アプリケーションノート

加速度センサーと磁界センサーによるモーター等回転機器の状態監視・予知保全事例

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． 回転機器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 振動センサーによる回転機器の予知保全 .................................................................... 2
1.3 新たな試み・・・磁界センサーの活用 ............................................................................. 3
1.4 加速度センサーと磁界センサーで得られるデータ ........................................................ 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
4.2.2 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............................................................................................ 18
4.3.3 センサーのサンプリング周波数を変更した時のグラフ表示条件の修正 ............... 20
4.4 センサー設定ファイル（プラグイン）の概要.................................................................. 25
4.5 センサー設定ファイルのアップロード ......................................................................... 29
5． センサーデータのダウンロードおよび整理 ..................................................................... 33
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 ................................................ 33
5.2 ダウンロードしたセンサーデータの整理 ..................................................................... 35
6． お問い合わせ .................................................................................................................. 39

1． 回転機器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たコストを圧縮することができます。

1

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

1

■ 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 振動センサーによる回転機器の予知保全 2
回転機器設備の予知保全は様々な計測器を用いて行われていますが、その中でも振動計測は最も一般的に採用されています。その理由に、異常の早期検出に優れてい
る、情報量や解析手法が豊富、計測器が安価といったことがあげられます。

もちろん振動以外でも温度、圧力、電圧、電流、バランシング、応力、トルク、潤滑油など様々なパラメーターが異常検出に活用されていますが、回転機械の異常時には振動
は早い段階で現れることが分かっており、振動計は予知保全に古くから広く活用されています。
2

https://axel.as-1.co.jp/contents/oc/predictive_maintenance2

1.3 新たな試み・・・磁界センサーの活用 3磁界センサーとは、磁石や電流が発する磁気や地磁気などの大きさと向きを検知するセンサーです。磁気は私たちの身近にありながらも目には見えないため、磁気センサ
ーを使って検知します。一口に磁気センサーといっても、コイル、リードスイッチ、ホール
素子、磁気抵抗素子など実に様々な種類があります。
以下に今回お貸し出しいたします磁界(磁気)センサーの種類と特徴を解説します。ホール素子はホール効果を用いた素子で英語では Hall と書きます。Hall はホール効果を発見した Hall 博士の名前に由来し、電流が流れている物体に対し電流に垂直に磁場をかけると電流と磁場の両方に直交する方向に起電力が現れる現象に基づいています。
半導体薄膜などに電流を流すと、ホール効果によって磁束密度や向きに応じた電圧が出力されます。このホール効果を用いて磁気を検出する素子のことをホール素子といいます。
ホール素子は磁束密度の変化がない静磁場であっても、磁場の有無を検出することができるため、磁石との組み合わせで使う非接触スイッチや、角度センサーから電流センサーまで、様々な用途で使われています。また、ホール素子を用いた地磁気センサー
は、スマートフォンなどで広く使われています。

3 https://www.akm.com/jp/ja/products/hall-sensor/tutorial/magnetic-sensor/

3

モーターは永久磁石と電磁石の組み合わせで回転を生じさせていますので、回転に異常が発生すると磁束密度に変化が現れる可能性があります。その磁束密度の変化か
らモーターの故障の予兆を検知できる可能性があります。ホール素子は微小な磁束密度の変化を検知できるため、振動センサーとの組み合わせでより精度の高い検知ができる可能性があります。

1.4 加速度センサーと磁界センサーで得られるデータ
加速度センサー(振動)加速度センサーで計測されるのは振幅の X 軸成分、Y 軸成分、Z 軸成分の 3 種類です。振動の要素としては X 軸、Y 軸、Z 軸それぞれに対して振幅、周波数、位相(差)の 3 種類があり、これらの合成で振動波形が形成されています 4。
振幅は rms 値、波高率、Peak 値などのうちの何れかを用いることで特徴が表現されやすくなります 5。測定された波形からどのような周波数が、どの程度の割合で含まれているかを調べる方法が周波数解析です。この方法は、振動解析手法として最も広く用いられて
4
5

https://www.mech.oita-u.ac.jp/lab/kei/sokutei-kiso/1_vibration.pdf
https://www.asahi-kasei.co.jp/aec/pmseries/shindoshindan/second.html

4おり、中でも FFT 解析が一般的に用いられてます 6
磁界センサー 7
磁界センサーで計測されるのは磁束密度(磁場)の X 軸成分、Y 軸成分、Z 軸成分の 3種類になります。ホール素子とは、ホール効果 を利用し、磁場 (B) に比例した電圧 (VH)を出力する素子です。下図の端子 2、4 の差動出力がホール素子の出力です。

一般にホール素子には、「定電流駆動」と「定電圧駆動」の二つの駆動方式があります。
どちらで駆動するかにより温度特性のパラメーターが異なります。
定電流駆動
端子 1、3 に一定の電流 (IC) を入力した場合、端子 2、4 に出力される電圧は、次の式で表すことができます。
VH ＝ RH・(1 / d)・IC・B
ここで、RH はホール係数、d は端子面に垂直方向の半導体膜の厚さです。RH は、電子の電荷 e とキャリア濃度 n を用いて以下の様に定義されます。
RH = 1 / (e・n）
定電流駆動の出力電圧の温度特性は、この RH の温度特性で決まります。
定電圧駆動
端子 1、3 に一定の電圧 (VC) を入力した場合、端子 2、4 に出力される電圧は、次の6

https://www.asahi-kasei.co.jp/aec/pmseries/shindoshindan/7th.html

7

https://www.akm.com/jp/ja/products/hall-sensor/tutorial/hall-elements/5式で表すことができます。
VH = μH・ (W / L) ・VC・B
ここで、μH は電子移動度、W、L は端子面の 2、4 方向、1、3 方向の長さです。定電
圧駆動の出力電圧の温度特性は、この μH の温度特性で決まります。

一般的に使用される磁界センサーには、ホール素子の出力を IC 処理することで High／Low のデジタル出力に変換するホール IC が内蔵されており、出力されるのはデジタル化された磁束密度になりますので、定電流駆動か定電圧駆動かを気にする必要はありません。

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
加速度センサー(Bosch 製 BMX-055：3 軸加速度、温度)：1 台
磁界センサー(旭化成エレクトロニクス製 AK09915C：コンパス)：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-15】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

加速度センサー(Bosch 製 BMX-055)の概略仕様
感度
分解能
サンプリング周波数

単位G
ｍG/LSBHz

選択範囲±2、 ±4、 ±8、 ±160.98、1.95、3.91、7.81 (12bit)
50、100磁界センサー(旭化成エレクトロニクス製 AK09915C)の概略仕様
検出可能範囲
分解能
サンプリング周波数

単位uT
uT/LSBHz

選択範囲±4912 (固定)0.15 (16bit)
50、1008

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
加速度センサーを Di0 端子へ、磁界センサーを Di1 端子へ下写真に示したピン配置で接続します。

磁界センサー

加速度センサー4.2.2 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

Wi-Fi 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 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 以下のような画面が立ち上がりますので、【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 Sign in ウィンドウが立ち上がりますので、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。

④ 【ダッシュボード】タグをクリックしてください。

14

⑤ 対象となる MSM-PF 番号（本例では MSMPF-15）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』のままの場合には、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
アム窓口までお問い合わせください。

MSMPF-15⑥ 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。

15

MSMPF-15

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。特徴値のトレンドクラフの他、加速度または磁界波形の周
波数スペクトルを表示できます。
X 軸拡大用スライダー

スペクトル表示画面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。
17

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_ミスズ工業.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_ミスズ工業.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 5 のスイッチを ON（下図の状態）にします。

※「端末選択へ」の左隣のアイコンを再度クリックすると、折りたたんで見えないようにすることができます。

4.3.2 画面および操作解説
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。左側のプルダウンは、
MSM-PF 松では使用しません。データラベルを変更したい場合は、設定ファイルの可視化画面設
定で変更します。

18

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。

スペクトル表示
グラフ 3 とグラフ 5（上から 3 番目と 5 番目のグラフ）がスペクトル表示専用の画面です。横軸の単位は Hz です。センサーのサンプリング周波数を変えたときは、可視化画面の Node-RED フローを修正し、正しい横軸表示にする必要があります。

19

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 センサーのサンプリング周波数を変更した時のグラフ表示条件の修正
センサーのサンプリング周波数を変更したとき、Node-RED フローを修正しないと、スペクトルの横軸が正しく表示されません。以下でフローの修正手順を説明します。
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

20

② 【Flow Editor】をクリック③ 【フロー2】タブをクリック

21

④ 【スペクトル表示】ノードをダブルクリック⑤ 変換式（赤枠部分）の修正
・ “150”は磁界センサーのサンプリング周波数です。
・ “512”は FFT を行うデータ数です。
・ これらをセンサー設定に合わせて変更し[完了]をクリックします。

22

⑥ もう一つの【スペクトル表示】ノードも同様に修正

23

⑦ 【デプロイ】をクリック

24

4.4 センサー設定ファイル（プラグイン）の概要
本事例ではプラグインによってセンサーの設定およびエッジ処理（波形演算など）を実行する
ため、MSM-PF センサー設定ファイル自動生成ツールは使用せず、プラグインファイルをテキス
トエディタで編集します。デフォルトのセンサー設定プラグインファイルを添付します。
misuzu_8192point_150Hz_20221222_1hour_th100k_w1_5s.json

添付ファイル”Plugin settings”、“Edge plugin settings”、“Out plugin setting”は回転機器予知保全用プラグインに依存する設定です。設定の詳細は以下をご確認ください。FFT ピークサーチ設定を変更する場
合は、”Edge plugin settings” をご確認ください。

” Plugin settings”
項目
plugin file

説明ソケットプラグインファイルパス（固定）number of data

エッジ処理プラグインから出力するエッジ計算
結果の総数（固定）(例: [平均値:1] + [ピーク値:1] + [RMS 値:1]
+ [FFT ピーク値:3 × 2] + [FFT スペクトル:1]= 10)
ソケットプラグインパラメータ（特になし）

private

初期値/opt/msmpf/lib/msmpf_socke
t_plugin.so.1.0.2
“37”

{}

“Edge plugin settings”
FFT ピークサーチ設定は下表の項目 external program で行います。
項目
plugin filenumber of data

external program

説明
エッジ処理プラグインファイルパス（固定）
1 行あたりのデータ数（"mask"で立てたビット
数 + 1。例えば、接続するセンサーが振動センサ
ー2 つの場合:2 + 1 = 3）
前半部分は使用するプ
ラグインのファイルに関する記述です。
エッジ処理プラグインの設定は後半部分で行います。
詳細はこの表の下で説

初期値"/opt/msmpf/lib/msmpf_plugin_edge_connecto
r.so.1.0.1"“6”"/opt/msmpf/bin/msmpf_python3_wrapper.sh/opt/msmpf/lib/venv_msmpf_edge_fft_plugin
msmpf_edge_sample -i 0 -x 0x10101 -z 0x1 -a
0x00c7 -b 256 -p 0_0_1.5_1.28_1.5_3600_2_2_0x10f_0_512_0_0_0_150_3_75_3-651_66-751/6_2_1.5_1.28_1.5_3600_4_2_0x00f_4_8192_0_100000_0_25600_10_10000_10-10025

明します。

fastpath
mask

qnum

0:fastpath 無効,
1:fastpath 有効
有効チャンネルのビット(16 進数)例 0ch と 2ch の場合:
0x0005
1 サイクルで送信するデータ数

1_100-500-1_500-1000-1_1000-5000-1_5000100001/7_2_1.5_1.28_1.5_3600_4_2_0x10f_0_8192_0_0_0_25600_1_5000_10-700-1_701-14001_1401-2100-1_2101-2800-1_2801-35001_3501-4200-1"“1”"0x00c7"“256”“external program の設定項目の説明を記載します。FFT ピークサーチ設定は-p: クレンジング設
定（区切り文字は”_”）の項目 14 以降をご確認ください。
・-i: エッジ処理プラグイン番号 0 固定
・-x: エッジ処理プラグイン動作フラグ
0x00000001: トリガー時に生データを送信
0x00000100: 一定時間ごとにエッジ計算結果を送信
0x00010000: トリガー状態共有(1 つのセンサーでトリガーがかかったら他のセンサーのトリガ
ーもかける)
・-z: デバッグフラグ(16 進数)
0x0001: 状態遷移ログ
0x0002: 計算処理ログ
・-a: データ列番号(16 進数) "mask"と同じ値にすること
・-b: １サイクルで取得するデータ数
・-p: クレンジング設定（区切り文字は”_”）
0: チャンネル番号[0～15]
1: エッジ計算処理、トリガー判定の間隔[sec]2: トリガー判定 OK 時 データ取得までの待ち時間[sec]3: 保存するデータを取得する時間[sec]4: FFT 結果送信までの待ち時間[sec]5: 保存するデータを取得してからトリガー判定処理までの待ち時間[sec]6: データ型[-2:int16, 4:uint32]
7: オフセット[0:なし, 1:定数, 2:平均値]
8: エッジ計算処理[0x1:平均値, 0x2:ピーク値, 0x4:RMS, 0x8:FFT ピーク値,
0x100:FFT スペクトル(トリガー時のみ計算), 0x200:FFT スペクトル(常に計算)](1626進数, 複数選択可)
9: トリガー判定モード[-1:必ず OK, 0:必ず NG,
1:ピーク値, 2:RMS 値, 3:ピーク値差分, 4:RMS 値差分,
101:ピーク値下, 102: RMS 値下, 103:ピーク値差分下, 104:RMS 値差分下]10: エッジ計算処理に使用するデータ数
11: 未使用 0 固定
12: トリガー判定閾値
13: オフセット値(6:オフセットが 1 の場合のみ使用)
14: サンプリング周波数(FFT を行う場合のみ使用)
15: FFT ピークサーチ周波数下限(FFT を行う場合のみ使用)
16: FFT ピークサーチ周波数上限(FFT を行う場合のみ使用)
17～ FFT ピークサーチ区間([周波数下限]-[周波数上限]-[ピーク数])(FFT を行う場合のみ使用)“Out plugin setting”
項目
plugin file
output interval
output max records
waiting time
hostnameportclient key
client certca cert説明
出力プラグインファイル
パス
出力プラグイン動作サイ
クル
クラウドとの通信設定

mqtt command timeout
tls handshake timeout
plugin flags
出力プラグインフラグ
module
出力プラグインモジュール設定
setting
module
出力プラグインモジュー
name
ル名
flags
出力プラグインモジュー
ルフラグ(固定)sd trigger
SD カード保存設定
title
SD カードに保存するフ
ァイル名
width
データ列数
max diff"max diff usec"間隔がusec
空いたら新しいファイルを開く
tar max hour "tar max hour"経過した

初期値"/opt/msmpf/lib/msmpf_output_plugin.s
o.4.0.10""3000""24000""1000""st1-mqtt.msmpf.com""8883""/opt/msmpf/etc/cert/client/client.key""/opt/msmpf/etc/cert/client/client.crt""/opt/msmpf/etc/cert/msmpf_private_CA.crt""20000""5000""0x00000000"“efft”"0x00000001"“efft”“5”“1000000"“24”
27

spectrumaws

らアーカイブ化する(.tarにしてまとめる)
tar max files "tar max files"分のファ
イルが溜まったらアーカ
イブ化する
FFT スペクトル送信設定
col
開始データ列番号
width
データ列数
rshift
出力データ開始位置
begin
先頭インデックス
length
送信データ数
その他データ送信設定
col
開始データ列番号
width
データ列数
rshift
出力データ開始位置

“50”

“22”
“2”
“5”
“0”
“1000”
"24"
"0"
"7"

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。

28

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 misuzu_8192point_150Hz_20221222_1hour_th100k_w1_5s.json となっています。
変更したい場合は前章のプラグインの仕様にしたがって書き直してください。
添付ファイルmisuzu_8192point_150Hz_20221222_1hour_th100k_w1_5s.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（4.2 MSM-PF クラウドサービスの接続）。
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配信する端末を選択してください。

29

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。

30

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。
MSM-PF クラウドサービスの Main 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。
⑨ 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。
Main 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。

31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 Main 画面に戻ります。

32

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 Main 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-15 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33ます。
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。

34

5.2 ダウンロードしたセンサーデータの整理
添付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.

2.1

2.3

2.2

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

35↓

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 ↓CSV（Excel）

項目

A

可視化画面
（デフォルト）-B-

タイムスタンプ[us]C

D0

出力プラグインが受信した行数

D

D1

E

D2

出力プラグインが受信したデータの先頭のタイム
スタプ[us]SD カードの空き容量[kB]F

D3作成した CSV ファイルの総数

G

D4

出力プラグインがファイルに書き込んだ行数

H

D5

磁気センサー FFT スペクトル

I

D6

-

J

D7

磁気センサー 平均値

K

D8

磁気センサーピーク値

L

D9

磁気センサー RMS 値

M

D10

磁気センサー FFT ピーク値[0] 周波数N

D11

磁気センサー FFT ピーク値[0] 強度

タイムスタンプ[s]

36

O

D12

磁気センサー FFT ピーク値[1] 周波数P

D13磁気センサー FFT ピーク値[1] 強度Q

D14加速度センサー 平均値R

D15

加速度センサー ピーク値

S

D16

加速度センサー RMS 値

T

D17

加速度センサー FFT ピーク値[0] 周波数U

D18

加速度センサー FFT ピーク値[0] 強度V

D19

加速度センサー FFT ピーク値[1] 周波数W

D20

加速度センサー FFT ピーク値[1] 強度X

D21

加速度センサー FFT ピーク値[2] 周波数Y

D22

加速度センサー FFT ピーク値[2] 強度Z

D23

加速度センサー FFT ピーク値[3] 周波数

AA

D24

加速度センサー FFT ピーク値[3] 強度

AB

D25

加速度センサー FFT ピーク値[4] 周波数

AC

D26

加速度センサー FFT ピーク値[4] 強度

1.1

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上の表の「C 列～G 列」、「H 列」、「I列」、「J 列～P 列」、「Q 列～AC 列」の 5 所あるので、Plugin0～5 にチェックを入
れます。

1.2

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、「C 列～G 列」は 5 列なので 5 を入力します。同様に、「H 列」は 1 を、「I列」も 1、「J 列～P 列」は 7、「Q 列～AC 列」は 13 を入力します。

1.3

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。
※ ひとまず 1Hz としても切り出しできます。

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
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(Plugin ごと)のサンプル ↓

37

38

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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