(57)【要約】【課題】  力検出器が検出した生データ上の変化点の特徴を残しつつ、試験力の生データから高周波ノイズを除去することが可能な材料試験のノイズ除去方法および材料試験機を提供する。【解決手段】  生データから変化点として破断点を検出し（ステップＳ１１）、破断点の前後でデータを分割して（ステップＳ１２）、分割データＤ１、Ｄ２を得ている。分割データＤ１、Ｄ２ごとに、ローパスフィルタ処理（ステップＳ１３）が実行され、全ての分割データのフィルタ処理が終わると（ステップＳ１４）、破断点の前後で、それぞれ固有振動数が除去された時系列データが再構成される。再構成データを破断点で接続することにより（ステップＳ１５）、試験力の時系列データを、破断点での試験力の変化を生かしつつ、試験機本体の固有振動が除去された時系列データに復元することができる。【選択図】  図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
試験対象に試験力を与える材料試験において、力検出器が検出した試験力の時系列データである生データから高周波ノイズを除去する材料試験のノイズ除去方法であって、
前記生データから試験力の値が急激に変化している変化点を検出し、前記変化点の前後で前記生データを分割するデータ分割工程と、
前記データ分割工程において分割された分割データの各々から、ローパスフィルタにより高周波ノイズを除去するローパスフィルタ処理工程と、
前記ローパスフィルタ処理工程において高周波ノイズが除去された分割データの各々を元の時系列に従って結合するデータ結合工程と、
を含むことを特徴とする材料試験のノイズ除去方法。
【請求項２】
請求項１に記載の材料試験のノイズ除去方法において、
前記ローパスフィルタは、ウェーブレットフィルタであり、
前記ローパスフィルタ処理工程では、離散ウェーブレット変換および離散ウェーブレット逆変換による高周波ノイズの除去を実行する材料試験のノイズ除去方法。
【請求項３】
請求項１に記載の材料試験のノイズ除去方法において、
前記変化点は、試験開始後に試験力の値が急激に上昇し始める点、および／または、試験対象の破断により試験力の値が急激に降下し始める点である材料試験のノイズ除去方法。
【請求項４】
請求項３に記載の材料試験のノイズ除去方法において、
前記ローパスフィルタにおけるカットオフ周波数は、前記変化点より後の時間のデータをフーリエ変換して得た試験機本体の固有振動数を利用して決定される材料試験のノイズ除去方法。
【請求項５】
請求項３に記載の材料試験のノイズ除去方法であって、
前記データ分割工程では、前記変化点から所定の区間のデータを除いて前記生データを分割し、
前記データ結合工程では、前記所定の区間に相当する空白のデータ点を補間してローパスフィルタ処理後の前記分割データを相互に接続する材料試験のノイズ除去方法。
【請求項６】
請求項１に記載の材料試験のノイズ除去方法であって、
前記データ結合工程においては、前記変化点を含む前記変化点から前の分割データにおける前記ローパスフィルタ処理工程の後の前記変化点と同時刻のデータ点の値と、前記変化点の値とを比較し、前記ローパスフィルタ処理工程の後の前記データ点の値と前記変化点の値とが所定の値以上に離れていたときに、前記ローパスフィルタ処理工程の後の前記データ点の値を前記生データの前記変化点の値に置き換えて前記ローパスフィルタ処理工程の後の分割データを接続する材料試験のノイズ除去方法。
【請求項７】
負荷機構を駆動して試験対象に試験力を与える材料試験機であって、
前記試験対象に作用する試験力を検出する力検出器と、
前記負荷機構を制御する制御装置と、を備え、
前記制御装置は、
前記力検出器が検出した試験力の時系列データである生データから、試験力の値が急激に変化している変化点を検出し、前記生データを前記変化点の前後で分割するデータ分割部と、
前記データ分割部において分割された分割データの各々から、高周波ノイズを除去するローパスフィルタと、
前記ローパスフィルタにより高周波ノイズが除去された前記分割データの各々を元の時系列に従って結合するデータ結合部と、
を備えることを特徴とする材料試験機。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、検出器が検出した材料試験のデータからノイズを除去する材料試験のノイズ除去方法および材料試験機に関する。
【背景技術】
【０００２】
材料の特性を評価するために、材料の種別や性質に応じた各種材料試験が行われている。材料試験を実行する材料試験機は、試験体に試験力を与える負荷機構と、実際に試験体にかかった力を検出するための力検出器を備えている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−３３３２２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
図１８は、高速引張試験のデータの一例を示すグラフである。図１８のグラフは、試験速度５ｍ／ｓの条件で高速引張試験を実行し、サンプリング周波数１０００ｋＨｚで取得した試験力データを示すものであり、グラフの縦軸は試験力（ｋＮ：キロニュートン）を示し、横軸は時間（μｓ：マイクロ秒）を示している。
【０００５】
材料試験の内容によっては、力検出器が検出したデータ中に急変するデータ点が存在するものがある。急変するデータ点が存在するデータとしては、試験片が破断するまで試験力を負荷する材料試験の試験結果などがある。例えば、特許文献１に示された引張試験機で試験を実行すると、図１８のグラフのように、試験片の破断により試験力が急激に落ちる。
【０００６】
試験片の破断した箇所には、破断後は試験力が作用していないが、力検出器には、試験機（治具や試験片を含む）の固有振動による慣性力が検出される。また、破断前の試験力データの振動も、実際に試験片にかかった力によるものではなく、ノイズ（固有振動による慣性力によるもの）と考えられる。また、高速引張試験や高速衝撃試験においては、高速なデータ採取を行う関係上、力検出器が検出した生データに高周波ノイズが混入しやすい。従って、高速引張試験において力検出器が検出した試験力データからそれらのノイズを除去することが好ましい。
【０００７】
図１９は、従来のフーリエ変換によるローパスフィルタ処理結果を示すグラフである。図２０は、従来の移動平均によるローパスフィルタ処理結果を示すグラフである。これらのグラフの縦軸は試験力（ｋＮ：キロニュートン）を示し、横軸は時間（μｓ：マイクロ秒）を示している。また、グラフにおいては、力検出器が検出した元データ（生データ）の波形を破線で示し、ローパスフィルタ処理により高周波成分を除去した波形を実線で示している。
【０００８】
図１９では、試験力データの波形をフーリエ変換し、１０ｋＨｚ以上の高周波成分をカットして逆フーリエ変換した結果を示している。破断後の振動は、振幅が小さくなりノイズが除去されているが、グラフ中に黒矢印で指し示すように、破断前のデータに過剰な波が合成されている。また、グラフ中に白抜き矢印で指し示すように、データが急変する破断点でのデータも、実線で示すフィルタ処理後の波形は、破線で示す元データの波形より変化が鈍くなっている。このため、試験片が実際に破断した正確な時間をフィルタ処理後のデータから読み取ることが困難になっている。
【０００９】
図２０のように移動平均によるローパスフィルタ処理を行うと、グラフ中に白抜き矢印で指し示すように、試験力が急激に上昇し始める開始点付近と試験力が急激に下降し始める破断点付近で、実線で示すフィルタ処理後の波形が破線で示す生データの波形より変化が鈍くなっている。このため、フィルタ処理後のデータでは、試験片に実際に試験力が作用し始めた正確な時間ならびに相当する変位量や、試験片が実際に破断した正確な時間ならびに変位量を読み取ることが困難になっている。
【００１０】
また、弾性率を求めるときには、試験力―変位グラフを作成し、試験開始後、弾性域での試験力―変位曲線の傾きを算出する。この種の試験では、図１８に示すように、負荷機構を駆動して試験片に試験力を作用させる前から力検出器からの入力をモニタするようにしている。そして、試験片に試験力が作用し始める開始点の位置が、図２０のように生データとフィルタ処理後のデータとでずれると、試験力―変位線図においても波形がなまり、弾性域での試験力―変位曲線の傾きである弾性率を正しく求めることができなかった。
【００１１】
さらに、移動平均によるローパスフィルタ処理では、移動平均の点数分前後のデータが欠けてしまう問題があり、データの欠けを少なくするために移動平均の点数を減らすと、フィルタ効果が弱くなり、高周波ノイズを除去できなくなる問題も生じる。
【００１２】
この発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、力検出器が検出した生データ上の変化点の特徴を残しつつ、試験力の生データから高周波ノイズを除去することが可能な材料試験のノイズ除去方法および材料試験機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】
【００１３】
請求項１に記載の発明は、試験対象に試験力を与える材料試験において、力検出器が検出した試験力の時系列データである生データから高周波ノイズを除去する材料試験のノイズ除去方法であって、前記生データから試験力の値が急激に変化している変化点を検出し、前記変化点の前後で前記生データを分割するデータ分割工程と、前記データ分割工程において分割された分割データの各々から、ローパスフィルタにより高周波ノイズを除去するローパスフィルタ処理工程と、前記ローパスフィルタ処理工程において高周波ノイズが除去された分割データの各々を元の時系列に従って結合するデータ結合工程と、を含むことを特徴とする。
【００１４】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の材料試験のノイズ除去方法において、前記ローパスフィルタは、ウェーブレットフィルタであり、前記ローパスフィルタ処理工程では、離散ウェーブレット変換および離散ウェーブレット逆変換による高周波ノイズの除去を実行する。
【００１５】
請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の材料試験のノイズ除去方法において、前記変化点は、試験開始後に試験力の値が急激に上昇し始める点、および／または、試験対象の破断により試験力の値が急激に降下し始める点である。
【００１６】
請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の材料試験のノイズ除去方法において、前記ローパスフィルタにおけるカットオフ周波数は、前記変化点より後の時間のデータをフーリエ変換して得た試験機本体の固有振動数を利用して決定される。
【００１７】
請求項５に記載の発明は、請求項３に記載の材料試験のノイズ除去方法であって、前記データ分割工程では、前記変化点から所定の区間のデータを除いて前記生データを分割し、前記データ結合工程では、前記所定の区間に相当する空白のデータ点を補間してローパスフィルタ処理後の前記分割データを相互に接続する。
【００１８】
請求項６に記載の発明は、請求項１に記載の材料試験のノイズ除去方法であって、前記データ結合工程においては、前記変化点を含む前記変化点から前の分割データにおける前記ローパスフィルタ処理工程の後の前記変化点と同時刻のデータ点の値と、前記変化点の値とを比較し、前記ローパスフィルタ処理工程の後の前記データ点の値と前記変化点の値とが所定の値以上に離れていたときに、前記ローパスフィルタ処理工程の後の前記データ点の値を前記生データの前記変化点の値に置き換えて前記ローパスフィルタ処理工程の後の分割データを接続する。
【００１９】
請求項７に記載の発明は、負荷機構を駆動して試験対象に試験力を与える材料試験機であって、前記試験対象に作用する試験力を検出する力検出器と、前記負荷機構を制御する制御装置と、を備え、前記制御装置は、前記力検出器が検出した試験力の時系列データから、試験力の値が急激に変化している変化点を検出し、時系列データを前記変化点の前後で分割するデータ分割部と、前記データ分割部において分割された分割データの各々から、高周波ノイズを除去するローパスフィルタと、前記ローパスフィルタにより高周波ノイズが除去された前記分割データの各々を元の時系列に従って結合するデータ結合部と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２０】
請求項１から請求項７に記載の発明によれば、力検出器により検出する試験力の値が急変するデータ点である変化点が存在する生データについて、変化点の前後でデータを分割し、分割したデータごとにローパスフィルタ処理を行った後に、再度、データを結合することで、変化点の特徴を活かしつつ、高周波ノイズを除去したデータを得ることができる。これにより、ユーザは、より生データに近い試験力値の変化の状態を知ることができ、試験対象にかかる試験力の挙動をより正確に把握することが可能となる。
【００２１】
請求項２に記載の発明によれば、ウェーブレット変換、ウェーブレット逆変換によるローパスフィルタを用いることで、時間的な情報を欠落することなく、高周波ノイズを除去することができる。
【００２２】
請求項３に記載の発明によれば、変化点は、試験開始後に試験力の値が急激に上昇し始める点であることから、試験対象に試験力が作用し始めた直後の試験力と試験対象に生じた変位との関係をより正確に把握することができ、弾性率を正しく求めることが可能となる。また、変化点は、試験対象の破断により試験力の値が急激に降下し始める点であることから、破断時の試験力の挙動をより正確に把握することが可能となる。
【００２３】
請求項４に記載の発明によれば、ローパスフィルタにおけるカットオフ周波数は、変化点より後の時間のデータをフーリエ変換して得た試験機本体の固有振動数を利用して決定されることから、固有振動による慣性力が力検出器の検出値に重畳することを防ぐための最適なフィルタ定数を算出することができる。
【００２４】
請求項５に記載の発明によれば、変化点から所定の区間のデータを除いて生データを分割し、所定の区間に相当する空白のデータ点を補間してローパスフィルタ処理後の分割データを相互に接続することから、分割したデータ間のつなぎ目が現実の力検出器が検出する試験力変化と比較して不自然になることを防ぐことができる。
【００２５】
請求項６に記載の発明によれば、変化点を含む変化点から前の分割データをローパスフィルタ処理した後の変化点と同時刻のデータ点の試験力値が、生データの変化点の試験力値とかけ離れていた場合には、ローパスフィルタ処理後のデータ点を生データの変化点に置き換えてローパスフィルタ処理後の分割データを相互に接続することから、分割したデータ間のつなぎ目が不自然になることを低減し、変化点の特徴を活かしたローパスフィルタ処理後のデータをユーザに提示することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】この発明に係る材料試験機の概要図である。
【図２】この発明に係る材料試験機の主要な制御系を示すブロック図である。
【図３】試験力の生データからノイズを除去する手順を示すフローチャートである。
【図４】図１８の高速引張試験のデータにおける破断点付近のデータを示すグラフである。
【図５】破断点の検出を説明するグラフである。
【図６】ローパスフィルタ処理の手順を示すフローチャートである。
【図７】図１８の高速引張試験のデータにおける破断点以降のデータを高速フーリエ変換解析した結果を示すパワースペクトルである。
【図８】離散ウェーブレット変換の概念図である。
【図９】ローパスフィルタ処理後のデータを示すグラフである。
【図１０】ローパスフィルタ処理後のデータを示すグラフである。
【図１１】データ接続後のデータを示すグラフである。
【図１２】データ分割をせずにローパスフィルタ処理を行った場合を示すグラフである。
【図１３】データの接続方法について説明するグラフである。
【図１４】データの接続方法について説明するグラフである。る。
【図１５】データの接続方法について説明するグラフである。
【図１６】試験力―変位線図である。
【図１７】試験力―変位線図である。
【図１８】高速引張試験のデータの一例を示すグラフである。
【図１９】従来のフーリエ変換によるローパスフィルタ処理結果を示すグラフである。
【図２０】従来の移動平均によるローパスフィルタ処理結果を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、この発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。図１は、この発明に係る材料試験機の概要図である。図２は、この発明に係る材料試験機の主要な制御系を示すブロック図である。
【００２８】
この材料試験機は、試験片ＴＰを試験対象とし、負荷機構を駆動して試験片ＴＰに急速に衝撃的な負荷を与える衝撃試験を実行するものであり、高速引張試験機とも呼称される。この材料試験機は、試験機本体１０と、制御装置４０を備える。試験機本体１０は、テーブル１１と、テーブル１１に立設された一対の支柱１２と、一対の支柱１２に架け渡されたクロスヨーク１３と、クロスヨーク１３に固定された油圧シリンダ３１を備える。
【００２９】
油圧シリンダ３１は、サーボバルブ３４を介してテーブル内に配置された油圧源（図示せず）から供給される作動油によって動作する。油圧シリンダ３１のピストンロッド３２には、助走治具２５およびジョイント２６を介して上つかみ具２１が接続されている。一方で、テーブル１１には、力検出器であるロードセル２７を介して、下つかみ具２２が接続されている。このように、この試験機本体１０の構成は、助走治具２５により引張方向に助走区間を設け、ピストンロッド３２を０．１〜２０ｍ／ｓの高速で引き上げることにより、試験片ＴＰの両端部を把持する一対のつかみ具を急激に離間させる高速引張試験を実行するための構成となっている。高速引張試験を実行したときの負荷機構の変位（ストローク）、すなわち、ピストンロッド３２の移動量は、ストロークセンサ３３により検出され、その時の試験力はロードセル２７により検出される。なお、試験片ＴＰの伸び（変位）は、ストロークセンサ３３の検出値から求めてもよく、図示しない他の変位計によって測定するようにしてもよい。
【００３０】
制御装置４０は、試験機本体１０の動作を制御するための本体制御装置４１と、パーソナルコンピュータ４２とから構成される。本体制御装置４１は、プログラムを格納するメモリ４３と、各種演算を実行するＭＰＵ（ｍｉｃｒｏ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ）などの演算装置４５と、パーソナルコンピュータ４２との通信を行う通信部４６とを備える。メモリ４３、演算装置４５および通信部４６は、バス４９により相互に接続されている。また、本体制御装置４１は、機能的構成として試験制御部４４を備える。試験制御部４４は、試験制御プログラムとしてメモリ４３に格納されている。高速引張試験を実行するときには、試験制御プログラムを実行することにより、サーボバルブ３４に制御信号が供給され、油圧シリンダ３１が動作する。ストロークセンサ３３の出力信号と、ロードセル２７の出力信号とは所定の時間間隔で本体制御装置４１に取り込まれる。
【００３１】
パーソナルコンピュータ４２は、データ解析プログラムを記憶するＲＯＭ、プログラム実行時にプログラムをロードして一時的にデータを記憶するＲＡＭなどから成るメモリ５３、各種演算を実行するＣＰＵ（ｃｅｎｔｒａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ）などの演算装置５５、本体制御装置４１などの外部接続機器との通信を行う通信部５６、データを記憶する記憶装置５７、試験結果が表示される表示装置５１および試験条件を入力するための入力装置５２を備える。メモリ５３には、演算装置５５を動作させて機能を実現するプログラムが格納されている。なお、記憶装置５７は、ロードセル２７から入力された試験力の生データである時系列データなどを記憶する記憶部であり、ＨＤＤ（ｈａｒｄ  ｄｉｓｋ  ｄｒｉｖｅ）などの大容量記憶装置から構成される。メモリ５３、演算装置５５、通信部５６、記憶装置５７、表示装置５１および入力装置５２は相互にバス５９により接続されている。
【００３２】
図２においては、パーソナルコンピュータ４２にインストールされているプログラムを機能ブロックとして示している。この実施形態では、機能ブロックとして、後述するデータからのノイズ除去において、データが急激に変化する変化点の前後でデータを分割するデータ分割部６１と、分割された後のそれぞれのデータに対してローパスフィルタ処理を実行するローパスフィルタ６２と、ローパスフィルタ処理後の分割されているデータを結合するデータ結合部６５を備える。
【００３３】
上述した構成の材料試験機において実行されるノイズ除去方法について説明する。図３は、試験力の生データからノイズを除去する手順を示すフローチャートである。図４は、図１８の高速引張試験のデータにおける破断点付近のデータを示すグラフである。図５は、破断点の検出を説明するグラフである。図４および図５のグラフにおいて、縦軸は試験力（ｋＮ：キロニュートン）であり、横軸は時間（μｓ：マイクロ秒）である。また、図５においては、試験速度２０ｍ／ｓで高速引張試験を実行した場合の試験力データでの破断点の検出を例に示しており、試験力値のサンプリング点を部分的に白丸で示している。
【００３４】
試験が開始されピストンロッド３２が引き上げられると、ロードセル２７は試験片ＴＰにかかった試験力を検出する。その試験力は、試験片ＴＰが破断すると急激に小さくなり、その後に試験機本体１０の固有振動による慣性力が検出される。この実施形態では、破断点などの急激に試験力が変化する変化点のデータを生かしつつ、試験力の時系列データから高周波ノイズを除去するために、生データから変化点（すなわち、図４および図５では破断点Ｂ）を検出し（ステップＳ１１）、破断点Ｂの前後でデータを分割して（ステップＳ１２：データ分割工程）、分割データＤ１、Ｄ２を得ている。図４に示される例における分割データＤ１は破断点Ｂの時刻より前のデータであり、分割データＤ２は破断点Ｂの時刻以後のデータである。
【００３５】
破断点Ｂ（図４および図５中に黒丸で示す）の検出は、図５に示すように、破断後に試験力が急激に降下し、その曲線の接線が最大傾きを示すときの接線Ｌ１に対して所定の減少率を乗じた傾きを持つ接線Ｌ２のデータ波形との接点を検出することにより行っている。このように、この実施形態では、破断後の試験力の変化における最大傾きに対する傾きの減少率を利用して、破断点Ｂを検出している。なお、傾きの減少率は、試験速度などに応じて、ユーザが設定することができる。
【００３６】
ローパスフィルタ処理について説明する。図６は、ローパスフィルタ処理の手順を示すフローチャートである。この図６においては、ローパスフィルタ６２がウェーブレットフィルタである場合のフィルタ処理について説明する。ローパスフィルタ処理工程（ステップＳ１３）は、分割データＤ１、Ｄ２をそれぞれ分解する離散ウェーブレット変換（ステップＳ３１）と、高周波成分除去工程（ステップＳ３２）と、分割データＤ１、Ｄ２をそれぞれ再構成する離散ウェーブレット逆変換（ステップＳ３３）から成る。ローパスフィルタ処理は、演算装置５５がメモリ５３のローパスフィルタ６２から読み込んだプログラムを実行することにより実現される。
【００３７】
この実施形態においては、ロードセル２７により測定される試験力の生の時系列データから試験機本体１０の固有振動数による振動を除去することを目的としている。試験片破断後の固有振動を除去するには、試験機（治具、試験片ＴＰを含む）の固有振動数Ｎｆ（Ｈｚ）を検出し、フィルタ処理で試験力データから固有振動数Ｎｆを選別する必要がある。なお、試験機の固有振動数Ｎｆは、破断後のデータ（この実施形態では分割データＤ２）を高速フーリエ変換により解析することで、同定することができる。
【００３８】
図７は、図１８の高速引張試験のデータにおける破断点以降のデータを高速フーリエ変換解析した結果を示すパワースペクトルである。図７において、横軸は周波数（Ｈｚ：ヘルツ）であり、縦軸は周波数分解能毎のパワーを示す。なお、図１８の高速引張試験のデータは、５ｍ／ｓの引張速度での試験においてサンプリング周波数１０００ｋＨｚでデータ収集した試験力の変動を示す試験結果である。また、図７の高速フーリエ変換解析における周波数分解能は、サンプリング周波数をサンプリング点数で除することにより得られる。
【００３９】
図１８の試験結果では、図７に示すように、破断点以降の分割データＤ２をフーリエ変換し、最も高いピークの１３．８ｋＨｚを試験機本体１０の固有振動数Ｎｆとして検出している。この固有振動数Ｎｆは、ローパスフィルタ６２におけるカットオフ周波数の決定に利用される。この実施形態では、固有振動数Ｎｆよりも低い周波数の信号を通して、固有振動数Ｎｆなどの高い周波数を阻止するローパスフィルタ６２となるフィルタバンクのレベルを決定することで、離散ウェーブレット変換の最適な分解レベルを割り出している。すなわち、フーリエ変換結果を用いて、ノイズの周波数に対応する最適なフィルタ定数を算出することが可能となっている。
【００４０】
図８は、離散ウェーブレット変換の概念図である。この図では、説明の便宜上、３段階のフィルタバンクの例を示している。
【００４１】
信号ｘの離散ウェーブレット変換は、一組のフィルタを通すことによって計算される。すなわち、信号ｘを、インパルス応答がｇであるローパスフィルタ（ｇ［ｎ］）と、インパルス応答がｈであるハイパスフィルタ（ｈ［ｎ］）に通し、次にダウンサンプラで半分にダウンサンプリングすることで複数の周波数成分に分解する。ハイパスフィルタから得たものを詳細係数（ｄｅｔａｉｌ  ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ：ｄＣ）、ローパスフィルタから得たものを近似係数（ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ  ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ：ａＣ）と呼び、近似係数の分解を数段階繰り返すことで、各レベルにおいて、低周波と高周波に分解される。一組の詳細係数と近似係数を得るまで、演算が繰り返される。この図８では、説明の便宜上、３段階のフィルタバンクの例を示している。Ｌｅｖｅｌ１〜３の各レベルにおいて、近似係数ａＣ１、ａＣ２と分解を繰り返し、詳細係数ｄＣ１〜ｄＣ３および近似係数ａＣ３を得られる。例えば、６段階のフィルタバンクでは、時系列データの波形は６レベルの高周波成分と低周波成分に分解される。
【００４２】
離散ウェーブレット逆変換は、離散ウェーブレット変換で得られた詳細係数ｄＣと近似係数ａＣを用いて、分解時とは逆の信号処理により、元の信号ｘと同等の時系列データを復元するものである。なお、試験力の時系列データからの高周波ノイズの除去（ステップＳ３２）は、各レベルのハイパスフィルタ成分を０（ゼロ）にすることにより実現される。そして、離散ウェーブレット逆変換を実行することにより、高周波ノイズ成分が除去された時系列データを再構成する。
【００４３】
なお、この実施形態のローパスフィルタ処理では、破断点以降の分割データＤ２をフーリエ変換して求めた試験機本体１０の固有振動数Ｎｆ＝１３．８ｋＨｚから、カットオフ周波数を決定し、分解レベルを６段階とする離散ウェーブレット変換および離散ウェーブレット逆変換を実行している。
【００４４】
図９および図１０は、ローパスフィルタ処理後のデータを示すグラフである。図１１は、データ接続後のデータを示すグラフであり、図１２は、データ分割をせずにローパスフィルタ処理を行った場合を示すグラフである。これらのグラフの縦軸は試験力（ｋＮ）であり、横軸は時間（μｓ）である。また、図中の破線は生データを示し、実線はローパスフィルタ処理後のデータを示している。図９は、分割データＤ１のローパスフィルタ処理後のデータを示し、図１０では、分割データＤ２のローパスフィルタ処理後のデータを示している。
【００４５】
再度図３および図６を参照して、分割データＤ１、Ｄ２ごとに、離散ウェーブレット変換（ステップＳ３１）、高周波成分除去（ステップＳ３２）、離散ウェーブレット逆変換（ステップＳ３３）が実行され、全ての分割データのローパスフィルタ処理が終わると（ステップＳ１４）、図９および図１０に実線で示すように、破断点Ｂの前後で、それぞれ固有振動数Ｎｆが除去された時系列データが再構成される。図９および図１０に実線で示した再構成データを破断点Ｂで接続することにより（ステップＳ１５：データ結合工程）、試験力データを、破断点での試験力の変化を生かしつつ、試験機本体１０の固有振動が除去された時系列データに復元することができる（図１１参照）。なお、データの結合は、演算装置５５がメモリ５３のデータ結合部６５から読み込んだプログラムを実行することにより実現される。
【００４６】
図１２に示すように、ロードセル２７から得た生データを、破断点Ｂの前後で分割せずにウェーブレット変換によるローパスフィルタ処理を行った場合には、実線で示すローパスフィルタ処理後のデータでは白抜き矢印で示す破断点付近で波形がなまり、実際の破断直後の試験力の特徴的な変化が復元できない問題があった。これに対し、図１１に示すように、破断点の前後で時系列データを分割した後にローパスフィルタ処理を行うと、破断時刻情報がフィルタ処理の前後で保持されるとともに、破断直前に試験片ＴＰにかかっていた試験力がフィルタ処理によって低い値になることもなく、破断時の試験力の変化の特徴をとどめた波形を復元することができている。このように、試験片ＴＰの破断などに起因する試験力の特徴的な変化を残しつつ、固有振動などの高周波ノイズを除去することで、ユーザは試験片ＴＰに作用する試験力の特徴をより明確に把握することが可能となる。
【００４７】
なお、上述した実施形態では、ウェーブレット変換によるローパスフィルタ処理について説明したが、ローパスフィルタ処理を分割した時系列データごとに行うことにより、図１８を参照して説明した移動平均によるローパスフィルタ処理でも、破断点付近での波形のなまりを改善することができる。
【００４８】
次に、分割データＤ１と分割データＤ２の接続の変形例について説明する。図１３から図１５は、データの接続方法について説明するグラフである。これらのグラフの縦軸は試験力（ｋＮ）であり、横軸は時間（μｓ）である。また、図１４において、三角印は、ローパスフィルタ結果を直接接続した例を示し、丸印はスプライン補間により物理的に適切なデータを接続した例を示す。
【００４９】
破断点Ｂで分割した分割データＤ１と分割データＤ２を、各々ウェーブレット変換によるローパスフィルタ処理し、その処理後のデータを、そのまま破断点Ｂの時刻で接続すると、図１３に示すように、破断点でデータが不連続となる。この変形例では、このような不自然なデータ接続を是正して、実際の材料試験でロードセル２７が検出している試験力値の変化に近づけるようにしている。
【００５０】
まず、図１４に示す変形例では、破断点Ｂの前後で時系列データを分割（ステップＳ１２）する際に、破断点Ｂの直後の試験力が急激に下降している所定の区間分のデータ点を除いている。この所定の区間は、破断点Ｂから下降していく生データの試験力が０（ゼロ）になるまでのデータ点を含む区間Ｉである。
【００５１】
分割データＤ１のローパスフィルタ処理後の最後尾のデータ点と、分割データＤ２のローパスフィルタ処理後の先頭のテータ点との間の区間Ｉに相当する空白分の複数のデータ点を、線形補間（図１４に黒三角印で示す）やスプライン補間（図１４に黒丸印で示す）などの非線形補間を用いて算出する。これにより、分割データＤ１、Ｄ２のローパスフィルタ処理後のデータが互いに滑らかに接続され、生データと同じ時系列のノイズ除去後のデータが再構成される。このように、この発明の材料試験機では、試験片ＴＰの破断点Ｂなどの重要な変化点を残したまま、試験力の時系列データから高周波ノイズを除去することができる。
【００５２】
次に、図１５に示す変形例では、破断点Ｂを含む破断前までの分割データＤ１におけるローパスフィルタ処理後の破断点Ｂの時刻に対応するデータ点Ｅの試験力値と、生データの破断点Ｂ（図１５に黒三角印で示す）での試験力値とを比較し、ローパスフィルタ処理後のデータ点Ｅの試験力値が生データの破断点Ｂの試験力値より大きかった場合に、生データの破断点Ｂの値に置き換えて分割データを接続している。これは物理的には試験片ＴＰの破断により、試験力値が下がっているのに、ローパスフィルタ６２の影響によって試験力値が実際より大きな値になることを防ぐためである。なお、分割データＤ１のローパスフィルタ処理後の破断点Ｂの時刻に対応するデータ点Ｅの前のデータ、を生データの破断点Ｂを試験全体の最大曲率を超えない程度の点数分除き、除いた点を破断点Ｂに滑らかに通過するように補完する。
【００５３】
この図１５に示す変形例により、ローパスフィルタ処理によって高周波ノイズ成分が除去された時系列データにおける破断点Ｂと同時刻のデータ点の試験力値を、破断点Ｂの試験力値に置き換えることで、分割したデータ間のつなぎ目が不自然になることを低減し、ローパスフィルタ処理後のデータを、破断時の生データの試験力の変化に近づけることができる。従って、変化点の特徴を活かしたローパスフィルタ処理後のデータをユーザに提示することが可能となる。
【００５４】
他の実施形態を説明する。図１６は、高速引張試験における試験片に試験力がかかる前の時点から表示した試験力―変位線図である。縦軸は試験力であり、横軸は変位である。横軸は、変位が時間に対してほぼ比例しているので、時間と読み替えてもよい。したがって、図１６に示すデータも本発明における時系列データである。図１７は図１６のうちの試験片に試験力がかかり始めるときの試験力―変位線図について、横軸を拡大して示している。図１６は、生データを開始点Ａと破断点Ｂで分割してローパスフィルタ処理を行った場合を説明するグラフである。図１７（ａ）は、開始点Ａでデータ分割を行わずにフィルタ処理を行った場合の弾性率を説明するグラフであり、図１７（ｂ）は、開始点Ａでデータ分割を行ってフィルタ処理を行った場合の弾性率を説明するグラフである。図１６および図１７のグラフにおいては、縦軸は試験力（ｋＮ：キロニュートン）、横軸は変位（ｍｍ：ミリメートル）を示し、生データの波形を破線で、フィルタ処理後のデータの波形を実線で示している。また、図１７においては、弾性率を説明するため、グラフ中に二重丸で示す原点（開始点）から始まる直線を太線で示している。
【００５５】
弾性率は、試験力―変位線図における弾性域の傾きである。したがって、弾性率を求めるためには、所定の時間間隔で本体制御装置４１に取り込まれているロードセル２７の出力信号に基づく試験力と、ストロークセンサ３３の出力信号から得られる試験片ＴＰの変位（伸び）との関係、すなわち、ある時間での試験力と変位との関係を示す、試験力―変位線図が作成される。
【００５６】
図１６に示す実施形態では、変化点として、試験力が急激に上昇し始め、試験片ＴＰに試験力がかかることで実質的な試験がスタートする開始点Ａと、試験片ＴＰが破断する破断点Ｂを検出している（ステップＳ１１）。そして、試験力の生データを、試験がスタートする開始点Ａまでの区間と、開始点Ａから破断点Ｂまでの区間と、破断後の試験力が０（ゼロ）になる点以降の区間とに分割し、分割データＤ１、Ｄ２、Ｄ３としている（ステップＳ１２）。そして、各分割データＤ１、Ｄ２、Ｄ３にウェーブレット変換を利用したローパスフィルタ処理を実行し（ステップＳ１３、Ｓ１４）、データを元の時系列に従って結合している（ステップＳ１５）。なお、分割データＤ２とＤ３の間の破断点Ｂから破断後の生データの試験力が０（ゼロ）になる点までの区間は、図１３から図１５を参照して説明した手法を用いて補間している。
【００５７】
図２０を参照して説明したように、データ分割を行わずに従来のフィルタ処理を実行した場合には、開始点と破断点付近で、実線で示すフィルタ処理後の波形が破線で示す生データの波形より変化が鈍くなり、生データでの試験が開始される直前の試験力の値が０（ゼロ）の点（現実の開始点）と、フィルタ処理後の開始点とで時刻が異なることになる。そうすると、図１７（ａ）に示すように、試験力―変位線図の試験開始直後の弾性域で、生データに比べて、フィルタ処理後のデータの方の傾きが小さくなり、弾性率を小さく算出することになる。
【００５８】
試験力の生データを開始点Ａまでのデータ、開始点Ａから破断点Ｂまでのデータ、破断点Ｂより後のデータに３分割してローパスフィルタ処理を実行した場合、図１６に示す試験力―変位線図でも、開始点Ａと破断点Ｂ付近で、実線で示すフィルタ処理後の波形が破線で示す生データの波形より変化が鈍くなる現象は改善される。そして、図１７（ｂ）に示すように、試験力―変位線図の試験開始後の弾性域で、生データに対してより適切な弾性率が算出できるようになる。このように、フィルタ処理前の生データを分割する変化点として、開始点を検出し、分割データに対してローパスフィルタ処理を実行することで、試験片ＴＰに実際に試験力が作用した正確な時間ならびに相当する変位量がローパスフィルタ処理の前後で保持され、適切な弾性率が求められるようになる。
【００５９】
なお、上述した実施形態では、高速引張試験について説明したが、圧縮荷重をコンクリートなどの試験体に与える破壊試験や、ポンチを試験片に衝突させる打ち抜き試験、３点曲げ試験のように、支点で支持した試験片にポンチを打ち下ろす衝撃試験、など、ロードセル２７によって測定される試験力の時系列データに急変点が存在する材料試験に対して、この発明を適用することが可能である。また、本発明における破断という文言が意味するものには破壊や打ち抜き、大幅な変形などが含まれている。
【符号の説明】
【００６０】
１０      試験機本体
１１      テーブル
１２      支柱
１３      クロスヨーク
２１      上つかみ具
２２      下つかみ具
２５      助走治具
２６      ジョイント
２７      ロードセル
３１      油圧シリンダ
３２      ピストンロッド
３３      ストロークセンサ
３４      サーボバルブ
４０      制御装置
４１      本体制御装置
４２      パーソナルコンピュータ
４３      メモリ
４４      試験制御部
４５      演算装置
４６      通信部
５１      表示装置
５２      入力装置
５３      メモリ
５５      演算装置
５６      通信部
５７      記憶装置
６１      データ分割部
６２      ローパスフィルタ
６５      データ結合部
ＴＰ      試験片
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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