長谷川隆徳，緒方淳，村川正宏，飯田誠，小川哲司，``あらゆる風車に適用可能な状態監視技術を目指して～風車主要機器におけるデータ駆動型異常検知とその評価～，'' 第41回風力エネルギー利用シンポジウム，pp.187-190, Dec. 2019.

1. あらゆる風車に適用可能な状態監視を目指して
本研究は，NEDO事業「⾵⾞運⽤⾼度化技術研究開発」による⽀援を受けた．
緒⽅ 淳
村川 正宏 ⼩川 哲司
⻑⾕川 隆徳
飯⽥ 誠
⾵⾞主要機器におけるデータ駆動型異常検知とその評価

2. 2
データ駆動型異常検知システムを
あらゆる風車で早期運用するには？

3. 3
状態監視システム（CMS）の課題
CMSを活⽤したデータ駆動型異常検知システム
→加速度振動データから⾵⾞機器の異常（損傷）を⾒つける
実運⽤では⾵⾞の様々な”違い”にデータが影響を受ける
 実機⾵⾞に対して異常検知システムの早期運⽤は難しい
 転移学習に基づく異常検知技術の提案[Hasegawa+17&18]
機種・機器 設置場所 気象状況
⾵⾞の”違い”ごとに⻑期のデータ収集やシステムの構築が必要
・・・

4. 4
異常検知システム
正常モデルから外れた値を異常（機器の損傷）と判定する
正常
異常
特徴抽出 異常検知
振動信号 特徴量 検知結果

5. 5
異常検知システムをあらゆる風車で早期運用
様々な機器や環境のデータで正常モデルを構築しておけば
新規の⾵⾞でもそのまま使える？
特徴抽出 異常検知
振動信号 特徴量 検知結果
あらゆる⾵⾞や
環境で⽣じうる
正常稼働状態を
カバー

6. 6
異常検知システムをあらゆる風車で早期運用
あらゆる正常稼働状態に対して頑健になるが，未知の異常を
検知できなくなる（機械学習の常識が通じない！）
特徴抽出 異常検知
振動信号 特徴量 検知結果
ある⾵⾞の正常モデル
ある⾵⾞の
異常データ

7. 7
異常検知システムをあらゆる風車で早期運用
異常検知器は監視対象機器データのみで作るしかない！
このままでは早期運⽤ができない・・・
特徴抽出 異常検知
振動信号 特徴量 検知結果
ある⾵⾞の正常モデル
監視対象機器でデータが
⼤量に集まるまで
待つしかない？

8. 8
異常検知システムをあらゆる風車で早期運用
異常検知器をあらゆる⾵⾞に頑健にすることは諦め，⾵⾞や
環境の違いの影響が取り除かれた特徴を抽出する
特徴抽出 異常検知
振動信号 特徴量 検知結果
あらゆる⾵⾞・環境の
データを⽤いて
特徴抽出器を学習する
あらゆる⾵⾞・環境の
データを⽤いて
異常検知器を学習する

9. 提案方式
9

10. 10
AE/GMM
tandem
[Hasegawa+18]
DNN/GMM
tandem
[Hasegawa+17]
特徴抽出 異常検知
あらゆる⾵⾞・環境のデータで特徴抽出器を学習
正常のみ
正常稼働状態
特徴抽出器
正常データ
（少量）
監視対象あらゆる⾵⾞
異常検知器
正常・異常
正常・異常識別
特徴抽出器
正常データ
（少量）
監視対象監視対象外
異常検知器

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AE/GMM
tandem
[Hasegawa+18]
DNN/GMM
tandem
[Hasegawa+17]
特徴抽出 異常検知
振動信号から正常・異常を
識別するDNN
正常状態の振動信号を再構成
するオートエンコーダ（AE）
正常・損傷の判別に
寄与する本質的な情報
正常状態に関する
本質的な情報
正常GMM
正常GMM
あらゆる⾵⾞・環境のデータで特徴抽出器を学習

12. 異常検知実験
12

13. 風車主要機器の振動データ
主軸受 増速機 発電機
対象機種数 2機 4機 4機
定格(kW) 1300~1500 1500~2000 1300~2000
回転数(rpm) 10~20 10~2000 1500~2000
⼀般的に振動による
異常検知は？
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• NEDOスマートメンテナンスPJで収集の実機データ
• 実際に軸受での損傷の発⽣が現場より報告を受けた事例
• 軸受の⼨法等の機器のスペックは全て異なる
• 2時間おきに40秒間加速度振動センサーにより計測された

14. 14
少ない学習データ量で異常検知性能は担保可能？

15. 15
主軸受：データ駆動型特徴抽出により早期運用可能

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増速機：さらに少ないデータ量で早期運用可能

17. 17
発電機：監視対象データのみで異常検知が可能

18. テイクホームメッセージ
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⽬的：異常検知システムをあらゆる⾵⾞で早期運⽤する
主要機器における異常検知システム早期運⽤の可能性を評価
特徴抽出器 異常検知器 主軸受 増速機 発電機
深層学習(end-to-end)
⼿動設計 データ駆動
データ駆動
(正常）
データ駆動
データ駆動
（正常・異常）
データ駆動
⽅針：データ駆動による様々な環境の違いに頑健な特徴量抽出
監視対象機器データのみでデータ駆動型異常検知器構築