(57)【要約】【課題】  振動・騒音現象は，一般にバラツキの大きいデータが得られる場合が多いため、製品が発生する振動や騒音を抑制するには，まず音源や加振源および伝達経路の把握が必要であるが，把握に向けた推定結果も確率論的な取り扱いをするのが望まれ，その結果から打ち出される構造変更の検討も確率と影響度合いに基づく判断が行なわれることが望まれる。また，振動や騒音の抑制に向けた構造変更の判断材料として，構造変更の費用対効果に関する確率論的な論拠が必要とされる。【解決手段】  測定された信号間の関係をベイジアンネットワークで表現することで解決できる。【選択図】  図４
2020094805.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価対象製品から現場データを計測する現場データ抽出システムと，
前記現場データを格納する現場データベースストレージと，
伝達経路モデルを格納する伝達経路モデルデータストレージと，
前記現場データベースストレージに格納された現場データと前記伝達経路モデルデータストレージに格納された伝達経路モデルから，評価対象製品における伝達経路モデルの要素、経路に対応する音源・伝達特性の確率分布データを推定する音源・伝達特性推定エンジンと，
前記音源・伝達特性推定エンジンにより算出された音源・伝達特性確率分布データを格納する音源・伝達特性確率分布データベースと，
前記伝達経路モデルデータストレージに想定された伝達経路モデルを格納し，または、前記音源・伝達特性確率分布データベースに実験室での計測あるいは数値解析にて求められた音源・伝達特性確率分布データを格納する実験室データ格納システムと
前記伝達経路モデルデータストレージに格納された伝達経路モデルと，前記音源・伝達特性確率分布データベースに格納された音源・伝達特性確率分布と，前記現場データベースストレージに格納された現場データから振動騒音寄与率を推定する寄与率推定エンジンと，
前記寄与率推定エンジンで計算された寄与率を表示する寄与率表示システムと、
を備えることを特徴とする振動騒音問題要因推定システム。
【請求項２】
請求項１に記載の振動騒音問題要因推定システムに関し，
振動騒音伝達経路とその寄与度がグラフィカルモデルで示された伝達経路モデルを表示する伝達経路グラフィカルモデル表示領域と寄与率の周波数特性の表す二次元グラフを表示する寄与率二次元グラフ表示領域で構成され，伝達経路を表すグラフィカルモデル上の任意の要素を選択すると，その要素に関わる伝達率が全体にどの程度影響するかが二次元グラフ上に表示されるとともに，振動・騒音を抑制するために検討が必要な構造要素が対策の優先順に表示される機能を有していることを特徴とする，振動騒音問題要因推定システム。
【請求項３】
請求項１ないし請求項２に記載の振動騒音問題要因推定システムに関し，
構造変更を予定している要素を選択したときに，その構造変更に具するコストと振動騒音抑制効果が表示される機能を有することを特徴とする振動騒音問題要因推定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，振動・騒音問題の発生原因となる音源または加振源，更にはそれらを起点とした振動・騒音の伝達に関する加振源・音源と伝達経路の推定手法と，推定結果を元にした構造変更の効果判定に関する。
【背景技術】
【０００２】
製品から発生する振動や騒音は製品使用時の快適性を悪化させる要因として広く認識されている。そのため、振動・騒音の把握と抑制が重要となり，これに向けて，設計段階で事前に振動や騒音の発生源と伝達経路を把握し，その結果を元に構造変更の検討が必要となる。対策すべき振動や騒音の発生源と伝達経路の把握には伝達特性の計測が重要であり，特許文献１では入出力間の振動伝達特性を求めるために，実稼働状態にて入出力とも加速度を計測し，入出力間の伝達特性（出力加速度／入力加速度）を計算している。
【０００３】
一方で入力信号は，本来は加速度ではなく加振力や音源の大きさを測定するべきであるとの考えから，特許文献２では実稼働状態では直接的な計測が困難な加振力について複数の観測可能信号から決定論的に同定する手法を示しており，その上で得られた加振力や音源の大きさの推定結果を用いて伝達特性を算出する方法を示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−５７４６０号公報
【特許文献２】特開２０１６−０１７８０８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
製品が発生する振動や騒音を抑制するには，まず音源や加振源および伝達経路の把握が必要であり，その実現には一般には実測データを用いた音源や伝達特性の同定が行なわれ，さらには支配的な伝達経路と各経路からの寄与の大きさを示す寄与率の判定が行なわれる。しかし，振動・騒音現象の計測では，一般にバラツキの大きいデータが得られる場合が多い。従って，同定結果も，データのバラツキに起因する不確実性を含んだ確率論的な取り扱がなされることが望まれ，その結果から打ち出される構造変更の検討も振動騒音推定値の確率分布とその影響度合いに基づく判断が行なわれることが望まれる。
【０００６】
これに対し，特許文献１や特許文献２に記載の伝達特性取得方法では，決定論的な伝達特性が算出され，この結果にはデータのバラツキや不確実性は考慮されない。例えば，図１に示すように，複数の信号間の伝達特性を同定する場合，一般には最小二乗法や重回帰分析あるいは逆マトリクス法などと呼ばれる方法により信号間の比例定数を画一的な数値として近似的に同定するが，この場合，実機計測データに含まれるバラツキが考慮されないため，図１左図と中央図の違いは近似曲線の僅かな傾きでしか表現され得ない。このほかにも，右図のように伝達特性を示す比例定数が意図せず負値となるような問題も発生しうる。そのため，このような画一的な数値として表現された伝達特性を用いた振動騒音把握は，当然ながらデータのバラツキを考慮した取り扱いはできないため，課題とされるデータの不確実性を含めた確率論的な判断を採ることができない。
【０００７】
また，振動騒音の抑制方法に関しても，一般的な製品では依然として構造の変更による振動騒音低減施策が主であり，この構造変更実施の判断の際にも，その費用対効果に関してデータのバラツキや不確実性を考慮した確率論的な議論が必要とされる。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題は測定された信号を元にして加振源・音源や信号間の関係をベイジアンネットワークで表現することで解決される。これにより信号間の関係が，従来画一的な数値で表されていた音源・伝達特性に変わって条件付確立密度分布である尤度で表現されることとなり，構造変更の影響度合いを確率論的に表現することが達成される。これを実現するため，本発明の請求項１では必要なデータ収集と格納及び分析手法を組み合わせたシステム構成を，請求項２では寄与の表示方法と要素選択時にその要素が系全体へ及ぼす影響や，振動・騒音抑制に向けて検討が必要な要素が対策優先順に表示される機能を持たせたことを特徴とする表示システムを，請求項３では構造変更を検討している要素を選択したときにその構造変更に具するコストと振動騒音抑制効果が表示される機能を有することを特徴とした構造を示している。
【発明の効果】
【０００９】
本発明により，課題である音源や加振源および伝達経路や，任意の要素の全体への影響度合い，および構造変更の費用対効果に関する確率論的な推論が可能となり，振動や騒音の抑制に向けた合理的な判断を下すための判断材料を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】従来の振動騒音伝達同定におけるバラツキを考慮できない課題を示す図である。
【図２】本発明の実施形態で提案の振動騒音伝達同定におけるバラツキ考慮の概念を示す図である。
【図３】本発明の実施形態で提案のバラツキを考慮した音源・伝達特性の概念を説明する図である。
【図４】本発明の実施形態の振動騒音問題要因推定システムの構成を説明する図である。
【図５】本発明の実施形態の振動騒音問題要因推定システムの別の構成を説明する図である。
【図６】本発明の実施形態の振動騒音問題要因推定システムの別の構成を説明する図である。
【図７】本発明の実施形態の寄与率表示システムにおける表示例を説明する図である。
【図８】本発明の実施形態の寄与率表示システムにおける別の表示例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下，本発明の実施形態について図を用いて説明する。
【実施例１】
【００１２】
図２は本発明の実施形態で提案の振動騒音特性同定におけるバラツキ考慮の概念を示す図である。前述のとおり，最小二乗法などを用いて信号間の比例定数を画一的な数値として近似的に同定すると，信号のバラツキの影響が考慮できず，このデータを用いたそれ以降の処理に，データのバラツキに起因した不確実性を判断材料として盛り込むことができない。図２は上記課題を解決する方法として，データ間の関係をバラツキも含めた形で保持する概念を示したものであり，これにより，左図と中央図の違いをデータのバラツキの観点で表現できるばかりか，右図のように仮に最小二乗近似すると比例定数が負値となるような場合であってもその事に関する解釈について疑義を生じさせずにデータを管理・保持できる。
【００１３】
図３はこれらの結果を元に算出されるバラツキを考慮した音源・伝達特性の概念を示す図であり，このような特性データの管理・保持の仕方により，課題とされる不確実性を考慮した確率論的な判断が実現でき，さらに構造変更の判断の際にも同様に，その費用対効果に関してデータのバラツキや不確実性を考慮した確率論的な議論が可能となる。
【００１４】
図４は本発明の実施形態を実現するシステム構成を示す図である。計測対象製品１０の実稼働状態における振動や騒音の各種データを現場データ抽出システム１１により抽出し，現場データ抽出システム１１は抽出された現場の実稼動データを現場データベースストレージ１２へ格納する。ユーザー２０は計測対象製品の振動騒音の伝達経路を推定し，これをグラフィカルモデルで表現した伝達経路モデル１６ａを用意して，実験室データ格納システム１７によって伝達経路モデルデータストレージ１３に格納する。音源・伝達特性推定エンジン１４は，前記現場データベースストレージ１２に格納された複数の実稼動現場データと，伝達経路モデルデータストレージ１３に格納され，ユーザーによって選択された伝達経路モデル１６ａを元に，伝達経路モデル１６ａの各伝達経路に対応する音源・伝達特性の確率分布を推定し，推定された音源・伝達特性の確率分布を音源・伝達特性確率分布データベース１５に格納する。寄与率推定エンジン１８は，前記の伝達経路モデルデータストレージ１３に格納された伝達経路モデル１６ａと音源・伝達特性確率分布データベース１５に格納された音源・伝達特性確率分布データ１６ｂ，さらに現場データベースストレージ１２に格納された複数の実稼動現場データを元に振動騒音寄与率を算出し，算出された振動騒音寄与率を寄与率表示システム１９に渡す。ユーザー２０は寄与率表示システム１９を操作し，計測対象製品１０の所定の部分構造要素に対する寄与を表示し，これを元に計測対象製品全体への影響度合いや，構造変更を計画する時の，費用対効果に関する確率論的な推論結果を得ることができる。なお，計測対象製品１０の出荷前試験や定期検査試験などで取得した音源・伝達特性確率分布データ１６ｂは，先述の実験室データ格納システム１７によって，ユーザー２０により，音源・伝達特性確率分布データベース１５へ格納・更新することも可能である。
【００１５】
上記のように実験室データ格納システム１７によってユーザー２０がシステムに格納できる伝達経路モデル１６ａや音源・伝達特性確率分布データ１６ｂは，実験室での測定結果や解析結果によって検討したり算出したりすることができ，これによって検討対象製品の振動騒音モデルを更新し改善することができる。そのため，ここではこれら伝達経路モデル１６ａと音源・伝達特性確率分布データ１６ｂをまとめて実験室データ１６と称すこととする。
【００１６】
上記で示した確率論的推定のアルゴリズムとしては，ベイジアンネットワークと呼ばれる手法を用いる方法が妥当である。ベイジアンネットワークとは，事象Ｈとその下で得られるデータＤについて因果関係を仮定した上で，事象Ｈ発生の下でのデータＤが発生する条件付き確率密度分布を尤度Ｐ（Ｄ｜Ｈ）として事前に持っておき，実際の現場でデータＤ１が得られたときに，そのデータが得られうる事象Ｈの発生確率を，先に示した事象Ｈに対するデータＤ１の尤度Ｐ（Ｄ１｜Ｈ）をもとに推定する手法である。
【００１７】
例えば，実稼働試験など，加振力Ｆや音源Ｎなどの信号と評価点の振動・騒音Ｓｉを直接測定できる場合，まず学習フェーズにおいてそれらの間の伝達特性Ｈ１＝Ｓｉ／Ｆ，およびＨ２＝Ｓｉ／Ｎを逆算し，その結果Ｈ１，Ｈ２に対する評価点の振動・騒音Ｓｉの条件付き確率密度分布を尤度Ｐ（Ｓｉ｜Ｈ１∩Ｈ２）としてデータベース化しておき，音源・伝達特性確率分布データベース１５に格納する。
【００１８】
次に，推定フェーズにおいて，実稼動時における評価点の振動・騒音Ｓｎを得た後，このデータが観測しうる伝達特性Ｈ１，Ｈ２に関する尤度Ｐ（Ｓｎ｜Ｈ１∩Ｈ２）を観測信号の数だけ順次掛け合わせることによって，実稼動時の伝達特性Ｈ１，Ｈ２を確率論的に同定することができる。
【００１９】
なお，音源と伝達特性は掛け合わせて評価点の振動・騒音になる点において互いに可換である。よって，上記手法を逆手に取れば，実稼動時に直接測定が困難な加振源や音源の同定にも用いることができる。例えば，出荷前試験などで任意の加振力Ｆあるいは音源Ｐと評価点の振動・騒音Ｓｉの間の尤度Ｐ（Ｓｉ｜Ｆ∩Ｎ）を取得し，これをデータベース化して，音源・伝達特性確率分布データベース１５に格納する。次いで，実稼動時に取得された評価点の振動・騒音Ｓｎから，このデータが観測しうる加振力Ｆあるいは音源Ｎに関する尤度の確率密度Ｐ(Ｓｎ|Ｆ∩Ｎ)を観測信号の数だけ順次掛け合わせることによって，実稼動時の加振力や音源の大きさを確率論的に同定することができる。
【００２０】
このようにして，現行機種における加振力・音源特性と伝達特性を推定することで，現行機種における評価点振動・騒音の寄与が確率論的に算出され，これを元に次機種の仕様や設計指針を議論できる。
【００２１】
またその後，次機種完成時に出荷前試験において，次機種の加振力や音源に対する評価点振動・騒音の伝達特性の尤度データを取得しておき，これに前記の現行機種の加振力・音源の確率論的同定結果を掛け合わせることにより，次機種の運転時の評価点振動・騒音を運転前に事前に確率論的に予測することができる。
【００２２】
図５は図４で示した，二つの計算エンジンである音源・伝達特性推定エンジン１４と寄与率推定エンジン１８を一体化し，さらに，ユーザーインターフェースである実験室データ格納システム１７と寄与率表示システム１９も一体化した構成を示したものである。このように計算エンジンやユーザーインターフェースなどの機能ごとに統合してもよい。また，図６に示すようにデータストレージである伝達経路モデルデータストレージ１３と音源・伝達特性確率分布データベース１５も統合してもよい。
【実施例２】
【００２３】
図７は実施例１で示した寄与率表示システム１９での寄与率の表示方法の一例を示したものである。図のように寄与率表示システム１９は，グラフィカルモデルで示された伝達経路モデルを表示する伝達経路グラフィカルモデル表示領域１９ａと寄与率の周波数特性を表す二次元グラフを表示する寄与率二次元グラフ表示領域１９ｂ，さらに設計判断材料を表示する影響度・確率判断要素表示領域１９ｃで構成されている。このうち伝達経路を表すグラフィカルモデル上において任意の要素を選択すると，その要素に関わる音源・伝達特性のバラツキが全体の推定結果にどの程度影響するかが二次元グラフ上に表示される。具体的には選択した要素に関わる音源・伝達特性のバラツキから，その要素を経由する振動騒音の寄与率の上限や下限，もしくは信頼区間が表示され，この図を元に，選択した要素の振動騒音特性のバラツキが全体系の振動騒音特性へ与える影響，具体的には上振れおよび下振れの程度とその確率が判断できる。例えば図７では寄与率二次元グラフ表示領域１９ｂ内において評価点騒音の周波数特性を黒太線で示しており，このうちの選択した要素寄与の中央値を灰色線で，バラツキを信頼区間で示しており，この寄与の不確実性による評価点騒音の振れ幅を灰色破線で示している。また，その結果として評価点騒音が３５％の確率で３ｄＢ上振れし，２５％の確率で２ｄＢ下振れする可能性を影響度・確率判断要素表示領域１９ｃに示している。
【００２４】
また，このような影響度算出結果を更に処理すれば，評価点における振動・騒音を抑制するために検討が必要な構造要素を，対策の優先順に表示される機能を具備させることも可能である。
【実施例３】
【００２５】
図８は実施例１で示した寄与率表示システム１９での寄与率の表示方法の別の一例を示したものである。前記同様，寄与率表示システム１９では，グラフィカルモデルで示された伝達経路モデルと寄与率の周波数特性を表す二次元グラフで構成されており，このうち伝達経路を表すグラフィカルモデル上において任意の要素を選択し，この要素変更方針を別で開かれるダイアログで設定する。すると図の寄与率二次元グラフ表示領域１９ｂ内において，所定の要素の構造変更前後の寄与がそのバラツキと一緒に表示され，この変更に伴う評価点騒音の増減が確率論的に議論できる。例えば図８では，寄与率二次元グラフ表示領域１９ｂ内において構造変更前の評価点騒音の周波数特性を灰色太線で示しており，このうちの選択要素の寄与を灰色細線，その他選択要素の以外の寄与を黒色一点破線で示している。構造変更に伴って当初灰色細線であった寄与が低減するが，その寄与の低減効果を中央値を黒細線として信頼区間付きで表現している。この結果，評価点騒音は前記黒細線で示す変更要素の寄与と黒色一点破線で示す変更要素の以外の寄与の総和として黒太線となる見通しであり，図示はしないがこの黒太線で示される変更後の評価点騒音も確率分布ないし信頼区間を持ったものとなっている。これらの結果をまとめ，影響度・確率判断要素表示領域１９ｃには構造変更を予定している要素を選択したときに，その構造変更に掛かるコストと振動騒音抑制効果が表示され，この例では騒音仕様値６５ｄＢに対して，構造変更によるコスト３Ｍ￥，騒音仕様達成可能性は７５％であることを示している。
【００２６】
このように，構造変更に伴う効果を確率論的に表現できれば，これと更に構造変更のコストを加味することにより，多くの場合トレードオフとなる振動騒音低減と施策適用のコストに関する費用対効果の合理的な議論が可能となり，設計指針の形式知化が可能となる。 
【符号の説明】
【００２７】
１０：計測対象製品
１１：現場データ抽出システム
１２：現場データベースストレージ
１３：伝達経路モデルデータストレージ 
１４：音源・伝達特性推定エンジン 
１５：音源・伝達特性確率分布データベース 
１６：実験室データ 
１６ａ：伝達経路モデル
１６ｂ：音源・伝達特性確率分布データ 
１７：実験室データ格納システム 
１８：寄与率推定エンジン 
１９：寄与率表示システム 
１９ａ：伝達経路グラフィカルモデル表示領域 
１９ｂ：寄与率二次元グラフ表示領域 
１９ｃ：影響度・確率判断要素表示領域
２０：ユーザー 
【図１】
2020094805.tif 000003
【図２】
2020094805.tif 000004
【図３】
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【図４】
2020094805.tif 000006
【図５】
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【図６】
2020094805.tif 000008
【図７】
2020094805.tif 000009
【図８】
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