第64回(2020年度)

北海道開発技術研究発表会論文

排水機場における状態監視自動モニタリングシステムについて（国研）土木研究所 寒地土木研究所 寒地機械技術チーム○平地 一典永長 哲也

排水機場は洪水被害の防止を目的に設置されている重要な社会基盤設備である。しかしながら、近年、老朽化の進行により、効率的で、効果的な設備の維持管理が求められている。そこ
で、設備の状態監視診断に必要な実排水運転時の運転データを取得するため、排水機場における自動計測モニタリングシステムを構築し、取得したデータをAIを利用した幾つかのアルゴリズムを用いて解析したので報告する。
キーワード：排水機場、状態監視診断、自動計測、AI

1. はじめに排水機場ポンプ設備は、洪水被害防止を目的に河川に設置された極めて重要な社会基盤施設であり、豪雨や異常出水時には確実に稼働することが要求される。そのためには設備の万全な整備が不可欠であり、これまで管理者は、定期的に整備する「時間計画保全」の考え方で維持管理を実施している。この手法は、確実な整備が行えるという点でメリットが大きいが、内部劣化の有無によらずに定期的に整備を行うため、経済性で不利な場合がある。さらに排水機場においては、今後 10 年で約 40％が設置後 50 年超となり、老朽化の進行による故障頻度上昇の懸念がある反面、整備予算は厳しい状況にある。
そこで、この相反する状況下で効率的で的確な設備維持管理を行うため、土木研究所先端技術チームを中心となり、常用系設備で導入されている「状態監視保全」を「非常用設備」である排水機場ポンプ設備の維持管理において導入するための研究を進めている 1)。適切な状態監視保全を行うには、設備の状態を把握するための様々な計測データが必要であり、これまで排水機場の管理運転による月・年点検等を通じてスポットデータを計測し、専門的な知識や解析ツールを用いて診断を行う傾向管理が主流であった。しかし、平時は水量不足で定格運転に達しない場合や計測のための十分な運転時間が確保できないケースもある。そこで、設備の定格運転時の正確な状態を把握するため、常設センサを設置し、定格運転データを自動取得することで、設備の状態を時系列データで監視できる状態監視モニタリングシステムを構築し、取得した時系列データを AI 技術を駆使して解析する異常検知システムの開発したので、報告する。写真-1 は、排水機場の全景である。

支川排水機場本川

写真-1 排水機場全景

2. 状態監視モニタリングシステムの構築(1) 状態監視モニタリングシステムの概要
従来の計測は、比較的故障の発生割合が高く、致命度の高い原動機、主ポンプ、一部主ポンプ軸受や減速機に対して、可搬型の計測治具にセンサを取り付け、前述した機場の定期点検時に合わせて各機器の計測を実施していた。本システムでは、監視対象各機器にセンサを常設し、ポンプの主軸の回転計がポンプの回転を検知すると自動的に計測を開始し、運転が停止されるまで記録される。計測データはPCモニターにリアルタイムに波形表示される他、必要に応じて設置するホストPCからリモートアクセスによるリアルタイム遠隔監視及び記録データの取り出しも可能となっている。
(2) 計測方法

Hirachi Kazunori, Einaga Tetsuya－ 504 －札幌開発建設部の協力の下、月寒排水機場2,3号機に状態監視モニタリングシステムを構築したので代表例として2号機のシステムを紹介する。写真-2はポンプ設備の全景である。写真中の数字はセンサの設置位置を示す。表-1にはモニタリングシステムに使用しているセンサの一覧を示す。
写真-3 ｴﾝｼﾞﾝ据付部加速度計

写真-4 ｴﾝｼﾞﾝ気筒熱電対

写真-5 過給機入口加速度計

写真-6 排気管排ｶﾞｽﾌﾟﾛｰﾌﾞ

写真-7 減速機軸受加速度計

写真-8 主軸軸受加速度計

写真-9 主軸変位計及び回転数計

写真-10 状態監視計測モニタ

④②③⑤
⑦ ⑥①

写真-2 ポンプ設備全景
表-1 計測センサ設置一覧
計測項目
3軸振動加速度
気筒排気温度
過給機排気温度
排気温度
排気成分濃度
3軸振動加速度3軸振動加速度2軸振動変位ポンプ主軸回転数

計測部位

センサ名

設置
位置

エンジン据付部 加速度計
エンジン気筒部 熱電対
過給器入口
熱電対

①②③排気管出口

排ガスプローブ④減速機上部
加速度計
ポンプ主軸軸受 加速度計
渦電流変位計ポンプ主軸回転計⑤⑥⑦仕様
1～5000Hz、共振周波数35ｋHz
K型熱電対
K型熱電対
熱電対内蔵型
O2、CO、NO、CO 2計測
1～5000Hz、共振周波数35ｋHz
1～5000Hz、共振周波数35ｋHz
渦電流式、分解能1μm
可視光光電反射方式

ポンプ設備の原動機（ディーゼルエンジン）には、エンジンの異常振動を監視する加速度計を設置し、サンプ
リング周波数5,000Hzで計測。その他、エンジンの異常燃焼等の不具合を監視するため、気筒温度と過給機温度の計測には熱電対を用い、排気管出口には排ガス成分を計測する排ガスプローブを設置した。写真-3～6に設置状況を示す。
減速機及びポンプ主軸ケーシング内部の軸受の監視のため、原動機と同様の加速度計を設置し、サンプリング周波数5,000Hzで計測している。写真-7,8に設置状況を示す。
主ポンプの主軸の曲がりやミスアライメントを監視するため、専用治具を用いて回転計と渦電流変位計を主軸に対して鉛直方向と垂直方向で設置し、こちらも加速度計と同様にサンプリング周波数5,000Hzで計測。写真-9に設置状況を示す。また写真-10は、状態監視モニタリン
グシステムの計測画面である。計測データは全て同期を取り記録され、CSVの形式で１分間のデータを１つのファイルとして保存する。

(3) 振動理論による解析
計測されたデータは、設備の状態監視診断で広く用いられている振動理論による解析で故障の診断を行った。
ここでは、AI技術を活用した解析にも必要となるFFT（Fast Fourier Transform）解析による診断手法について簡単に説明する。
一般に、設備を構成する機械は多くの部品から構成され、それらが運動を繰り返して機械が機能する。機械が動くことに伴って時間と共に変動する力が発生し、その力が振動となって現れる。この振動によって機械の運転状況を把握することができ、振動は状態監視にとって非常に重要である。しかし、振動を励起させる原因を解明するには時間経過による振動の大きさだけでは不十分である。一定の周期で回転している機械であっても、様々な周期の振動が組み合わさり回転していることがほとんどである。そこで、計測した振動データの時間波形をその振動に含まれる振動の周波数スペクトルに変換して周Hirachi Kazunori, Einaga Tetsuya－ 505 －

波数領域で評価する手法がFFT解析である。一例として主軸関係の周波数発生分布と異常部位の関係を表-2に示す。

7.７Hz（＝回転周波数 2N）
19.0Hz（＝回転周波数 5N）

表-2 発生周波数と発生原因（主軸）2)図-2 A排水機場FFT解析結果

A排水機場は、FFT解析の結果から回転数成分が突出しており、羽根車や主軸にアンバランスがあると考えられる。同様に、羽根車成分(5N)がやや大きく、羽根車の摩耗が生じている可能性が懸念される事例であった。
2つ目のB排水機場は、回転数127rpm（2.1Hz）、羽根枚数4枚の主ポンプである。先ほどと同様に図-3,4に時間波形のグラフとFFT解析の結果を示す。

図-3

次に、実際に排水機場で主軸変位を渦電流変位計で計測し、FFT解析を行った事例を2つ紹介する。
1つ目のA排水機場は、回転数225rpm（3.75Hz）、羽枚数5枚の主ポンプである。図-1は、横軸に時間、縦軸は変位量を表す時間波形のグラフである。この波形をFFT解析した結果を図-2に示す。このグラフは横軸に周波数、縦軸に変位量を取ることで、どの周波数成分が突出しているかを分析することで、振動の原因をある程度推定することができる。

2.11Hz（＝回転周波数 N）
4.2Hz（＝回転周波数 2N）

2N～20N の高調波

図-4図-1 A排水機場振動波形

B排水機場振動波形

B排水機場FFT解析結果

B排水機場は、FFT解析の結果から回転数成分が高く検出されているので、回転系のアンバランスがある可能性が高く、2N成分及び20N間での高調波が現れており、芯ずれが疑われる事例である2)。
この他、軸受や歯車の発生周波数分布と異常部位との関係もそれぞれの規格と回転数から計算できることが、知られている。

Hirachi Kazunori, Einaga Tetsuya－ 506 －FFT解析による周波数分析で振動の原因をある程度推定できることを紹介したが、前述したとおり、排水機場の特性上、解析結果はスポットデータを元にした結果である。さらに確度の高い状態監視を実施するには、時系列データを利用することが有用であることからAIを駆使した異常検知システムの開発した。

３. AIによる異常検知システムの構築(1) 疑似異常データによる検証
排水機場は、その特性上計測において故障データを得ることは容易ではなく、実際の異常データを用いてシステムの異常検知性能を確認することが困難である。そこ
で、正常データをベースとして振動理論に基づき、疑似異常データを作成しシステムの異常検知性能の検証を行った。システムの検証に使用した疑似異常データの条件は表-3のとおりである。

図-6

OCMSVMによる検証

どちらの手法でもBの正常な評価データで、しきい値超える若干の誤検知が発生しているが、疑似異常のデータに関しては、いずれも異常と判定することができた。
また、検証モデルの評価としてROC（ Receiver
Operating Characteristic Curve）曲線とAUC(Area Under theCurve)を算出し、どちらのモデルがよりすぐれているかを確認した。結果を図-7,8に示す。AUCの値が大きいほど良いモデルとされており、今回はLOFが高い値を示す結果となった。

表-3 疑似異常データの条件NO

データパターン

A

学習データ(正常) 学習データ

データの詳細

B
C

評価データ（正常） 誤検知検証データ
ｱﾝﾊﾞﾗﾝｽ(x)回転周波数成分（N）の振幅を2倍D

ｱﾝﾊﾞﾗﾝｽ(y)回転周波数成分（N）の振幅を2倍

ＥＦ

ﾐｽｱﾗｲﾒﾝﾄ(x)ﾐｽｱﾗｲﾒﾝﾄ(y)2倍の回転周波数成分(2N)の振幅がNの平均値2倍の回転周波数成分(2N)の振幅がNの平均値

Ｇ
Ｈ

ﾐｽｱﾗｲﾒﾝﾄ(x)ﾐｽｱﾗｲﾒﾝﾄ(y)3倍の回転周波数成分(3N)の振幅がNの平均値3倍の回転周波数成分(3N)の振幅がNの平均値

Ｉ

主軸軸受異常(x)1/2倍の回転周波数成分(1/2N)の振幅がNの平均値

Ｊ

主軸軸受異常(y)1/2倍の回転周波数成分(1/2N)の振幅がNの平均値

AUC

図-7LOFのROC曲線

検証のデータを正常稼働期間の元データを学習データと評価データに分割し、評価データの中から表-3の条件に基づき疑似異常データを作成し、疑似異常データを異常と判定できるかを検証した。検知システムには異常検知によく用いられる外れ値検出の代表的手法であるLOF（Local Outliner Factor）とOCSVM(One Class SVM)の2つのアルゴリズムを用いて評価を行った。結果を図-5,6に示す。縦軸は異常度を示し、横軸は計測時間を表している。
AUC

図-8
図-5

OCSVMのROC曲線

LOFによる検証(2) 月寒排水機場稼働データによる検証
疑似異常データの検証結果を基に、月寒排水機場の自Hirachi Kazunori, Einaga Tetsuya－ 507 －

動計測システムで取得した計測データの一部で同様に疑似異常データを作成した上で、計測データの評価を行った。結果を図-9,10に示す。

AUC

図-9

LOFによる検証
図-12 OCSVMのROC曲線

４. まとめ排水機場に状態監視モニタリングシステムを導入することで、設備の定格運転時の正確な状態を把握することができ、教師データとなる異常データの取得が困難な設備であっても、疑似異常データを用いることで、AI異常検知システムの検証が可能であることがわかった。機械
月寒排水機場の計測データのによる検証では、LOFでBの正常な評価データにおいて、しきい値超える若干の学習のアルゴリズムには多数の種類があり、今回の報告
誤検知が発生しているが、疑似異常のデータに関しては、 ではその一部を利用して評価を行った。今後も継続して評価を行い、排水機場の異常検知に最適な手法についていずれも異常と判定することができた。OCSVMでは誤検討を行うことで、設備点検における施設管理者の負担検知が多く、異常を検知できない結果となった。この結軽減につなげていきたい。
果は、ROC曲線にも現れており、LOFでAUCの値が高い結果となり（図-11,12）、この設備においては、LOFのモデルが適していることがわかった。
謝辞
本研究にあたり、設備提供を頂いた北海道開発局札幌開発建設部施設整備課、札幌河川事務所の皆様に多大なる謝意を表します。
図-10

OCMSVMによる検証

参考文献AUC

1） 中島淳一,梶田洋規,藤野健一：河川ポンプの多様な診断,
土木技術資料第 59 巻・第 8 号,20182） 上野仁士,藤野健一､竹田英之：河川ポンプ設備における状態監視技術に関する研究,建設機械シンポジウム 2012

図-11

LOFのROC曲線

Hirachi Kazunori, Einaga Tetsuya－ 508 －