(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両用エンジンのカムの位置から各シリンダの動きをフェーズ信号として検出する動作位置検出手段と、
前記車両用エンジンの動作中の音および／または振動を検出する振動検出手段と、
前記振動検出手段が検出した音および／または振動を、前記フェーズ信号から前記各シリンダの動きに対応させた時間窓を設定し、当該時間窓ごとに高速フーリエ変換によって周波数分布ごとの強度を算出する周波数分析手段と、
前記周波数分析手段が分析した周波数分析結果と前記動作位置検出手段が検出している前記各シリンダの動作位置とを対応付けして、前記車両用エンジンの異常の有無を判定する異常判定手段と、を有することを特徴とする機械の異常検査装置。
【請求項２】
前記フェーズ信号は、前記シリンダの番号に対応した数のパルス信号であり、
前記パルス信号のパルス数から該当するシリンダを規定し、前記パルス信号の最初のパルスの立ち下がり位置からそのシリンダの上死点を規定することを特徴とする請求項１記載の機械の異常検査装置。
【請求項３】
前記時間窓は、任意の割合でオーバラップして設定されることを特徴とする請求項２記載の機械の異常検査装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、機械の異常検査装置に関し、特に、機械が作動しているときの音および／または振動から、その機械の異常の有無を検査する装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
機械の異常を検査するための方法の一つに、機械の動作中の音や振動を測定して、この音や振動に異常があった場合に機械そのものに異常があるものと判定する方法がある。
【０００３】
例えば特開平８−２７８１９１号公報には、機械動作中の音または振動を連続的に測定して周波数分析を行い、サンプリングしたデータの数が所定値となるたびに、所定の周波数帯域の音または振動の強度を演算し、所定時間経過後には所定の複数の強度レベルについて発生頻度を演算してから、これら強度レベル毎にそれぞれ設定されたしきい値と各強度レベルにおける発生頻度をそれぞれ比較して、これら複数の比較結果のうちの少なくともひとつがしきい値を越える場合には、機械の動作中に異常音または異常振動があると判定することが開示されている。
【０００４】
この公報記載の技術によれば、人間の官能評価と判定結果の相関関係を確保しながら機械の完成検査における自動化の精度を向上させて、製品品質の安定化と省力化を同時に推進することができる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来の技術では、異常音や異常振動の実際の発生強度と正常な音や振動の強度とを区別することができないため、例えば異常音や異常振動の発生箇所とセンサの位置関係、あるいは異常音や異常振動と正常音や正常振動の周波数が近接している場合などに、異常音や異常振動が正常音や正常振動にかき消されて検出できないといった問題があった。
【０００６】
そこで、本発明の目的は、音や振動により機械の異常を判定する際に、異常音や異常振動の発生場所や周波数に影響されることなく、正確に異常の有無を判定することができる機械の異常検査装置を提供することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の目的は、下記する手段により達成される。
【０００８】
（１）車両用エンジンのカムの位置から各シリンダの動きをフェーズ信号として検出する動作位置検出手段と、前記車両用エンジンの動作中の音および／または振動を検出する振動検出手段と、前記振動検出手段が検出した音および／または振動を、前記フェーズ信号から前記各シリンダの動きに対応させた時間窓を設定し、当該時間窓ごとに高速フーリエ変換によって周波数分布ごとの強度を算出する周波数分析手段と、前記周波数分析手段が分析した周波数分析結果と前記動作位置検出手段が検出している前記各シリンダの動作位置とを対応付けして、前記車両用エンジンの異常の有無を判定する異常判定手段と、を有することを特徴とする機械の異常検査装置。
【０００９】
（２）前記フェーズ信号は、前記シリンダの番号に対応した数のパルス信号であり、
前記パルス信号のパルス数から該当するシリンダを規定し、前記パルス信号の最初のパルスの立ち下がり位置からそのシリンダの上死点を規定することを特徴とする請求項１記載の機械の異常検査装置。
【００１０】
（３）前記時間窓は、任意の割合でオーバラップして設定されることを特徴とする。
【００１２】
【発明の効果】
本発明は請求項ごとに以下のような効果を奏する。
【００１３】
請求項１記載の本発明によれば、車両用エンジンのカムの位置から各シリンダの動きをフェーズ信号として検出すると同時に車両用エンジンの音や振動を検出して、検出した音や振動の周波数分析結果と各シリンダの動作位置とを対応付けして異常音の判定を行うこととしたので、異常音の発生しているときの動作位置が対応付けられるため、車両用エンジン全体から出ているような正常音にかき消されてしまう異常音も、動作位置ごとに周波数分析を行うことで、確実に判定することが可能となる。
【００１４】
請求項２記載の本発明によれば、フェーズ信号として前記シリンダの番号に対応した数のパルス信号とし、パルス信号のパルス数から該当するシリンダを規定し、前記パルス信号の最初のパルスの立ち下がり位置からそのシリンダの上死点を規定することとしたので、フェーズ信号のパルスの数と、そのなかの最初のパルスの立ち下がり位置から、エンジンの回転角度が分かる。
【００１５】
請求項３記載の本発明によれば、高速フーリエ変換のデータサンプリング区間である時間窓を任意の割合でオーバラップさせて設定することとしたので、時間窓設定の抜けがなく、かつ異常音を判定するための時間窓の数が多く設定できるようになり、異常音を判定することのできる可能性がより多くなる。また、判定したい異常音が時間窓の中央に来る確率が高くなるので、ハニング、ハミングなどの時間窓関数が使用できるようになり、外乱の影響を低減できる。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、添付した図面を参照して、本発明の一実施の形態を説明する。
【００１８】
図１は、本発明を適用した機械の異常検査装置の構成を示すブロック図である。
【００１９】
ここでは、被検査機械としては車両用エンジンであり、このエンジンの完成検査ラインに本発明を適用したものである。
【００２０】
異常検査装置は、被検査機械であるエンジンの作動音または振動を検出する振動検出手段としての加速度センサ１と、このエンジンの動作位置検出手段としてエンジンの回転状態を検出する回転角度検出センサ２１を備える。加速度センサ１および回転角度検出センサ２１からの信号は、ＣＰＵ１００を主体とするコントローラ１０へ入力され、コントローラ１０において高速フーリエ変換処理と作動音または振動に基づく異常判定処理が行われ、判定結果はＣＰＵ１００のインターフェース１０１（外部バス等）に接続された表示装置８に表示される。以下、加速度センサ１で検出した振動を音として扱う。なお、加速度センサの代わりに音響センサとしてマイクロホンを用いてもよい。
【００２１】
回転角度検出センサ２１は、エンジンのカムの位置を検出することにより、エンジンの回転角度を検出するものである。
【００２２】
コントローラ１０は、所定のプログラムに従って各種処理を実行するＣＰＵ１００を中心に、インターフェース（Ｉ／Ｆ）１０１を介してＣＰＵ１００に接続されたアナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）変換器５および２３、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）６、および記憶手段であるメモリ７により構成され、インターフェース１０１を介して表示装置８が接続されている。
【００２３】
入力ボックス２は、チャージアンプ３およびローパスフィルタ（ＬＰＦ）４を備え、加速度センサ１からの信号がチャージアンプ３で増幅され、さらにローパスフィルタ４で不要な高周波成分、例えば、１０ｋＨｚ以上の信号が除去されてから、コントローラ１０のＡ／Ｄ変換器５へ入力される。
【００２４】
入力ボックス２を介してコントローラ１０へ入力された加速度センサ１からの検出信号は、Ａ／Ｄ変換器５でアナログ信号からデジタル信号に変換され、ＣＰＵ１００の指令に応じてサンプリングされる。
【００２５】
サンプリングされた検出信号は、データとしてメモリ７へ一時的に記憶され、ＣＰＵ１００の指令に応じて周波数分析処理手段としてのＤＳＰ６でＦＦＴ処理が行われる。このとき、ＦＦＴ処理は、後述するように、任意に設定された時間窓によるサンプリング数によって行われる。
【００２６】
一方、回転角度検出センサ２１からの信号は、波形整形器２２で余分な雑音成分が除去されて整形された後、コントローラ１０内のＡ／Ｄ変換器２３へ入力されてアナログ信号からデジタル信号に変換され、ＣＰＵ１００の指令に応じてサンプリングされる。
【００２７】
ここで、車両用エンジンの動作音の測定条件は、エンジンの回転数がアイドリングから最高回転数までの間（約７５０〜６０００ｒｐｍ）であることから、解析する周波数を０〜１０ｋＨｚとし、データのサンプリング周波数を解析周波数の４倍以上の５０ｋＨｚとする。そして、１回のＦＦＴ処理を行うデータの数を１０２４個未満の所定値、例えば、５１２ポイントまたは２５６ポイント以下とする。
【００２８】
したがって、１回のＦＦＴ処理のためのデータをサンプリングするのに必要な時間（以下、時間窓という）は、サンプリング数が２５６ポイントの場合５．１２ｍｓｅｃ、５１２ポイントの場合は１０．２４ｍｓｅｃとなる。
【００２９】
本実施の形態では、この時間窓の設定は、測定中にサンプリングしたデータをメモリ７へ連続的に記憶している特徴を生かし、回転角度検出センサ２１によって検出されたエンジン回転角度に対応させながら、かつ任意に指定したオーバラップ率でオーバラップさせながら５１２ポイント（１０．２４ｍｓｅｃ）分をとることにしている。
【００３０】
図２は、時間窓の設定状態を説明するための図面である。
【００３１】
まず、サンプリングされたエンジン動作音は、図２に示すように、生データが連続的にメモリ７に記憶されている。
【００３２】
この生データに、５１２ポイント分（１０．２４ｍｓｅｃ）の時間窓を、各時間窓が５０％オーバラップするように設定する。このとき、回転角度センサ２１からの信号により、エンジンの回転位置（フェーズ信号）と時間窓の関係が分かるようにしておく。
【００３３】
なお、本実施の形態において回転角度センサ２１は、フェーズ信号として車両用エンジンの各シリンダの動きを検出しており、図中のフェーズ信号の山（パルス）の数は、対応するシリンダ番号を示しており（シリンダ番号＃１はパルスが１つ、シリンダ番号＃３はパルスが３つ、…）、そのなかの最初のパルスの立ち下がり位置（図中ａ）がそのシリンダの上死点前７０度の位置と規定されている。したがって、このフェーズ信号のパルスの数と、そのなかの最初のパルスの立ち下がり位置から、エンジンの回転角度が分かる。また、図２に示した例では、被検査機械である車両用エンジンは４気筒であり、各シリンダの点火順序が、シリンダ番号＃１，＃３，＃４，＃２の順となっている。ちなみに、このエンジンの場合、各シリンダの点火順序から、シリンダ番号＃１の上死点をクランク角度（エンジンの回転角度）０度（ｄｅｇ）とすると、＃３の上死点は１８０度、＃４の上死点は３６０度、＃２は上死点は５４０度である。
【００３４】
このように設定した時間窓ごとにコントローラ１０がＦＦＴ処理行って、異常音を検出する。以下、この異常音の検出方法を図３に示すフローチャートを参照して説明する。
【００３５】
まず、ＣＰＵ１００は、図示しないタイマＴをリセットして（Ｓ１）から、加速度センサ１および回転角度センサ２１からのデータのサンプリングを同時に行って、Ａ／Ｄ変換器５および２２からの信号をメモリ７へ順次記憶する（Ｓ２）。
【００３６】
続いて、オーバラップ率に応じてサンプリング数が所定値である５１２ポイントとなったか否かを判断し（Ｓ３）、所定数に達していなければ、ステップＳ３に戻り、サンプリング数が所定数に達するまで継続する。一方、サンプリング数が所定数に達すると、ステップＳ４へ進んで、所定の時間窓（この場合は１０．２４ｍｓｅｃ）ごとにサンプリングした５１２ポイントのデータについて、ＤＳＰ６が各時間窓ごとにＦＦＴ処理を行い、この処理結果を各時間窓に対応した回転角度とともに一時的にメモリ７またはＣＰＵ側の図示しないメモリへ格納する。
【００３７】
続いて、タイマＴが所定の計測時間（この場合は１０秒）に達したかを判定し（Ｓ５）、所定の計測時間未満であればステップＳ２へ戻ってデータのサンプリングを継続する一方、所定の計測時間が経過していれば、ステップＳ６以降の周波数分析処理および判定処理へ進む。
【００３８】
なお、データのサンプリングは所定の測定時間中は切れ目無く行われ、オーバラップ率が設定されている場合は、そのオーバラップ率に応じてサンプリングする。ここではオーバラップ率５０％であるので、２５６ポイントごとに５１２ポイント分のデータをサンプリングする。
【００３９】
こうして、所定の測定時間で得られるＦＦＴ処理結果は、サンプリング周波数５０ｋＨｚの場合、所定の測定時間を１０秒（１００００ｍｓｅｃ）、オーバラップ率５０％とすると、５．１２ｍｓｅｃごとに時間窓を切ることになるので、この１０秒間に時間窓の数は１９５３個となる（各時間窓が５０％ずつオーバラップしていることに注意）。
【００４０】
そして、この１９５３個のＦＦＴ処理結果を予め設定した周波数帯域、例えば０〜１０ｋＨｚを図４ＡおよびＢのように１／３オクターブ分析を行って１６の周波数帯域に分割する（Ｓ６）。１６の周波数帯域についてそれぞれ１９５３個のデータを得ることができる。
【００４１】
そして、１６個の各バンドごとに発生レベルと発生頻度を求めた結果が図４Ｃである。得られた各バンドごとの結果は、時間窓ごとにメモリ７またはＣＰＵ側の図示しないメモリなどに記憶しておく。
【００４２】
続いて、回転角度センサ２１が検出している角度のうち、任意の角度に対応した時間窓を抽出し（Ｓ７）、抽出した時間窓における、先の１／３オクターブ分析の発生レベルごとの発生頻度のデータを抽出する（Ｓ８）。
【００４３】
これにより、例えばエンジンの回転数を１０００ｒｐｍとすると、１０秒間のサンプリングで同一回転角度を含む時間窓が約１６６個抽出される。
【００４４】
続いて、抽出した任意角度における時間窓の処理結果を予め定められたしきい値と比較して、異常音の有無を判定し（Ｓ９）、判定結果を出力する（Ｓ１０）。
【００４５】
その後は、任意に選択する回転角度（前記ステップＳ７以下の処理）を様々な角度、例えば異常が発生する可能性のある角度を設定して、異常の有無を判定する。
【００４６】
このように、任意の角度で時間窓を選択することにより、例えば図５Ａに示すように、感応検査（作業者による聴取検査）では異常音判別されていても、図５Ｂに示すように、従来の単純に連続した時間窓による処理結果では正常音に隠れてしまうような異常音でも、特定の回転角度によって指定された時間窓だけを抽出することで、検出することが可能となる。これは、複数の時間窓をオーバラップさせながら処理することで、これまで正常音と異常音の分離が難しかった部分での音の分離を可能としたものである。そして、異常音として判定された音が発生している回転角度が分かるため、異常発生箇所の特定を行うことも可能となる。
【００４７】
以上、本発明の実施の形態を説明したが、本発明はこのような実施の形態に限定されるものではない。
【００４８】
例えば、上記実施の形態では、回転角度を選択してその角度に対応した時間窓の処理結果から異常音の判定を行っているが、これを逆にし、全ての時間窓について処理結果から異常音の有無を判定し、異常音のある時間窓について、その時間窓に対応する回転角度を出力するようにしてもよい。これにより、予め異常の発生する可能性のある場所（回転角度）を特定することなく、全自動で異常発生箇所の特定まで行うことが可能となる。
【００４９】
また、上記実施の形態では、エンジンの回転角度をシリンダーの動作を示すフェーズ信号から検出したが、これに代えて、エンジンの回転をエンコーダなどにより直接検出するようにしてもよい。
【００５１】
さらに、上述した実施の形態では、時間窓のオーバラップ率を５０％の固定としているが、この値は５０％に限らず様々な値としてよいことは当然として、さらにこのオーバラップ率を変化させて、何度か処理を実行するようにしてもよい。これは、例えば１つの検査時間（上述実施形態では１０秒）の中で取得した生データをオーバラップ率２０％、４０％、６０％、…などで処理することで、様々な位置での時間窓の設定が一つのデータで行うようにしてもよい。これによりあるオーバラップ率のときには、検出できない異常音を他のオーバラップ率で分割された時間窓で検出することができるようになる。
【００５２】
さらにまた、上述した実施の形態では、エンジンの振動を加速度センサにより測定しているが、これに限らず音をマイクロフォンにより測定してもよいし、振動と音を両方測定するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明を適用した機械の異常検査装置の構成を示すブロック図である。
【図２】  高速フーリエ変換における時間窓の設定状態を説明するための図面である。
【図３】  異常音の検出手順を示すフローチャートである。
【図４】  ＦＦＴ処理結果の１／３オクターブ分析を行った結果を示す図面である。
【図５】  異常音の検出結果を説明するための図面である。
【符号の説明】
１  加速度センサ
２  入力ボックス
３  チャージアンプ
４  ローパスフィルタ（ＬＰＦ）
５、２３  アナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）変換器
６  デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）
７  メモリ
８  表示装置
１０  コントローラ
２１  回転角度センサ
１００  ＣＰＵ
１０１  インターフェース（Ｉ／Ｆ）
【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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