Proceedings of the 19th Annual Meeting of Particle Accelerator Society of Japan
October 18 - 21, 2022, Online (Kyushu University)

PASJ2022 TUOA04

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
PROTOTYPES OF FAILURE PREDICTION AND ANOMALY DETECTIONAPPLICATIONS USING MACHINE LEARNING IN SACLA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)
Yuji Sato #, A, B), Shungo Shimizu A), Shinji Kamijo A), Eito Iwai B, C), Hirokazu Maesaka B)
A)
CHUO ELECTRONICS CO., LTD.
B)
RIKEN SPring-8 CenterC)
Japan Synchrotron Radiation Research Institute (JASRI)

Abstract
The X-ray free-electron laser facility, SACLA, has a large number and variety of sensors, which are effectively used
to ensure the stable operation of the facility. However, due to the large number of sensors, some data are not fully utilized.
In addition, there are many analog gauges that must be read visually. We investigated some machine learning techniques
to make use of such sensor data and instruments and to improve maintainability and inspection efficiency. We selected
the following three tasks: (1) estimation of the remaining life of thyratrons, (2) estimation of the downtime after asuspension of operation, and (3) numerical reading of analog flowmeters. For (1), we applied Bayesian learning to thenumber of abnormal self-discharges and developed a tool to alert an end-of-life thyratron. For (2), the downtime wasestimated from many status bits by using a dimensionality reduction and the decision tree algorithm. For (3), analog
flowmeters were recognized by a convolutional neural network and the value was read by a rule-based algorithm. This
paper presents the prototype applications and evaluation results of these efforts.
関して、メンテナンス性の向上や点検の効率化のために機械学習を用いた手法を役立てられないか、調査、およX 線自由電子レーザー施設 SACLA では、多岐にわ び検討を行った。その結果、(1)サイラトロンの余命推定、たる大量のセンサーが設置されており、施設を安定して (2)装置運転停止時のユーザー待機時間の推定、(3)ア稼働するために有効利用されている。大部分のセンサー ナログ流量計の数値読取りの三つの対象を見つけるにはデジタル化されており、それらの読み値やステータス 至った。
具体的には、以下の三つをテーマに取り組んだ。
値は、施設運転中に常時監視しつつ、時系列データとし•サイラトロンの自爆回数等にベイズ学習を適用しててデータベースに記録している[1]。また、一部で用いら余命推定（故障予兆検知）することによる計画的なれているアナログ計器についても、運転員による日常的メンテナンスの実現な目視点検が行われている。これらのセンサーデータは•運転停止時のアラーム発報状況を基にした決定木
閾値超過やステータスビットの監視といった古典的な異回帰等によるユーザーへの待機予定時間の自動常検知システムと組み合わせることにより、アナログ計器
連絡の読取り値は運転員の判断により、運転時のトラブル等、•畳み込みニューラルネットワークを用いて画像認識様々な場面での解析に役立てられている。また、長年のしたアナログ流量計の数値読取りによる常時監視、運転実績からそれらに関する多くのノウハウがある。
および、点検作業の自動化
しかしながら、それらは膨大な点数であるため、十分
本稿ではこれらの取り組みに関して、はじめにそれぞには活用しきれていないものも存在している。例えば、閾
値超過時に異常を発報するようなデータであれば、時系 れの取り組み方針を概説し、その取り組み途上で試作し列データを活かして予兆を捉え、未然にトラブルの防止 たアプリケーション、およびその試作したアプリケーションの評価結果について現状を報告する。
を図る等の改善に向けての取り組みの余地がある。
こういったデータやアナログ計器について、故障予兆
取り組み方針検知や高度な異常検知を新たに実現することで、メンテ 2.
ナンス性の向上や点検の効率化につながり、施設の更 2.1 サイラトロンの余命推定なる安定稼働に貢献できる。この実現にあたっては、長サイラトロンは消耗品であるが高価な部品であるため、年のノウハウと蓄積しているデータを照らし合わせたり、可能な限り長期間使用したいという要求がある。これまで目視点検等を画像認識により代替したりという手法が考も、寿命まで使い切りつつ故障や不調による運転中のトえられる。これらの手法は機械学習によるアプローチとのラブルを防ぐべく、様々な対策が取られてきている[2]。
相性が良く、また、加速器以外への汎用的な活用が見対策を講じる中で、故障の症状に関する知見が得られて込めるという利点もある。
いる。
そこで、施設内のセンサーデータやアナログ計器類にこのような背景があり、故障が近いサイラトロンの自爆___________________________________________# y-sato@cec.co.jp
回数やクライストロンへの出力電圧（Vk）等の傾向と、

1.

はじめに- 14 -Proceedings of the 19th Annual Meeting of Particle Accelerator Society of Japan
October 18 - 21, 2022, Online (Kyushu University)

PASJ2022 TUOA04

SACLA に蓄積しているセンサーデータを基にした機械学習による余命推定について検討した。この問題には、ベイズ推定系アルゴリズムが適していると思われる。ベイズ推定により得られる確率分布から余命の期待値や信頼区間が求められるためである。
本取り組みはこのような余命推定モデルにより、計画的なメンテナンスの実現に貢献することが目的である。
2.2

装置運転停止時のユーザー待機時間の推定

加速器が何らかのトラブルにより運転停止した際に、復旧までの時間を自動連絡する仕組みがあれば、装置を利用している実験中のユーザーにとって有益である。
ユーザーはその推定時間を基にスケジュールを検討できるため、ユーザビリティ向上につながると考えられる。
そこで、過去に発生した運転停止から復旧までにかかった時間と、停止していた期間のセンサーデータ記録を学習することにより、停止発生時のセンサーデータから停止時間を推定するモデルを構築することを検討した。
SACLA では、閾値超過時のセンサー読み値やインターロック条件となるステータス値等はアラーム履歴として記録されている。実際に行われる復旧作業もアラーム発報状況から原因を特定していき、その後復旧までの見込み時間を推定するため、アラーム履歴と停止時間には相関があることが期待できる。
入力とするアラーム履歴は、前処理として埋め込み（embedding）処理を行った後、回帰問題を解くアルゴリ
ズムを適用する方針で検討を進めた（いずれも機械学習アルゴリズムを用いる）。埋め込み処理は、ステータスビッ
トのような離散的なデータを連続的なデータにマッピングしつつ次元を削減し、機械学習を適用しやすい入力にする。

毎時自爆回数𝑥はポアソン分布に従うものとし、ベイズ更新するとサイラトロン毎に異なる平均発生回数λ（ポアソン分布パラメータ）の事後分布（ガンマ分布となる）が得られる。
さらに、このベイズ推定モデルでは、観測データは負の二項分布に従っており、また、その累積値も負の二項分布に従う。この確率分布から信頼区間が求められる[3]。
これらを基に、サイラトロンの寿命を検知するコンソールアプリケーションを試作した。はじめに、本アプリケー
ションは寿命の判定を行う前日 7 日分の自爆回数をデータベースから取得する。そこからベイズ更新によりユニットごとの毎時自爆回数の予測確率分布（負の二項分布）を得る。判定を行うその日の累積毎時自爆回数が 95%信頼区間を超過した場合、そのユニット名を出力する。
3.2

装置運転停止時のユーザー待機時間の推定主成分分析（PCA）およびオートエンコーダー（AE）を埋め込み処理アルゴリズムとし、決定木回帰モデルを組み合わせて運転停止時間を推定するモデルをそれぞれの組み合わせで構築した。学習データは、SACLA 電子銃のビーム出射トリガの ON/OFF から停止時間（出力）を求め、その期間に発生していたアラーム履歴（入力）をデータベースから計 570 件収集した（2021 年 5 月 6 日から 12 月 13 日）。すべての設備のデータを対象とすると取り扱う問題として複雑であるため、本件では対象とする設備はアラーム履歴に出現する頻度が高い C バンド加速器に関するものに限定した。
学習データは以下の条件とした。
• 整数型にパックされたビットフィールドデータは１要素あたり１ビットのベクトル表現にする。データにより最大ビット長が異なるため、最大ビット長（24 ビット）に揃えた。また、ユニットごとに信号数が異なるため、2.3 アナログ流量計の数値読取り最大信号数（159 本）に揃えた。その後、対象ユニッ
SACLA で目視点検が行われている重要なアナログ計ト（38 機）の信号データすべてを連結して 1 本のベ器として流量計がある。また、加速器トンネル内のアナロ
クトルとした。これにより 145008（24×159×38）次元のグ計器は運転中に目視点検することができない。この点データとなった。また、ユニットによって存在しない検時の数値読取りを自動化できれば現場の作業を効率信号は 0 で埋めた。
化したり、運転中のトンネル内の計器データを追加したり• 上記連結後のデータを主成分分析したところ、主できる。
成分数 20 で累積寄与率が 0.75 でほぼプラトーと目視点検は画像認識により代替可能であると考えられなったため、次元削減後は 20 次元のデータとした。
るが、近年は機械学習を用いた手法で多くの実績がある
オートエンコーダーにおいても次元削減後は 20 次ため、本取り組みは機械学習による画像認識技術を活元とした。ニューラルネットワークの構造は、エン用することとした。最終的には、巡回ロボット等と組み合コーダー4 層、デコーダー4 層、活性化関数はわせた、さらなる効率化についても想定している。
ReLU とした。
• 停止時間は短時間の事象の頻度が大きいため、対3. 試作アプリケーション数変換することで事象の密度をある程度均一にするとともに、外れ値の影響を抑えることとした。
3.1 サイラトロンの余命推定• 1000 秒を超える停止データは極小数であり、うまくサイラトロンの故障モードのひとつとして、寿命が近づ学習ができない要因となるため、1000 秒以内のくにつれて自爆の発生頻度が増加していき、最終的にデータのみを学習データとした。
寿命に至るものがあることが分かっている。この自爆発生
上記の学習データの内 2 割をテストデータとして決定
頻度の増加傾向を検知することにより寿命が検知できる 木回帰モデルで学習した。主成分分析を用いた方は、と思われる。
学習データとテストデータそれぞれの決定係数は 0.983、そこで、サイラトロンの毎時自爆回数を観測データとし、 0.957 となり、RMSE は 0.223 だった。オートエンコーダー
事前分布をガンマ分布、尤度をポアソン分布とするベイ の 方は 、決定 係 数は それ ぞ れ 0.983、 0.968 と な り 、ズ推定モデルを適用した。モデルは次式で表される。
RMSE は 0.195 だった。わずかながらオートエンコーダーを使った方は性能が高いようである。
𝑝 λ|𝑥 ∝ Poisson 𝑥|λ Gamma λ|α, β(1)- 15 -

Proceedings of the 19th Annual Meeting of Particle Accelerator Society of Japan
October 18 - 21, 2022, Online (Kyushu University)

PASJ2022 TUOA04

上記の停止時間推定モデルを組み込み、推定停止時間および要因となっている設備を Web ブラウザ上で表示するアプリケーションを試作した（Fig. 1）。SACLA 電子
銃の出射トリガステータスを監視し、停止を検知したとき、その時にアラーム発報されているデータを取得する。そのデータから推定停止時間と原因ユニットを表示する。

Figure 1: Application screen of user standby time
estimation.
3.3

アナログ流量計の数値読取り

アナログ流量計を物体検出するモデルの作成にはYOLOv3[4]を用いた。SACLA 棟内で撮影した約 3400枚分のアナログ流量計画像を用意し、それらにアノテーションして学習データを作成した。本モデルからアナログ流量計を切り出した画像が得られる。
アナログ流量計の浮き位置は物体検出により切り出した画像の輝度値を横方向に積分して求めた。浮きは黒色のため、輝度の積分値が最小となる点を浮き位置とした。アナログ流量計の窓部分の上端を 100 分率の 100、下端を 0 として、浮き位置を数値化した。
これらの要素技術を組み合わせたアプリケーションを搭載したカメラ機器を作成した。エッジ PC として NVIDIA
製 Jetson AGX Xavier、Web カメラはロジクール製 C920nを使用した。Figure 2 にアプリケーション画面を示す。画面には、カメラ映像からアナログ流量計を物体検知した位置（四角枠）と 100 分率の浮き位置読取り結果を表示している。

Figure 2: Application screen of analog flowmeter reading
numerical values.

4.

評価結果

4.1

サイラトロンの余命推定

2022 年 4 月から 8 月までの SACLA 運転期間（2022年 4 月 11 日から 27 日まで、および、5 月 9 日から 8 月1 日まで）、試作したアプリケーションを連日動作させて検知にかかったユニットを記録し（Table 1 に記録の抜粋を示す）、寿命となったサイラトロンを運転作業記録から確認した。全 74 ユニット、途中の交換を含めてサイラトロンの総数は 86 本が対象となった。
期間中に検知した 123 件の内、寿命を迎える前に検知できたのはのべ 10 件で、ユニットとしては 3 ユニットであった（別日での検知を含むため、件数には重複がある）。寿命前に検知できた 3 ユニットについて、交換時の状況は以下であった。
• CB11-4：クライストロン電圧不出力、および、サイラトロングリッドからの反射が大きいため 5/16 に交換• CB17-3：クライストロン電圧不出力、および、自爆多発により 7/11 に交換• CB18-1：リザーバ過電流により 7/24 に交換
Figure. 3 に検知後に寿命を迎えたユニットの累積自爆回数、および、95%区間のグラフを示す。自爆回数の増加傾向は検知できており、上記 3 ユニット以外も同様に増加傾向を検知することはできていた。しかしながら、直近 2 週間以内では寿命を迎えない検知が 123 件中 113件と大半を占める結果となった。
Table 1: Excerpts of Abnormal Thyratrons Detected by
Failure Prediction
DateUnits over 95% interval

2022/4/18

CB11-22022/4/27

CB03-2, CB11-4

2022/7/4

CB03-1, CB17-3

2022/7/12CB03-1, CB17-3, CB18-1

2022/7/31

CB16-2

Figure 3: Cumulative counts of abnormal self-discharges
and 95% interval.

- 16 -Proceedings of the 19th Annual Meeting of Particle Accelerator Society of Japan
October 18 - 21, 2022, Online (Kyushu University)

PASJ2022 TUOA04

4.2

装置運転停止時のユーザー待機時間の推定

2022 年 4 月 20 日から試作アプリケーションの動作を開始し、運転停止時間実測値と予測値との比較を行った。運転停止を検知する毎に、発生時刻、停止時間推定値、および停止時間実測値を CSV ログに記録した。
推定値と実測値の散布図を Fig. 4 に示す。正確な誤差の検証は現在確認している状況だが、実測値 300 秒以上で予測値との乖離が大きくなってしまっていることを確認した。

Figure 6: Trend graphs of flow meter readings.

5.

まとめと今後SACLA 施設内のセンサーデータやアナログ計器類に関して、メンテナンス性の向上や点検の効率化を目的に、機械学習を用いた故障予知・異常検知アプリケーションを 3 種試作した。
サイラトロンの自爆回数にベイズ学習を適用した余命推定については、故障の前兆動作である自爆回数の増
Figure 4: Scatter plots of estimated time (second) and加傾向を捉えることができた。ただ、検知後 2 週間以内
measured time (second).に故障に至ったサイラトロンは少なく、正確な余命推定の達成にはさらなる改善が必要である。これには、過去
4.3 アナログ流量計の数値読取りに寿命となったサイラトロンの自爆回数データも含めて2022 年 4 月 21 日より試作アプリケーションを搭載した傾向を分析し、適切な閾値を求めて精度を向上させるこ
カメラ機器一式を SACLA クライストロンギャラリー内に設とを考えている。
置し、数値読取り精度の検証を実施した。机にエッジ PC、運転停止時のアラーム発報状況を基にした決定木回光源、および Web カメラを固定し、流量計 3 台を撮影し帰による停止時間推定は、主成分分析およびオートエンて読取り結果をログに記録した（Fig. 5）。
コーダーによる次元削減を用いることで多次元データの効率的な学習を行い、停止時間を推定するモデルを構築できた。しかし、長時間の推定には課題が残る結果となった。今後は現状の精度改善に加え、重篤な長時間停止（1~2 時間や半日にわたるもの）の予測への対応を目指す。継続して停止発生時のアラーム発報状況は収集しているので、学習データ追加による精度改善を見込んでいる。加えて、疑似的な学習データの作成が考えられる。運転停止はそもそもの発生件数が少ないが、さらに希少である重篤な長時間停止への対策ともなると考えている。
Figure 5: Camera equipment installed near the flow meters
畳み込みニューラルネットワーク(YOLOv3 による物体
in the SACLA klystron gallery.
検知)を用いて画像認識したアナログ流量計の数値読取
りでは、固定カメラであれば今回得られた読取り精度Figure. 6 に最終的な読取り結果を示す。読み値は 100(2%)で異常検知に用いることは可能と判断している。た分率の値である。当初は左端の 1 台のみで実験を開始
だ、最終形は巡回ロボットと組み合わせた利用も想定しし、アプリケーションの改修（読取り台数の追加、読取りているので、その場合はカメラと流量計お互いの位置関結果の安定化等）をはさみつつ、最終的には読取りのぶ係の考慮や AR マーカの利用等の検討が必要となる。
れ幅は 100 分率で±3 となった。読取り値と記録画像の現状の試作したアプリケーションは取り組み途上であ目視値との差を確認したところ、目視で変動が無かった
り、実用化に向けて各取り組みは継続する予定である。
2 台（左端、真ん中）は 1 時間ごとの平均値と残差の RMS
具体的な要件定義をする中で実用上の要求も定まってがそれぞれ 0.94、0.83 であった。また、目視で 74~80%のくるので、その達成に向けては、上記に挙げた課題解決範囲で変動があった 1 台（右端）については、約 2%の範に加え、他の機械学習モデル（例えば、学習に使うセン囲内で変化に追従できていた。
サーデータの変更、次元削減アルゴリズムの変更等）について比較検討を考えている。

- 17 -Proceedings of the 19th Annual Meeting of Particle Accelerator Society of Japan
October 18 - 21, 2022, Online (Kyushu University)

PASJ2022 TUOA04

謝辞
本件では、SACLA 関係者の皆様より大変多くのご助力をいただきました。皆様に心より感謝申し上げます。

参考文献[1] K. Okada et al., “SPring-8/SACLA 加速器ログデータベー
ス 利 用 環 境 の 構 築 ”, Proceedings of the 18th Annual
Meeting of Particle Accelerator Society of Japan, August 9 12, 2021, QST-Takasaki Online, Japan, pp. 524-527.
[2] S. Nakazawa et al., “SACLA でのサイラトロントラブルと対策”, Proceedings of the 14th Annual Meeting of Particle
Accelerator Society of Japan, August 1-3, 2017, Sapporo,
Japan, pp. 1000-1004.
[3] 須山敦志(2017), 『ベイズ推論による機械学習入門』, 講談社, pp. 85-87.
[4] https://pjreddie.com/darknet/yolo/- 18 -