(57)【要約】【課題】ピボット式ロッカーアームを備えたエンジン動弁構造におけるピボット異音の存在をエンジン音から評価することができるピボット異音検査技術を提供する。【解決手段】ピボット式ロッカーアームを備えたエンジン動弁構造のピボット異音検査装置。この装置は、マイク3を通じて取得されたエンジン音信号からピボット音を含むピボット音周波数帯域の注目信号を取り出すＦＦＴユニット42と、注目信号における閾値以上の振幅値の所定時間間隔での発生回数を異音パラメータとして順次複数回計測するとともに計測された複数の異音パラメータの統計学的特徴量を算定する演算部43と、統計学的特徴量と評価基準との比較に基づいてピボット良否判定を行う評価部45が備えられている。【選択図】        図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ピボット式ロッカーアームを備えたエンジン動弁構造のピボット異音検査装置において、
マイクを通じて取得されたエンジン音信号からピボット音を含むピボット音周波数帯域の注目信号を取り出すスペクトル分解部と、前記注目信号における閾値以上の振幅値の所定時間間隔での発生回数を異音パラメータとして順次複数回計測するとともに前記計測された複数の異音パラメータの統計学的特徴量を算定する演算部と、前記統計学的特徴量と評価基準との比較に基づいてピボット良否判定を行う評価部が備えられていることを特徴とするピボット異音検査装置。
【請求項２】
前記統計学的特徴量が複数の異音パラメータの平均値であることを特徴とする請求項１に記載のピボット異音検査装置。
【請求項３】
前記統計学的特徴量が複数の異音パラメータの総和であることを特徴とする請求項１に記載のピボット異音検査装置。
【請求項４】
前記統計学的特徴量が所定値以上である異音パラメータの出現回数であることを特徴とする請求項１に記載のピボット異音検査装置。
【請求項５】
前記ピボット音周波数帯域が７５００Ｈｚプラスマイナス５００Ｈｚであることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載のピボット異音検査装置。
【請求項６】
前記スペクトル分解部によって周波数領域に変換された変換信号における前記ピボット音周波数帯域以外でのピーク値を補助パラメータとして求める補助演算部がさらに備えられ、前記評価部が前記補助パラメータ及び前記統計学的特徴量のそれぞれの評価基準との比較に基づいてピボット良否判定を行うことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載のピボット異音検査装置。
【請求項７】
ピボット式ロッカーアームを備えたエンジン動弁構造のピボット異音検査方法において、
取得されたエンジン音信号からピボット音を含むピボット音周波数帯域の注目信号を取り出し、前記注目信号における閾値以上の振幅値の所定時間間隔での発生回数を異音パラメータとして順次複数回計測するとともに前記計測された複数の異音パラメータの統計学的特徴量を算定し、前記統計学的特徴量と評価基準との比較に基づいてピボット良否判定を行うことを特徴とするピボット異音検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ピボット式ロッカーアームを備えたエンジン動弁構造のピボット異音検査方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車用エンジンのテスト工程において、運転中のエンジンから発せられる作動音に基づく信号を所定の周波数帯域の信号に分離し、各分離した信号に基づいて異音の有無を判別し、最終的なエンジン合否評価を下す技術が知られているが、その一つに、所定周波数帯域の信号を所定時間毎に平均化して瞬時的な信号電圧を得る平均値検出器と、所定時間毎に平均化された信号電圧の平均値が形成する信号波形から突出して高い電圧値を検出するピーク値検出器と、所定時間毎に平均化された信号電圧が形成する信号波形を平均化して波形全体の平均的電圧値を得る平均化回路と、前記平均値検出器からの出力信号と前記平均化回路からの出力信号とを比較し、突出した信号の出現頻度を求めるピーク度数検出器と、演算判別部が備えられ、この演算判別部が、前記平均値検出器および前記ピーク値検出部からの各出力信号に基づき、ピーク値と平均値から異音ファクタとして演算し、この異音ファクタが設定閾値を超える場合に異常作動音があったものと判別し、前記回転計および前記ピーク度数検出器からの各出力信号に基づき、一回転当たりのピーク度数をピーク発生頻度として演算する異音判別装置がある（例えば特許文献１）。
【０００３】
さらには、テストベンチに載置されたエンジンを始動し、このエンジンからのエンジン音とエンジン回転数を用いて判定基準に基づいてエンジン音の良否を判定する、詳しくは、マイクロフォンのエンジン音検出信号及び回転計の回転数検出信号を入力し、回転数一定の条件下で周波数分析し、閾値を超えるエンジン音を検出し、周波数別に重みを付け演算し、判定基準に基づいてエンジン音の良否を判定するエンジン音良否判定装置も知られている（例えば、特許文献２参照。）。
【０００４】
【特許文献１】昭６１−２３４３３２号公報（第３−５頁、第１図）
【特許文献２】平０４−２４２１３８号公報（第２−３頁、第２図）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来のエンジン良否判定装置は、エンジン音からエンジンの特定箇所の評価ではなくて、エンジン全体の評価をするものであり、時間的な波形信号としてのエンジン音を周波数領域に変換し、各周波数帯域ごとの信号値に平均や積算などの演算を施して得られた演算値を評価するだけである程度の目的を果たし得たと思われるが、本発明のように、ピボット式ロッカーアームを備えたエンジン動弁構造を検査対象している場合、そのような方法では良い結果が得られない。つまり、ピボット式ロッカーアームを備えたエンジン動弁構造において、バルブクリアランスを自動調整するラッシュアジャスターを用いない構造の場合、ピボットからピボット音が発生するが、この音は特定の周波数領域で不定期に発生する不連続的な音であるため、このピボット音の中でピボット異音を判別するのは、単純に周波数領域で表されたエンジン音信号を直接演算して閾値と比較するだけでは不可能である。
上記実状に鑑み、本発明の課題は、ピボット式ロッカーアームを備えたエンジン動弁構造におけるピボット異音の存在をエンジン音から評価することができるピボット異音検査技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明による、ピボット式ロッカーアームを備えたエンジン動弁構造のピボット異音検査装置では、マイクを通じて取得されたエンジン音信号からピボット音を含むピボット音周波数帯域の注目信号を取り出すスペクトル分解部と、前記注目信号における閾値以上の振幅値の所定時間間隔での発生回数を異音パラメータとして順次複数回計測するとともに前記計測された複数の異音パラメータの統計学的特徴量を算定する演算部と、前記統計学的特徴量と評価基準との比較に基づいてピボット良否判定を行う評価部が備えられている。
【０００７】
この構成によれば、スペクトル分解部（一般にはＦＦＴ機器が用いられる）から出力されたあらかじめ実験的に導出されたピボット音周波数帯域の信号（ここでは注目信号と呼んでいる）を直接評価するのではなく、この注目信号を所定時間間隔で順次サンプリングして、そのサンプリング時間軸における閾値（前設定される）以上の振幅値の発生（出現）回数を異音パラメータとして計測して、この異音パラメータ群に統計演算を施して得られた統計学的特徴量を実験的かつ経験的な考慮によって定められた評価基準と比較してピボット良否の評価が行われる。従来技術のように特定周波数帯域の信号をすぐに評価するのではなく、ピボット音周波数帯域の注目信号をさらに時間軸で展開して異音パラメータ群を計測し、この異音パラメーラ群の特性に基づいて最終的な評価を行うことで、良否判定が非常に困難なピボット異音検査を高い信頼度をもって実行することが可能となった。
【０００８】
ピボット異音検査における良否判定を決定づける異音パラメータの統計学的特徴量として、本願発明者による実験的考察によれば、計測された複数の異音パラメータの平均値が有効であることがわかっている。しかしながら、動弁構造の微妙な違いやエンジンテスト条件によっては、統計学的特徴量として複数の異音パラメータの総和を採用することや、所定値以上である異音パラメータの出現回数などを採用することも利点をもって可能である。また、演算処理に余裕がある場合、得られた異音パラメータ群の分散分析やヒストグラム分析から統計学的特徴量を求めることも採用可能である。
【０００９】
本発明によるピボット異音検査装置においてピボット音周波数帯域の選択は高い信頼度で良否判定を行うための重要な要素であるが、本願発明者の実験に基づいた考察によれば、７５００Ｈｚ帯の信号が適しており、その適用可能な許容帯域としては、７５００Ｈｚプラスマイナス５００Ｈｚ程度が望ましい。
【００１０】
運転テスト中のエンジンから集音する場合、ピボット異音検査とは無関係の音、例えば周囲の騒音である外乱音も含まれてしまう。このため、そのような外乱音によって上述したピボット異音検査の信頼性が低下する可能性がある。このような外乱音の影響を抑制するために、本発明の好適な実施形態の１つでは、前記スペクトル分解部によって周波数領域に変換された変換信号における前記ピボット音周波数帯域以外でのピーク値を補助パラメータとして求める補助演算部がさらに備えられ、前記評価部が前記補助パラメータ及び前記統計学的特徴量のそれぞれの評価基準との比較に基づいてピボット良否判定を行う。つまり、上述した異音パラメータ群の統計学的特徴量でもって最終的な良否結果を出すのではなく、ピボット音周波数帯域以外の周囲の騒音が含まれる周波数帯域でのピーク値をも求めて、そのピーク値を良否判定条件に加えることで、周囲の騒音である外乱音がピボット良否判定に与える悪影響を抑制している。
【００１１】
さらに、上記課題を解決するため、本発明による、ピボット式ロッカーアームを備えたエンジン動弁構造のピボット異音検査方法では、取得されたエンジン音信号からピボット音を含むピボット音周波数帯域の注目信号を取り出し、前記注目信号における閾値以上の振幅値の所定時間間隔での発生回数を異音パラメータとして順次複数回計測するとともに前記計測された複数の異音パラメータの統計学的特徴量を算定し、前記統計学的特徴量と評価基準との比較に基づいてピボット良否判定を行う。当然ながら、このようなピボット異音検査方法も上述したピボット異音検査装置に関して述べた作用効果及びすべての追加的特徴とその作用効果を備えることができる。
本発明によるその他の特徴及び利点は、以下図面を用いた実施形態の説明により明らかになるだろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
本発明の実施の形態について、図面に基づいて説明する。
図１に、テストベンチ１に載置されたエンジン２を始動させて、エンジン２の種々の動的性能テストを行うエンジン検査ステーションが示されている。このエンジン２は、図２に模式的に示されているピボット式ロッカーアーム２１を備えたエンジン動弁構造を有している。このエンジン動弁構造は、カム２２によって枢支部２３周りで揺動するピボット式ロッカーアーム２１の動きを弁２４に伝達することで弁の開閉を行うものである。カム２２がピボット式ロッカーアーム２１を介して弁２４押すとともに弁スプリング２５で戻される仕組みの途中にはバルブクリアランスが設けられている。このバルブクリアランスはラッシュアジャスターによって吸収させることが可能である。しかしながら、ラッシュアジャスターを導入することでエンジン動弁構造が複雑になり、結果的にコスト高となることを避けるためには、ラッシュアジャスターの導入が断念される。そのようなラッシュアジャスターを用いないエンジン動弁構造におけるピボット式ロッカーアームが、組み立て誤差などを原因として、異常なピボット音を発する場合がある。そのような異常なピボット音、つまりピボット異音を検知して、エンジン良否を判定するために、このエンジン検査ステーションにはエンジン音を集音するマイク３とこのマイク３によって取り込まれたエンジン音を処理して良否判定を行うピボット異音検査装置４が導入されている。
【００１３】
ピボット異音検査装置４は、図３に示すように、マイク３を通じて取得されたエンジン音信号を適度に増幅する増幅器４１と、増幅されたエンジン音信号を入力してその信号の時間軸を周波数領域に変換して出力するスペクトル分解部としてのＦＦＴ（高速フーリエ変換）ユニット４２と、ＦＦＴユニット４２から出力されるピボット音周波数帯域（この実施形態では７５００Ｈｚプラスマイナス５００Ｈｚ）の信号である注目信号を入力して後で詳しく説明する異音パラメータ群を生成するとともにこの異音パラメータ群の統計学的特徴量を算定する演算部４３と、ＦＦＴユニット４２から出力されるピボット音周波数帯域以外の帯域の信号を入力してそのスペクトルのピーク値を求める補助演算部４４と、演算部４３から出力される異音パラメータ群の統計学的特徴量と補助演算部４４から出力されるピーク値を評価基準と比較して良否判定を行う評価部４５と、このピボット異音検査装置４の中核を構成する上述した制御要素を制御する制御部４６と、Ｉ／Ｏインターフェース４７を介して評価部４５や制御部４６との間で各種データのやりとりを行う入出力機器４８を含んでいる。
【００１４】
演算部４３には異音パラメータ群を生成する異音パラメータ計測部４３ａと異音パラメータ群からその統計学的特徴量を算定する特徴量算定部４３ｂが構築されている。異音パラメータ計測部４３ａは、制御部４６に備えられている閾値設定部４６ａによって設定された閾値を用いて入力されてきた注目信号の振幅値を監視し、閾値を上回る振幅値をカウントして所定時間内のカウント数を異音パラメータとする機能を有する。例えば、アイドリング回転数として７５０ＲＰＭで運転中のエンジン２から、図４に示すような波形をもつ注目信号が異音パラメータ計測部４３ａに入力されると、各振幅が閾値:ＳＨと比較されて、閾値：ＳＨを超える振幅（図中Ｄ1、Ｄ2、Ｄ3・・・で示されている）の出現回数がカウントされることになる。なお、図４はピボット音周波数帯域での音圧の時間的な変動を示している波形信号であり、ここでいう振幅は連続する山と谷の間の長さを意味している。
【００１５】
特徴量算定部４３ｂは、異音パラメータ計測部４３ａで所定時間毎に得られる異音パラメータを時間軸に展開して（図５参照）、一定時間における異音パラメータ群の統計的特徴量を算定するが、この実施形態では、統計的特徴量として演算処理が簡単な平均値が採用されている。図５では、最終的に不良と評価されたエンジン動弁構造が示した異音パラメータの時間軸展開線図が実線で、良と評価されたエンジン動弁構造が示した異音パラメータの時間軸展開線図が点線で示されている。実線で示された異音パラメータの平均値は点線で示された異音パラメータの平均値に較べて明らかに高くなっていることが理解できる。このことから、評価部４５では、統計的特徴量に関しての良否判定基準として閾値設定部４６ａによって設定される第１評価閾値を用い、この第１評価閾値と比較して高い平均値を示したものに対して統計的特徴量に関する不良との評価を与える。なお、特徴量算定部４３ｂの処理アルゴリズムとして、平均値以外に、異音パラメータの総和や、所定値以上である異音パラメータの出現回数、さらには異音パラメータ群の分散分析やヒストグラム分析なども採用可能であり、それらの任意のものを組み合わせてもよい。また、特徴量算定部４３ｂには、複数種類の処理アルゴリズムを搭載して選択可能にしてもよい。
【００１６】
補助演算部４４は、ＦＦＴユニット４２によって前記スペクトル分解部によって周波数領域に変換された変換信号にうち前記ピボット音周波数帯域以外での帯域におけるピーク値を補助パラメータとして求める機能を有する。これにより、補助パラメータは、周囲の騒音である外乱音の特性を表すことなる。従って、評価部４５では、補助パラメータ（ピーク値）の値が閾値設定部４６ａによって設定される第２評価閾値より大きい場合外乱音影響大の領域とみなし、第２評価閾値より小さい場合外乱音影響小の領域とみなし、この判定基準（領域）も利用して、統計的特徴量に関しての良否判定に外乱音の影響度を考慮した最終的な良否判定が行われる。そのような判定基準を模式的に表したものが図６に示されており、これから明らかなように、最終的に良品と判定されるためには、外乱音影響が少なくかつ統計的特徴量に関しての良否判定で良と判定される必要がある。確実に不良と判定されるのは、外乱音影響が大きいにもかかわらず、統計的特徴量に関しての良否判定で不良と判定された場合である。その他は、判定不適となり、必要に応じた再検査が行われる。
【００１７】
上述したピボット異音検査装置４を用いて実行されるピボット異音検査の一連の処理の流れを、図７と図８に示されたフローチャートを用いて以下に説明する。
まず、エンジン２がテストベンチ１に装着され、給油や給電を受けてエンジンが始動される（＃０１）。テストベンチ１上で駆動するエンジン２に対してピボット音検査を含む種々の動的性能テストが施されるが、本発明はピボット音検査が主題であるので、ピボット音検査以外の説明は省略する。
【００１８】
テストベンチ１に配置されているマイク３によってエンジン音が集音され、そのエンジン音信号がピボット異音検査装置４に送られる（＃０２）。エンジン音信号はＦＦＴにかけられ、ＦＦＴサンプリング時間での時間軸を周波数に変換した信号（スペクトル信号）が生成される（＃０３）。このスペクトル信号は広帯域のスペクトルを含んでいるが、その内７５００Ｈｚ帯域の信号（注目信号）は異音パラメータ計測部４３ａに送られて、そこで異音パラメータ群の計測が行われる（＃０４）。得られた異音パラメータ群は特徴量算定部４３ｂに送られ、そこでその統計学的特徴量、ここでは平均値が算定される（＃０５）。７５００Ｈｚ帯域以外の信号は補助演算部４４に送られ、そのスペクトルピーク値が補助パラメータとして算出される（＃０６）。異音パラメータ群の統計学的特徴量（平均値）と補助パラメータとしてのピーク値が評価部４５に送られ、それぞれの評価基準（閾値）と比較され、図６で示されたような判定方法に基づいてピボット異音に関する良否判定が行われる（＃７）。評価部４５から出力された判定結果はＩ／Ｏインターフェース４７を介して入出力機器４８に送られ、モニタ４８ａやブザー４８ｂによる判定結果報知に用いられる（＃０８）。
【００１９】
異音パラメータ群の計測は種々の方法で可能であるが、その一例が図８のフローチャートに示されている。この方法ではＮ個の異音パラメータを計測する。このため、計測をＮ個に制約する変数：ｎに初期設定として１を入れておく（＃４０）。ＦＦＴユニット４２から送られてくる７５００Ｈｚ帯域の注目信号を所定時間でサンプリングして、図４で示されているような波形信号を取り込み（＃４１）、波の振幅値を算定する（＃４２）。算定された振幅値はあらかじめ設定されている閾値と比較され、振幅値が閾値を超えている場合（＃４３Yes分岐）はカウント値を１つインクリメントする（＃４４）。振幅値が閾値以下の場合＃４３No分岐）はカウント値のインクリメントは行わずに、次の波の振幅値チェックを行い、全ての波の振幅値チェックが完了するまでこの波の振幅値チェックを繰り返す（＃４５）。全ての波の振幅値チェックが完了すると（＃４５Yes分岐）、そのカウント値を異音パラメータ値として変数：異音パラメータ（ｎ）に代入する（＃４６）。さらに、変数：ｎを１つインクリメントして（＃４７）、ｎの値がＮを超えるまでステップ＃４１からステップ＃４７の異音パラメータの計測を繰り返す（＃４８）。Ｎ個の異音パラメータの計測が完了すると（＃４８Yes分岐）、得られたＮ個の変数値、異音パラメータ（１）・・・異音パラメータ（Ｎ）を異音パラメータ群として特徴量算出部４３ｂに出力する（＃４９）。
【００２０】
上述した実施形態の説明では、演算部４３で求められる異音パラメータの統計学的特徴量に、補助演算部４４で求められる補助パラメータ（７５００Ｈｚ帯域を除くスペクトルのピーク値）を加味して最終的なピボット異音良否判定を行っていたが、補助演算部４４を省いて、演算部４３で求められる異音パラメータの統計学的特徴量だけで最終的なピボット異音良否判定を行う構成を採用してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明によるピボット異音検査装置を組み込んだエンジン検査ステーションを示す外観図
【図２】ピボット式ロッカーアームを備えたエンジン動弁構造を模式的に示す図
【図３】本発明によるピボット異音検査装置の機能ブロック図
【図４】ＦＦＴユニットから出力される７５００Ｈｚ帯域の注目信号を模式的に示す図
【図５】異音パラメータの時間軸上の分布を示す図
【図６】異音パラメータの統計学的特徴量と補助パラメータとに基づくピボット異音良否判定の基準を示す図
【図７】ピボット異音検査の一連の処理の流れを示すフローチャート
【図８】異音パラメータ群の計測処理サブルーチンを示すフローチャート
【符号の説明】
【００２２】
３：マイク
４：ピボット異音検査装置
４２：ＦＦＴユニット（スペクトル分解部）
４３：演算部
４３ａ：異音パラメータ計測部
４３ｂ：特徴量算定部
４４：補助演算部
４５：評価部
【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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