第19回日本加速器学会年会 (2022年10月18日)

SACLAにおける機械学習による故障予知・異常検知
アプリケーションの試作佐藤 悠史 A, B), 清水 俊吾 A), 上條 慎二 A), 岩井 瑛人 B, C), 前坂 比呂和 B)A) 中央電子(株), B) 理研, C) 高輝度光科学研究センター

取り組みの背景• SACLAのメンテナンス性向上や点検効率化のため機械学習を用いて何かできないか？

• SACLAでは大量のセンサー・計器類が設置されており、安定稼働に役立てられている• 現状、閾値逸脱およびステータスビット監視による異常検知が大きく貢献• 大部分はデジタル化されており、データベースに蓄積• 一部、流量計などのアナログ計器が存在• 長年の運転実績から多くのノウハウが得られている• 膨大な点数のこれらを基に、機械学習による性能向上を目指す• 時系列データで未然に異常を予測する• 自動化により作業を効率化する など

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調査により至った取り組み対象
機械学習を用いた故障予知・異常検知による改善を見込む三つのテーマ
取り組み➀サイラトロンの余命推定
計画的なメンテナンス自爆回数等のベイズ学習

取り組み②装置運転停止時のユーザー待機時間の推定自動連絡によるユーザビリティ向上
アラーム情報を基にした回帰

取り組み③アナログ流量計の数値読取り
点検作業の自動化
CNNによる画像認識

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取り組み①：サイラトロンの余命推定

背景と目的
• 背景

• サイラトロンは加速器各部で使用される高速な大電力スイッチ部品• 消耗品だが非常に高価なため、可能な限り長時間使用したい• 平均2～3万時間程度の寿命であり、SACLAでは毎月1~2個交換している• 故障によるトラブルを未然に防ぎたい• 長年の運用によるノウハウ、また、データの蓄積がある• 目的• 機械学習でサイラトロンの余命を推定すること• 計画的なメンテナンスを実現• 故障前の交換による装置ダウンタイム削減• 個体ごとの可能な限りの長時間使用• 事前の予備品の確保 など

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取り組み①：サイラトロンの余命推定

今回使用したベイズ推定モデル• p(λ|x)∝Poisson(x|λ)Gamma(λ|α, β)を用いて、自爆回数の増加傾向への変化を基に故障予兆を検知する• 事前分布：ガンマ分布、尤度：ポアソン分布• 学習データ(x)：毎時の自爆回数• サイラトロン毎に異なる平均発生回数パラメータ(λ)を観測した毎時の自爆回数を基に確率分布を更新するモデル

毎時の自爆回数が増加傾向になると平均発生回数が増加した事後分布が得られる
λλ5

取り組み①：サイラトロンの余命推定

試作アプリケーション• サイラトロンを設置したユニットごとにDBから毎時の自爆回数を収集• 得られた事後分布を基に、閾値上限を超えたユニットのデータを出力
データ収集

判定日前7日分のデータを学習データとする

判定結果

毎時の自爆回数の累計

判
定
日累計予測値が95%信頼区間超過
6取り組み①：サイラトロンの余命推定

2022年4月~8月運転期間中の動作結果• 総検知数123件中のべ10件を故障前に検知

2022/4/27 CB11-4• 全74ユニット、サイラトロン総数86本• 右図は故障前検知時のグラフ•

縦軸：毎時自爆回数の累計、横軸：時間 [h]• 誤報は多いものの自爆回数の増加傾向を検知• 閾値調整による検知精度改善が今後の課題• 信頼区間、閾値を作る基準時点 など

判定日

95%信頼区間を超えたユニット

2022/4/18

CB11-22022/7/4 CB17-3…

2022/4/27

CB03-2, CB11-4…

2022/7/4

CB03-1, CB17-3

2022/7/12 CB18-1…

2022/7/12

CB03-1, CB17-3, CB18-1…

2022/7/31

CB16-22022/4/18～8/1検知結果抜粋。太字は故障前検知

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取り組み②：装置運転停止時のユーザー待機時間の推定

背景と目的

アラーム履歴• 背景• トラブルにより加速器運転が停止した際、実験ユーザーに待機時間が発生する• 特に、停止が長くなるような場合は復旧までの時間が知りたい• アラーム発報状況をデータベースから取得できる

停止時間ヒストグラム• 目的• 装置運転停止時のアラーム発報状
況から停止時間を推定する• 自動連絡によるユーザビリティ向上

8取り組み②：装置運転停止時のユーザー待機時間の推定

使用する機械学習モデル• アラーム情報のビットデータを1本のベクトルにする• 主成分分析(PCA)またはオートエンコーダー(AE)で次元削減する

学習データ

停止時間1件に対応する
アラーム履歴(計570件)

次元削減

PCAの結果主成分数20で累積寄与率が0.75でほぼ停滞

決定木回帰
による
停止時間推定モデル

9取り組み②：装置運転停止時のユーザー待機時間の推定

試作アプリケーション• 電子銃のステータス信号を監視して停止を検知する• アラーム情報から停止推定時間と要因のユニットを表示する

運転停止時のブラウザ表示

10取り組み②：装置運転停止時のユーザー待機時間の推定

運転中の停止時間推定の実験• 実験中にCSVログに残した推定値と実測値を比較• 現状、実データでは推定精度が低い[今後の改善方針]• 実験中に停止データを収集しているため、これを追加で学習に使用する• 設定の近いアラーム状態の設備とデータを入れ替えることで人工的に増やしていく
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取り組み③：アナログ流量計の数値読取り

背景と目的
• 背景

• 数値読取りを目視で行うアナログ計器類が多数存在している• 目的• 画像認識したアナログ流量計の数値読取りによる点検の自動化• 最終的には、線量の高いトンネル内部を巡回するロボットと組み合わせた利用も想定

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取り組み③：アナログ流量計の数値読取り

物体検出＋浮き位置の読取り• 物体検出• YOLOv3を使用• カメラ画像をアノテーションして学習データを作成（画像は約3400枚準備）• 作成した物体検出モデルは学習データと似た画像（計器の向き、明るさ）であれば検出可能• 浮き位置の読取り
流量計を切り出した
画像• 画像の輝度値を横方向に積分する• 窓部分の上端を100, 下端を0として浮き位置を100分率で読み取る
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取り組み③：アナログ流量計の数値読取り

試作アプリケーション• 要素技術を組み合わせ、SACLA棟内にwebカメラ、照明、エッジPCを設置• 画像内の計器の座標ごとに読取り結果を分けて毎分記録する
現地写真USB

照明Web
カメラ

撮影対象

USB

エッジPC
(JetsonAGXXavier)アプリケーション画面

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取り組み③：アナログ流量計の数値読取り

現地での読取り結果• 読取り値（100分率）のブレ幅は±3%• 目視値にほぼ変動がない2台はRMS=0.94%、0.86%• 目視値に変動がある1台は2%程度の変化に追従できている

青：計測値
橙：目視値

2022/6/12 0:00 ~ 6/13 0:00
2022/5/30 ~ 5/31

3台の読取り結果

目視で変動がない2台の残差と1時間分の平均値との残差のRMS(min)

目視で変動がある1台の読取り値
15まとめ• SACLAのセンサー・アナログ計器を対象とした故障予兆・異常検知アプリケーションを試作した
1. サイラトロン自爆回数のベイズ学習による余命推定（故障予兆検知）
2. 運転停止時のアラーム発報状況を基にした決定木回帰による停止時間予測
3. 物体検知を用いて画像認識したアナログ流量計の数値読取り• 今後は具体的な要件定義を定めて実用化を目指す• 現状のモデルの精度改善• 未使用のセンサーデータを追加する など• 他の機械学習モデルとの比較

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