(57)【要約】【課題】完成時の車両の異音とその発生方向を精度良く検出するようにした異音検出装置および検出方法を提供する。【解決手段】検査対象車両の車内に設置可能で放射状に配置された複数個の集音器を備えると共に、検査対象車両のうち車内音に異音が検出されない車両を正常車両として所定の条件で走行したときの車内音を車内に放射状に配置された複数個の集音器で時系列に収録し（Ｓ１０）、正常車両を除く検査対象車両を検査車両として所定の条件で走行したときの車内音を前記集音器で同様に時系列に収録し（Ｓ１６）、収録された正常車両と検査車両の時系列の車内音の差分を算出し、算出された差分に基づいて車内音の異音とその発生方向を検出する（Ｓ１２，Ｓ１４，Ｓ１８−Ｓ２６）。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象車両の車内に設置可能であると共に、放射状に配置された複数個の集音器と、
前記検査対象車両のうち車内音に異音が検出されない車両を正常車両として所定の条件で走行したときの車内音を前記集音器で時系列に収録する正常車両車内音収録部と、
検査車両を前記所定の条件で走行したときの車内音を前記集音器で時系列に収録する検査車両車内音収録部と、
前記収録された正常車両の時系列の車内音と検査車両の時系列の車内音の差分を算出し、前記算出された差分に基づいて前記車内音の異音とその発生方向を検出する異音検出部と、
を備えることを特徴とする異音検出装置。
【請求項２】
前記異音検出部は、前記収録された正常車両の時系列の車内音と検査車両の時系列の車内音の差分を、前記時系列を単位時間ごとに分割した時間間隔ごとに算出することを特徴とする請求項１に記載の異音検出装置。
【請求項３】
前記異音検出部は、
前記収録された正常車両の時系列の車内音を周波数領域の入力スペクトルに変換して相関行列を算出する正常車両相関行列算出部と、
前記収録された検査車両の時系列の車内音を周波数領域の入力スペクトルに変換して相関行列を算出する検査車両相関行列算出部と、
前記算出された正常車両と検査車両の相関行列の差分を、前記時系列を所定時間ごとに分割した時間間隔ごとに算出し、前記算出された差分に基づいて空間スペクトルを算出する空間スペクトル算出部と、
を備え、前記算出された空間スペクトルを閾値と比較して前記車内音の異音とその発生方向を検出することを特徴とする請求項１または２に記載の異音検出装置。
【請求項４】
前記所定の条件は、所定の走行路を、少なくとも走行速度を含む所定の運転条件で所定時間走行する条件であることを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の異音検出装置。
【請求項５】
前記正常車両車内音収録部は、前記正常車両が前記所定の条件で走行したときの車内音を前記集音器で時系列に収録することを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の異音検出装置。
【請求項６】
検査対象車両の車内に設置可能で放射状に配置された複数個の集音器を備えると共に、
前記検査対象車両のうち車内音に異音が検出されない車両を正常車両として所定の条件で走行したときの車内音を前記集音器で時系列に収録する正常車両車内音収録ステップと、
検査車両を所定の条件で走行したときの車内音を前記集音器で時系列に収録する検査車両車内音収録ステップと、
前記収録された正常車両の時系列の車内音と検査車両の時系列の車内音の差分を算出し、前記算出された差分に基づいて前記車内音の異音とその発生方向を検出する異音検出ステップと、
を備えることを特徴とする異音検出方法。
【請求項７】
前記異音検出ステップは、前記収録された正常車両の時系列の車内音と検査車両の時系列の車内音の差分を、前記時系列を単位時間ごとに分割した時間間隔ごとに算出することを特徴とする請求項６に記載の異音検出方法。
【請求項８】
前記異音検出ステップは、
前記収録された正常車両の時系列の車内音を周波数領域の入力スペクトルに変換して相関行列を算出する正常車両相関行列算出ステップと、
前記収録された検査車両の時系列の車内音を周波数領域の入力スペクトルに変換して相関行列を算出する検査車両相関行列算出ステップと、
前記算出された正常車両と検査車両の相関行列の差分を、前記時系列を所定時間ごとに分割した時間間隔ごとに算出し、前記算出された差分に基づいて空間スペクトルを算出する空間スペクトル算出ステップと、
を備え、前記算出された空間スペクトルを閾値と比較して前記車内音の異音とその発生方向を検出することを特徴とする請求項６または７に記載の異音検出方法。
【請求項９】
前記所定の条件は、所定の走行路を、少なくとも走行速度を含む所定の運転条件で所定時間走行する条件であることを特徴とする請求項６から８のいずれかに記載の異音検出方法。
【請求項１０】
前記正常車両車内音収録ステップは、前記正常車両が前記所定の条件で走行したときの車内音を前記集音器で時系列に収録することを特徴とする請求項６から９のいずれかに記載の異音検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は異音検出装置および異音検出方法に関し、より具体的には完成時の車両を検査対象として異音（音源）とその発生方向を検出するようにした装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
完成時の車両の異音は通例検査員が運転してベルジャン（石畳）路などの悪路を走行し、車体を強制的に振動させて得た車内音から検出しているが、このような検査員が介在する試験は検査員の聴力のばらつきの影響を受けると共に、人的な工数も大きいことから、人手を介さずに異音を自動的に検出する技術が提案されており、その例として例えば特許文献１記載の技術を挙げることができる。
【０００３】
特許文献１記載の技術は、検査対象の車両から取得した車内音について周波数帯域ごとに平均化して得た音圧レベルからなる基準値が一定の閾値を超える突発音が生じた場合、その音圧レベルを抽出して特徴量を算出し、算出された特徴量が予め定められた何等かの異音に対応するとき、異音が検出されたと判定している。
【０００４】
ここで、「異音」は、上記したように、通常の走行時の車内音以外の、即ち、エンジン音、ロードノイズなどの通常の走行時の車内音以外の、落下ボルトなどの転がり音や、きしみ音、未結合コネクタの振動音など、適切に製造されていれば本来生じる筈がない雑音あるいは騒音を意味する。
【０００５】
また、完成時の車両の異音を検出するものではないが、音源の発生方向を推定する技術も知られており、その例として下記の特許文献２記載の技術を挙げることができる。特許文献２記載の技術では音源ごとにＧＥＶＤ（Generalized Eigenvalue Decomposition.一般化固有値展開）−ＭＵＳＩＣ（Multiple Signal Classification。多信号分類）法を用いてクアドロコプタなどの移動体で収録される音源の発生方向を推定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１２−２４２２１４号公報
【特許文献２】特開２０１４−０５６１８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１は上記のように構成することで異音を検出しているが、車内音における異音（音源）の発生方向を検出することはできなかった。異音の発生方向も検出できるのが望ましいが、特許文献２記載の技術も完成時の車両の異音の発生方向を推定するものではなかった。
【０００８】
従って、この発明の課題は上記した不都合を解消し、完成時の車両の車内音における異音とその発生方向を精度良く検出するようにした異音検出装置および異音検出方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記した課題を達成するため、この発明に係る異音検出装置は、検査対象車両の車内に設置可能であると共に、放射状に配置された複数個の集音器と、前記検査対象車両のうち車内音に異音が検出されない車両を正常車両として所定の条件で走行したときの車内音を前記集音器で時系列に収録する正常車両車内音収録部と、検査車両を前記所定の条件で走行したときの車内音を前記集音器で時系列に収録する検査車両車内音収録部と、前記収録された正常車両の時系列の車内音と検査車両の時系列の車内音の差分を算出し、前記算出された差分に基づいて前記車内音の異音とその発生方向を検出する異音検出部とを備える如く構成した。
【００１０】
また、この発明に係る異音検出方法は、検査対象車両の車内に設置可能で放射状に配置された複数個の集音器を備えると共に、前記検査対象車両のうち車内音に異音が検出されない車両を正常車両として所定の条件で走行したときの車内音を前記集音器で時系列に収録する正常車両車内音収録ステップと、検査車両を前記所定の条件で走行したときの車内音を前記集音器で時系列に収録する検査車両車内音収録ステップと、前記収録された正常車両の時系列の車内音と検査車両の時系列の車内音の差分を算出し、前記算出された差分に基づいて前記車内音の異音とその発生方向を検出する異音検出ステップと、を備える如く構成した。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】この発明の実施形態に係る異音検出装置を全体的に示す概略図である。
【図２】図１のマイクロフォンの配置構成を具体的に示す説明図である。
【図３】図１の異音検出装置の動作を示すフロー・チャートである。
【図４】図３フロー・チャートの正常車両と検査車両の所定時間に亘って収録された時系列の車内音を示す説明図である。
【図５】図３フロー・チャートの処理によって算出される空間スペクトルの閾値との比較による異音とその発生方向の検出処理を示す説明図である。
【図６】車両が走行路を走行したときの空間スペクトルの時間変化を示す説明図である。
【図７】この実施形態を用いない場合の異音とその発生方向の検出を示す説明図である。
【図８】この実施形態に係る異音とその発生方向の検出を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、添付図面に即してこの発明の実施形態に係る異音検出装置および異音検出方法を実施するための形態を説明する。
【００１３】
図１はこの実施形態に係る異音検出装置を全体的に示す概略図である。
【００１４】
図示の如く、異音検出装置（符号１で示す）は、製造工場で完成された直後の検査対象車両１０の車内（車内空間）１０ａの中央付近に検査時のみ設置可能な複数個のマイクロフォン（集音器）１２を備える。マイクロフォン１２は、図２に示す如く、車内１０ａの中央付近から周囲に放射状に配置された８個（８チャネル）のアレイマイクからなる。  
【００１５】
異音検出装置１は、８個のマイクロフォン１２に加え、マイクロフォン１２から出力される６チャンネルの音信号をそれぞれＡ／Ｄ変換してデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換回路１４と、Ａ／Ｄ変換回路１４の出力が入力される電子制御ユニット（Electronic Control Unit。以下「ＥＣＵ」という）１６とを備える。ＥＣＵ１６は、プロセッサ（ＣＰＵ）１６ａとそれに接続される少なくともメモリ（ＲＯＭ，ＲＡＭなど）１６ｂを有するマイクロコンピュータからなる。図２に示すようにマイクロフォン１２はモバイルバッテリ１２ａを備え、その出力はケーブル１２ｂを介してＥＣＵ１６に送られる。
【００１６】
この実施形態においては、検査員が検査対象車両１０を運転してベルジャン（石畳）路などの悪路２０を含む所定の走行路２２を所定の条件で走行し、車体を強制的に振動させたときに生じる車内音をマイクロフォン１２で収録し、Ａ／Ｄ変換回路１４でＡ／Ｄ変換してＥＣＵ１６に出力する。
【００１７】
ＥＣＵ１６は入力された時系列の音響信号データから通常の走行時の車内音以外の異音（騒音あるいは雑音）の有無と異音が生じたときの異音の発生方向を検出する。異音の有無と異音の発生方向は特許文献２に記載されるＧＥＶＤ−ＭＵＳＩＣ法に従って検出する。
【００１８】
図３は、上記したＥＣＵ１６の動作を示すフロー・チャートである。
【００１９】
以下説明すると、Ｓ１０において、検査対象車両１０のうち車内音に異音が検出されない車両（より詳しくは異音が発生しないことが検出された車両）を正常車両として所定の走行路２２を所定の条件で走行したときの車内音をマイクロフォン１２で時系列にＮ個収録する。
【００２０】
ここで「所定の条件」は、所定の走行路（前記したベルジャン（石畳）路などの悪路２０を含む所定の走行路２２）を、少なくとも走行速度を含む所定の運転条件、より望ましくは走行速度と加減速を含む所定の運転条件で所定時間走行する条件を意味する。
【００２１】
具体的には、正常車両を所定の条件で所定時間（例えば３０秒（ｓ）程度）走行したときの車内音をＮ個予め収録してメモリ１６ｂのＲＡＭのデータベースに格納しておき、Ｓ１０においてはそれを読み出す。
【００２２】
より具体的には、正常車両を検査員が運転して図１に示す走行路２２を所定の条件で走行し、車体を強制的に振動させたときにマイクロフォン１２で予め収録してメモリ１６ｂのＲＡＭのデータベースに格納されていた車内音をＳ１０で読み出す。
【００２３】
図４にその収録された正常車両の車内音を示す。図示の如く、所定時間（例えば３０秒）に亘って収録された時系列の車内音は単位時間（例えば４秒）ごとに窓（フレーム）で切り取り可能に構成される。
【００２４】
図３フロー・チャートの説明に戻ると、次いでＳ１２に進み、収録された時系列の車内音について短時間フーリエ変換ＳＴＦＴを行い、次いでＳ１４に進み、上記した単位時間４秒（フレーム時刻）ごとに車内音空間相関行列Ｋ＝ＮＮHを算出する。
【００２５】
この実施形態においては特許文献２に記載されるＧＥＶＤ−ＭＵＳＩＣ法に従って異音の発生方向を検出することから、Ｓ１４において時系列の車内音について短時間フーリエ変換を行い、時間領域の音響信号を周波数領域の入力スペクトルＮに変換する。即ち、収録された正常車両の時系列の車内音を周波数領域の入力スペクトルに変換する相関行列を算出する。Ｓ１０からＳ１４までの処理は検査の都度ではなく、所定期間（例えば数ケ月）に１回行われる。
【００２６】
他方、製造工場で車両１０が完成される度にそれを検査対象として走行路２２で検査員を介して所定の条件で走行したときの車内音をＳ１６においてＳ１０のときと同一の所定時間に亘ってマイクロフォン１２で時系列（かつリアルタイム）にＸ個収録する。
【００２７】
図４に収録された検査車両の車内音を示す。図示の如く、正常車両と同一の所定時間に亘って収録された時系列の車内音も、同様に単位時間（例えば４秒）ごとに（インクリメントされる）窓（フレーム）で切り取り可能に構成される。
【００２８】
次いでＳ１８に進み、収録された時系列の検査車両車内音について上記した単位時間４秒ごとに同様に短時間フーリエ変換ＳＴＦＴを行い、Ｓ２０に進み、直前の単位時間の収録音を用いて車内音空間相関行列Ｒ＝ＸＸHを算出することで、同様に時系列の車内音の時間領域の音響信号を周波数領域の入力スペクトルＸに変換する。
【００２９】
即ち、収録された検査車両の時系列の車内音を周波数領域の入力スペクトルに変換して相関行列を算出する。入力スペクトルは８個のマイクロフォン１２から出力されるチャネルごとの周波数領域における値を要素とする８列の行列で示される。
【００３０】
次いでＳ２２に進み、図示の式に示すように、Ｓ１４で算出された正常車両の車内音空間相関行列Ｋの逆行列をＳ２０で算出された検査車両の車内音空間相関行列Ｒに乗じ、検査車両の車内音を事前に収録した正常車両の車内音でキャンセルする。即ち、収録された正常車両の時系列の車内音と検査車両の時系列の車内音の差分を求め、よって異音の検出の妨げとなる雑音をキャンセルする。
【００３１】
差分の算出はより詳しくは、図示の式を満足するように入力相関行列Ｒに相関行列Ｋの逆行列を乗じて得た一般化固有値行列を特異値に分解して左ユニタリ行列Ｅlと特異点行列Λと右ユニタリ行列Ｅr-1を算出する。ここで、固有ベクトルｅ（左右ユニタリ行列Ｅ）が各音源（異音、雑音）を表し、固有値λ（特異点行列Λ）がその大きさを示す。
【００３２】
次いでＳ２４に進み、図示の式に従って異音・雑音の固有ベクトルに分解して空間スペクトルＰ（φ）を算出する。図示の式においてＨは適宜選択される伝達関数ベクトルである。
【００３３】
次いでＳ２６に進み、図５に示すように算出された空間スペクトルＰ（φ）を適宜設定する閾値と比較して判定することで異音とその発生方向を検出する。図５において−６０度、＋４５度は、マイクロフォン１２の配置位置を原点として車両１０を平面視で上方から時計回りに見たときの角度を示す。尚、ＧＥＶＤ−ＭＵＳＩＣ法による異音とその方向の検出は特許文献２に詳細に記載されているので、説明は以上に止める。
【００３４】
このように、図３フロー・チャートの処理においては収録された正常車両の時系列の車内音と検査車両の時系列の車内音の差分を算出し、算出された差分に基づいて車内音の異音とその発生方向を検出する。
【００３５】
より具体的には、算出された正常車両と検査車両の相関行列の差分を、時系列を単位時間４秒（フレーム時刻）ごとに算出し、前記算出された差分に基づいて空間スペクトルを算出すると共に、算出された空間スペクトルを適宜設定される閾値と比較して車内音の異音とその発生方向を検出する。
【００３６】
ここで、収録された時系列の車内音について単位時間４秒（フレーム時刻）ごとにフーリエ変換して空間相関行列などを算出する理由について説明する。
【００３７】
車内音に異音が生じたか否かを精度良く検出するには走行雑音を可能な限りキャンセル（抑制）する必要があるが、走行路２２のベルジャン路の凹凸は一定ではなく、走行雑音は動的に変化する。図６Ａは空間スペクトルの時間変化を色の濃淡で表しており、濃い程スペクトルが大きいことを示す。図６Ｂはそのうちの０度（車両長軸線方向）のスペクトルの時間変化を示す。
【００３８】
図６Ａと図６Ｂから明らかな如く、走行を開始して直ぐに走行雑音が激増する。そこでこの実施形態においては、比較的短い単位時間４秒（フレーム時刻）ごとに処理することで、走行雑音を効果的にキャンセルするようにした。
【００３９】
そこで、この実施形態においては図４に示す如く、開始時刻を基準とし、正常車両の車内音に対して直前の４秒間を用いて相関行列を算出するようにした。前記したように所定の条件は、所定の走行路２２を、少なくとも走行速度を含む運転をする条件であることから、図４の上部に示すように途中の車両位置は無視できるほどの差異となる。
【００４０】
従って、それによって車内音に混入しがちな走行雑音を効果的にキャンセルすることができ、車内音に混入する異音とその方向を精度良く検出することができる。具体的には図７に示す走行雑音をキャンセルしない（この実施形態によらない）場合の異音検出に比し、図８に示すこの実施形態の場合は精度の良い異音とその発生方向の検出が可能となる。
【００４１】
上記した如く、この実施形態に係る異音検出装置１あるいは検出方法は、検査対象車両１０の車内１０ａに設置可能であると共に、放射状に配置された複数個の集音器（マイクロフォン）１２と、前記検査対象車両のうち車内音に異音が検出されない車両を正常車両として所定の条件で走行したときの車内音を前記集音器で時系列に収録する正常車両車内音収録部（１６ａ１）あるいは正常車両車内音収録ステップ（Ｓ１０）と、検査車両、即ち、前記正常車両を除く検査対象車両を検査車両として前記所定の条件で走行したときの車内音を前記集音器で時系列に収録する検査車両車内音収録部（１６ａ２）あるいは検査車両車内音収録ステップ（Ｓ１６）と、前記収録された正常車両の時系列の車内音と検査車両の時系列の車内音の差分を算出し、前記算出された差分に基づいて前記車内音の異音とその発生方向を検出する異音検出部（１６ａ３）あるいは異音検出ステップ（Ｓ１２，Ｓ１４，Ｓ１８−Ｓ２６）とを備える、より具体的にはプロセッサ（ＣＰＵ）１６ａとそれに接続される少なくともメモリ（ＲＯＭ，ＲＡＭなど）１６ｂを有するマイクロコンピュータからなる電子制御ユニット１６を備えると共に、そのマイクロプロセッサ１６ａが上記した正常車両車内音収録部（１６ａ１）あるいは正常車内音収録ステップ（Ｓ１０）と検査車両車内音収録部（１６ａ２）あるいは検査車両車内音収録ステップ（Ｓ１６）と異音検出部（１６ａ３）あるいは異音検出ステップ（Ｓ１２，Ｓ１４，Ｓ１８−Ｓ２６）として機能する如く構成したので、車内音に混入しがちな走行雑音を効果的にキャンセルすることができ、車内音に異音に混入する異音とその発生方向を精度良く検出することができる。
【００４２】
また、前記異音検出部（１６ａ３）あるいは異音検出ステップ（Ｓ１２，Ｓ１４，Ｓ１８−Ｓ２６）は、前記収録された正常車両の時系列の車内音と検査車両の時系列の車内音の差分を、前記時系列を単位時間ごとに分割した時間間隔ごとに算出する如く構成したので、車内音に混入しがちな走行雑音を一層効果的にキャンセルすることができ、車内音に異音に混入する異音とその発生方向を一層精度良く検出することができる。
【００４３】
また、前記異音検出部（１６ａ３）あるいは異音検出ステップ（Ｓ１２，Ｓ１４，Ｓ１８―Ｓ２６）は、前記収録された正常車両の時系列の車内音を周波数領域の入力スペクトルに変換して相関行列を算出する正常車両相関行列算出部（１６ａ３１）あるいは正常車両相関行列算出ステップ（Ｓ１２，Ｓ１４）と、前記収録された検査車両の時系列の車内音を周波数領域の入力スペクトルに変換して相関行列を算出する検査車両相関行列算出部（１６ａ３２）あるいは検査車両相関行列算出ステップ（Ｓ１８，Ｓ２０）と、前記算出された正常車両と検査車両の相関行列の差分を、前記時系列を所定時間ごとに分割した時間間隔ごとに算出し、前記算出された差分に基づいて空間スペクトルを算出する空間スペクトル算出部（１６ａ３３）あるいは空間スペクトル算出ステップ（Ｓ２２，Ｓ２４）と
を備え、前記算出された空間スペクトルを閾値と比較して前記車内音の異音とその発生方向を検出する（Ｓ２６）如く構成したので、車内音に混入しがちな走行雑音を一層効果的にキャンセルすることができ、車内音に異音に混入する異音とその発生方向を一層精度良く検出することができる。
【００４４】
また、前記所定の条件は、所定の走行路２２を、少なくとも走行速度を含む所定の運転条件で所定時間（例えば３０秒）走行する条件である如く構成したので、車内音に混入しがちな走行雑音の範囲を明確に限定することができ、よって車内音に異音に混入する異音とその発生方向を一層精度良く検出することができる。
【００４５】
また、前記正常車両車内音収録部は、前記正常車両が前記所定の条件で走行したときの車内音を前記集音器で時系列に収録する如く構成したので、車内音に混入しがちな走行雑音の範囲を一層明確に限定することができ、よって車内音に異音に混入する異音とその発生方向を一層精度良く検出することができる。
【００４６】
尚、異音検出に際しては車体を強制的に振動させれば足ることから、検査員による走行路２２での実際の走行に代え、車両１０を加振装置によって振動させて行っても良い。上記した「所定の条件」は車両１０が加振装置によって振動された場合も含む。
【００４７】
また、図２などに示したマイクロフォン１２の個数も図示例に限られるものではなく、複数個であればどのようなものであっても良い。
【符号の説明】
【００４８】
１  異音検出装置、１０  車両、１０ａ  車内、１２  マイクロフォン、１４  Ａ／Ｄ変換回路、１６  電子制御ユニット（ＥＣＵ）、１６ａ  プロセッサ、１６ａ１  正常車両車内音収録部、１６ａ２  検査車両車内音収録部、１６ａ３  異音検出部、１６ａ３１  正常車両相関行列算出部、１６ａ３２  検査車両相関行列算出部、１６ａ３３  空間スペクトル算出部、１６ｂ  メモリ、２０  悪路、２２  走行路
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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