(57)【要約】【課題】  被測定物が複数の共振周波数を有する場合であっても有効に検出することができる共振点検出方法を提供する。【解決手段】  マイクロフォン６を介して入力された被測定物４の音圧データに基づいて、被測定物４の共振周波数を検出する共振点検出方法であって、音圧データの時系列変化のピーク部を明瞭化するための波形処理を行うピーク部明瞭化ステップと、明瞭化されたピーク部毎に、該ピーク部を含む波形を所定の時間幅で取り出した各単位波形に基づいて、高速フーリエ変換により周波数スペクトル分布を作成するスペクトル分布作成ステップと、作成された各周波数スペクトル分布を同種のパターン毎に分類するピーク部パターン分類ステップと、同じ分類に含まれる周波数スペクトル分布に対応する前記各単位波形の時間間隔に基づいて、分類毎に共振周波数を求める共振点特定ステップとを備える。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
マイクロフォンを介して入力された被測定物の音圧データに基づいて、該被測定物の共振周波数を検出する共振点検出方法であって、
前記音圧データの時系列変化のピーク部を明瞭化するための波形処理を行うピーク部明瞭化ステップと、
明瞭化されたピーク部毎に、該ピーク部を含む波形を所定の時間幅で取り出した各単位波形に基づいて、高速フーリエ変換により周波数スペクトル分布を作成するスペクトル分布作成ステップと、
作成された各周波数スペクトル分布を同種のパターン毎に分類するピーク部パターン分類ステップと、
同じ分類に含まれる周波数スペクトル分布に対応する前記各単位波形の時間間隔に基づいて、分類毎に共振周波数を求める共振点特定ステップとを備える共振点検出方法。
【請求項２】
前記ピーク部明瞭化ステップは、前記音圧データに対して、ヒルベルト変換処理、実効値算出処理、又は、二乗処理から選択される少なくとも１種の処理を行うステップを含む請求項１に記載の共振点検出方法。
【請求項３】
マイクロフォンを介して入力された被測定物の音圧データに基づいて、該被測定物の共振周波数を検出する共振点検出方法であって、
前記音圧データの時系列変化を所定の時間幅で分割して取り出した各単位波形に基づいて、高速フーリエ変換により周波数スペクトル分布を作成するスペクトル分布作成ステップと、
作成された各周波数スペクトル分布を同種のパターン毎に分類するパターン分類ステップと、
同じ分類に含まれる各周波数スペクトル分布に対応する前記各単位波形の時間間隔に基づいて、分類毎に共振周波数を求める共振点特定ステップとを備える共振点検出方法。
【請求項４】
前記パターン分類ステップは、作成された各周波数スペクトル分布を、予め測定された暗騒音の周波数スペクトル分布と比較して、暗騒音の周波数スペクトル分布と同じ分類の周波数スペクトル分布を判別するステップを備える請求項３に記載の共振点検出方法。
【請求項５】
マイクロフォンを介して入力された被測定物の音圧データに基づいて、該被測定物の共振周波数を検出する共振点検出方法であって、
前記音圧データの時系列変化のピーク部を明瞭化するための波形処理を行うピーク部明瞭化ステップと、
高速フーリエ変換により、波形処理後の前記音圧データの周波数スペクトル分布を作成するスペクトル分布作成ステップと、
作成された周波数スペクトル分布のピークを検出し、該ピークに対応する周波数を共振周波数として求める共振点特定ステップとを備える共振点検出方法。
【請求項６】
前記ピーク部明瞭化ステップは、前記音圧データに基づき、ヒルベルト変換処理、実効値算出処理、又は、二乗処理から選択される少なくとも１種の処理を行うステップを含む請求項５に記載の共振点検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、共振点検出方法に関し、より詳しくは、マイクロフォンを介して入力された被測定物の音圧データに基づいて、該被測定物の共振周波数を検出する共振点検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
製品や部品の振動特性や性能などを評価するための振動試験が、種々の製造業等で広く行われている。例えば、特許文献１には、動力伝達などに用いられるベルト装置のベルト張力を管理するために、ベルトに衝撃を与えたときの振動波形をマイクロフォンで検出し、この振動波形に基づいてベルトの固有振動数を測定する方法が開示されている。この固有振動数測定方法は、暗騒音レベルが高い場合は入力される振動波形の増幅ゲインを小さくできる一方、暗騒音レベルが低い場合は入力される振動波形の増幅ゲインを大きくすることにより、振動検出時における暗騒音の影響を抑制している。
【特許文献１】特開平１１−２４１９６１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上述した従来の固有振動数測定方法は、ベルトに衝撃を与えてからある程度時間が経過した後の規則的な波形をカウンタにより検出するようにしているため、単一の共振周波数は測定可能であるが、複数の共振周波数を有する部品や製品に対しては、各共振周波数を検出することが困難であるという問題があった。
【０００４】
そこで、本発明は、被測定物が複数の共振周波数を有する場合であっても有効に検出することができる共振点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】
【０００５】
本発明の前記目的は、マイクロフォンを介して入力された被測定物の音圧データに基づいて、該被測定物の共振周波数を検出する共振点検出方法であって、  前記音圧データの時系列変化のピーク部を明瞭化するための波形処理を行うピーク部明瞭化ステップと、明瞭化されたピーク部毎に、該ピーク部を含む波形を所定の時間幅で取り出した各単位波形に基づいて、高速フーリエ変換により周波数スペクトル分布を作成するスペクトル分布作成ステップと、作成された各周波数スペクトル分布を同種のパターン毎に分類するピーク部パターン分類ステップと、同じ分類に含まれる周波数スペクトル分布に対応する前記各単位波形の時間間隔に基づいて、分類毎に共振周波数を求める共振点特定ステップとを備える共振点検出方法により達成される。
【０００６】
この共振点検出方法において、前記ピーク部明瞭化ステップは、前記音圧データに対して、ヒルベルト変換処理、実効値算出処理、又は、二乗処理から選択される少なくとも１種の処理を行うステップを含むことができる。
【０００７】
また、本発明の前記目的は、マイクロフォンを介して入力された被測定物の音圧データに基づいて、該被測定物の共振周波数を検出する共振点検出方法であって、前記音圧データの時系列変化を所定の時間幅で分割して取り出した各単位波形に基づいて、高速フーリエ変換により周波数スペクトル分布を作成するスペクトル分布作成ステップと、作成された各周波数スペクトル分布を同種のパターン毎に分類するパターン分類ステップと、同じ分類に含まれる各周波数スペクトル分布に対応する前記各単位波形の時間間隔に基づいて、分類毎に共振周波数を求める共振点特定ステップとを備える共振点検出方法により達成される。
【０００８】
この共振点検出方法において、前記パターン分類ステップは、作成された各周波数スペクトル分布を、予め測定された暗騒音の周波数スペクトル分布と比較して、暗騒音の周波数スペクトル分布と同じ分類の周波数スペクトル分布を判別するステップを備えることが好ましい。
【０００９】
また、本発明の前記目的は、マイクロフォンを介して入力された被測定物の音圧データに基づいて、該被測定物の共振周波数を検出する共振点検出方法であって、前記音圧データの時系列変化のピーク部を明瞭化するための波形処理を行うピーク部明瞭化ステップと、高速フーリエ変換により、波形処理後の前記音圧データの周波数スペクトル分布を作成するスペクトル分布作成ステップと、作成された周波数スペクトル分布のピークを検出し、該ピークに対応する周波数を共振周波数として求める共振点特定ステップとを備える共振点検出方法により達成される。
【００１０】
この共振点検出方法において、前記ピーク部明瞭化ステップは、前記音圧データに基づき、ヒルベルト変換処理、実効値算出処理、又は、二乗処理から選択される少なくとも１種の処理を行うステップを含むことができる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、被測定物が複数の共振周波数を有する場合であっても有効に検出することができる共振点検出方法を提供することを目的とする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態について添付図面を参照して説明する。
【００１３】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る共振点検出方法を実施するための装置の概略構成図である。図１に示すように、本実施形態においては、３方向に振動可能な振動試験機１の振動台２に被測定物４を取り付けてランダム振動試験を行い、この時に発生する音圧レベルをマイクロフォン６で測定する。マイクロフォン６を介して入力された音圧データは、増幅手段８で増幅された後、フィルタ処理手段１０に入力される。フィルタ処理手段１０は、増幅された音圧データに対して、所定の周波数（例えば１ｋＨｚ）以下の低周波成分を除去する。尚、フィルタ処理手段１０による前処理は、暗騒音が十分低い場合には、省略することも可能である。
【００１４】
フィルタ処理手段１０から出力される音圧データは、例えば、図２（ａ）に示す時間波形を有しており、この音圧データが、ピーク部明瞭化手段１２に入力される。ピーク部明瞭化手段１２は、入力された音圧データのピーク部を明瞭化するための処理を行う。本実施形態においては、ピーク部明瞭化処理の一例として、ヒルベルト変換を行うことにより図２（ａ）に示す波形の振幅の包絡線を求めるヒルベルト変換処理を行っている。ヒルベルト変換処理後の波形を、図２（ｂ）に示す。ピーク部を明瞭化するための処理としては、上記以外に、例えば、実効値（ＲＭＳ）算出処理や、二乗処理を挙げることができ、更に、これらを適宜組み合わせた処理を行ってもよい。図２（ａ）に示す時間波形に対して、実効値算出処理及び二乗処理を行った結果を、それぞれ図３（ａ）及び図３（ｂ）に示す。
【００１５】
ピーク部明瞭化手段１２によりピーク部が明瞭化された音圧データは、スペクトル分布作成手段１４に入力される。スペクトル分布作成手段１４においては、入力された音圧データに対し、振幅強度を予め設定された閾値強度と比較することによりピーク部を検出し、このピーク部の前後を所定の時間幅で取り出す。この時間幅は、例えば、被測定物のランダム振動試験を行う場合、ランダム振動の最小周期の１／２又は１／４に設定することができる。スペクトル分布作成手段１４は、このようにして音圧データのピーク部を含む単位波形をピーク部毎に取り出し、それぞれの単位波形に基づいて、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）により、周波数スペクトル分布を作成する。図２（ｂ）に符号Ａ〜Ｄに示す各ピーク部を含む単位波形に基づいて作成した周波数スペクトル分布を、それぞれ図２（ｃ）に符号ａ〜ｄで示す。
【００１６】
作成された各周波数スペクトル分布は、ピーク部パターン分類手段１６に入力される。ピーク部パターン分類手段１６は、各周波数スペクトル分布のピーク周波数の値、あるいはスペクトル分布の形状を比較することにより、同種のパターン毎に分類する。スペクトル分布を分類する方法としては、例えば、複数種類のテンプレート分布を予め作成しておき、スペクトル分布とテンプレート分布との差をパターンマッチング法などにより算出し、この差が最小となるテンプレート分布を特定する方法を挙げることができる。図２（ｃ）に示す４つの周波数スペクトル分布は、ピーク部パターン分類手段１６により、符号ａで示すスペクトル分布と符号ｃで示すスペクトル分布とが第１のカテゴリーに分類され、符号ｂで示すスペクトル分布と符号ｄで示すスペクトル分布とが第２のカテゴリーに分類される。こうして得られた各周波数スペクトル分布の分類結果は、共振点特定手段１８に入力される。
【００１７】
共振点特定手段１８は、同じ分類に含まれる複数の周波数スペクトル分布に対応する単位波形を特定し、隣接する単位波形の時間間隔から共振周波数を求める。図２（ｂ）に示す符号Ａ及びＣの単位波形は同一のカテゴリーであることから、それぞれの単位波形に含まれるピークの時間間隔Ｔ１から、共振周波数１／Ｔ１を求めることができ、同様に、符号Ｂ及びＤの単位波形に含まれるピークの時間間隔Ｔ２から、共振周波数１／Ｔ２を求めることができる。
【００１８】
上述したフィルタ処理手段１０、ピーク部明瞭化手段１２、スペクトル分布作成手段１４、ピーク部パターン分類手段１６及び共振点特定手段１８は、例えば、１台のコンピュータにより機能させることができる。
【００１９】
本実施形態の共振点検出方法によれば、被測定物の音圧データのピーク部を含む各単位波形に基づき周波数スペクトル分布を作成し、このスペクトル分布を同種のパターン毎に分類して、分類毎に共振周波数を求めるようにしているので、被測定物が複数の共振周波数を有する場合であっても、周波数スペクトル分布が複数種類に分類される結果、各共振周波数を容易に検出することができる。また、共振周波数の分類に基づいて、被測定物から発生する音の特徴を把握することができるので、例えば、被測定物における発生原因の特定を効果的に行うことが可能になる。
【００２０】
また、単位波形を取り出す前に、ピーク部を明瞭化する処理を行っているため、ピーク部を含む単位波形を確実に取り出すことができる。
【００２１】
（第２の実施形態）
図４は、本発明の第２の実施形態に係る共振点検出方法を実施するための装置の概略構成図である。本実施形態においても、第１の実施形態と同様、３方向に振動可能な振動試験機１の振動台２に被測定物４を取り付けてランダム振動試験を行い、この時に発生する音圧レベルをマイクロフォン６で測定する。マイクロフォン６を介して入力された音圧データは、増幅手段８で増幅された後、フィルタ処理手段１０に入力される。フィルタ処理手段１０は、増幅された音圧データに対して、所定の周波数（例えば１ｋＨｚ）以下の低周波成分を除去する。尚、フィルタ処理手段１０による前処理は、暗騒音が十分低い場合には、省略することも可能である。
【００２２】
フィルタ処理手段１０から出力される音圧データは、例えば、図５（ａ）に示す時間波形を有しており、この音圧データが、スペクトル分布作成手段２２に入力される。スペクトル分布作成手段２２においては、入力された音圧データを所定の時間幅で順次分割して取り出す。この時間幅は、例えば、被測定物のランダム振動試験を行う場合、ランダム振動の最小周期の１／２又は１／４に設定することができる。スペクトル分布作成手段２２は、分割された音圧データの各単位波形に基づいて、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）により、周波数スペクトル分布を作成する。図５（ｂ）に符号Ｅ〜Ｊで示す単位波形に基づいて作成した周波数スペクトル分布を、それぞれ図５（ｃ）に符号ｅ〜ｊで示す。
【００２３】
作成された各周波数スペクトル分布は、パターン分類手段２４に入力される。パターン分類手段２４は、各周波数スペクトル分布の形状を比較することにより、同種の形状毎に分類する。スペクトル分布の形状を分類する方法としては、前記第１の実施形態におけるピーク部パターン分類手段１６と同様の分類方法を例示することができる。図５（ｃ）に示す６つの周波数スペクトル分布は、パターン分類手段２４により、符号ｅで示すスペクトル分布と符号ｈで示すスペクトル分布とが第１のカテゴリーに分類され、符号ｆで示すスペクトル分布と符号ｉで示すスペクトル分布とが第２のカテゴリーに分類される。また、パターン分類手段２４は、周波数スペクトル分布を分類する際に、作成された各周波数スペクトル分布を、予め測定された暗騒音の周波数スペクトル分布と比較して、暗騒音の周波数スペクトル分布と同じカテゴリーに分類される同種の形状の周波数スペクトル分布を、パターンマッチングなどにより判別する。本実施形態においては、符号ｇで示すスペクトル分布と符号ｊで示すスペクトル分布とが暗騒音のカテゴリーに分類される。こうして得られた各周波数スペクトル分布の分類結果は、共振点特定手段２６に入力される。
【００２４】
共振点特定手段２６は、同じ分類に含まれる複数の周波数スペクトル分布に対応する単位波形を特定し、隣接する単位波形の時間間隔から共振周波数を求める。図５（ｂ）に示す符号Ｅ及びＨの単位波形は同一のカテゴリーであることから、それぞれの単位波形に含まれるピークの時間間隔Ｔ３（＝ｔ３２−ｔ３１）から、共振周波数１／Ｔ３を求めることができ、同様に、符号Ｆ及びＩの単位波形に含まれるピークの時間間隔Ｔ４（＝ｔ４２−ｔ４１）から、共振周波数１／Ｔ４を求めることができる。また、符号Ｇ及びＪの単位波形は、パターン分類手段２４による分類結果により、暗騒音に対応するものであることから、共振点の特定においてはこれらを除外する。
【００２５】
上述したフィルタ処理手段１０、スペクトル分布作成手段２２、パターン分類手段２４及び共振点特定手段２６は、例えば、１台のコンピュータにより機能させることができる。
【００２６】
本実施形態の共振点検出方法によれば、被測定物の音圧データを分割して取り出した各単位波形に基づき周波数スペクトル分布を作成し、このスペクトル分布を同種のパターン毎に分類して、分類毎に共振周波数を求めるようにしているので、第１の実施形態と同様に、被測定物が複数の共振周波数を有する場合であっても、各共振周波数を容易に検出することができる。また、共振周波数の分類に基づいて、被測定物から発生する音の特徴を把握することができるので、例えば、被測定物における発生原因の特定を効果的に行うことが可能になる。
【００２７】
また、周波数スペクトル分布を分類する際に、暗騒音の周波数スペクトル分布と同じ分類の周波数スペクトル分布を判別することにより、共振周波数の検出をより容易に行うことができる。
【００２８】
（第３の実施形態）
図６は、本発明の第３の実施形態に係る共振点検出方法を実施するための装置の概略構成図である。図６に示すように、本実施形態においては、３方向に振動可能な振動試験機１の振動台２に被測定物４を取り付けてランダム振動試験を行い、この時に発生する音圧レベルをマイクロフォン６で測定する。マイクロフォン６を介して入力された音圧データは、増幅手段８で増幅される。
【００２９】
増幅された音圧データは、例えば、図７（ａ）に示す時間波形を有しており、この音圧データが、ピーク部明瞭化手段３２に入力される。ピーク部明瞭化手段３２は、入力された音圧データのピーク部を明瞭化するための処理を行う。本実施形態においては、ピーク部明瞭化処理の一例として、ヒルベルト変換を行うことにより図７（ａ）に示す波形の振幅の包絡線を求めるヒルベルト変換処理を行っている。ヒルベルト変換処理後の波形を、図７（ｂ）に示す。ピーク部を明瞭化するための処理としては、上記以外に、例えば、実効値（ＲＭＳ）算出処理や、二乗処理を挙げることができ、更に、これらを適宜組み合わせた処理を行ってもよい。図７（ａ）に示す時間波形に対して、実効値算出処理及び二乗処理を行った結果を、それぞれ図８（ａ）及び図８（ｂ）に示す。
【００３０】
ピーク部明瞭化手段３２によりピーク部が明瞭化された音圧データは、スペクトル分布作成手段３４に入力される。スペクトル分布作成手段３４においては、入力された音圧データに基づき、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）により、周波数スペクトル分布を作成する。図７（ｂ）に示す時間波形に基づいて作成した周波数スペクトル分布を、図７（ｃ）に示す。
【００３１】
作成された各周波数スペクトル分布は、共振点特定手段３６に入力される。  共振点特定手段３６は、作成された周波数スペクトル分布の強度を、予め設定された閾値強度と比較する等してピークを検出し、このピークに対応する周波数を共振周波数として求める。ピークを検出するための閾値強度は、暗騒音のほとんどが除外できる範囲で最小となるように設定することが好ましい。図７（ｃ）に示す周波数スペクトル分布においては、破線で示す閾値強度よりも大きい強度に対応する周波数Ｆ５及びＦ６を、共振周波数として特定することができる。尚、図７（ｃ）においては、共振周波数Ｆ５及びＦ６によって、それぞれの整数倍の周波数にもピークが生じているが、共振点特定手段３６における共振点の特定においては、これらの周波数を除外している。
【００３２】
上述したピーク部明瞭化手段３２、スペクトル分布作成手段３４及び共振点特定手段３６は、例えば、１台のコンピュータにより機能させることができる。尚、本実施形態においては、音圧データをピーク部明瞭化手段３２に入力する前にフィルタ処理を施さなくても、共振点特定手段３６が暗騒音を容易に判別可能であるが、例えば、被測定物を高周波でランダム振動させるような場合には、音圧データの高周波成分を除去するフィルタ処理を行った後に、ピーク部明瞭化手段３２に入力するようにしてもよい。
【００３３】
本実施形態の共振点検出方法によれば、被測定物の音圧データのピーク部を明瞭化する処理を行った後に周波数スペクトル分布を作成し、この周波数スペクトル分布のピークに対応する周波数から共振周波数を特定しているので、被測定物が複数の共振周波数を有する場合であっても、各共振周波数を容易に精度良く検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る共振点検出方法を実施するための装置の概略構成図である。
【図２】前記共振点検出方法において処理されるデータ波形の一例を示す図である。
【図３】前記共振点検出方法の変形例により処理されるデータ波形の一例を示す図である。
【図４】本発明の第２の実施形態に係る共振点検出方法を実施するための装置の概略構成図である。
【図５】前記共振点検出方法において処理されるデータ波形の一例を示す図である。
【図６】本発明の第３の実施形態に係る共振点検出方法を実施するための装置の概略構成図である。
【図７】前記共振点検出方法において処理されるデータ波形の一例を示す図である。
【図８】前記共振点検出方法の変形例により処理されるデータ波形の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００３５】
１  振動試験機
２  振動台
４  被測定物
６  マイクロフォン
８  増幅手段
１０  フィルタ処理手段
１２  ピーク部明瞭化手段
１４  スペクトル分布作成手段
１６  ピーク部パターン分類手段
１８  共振点特定手段
２２  スペクトル分布作成手段
２４  パターン分類手段
２６  共振点特定手段
３２  ピーク部明瞭化手段
３４  スペクトル分布作成手段
３６  共振点特定手段
【図１】
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【図２】
2006145404.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
2006145404.tif 000007
【図６】
2006145404.tif 000008
【図７】
2006145404.tif 000009
【図８】
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