(57)【要約】      （修正有）【課題】センサが取得した信号に対してノイズ除去オペレーションを実行し、ノイズ除去された信号を取得する方法を提供する。【解決手段】特異スペクトル解析を含み、上記特異スペクトル解析は、分解オペレーションと、構成オペレションと、単一値分解オペレーションと、再構成オペレーションとを反復して実行することを含み、上記単一値分解オペレーションが提供された後、所与のウィンドウ値、特に３という値から始まる単一値分解を連続的に適用し、各反復について、現在の上記固有値と前の上記固有値との間の二乗平均平方根値を計算し、上記二乗平均平方根値の最小値およびその位置を計算し、上記最小値が、決定された閾値より低い、特に１より低い場合、上記反復を停止し、そうでない場合、上記ウィンドウ値を増やし、取得された上記信号の分解オペレーションに戻る、方法。【選択図】図４
2019023622.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサにより取得された信号に対してノイズ除去オペレーションを実行し、ノイズ除去された信号を取得するための方法であって、
前記ノイズ除去オペレーションは、特異スペクトル解析を含み、
前記特異スペクトル解析は、
一次元系列とみなされる取得された前記信号の分解オペレーションと、
軌道行列を単一値分解が適用可能である形式に変換する、前記軌道行列の構成オペレーションと、
前記変換された行列に対する単一値分解オペレーションであって、前記行列の固有値および固有ベクトルを算出する、単一値分解オペレーションと、
前記固有値間での選択に基づく、前記ノイズ除去された信号に対応する一次元系列の再構成オペレーションと
を反復して実行することを含み、
前記単一値分解オペレーションが提供された後、
所与のウィンドウ値、特に３という値から始まる単一値分解を連続的に適用し、
各反復について、現在の前記固有値と前の前記固有値との間の二乗平均平方根値を計算し、前記二乗平均平方根値の最小値およびその位置を計算し、
前記最小値が、決定された閾値より低い、特に１より低い場合、前記反復を停止し、そうでない場合、前記ウィンドウ値を増やし、取得された前記信号の前記分解オペレーションに戻る、
方法。
【請求項２】
工業加工処理の欠陥を特定することを含む、前記工業加工処理の質をモニタリングするための方法であって、
複数の周波数成分を有する信号を前記工業加工処理から取得する段階と、
取得された前記信号に対してノイズ除去オペレーションを実行し、ノイズ除去された信号を取得する段階と、
前記ノイズ除去された信号を単一の周波数成分を有する信号に分解し、後続の直交化を実行して、単一の周波数成分を有する直交化成分を取得する段階と、
固有直交化成分の各々についてそれぞれのエネルギーを計算する段階と、
最高エネルギー値を有する前記固有直交化成分を選択する段階と、
エネルギー追跡演算子を適用して、前記最高エネルギー値を有する前記固有直交化成分の瞬間エネルギーを推定する段階と、
前記最高エネルギー値を有する前記固有直交化成分の前記瞬間エネルギーに対して欠陥特定手順を実行する段階と
を備え、
前記ノイズ除去オペレーションは、請求項１に記載の方法に従って実行される、
方法。
【請求項３】
複数の周波数成分を有する少なくとも１つの信号を前記工業加工処理から取得する前記段階は、前記工業加工処理により生成された信号を検知する段階を有する、
請求項２に記載のモニタリングの方法。
【請求項４】
前記工業加工処理は、レーザ溶接処理またはレーザ切断処理である、
請求項２または３に記載のモニタリングの方法。
【請求項５】
前記検知する段階は、放射線をフォトセンサ、特にフォトダイオードにより検知する段階を含む、
請求項３に記載のモニタリングの方法。
【請求項６】
請求項１に記載のノイズ除去の方法は、心電信号または筋電信号からノイズを除去するためにも用いられ得る。
【請求項７】
工業加工処理の質をモニタリングするためのシステムであって、
１または複数の処理パラメータを測定するためのセンサ手段と、
前記センサ手段により送信された信号を処理するための電子制御および処理ユニットと
を備え、
前記電子制御および処理ユニットは、前記センサ手段により送信された前記信号を処理し、請求項２から５のいずれか一項に記載の工業加工処理の質をモニタリングするための方法を実行する、
システム。
【請求項８】
電子コンピュータのメモリに直接ロード可能なコンピュータ製品であって、前記コンピュータ製品がコンピュータ上で実行された場合に請求項１から５のいずれか一項に記載の方法を実行するためのソフトウェアコード部分を備えるコンピュータ製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、センサにより取得された信号に対してノイズ除去オペレーションを実行し、ノイズ除去された信号を取得するための方法に関する。上記ノイズ除去オペレーションは、特異スペクトル解析（ＳＳＡ）を含む。
【背景技術】
【０００２】
当該解決策は特に、レーザ溶接またはレーザ切断のような工業処理において動作するセンサにより取得される信号を参照する。
【０００３】
レーザ溶接は、高速、高精度、低熱入力、および歪みが少ないことなど、それが提供する利点を理由として、工業的な応用においてますます用いられている。あらゆる他の融接処理において、溶接上の不具合が生じ得る。レーザ溶接の小さな特徴およびそれにより生じ得る不具合を理由として、工業的な要件は、リアルタイムモニタリング方法を用いてこれらを高い信頼性で検出することである。自動車産業において、リアルタイムモニタリング方法の需要はますます緊急のものになってきている。なぜなら、車両の重量を低減して燃料の効率および安全性を改善するために軽量かつ高強度の車両を開発することにより、高性能高強度鋼（ＡＨＳＳ）の使用の増加が促されてきたからである。加えて、自動車部品の表面腐食耐性を改善すべく、これらの鋼は亜鉛めっきされている。しかしながら、ゼロギャップラップ接合部構成の亜鉛めっき鋼のレーザ溶接を実行することは、依然として大きな課題である。ゼロギャップラップ接合部構成の亜鉛めっき鋼をレーザ溶接する場合、亜鉛の沸点（９０６℃）がその融点と比較してより低いことに起因して、接触境界面の亜鉛コーティングが蒸発してしまう。
【０００４】
モニタリングは、高速で、信頼でき、かつ、費用対効果が高くなければならない。なぜなら、欠陥がある成分は、精留または廃棄のいずれかがなされなければならず、両方とも成分のコストにかなりの影響を有するからである。処理のモニタリングのために今日用いられている最も一般的な技術は、センサからの出力を、溶接貫通、ピンホールの発生または溶接形状などの特徴と相関させることを目的として、フォトダイオードセンサを使用し、溶接中に溶融プールから生じる電磁信号を記録する。これらのシステムは、レーザ溶接をリアルタイムでモニタリングし、概してレーザと金属との相互作用を検査してそれ自体の溶接の質を推測するために開発されてきた。光の異なる波長に対応する異なる種類のセンサを用いることにより、例えば、溶接プールの温度、溶接プール上のプラズマおよび後方反射のレベルなど、処理または溶接の異なる側面がモニタリングされ得る。異なる検出可能な放射、つまり、ａ）材料により吸収されない特定量のレーザ光源放射線から生じ、反射されたレーザ、ｂ）ワークピースの内部構造の変化により引き起こされるストレス波から生じた音声放射、ｃ）金属蒸気および溶融プールから発された放射線が、処理信号として用いられ得る。光学的な放射を用いることにより、レーザ処理の質を評価すること、特に、放射特性と溶接の質の特性との間の関係を解明することが可能である。これらの技術は間接的なので、溶接の実際の条件についての情報を推測するために、正確な信号の解釈および処理が必要である。信号解析技術がより正確であればあるほど、溶接の質の特性評価がより良くなる。
【０００５】
以下において、特に、非定常性をもたらす変動的な動作条件下でのレーザ溶接処理の条件のモニタリングが論じられる。非定常信号に対処するために、ウィグナー‐ビレ分布、ウェーブレット解析、周期定常解析およびスペクトル相関など、時間‐周波数解析法に関心が寄せられてきた。ウェーブレット解析は、おそらく最も普及している技術であるが、分解の基底関数が固定され、信号の変動性に必ずしも合致しないという欠点がある。
【０００６】
比較的最近、正確な時間および周波数分解能を求めて、Ｎ．Ｅ．  Ｈｕａｎｇ、Ｚ．  Ｓｈｅｎ等著「非線形および非定常時系列解析のための経験的モード分解およびヒルベルトスペクトル」（ロンドン王立協会会報、第４５４版、シリーズＡ：数学、物理および基礎工学、第１９７１号（１９９８年）、９０３〜９９５ページ）において、経験的モード分解法（ＥＭＤ）が提案されている。ＥＭＤ技術は、信号を固有モード関数に分解する。次に、最も一般にはヒルベルト変換を適用することにより、各固有モード関数の瞬間周波数および振幅が取得され得る。分解された信号の瞬間的な特性を取得するための代替的なアプローチが、エネルギー追跡演算子を用いて信号のエネルギーを推定し、次に、エネルギー分離アルゴリズムを用いて、ＥＭＤ法により生成された各固有モード関数（ＩＭＦ）の振幅包絡線および瞬間周波数を推定することである。当該アプローチは、ティーガ（Ｔｅａｇｅｒ）により開発され、カイザー（Ｋａｉｓｅｒ）により紹介された（Ｆ．  Ｋａｉｓｅｒ著「ティーガのエネルギーアルゴリズム、および連続信号に対するその一般化」（ＩＥＥＥ  ＤＳＰワークショップ会報）（１９９０年））。上述の方法では、他の広く用いられている時間‐周波数技術と比較して高分解能および低算出能力が見込まれる。全てのＩＭＦは、元のデータセットを再構成するはずであり、互いに直交するはずである。しかしながら、Ｈｕａｎｇにより提案される経験的モード分解（ＥＭＤ法）は、ＩＭＦの直交性を保証しない。ＩＭＦ間の直交性が不完全だと、重度のエネルギー漏出がもたらされる。
【０００７】
この課題を解消するために、直交経験的モード分解（ＯＥＭＤ）と称されるグラム‐シュミットの直交化法に基づく新しい方法が、ＩＭＦ間の直交性の度合いを改善して完全な直交固有モード関数（ＯＩＭＦ）を獲得するために、例えば、２０１２年５月９日〜１１日にアーヘンで開催されたＡＫＬ国際レーザ技術会議での、Ｇ．  Ｄ'Ａｎｇｅｌｏによる「レーザ溶接の質を評価するための高度信号解析法」という発表において、本発明者により提案されている。上述の方法では、他の広く用いられている時間‐周波数技術と比較して高分解能および低算出能力が見込まれる。
【０００８】
しかしながら、レーザ溶接中に検出される光学信号は一般的に、用いられる光検出器またはパイロメータに影響を及ぼす異なる種類のノイズにより汚染されている。この現象を回避するために、信号を平滑化およびノイズ除去して「クリーンな」信号を取得することが必要である。ノイズの影響を低減するためのいくつかの方法が開発されてきたが、ノイズの汚染に対処する最も効果的な方法のうちの１つが、周波数スペクトル中の対象領域を可能な限り維持しつつ、信号の外のノイズをフィルタリングすることである。処理信号をノイズ除去する従来の方法は、デジタルバターワースフィルタを用いている。それにもかかわらず、離散ウェーブレット変換、ウィーナーフィルタリングなどのより高度なフィルタリング技術もそのために用いられてきた。これらの方法は有用であることが証明されているが、それらの主な欠点は、自動的かつ系統的な手順の考案が複雑であることである。すなわち、離散ウェーブレット変換を用いる場合には、母ウェーブレット関数が選択されなければならず、ウィーナーフィルタ等を用いる場合には、フィルタリング関数パラメータが選択されなければならない。
【発明の概要】
【０００９】
本発明の目的は、工業加工処理のモニタリングに特に関連してノイズ除去オペレーションの上記欠点の全てを解消することである。
【００１０】
上記目的を実現する観点から、本発明は、前述部分に記載される特性を有するセンサにより取得された信号に対してノイズ除去オペレーションを実行するための方法に関し、さらに、以下のことにより特徴付けられる。上記ノイズ除去オペレーションは、一次元系列とみなされる取得された上記信号の分解オペレーションと、軌道行列を単一値分解が適用可能である形式に変換する、上記軌道行列の構成オペレーションと、上記行列の固有値および固有ベクトルを算出する、変換された上記行列に対する単一値分解オペレーションと、上記固有値間での選択に基づく、上記ノイズ除去された信号に対応する一次元系列の再構成オペレーションとを反復して実行することを含む修正特異スペクトル解析（ＳＳＡ）を含み、単一値分解オペレーションが提供された後、所与のウィンドウ値、特に３という値から始まる単一値分解を連続的に適用し、各反復について、現在の上記固有値と前の上記固有値との間の二乗平均平方根値を計算し、上記二乗平均平方根値の最小値およびその位置を計算し、上記最小値が、決定された閾値より低い、特に１より低い場合、上記反復を停止し、そうでない場合、上記ウィンドウ値を増やし、取得された上記信号の分解オペレーションに戻る。
【００１１】
好ましい実施形態において、工業加工処理の質をモニタリングするための方法であって、上記加工処理の欠陥を特定する段階を備え、複数の周波数成分を有する信号を工業加工処理から取得する段階と、取得された上記信号に対してノイズ除去オペレーションを実行し、ノイズ除去された信号を取得する段階と、上記ノイズ除去された信号を単一の周波数成分を有する信号に分解し、後続の直交化を実行して、単一の周波数成分を有する直交化成分を取得する段階と、固有直交化成分の各々についてそれぞれのエネルギーを計算する段階と、最高エネルギー値を有する上記固有直交化成分を選択する段階と、エネルギー追跡演算子を適用して、上記最高エネルギー値を有する上記固有直交化成分の上記瞬間エネルギーを推定する段階と、上記最高エネルギー値を有する上記固有直交化成分の上記瞬間エネルギーに対して欠陥特定手順を実行する段階とを備える種類のものであり、上記ノイズ除去オペレーションは、上述の、センサにより取得された信号に対してノイズ除去オペレーションを実行するための方法に従って実行される、方法。
【００１２】
本発明は、上述の工業処理の質をモニタリングするための方法を実装する工業処理の質をモニタリングするためのシステムだけでなく、プロセッサなどのデジタルコンピュータのメモリに直接ロード可能な対応するコンピュータ製品であって、上記コンピュータ製品がコンピュータ上で実行された場合に本発明に従った方法を実行するためのソフトウェアコード部分を備えるコンピュータ製品にも関する。
【００１３】
本発明のさらなる特性および利点は、純粋に例示的かつ非限定的な例により提供される添付図面を参照して続く説明から容易に明らかになろう。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明に従った方法を実装するシステムを示すブロック図である。
【図２】本発明に従った方法を実装するモニタリングの方法の基本フロー図を示す。
【図３】従来技術に従ったノイズ除去方法を表すフロー図である。
【図４】本発明に従ったノイズ除去方法の実施形態を表すフロー図である。
【図５】図２の方法により処理された信号を表す信号図を示す。
【図６Ａ】図２の方法により処理された信号を表す信号図を示す。
【図６Ｂ】図２の方法により処理された信号を表す信号図を示す。
【図６Ｃ】図２の方法により処理された信号を表す信号図を示す。
【図６Ｄ】図２の方法により処理された信号を表す信号図を示す。
【図７】図２の方法により処理された信号を表す信号図を示す。
【図８】図２の方法により処理された信号を表す信号図を示す。
【図９】図２の方法により処理された信号を表す信号図を示す。
【図１０Ａ】図２の方法により処理された信号を表す信号図を示す。
【図１０Ｂ】図２の方法により処理された信号を表す信号図を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
図１を参照すると、参照番号１０は、レーザ溶接処理の質をモニタリングするためのシステムを示す。この例では、レーザビーム２０により一緒に溶接される２つの金属ワークピース２、３の事例を参照する。番号１１はレーザ光源を示す。レーザ光源は、光ファイバ１２を介して溶接光学系１３に結合されるレーザーダイオードにより表される。特に、これは、ファイバ結合ダイオードレーザの頭部により得られる。当該レーザビーム２０は、光ファイバ１２を介して溶接光学系１３へと誘導される。
【００１６】
溶接光学系１３は、ビームスプリッタまたは半反射ミラーでもあり得るミラー１３ａを含むものとして概略的に示される。ミラー１３ａの向こうには、放射などの溶接処理およびレーザーダイオード１１により表されるレーザ光源により生成されたレーザビームが到達する集光レンズ１３ａからの光量を検出するように、センサが配置され得る。
【００１７】
溶接光学系１３は、カメラ１５およびフォトセンサ１４も含むものとして表される。カメラ１５は溶接スポットの画像を取得し、一方で、フォトセンサ１５は発された放射線を通じてそのような溶接スポットの電磁気を測定する。カメラ１５およびフォトセンサ１４の出力信号は、取得ボード８に送信される。取得ボード８は、信号を取得し、信号に対して必要な変換を実行し、解析および処理のために信号をパーソナルコンピュータ９に供給する。
【００１８】
ここで、本発明に従った方法は、好ましくは、加工処理を実行するツールからの信号ではなく、加工処理により生成された信号、すなわち、加工処理の進展の結果として当該処理により発された放射線を取得することに留意されたい。
【００１９】
期間中にフォトセンサ１４により取得された信号は、以下においてＳで示される。当該信号は、工業加工処理から取得された複数の周波数成分を有する信号であり、本発明に従った方法を例示するために、以下において例として論じられる。
【００２０】
図２の基本フロー図を参照すると、モニタリングの方法は、以下のオペレーションを想定している。センサ信号Ｓの取得オペレーション１００。センサ信号Ｓは、ここで説明される実施形態では３２ｋＨｚである取得周波数で取得されている。特に、図５〜図１０Ｂに示される例において、データの取得は、ＮＩ  Ｃｏｍｐａｃｔ  ＲＩＯマルチチャネルデータ取得ボードで実行された。データサンプリング周波数は３２７６８Ｈｚである。一般に、取得周波数は３２ｋＨｚより高いか、または３２ｋＨｚと等しい。センサ信号Ｓは、例えばセンサから生じる。センサは、溶接中に溶融プールから生じる電磁信号を記録するパイロメータ１４などである。取得オペレーション１００は、信号時間関数である、取得された信号ｙ（ｔ）を生じさせる。ノイズ除去された信号
【数１】
2019023622.tif 000003
を生じさせる、取得された信号ｙ（ｔ）からのノイズ除去オペレーション２００。修正単一スペクトル解析手順によるノイズ除去オペレーション２００は、図２において詳述される。経験的モード分解手順を用いて、ノイズ除去された信号
【数２】
2019023622.tif 000004
を分解し、固有モード関数ＩＭＦ１…ＩＭＦｎ−１を取得する、ノイズ除去された信号ｘ（ｔ）を固有モード関数ＩＭＦ１…ＩＭＦｎ−１として示される複数の単一成分信号に分解する分解オペレーション３００。単一の周波数成分を有する直交化成分ＯＩＭＦ１…ＯＩＭＦｎ−１を取得するための後続の直交化オペレーション４００。各固有直交化成分ＯＩＭＦ１…ＯＩＭＦｎ−１についてのそれぞれのエネルギーの計算オペレーション５００。最高エネルギー値（ＯＩＦＭｍａｘ）を有する固有直交化成分の選択オペレーション６００。ティーガ‐カイザーエネルギー演算子（ＴＫＥＯＳ）などのエネルギー追跡演算子を適用する、最高エネルギー値ＯＩＦＭｍａｘを有する固有直交化成分の瞬間エネルギーＥの推定オペレーション７００。最高エネルギー値ＯＩＦＭｍａｘを有する固有直交化成分の瞬間エネルギーＥに対する欠陥特定手順の実行オペレーション８００。従って、より詳細には、段階１００においてセンサ信号Ｓが取得される。
【００２１】
図５Ａには、重複したＨＳＳサンプルのレーザ溶接中にフォトセンサ１４により検出された信号Ｓを示す図（振幅対サンプル）が表されている。一方、図５Ｂは、ノイズスペクトル帯域ＮＢが示される相対スペクトルＳ（Ｓ）（振幅対周波数（Ｈｚ））を示す。
【００２２】
以下のノイズ除去オペレーション２００について、センサ信号Ｓは、十分な長さＴの、実数値の非ゼロ時系列とみなされ、ＹＴ＝（ｙ１…‥ｙＴ）である。
【数３】
2019023622.tif 000005
は、固定されたウィンドウ長であり、Ｋ＝Ｔ−Ｌ＋１と仮定する。
【００２３】
ここで、本明細書で説明される解決策をより良く理解すべく、図３のフロー図を参照して、特異スペクトル解析（ＳＳＡ）の従来のノイズ除去オペレーション１９０が説明される。
【００２４】
当該フロー図において、軌道行列Ｘを算出する段階が、２１０で示される。そのような段階２１０は、一次元の時系列ＹＴ＝（ｙ１…‥ｙＴ）を多次元の系列Ｘ１…‥ＸＫに移す。ベクトルＸｉ＝（ｙｉ…‥ｙｉ＋Ｌ＋１）∈ＲＬであり、ここで、Ｋ＝Ｔ−Ｌ＋１である。埋め込みの単一のパラメータは、２≦Ｌ≦Ｔのような整数であるウィンドウ長Ｌである。この段階の結果は軌道行列Ｘである。
【数４】
2019023622.tif 000006
【００２５】
軌道行列Ｘはハンケル行列である。これは、対角線ｉ＋ｊ＝ｃｏｎｓｔに沿った全ての要素が等しいことを意味する。
【００２６】
単一値分解を適用するために行列ＸＸＴ、すなわち、軌道行列Ｘにその転置行列ＸＴを乗じたものを構成する段階が、２２０で示される。
【００２７】
行列ＸＸＴの単一値分解を実行する段階が２３０で示される。この段階において、行列ＸＸＴの固有値λ１，λ２，…λＬおよび固有ベクトルＰ１，Ｐ２，…ＰＬが算出され、ＸＸＴ＝Ｐ∧ＰＴの形式で表される。
∧＝ｄｉａｇ（λ１，……λＬ）は、λ１≧λ２≧…λＬ≧０であるように順序付けられた、行列ＸＸＴの固有値の対角線行列である。
Ｐ＝（Ｐ１，Ｐ２，…ＰＬ）は行列ＸＸＴの固有値ベクトルの対応する直交行列である。
【００２８】
固有ベクトルを選択する後続の段階が２４０で示される。この段階において、ｌ（１≦ｌ≦Ｌ）個の固有ベクトル
【数５】
2019023622.tif 000007
の群の選択が提供される。そのような群分けの段階は、基本行列
【数６】
2019023622.tif 000008
をいくつかの群に分割し、各群内の当該行列を合計することに対応する。
【数７】
2019023622.tif 000009
が指数
【数８】
2019023622.tif 000010
の群であると仮定する。次に、群Ｉに対応する基本行列ＸＩは、
【数９】
2019023622.tif 000011
として定義される。
【００２９】
次に、一次元系列を再構成する最終段階が２５０で示される。これは、ノイズ除去された行列
【数１０】
2019023622.tif 000012
を軌道行列Ｘの近似値として算出することを含む。次に、ノイズ除去された一次元系列ＹＴ＝（ｙ１…‥ｙＴ）への移行が、ノイズ除去された行列
【数１１】
2019023622.tif 000013
の対角線を平均することにより実現され、ノイズ除去された信号
【数１２】
2019023622.tif 000014
が取得される。
【００３０】
図３を参照して説明されるＳＳＡの欠点のうちの１つは、パラメータＬ（ウィンドウ長）の値および段階２４０において用いられる群分け方針を選択するための全般的な基準が欠如していることである。その上、ウィンドウ長および群分け方針の特定の選択は、信号におけるトレンドとノイズとの間の不十分な分離につながる。すなわち、トレンド成分が信号の再構成においてノイズ成分と混合されることになる。ウィンドウ長Ｌのどの値を選択すべきかにおける不確定性を解消するために、図４のフロー図を参照して説明される修正ＳＳＡ２００が提供される。
【００３１】
見て分かるように、これは反復処理であり、当該反復処理では、図３の群分け段階２４０が、修正された群選択段階３４０により置換されている。段階２１０、２２０、および２３０は、図３のそれらに対応している。ウィンドウ長Ｌの値が値Ｌ＝３で始まり、段階３４０により命令される一連の段階２１０、２２０、２３０を通じた各反復において増やされることが唯一の差異である。再構成段階２５０も維持される。
【００３２】
故に、分解はＬ＝３から始まるように段階２３０で実行され、対応する数の固有値λ１，……λＬおよび固有ベクトルＰ１，Ｐ２，…ＰＬが段階３４０にかけて生成される。
【００３３】
次に、段階３４２において、固有値のセットのうちの現在の固有値と前の固有値との間の二乗平均平方根ＲＭＳが計算される。
ＲＭＳ（１）＝ｒｍｓ（λ１：λ２）……‥ＲＭＳ（Ｌ−１）＝ｒｍｓ（λＬ−１：λＬ）
【００３４】
次に、段階３４４において、当該反復について二乗平均平方根値の最小値およびその最小位置ｐｏｓｍｉｎが計算される。段階３４６において、停止基準が評価される。
［ｍｉｎ，  ｐｏｓｍｉｎ］＝ｍｉｎ（ＲＭＳ（１：Ｌ−１））＜ε＝１／１００
【００３５】
従って、段階３４６において、上記最小値が決定された閾値εより低い、特に１より低い場合には反復の停止が提供され、そうでない場合には、ウィンドウ値が増やされ、修正ＳＳＡオペレーション２００の新しい反復のために段階２１０に戻る。
【００３６】
段階２５０にかけて供給されるｌ（１≦ｌ≦Ｌ）個の固有ベクトルＰｉ１，Ｐｉ２，…‥Ｐｉｌの群は、反復が停止される値Ｌで選択され、例えば、Ｌ＝５の場合、Ｐｉ１，Ｐｉ２，…‥Ｐｉ５である。
【００３７】
この連続的な手順の収束は、所与の反復における現在の信号と前の信号との間のパーセンテージＲＭＳの差が十分に小さい程度である。
【００３８】
図６Ａはノイズ除去された信号
【数１３】
2019023622.tif 000015
を示し、図６Ｂは相対スペクトル
【数１４】
2019023622.tif 000016
を示す。図６Ｃは残留ノイズｎ（ｔ）を示し、図６Ｄはその相対スペクトルＳ（ｎ（ｔ））を示す。平滑化された信号を、いずれの初期条件も固定することなくブラインド手法で取得するための、修正ＳＳＡ２００での提案されるノイズ除去方法の有効性は、実証済みである。図６Ｂのスペクトル、つまり、ノイズ除去された信号と、図６Ｄのスペクトル、つまり、ノイズとに注目して、これらのスペクトル間の分離に留意すべきである。この条件により、ノイズ除去された信号がノイズにより汚染されないことが確実になる。
【００３９】
ここで、本発明に従ったノイズ除去方法を実装する工業加工処理の質のモニタリング方法の説明を完了するために、残りのオペレーション３００〜８００が説明される。
【００４０】
オペレーション３００は、以下において簡略化のために一般的な信号のようにｘ（ｔ）として示されるノイズ除去された信号
【数１５】
2019023622.tif 000017
を、固有モード関数ＩＭＦ１…ＩＭＦｎ−１として示される複数の単一成分信号に分解する分解オペレーションであり、経験的モード分解手順を用いて、信号ｘ（ｔ）を分解し、固有モード関数ＩＭＦ１…ＩＭＦｎ−１を取得する。
【００４１】
経験的モード分解法（ＥＭＤ）は、複数成分の信号を、固有モード関数（ＩＭＦ）と呼ばれる、時間領域における多数の信号成分（振動関数のセット）に分解するために用いられる経験的な方法である。各ＩＭＦは信号の周波数の帯域幅を表すので、ＥＭＤ法は、フィルタバンク法であり、解析されている信号の望ましくない成分を除去するために用いられ得る。定義によれば、ＩＭＦは、（ａ）当該ＩＭＦの全長における極値の数およびゼロ交差の数が等しいか、または異なっても最大で１でなければならないこと、および（ｂ）任意の点において、極大値により定義される包絡線および極小値により定義される包絡線の平均値がゼロであること、という条件を満たすはずである。
【００４２】
ＩＭＦを抽出するためのＥＭＤ分解手順は、シフト処理と呼ばれる。当該手順は、信号ｘ（ｔ）の極大値および極小値が見出される段階と、信号の全ての極大値が接続されて上側包絡線ｕ（ｔ）が形成され、上側包絡線の全ての極小値が接続されて下側包絡線ｌ（ｔ）が形成される段階とからなる。この接続は、三次スプライン補間スキームを用いて行われる。平均値ｍ１（ｔ）がｍ１（ｔ）＝［ｌ（ｔ）＋ｕ（ｔ）］／２として定義され、第１可能成分ｈ１（ｔ）が以下の式により与えられる。
ｈ１（ｔ）＝ｘ（ｔ）−ｍ１（ｔ）
【００４３】
成分ｈ１（ｔ）は、ＩＭＦになる条件を満たす場合にのみ、第１成分として認められる。成分ｈ１（ｔ）がＩＭＦではない場合、ＩＭＦになる条件をｈ１（ｔ）が満たすまで、シフト処理が続けられる。この処理中、ｈ１（ｔ）は新しいデータセットとして扱われる。これは、その上側包絡線および下側包絡線が形成されること、および新しい成分ｈ１１（ｔ）がＩＭＦの基準ｈ１１（ｔ）＝ｘ（ｔ）−ｍ１１（ｔ）を満たすことを期待して、これらの包絡線の平均値ｍ１１（ｔ）が、ｈ１１（ｔ）を計算するために用いられることを意味する。
【００４４】
シフト処理は、成分ｈ１ｋ（ｔ）が信号ｘ（ｔ）のＩＭＦとして認められ、Ｃ１（ｔ）により示されるまで、繰り返される。
Ｃ１（ｔ）＝ｈ１ｋ（ｔ）＝ｈ１（ｋ−１）（ｔ）−ｍｋ（ｔ）第１ＩＭＦは信号ｘ（ｔ）から減算され、残留信号が生じる。
ｒ１（ｔ）＝ｘ（ｔ）−Ｃ１（ｔ）
【００４５】
シフト処理中、信号ｘ（ｔ）は、有限数Ｎ個の固有モード関数に分解され、結果として、Ｎ個の残留信号が取得される。当該処理は、最後の残留信号ｒＮ（ｔ）が取得され、当該信号が定数関数または単調関数である場合に終了する。元の信号ｘ（ｔ）は、和として再構成され得る。
【数１６】
2019023622.tif 000018
【００４６】
非定常信号は、前述のＥＭＤアルゴリズムを用いて、ＩＭＦに分解される。次に、ダメージ検出の特徴を取得すべく、各ＩＭＦは別々に解析され得る。
【００４７】
次に、単一の周波数成分を有する直交化成分ＯＩＭＦ１…ＯＩＭＦｎ−１を取得するために、特に直交経験的モード分解（ＯＥＭＤ）と呼ばれる方法を用いて、後続の直交化オペレーション４００が実行される。
【００４８】
ＥＭＤ解析は、
ＥＭＤにより取得されたＩＭＦは元の信号を再構成し得、
ＩＭＦ成分間には直交性がある、
という仮説に基づく。
【００４９】
Ｈｕａｎｇにより提案されるＥＭＤアプローチは、厳密な直交性を理論上確実にし得ず、各ＩＭＦ間のおおよその直交性を数値で示すに過ぎない。ＥＭＤからのＩＭＦの直交性をチェックすべく、Ｈｕａｎｇ等は、全体的な直交性指数ＩＯＴおよび任意の２つの成分についての部分的な直交性指数ＩＯｊｋを以下のように定義した。
【数１７】
2019023622.tif 000019
【数１８】
2019023622.tif 000020
【００５０】
段階４００において、ＩＭＦ成分の直交性を示すエネルギー指数が定義される。元の信号のエネルギーＥｘおよび各ＩＭＦ成分のエネルギーが、以下の式により与えられる。
【数１９】
2019023622.tif 000021
【数２０】
2019023622.tif 000022
【００５１】
ＥＭＤからのＩＭＦ成分が互いに厳密に直交する場合、直交性指数ＩＯＴの値はゼロであるはずであり、分解された信号の総エネルギーＥｔｏｔは不変であるはずであり、任意の２つのＩＭＦ成分の間のエネルギー漏出Ｅｊｋは、ゼロであるはずである。
【００５２】
概して、ＥＭＤからのＩＭＦは理論上直交しないので、直交性指数の値は約１０−２から１０−３である。従って、Ｈｕａｎｇは、ＩＭＦ間でほぼ直交性があると考えた。しかしながら、数値的なシミュレーションにより、Ｈｕａｎｇが考えた直交性の小さな誤差に起因して、時間信号の分解にＥＭＤを適用した場合に実際には重度のエネルギー漏出があったことが実証された。
【００５３】
ＥＭＤからのＩＭＦに厳密な直交性があること、およびＥＭＤに起因するエネルギー漏出がないことを確実にすべく、段階４００は、直交経験的モード分解（ＯＥＭＤ）と称されるグラム‐シュミットの直交化法に基づく。述べられたＯＥＭＤは、２０１２年５月９日〜１１日にアーヘンで開催されたＡＫＬ国際レーザ技術会議でのＧ．  Ｄ'Ａｎｇｅｌｏによる「レーザ溶接の質を評価するための高度信号解析法」において説明されており、以下のように運用される。
ＥＭＤを用いて、（説明される方法においてノイズ除去された信号
【数２１】
2019023622.tif 000023
に対応する）ノイズ除去方法２００によりノイズ除去された信号ｘ（ｔ）が、段階３００で計算されたｎ個のＩＭＦ成分
【数２２】
2019023622.tif 000024
、すなわち、ＩＭＦ１…ＩＭＦｎと、最終的な残基ｒｎ（ｔ）との和として表される。すなわち、
【数２３】
2019023622.tif 000025
である。
まず、ｃ１（ｔ）が、信号ｘ（ｔ）の第１直交ＩＭＦ（ＯＩＭＦ）成分ＯＩＭＦ１として定義される。ここで、
【数２４】
2019023622.tif 000026
である。
【数２５】
2019023622.tif 000027
が
【数２６】
2019023622.tif 000028
に直交することは理論上保証されないので、従って、ｘ（ｔ）の第２ＯＩＭＦ成分ＯＩＭＦ２を取得すべく、
【数２７】
2019023622.tif 000029
から部分的なｃ１（ｔ）を除去するこの手段を採用し得る。次に、ｃ２（ｔ）が以下の式により与えられる。
【数２８】
2019023622.tif 000030
ここで、ｃ２（ｔ）は、ｃ１（ｔ）に直交する、ｘ（ｔ）の第２ＯＩＭＦ成分であり、β２１は、
【数２９】
2019023622.tif 000031
とｃ１（ｔ）との間の直交性係数として定義される。ｃ１（ｔ）を生成し、最後の式の両辺の時間ｔについて積分変換を実行し、ｃ２（ｔ）とｃ１（ｔ）との間の直交特性を用いて、β２１は以下のように演繹され得ることが示され得る。
【数３０】
2019023622.tif 000032
【数３１】
2019023622.tif 000033
【数３２】
2019023622.tif 000034
上記で提案された同じ手段を採用して、ＥＭＤからのｘ（ｔ）の（ｊ＋１）番目のＩＭＦ成分から前のｊ個のＯＩＭＦ成分の全てを除去することにより、ｘ（ｔ）の（ｊ＋１）番目のＯＩＭＦ成分が取得され得、ｃｊ＋１（ｊ＝２，…，ｎ−１）が以下の式により与えられる。
【数３３】
2019023622.tif 000035
ｃｋ（ｔ）（ｋ≦ｊ）を生成し、ｃｊ＋１（ｔ）を表す最後の式の両辺の時間ｔについて積分変換を実行し、ｃｋ（ｔ）とｃｉ（ｔ）（ｉ≠ｋ）との間の直交特性を用いて、βｊ＋１，ｉは以下のように演繹され得ることが示され得る。
【数３４】
2019023622.tif 000036
【００５４】
ＩＭＦ成分についての上記直交処理プロセスは、直交経験的モード分解（ＯＥＭＤ）と称される。いくつかの代数オペレーションを実行した後、信号ｘ（ｔ）は以下のように表される。
【数３５】
2019023622.tif 000037
ここで、
【数３６】
2019023622.tif 000038
である。
【００５５】
ＯＥＭＤ法は、段階３００において実行される、ＥＭＤからのＩＭＦの抽出処理を変更しないことに留意すべきである。さらに、ＩＭＦ間にほぼ直交性があることに起因して、ＯＩＭＦを抽出するためのＯＥＭＤは、固有モード関数の属性を基本的に保証し得ないのみでなく、ＯＩＭＦ間の厳密な直交性も確実にし得ない。
【００５６】
図７は、それぞれのスペクトルを示す直交固有モード関数ＯＩＭＦ１…ＯＩＭＦ５を示す。上述のＯＥＭＤ手順は、ブラインドフィルタバンクとして機能するが、当該フィルタをモデル化することはない。
【００５７】
各固有直交化成分（ＯＩＭＦ１…ＯＩＭＦｎ−１）についての計算オペレーション５００、それぞれのエネルギー、およびエネルギー計算に基づく以下の段階６００〜８００を参照して、ここで、ティーガ‐カイザーエネルギー演算子（ＴＫＥＯ）が予備的に導入される。
【００５８】
例えばノイズ除去された信号
【数３７】
2019023622.tif 000039
に対応する信号ｘ（ｔ）のエネルギーは、以下の式により与えられる。
【数３８】
2019023622.tif 000040
【００５９】
これは、瞬間合計エネルギーではないが、時間２Ｔにわたる信号のエネルギーである。信号のエネルギーを推定するための別の手法は、フーリエ変換された信号の異なる周波数帯域の二乗絶対値を、それぞれの帯域のエネルギーレベルの測定値として用いることである。単純な正弦信号を生成するためのエネルギーは、振幅および周波数の両方と共に変動する。最終的に、信号の瞬間エネルギーを推定すべく、エネルギー追跡演算子が用いられる。これは、いわゆるティーガ‐カイザーエネルギー演算子（ＴＫＥＯ）Ψ［．］であり、以下のように定義される。
【数３９】
2019023622.tif 000041
ここで、ｘ（ｔ）は当該信号であり、
【数４０】
2019023622.tif 000042
および
【数４１】
2019023622.tif 000043
はそれぞれ、その第１微分係数および第２微分係数である。離散的な事例において、前の式の時間微分係数は、時間の差により近似され得る。
【数４２】
2019023622.tif 000044
【００６０】
各時点でのエネルギーの算出のために要求されるサンプルは３つのみなので、ＴＫＥＯは優れた時間分解能を提供する。
【００６１】
従って、上述のように、段階５００において、各固有直交化成分ＯＩＭＦ１…ＯＩＭＦｎ−１について、それぞれのエネルギーが計算される。
【００６２】
段階６００において、最高エネルギー値ＯＩＦＭｍａｘを有する固有直交化成分が選択される。図７の例を参照して、各固有直交化成分ＯＩＭＦ１…ＯＩＭＦ１についてエネルギーが計算され、最高エネルギー値を有するもの、つまり、エネルギー値がより高く、信号コンテンツがより高いものが選択される。ＯＩＭＦ１…ＯＩＭＦ５のスペクトルが図８に示される。この例において、ＯＩＭＦ４が最高エネルギー値を有する。すなわち、ＯＩＭＦ４は、最高エネルギー値ＯＩＦＭｍａｘを有する直交化成分であり、図９にも示される。
【００６３】
次に、エネルギー追跡演算子、すなわち、ＴＫＥＯ演算子を適用して、最高エネルギー値ＯＩＦＭｍａｘを有する固有直交化成分の瞬間エネルギーＥの推定オペレーション７００が実行される。図１０Ａは、従来のＳＳＡなしの最高エネルギー値ＯＩＦＭｍａｘを有する固有直交化成分のエネルギー信号の瞬間エネルギーＥを示し、図１０Ｂは、ノイズ除去された信号
【数４３】
2019023622.tif 000045
のエネルギー
【数４４】
2019023622.tif 000046
を示す。
【００６４】
この信号
【数４５】
2019023622.tif 000047
に対して、最高エネルギー値（ＯＩＦＭｍａｘ）を有する固有直交化成分の瞬間エネルギー（Ｅ）についての欠陥特定手順が、オペレーション８００に従って実行される。
【００６５】
ボックスＢ１内に含まれる信号部分は、重度の不安定性（欠陥）とみなされ得、ボックスＢ２内に含まれる信号部分は、許容可能な不安定性（欠陥）とみなされ得る。瞬間エネルギーＥの振幅に対して、閾値に基づいて評価が実行される。
【００６６】
もちろん、他の既知の手順が、ＥＰ−Ａ−１７６７３０８またはＥＰ−Ａ−１２７５４６４において説明される方法などの欠陥解析手順８００を実行するために用いられ得る。
【００６７】
故に、修正ＳＳＡノイズ除去により、信号におけるトレンドとノイズとの間の良好な分離を得るためのウィンドウ長および群分け方針の最適な選択が可能になる。すなわちトレンド成分が、信号の再構成においてノイズ成分と混合されることになるのを回避することが可能になる。
【００６８】
これは特に、加工処理により取得された、複数の周波数成分を有する信号が評価されるレーザ処理のモニタリングにおいて効果的である。単一成分への分解および解析による、説明されるモニタリングの方法により、欠陥が存在する場合、溶接中に生じた欠陥が存在していることを決定するためだけでなく欠陥の位置を特定するためのＴＫＥＯ演算子を用いて欠陥を検出することが可能になる。
【００６９】
従って、方法により、参照信号との比較を用いることなく、迅速な手法で決定することが可能になる。処理により生成された信号は、欠陥を示し、欠陥の位置および／または種類を決定するために詳細に解析され得る。
【００７０】
必然的に、本発明の原理を変更することなく、構成の詳細および実施形態は、本明細書において純粋に例として説明され例示されるものから大きく異なり得るが、それにより本発明の範囲から逸脱することはない。
【００７１】
方法は、レーザ溶接処理に関するが、他の加工処理、特に、レーザ切断処理などのレーザが伴うものにも関する。説明されるノイズ除去オペレーションを実行するための方法は、心電信号または筋電信号からノイズを除去するためにも用いられ得る。
【００７２】
当該処理から当該信号を取得するために用いられるセンサは、非定常信号を生成する工業加工処理の質のモニタリングについての既知の技術において用いられるセンサのいずれでもあり得る。例として、レーザ溶接またはレーザ切断を参照すると、センサは、レーザが動作するスポットにより反射される放射線を取得するフォトダイオードであり得る。
【図１】
2019023622.tif 000048
【図２】
2019023622.tif 000049
【図３】
2019023622.tif 000050
【図４】
2019023622.tif 000051
【図５】
2019023622.tif 000052
【図６Ａ】
2019023622.tif 000053
【図６Ｂ】
2019023622.tif 000054
【図６Ｃ】
2019023622.tif 000055
【図６Ｄ】
2019023622.tif 000056
【図７】
2019023622.tif 000057
【図８】
2019023622.tif 000058
【図９】
2019023622.tif 000059
【図１０Ａ】
2019023622.tif 000060
【図１０Ｂ】
2019023622.tif 000061
【外国語明細書】
2019023622000001.pdf