第64回(2020年度)

北海道開発技術研究発表会論文

コラム形水中ポンプの劣化部位推定に向けての検討（国研）土木研究所 寒地土木研究所 寒地機械技術チーム○小林 勇一永長 哲也

救急排水機場で使用されているコラム形水中ポンプは、コラムパイプ内に設置し排水を行うことから、稼働状態の確認が難しく、故障兆候の把握が極めて困難である。電流情報診断による状態監視を実施しているが、監視項目は電動機回転子バー異常と回転軸の異常負荷の2種類であり、具体的な劣化部位を推定する技術は確立されていない。そのため、電流情報から劣化部位を推定することができれば、故障を未然に防ぐとともに、効率的な点検整備の提案が可能になると考えられる。そこで、電流情報診断を利用した劣化部位の推定に向けた検討として、小型水中ポンプの異常模擬試験のデータをもとに異常状態の推定を試行した。
キーワード：維持管理、電流情報診断、教師あり学習「コラムパイプ」という。）の内部に設置し、排水を行う（図-1）。
コラム形水中ポンプは、非常時には確実な稼働が求め1)られることから、稼働中の異音や変調など、故障の兆候
近年、大雨や集中豪雨の発生頻度が増しており 、出を的確に把握し、適切な整備や更新を行う必要がある。
水による内水被害の危険性が高まっている。この内水被
しかし、コラムパイプの内部にポンプ本体を設置するた害を軽減するため、河川にはポンプ施設や水門など河川め、直接目視や触診ができないほか、振動計や温度計な管理施設が整備されているが、今後、建設後50年を経過
2)
どの計測機器を取り付けることも難しい。
する施設の急増が見込まれており 、老朽化の進行が課
このことから、ポンプ本体への計測機器の設置を必要題となっている。そのため、これらの施設が非常時に確としない、電流情報診断による状態監視を提案している
実に機能するよう、故障を未然に防ぐための対策が求めが4)、監視項目は電動機回転子バー異常と回転軸の異常られている。
負荷の2種類であり、具体的な劣化部位を推定する技術
救急排水機場とは、河川ポンプ施設の一つであり、ポは確立されていない。そのため、電流情報から劣化部位
ンプにより支川の水を本川へ排水することで、支川（堤内）の水位上昇を軽減するための施設である（写真-1）。 を推定することができれば、故障を未然に防ぐとともに、効率的な点検整備の提案が可能になると考えられる。
使用されているポンプは、可搬式のコラム形着脱式縦軸
3)
そこで、電流情報を利用した劣化部位の推定に向けた
斜流水中モータポンプ （以下、「コラム形水中ポンプ」
検討として、小型水中ポンプの異常模擬試験のデータをという。）であり、これを定置式のパイプ（以下、もとに異常状態の推定を試行した。

1. はじめに本川

コラムパイプ支川

コラム形水中ポンプ

図-1 コラム形水中ポンプ設置概要図

写真-1 救急排水機場

Kobayashi Yuichi, Einaga Tetsuya－ 498 －なお、すべり周波数とは、電動機の同期回転数と実回転数の差の周波数であり、式(1)により表される。

2. 電流情報診断による劣化部位の推定(1) 電流情報診断の概要
電流情報診断とは、誘導電動機電流徴候解析（MotorCurrent Signature Analysis）に基づき、三相誘導電動機に発生する逆起電力を解析することで、異常を検出する技術
である5)。計測した電流波形を周波数分析し、異常に伴い現れるスペクトルの大きさを監視することで、異常を検知する。
電流波形の計測は、クランプ式電流センサーを動力配線へ取り付けて行う（図-2）。そのため、ポンプ本体へセンサーを取り付ける必要がなく、コラム形水中ポンプの計測も容易に実施することができる。
現在、コラム形水中ポンプの状態監視のために確認しているスペクトルは、回転子バーの損傷に伴い大きくなるスペクトルであるLpole、および回転子軸への異常負荷により大きくなるスペクトルであるLshaftの2つである。
これらは、電源周波数の両端に側帯波として現れ、その周波数は、Lpoleはすべり周波数と電動機極数の積、Lshaftは実回転数により求められる（図-3）。

機側分電盤・操作盤等

三相誘導電動機=−60[](1)

ここで、 ：すべり周波数 [Hz]：同期回転数 [rpm]：実回転数 [rpm]= 120 × ⁄：電源周波数 [Hz]：電動機極数(2) 劣化部位の推定方法
劣化部位の推定方法として、以下の手順を検討した。
① ポンプ正常時の電流情報診断データを取得② 複数の異常状態の電流情報診断データを取得③ 異常の要因となっている劣化部位を特定④ 正常時と異常時のデータの違いをもとに、異常に伴うデータの変動傾向を解析⑤ ④の解析結果をもとに、新しいデータから異常状態およびその要因となる劣化部位を推定
ここで、②について、実際に救急排水機場に設置されているコラム形水中ポンプでは、現状、異常はあまり発生していないため、現地計測データから異常データを収集することは極めて難しい。
そこで、小型水中ポンプにより実施した異常模擬試験のデータをもとに、異常状態の推定を試行した。

クランプ式電流センサー

3. 小型水中ポンプによる異常状態推定の試行
データロガー(1) 小型水中ポンプの異常模擬試験の概要
水中ポンプの異常が電流情報診断の結果に及ぼす影響を確認するため、小型水中ポンプによる異常模擬試験を実施した6)。試験状況を写真-2に示す。

解析用パソコン

図-2 電流情報診断概要図

電源周波数成分：すべり周波数 [Hz]配管 φ32mm L=7.0m：電動機極数周波数成分の大きさ (dB)

：実回転数 [rpm]②①①②

小型水中ポンプ

周波数 (Hz)図-3 確認するスペクトル
写真-2 異常再現試験状況

Kobayashi Yuichi, Einaga Tetsuya－ 499 －

【凡例】

表-1 小型水中ポンプ仕様
規 格

ステンレス製水中渦巻きポンプ

ポンプ口径

32 mm

吐出量

0.050 m3/min / 0.125 m3/min

全揚程15.5 m / 10.0 m

定格回転数(電動機極数)2,915 min-1 (2 極)
0.4 kW
50Hz , 200 V

定格電流

3.2A

電動機形式

キャンド式・三相圧潰 (1/5)

切損 (1/6)

圧潰 (2/5)

切損 (2/6)

圧潰 (3/5)

スペクトルの大きさ(dB)

周波数, 電圧スペクトルの大きさ(dB)

出力

正常
圧潰1/5
切損1/6

スペクトルの大きさ(dB)

試験は実験用水槽（幅2m、長さ3m、高さ1.8m）で実施した。使用したポンプは出力0.4kWのステンレス製水中渦巻きポンプである（表-1）。
本試験ではインペラの異常を想定し、損傷を加えたインペラによる計測を実施した。損傷の種類は圧潰と切損の2種類とし、損傷の程度はそれぞれ3段階とした（図4）。

切損 (3/6)

図-4 インペラの損傷状況

圧潰2/5
切損2/6

圧潰3/5
切損3/6

Lpole①-40-50-60-70-80-90-100

123

4 5 6
計測番号

789107891078910

Lpole②-40-50-60-70-80-90-100123

4 5 6
計測番号

Lshaft①-50-60-70-80-90-100123

4 5 6
計測番号

スペクトルの大きさ(dB)

Lshaft②-40(2) 試験結果
-50a) LpoleとLshaftの大きさ-60
電流情報診断により得られた、LpoleとLshaftの大きさを-70
図-5に示す。縦軸はスペクトルの大きさ、横軸は計測番-80号であり、各10回の計測結果について比較した。Lpoleお-90
よびLshaftは、電源周波数の両端に現れるため、図-3より、-100
電源周波数より低周波数側に現れる側帯波をLpole①およ1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
びLshaft①、高周波数側に現れる側帯波をLpole②およびLshaft
計測番号②とした。
Lpole①は、正常時は約-65dBなのに対し、インペラ圧潰
図-5 LpoleおよびLshaftの大きさ
時には約-60dB～-54dB、切損時は約-65 dB～-54dBとなり、いずれの場合も正常時より大きい傾向となった。
損時は約-86dB～-63dBとなったが、約9割のデータが正Lpole②では、正常時は約-54dBなのに対し、圧潰時は約常時より大きく、正常時に比べて大きい傾向となった。
-60dB～-53dB、切損時は約-63dB～-58dBとなり、いずれLshaft②は、正常時は約-58dBなのに対し、圧潰時は約の場合も正常時より小さい傾向となった。
-68dB～-56dBとなったが、約8割のデータが正常時より
Lshaft①は、正常時は約-80dBなのに対し、圧潰時は約小さく、正常時に比べて小さい傾向となった。また、切-91dB～-64dBとなったが、約7割のデータが正常時より損時は約-66dB～-48dBとなったが、約8割のデータが正小さく、正常時に比べて小さい傾向となった。また、切常時より大きく、正常時に比べて大きい傾向となった。

Kobayashi Yuichi, Einaga Tetsuya－ 500 －

電流値 (A)なお、LpoleとLshaftが現れる周波数は、正常時と異常時【凡例】
では異なることがわかった。LpoleとLshaftが現れる周波数
正常は、図-3より、すべり周波数、電動機極数および実回転圧潰1/5
圧潰2/5
圧潰3/5
切損1/6
切損2/6
切損3/6数により求められる。電動機極数は電動機の仕様である
4.5ため変動しないが、すべり周波数は、式(1)より実回転数により変動する。このことから、インペラの異常によ
4り、ポンプの実回転数が変動したと考えられるが、水中
3.5
ポンプはポンプ主軸が露出していないため、実回転数を計測することが難しい。
3
そこで、LpoleとLshaftが現れた周波数から逆算すること2.5で、実回転数を算出し、正常時と異常時の比較を行った。
b) 実回転数2
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Lpoleが現れた周波数から逆算した実回転数を図-6に示
計測番号す。縦軸は回転数、横軸は計測番号である。なお、Lshaft
図-7 電流値（実効値）から逆算した場合もほぼ同じ値となった。
正常時の実回転数は、約2,910rpmとなった。表-1より、(3) インペラ異常に伴うデータの変動傾向解析試験に使用した水中ポンプの定格回転数は2,915rpmであ
前項の計測結果より、インペラ異常に伴うLpole、Lshaft、ることから、正常時の実回転数は定格回転数とほぼ等し実回転数および電流値の変動傾向を整理したものを図-8
いと考えられる。に示す。赤着色部は、正常値に比べ数値が上昇した項目、インペラを圧潰した場合、実回転数は約2,910rpm～2,929rpmとなり、正常時より高い値となった。しかし、青着色は低下した項目である。
その一方で、切損時の実回転数は約2,779rpm～2,891rpm
インペラ異常となり、正常時より低い値となった。
項目
Lpole①
Lpole②

【凡例】
正常
圧潰1/5
切損1/6

Lshaft①
Lshaft②

圧潰2/5
切損2/6

圧潰3/5
切損3/6

実回転数電流値

圧潰切損↗
↘
↘
↘
↗
↘

↗
↘
↗
↗
↘
↗

図-8 Lpole、Lshaft、実回転数および電流値の変動傾向

2950
2900

実回転数 (rpm)

Lpoleについては、インペラの圧潰、切損共に、Lpole①は上昇傾向、Lpole②は低下傾向となった。
2850
Lshaftについては、Lshaft①、Lshaft②共に、圧潰の場合は低2800下傾向、切損では上昇傾向となった。
実回転数は、圧潰の場合は上昇、切損では低下し、電2750
流値は、圧潰では低下、切損では上昇した。
2700
以上より、異常時のデータの変動には傾向があること
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
計測番号がわかった。そこで、この変動傾向の違いを解析し、デ
図-6 Lpoleから逆算した実回転数ータから異常状態を推定するための検討を行った。
変動傾向の解析にあたっては、正常時をベースに、各異常状態が各項目へ与える影響の大きさを解析するため、
c) 電流値
ロジスティック回帰分析を適用した。
電流波形の計測にあわせ、電流値（実効値）についてロジスティック回帰分析は、二項分類に適したアルゴも計測を実施した。電流値を図-7に示す。
リズムであり、正常時をベースに各異常時のデータを順正常時の電流値は、約3.1Aとなった。表-1より、試験に使用した水中ポンプの定格電流は3.2Aであることから、 次解析することで、出力される係数により、各項目の影響の大きさを確認した。
正常時の電流値は定格電流とほぼ等しいと考えられる。
インペラを圧潰した場合、電流値は約2.9A～3.0Aとなり、正常時より低い値となった。しかし、その一方で、切損時の電流値は約3.5A～4.0Aとなり、正常時より高い値となった。
Kobayashi Yuichi, Einaga Tetsuya－ 501 －ロジスティック回帰分析により求める係数は、式(2)による。

ここで、θ ∶ 係数=(2)∶ 入力項目∶ 入力項目数入力項目は、Lpole①、Lpole②、Lshaft①、Lshaft②、実回転数および電流値の 6 項目であり、入力項目と係数は表-2のとおり対応している。
表-2 入力項目と係数i

入力項目

係数0123456: 1（定数）: Lpole①: Lpole②: Lshaft①: Lshaft②: 実回転数
: 電流値

係数の絶対値が大きいほど、式(2)の計算結果へ与える影響が大きくなることから、係数の大きさにより各入力項目の影響の大きさを確認することができる。
なお、解析にあたっては、入力データのスケールを合わせるため、式(3)による標準化を行った。

=

ここで、 : 入力データ−(3): 標準化された∶∶(4) 異常状態の推定の試行
異常状態の推定にあたっては、前項の解析結果をもとに、ロジスティック回帰分析により推定することが可能である。しかし、推定のためには異常ごとに個別に分析する必要があるほか、複数の異常に該当した場合には、分析を追加する必要がある。さらに、他の異常状態を追加した場合も分析を追加しなければならず、分析に必要な手間や時間が増大する恐れがある。
そのため、複数の異常状態から最も可能性が高いものを一括処理により推定する手法として、ここでは、ニューラルネットワークを用いた教師あり学習による推定手法について試行した。
教師あり学習とは、多数の学習データをアルゴリズムに入力して学習を行い、そこから得られた特徴量を新たなデータに適用することで予測や分類を行う手法である。
今回のような特徴が明確なデータであれば、高い精度での分類が可能であると考えた。
適用するアルゴリズムは、今後のデータ項目や異常状態の追加を見込み、拡張性および多項分類に優れたニューラルネットワークとした。
ニューラルネットワークによる教師あり学習のイメー
ジ図を図-10に示す。入力項目は、Lpole①、Lpole②、Lshaft①、Lshaft②、実回転数および電流値の6項目とし、出力項目
は、正常、圧潰(1/5)、圧潰(2/5)、圧潰(3/5)、切損(1/6)、切損(2/6)および切損(3/6)の7項目とした。
教師あり学習の平均

教師データの標準偏差ロジスティック回帰分析により得られた係数を図-9に示す。

入力項目 係数

係数の大きさから、インペラ圧潰の場合はLpole①の影響が最も大きく、切損ではLpole②および電流値の影響が大きい結果となった。
また、大きさの傾向は図-8とほぼ等しくなったが、圧潰、切損ともに、損傷の程度により違いが見られることがわかった。

インペラ異常（圧潰）

ニューラルネットワーク

入力・Lpole①・Lpole②
・Lshaft①・Lshaft②・実回転数・電流値
繰り返し

インペラ異常（切損）

圧潰(1/5) 圧潰(2/5) 圧潰(3/5) 切損(1/6) 切損(2/6) 切損(3/6)
1

θ00.078

0.277

0.154

0.241

-0.0660.297

Lpole ①

θ10.973

1.048

1.026

0.277

0.333

0.408

Lpole ②

θ2-0.343-0.514-0.309-0.631-0.567-0.826

Lshaft①

θ3-0.416-0.169-0.175

0.351

0.258

-0.017

Lshaft②

θ4-0.514

0.089-0.619

0.087

0.028

0.064

実回転数

θ5

0.103

0.366

0.437

-0.710-0.548-0.051

電流値

θ6-0.139-0.458-0.481

0.661

0.512

0.481

小大テストデータ
入力
・Lpole①・Lpole②・Lshaft①
・Lshaft②
・実回転数
・電流値

図-9 係数の大きさ

出力
出力
・正常・正常・圧潰(1/5)
・圧潰(1/5)・圧潰(2/5)・圧潰(2/5)
・圧潰(3/5) 比較 ・圧潰(3/5)
・切損(1/6)
・切損(1/6)
・切損(2/6)
・切損(2/6)
・切損(3/6)
・切損(3/6)
出力と正解の誤差が小さくなるように重みを調整

重み（Weight ）出力・正常・圧潰(1/5)
・圧潰(2/5)
・圧潰(3/5)・切損(1/6)
・切損(2/6)
・切損(3/6)

図-10 教師あり学習のイメージ図

Kobayashi Yuichi, Einaga Tetsuya－ 502 －

教師あり学習に使用する教師データは、異常模擬試験の70データ（正常10データ、圧潰30データおよび切損30データ）のうち、無作為に抽出した56データ（約8割）とした。この教師データをニューラルネットワークに入力し、出力と正解の誤差が小さくなるよう重みを調整する。これを繰り返し、誤差が十分小さくなったところで、重みデータを保存する。
この重みデータを適用したニューラルネットワークに、テスト用のデータを入力し、正しく判定されるかを確認した。なお、テストデータには、教師データに使用しなかった残りの14データを使用した。
教師あり学習後の重みデータにより、テストデータを判定した結果を図-11に示す。テストデータごとに一番大きな値で出力された項目を赤で着色している。
使用したニューラルネットワークは、出力を0～1としており、一番大きな値で出力された項目が、最も可能性が高いとして判定した。
この結果、全てのテストデータを正しく判定することができた。
今回の試行では、教師データおよびテストデータの数は少なかったが、データの特徴が明確であったことが、正しく判定できた要因と考えられる。

4. まとめ
電流情報を利用した劣化部位の推定に向けた検討として、小型水中ポンプの異常模擬試験結果から異常状態の推定を試行した。
小型水中ポンプの異常模擬試験結果から、インペラの損傷に伴うLpole、Lshaft、実回転数および電流値の変動傾向を解析した結果、損傷の種類や程度ごとに、データに特徴があることがわかった。
また、教師あり学習による異常状態の推定を試行し、全てのテストデータが正しく判定されることを確認した。
今後は、計測項目および異常状態の追加について検討を行うとともに、コラム形水中ポンプの実機による異常再現試験を予定しており、今回の手法の検証ならびに推定精度の向上について検討を行う。

参考文献
1)
2)

3)
テストデータ
No状態

設備技術指針・解説、pp.7-8、1994.

判定結果
正常

気象庁：気象変動レポート 2019、p39、2020.
国土交通省ホームページインフラメンテナンス情報：
https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/maintenance/02research/02_01.html（2021 年 1月 7日確認）
一般社団法人河川ポンプ施設技術協会：救急排水ポンプ

圧潰 1/5 圧潰 2/5 圧潰 3/5 切損 1/6 切損 2/6 切損 3/6 正否

1 圧潰 3/5

0.00000.00000.00000.99990.00000.00000.0000○2 切損 2/60.0000

0.00000.00000.00000.00001.00000.0000○3 切損 2/60.00000.0000

0.00000.00000.00001.00000.0000○4 圧潰 1/5

0.00001.00000.00000.00000.00000.00000.0000○5 圧潰 3/5

0.00000.00000.00030.99970.00000.00000.0000○6 圧潰 3/5

0.00000.03530.00000.96470.00000.00000.0000○7 圧潰 2/5

0.00000.00120.99880.00000.00000.00000.0000○8 圧潰 2/5

0.00000.00001.00000.00000.00000.00000.0000○9 正常

1.00000.00000.00000.00000.00000.00000.0000○10 正常

1.00000.00000.0000

0.00000.00000.00000.0000○11 切損 1/6

0.00020.00000.00000.00000.81710.18270.0000○12 正常

1.00000.00000.00000.00000.00000.00000.0000○13 切損 3/6

0.00000.00000.00000.00000.00000.00001.0000○14 切損 2/6

0.00000.00000.00000.00000.00001.00000.0000○4)5)6)

図-11 テストデータの判定結果

Kobayashi Yuichi, Einaga Tetsuya－ 503 －

寒地土木研究所寒地機械技術チーム：電流情報診断によるコラム形水中ポンプ状態監視ガイドライン、2018.
豊田利夫：電流徴候解析 MCSA による電動機駆動回転機の診断技術、高田技報、Vol.20、pp.3-5、2010.
小林勇一、平地一典：誘導電動機電流兆候解析によるコ
ラム形水中ポンプの状態監視に向けた計測試験、日本設
備管理学会誌、Vol.32 No3、pp.55-64、2020.