DEIM Forum 2019 D5-2

機械学習を用いた振動解析による自動車の異常振動検知
橋本 渉 † , 廣田 雅春 †† , 荒木 徹也 † , 山本 幸生 ††† , 恵木 正史 † , 山村 洋市 †††† , 栗脇 悠一 †††† , 石川博†
† 首都大学東京大学院 システムデザイン研究科 〒 191–0065 東京都日野市旭が丘 6-6†† 岡山理科大学 総合情報学部 〒 700-0005 岡山県岡山市北区理大町 1-1††† 宇宙航空研究開発機構宇宙科学研究所 〒 252-5210 神奈川県相模原市中央区由野台 3-1-1†††† アイシン・エィ・ダブリュ株式会社
コネクティッドソリューション部 〒 444-8564 愛知県岡崎市岡町原山 6-18
E-mail: †{hashimoto-wataru,egi-masashi}@ed.tmu.ac.jp, {araki,ishikawa-hiroshi}@tmu.ac.jp,††hirota@mis.ous.ac.jp, †††yukio@planeta.sci.isas.jaxa.jp,††††{i35669 yamamura,i32661 kuriwaki}@aisin-aw.co.jp,
あらまし

日本では，カーシェアリングサービスの利用が進んでいる．その一方で，カーシェアリングの民間事業者へのヒアリングによって，「自動車のキズ」に関するトラブルが増加していることが分かった．そのため，キズの発生を検知，記録する技術の確立が急務である．従来，機械の異常を振動の波形や周波数特性などから検知をする研究は盛んに行われてきたが，自動車の場合はあらゆる場所で様々な振動が生じるため，新しいアプローチを検討する必要がある．そこで本研究では，機械学習を用いて走行中に発生する振動からキズが発生するような異常振動を自動的に検知する手法を提案する．複数の圧電センサを車内に配置し，取得した振動から特徴量を抽出して教師あり学習を適用することで自動車の異常振動を検知する．

Key words 振動解析，教師あり学習，異常検知て利用者増加に繋がっていると考えられる．

1. は じ め に

今後も成長が見込めるカーシェアリングサービスではあるが，日本では，カーシェアリングのサービス規模が急成長してい一方で民間事業者にヒアリングを行なったところ，自動車のる [1]．図 1 に日本国内でのカーシェアリング車両台数と会員数「キズ」に関する責任の所在が不明確になるトラブルが増えてきの推移を示す（注 1）．どちらもここ数年で急激増加していることていることが分かった. 従来，事業者の人々の目視によって自動がわかる. カーシェアリング普及の最も大きな要員として挙げ車のキズの確認が行われていた．自動車の「凹み」，「擦り傷」，られるのが利用者のコスト削減効果である．自動車を所有する「ガリキズ」などの種類や大きさを，さらには自然発生的であることに比べて，自動車の購入費用や税金，保険，維持費が必要か人為的なものであるかのなどの判断も必要となる．貸出ごとない事にメリットがある [2]．これに，昨今の経済不況も相まっに事業者が自動車を整備するレンタカー事業とは異なり，カーシェアリングでは貸し出しおよび返却の現場を無人化するオペレーションになっている．事業者にとってそのオペレーションの中で，キズの発生やその原因を把握することは自動車を管理する上重要である．
現在，キズの検知を自動化する仕組みとして，自動車の全方位の画像を収集して機械学習などを用いて画像解析を行う仕組みがある [3]．利用前後の画像を機械学習を用いて比較，分析することにより精度の高いキズ検知を行えることが見込めるが，多様化するカーシェアリングなどのサービスでは大きな手間やスペースを取らないことも求められるため，新たなキズの検知の仕組みが必要である．

図 1 カーシェアリング車両台数と会員数の推移より（注 1）：http://www.ecomo.or.jp/environment/carshare/carshare_graph2018.

3.html

また，機械の異常を検知するアプローチとして一般的には振動解析が挙げられる [4]．機械にセンサを配置し，取得した振動の波形や周波数特性から異常を検知，その原因を推定する研究は盛んに行われている [5]．これらの研究では，そのほとんどが

図 2 収集した各センサごとの振動波形 (上段) と，PSD (中段)，MFCC (下段) の例

異常が発生すると考えられる場所にセンサを配置し，数パター

機械学習を用いた振動解析の例として菊池ら [6] のものが挙げン程度の異常を検知している．自動車の場合はあらゆる場所でられる．月震を対象とした分類タスクに対して振動から Power振動が発生し，様々な振動要因があると考えられるため，一般

Spectral Density (PSD) を計算し，それを用いた機械学習を行的な機械の異常を検知するための研究を自動車のキズの検知にう事で，震源地分類性能の向上を図っている．

直接に適用することは困難であると考えられる．

次に振動の一つである音を対象とした分類問題に対して機械

そこで本研究では，車体に複数の圧電センサを付けて図 2 上学習を用いて解決を試みている研究として D-CASE [7] が挙げ段のような振動データを収集し，機械学習と振動解析を組み合られる．D-CASE（ Detection and Classification of Acous-tic

わせて自動的に振動から異常を検知する実験を行なった．自動Scenes and Events）は， IEEE Signal Processing Society に

車の異常振動検知を異常であるかそうでないかの二クラス分類

よる後援の下，音環境識別と音響イベント検出を行った競争型問題と捉え，振動にラベルづけを行い教師あり学習を行うことワークショップである．このワークショプで採用されている音環で自動的に異常振動を分類し，検知することを目指す．異常振境識別のためのベースラインシステムでは，音響シーンを分類

動とは想定される自動車の使用で発生する振動以外の振動であするために音データを Mel-Frequency Cepstrum Coeﬃcients

る．また，振動データから特徴量を生成し学習，分類を行うこ(MFCC) という特徴量に変換し，教師あり学習として Gaussianとで自動車の異常振動検知に適した手法を検討する.

Mixture Model (GMM) を用いて分類を行なっている．

本論文は，以下の構成に従う．2 章では，本研究に関連するまた，本研究とは異なるアプローチで行なっている自動車の研究について述べる．3 章では，提案手法について述べる．4

自動検査システムの研究として鈴木ら [3] のものが挙げられる．

章では，実験結果を示し，考察を行う．5 章では，本論文のま自動車の凹みを検知するためにカメラとプロジェクタを用いたとめと今後の課題について述べる．

位相シフト法による三次元計測器を作成し，前面部及び後面部

2. 関 連 研 究
本章では，これまでの異常振動検知，及び自動車のキズ検知に関連する研究について述べる．
まず，異常振動検知を行なっている研究として近藤ら [5] のものが挙げられる．機械学習を用いた振動解析による状態監視シ
ステムを構築し，鉄道車両における異常振動検知を試みている．
異常が発生すると予測される列車内の各場所に加速度センサを配置し，長期間振動データを取得する．取得した振動データをオクターブバンド分析と主成分分析を行い，正常データとの距離をもとに異常判定を行なっている．の三次元形状を取得する．凹みが出来る前後の形状を比較することで凹みを検出することを試みている．
本研究では，機械学習を用いた振動解析に着目して，前述した鈴木ら [3] とは異なるアプローチで自動車の異常検知を行う．

3. 提 案 手 法
本章では，本研究で用いた，特徴量および教師あり学習手法について述べる．

3. 1 提案手法の処理の流れ
まず，提案手法の処理の流れについて述べる．提案手法の全体的な流れは図 3 のようになっており，複数チャネルの入力を表 1 振動データセット
異常振動のデータセット数

81(27 × 3 チャネル)

正常な振動のデータセット数

87(29 × 3 チャネル)

データの長さ

1∼5s

チャネル数

3

サンプリング周波数44.1kHz図 3 提案手法の流れ

図 5 車体センサ配置図•
図 4 イベント検出MFCC

一つ目は月震解析を参考にして PSD を計算したものを特徴量として使用する．PSD を計算することによって，波形の周波想定しており，振動データに対してイベント区間の検出を行う数ごとの強さを計算し，特徴量とすることができる. 二つ目は事で振動イベントが発生したと考えられる部分のみを入力としD-CASE を参考にした MFCC [10] である．MFCC は人の聴覚て扱う．次に後述する方法で生成された高次元特徴量を振動の特性を考慮した周波数特性の一表現であり振動波形に対し Fast

機械学習においてよく用いられてきた [7] [8]GMM に与えるこ

Fourier Transform (FFT) を行い，結果のパワー成分の対数をとで，異常振動を識別可能なモデルが作成し，異常振動検知を取った値を Discrete Cosine Transform (DCT) したものであ試みた．

る．

3. 2 イベント区間検出手法

まず，図 2 のようにチャネルそれぞれに対応する振動データ

本研究ではイベントが発生してる部分を抜き出すことでよりの特徴量を計算する．振動データは時系列データなので，時間性能の高い異常振動検知が行えると推測し，前処理として振動的に離れた振動の関係性が識別に関わってくると考えられる．

波形からイベント区間を検出することを試みた．手法としてそのため，時間情報を含む PSD 及び MFCC を用いる事で，識は地震のイベント区間検出で知られている STA/LTA (Short

別性能の向上が見込めると考えられる．最後に特徴量を 3 チャ

Term Average/Long Term Average) を用いた．図 4 上図の赤ネルで連結することで空間情報を持った特徴量とする．

線と青線がイベント区間であり，図 4 下図の短時間平均，長時3. 4 GMM間平均の比および閾値で一意に決定される．

本研究では異常振動か正常な振動かを識別するモデルを作成

地震のイベント区間検出などでは STA/LTA のパラメータをする手法として GMM を用いた．GMM は入力された特徴量の決定する研究などが盛んに行われている [9] が，今回は非常にラベルごとにガウス関数の和でモデルを作成する手法である．

短い振動かつ多様波形動であったため，一意なパラメータでは網羅的にイベント区間を検出する事が困難であった．そこで本4. 実 験 結 果

研究では，収集した振動データの中で目視でイベントが発生し本章では，それぞれの手法を用いて，異常振動検知を行い，ていると確認されたものに対して一つずつ STA/LTA のパラメータを設定する事でイベント区間の検出を行なった．

3. 3 本研究で用いる特徴量生成手法

その識別性能を評価する．

4. 1 データセット
今回使用するデータセットの要件を表 1 に示す．異常振動を本研究では，以下の二つの特徴量を入力として用いた．

検知するために，図 4 のように車体に３つの圧電センサを設置•し，振動データを収集した．振動データはサンプリング周波数

PSD表 2 パラメータ設定

PSD 振動の長さにより変化 (× 3)

次元MFCC 60 次元 (× 3)

フレーム長40ms

フレーム周期20ms

図 7 実験結果 (MFCC)

図 6 実験結果 (PSD)

44.1kHz で自動車の走行中，徐行中，停車中にそれぞれ発生する振動を記録した．異常振動のデータセットは 81 件 (27 セッ

図 8 投石 (左) とハッチ (右) の特徴量

ト × 3 チャネル)，正常な振動のデータセットは 87 件 (29 セット × 3 チャネル) を使用した．振動のデータは，正常な振動でターンの実験結果で，「all」が全体の accuracy，「out」が異常振は走行中の振動から車止めやハッチを閉めた振動などを幅広く

動の accuracy，「safe」が正常な振動の accuracy を表している．

収集した．異常振動は主に投石や金属の棒で車体を叩いた音な

結果を見ると二つの点が精度に影響を与えている事が分かる．

どを収集した．それぞれのデータは約 1∼5 秒ほどの短い振動

一点目は特徴量の種類である．結果を見て分かるように PSD でである．

は異常振動の識別精度が高くなり，それに比べて正常な振動の4. 2 実 験 条 件

識別精度が低くなっている事が分かる．これは機械学習によっ

表 2 は特徴量の条件を示している. どちらの特徴量でもフレーて作られたモデルが異常振動に偏っていると推測できる．一方

ムの分析におけるフレーム長とフレーム周期はそれぞれ 40msで MFCC では異常振動に偏っているが，正常な振動の識別精と 20ms である. 今回用いた PSD のサンプリング数を 1,024 点

度も PSD に比べて良い実験結果が得られたと言える．とした．また，MFCC は DCASE 2017 Challenge のベースラ

二点目はチャネル結合の有無である．チャネルを結合した方イン（注 2）で用いられているものを参考に 20 次元 MFCC とそのが，チャネルを結合してないよりも精度が高くなった．これは一次差分，二次差分の計 60 次元をベースとする. 一次差分及び入力として各チャネルで収集した振動データを別々に用いるよ

二次差分を用いる事でより詳細な情報を持った特徴量となる．

りも結合して用いた方が空間情報などを得られるため識別精度車体の各場所に付けた 3 チャネルの PSD 及び MFCC の連結の向上に繋がると考えられる．

によって特徴量を作成した．

一方でイベント区間を検出すると異常振動が発生している部

今回は訓練用データセットと評価用データセットをランダム分のみを入力として扱えるため識別精度が向上すると仮説を立に 7:3 に分けて accuracy を求める事で異常検知の精度を検証てていたが，結果としてはイベント検出をしない場合に比べてする実験を行なった．また，データセットの数も考慮して試行精度が悪くなった．これは振動のイベントが発生した前後の振を 5 回行いそれぞれの Accuracy の平均値を結果とした．

動が変化しているなど，イベントが発生していない部分も特徴

4. 3 実装振動解析の実装には，Python のライブラリである librosa [11]を用いた．GMM の実装には，Python のライブラリであるscikit-learn [12] を用いた．
4. 4 実 験 結 果

量としては識別に重要な部分であったと推測でき，今回の振動データはデータの長さをある程度揃えているため，区間を検出しない方が識別精度が高かったと考えられる．

5. ま と め

実験結果を図 6，7 に示す．それぞれの特徴量におけるチャネ

本稿では機械学習を用いた自動車の異常振動検知手法を提案

ル結合なしかつイベント検出なし，チャネル結合ありかつイベした. 様々な振動データを収集して実験を行い，提案手法の有ント検出なし，チャネル結合ありかつイベント検出ありの 3 パ効性を確認した. 提案手法において特徴量として MFCC，チャネル結合あり，イベント検出なしで分類を行った場合がもっと（注 2）：https://tut-arg.github.io/DCASE2017-baseline-system/index.html 高い accuracy となった．

今後の課題として，誤分類する確率の高い振動データを可視化して確認した結果，正常な振動の中でイベントが発生し強く揺れを起こすものが多い事がわかった．図 8 のように特徴量を比較しても，目視では識別が難しい事が分かる．これらの振動を正しく分類する手法を検討する．

6. 謝

辞

本研究は，首都大学東京傾斜的研究 (全学分) 学長裁量枠戦略的研究プロジェクト戦略的研究支援枠「ソーシャルビッグデータの分析・応用のための学術基盤の研究」及び JSPS 科研費

6K00157, 16K16158 による．

文

献[1] 安江勇弥, 金森亮, 山本俊行, 森川高行. カーシェアリング会員特性と利用意向に関する分析. 土木学会論文集 D3 (土木計画学),
Vol. 69, No. 5, pp. I 761–I 770, 2013.
[2] 三井亨保, 外井哲志. わが国におけるカーシェアリング事業の実態. IATSS Review, Vol. 32, No. 2, pp. 140–148, 2007.
[3] 鈴木貴大, 田口亮, 服部公央亮, 保黒政大, 梅崎太造ほか. H-038
三次元形状計測を用いた自動車ボディに対する自動形状検査 (h分野: 画像認識・メディア理解, 一般論文). 情報科学技術フォー
ラム講演論文集, Vol. 13, No. 3, pp. 151–152, 2014.
[4] 鈴木英明, 内山宏樹, 湯田晋也. データマイニングによる異常検知
技術. オペレーションズ・リサーチ 経営の科学, Vol. 57, No. 9,
pp. 506–511, 2012.
[5] 近藤稔, 高重達朗, 真鍋慎一, 菅野晋. 振動による状態監視手法を用いたディーゼルエンジン異物混入時の異常振動検知. 鉄道総研
報告, Vol. 30, No. 4, pp. 47–52, 2016.
[6] 菊池栞, 山田竜平, 山本幸生, 横山昌平, 石川博. 月震分類に適した機械学習手法の検討. 第 8 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム，G4-1, 2016.
[7] Annamaria Mesaros, Toni Heittola, Aleksandr Diment,Benjamin Elizalde, Ankit Shah, Emmanuel Vincent, Bhiksha Raj, and Tuomas Virtanen. Dcase 2017 challenge
setup: Tasks, datasets and baseline system. In DCASE
2017-Workshop on Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events, 2017.
[8] 高橋玄, 山田武志, 小野順貴, 牧野昭二. Dnn-gmm と連結特徴
量を用いた音響シーン識別の検討. 日本音響学会 2017 年春季研究発表会，2-P-1, 2017.
[9] Amadej Trnkoczy. Topic understanding and parameter setting of sta/lta trigger algorithm. New manual of seismological observatory practice, Vol. 2, , 1999.
[10] 平松綾子, 能勢和夫ほか. ニューラルネットによる音源の特性についての検討. 第 77 回全国大会講演論文集, Vol. 2015, No. 1,pp. 269–270, 2015.
[11] Brian McFee, Matt McVicar, Stefan Balke, Carl Thomé,Vincent Lostanlen, Colin Raﬀel, Dana Lee, Oriol Nieto, Eric Battenberg, Dan Ellis, Ryuichi Yamamoto, JoshMoore, WZY, Rachel Bittner, Keunwoo Choi, Pius Friesch,
Fabian-Robert Stöter, Matt Vollrath, Siddhartha Kumar,nehz, Simon Waloschek, Seth, Rimvydas Naktinis, DouglasRepetto, Curtis ”Fjord” Hawthorne, CJ Carr, João Felipe Santos, JackieWu, Erik, and Adrian Holovaty. librosa/librosa: 0.6.2, August 2018.
[12] F. Pedregosa, G. Varoquaux, A. Gramfort, V. Michel,
B. Thirion, O. Grisel, M. Blondel, P. Prettenhofer, R. Weiss,
V. Dubourg, J. Vanderplas, A. Passos, D. Cournapeau,
M. Brucher, M. Perrot, and E. Duchesnay. Scikit-learn:
Machine learning in Python. Journal of Machine Learning
Research, Vol. 12, pp. 2825–2830, 2011.