、会員パスワードを Password にそれぞれ入力して【Sign in】タグをクリックしてください。

14

④ 【ダッシュボード】タグをクリックしてください。

⑤ 対象となる MSM-PF 番号（本例では MSMPF-39）が”connected”になっていれば、MSM-PF
端末とクラウドサービスは接続されています。なお接続まで 1 分半程度かかりますのでご注意ください。3 分以上待っても『disconnected』のままの場合は MSM-PF クラウドがファイアウ
ォールにより制限されている可能性がありますので、エッジプラットフォームコンソーシアム
問い合わせ窓口までお問い合わせください。

MSMPF-39

15

⑥ メイン画面に戻りたい場合には【MSM-PF クラウドサービス】タグをクリックしてください。

MSMPF-39

16

4.3 可視化画面の設定方法
4.3.1 設定手順
以下に完了イメージを示します。

① Node-RED フローのバックアップ
可視化画面マニュアル
https://www.epfc.jp/msm-documents/man_node-red/pages/takeBackup/takeBackup.html
に従って変更前の Node-RED フローのバックアップを取得します。
② Node-RED フローの読み込み可視化画面マニュアル
https://www.epfc.jp/msm-documents/man_node-red/pages/restoreBackup/restoreBackup.html
に従って Node-RED フロー( 可視化画面 Node-RED フロー_nichidai.json )を Node-RED に
読み込みませます。なおマニュアルのタイトルが「フローのバックアップを復元したい」となっていますが添付のフローの読み込みも可能です。
添付ファイル

可視化画面 Node-RED フロー_nichidai.json③ グラフ表示スイッチをすべて ON にする【端末選択へ】の左隣のアイコンをクリックし、グラフ 1 からグラフ 6 のスイッチを ON（下図の状態）にします。
17

※ 不要な画面パーツをここに隠しています。グラフ 1 から 6 のスイッチを ON にしたら、「端末選択へ」の左隣のアイコンを再度クリックし、折りたたんで見えないようにしてください。

④ ブラウザの拡大率を縮小する
ブラウザの拡大率を下げると、グラフ同士を比較しやすくなります。Google Chrome の場合、
ブラウザ右上のアイコンをクリックし「ズーム」で拡大率を縮小します。縮小すると使いにくい
場合は設定不要です。

18

4.3.2 画面および操作解説
描画のクリアプレスを行う前に、可視化状態をクリアしてください。【手動クリア】ボタンをクリックすると、即時クリアできます。

また一定間隔で自動クリアする場合は、【自動クリア秒数を入力】に間隔（秒）を入力してください。初期値は 3600 秒（＝1 時間）です。入力し Enter キーを押すと、設定が反映されます。

クリアされるのは以下のデータです。異常度判定など 1 プレス毎に更新される値はクリアしません。
19

・ 荷重
・ 変位
・ AE_Amp
・ AE_RMS
・ AE_Energy
・ AE_Counts
異常度表示画面異常度(D21)が 0 と 1 の時は正常表示、2 の時は異常表示します。非表示にしたいときは、グ
ラフ 6 のスイッチを OFF にしてください。異常発生時にメールを送信したい場合は Node-RED フ
ローの修正を行ってください。
正常時の表示

異常時の表示20グラフタイトル
デフォルトでグラフタイトルを表示しています。タイトル非表示のグラフも 1 つあります。グラフ
タイトルを変更、または非表示にしたい場合は、可視化画面マニュアルのhttps://www.epfc.jp/msm-documents/man_node-red/pages/graphTitle/graphTitle.html
を参照してください。

表示データの選択【表示データ選択】のプルダウンを展開し、表示データを選択してください。

21

縦軸の表示範囲
縦軸の表示範囲を変更することができます。初期状態は下図の表示になっており、表示範
囲を自動調整します。ymax には縦軸の上限値、ymin には縦軸の下限値を入力し、Enter キー
を押すと反映されます（スケールが反映されない時は値を再入力し何度か Enter キーを押してみてください）。

最新の何点かを表示する
スライダーを動かしてタイムスタンプが新しいデータを拡大できます。

22

テキストボックス
文字列を入力できるスペースです。

4.3.3 異常判定が出たときにメールを送る方法
Node-RED フローに外部メールサーバの ID, パスワードを入力しますので取り扱いにご注意く
ださい。 個人のメールアカウントは使用しないようにしてください。
① MSM クラウドのトップページのメニューバーをクリック

23

② 【Flow Editor】をクリック③ 【メール】タブをクリック

24

④ email ノードを【メール内容設定】ノードの出力に繋げる※ email ノードがパレットに無い場合は、Node-RED 公式ドキュメント（https://nodered.jp/docs/user-guide/runtime/adding-nodes）を参考にライブラリ node-red-nodeemail をインストールしてください。

⑤ 【メール内容設定】ノードをダブルクリックし、差出人メールアドレスと宛先メールアドレスを入力する※ 差出人メールアドレスは送信専用のものを使用するのが望ましいです。
※ 宛先メールアドレスの誤記入にご注意ください。

25

⑥ email ノードを開き、メールサーバの ID、パスワード等を入力する
外部のメールサーバの ID、パスワードを入力します。 サーバアドレスは（Outlook, Gmail）
を参照してください。 ポート番号が 587 の時は、「安全な接続を使用」のチェックを外してください。
ユーザーID、パスワードにメールサーバの ID、パスワードを入力します。通常 Outlook であれば Office アカウントの ID、パスワード、Gmail であれば Google アカウントの ID、パスワードとなります。

26

⑦ 【デプロイ】をクリック⑧ 【テスト送信】ノードをクリックし、手順 5 で設定した宛先へメールが届くことを確認する

27

4.4 センサー設定ファイルの作成方法
MSM-PF 設定データ自動生成ツール https://www.epfc.jp/bukai/settingtool/ にアクセスします。
以下の認証画面が表示された場合は、EPFC から発行された会員番号をユーザー名に、会員パス
ワードをパスワードにそれぞれ入力し、ログインしてください。

以下の画面が表示されたらログイン成功です。【MSM-PF 松】をクリックして、松用の設定画面に移動します。

この画面で松の設定を入力します。

28

今回はセンサー設定ファイルを新規に作成する必要が無いため、本アプリケーションノートでは既存設定を変更する場合について説明します。
まずデフォルト設定ファイル( output406_test_ae_demo_ht2_20221007.json )を PC 上の適当な場所に保存してください。
添付ファイル output406_test_ae_demo_ht2_20221007.json
次に【読み込み】をクリックします。

“【ファイルの選択】ファイルが選･･･れていません”と表示された場合は、【ファイルの選択】をクリックするとファイルフォルダが立ち上がりますので、デフォルトのセンサー設定ファイルを読
み込んでください。誤って【初期化】をクリックしてしまった場合も同様の操作をしてください。

29

デフォルトのセンサー設定ファイルが読み込まれると元の画面に戻ります。
続いてセンサーの設定条件の変更方法を説明します。ただし【デジタル設定】と【可視化画面
設定】は変更しません。本事例ではデジタルセンサーが接続されておらず、また可視化画面設
定は Node-RED フローに埋め込まれているためです。
アナログ設定荷重センサーと変位センサーの設定です。本事例では設定変更しないでください。

プラグイン設定
AE センサーの設定などが記述されています。プラグイン設定をクリックすると下記の画面が表示されます。

30

プラグイン 1 設定左側の十字（＋）マークをクリックし、高度な設定にチェックを入れるとプラグイン設定を見ることができます。設定を変更するときは、このテキストボックス内を直接編集します。

各設定について、以下の表に示します。
項目
plugin file説明
プラグインファイルパス（固定）number of
data
Dev
Gain

データ列数（固定）HPF

USB デバイスファイルパス（固定）ゲイン設定（"0":0dB, "1":10dB,"2":20dB, "3":30dB, "4":40dB,"5":50dB）
ハイパスフィルター設定（"0":THRU,

初期値“/opt/msmpf/lib/msmpf_ae_plug
in1.so.1.0.20”"5""/dev/ttyUSB0"
"3"
"1"
31

ThreshCountMode"1":30kHz, "2":50kHz, "3":100kHz,"4":150kHz）
閾値設定（"0"～"127" 設定値+128）
カウント設定（"1":0V 交点数モード, "3":閾値交点数モード）"0""3"【出力プラグイン設定】
プレス判定の閾値や AI 設定などが記述されています。出力プラグイン設定をクリックし、画
面右上の高度な設定にチェックを入れると以下の画面が現れます。設定を変更するときは、このテキストボックス内を直接編集します。

各設定について、以下の表に示します。
項目
plugin file説明
プラグインファイルパス(固定)output interval
output max
records
waiting time
hostname

クラウドへの送信間隔(固定)
最大データ蓄積数(固定)hostname_epfc

未使用

hostname_stportclient key

未使用
ポート(固定)クライアントキー(固定)client cert

クライアント証明書(固定)ca certCA(固定)

mqtt command

MQTT コマンドタイムアウト(固定)

データ蓄積時間(固定)ホスト名(固定)

初期値"/opt/msmpf/lib/msmpf_output_
plugin.so.4.0.6""3000""24000""1000""edgepf-demo1mqtt.msmpf.com""edgepf-demo1mqtt.msmpf.com""st1-mqtt.msmpf.com""8883""/opt/msmpf/etc/cert/client/client.key""/opt/msmpf/etc/cert/client/client.crt""/opt/msmpf/etc/cert/msmpf_pri
vate_CA.crt""20000"32

timeout
tls handshaketimeout
plugin flags
module nameflags
thresh colupthreshdownthresh
down flag
rshiftae ai
sum trigger colsum trigger
threshsum trigger down
flag
sum cols
sum m
sum n
calc mode
ht2 m
ht2 n
vae param filevae cols
anom mode
anom colanom warn
anom danger
rshiftTLS ハンドシェイクタイムアウト(固定)
プラグインフラグ(固定)プラグインモジュール名(固定)プラグインモジュールフラグ(固定)プレス判定のデータ列番号
プレス判定上側閾値プレス判定下側閾値
下回り/上回り
異常度判定送信列(固定)"5000"

異常度計算開始判定のデータ列番号
異常度計算開始判定の閾値"0"

下回り/上回り"true"

積算するデータ列番号
積算開始データ数
積算数
計算モード(固定)異常度計算 m
異常度計算 n
未使用
未使用
異常度判定モード(固定)異常度判定データ列
異常度判定 注意
異常度判定 危険異常度計算結果送信列(固定)"0x1e0000""1""2800"
"0x1"
"2"
"5"
"/home/ubuntu/vae_params.bin"
"0x3"
"1"
"17"
"0.3"
"0.5"
"22"

"0x00000004""ae demo""0x00000000""1""7330000""7300000""true""21""-10000""thresh col"プレス判定に使用するデータ列番号0 -> CSV の 3 列目（エクセルで C 列、可視化画面で D0）
1 -> CSV の 4 列目（エクセルで D 列、可視化画面で D1）...
"upthresh" "downthresh" "down flag""down flag"が"true"の場合："downthresh"以下になったときプレス判定 ON, その後"upthresh"以上になったときプレス判定 OFF
それ以外の場合："upthresh"以上になったときプレス判定 ON, その後"downthresh"以下になったときプレス判定 OFF
33

"sum trigger col"
異常度計算開始判定に使用するデータ列"sum trigger thresh" "sum trigger down flag""sum trigger down flag"が"true"の場合 ： プレス判定 ON かつ差が"sum trigger thresh"以下になったとき異常度計算開始
それ以外の場合 ： プレス判定 ON かつ差が"sum trigger thresh"以上になったとき異常度計算
開始"sum cols"
異常度を計算するデータ列番号(複数選択可、対応するビットを 1 にする)
"sum m"
積算開始までにスキップするデータの個数"sum n"
積算するデータ数
設定が終わったら【保存】をクリックしてください。

『保存します。実行しますか。』と表示されます。【保存】をクリックすると、ダウンロードフォル
ダに新しいセンサー設定ファイルが『MATSU_setting.json』というファイル名で保存されます。

34

ファイル名を変更したい場合は【キャンセル】をクリックして、【ツール設定】をクリックします。
設定ファイル名にファイル名を記入して【保存】をクリックし、もう一度【保存】をクリックしてください。ダウンロードフォルダに新しいセンサー設定ファイルが変更したファイル名で保存されます。

35

4.5 センサー設定ファイルのアップロード① MSM-PF(松 1)の AC アダプターの中間スイッチをまず OFF にしてください。
② PC 上の適当な場所にセンサー設定ファイルを置いてください。デフォルトのセンサー設定フ
ァイルは output406_test_ae_demo_ht2_20221007.json となっています。変更したい場合は前章の説明に従って再作成してください。
添付ファイル output406_test_ae_demo_ht2_20221007.json③ エッジプラットフォームコンソーシアム https://www.epfc.jp/ に接続して、MSM-PF クラウドサービスに Sign in してください。
④ 以下の画面で【センサー設定】タグをクリックしてください。

⑤ 以下のような画面が立ち上がりますので【端末】のプルダウンメニューで該当する端末名（本アプリケーションノートでは MSMPF-39）を選択してください。

36

⑥ 【設定ファイル】にカーソルを置くとファイルフォルダが立ち上がりますので、②でセンサー設
定ファイルを置いた場所からセンサー設定ファイルを選択し【開く(O)】をクリックしてください。その後【配信登録実行】タグをクリックすると登録が開始されます。

⑦ 『配信登録を完了しました』と表示されますので【OK】をクリックしてください。

37

⑧ AC アダプターの中間スイッチを ON にすると、MSM-PF(松 1)本体にセンサー設定ファイルが読み込まれます。①でスイッチを OFF にしていないと読み込まれませんので、ご注意ください。
⑨ MSM-PF クラウドサービスのメイン画面で【ダッシュボード】タグをクリックして、配信した端末が connected になっているのを確認してください。中間スイッチを ON にしてからconnected になるまでに 1 分半ほど時間がかかります。
⑩ 以上の操作で MSM-PF によるセンサーデータの収集が開始されます。
メイン画面に戻りたい場合には、以下の赤丸の部分をクリックしてください。

38以下のように画面左側にメニューが表示されますので【Main】をクリックするとメイン画面に
戻ります。

39

5. センサーデータのダウンロードおよび整理
5.1 クラウドに蓄積されたセンサーデータのダウンロード① MSM-PF クラウドサービスのメイン画面で【センサーデータ取得】タグをクリックしてください。

② 以下のような画面が立ち上がりますので、端末のプルダウンメニューで MSMPF-39 を選択した後に、保存したいデータの開始時刻と終了時刻を設定してください。

開始日にカーソルを置くと以下のような日付設定画面が立ち上がります。開始時刻にカーソルを置くと時刻設定画面が立ち上がります。終了日、終了時刻についても同様に設定します。
40

日付設定画面

時刻設定画面③ 【CSV ファイルの作成】タグをクリックすると CSV ファイルの作成が開始されます。”CSV フ
ァイルの作成を開始しました。”と表示されますので【OK】をクリックしてください。

作成状況とダウンロードの右側にある更新ボタンをクリックして状態が in progress から
created になるのを確認してください。
④ 状態が created になると【保存】の↓がクリック可能となりますので、クリックしてデータをダ
ウンロードしてください。

41

5.2 ダウンロードしたセンサーデータの整理
同梱のセンサーデータ整理マクロ（Microsoft EXCEL）を立ち上げてください。

1.

2.4

2.1 & 2.2

2.5
2.7

2.３

2.6

3.
4.

準備
前説に従い MSM-PF クラウドサービスから CSV ファイルをダウンロードします。
CSV ファイルのサンプル ↓42

0. ファイル選択【選択】ボタンをクリックするとファイルフォルダが立ち上がりますので、ダウンロードした
CSV ファイルを選択します。
1. データ選択
CSV ファイルの列番号とデータの対応 ↓43

CSV（Excel）

可視化画面

データ名

（デフォルト）

データ間隔（デフォルト）A-

タイムスタンプ

B

-

マイクロ秒

C

D0

荷重 1

100Hz

D

D1

荷重 2

100Hz

E

D2

変位

100Hz

F

D3

データなし

G

D4

データなし

H

D5

データなし

I

D6

データなし

J

D7

データなし

K

D8

データなし

L

D9

データなし

M

D10

データなし

N

D11

データなし

O

D12

データなし

P

D13

データなし

Q

D14

データなし

R

D15

データなし

S

D16

AE_No

100Hz

T

D17

AE_Amp

100Hz

U

D18

AE_Energy

100Hz

V

D19

AE_RMS

100Hz

W

D20

AE_Counts

100Hz

X

D21

異常度判定

1 プレス毎Y

D22

異常度判定（エッジ計算 1 回あたり）

1 プレス毎Z

D23

AE_Amp 積算値

1 プレス毎AA

D24

AE_Amp 異常度スコア

1 プレス毎AB

D25

AE_Energy 積算値

1 プレス毎AC

D26

AE_Energy 異常度スコア

1 プレス毎AD

D27

AE_RMS 積算値

1 プレス毎AE

D28

AE_RMS 異常度スコア

1 プレス毎1.1

値を切り出したい CH にチェックを入れます。
上の表に示したように、CSV ファイルの列番号に対してデータは
44

C 列 --> CH0 (D0)
D 列 --> CH1 (D1)...
J 列 --> CH8 (D8)K 列 --> CH9 (D9)...という対応になっています。
1.2

荷重センサー1 は CH0(D0)、荷重センサー2 は CH1(D1)を選択します。変位セン
サーは CH2(D2)を選択します。

1.3

荷重センサー、変位センサーの A/D は Digital を選択します。

1.4

荷重センサー、変位センサーの周波数は 100Hz を入力します(※ MSM-PF(松 1)の設定ファイルでサンプリング周波数を変えた場合は適宜変更)。

1.5

AE センサーのデータ(CH16(D16)以降)は Plugin で切り出されますので、Pluginにチェックを入れます。
同一タイムスタンプとなるデータの組が「AE_No～AE_Counts」、「異常度判定」、「異常度判定(エッジ計算 1 回あたり)～AE_RMS 異常度スコア」の 3 つあるので、Plugin0～2 にチェックを入れます。

1.6

CSV ファイル上で同一タイムスタンプになっている列数を記入します。
つまり、「AE_No～AE_Counts」は 5 列なので 5 を入力します。同様に、「異常度判定」は 1 を、「異常度判定(エッジ計算 1 回あたり)～AE_RMS 異常度スコア」
は 7 を入力します。

1.7

同一タイムスタンプとなるデータの組のデータ間隔を入力します。
「AE_No～AE_Counts」は 100Hz です(※ MSM-PF(松 1)の設定ファイルでサン
プリング周波数を変えた場合は適宜変更)。「異常度判定」と「異常度判定(エッジ計算 1 回あたり)～AE_RMS 異常度スコア」は 1 プレス毎に出力されますので、1/周波数 < プレス間隔(秒)となるように入力します。

2. ファイル分割
MSM-PF(松１)の CSV ファイルは行数が多いので、ファイルを分割します。
何秒毎にファイルを分割するかを入力します。
3. 作成ボタンクリック
CH ごと、Plugin ごとに CSV ファイルが生成されます。
切り出し後の CSV ファイル(CH ごと、Plugin ごと)のサンプル ↓

45

46

6． お問い合わせ
操作方法などお困りの場合には下記よりお問い合わせください。
一般社団法人エッジプラットフォームコンソーシアム
https://www.epfc.jp/contact/

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