Learning based Smart Sensing System (LbSS)   FY2016-FY2020
概要
工場等において、設備の稼働状況や生産品質を把握し、生産効率の向上、ひいては経営効率向上を実現するInternet of Things(IoT)システムが期待されています。このようなIoTシステムの普及を目指し、多様な設備に対しセンシング方法を自動で学習し、測定条件を自動最適化する学習型スマートセンシングシステム(LbSS)を開発しています。このシステムを用いることで、環境発電で収集可能な有価情報量を従来の100倍にします。
研究開発内容
①多様な設備における測定方法を自動設定する学習型スマートセンシングシステム②学習結果を反映し、温度分布やにおいデータを効率よく収集するスマートセンサ③従来活用できていなかった低周波数、低加速度の振動環境で使える振動発電

背景とIoT推進に向けた課題
賞景● IoTによる生産性革命の実現には、現場情報の収集・蓄積と分析を行い、分析結果に基づく経営視点での全体最適化が必要です。 ●全体最適化の実現には、従来より行われてきた生産システムからの個別データ収集に加え、人手で収集していた日常点検(五感)や生産品の品質等もデータ化し、収集する有価情報量の増加が必須です。
職 題
●センサ設置場所や測定対象毎に異なるセンサやアルゴリズムを開発する必要があり、多量の機器・設備がある現場からのセンサデータ収集は一部の測定対象のみに留まっています。 ●多量のセンサデータをクラウドヘー元的に集約・解析し有価情報を抽出するには、通信量やクラウド側の負荷が大きい課題があります。 ●有線センサや点検により現場データが収集されていますが、センサ増設は配線や電源制約より容易ではありません。また、環境発電の電力では少量データに限定され、産業機器の制御や状態判断には情報量が不足する課題が生じます。
開発するシステムの優位性
多様な機器・設備等のセンシング方法を自動で学習し柔軟なシステム構築を実現●視覚、聴覚、触覚、嗅覚といった人の感覚を代替できるセンサ選定●熟練者の感覚による判定を、測定値から実施する解析アルゴリズムの構築測定値の垂れ流しではなく、必要な時に必要なデータを収集するシステム構築この成果は、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の

研究のポイント・技術内容
①学習型スマートセンシングシステムの開発個別分析アルゴリズム開発を不要とし運用開始までの期間短縮レガシーな設備を含めた多数設備のセンシングを実現稼動状態などの情報②産業分野を対象としたスマートセンサの開発学習結果を柔軟に反映し、温度分布やにおいデータを効率よく収集する産業用センサ温度分布やにおいなどの信号から、有意なデータを選択的に、必要な頻度で低消費電力に測定し、計測パラメータを柔軟に動的制御し、有価情報を効率よく収集するスマートセンサを開発
③自立電源の開発
従来活用できていなかった低周波数、低加速度の振動環境でも使える自立電源を実現様々な設備振動に対応するため、低周波数▪低加速度の振動環境でも高出力(500μW以上)の発電が可能な小型振動発電モジュールを開発振動発電デバイスイメージ振動発電デバイス(真空パッケージ)この成果は、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の委託業務(JPNP16007)の結果得られたものです。

スケジュール
研究開発項目1学習型スマートセンシングシステムの開発研究開発項目2産業分野を対象としたスマートセンサの開発研究開発項目 3産業分野における微小振動で連続的な高出力可能な自立電源の開発
システムを工場等に構築、実用性検証現場で耐久性評価、実用性検証

研究推進体制
技術研究組合NMEMS技術研究機構研究開発責任者:藤田博之東京都市大学教授スマートセンシング研究所所長:藤田博之(1)学習型スマートセンシングシステムの開発（分散研究所） (株)日立製作所、東京電力ホールディングス(株)、ローム(株)*²、(株)東光高岳*³ (2)産業分野を対象としたスマートセンサの開発（分散研究所）富士電機(株)*²、オムロン(株)*¹ (3)産業分野における微小振動で連続的な高出力可能な自立電源の開発(分散研究所) (株)鷲宮製作所、静岡大学、(一財)マイクロマシンセンター再委託東京大学、(一財)電力中央研究所* 1 : 2017年度開発終了* 2 : 2018年度開発終了* 3 :実証実験バートナー企業(2019年度事業参画)この成果は、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の委託業務(JPNP16007)の結果得られたものです。

概要
●測定対象の装置や、アプリケーションに対して適切な分析方法を自動解析し、センサ端末の測定パラメ一タに自動反映するセンシングシステムを開発しました。センサ設置時の個別調整や個別のアルゴリズム開発を不要とし、IoTシステムを短期間で構築できます。 ●また、効率良い測定パラメータを選択することにより、低消費電力な無線センサ端末でも、価値の有る情報を収集可能となります。例えば、環境発電の微小なエネルギーで動作する無線センサ端末で、工場設備の稼動状態をモニタリング可能となります。
適用例
●環境発電を使った電池不要の無線センサ端末でロボットアームの稼動状態を見える化しています。 ●音センサと電流センサのデータを収集し、関連性の高い成分を自動で探索し、測定に反映します。これにより、設備の稼動状態に関係する成分のみを測定し、効率的に情報を取得します。
センサ・用途・測定対象例few.振動・官稼動状態把握例:産業機械赤外線アレー設備温度例:産業モーターマルチガス(何い)現場異臭検出例:オイル漏れ

ユーザヒアリングに基づく実証実験

この成果は、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の

概要
)赤外線アレーセンサ無線端末とコンセントレータを接続し、モータの温度をモニタするシステムです。 )コンセントレータで自動で高温領域(有価情報)を見つけ、高温領域のみをモニタリングします。 ●測定データが学習アプリケーションを経由することで、有価情報が増加することを示します。
構成
●コンセントレータ
• Sub-GHz無線で赤外線アレーセンサ無線端末を2台収容・2台のセンサから自動で高温閾値を設定し、モータの高温領域を自動的に抽出する学習アプリケーションが動作学習結果により、モータの高温部のみの画素データを取得するよう、赤外線アレーセンサ無線端末に設定
●モニタ用PC
●赤外線アレーセンサ無線端末・256画素(16 × 16素子)の赤外線アレーセンサを搭載・環境温度およびモータ温度をモニタし、コンセントレータの指定する画素の温度データを取得。Sub-GHz無線でコンセントレータに温度データを送信
処理内容
学習効果
●学習後は、高温部の温度データのみを取得●本例の場合、学習後は送信データ量が約1/5以下に低減●端末に環境発電を用いる場合、同一エネルギーでの送信頻度の増加が可能この成果は、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の委託業務(JPNP16007)の結果得られたものです。

概
政
測定対象の装置や、アプリケーションに対して適切な分析方法を自動解析し、センサ端末の測定パラメータに自動反映するセンシングシステムを開発しました。センサ設置時の個別調整や個別のアルゴリズム開発を不要とし、IoTシステムを短期間で構築できます。
IoT普及への課題
● IoTシステムを構築するには対象設備ごとにセンサによる測定方法を実験等により決定し、さらに解析アルゴリズムの個別検討が必要でIoTシステム導入の障壁となっています。 ●大量のセンサデータを収集し解析するにはエネルギー/通信/ストレージの各コストを増大させることが、 IoTシステムの適用範囲拡大の障壁となっています。
開発技術：学習型スマートセンシングシステム
●測定対象の装置や、アプリケーションに対して適切な分析方法を自動解析し、センサ端末の測定パラメータに自動反映するセンシングシステムを開発しました。センサ設置時の個別調整や個別のアルゴリズム開発を不要とし、IoTシステムを短期間で構築できます。 ●効率良い測定パラメ一タを選択することにより、低消費電力な無線センサ端末でも、価値の有る情報を収集可能となります。例えば、環境発電の微小なエネルギーで動作する無線センサ端末で、工場設備の稼動状態をモニタリング可能となります。

映
●環境発電を使った電池不要の無線センサ端末でロボットアームの稼動状態を見える化しています。 ●音センサと電流センサのデータを収集し、関連性の高い成分を自動で探索し、測定に反映しました。これにより、設備の稼動状態に関係する成分のみを測定し、効率的に有価情報を取得しています。
開発技術:スマートセンサ端末
●学習した結果により測定パラメ一タを可変とするスマートセンサを開発しました。これにより、柔軟なシステム構築と、環境発電で動作する低電力性を同時実現しました。 ●状況により計測固素を選択計測し省能力化
設備稼働モニタリングへの適用例
●スマートセンサ端末により音と電流のデータ収集を行い、自動学習により関連性の高い成分を探索します。その結果を、センサ端末に反映し、ロボットアームの動作に特徴的な音のみを抽出して測定します。これにより、データ送信量は10,000分の1以下となっていますが、稼働状態をモニタリングできています。 ●環境発電(～500μW)で、ほぼリアルタイムの無線センサによる稼働状態監視を実現しました。振動/音/室内照明により動作可能であり、工場の多くのシーンで無線・バッテリ交換不要で監視可能です。この成果は、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の委託業務(JPNP16007)の結果得られたものです。

概要
産業分野の設備などの「小さな振動」から500μWの発電をして、センサ駆動、無線通信に必要な電力をまかなうために、MEMS (Micro Electro Mechanical Systems)技術と独自エレクトレット技術による、コインサイズの高効率振動エナジーハーベスタを開発しています。
開発の背景と内容
開発のポイント● MEMS＋エレクトレットで、高効率にエネルギー変換真空パッケージ、専用処理回路により静電誘導電流が得られる。
開発の背景・狙い
IoT (Internet of Things)社会実現のためには、配線不要でメンテナンスフリーな「小型自立電源」が重要です。そこで、身のまわりにある様々なエネルギー源(光・熱・振動等)から小さなエネルギーを「収穫（ハーベスト）」して発電（環境発電）するエナジーハーベスタが注目されています。従来、振動エナジーハーベスタで高効率に発電するには、高い周波数、大きな加速度が必要でした。本プロジェクトでは、独自開発したMEMSエレクトレット技術によって、「低い周波数」かつ「小さな加速度」の振動から500μW出力できる自立電源を開発しており、将来的にはボタン電池の置き換えを目指しています。 MEMSエレクトレット発電素子真空パッケージ専用処理回路)広帯域機構.極低周波発電機構この成果は、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の

これまでの成果
100Hz、0.15G(実効値)の振動から500μWの発電をして、無線センサ端末を駆動を目指します。そのためにエネルギー回収効率を理論限界付近まで高めました。 【発電性能】●周波数: 97.3 ～ 98.2 Hz ●加速度： 1.8 m/s 2 (0-p) = 0.13 Grms P実験値= 682μW P理論値= 0.5 × (2.0g) × 2 π × 97.7Hz × 670μm× 1.8m/s² = 738.7µW E H = P実験値/ P理論値=  682μW / 738.7μW = 0.92理論値に対して92％のエネルギーを回収しました。実面最較:産業用具空ポンプ● 223Hz、0.15Gにおいて、振動状態に応じて500μW～650μW発電することを確認。この成果は、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の委託業務(JPNP16007)の結果得られたものです。