N－11－2－4（ 1 / 3 ）第 60 回下水道研究発表会

下水道設備の異常検知に資する動作音計測と解析に関する基礎研究
中日本建設コンサルタント（株）○ 長谷川 孝，小川 真澄
中根 進

1.

はじめに終末処理場等の維持管理では，通常，毎日あるいは週に数回の頻度で計器の指示値確認のほか，技術者の五感（音、熱、振動、臭い等）を介した巡視点検を行っている。
本研究では，巡視点検の質の平準化や向上の観点から，巡視点検時に確認する「音」に着目し，機器の動作音を計測，また数値化することで，その特徴量から異常検知の可能性を探ることを目的とする。ここでは，処理場実機器の動作音計測と解析に先立ち，単相 100V-30W の電動機（写真 1.1）を用いた動作音を計測と解析により，特徴量による異常検知が可能か，またＡＩによる機械学習を活用した異常検知が可能か等の基礎的研究を行っている。
2.

写真 1.1 電動機(単相 100V30W)

写真 2.1 電動機(偏心回転負荷)

電動機を用いた計測単相 100V-30W の電動機に回転負荷を掛け運転し常時状態とし，偏心回転負荷（写真 2.1）する。サンプリング周波数は 44.1kHz，振幅方振幅を掛けた運転を異常時と想定し，動作音を計測
向のサンプル分割数は 16 ビットである。
動作音は 20 sec 間で測定したが，処理場における実機に対する定期的な計測を想定し，この計測音を 5 つに分割して定期的に計測したものとする。20 sec 間の電動機の計測音の波

図 2.1 正常時の信号波形

図 2.2

異常時の信号波形

形は図 2.1 および図 2.2 であった。
3.

動作音の特徴量の抽出数)，ⅲ音圧レベルを抽出し，正常音と異常音の比較を行う。

振幅

動作音の特徴量としてⅰ波形(振幅)，ⅱスペクトログラム(中心周波3.1 波形(振幅)正常音を例として(ｔ＝1～3sec)の特徴量を示す。振幅を図 3.1 に示すが，その振幅が複数の正規分布で構成されているかを統計用言語 R とそのライブラリ mclust を使って調べる。ライブラリ mclust を使うと成図 3.1 正常音の波形(ｔ＝1～3sec)

分の数は図 3.2 として出力される。

（1189）

N－11－2－4（ 2 / 3 ）第 60 回下水道研究発表会

図中の凡例は、以下である。
E：各流出成分で分散を共通とするモデル

V：各流出成分で分散が異なるとするモデル

BIC：ベイズ情報量規準(Bayesian Information Criterion)
成分数１つ(横軸)の BIC 値が最大であり，振幅は１つの分布で表わせ，特徴的な成分の分布は含まれない。また，振幅の周期性を図 3.3 の振幅コレログラ
ムから調べ，周期性を 23 とし，振幅を成分分解すると図 3.4 を得る。成分分解から特徴として表れやすい不規則変動振幅を図 3.5 に分布で示す。

102030403050
10020-0.5

確率密度0.040ACF

0.5501.0

図 3.2 振幅分布の成分数(ｔ＝1～3sec)

Lag0

図 3.3 振幅コレログラム(ｔ＝1～3sec)

-0.10

-0.05

0.00

0.050.10

不規則変動振幅

3.2 音圧レベルの

図 3.4 波形の成分分解(正常時ｔ＝1～3sec)

覚的に色で明示されてい：スペクトル中心数による音圧レベルが視振幅

ムは時間経過ごとの周波音圧レベル [dB]を得る。スペクトログラ﹇ ﹈Frequency
Hz500010000 15000

FFT 解析より，図 3.6にあるスペクトログラム

図 3.5 不規則変動振幅分布(正常時ｔ＝1～3sec)

20000

スペクトログラム0るが，図 3.7 のスペクトル分布の中心周波数を計1.0算し、特徴量とする。
4.

特徴量の比較

1.52.02.5Time［s］

3.0

周波数（ ）

図 3.7 スペクトル分布と中心周波数(正常時ｔ＝1～3sec)

図 3.6 スペクトログラム(正常時ｔ＝1～3sec)

計測期間中の動作音
正常fの振幅の分布を図 4.1 に，成分分解

異常f

異常f

した正常時と異常時の不規則変動

0.0001振幅の分布を合わせた分布を図 4.20.0000825に示す。この振幅分布では明確な差

0.0000620
150.00004

100.00002

知することができなかった。
（2sec 毎の分割)をフーリエ変換し3530は認められず，振幅からは異常を検定期的な計測を想定した計測音

正常f400.00012

500-15000 -10000-50000振幅

50001000015000

図 4.1 正常時と異常時の振幅分布（1190）-0.1-0.05

0
不規則変動振幅

0.050.1

図 4.2 正常時と異常時の不規則変動振幅の分布

N－11－2－4（ 3 / 3 ）第 60 回下水道研究発表会正常時

分割した時間毎の周波数と振幅の関係から周波数の中心(重心)を求め，スペクトルの中心周波数分布を作成し確率密度周波数の分布に差があることから，中心周波数と音圧レベルの関係をみるために１／3 オクターブ分析を行い，0.006
0.004
0.002
052005300のとおりであり，正常時と異常時では周波数 2000Hz あ
図 4.320
異常時

0
音圧レベル dB

5400
5500
56005700
スペクトル中心(周波数の中心) Hz5800

正常時と異常時のスペクトル中心周波数の分布
異常FFT

正常1FFT80,000,000

正常時

-20

正常平均0.008

正常時と異常時の比較を行っている。この結果は図 4.4たりに差がみられた。

異常平均0.01た。正常時と異常時を比較すると図 4.3 となり，分布に差が認められた。また，フーリエ変換のスペクトル中心

異常時

0.012

60,000,000
振幅-40-6040,000,00020,000,000-10002031.55080125200315500800
1250
20003150
5000
8000
12500
20000-80

図 4.4
1／3 オクターブバンド解析
中心周波数 Hz(正常時ｔ＝1～3sec：異常時ｔ＝17～19sec)

010000 20000 30000 40000 50000 60000 70000
周波数 Hz

図 5.1 正常時と異常時のスペクトル分布

5. One class SVM による異常検出
異常データはほとんどなく，機器の特性も多種多様と考えられることからモデリングすることが難しいが，今回の事例ではスペクトログラムに差が認められたので，AI 学習の１つである Oneclass SVM(ワンクラスサポートベクターマシン)を使って検出する方法を考える。
フーリエ変換で得られた図 5.1 のスペクトル値 図 5.2 正常時の間の外れ値検出(外れ数 25／66141)に対数をとり，正常時のデータ間で外れ値のない

図 5.3 正常時と異常時間の外れ値検出(外れ数72／全数 66141)

パラメータを設定する。このパラメータでは,正常時で外れ数が 25 個（図 5.2）に対し，正常時と異常時では外れ数が 72 個（図 5.3）に増加する。正常時のデータを使ってパラメータを設定することにより，異常を検知できると考えられる。なお，設定に用いたパラメータを次に示す。パラメータ：σ＝0.002、ν＝0.0001
6. まとめ今回の計測事例の異常は想定したものであるが、動作音の特徴量として正常時と異常時ではスペクトルの中心周波数の分布に差がでること、2,000Hz あたり中心周波数に差があることを明らかにし、定期的にそれら特徴量を比較することにより異常を検知できる可能性を示すことができた。また、定期的に取得するフーリエ変換で得られたスペクトルの対数値から AI 学習によって正常時のデータ間の関係をパラメータで設定し、定期的に比較することによって異常を検知できる手法も示すことができた。異常時の動作音の特徴は不明であるため、本稿では異常を検知できなかった特徴量も棄却できないと考えらえる。
問合わせ先：中日本建設コンサルタント（株）事業推進室 長谷川 孝，水工技術本部 中根 進
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