第４章 計画・設計

第１節 導入計画§21 導入計画の手順
本技術の導入に関する計画は、以下の手順で実施する。
(1) 運用の検討(2) システム構成の検討(3) 導入効果の検証(4) 導入計画の策定【解説】
第 3 章「導入検討」において検討を行った結果、本技術の導入効果が見込まれると判断した場合は、図 ４-1 に示す手順に従って導入計画を策定する。

導入計画開始（１）運用の検討
該当セクション：§22（２）システム構成の検討
該当セクション：§23（３）導入効果の検証
該当セクション：§24（４）導入計画の策定
該当セクション：§25

導入計画完了図 ４-1 導入計画の手順74§22 運用の検討
本技術の導入計画の策定にあたり、以下の項目について確認する。
(1) 資産の改築・更新および維持管理に係る上位計画内における本技術の位置づけ(2) 維持管理体制を踏まえた本技術の運用イメージ【解説】
本技術は長期的な運用を前提としたものであるため、関係者間で本技術を導入する必要性や意義が十分に共有されない場合、人事異動等で担当者が変わるたびに運用が疎かになり、導入から数年で陳腐化してしまう恐れがある。
運用する当事者が変わっても十分に理解できるよう、本技術を導入する意図を明確にしておくことが肝要である。
(1) 資産の改築・更新および維持管理に係る上位計画内における本技術の位置づけ
本技術の導入により、対象機器の振動測定データや劣化進行予測結果を得られるが、これらをどのように活用するかを明確にする。例えば図 ２-5 のようなフローを示しつつ、「〇〇市ス
トックマネジメント計画において活用されるものであり、機器〇〇の点検・調査を行い、健全度算出のための情報の一部を点検結果として入手するところまでが、本技術の運用範囲である」
等とし、上位計画との関係を整理する。
(2) 維持管理体制を踏まえた本技術の運用イメージ
本技術を実際の保守点検業務で使用するイメージを明確にする。例えば、「機器〇〇の振動測定は維持管理体制上、これまで手作業で 3 ヶ月に 1 回しか実施できなかったが、本技術の導入
により 1 分間隔での管理が可能となった」、「振動測定値は振動データ監視用 PC にて解析を行い、速度と加速度データに分けて保管する」、「汚水主ポンプの更新計画策定時に使用する劣化
進行予測値は、予測精度を確保するため 5 年ごとに再計算を実施する」等。本技術をどのように運用したいか明確にすることで、後段のシステム構成の検討や設計において必要な機能が得られる導入計画となっているか確認することができる。また、事前にこの運用イメージを実際に点検作業する当事者と共有しておくと、より円滑な導入が期待できる。

75

§23 システム構成の検討
本技術の導入計画の策定にあたり、まず詳細調査を行うことにより、施設・設備の計画・現状等について把握する。
その後、システム構成に係る以下の項目について検討を行う。
(1) センシング技術に関する検討(2) ビッグデータ分析技術に関する検討① インバリアント分析技術に関する検討② 異種混合学習に関する検討(3) 組合せ技術に関する検討【解説】
第 3 章導入検討にて検討に必要な項目について調査を実施しているが、ここでは導入検討時から導入計画時までの状況変化の確認を行うとともに、より詳細な調査を行う。
調査項目表を表 ４-1 に示す。
表 ４-1 詳細調査項目
導入技術（１） センシング技術（２） ビッグデータ分析技術
1）インバリアント分析技術（異常予兆検知）2）異種混合学習技術（劣化進行予測）

調査項目

手段

目的

対象機器リスト

完成図書、施設図面

監視対象機器台数の把握

対象機器の軸受番号

完成図書、取扱説明書、銘板

AMD基準の設定

対象機器の軸回転数

完成図書、回転計

AMD基準の設定

対象機器のセンサ設置箇所

実機調査

取付可否判断対象機器の現在振動値

ポータブル振動計

現状把握および特別な基準の設定

ケーブル敷設ルート

現地調査

ケーブル敷設ルートの検討

オンライン振動収集装置設置箇所

現地調査装置設置箇所の検討

PC設置箇所

施設図面

振動監視場所の検討

対象機器リスト

完成図書、施設図面

監視対象機器の把握監視制御装置盤内配置図

完成図書、制御装置図面

OPCサーバ設置箇所の設定

通信線予備系統の有無

監視装置仕様書、現地調査

通信線利用の可否判断

計装設備リスト

完成図書、計装フロー図

監視対象計装機器の把握

監視データリスト

信号割付表、TAGリスト

データ種類および周期設定、異常設定

運転記録表

日報・月報帳票データ

異常データの有無確認、モデル検討

対象機器諸元完成図書、施設図面

対象機器把握、更新指標の把握

計装設備リスト

完成図書、計装フロー図

対象計装機器の把握

監視データリスト

信号割付表、TAGリスト

データ種類の把握、モデル検討

運転記録表

日報・月報帳票データ

異常データの有無確認、クレンジング

なお、センシング技術やビッグデータ分析技術の詳細調査部分に関する項目については、専門企業に委託するのが良い。

76

本技術の導入計画の策定にあたり、詳細調査の結果も踏まえ、システム構成に係る以下の項
目について検討を行う。
(1) センシング技術導入に関する検討(2) ビッグデータ分析技術導入に関する検討（①インバリアント分析、②異種混合学習）(3) 組合せ技術導入に関する検討
各項目について必要な検討内容を表 ４-2 に示す。
表 ４-2 システム構成の検討事項
導入技術

機器名称

システム構成の検討事項（確認内容）

振動データ監視用PC

常に振動値の監視を行う必要はないが、警報機能があるため設置場所は中央監視室内が望ましい。

オンライン振動収集装置

測定対象機器2台につきオンライン振動収集装置が1台必要になる。また、オンライン振動収集
装置間はコントローラ間ケーブルにて通信を行うため、適切な配置設計を検討する。

ケーブル敷設ルート

ケーブル長さが200m以内となるように、ケーブル配線経路を考慮し、部屋、棟ごとに設置することを検討する。

カートリッジサーバ・分析サーバ

カートリッジサーバ機能と分析サーバ機能は1台のサーバに集約して実装が可能である。施設デー
タをリアルタイム分析するため、サーバ関連機器は高スペックのハードウェアを検討する。

クライアントPC

処理を分散するため監視専用パソコンを別途用意する構成とする。
ブラウザ監視で、ネットワーク内であれば複数利用できる。

OPCサーバ

監視制御装置１面につき１台を配備する。但し、既にTCP/IPプロトコルのLANの整備により中央監視制御盤でリアルタイムデータが取得できればOPCサーバを１台に集約可能である。
また、異種混合学習技術の劣化進行予測で使用する運転データの蓄積用途も兼ねている。

ケーブル敷設ルート

通常制御に使用していない保守用のTCP/IPプロトコルのLANがあればそれを利用する。無い場
合は新規に敷設する必要がある。

②異種混合学習技術（劣化進行予測）

OPCサーバ

異種混合学習技術の劣化進行予測で使用するデータ収集はOPCサーバで可能である。
収集データは、媒体保存によりオフラインにて委託先に渡し、分析作業に用いる。

(3) 組合せ技術

共有ストレージ

センシング技術の構成とインバリアント分析技術の構成に追加する。
振動データ監視用ＰＣとビッグデータ分析装置の共用ネットワークに配置する。

(1) センシング技術(2) ビッグデータ分析技術①インバリアント分析技術（異常予兆検知）

なお、データ分析や監視等で使用する PC に求める装置要件の一覧を表 ４-3 に示す。
表 ４-3 使用する PC に求める装置要件（スペック表）
装置要件（OPCサーバ）

装置要件（振動データ監視用PCおよびクライアントPC）

ＯＳ

Microsoft Windows10 以上

ＯＳ

ハード

運用に支障がない容量とする。（推奨：100GB以上）

ハ ー ド 運用に支障がない容量とするディスク 最低３年間以上の計測データの蓄積が可能なこと。
ＣＰＵ
メモリ

運用に支障がない性能とする。
（推奨：インテル® Xeon® E3-1225 相当以上）運用に支障がない容量とする。
（推奨：8GB以上）

Microsoft Windows10 以上

ディスク （推奨：600GB以上）
ＣＰＵ
メモリ

運用に支障がない性能とする（推奨：インテル® Xeon® E3-1225 相当以上）運用に支障がない容量とする（推奨：8GB以上）

ブラウザ Microsoft Internet Explorer 11 以上
装置要件（カートリッジサーバ・分析サーバ）

モニタ

Microsoft Windows Server2012 R2 同等以上
ＯＳ※

機械学習分析エンジンのOS仕様により、変更可。
もしくは対策を施すこと。

運用に支障がない容量とする。（推奨：600GB以上）
ハード

解析に必要なエンジンの実装及び解析モデルや設定パラディスク メータの保存が可能なこと。
最低２年間の分析結果データの保存が可能なこと。
ＣＰＵ
メモリ

運用に支障がない性能とする。
（推奨：インテル® Xeon® E5-2680 相当以上）運用に支障がない容量とする。（推奨：64GB以上）※

機械学習分析エンジンが充分に稼働できること。

77

解像度1280×720 以上§24 導入効果の検証
システム構成の検討に基づき導入効果について再検討を行い、第 3 章 第 1 節「§19 導入効果の検討」で試算した導入効果が得られるかについて検証する。

【解説】
導入効果検討時に「§19 導入効果の検討」で簡易な方法による本技術の導入効果の検証を行ったが、ここでは「§23 システム構成の検討」で示した本技術の役割や機能に基づいて十分な検討を行い、当該下水処理場で導入効果が得られるか検証する。
建設コストについては、検討したシステム構成に対して、より詳細に費用の積算を行う。
なお、不明な箇所があり詳細な費用の積算が難しい場合は、必要に応じてメーカに相談し、積算精度を上げるとよい。
維持管理コストについては、検討したシステム構成に基づいて発生することが想定される維持管理項目および必要な費用を算出する。
検証した導入効果については、試算した結果から十分な導入効果（定期修繕・更新の周期延伸や計装設備点検の周期延伸による費用削減等）が得られるかについて再度確認する。
また、本技術を導入することで下水処理施設の老朽化に伴う突発故障の未然防止や、技術者不足による脆弱な管理体制の補助効果など、リスク管理の観点からも本技術の導入効果を検討すると良い。

78

§25 導入計画の策定
本技術の導入にあたり検討を実施してきた、
詳細調査およびシステム構成の検討結果を取りまとめ、導入計画書を策定する。

【解説】
導入効果を得られることが確認できた場合は、これまでに検討した結果に基づき、本技術の導入に関する導入計画書を作成する。
導入計画書の作成時は、ストックマネジメントなどの上位計画との整合性を図り、詳細調査
結果、システム構成検討結果に加え、導入効果の検証結果も含めて取りまとめるものとする。

79

第２節 設計・導入§26 センシング技術の導入
センシング技術にて機器の振動を正確に検出するためには、
振動センサの設置を確実に行わなければならない。特に軸受の初期異常を検知するための高周波振動は、設置方法により検知感度が大きく変化するため、十分注意が必要である。

【解説】
センシング技術を導入するにあたり、振動診断の基礎技術情報とセンシング技術施工時の注
意点について解説を行う。
(1) センシング技術の手法と詳細
1) 異常の種類と振動モードの関係
回転機械の異常には様々な種類があり、それぞれの異常により発生する振動の周波数は様々である。
変位は周波数に関係なく一定であるが、速度は変位と周波数の積に比例し、加速度は変位と周波数の二乗の積に比例する。
したがって、変位は周波数が低い領域、加速度は周波数が高い領域での検出感度が良い。速度はその間の周波数領域であり、振動診断の国際規格である ISO においても、そのように規定されている 7)。
手で触れて感じる揺れ（10Hz～1kHz 程度の領域）で検出できる異常には、、基礎由来の異常やアンバランス、ミスアライメント、緩み・ガタなどがあり、変位や速度モードによる測定が有効である。また、1kHz 程度以上の領域（可聴音）で検出できる異常には、転がり軸受の油切れや、きず、歯車の摩耗や歯欠け、ポンプのキャビテーションなどがあり、加速度モード
による測定が有効である（図 ４-2 参照）。
振動モードと感度の良い周波数領域

異常の種類

加速度（G）

軸受きず、潤滑不良

速度（mm/sec）

軸曲、アンバランス

変位（μm p-p）

基礎緩み、異物絡み

周波数
［Hz］

10

図 ４-2 振動モードと周波数の関係

80

100

1k

10k

このように、変位、速度、加速度それぞれの振動モードによって検出できる異常の種類が異なることから、いずれかひとつというのではなく複数の振動モードを使って状態監視を行うことが必要である。
なお、本技術は下水道施設での幅広い普及展開を想定していることから、振動センサは一般的な仕様のものを選定している。振動センサには振動波の検出限界があり、その周波数下限値
は 10Hz が一般的である。機器が回転することで発生する 1 次振動（1 回転につき 1 回の振動）を、検出限界の 10Hz とした場合、そのときの機器回転数は 600rpm となるため、本技術では600rpm 未満の回転機器を管理対象外とした。
（10Hz＝1 秒間に 10 回転、1 分間では 600 回転＝600rpm）
2) 簡易診断と精密診断
設備診断には日常の状態監視（傾向管理）により異常検出を行う「簡易診断」と、検出された異常について発生周波数等から原因を究明し、対策を見いだす「精密診断」に分かれる。
簡易診断の目的としては、・機器の異常を早期に検出すること
・機器の状態を劣化傾向管理により定量的に把握すること
・機器状態の監視と保護があげられる。
一方、精密診断の目的としては、・異常原因を明確にすること
・異常や劣化の種類および発生位置を標定すること
・異常や劣化の程度（過酷度）を知り、進行を予測すること
・最適な修復方法や修復時期を決めることがあげられる。
本技術では、機械の状態監視を行うことを目的としているため、振動や音響などの機器状態を示す 2 次効果パラメータを定期的に測定し、機器の劣化状態を定量的に把握する簡易診断を主として用いている。

813) 測定点振動センサの取付位置は、安定した振動を得るため、回転部に近く、かつ剛性（強度）が高い各対象機器の各軸受部近傍を測定点とする。
図 ４-3 にモータとポンプにより構成される機器の例を示す。モータの反負荷側から①、②、③、④ …と順番に付番すると良い。

図 ４-3 測定点の順番（例）4) 測定方向軸受部において振動測定する位置を図 ４-4 に示す。
垂直（V）方向、水平（H）方向、軸（A）方向の 3 方向を測定することが基本となる。ただし、本技術のようにオンライン測定を実施する場合は、振動センサ設置数によるコスト増加を抑えるため、代表的な位置として水平（H）方向 1 箇所に設置することを推奨している。これは、回転機器は遠心機器であり、多くの場合、ラジアル方向（回転体の半径方向：垂直方向および水平方向）に振動が発生しやすい。特に水平（H）方向は、振動変化が出やすく、劣化傾向を良く捉えることができるためである。ただし、軸受箱の形状や、回転部の保護カバーとの干渉などにより、水平（H）方向に取り付けることが物理的に困難な場合や軸（A）方向の振動が高い等の場合は、垂直（V）方向や軸（A）方向に取り付けても構わない。

図 ４-4 振動測定方向

825) 振動測定方式
簡易診断における振動測定方式には、人による巡回点検方式と自動で行うオンライン測定方式があるが、本技術では、以下のような導入メリットを考慮して、オンライン測定方式を採用している。
・現場での測定作業が不要となるため、診断技術者の作業効率を向上できる。
・現場での測定作業が不要となるため、管理対象台数を拡大しやすい。
・ビッグデータ分析との併用が行いやすい
6) 軸受振動における良否判定基準
簡易診断において、振動値から良否を判定する方法として、絶対値判定法、相対値判定法、相互判定法がある。このうち、絶対値判定法については、国際規格として、ISO で定められている。この規格は、速度をもとに、機器の状態を 4 段階で判定するものであり、機器の大きさ
や基礎の状態によって、4 種類の基準が定められている。
ただし、絶対値判定法には ISO の他にも数種類の方法が存在しており、本ガイドラインでは、
その内の 1 つである AMD 基準を採用している 8)。AMD 基準は、電力、自動車、石油化学な
どの産業界において、プラント操業における各種生産プロセスで日夜稼働する回転機器の振動診断手法として幅広く活用されており、速度を判定する AMD 速度基準と、加速度を判定する
AMD 加速度基準（AMD 転がり軸受判定基準）がある。この基準は、数十万件にのぼる実機に導入され、検証が図られており、回転機器の異常判別に寄与している。
なお、変位基準については参考として、表 ４-5 を記載する。
① 「AMD 速度基準」並びに「変位基準（参考）」表 ４-4 に AMD 速度基準、表 ４-5 に参考値として変位基準を示す。
表 ４-4 AMD 速度基準

表 ４-5 変位基準（参照）83

② AMD 転がり軸受判定基準（AMD 加速度基準）
AMD 加速度基準は、実験機による仮基準を元に、実機による実際の振動診断結果（正常時データおよび異常時データ）、外輪きず・内輪きず・潤滑不良など様々な軸受異常の程度、
機器回転数、軸径等を総合し、異常の程度を良好（最良含む）
・注意・要処置の 3 つの状態にて判定基準を策定している。なお、AMD 加速度基準は転がり軸受の基準であるため、すべり軸受に対しては、適用対象外とする。
AMD 加速度基準を図 ４-5 に示す。
転がり軸受から発生する加速度は、軸受内径 d（mm）×回転数 N（rpm）である DN 値と相関があることが分かっており、横軸に DN 値、縦軸には加速度のオーバーオール値（時間波形の平均値）をとっている。

図 ４-5 AMD 加速度基準84

③ 600rpm 未満の回転機器における振動基準
本ガイドラインでは、600rpm 未満の回転機器の加速度について AMD 基準適用対象外機
器の専用基準を設定する。
なお、
速度については 600rpm 未満の回転機器の振動周波数が 10Hz 未満となることから、
振動センサの検出範囲（10Hz 以上）を外れるため、速度に対する振動基準の設定は行わない。ただし、モータ部の回転数は多くの場合 600rpm 以上であることから、モータ部に関しては AMD 基準を適用する。
専用基準は、機器の測定点ごとに以下の設定方法に従って設定する。
a. AMD 基準適用対象外機器の専用基準は、統計法により設定する統計法とは、測定対象となる機器の運転時の振動データから平均値と標準偏差を求め、平均値に標準偏差を 3 倍した値を加えた数値（＋3σ）を注意基準値として特別に定める手法である。
振動値：X、振動データ数：N とすると、・平均値 X0＝（X1＋X2＋X3＋・・・＋XN）／N
・標準偏差σ＝
注意基準値＝X0＋3σ
要処置基準値＝注意基準値×4
b. 注意基準値を 4 倍した値を要処置基準値として定める（図 ４-6 参照）
統計法により設定した注意基準値の 4 倍値を要処置基準値とするのは、AMD 基準の考
え方に基づいている。
このようにして定めた600rpm 未満の回転機器における専用基準は、機器の測定点ごとに約 1 ヶ月分の機器運転時の振動加速度データ（約 720 時間分）から作成する。

図 ４-6 統計法による基準値の設定方法

85

④ インバータ駆動機器における振動基準
インバータ駆動機器は図 ４-7 に示すとおり、インバータキャリア周波数（PWM 制御方式のインバータにおいて、パルス幅変調周期を決定する周波数）の帯域と、加速度の帯域が重なることから、インバータノイズ 9)の影響により偽加速度を示すことがある。これはノイズの発生源となるモータで起こりやすい現象であり、AMD 加速度基準が適用できない。
ただし、近年はインバータモータを採用する機器が多いため、本ガイドラインでは AMD
基準適用対象外機器の専用基準（加速度基準）を設定する方法を示す。

図 ４-7 振動周波数とインバータノイズ周波数の関係イメージ図

AMD 基準適用対象外機器の専用基準の設定には、約 1 ヶ月分のモータ反負荷側測定点およびモータ負荷側測定点の運転時振動加速度データ（約 720 時間分）を必要とする。この測定結果をもとに AMD 加速度基準、または専用基準のどちらを採用するか判定し、以降その管理基準値をもって運用を行うものとする。
設定手順を以下に示す。
・インバータ機器ではあるが、加速度が良好域にある場合
AMD 加速度基準を採用する。
・加速度が注意域にある場合可変速から固定速に切り替えて運転できる場合は、インバータノイズの影響を排除するため固定速に切り替えてから振動測定を行い、測定結果が良好域であった場合は、再度可変速に切り替え、約 1 ヶ月分の機器運転時の振動加速度データ（約 720 時間分）を取得してから、600rpm 未満の機器と同様に統計法を用いて専用基準を定める。固定速に切り替えて運転出来ない場合は、定期修繕実施後のモータ軸受が正常な状態の時に再検討する。
・加速度が要処置域にある場合
すでに加速度が要処置域にある場合は、軸受劣化が発生しても加速度の上昇を捉えることができないため、振動値管理に加速度は使用せず速度のみで運用する。
86

加速度の値は、インバータノイズによってマスキングされる関係にある（示強性）。モータから発生するインバータノイズと加速度への影響を図 ４-8 に示す。

図 ４-8 モータから発生するインバータノイズと振動値への影響

87

⑤ 防振構造機器における振動基準
遠心脱水機や遠心濃縮機などの防振構造機器（図 ４-9 参照）は、回転筒（ボウル）内に投入した汚泥に、大きな遠心力を与えて固液分離するため、高速回転（2,000rpm 以上）運転を行っている。
この時、供給管から投入した汚泥の波立ちや分離した脱水ケーキの分散などによって生じるアンバランスにより、高速回転している回転筒廻りの振動値が大きくなる。このときに発生する振動は速度帯域（10～1,000Hz）であるため、機器軸受が正常であっても AMD 速度
基準を超過してしまうことから、AMD 基準適用対象外機器の専用基準を設定する必要がある。
防振構造機器の振動値が、AMD 速度基準の要処置域を超過しても専用基準とすることが可能なのは、軸受に異常が発生した場合、加えて振動値が上昇するため（示量性）、傾向管理が可能であると判断したためである。
AMD 基準適用対象外機器の専用基準を設定するには約 1 ヶ月分の機器運転時の振動速度
データ（約 720 時間分）が必要となり、600rpm 未満の機器と同様に統計法を使って判定基準値を定める。

図 ４-9 防振構造機器（遠心脱水機の例）

887) センシング技術の留意事項
図 ４-10 に示すとおり、オンライン振動収集装置では、まず、振動センサから振動生波形を取得し、速度値、加速度値に変換する。次に、振動－電流変換器によって計装用統一信号（4～20mA）に変換する。最後に、汎用コントローラにて A/D 変換を行い、振動値の CSV デー
タを生成する。
本装置は、周波数フィルタや演算器を通した後の数値データのみ保存することから、記憶容量を抑えたデータ管理が可能となる。
管理基準値をベースとした振動値の傾向管理を行うには、機器当たりのデータ量を抑えられる本装置の仕様が最適である。
また他の留意点として、インバータ駆動機器や防振構造機器は、その機器の特性上、測定点ごとに管理基準値を設ける必要があることから、オンライン振動監視システムの設置後、約 1ヶ月間（機器運転時間約 720 時間以上）は振動データを収集し、その後、統計法にて AMD 基
準適用対象外機器の専用基準の設定を行う。なおこの作業は、振動診断などの専門知識をもった企業に委託するのが良い。

図 ４-10 オンライン振動測定における信号変換とデータの流れ89

(2) センシング技術施工時の注意点
センシング技術は機器が発する微細な振動を的確に捉える必要があることから、以下の点に留意して施工を行う。
1) 振動センサは圧電式加速度センサを用いる
振動センサには、用途によって様々なものがあるが、本ガイドラインでは広周波数帯域を安定的に計測が可能なため、回転機器の振動監視用として最も広く活用されている圧電式加速度センサを用いる。
2) 振動センサの取り付け方向は水平方向とする
オンライン振動監視では通常、代表的な位置で行う。
回転機器は、ラジアル方向（V 方向・H 方向）に振動が発生しやすい。特に、垂直（V）方向よりも水平（H）
方向の剛性が低いため、H 方向に振動レベルが高くなる特徴がある。このような理由から、本ガイドラインでは
振動センサを H 方向に設置することを推奨している。
（図 ４-11 参照）

図 ４-11 振動センサの取り付け方向3) 振動センサ取り付け位置の検討
振動センサの取り付け時は、できる限り軸受近傍とするため、対象機器の図面等を参考に、現地調査を行いながら図 ４-12 に示すような取り付け位置となるように検討して設置すること。
取り付け位置の検討にあたり、以下の点に留意すること。
取付位置①および③は、いくつかの部品の境界面を伝って振動を捉えることや剛性が弱い部位であることから振動の増幅や減衰が発生する。
取付位置②は、軸受近傍であり、剛性が強い部位であること
から振動の増幅や減衰が少なく、取り付け位置に適している。 図 ４-12 取付位置と振動伝播経路
上記の点を考慮し、できる限り取付位置②の条件を満たす場所に設置すること。

904) 振動センサは塗膜を除去し、取付座を固定してからねじ込み設置する（図 ４-13 参照）
振動加速度を使った軸受監視をするには、数 10kHz の高周波数振動を確実に捉えるため、取り付け精度の高い設置方法が求められる。一般的に、塗膜や異物を含んだ状態での設置や、ねじ込みトルクが不足していると、振動が減衰し、正確な振動値が得られない。
そのため本ガイドラインでは、振動センサ設置面の塗膜を除去し、エポキシ系のリペアパテ（2 剤室温硬化型）を使って取付座を固定し、ねじ込み設置する方法を推奨している。

図 ４-13 振動センサ取付方法

915) 中継ボックスは測定対象機器近傍に設置する振動センサとケーブルを接続する中継ボックスは、施工性を考慮し、測定対象機器近傍に設置することとする。
6) オンライン振動収集装置はケーブル配線経路を考慮し、部屋、棟ごとに設置するオンライン振動収集装置は、測定対象機器までの配線経路を考慮し、極力壁の貫通を避ける
ため、測定対象機器が設置されている部屋や棟ごとなどに設置することとする。
7) 振動センサからオンライン振動収集装置までのケーブル長さは 200m 以内とする
振動センサにて検出した生波形信号を的確にオンライン振動収集装置に取り込むために、信号の減衰を考慮し、ケーブル長さは 200m 以内とする。
8) ケーブルは計装信号用にて配線し、計装用ケーブルラックなどを利用して敷設する振動センサにて検出した生波形信号は微弱な信号であるため、計装信号用のケーブルにて配線することとする。また、動力ケーブルによる影響（ノイズなど）を受けないようにするため、計装用ケーブルラックなどを利用して敷設することとする。
9) 汎用コントローラと振動データ監視用 PC は LAN ケーブルにて接続する
汎用コントローラと振動データ監視用 PC は LAN ケーブルを用いて接続する。LAN ケーブ
ルの長さ制限は LAN ケーブルの規格に準拠する。

9210) 各機器の軸受ごとに AMD 加速度基準値を決定する
AMD 加速度基準にて振動管理を行う場合、以下の手順により注意基準値および要処置基準値を求めることが必要となる。
① 各回転軸（シャフト）の軸径を調査する
AMD 加速度基準による振動管理を行うにあたり、対象となる機器の図面や仕様書、諸元表、取扱説明書（完成図書）などを参照し、回転軸の軸受部寸法を事前調査する。
なお軸受メーカの照合表を使って、図面に書かれた軸受番号から軸受内径（呼び内径）を求めることもできる。
② 各軸の回転数を測定する
機器の軸回転数が不明なときは、回転計を使って回転数を求めるのが良い（図 ４-14）。V ベルトなどの伝達装置を介し、モータ部と本体部で軸回転数が異なる場合には、モータ部と本体部の両方を測定する。
また、可変速機器（インバータ等）の回転数測
定時は、固定速に切り替えるか、手動で回転数（周波数）を固定してから測定を行う。
なお、実際に振動測定を行う際は、次項の DN値の関係から、調査時に設定した回転数（周波数）に合わせてから振動測定を実施すること。

図 ４-14 回転軸の回転数測定③ DN 値を求める
軸径（φmm）と軸回転数（rpm）が判明した
ら、下記の式から DN 値を求める。
式：軸径ｄ（mm）×回転数 N（rpm）×10-4
例：軸受呼び内径 30mm で回転数が 2,990rpmの場合
30×2,990×10-4＝ DN 値 8.97
よって図 ４-15 のように AMD 加速度基準のグラフから、軸受の注意値は 0.65G、要処置域は2.70G となることが分かる。
なお、
この基準値は、測定点ごとに求める必要がある。

図 ４-15 AMD 加速度基準の見方

9311) 管理対象となる機器の管理基準値を設定する
適用条件の対象となる管理対象機器は、その形式によって振動基準がことなる。以下の項目
に従い、該当する適切な管理基準値を求めて状態監視を行う。
① 600rpm 以上の陸上型回転機器（図 ４-16 参照）
下水処理場では、数多くの回転機器が稼働しており、動力伝達方式は直結駆動型と V ベル
ト駆動型（オーバーヘッド駆動型）が大半を占めている。
V ベルト駆動型のポンプは、プーリ比を変更することで目的の吐出量が容易に得られ、また伝達能力以上の負荷が発生した場合に、スリップによる機器保護機能が働くことから、異物が流入しやすい下水処理場では、多くのポンプに採用されている。
モータが固定速（インバータでない）の直結駆動型および V ベルト駆動型で、かつポンプ
本体部の回転数が 600rpm 以上の機器は下記の基準で振動管理を行うと良い。

図 ４-16 600rpm 以上の陸上回転型機器の管理基準② 600rpm 未満の陸上型回転機器（図 ４-17 参照）
濃度の高い汚泥を引き抜く場合、濃縮化による汚泥粘度の上昇に伴い、配管抵抗による圧力損失によって流量の低下を招くことから、揚水性能の高いポンプが求められる。
このため一部の汚泥ポンプでは高い揚水性能を得るため、大きな回転トルクを必要とする
容積形ポンプを選定して汚泥圧送している。特に汚泥処理施設で採用の多い一軸ねじ式ポン
プは、プーリを選定して減速比を調整していることから、ポンプ本体部の回転数が 600rpm未満となることがある。
なお、AMD 基準適用対象外機器の専用基準の設定は専門企業に委託するのが良い。

図 ４-17 600rpm 未満の陸上型回転機器の管理基準

94

③ インバータ駆動機器（図 ４-18 参照）
下水処理場は、微生物処理による下水浄化を主としているため、負荷変動に応じた適切な流量コントロールが必要となることから、多くの機器がインバータ駆動を採用している。
インバータ駆動機器は、モータ部よりキャリアノイズが発生するため、ノイズ影響が強い
場合は統計法を用いて管理基準を設定する必要がある。
なお、統計法を取る段階で、すでに AMD 加速度基準を超過している場合は、適用対象外となるが、以下の操作を行って測定結果の確認を取ると良い。
a.キャリアノイズの影響を排除するため、可変速から固定速への切り替えが可能であれば、固定速に切り替えてから再測定を実施する。
b.再測定の結果、キャリアノイズの影響であることが判明した場合は、ポータブル振動計を使った固定速での測定方法に切り替えるか検討する。

図 ４-18 インバータ駆動機器の管理基準値④ 防振構造機器（図 ４-19 参照）
遠心濃縮機や遠心脱水機などのデカンタ型遠心分離機は、高速回転によって得られる遠心力を利用して固液分離する装置である。回転筒内に汚泥を投入し、遠心力で分離した汚泥を堆積させ、スクリューコンベアの作用によって濃縮汚泥や脱水ケーキ、ろ液等を排出する。
この処理を行うにあたり、筒内内壁に重量差が生じ、アンバランス振動が発生するため、正常であっても速度値が高めに表示されることから、AMD 基準適用対象外機器の専用基準を設定する必要がある。
なお、専用基準の設定が困難な場合は、専門企業に委託するのが良い。

図 ４-19 防振構造機器の管理基準値

95

§27 ビッグデータ分析技術の導入（異常予兆検知・劣化進行予測）
中央監視装置若しくは監視制御装置の既存のコントローラ（PLC）
から計測データをOPC
サーバで収集し、カートリッジサーバ・分析サーバにおけるインバリアント分析により、異常予兆検知を行う。従事者は、クライアント PC にて検知結果の閲覧やパラメータの設定変更等の操作を行う。
なお、OPC サーバで収集したデータは、劣化進行予測（異種混合学習技術）に利用可能
である。
【解説】
ビッグデータ分析技術を導入するにあたり、インバリアント分析技術と異種混合学習技術の基礎技術情報と導入時の留意点について解説を行う。
(1) ビッグデータ分析技術で使用する各種装置の役割
下水処理施設にビッグデータ分析装置（OPC サーバ、カートリッジサーバ・分析サーバ、ク
ライアント PC）を設置する。OPC サーバにより収集した過去の正常時に成り立つ複数のセン
サから出力されたデータ間の相関関係（Invariant）を予めモデル化したうえで、OPC サーバで収集した多数のセンサのリアルタイムデータについて、カートリッジサーバ・分析サーバを用いて、相関性の崩れを監視や劣化進行予測に用いるデータを収集する（図 ４-20 参照）。

図 ４-20 インバリアント分析に必要な機器構成とデータの流れ961) OPC サーバ（インバリアント分析技術、異種混合学習技術 共用）
各設備の監視制御装置の既存コントローラ（PLC）に接続し、OPC 規格のインターフェー
スを介してデータの受信を行うソフトウェアを実装したサーバであり、ノート PC レベルの大きさである。故に、監視制御装置の盤の中に配置する。ただし、各設備の監視制御装置コント
ローラが OPC 規格に準拠しており、既に TCP/IP プロトコルの LAN が整備され、中央監視装置でリアルタイムデータが取得可能であれば、OPC サーバは１台に集約可能であり、中央監視装置に接続し全設備の計測データを収集する。
また、OPC サーバを導入することにより、自動で蓄積されたデータは、劣化進行予測（異種混合学習分析）に利用することができる。
過去の複数年の蓄積データが保有されており、CSV 形式等で分析用データへ整合変換が可能な場合は、過去の蓄積データも有効であり、劣化進行予測の分析に用いることができる。
蓄積データは、記録媒体等を用いてオフラインで劣化予測分析企業が保有する異種混合学習
エンジンに取り込み、劣化進行予測の分析とそれに基づく長期劣化予測を実施し、発注者は報告書として結果を受け取る。故に、劣化進行予測において追加の機器配置は必要としない。
2) カートリッジサーバ
OPC サーバで出力するデータ形式を、
インバリアント分析サーバに入力するデータ形式に変換するサーバである。
なお、カートリッジサーバ機能は、分析サーバ機能と合わせて物理的に 1 台のサーバに集約
して実装が可能である。
3) 分析サーバ
インバリアント分析を行うソフトウェアを実装したサーバである。モデルの作成、しきい値
設定・変更、オンライン分析・監視が可能である。異常予兆検知時のアラーム発報や、間欠運
転のポンプ設備のアラーム制御機能を要する場合は、本サーバに実装する。
なお、分析サーバ機能と、カートリッジサーバ機能は、１台のサーバに集約して実装が可能である。分析処理を行うため「§23 システム構成の検討」表 ４-3 を参考に、高スペックのハードウェアを検討し、ラックマウントタイプかタワー型のサーバを用いる。中央監視装置の近傍若しくは監視卓の近傍に配置する。

974) クライアント PC
分析サーバの入出力端末として利用する。異常予兆検知結果の閲覧やパラメータ設定の操作等を行う。ブラウザ監視機能のため、当該ネットワーク内であれば複数で利用可能である。
当該ネットワークに接続可能であれば、配置を特定することは無いが、カートリッジサーバ・
分析サーバと同様に中央監視装置若しくは監視卓の近傍に配置することを推奨する。
5) 監視ネットワーク
OPC サーバとカートリッジサーバ・分析サーバ、およびクライアント PC は、TCP/IP プロ
トコルの LAN で接続される。既に冗長化された保守用の LAN ネットワークが存在する場合はそれを利用する。無い場合は、新規に敷設となる。そのため、中央監視装置の更新検討時に併せて OPC 規格の準拠とネットワーク整備を検討することを推奨する。

98

(2) インバリアント分析技術の手法と詳細（異常予兆検知）
インバリアント分析技術による分析は、以下の手順で行われる。なお、以下の手順は、作成するインバリアント分析モデルごとに行う必要がある。
1) 必要な機器構成および監視目的、モデル範囲の選定① 監視目的、モデル範囲の選定
a. 監視目的の選定
インバリアント分析技術による監視目的を、以下より選定する。
・故障事象検知：対象機器の故障予兆を捉えることを目的とする。
・制御状態監視：対象制御系の異常予兆を捉えることを目的とする。
b. モデル範囲の選定
インバリアント分析モデル作成に使用するセンサの範囲を、設備単位で選定する。
2) 使用センサの選定、学習期間の設定などによるモデル作成の準備① 使用センサの選定選定したモデル範囲のセンサを使用センサとする。ただし、インバリアント分析においては、使用するセンサの値に変動がない、もしくは乏しい場合は、モデル作成時にインバリ
アントを形成しないため、モデルから除外される。そこで、分析に使用するセンサの値について調査を実施し、使用センサの値に変動があることを確認する。
② 学習期間の設定
インバリアント分析モデルによる学習期間は、対象設備の運用状態・データ蓄積状況に合わせて設定する。基本的に、季節性を考慮し学習(対象)データ期間は「1 年間以上」とし、毎月からの抜き取りにて合計の学習データ量が約 1 週間分（約 150h 分）を確保する。
なお、その際には「対象設備の故障や停止」、「手動運転・特殊運転」、「設備構成機器や計装設備の交換・調整」等の通常運用と異なる時間帯のデータは除外する。
③ データ周期候補の選定
監視目的が故障事象検知の場合は、データ周期は 1 分とする。
監視目的が制御状態監視の場合は、制御応答時間などを基準にデータ周期候補を選定する。
例えば、制御応答時間（風量調節弁の調整から DO 値の上昇までの時間など）が 30 分程
度の場合、データ周期候補を 10 分、30 分、1 時間など任意に設定し、暫定分析モデルを作成する。作成した暫定分析モデルによる fitness 平均値を比較し、最も高いデータ周期を選定する。暫定分析モデルの数は、例としてあげたように 3 つでも問題ないが、より詳細にデータ周期を検討する場合は、暫定分析モデル数を任意に増やしても構わない。

993) インバリアント分析におけるモデル化
インバリアント分析技術では、システム正常稼働時の 2 センサの実測値からインバリアン
トを作成する。これにはインバリアント分析専用のソフトウェアを実行することで、下水処理場固有の特徴を加味することなく計測データのみから自動解析により、システム全体をモデル化できる。
4) 異常検知しきい値の決定
下水処理施設内で発生した関係性の崩れをインバリアント分析によって定量化したものがAnomaly Score である。この Anomaly Score には警報を発報するための異常検知しきい値を設定する。誤検知を防止する上で以下の点に注意する（図 ４-21 参照）。
・Anomaly Score の異常検知しきい値を高めに設定すると、大きな関係性の崩れのみ検出するため、検知漏れが発生する可能性がある。
・Anomaly Score の異常検知しきい値を低めに設定すると、小さな関係性の崩れも検出するため誤検知件数が増加する可能性がある。

図 ４-21 異常検知しきい値と検知精度の関係イメージ100なお、実運用においては以下の工程をもって異常検知しきい値を設ける（図 ４-22 参照）。
① 過去のプロセスデータを分析して正常時と異常時の擬似データを作る。
（蓄積データにおいて、実際の異常時のデータが有れば、そのプロセスデータを使用）② 擬似データと過去のプロセスデータを使って異常検知状況をシミュレーションする。
③ シミュレーションで確認した異常検知しきい値をもとに実機データの分析を行う。
④ 実機データ分析において検知漏れ、誤検知が発生した場合は異常検知しきい値の再調整を行う。

図 ４-22 異常検知しきい値設定方法の考え方

5) インバリアント分析による監視手順
作成した各設備のインバリアントモデル（図 ４-23 参照）を用い、監視する下水処理場の状態を監視する手法について記載する。監視の手順は以下のとおりである。
センサ A

・インバリアントモデルに対し現在の実測

センサ B

センサ H

値を与え、全インバリアントについて予測値を計算する。

センサ I

・インバリアントごとに予測値と実測値の

センサ G

センサ J

センサ C

比較を行い、インバリアントが正常／異常の判定を行う。

センサ F
センサ D

・インバリアントモデル全体で異常と判定されたインバリアントは、任意に設定しセンサ E

た「異常検知しきい値」にて正常／異常
図 ４-23 インバリアントモデル論理関係図の判定を行う。

101

図 ４-24 に、インバリアント分析技術における異常予兆検知のプロセスを例示する。
この例では、
返送汚泥流出水路に浮上スカムが発生したことをインバリアント分析によって、検知するプロセスを示している。
浮上スカムにより返送水の越流が妨げられ、返送汚泥流出水路の水位が上昇した結果、返送
汚泥ポンプの必要揚程が上昇し、返送汚泥量が一時的に低下する。流量設定器は、低下した返送汚泥量を回復させるため、
インバータに対し周波数を上昇させるよう指令を出す。
その結果、返送汚泥量はもとの流量にもどり、一見異常は生じていないように見える。
このような状況において、個々の計装データをもとに、人が異常を発見するのは困難である
が、インバリアント分析では、複数あるセンサの関係性の崩れを捉えるため、通常では捉えづ
らい異常を即座に検知することが可能となる。

図 ４-24 インバリアント分析技術による異常予兆検知例

102

6) インバリアント分析技術の留意事項
インバリアント分析技術の導入を検討する際には、以下の点に留意する。
① LAN（TCP/IP）の整備と OPC サーバの配置
インバリアント分析技術による異常予兆検知は、既存の中央監視装置で監視する各設備のデータに基づくことを基本とする。オンラインでインバリアント分析を行う場合は、各設備の監視制御装置に OPC サーバを接続して、TCP/IP プロトコルの監視ネットワークを結ぶことで、カートリッジサーバ・分析サーバでの解析と異常予兆検知が可能な環境を構築する。
ただし、各設備の監視制御装置コントローラが OPC 規格に準拠しており、既に冗長化された高速の TCP/IP-LAN が整備され、中央監視装置でリアルタイムデータが取得可能であれば、OPC サーバは１台に集約することが可能である。
なお、監視制御装置コントローラが OPC 規格に準拠していない場合は、中央監視装置の更新検討時に併せて、OPC 規格準拠と異常予兆検知の導入検討を行うことを推奨する。
② 運転状態の判断によるアラーム制御
インバリアント分析において、正常な運転状態を学習したモデルを作成するにあたり、当該設備が間欠運転を行うポンプ設備等の場合は、稼働時のみを学習すると細かい変化でも検知し易くなる反面、ポンプ停止時に Anomaly Score の上昇が発生する。この停止時のAnomaly Score の上昇をアラームから除外して、運転時の異常予兆のみを検知したい場合
は、電流値や回転数等のポンプの運転を判断する機能を追加する。現有のセンサデータでポンプの運転が判断できない場合は、電流値や回転数を取得するセンサおよび収集機能をシステムに追加する。
③ インバリアントモデルは設備ごとに作成
インバリアント分析技術では複数のセンサ間の関係性に基づいてモデルを作成する。一般に、センサ間の関係性は設備ごとに異なると考えられるため、インバリアントモデルは設備ごとに作成する必要がある。異常検知しきい値も設備ごとに設定する。設備の単位は「汚水主ポンプ設備」「エアレーションタンク設備」「送風機設備」などである。
また、設備内の特定の機器単体で異常予兆を捉えたい場合は、特定の機器に関連するセン
サデータのみでモデルを作成することで、機器単体の異常予兆を検知することができる。

103

④ インバリアントモデルの設定と更新
インバリアント分析技術では、いつもと違う動きを検知して異常を警報するため、通常運用時の正常な運転状態のデータを学習してモデルを設定する。故に、季節性を考慮した一年間の蓄積データとそれに対応する運転記録が必要である。また、異常検知しきい値の設定についても、過去データに基づく Anomaly Score の出力と異常記録の照合にて設定を行うため、各計装設備単体の異常しきい値の確認の他、浄化センター従事者の意見を取り入れた調整を図る。
本技術の導入後の運用において高い精度で異常予兆を検知するためには、モデルの更新が必要となる。例えば、以下のようなタイミングでモデルの更新が必要である。
・インバリアントモデル内に含まれる計装設備や設備機器を交換した場合、交換前後でセンサ間の相関関係に変化が生じる場合があることから、モデルの再作成が必要となる。
・処理系列を増設するなどした場合は、配管内の流れや圧力に変化が生じることから、モデルの再作成が必要となる。
・設備機器の交換等が無くとも、運転条件を変更した場合は、相関関係に変化が生じることや Anomaly Score の出力が変化する可能性があることから、異常検知しきい値の再設定やモデルの再作成が必要となる。
以上の様に、インバリアントモデルは導入した以降も、監視対象設備の更新や増設時、および運転条件の変更の際は、モデルの更新を行いながら精度を維持・向上させる必要がある。また、監視対象設備の更新や増設が無い場合でも、誤検知の発生が無かったか、1 年毎に確認することが望ましい。
⑤ 異常予兆の検知と設備の故障
異常予兆を検知のタイミングは、実際に設備の故障や運転停止等の異常が発生する、X 時
間前や X 日前などの時間を特定できるものではない。本技術はデータ分析と異常検知しきい値の設定により異常予兆を捉える技術であり、異常が発生するまでの時間を予測することはできない。
また、設備の電源系統におけるヒューズ断線や計装設備の外力による破損などの、予兆のない故障の検知はできない。

104

(3) 異種混合学習技術の手法と詳細（劣化進行予測）
異種混合学習技術の特徴を活かし、汚水主ポンプの過去から現在までの性能状況推定値を使って将来の劣化進行予測を行う。この予測結果をもとに更新計画の検討・策定を行う。
図 ４-25 に異種混合学習における、劣化進行予測の分析フローを示す。

図 ４-25 異種混合学習における劣化進行予測の分析フロー1051) 性能状況推定値の推算
異種混合学習技術を用いて、これまでの汚水主ポンプの性能状況推定値を推算する。
性能状況推定値は、ある時刻における対象設備の性能値（揚水量）を一定の環境条件下、且つ一定の運用条件下で推定した指標値である。汚水主ポンプの劣化が進行すると性能値が低下すると仮定している。
汚水主ポンプの揚水量実測値は常に数値が変動しており、実測値の観察では汚水主ポンプの性能低下を把握することは困難である。これに対し性能状況推定は、汚水主ポンプの性能を表す揚水量を目的変数として、変動要因である、気温・降水量・ポンプ井水位・ポンプ回転数を説明変数として過去の運転データを機械学習することで性能状況推定モデル式を作成する。このモデル式に変動要因である、気温・降水量・ポンプ井水位・汚水主ポンプ回転数を一定の値を代入して再計算することで、標準化（固定化）された揚水量性能値を示すことができる。算出した性能値は時系列的に比較することで、性能の低下状況を推定することを可能としている。
性能状況推定モデル式については、その精度の確認を行う。性能状況推定値は、性能状況推
定モデル式に説明変数に固定値を代入して算出した指標値であるが、説明変数に実測値を代入して算出した予測値を性能状況代入値と呼称する。揚水量の実測値と性能状況代入値を比較検証することで、性能状況推定モデル式の精度評価を行うことができる。
図 ４-26 に性能状況推定値、性能状況代入値、精度評価による性能状況推定誤差の概念を整理する。

図 ４-26 性能状況推定値、性能状況代入値、性能状況推定誤差1062) 劣化進行予測式の作成
劣化進行予測式は、これまでの性能状況推定値を用いて作成する。
図 ４-27 では、1 年先予測 1 年間学習の予測式を作成するモデルを示す。性能推定値の推移から、ある月の性能状況推定値と 1 年前の性能状況推定値を、その間の安定運転回転速度域で運転した同期間の運転時間の関係性を学習する。この関係性を 1 年分学習することで予測式が作成される。

図 ４-27 劣化進行予測式の作成例（１）

1 年先予測 2 年間学習の場合は、1 年前との関係性を２年間分の機械学習を行い作成した予測式となる。また、2 年先予測 1 年間学習の場合は、2 年前の関係性（運転時間も２年分考慮）
を 1 年間分の機械学習を行い作成した予測式となる。
「何年先の予測を行うか」および「学習期間」は、蓄積データに基づき推算された性能状況
推定値が何年分のデータを有するかにより決定する。

1073) 劣化進行予測の実施
劣化進行予測は、作成した劣化進行予測式により、近い将来の劣化予測値を推算する。作成
した劣化進行予測式を用いて、性能推定値と将来の推定運転時間から、将来の劣化予測値を求める。
図 ４-28 に、例として 1 年先予測 1 年間学習の劣化進行予測式を用いた予測推算を示す。求めたい時期の劣化予測値に対して、その 1 年前の性能推定値（実績）と 1 年間の推定運転時間より推算する。

図 ４-28 劣化進行予測式の作成例（２）

1 年先予測 2 年間学習の予測式でも予測先が 1 年後につき、同様に予測先の 1 年前の性能推定値と 1 年間の推定運転時間を用いる。2 年先予測 1 年間学習の予測式の場合は、予測先の 2年前の性能推定値と 2 年間の推定運転時間を用いて推算する。
劣化進行予測では、将来だけでなく過去期間についても実施することにより、劣化予測値と性能推定値（実績）の比較検証を行う。検証期間は、季節影響を考慮し基本的に 1 年間とした。
性能推定値計算、劣化進行予測と一連の検証には、1 年先予測 1 年間学習で最低 3 年以上の期間にわたる蓄積データが必要となる。予測先や学習期間を長くするにはそれに応じた蓄積データが必要である。

1084) 長期劣化進行予測 設備更新時期の推定
劣化進行予測の結果に基づき近似線で外挿することで、より長期の劣化進行を予測し設備の更新時期の検討を行う。劣化進行予測の検証の結果、目標精度（0.5%）以内、且つ複数ケースの予測を行った場合は、最も精度の良かった劣化進行予測の結果を用いて行う。
外挿近似は、単純な線形近似の推定と累積誤差を考慮した推定検討を行う。
・線形近似式 ：y = a･x + b[長期劣化予測値] = a･[経過月数] + b
・累積誤差考慮の近似式 ：y = a･x･(1+ s･t) + b[長期劣化予測値] = a･[経過月数]･(1+[誤差率]･[将来予測月数]) + b
図 ４-29 に劣化進行予測の外挿による更新時期の検討の例を示す。この例では、劣化進行予測値（濃赤色のプロット）をもとに線形近似による外挿を行い（青線の点線）、さらに、劣化進
行予測の誤差の累積を考慮して長期的な予測を行っている。
（劣化予測の実証誤差率の累積を考慮：紫色の点線，目標誤差率=0.5%の累積を考慮：オレンジ線の点線）。ここに更新の基準（赤色の実線で示す）を定めることで、この基準値を下回る点を更新の目安とすることができる。

図 ４-29 劣化進行予測の外挿による更新時期の検討例

なお、更新基準値の設定にあたり、対象となる汚水主ポンプの設計仕様を基準としている。
設計仕様は下水処理場を建設するときの日最大水量や設計水質などの基準となる時間あたりの揚水量であることから、汚水主ポンプの設計仕様を下回ることがないように基準値として定めた。
ただし、下水処理場によっては降雨時の不明水が多いため揚水低下率は現状の 5%以内で管理したいなど、様々な考え方があることから、利用者側で更新基準を定めることが望ましい。

1095) 異種混合学習技術の留意事項
異種混合学習技術の導入を検討する際には、以下の点に留意する。
① 提供形態（予測分析作業の委託）
異種混合学習技術による劣化進行予測は、設備の更新計画の検討に活用することを想定している。故に、日々の運用で稼働するシステムとは異なるため、劣化進行予測の分析は、作業委託の形態にて実施する。
ビッグデータ分析装置（異常予兆検知：インバリアント分析技術）を導入している場合は、対象とする設備の OPC サーバで蓄積したデータを用いて異種混合学習エンジンを使用して劣化進行予測の分析を行う。
監視制御装置のコントローラ(PLC)が OPC 規格に準拠していない場合は、CSV 形式でのデータ出力が可能であれば、異種混合学習エンジンによる劣化進行予測を行うことは可能である。劣化進行予測の分析結果と、それに基づく長期劣化
進行予測の結果は、報告書にて提出される。
② 設備の更新予測（データ分析）のタイミングと頻度
劣化進行予測は、設備の更新計画の検討に活用することを想定している。対象設備の耐用年数が近づいてきた際、若しくは設備の健全度評価結果が３~２となった際の更新計画の検討に活用できる。
なお、劣化進行予測による更新計画の検討を行う場合は、予測先までに運転実績の変動が発生することを考慮し、定期的な再分析を行い更新計画へ反映していくことが望ましい。
③ 設備の故障、特殊運用への考慮
劣化進行予測を行うには、理論上 3 年間以上の蓄積データを使用する。データの蓄積期間において、対象設備が故障した場合や、特殊運用を行った実績を有する場合は、その期間を考慮する必要がある。
対象設備が故障実績を有する場合、性能状況推定は故障期間を除いた期間のデータを使用し推算する。劣化進行予測においても、設備の修繕前もしくは更新前の影響が作用するため予測誤差が拡大する可能性があることから、修繕後もしくは更新後の性能状況推定値に基づき、劣化進行予測を行う。この際に、修繕後もしくは更新後の蓄積データが少なくとも 3 年間以上を保有していることが条件となる。
対象設備が、系列設備の故障等で特殊運用の実績を有する場合は、性能状況推定は特殊運用の期間を除いた期間のデータを使用する。特殊運用の前後の運転条件がほぼ同一であれ
ば、劣化進行予測は、特殊運用の前後の性能推定値を使用して実施する。運転条件が著しく異なる場合は、特殊運転終了以降の性能状況推定値に基づき劣化進行予測を行う。
軽微な故障等で修繕の影響が不明な場合、特殊運用の前後で運転条件の変化影響が懸念される場合は、故障前後および特殊運転の前後データの組合せを複数ケース実施し、精度検証の結果、精度の高い劣化進行予測結果を採用する。
110

§28 組合せ技術の導入
組合せ技術として、センシング技術とビッグデータ分析技術のデータ共有を図るため、ネットワーク内に共有ストレージ（ネットワーク HDD 等）を追加配置する。

【解説】
組合せ技術を導入するにあたり、センシング技術から得た振動データをビッグデータ分析技
術に取り込むための基礎技術情報と導入時の留意点について解説を行う。
(1) 組合せ技術の手法と詳細
本技術は、センシング技術とインバリアント分析技術を組合せたものであるため、基本的な手法は、センシング技術およびインバリアント分析技術に準ずるものとする。
1) 組合せ技術におけるセンシング技術データ（振動測定値）の取り込み方法
センシング技術とビッグデータ分析技術は、独立したシステムにより動作していることから、
センシング技術の振動データをビッグデータ分析技術に活用するには、共有ストレージ（ネットワーク HDD 等）を追加配置する必要がある。
図 ４-30 にデータ共有を図るための組合せ技術のネットワーク概要図を示す。

図 ４-30 組合せ技術のネットワーク概念図1112) 組合せ技術におけるモデル化
組合せ技術として、センシング技術から得た振動データを追加してインバリアント分析を行う場合は、正常モデルの学習期間の選定や、データ周期候補の選定、インバリアント分析におけるモデル化の設定を行う必要があることから、1 ヶ月程度の基礎データの取得期間を必要とする。また、異常検知しきい値の設定にあたり、疑似的な異常の試行にて設定するほか、仮運用にてデータを蓄積し、実際の異常記録と突き合わせるなどして精度を高めていく。
このため、本格的な運用には 1 年間程度のデータ取得期間にて評価を行い、さらに運転実績の変動を考慮
して、定期的なモデル更新と異常検知しきい値の再設定を行う運用を推奨する。
3) 組合せ技術の留意事項
本技術は、インバリアント分析技術にセンシング技術で得られたデータを活用するものであり、導入にあたっての留意事項は、センシング技術およびインバリアント分析技術の留意事項に準ずるものとする。
なお、組合せ技術を導入する際は、以下の点に留意する。
① インバリアント分析のモデル化に関する留意事項
a. 先にインバリアント分析技術を導入しており、後からセンシング技術のデータを追加活用
して組合せ技術を運用する場合、インバリアントモデルの再作成および異常検知しきい値の再設定が必要となる。
b. 特に細かい異常まで捉えたい場合は、設備の正常運転時のデータのみを学習する稼働時学習モデルが有効である。ただし、設備の停止時に Anomaly Score が上昇するため、設備の運転／停止を判別するため電流値や回転数等を取り込み、ポンプ停止時の異常検知を除外する機能を追加する必要がある。
運転判断に資するデータが無い場合はセンサおよび収集機能をシステムに追加する。
c. センサや収集機能の追加も困難な場合は、設備の停止状態を含めたデータ学習を行う、間欠運転モデルの適用を検討する。
（検知感度は低下の傾向にある）
d. 捉えたい異常予兆や運用異常に対し、運用の事前に再現評価を行い、異常検知しきい値を設定することが有効である。
② センシング技術の監視との差異
a. 組合せ技術で捉える異常は、故障異常だけでなく運用に支障のある詰まり等の平常と異なる異常も捉える。センシング技術で捉える「軸受劣化」とは異なるため、組合せ技術では警報発報しても、センシング技術では警報発報しない場合がある。
b. 捉えたい異常予兆や運用異常の目的により、センサの取付け位置を検討する。
c. 組合せ技術にて、オンラインの監視を行う場合は、中央監視によるセンサデータと振動セ
ンサデータの様式を合わせる必要がある。

112