(57)【要約】  ＦＡＮＳアルゴリズムは、遠距離音場にて測定した音圧に基づき、任意形状の対象におけるノイズ源強さ分布を診断する。ＦＡＮＳは従来の測定マイクロフォンが近づけない場所における音圧を迅速に推定する。本発明方法は複数の仮想球面波源によってノイズ源をモデル化する。これら仮想球面波源は、ノイズ源境界自体ではなくノイズ源境界の内側から当該ノイズ源境界に共形である補助面に分散配置する。そして前記ノイズ源境界の外部にある複数の測定点において音を測定し、前記ノイズ源境界表面自体に音場を再構築する。【選択図】図１
2008516256.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ａ）ノイズ源境界上ではなくノイズ源境界の内側から共形に分布した複数の仮想球面波源に関してノイズ源強さをモデル化し、
ｂ）前記ノイズ源境界の外部の複数点において音を測定し、
ｃ）前記段階ａ）およびｂ）に基づき、前記複数点以外の前記ノイズ源境界表面に音場を再構築する、各段階を含むノイズ源を診断する方法。
【請求項２】
前記段階ｃ）は、前記複数の仮想ノイズ源において音を再構築する段階をさらに含む、請求項１の方法。
【請求項３】
前記ノイズ源境界に共形な補助表面に前記複数の仮想球面波源を分散配置する段階をさらに含む、請求項１の方法。
【請求項４】
前記複数点の数は、前記仮想球面波源の数の約４倍である、請求項１の方法。
【請求項５】
前記再構築音は次のように得られ、
【数１】
2008516256.tif 000069
【数２】
2008516256.tif 000070
と
【数３】
2008516256.tif 000071
とはそれぞれ０次および１次の第１種球面ハンケル関数であり、
【数４】
2008516256.tif 000072
、
【数５】
2008516256.tif 000073
、
および
【数６】
2008516256.tif 000074
は球面調和関数である、請求項１の方法。
【請求項６】
展開係数は次のように得られ、
【数７】
2008516256.tif 000075
ＷＳはＨ×Ｈの正則対角重み行列であってその要素は求積公式と目標ノイズ源表面Ｓ上のメッシュに依存し、ΨＳはΦＳの法線微分であって
【数８】
2008516256.tif 000076
として得られ
【数９】
2008516256.tif 000077
〜Ｈでありｍ＝１〜Ｍであり、
【数１０】
2008516256.tif 000078
は対象表面Ｓ上の点を表し、ΦΓは次のように得られる、
【数１１】
2008516256.tif 000079
請求項１の方法。
【請求項７】
前記複数点の数は、仮想球面波源の数の約２倍である、請求項１の方法。
【請求項８】
前記再構築音は次のように得られる、
【数１２】
2008516256.tif 000080
請求項１の方法。
【請求項９】
展開係数は次のように得られ、
【数１３】
2008516256.tif 000081
ＷＳはＨ×Ｈの正則対角重み行列であってその要素は求積公式と目標ノイズ源表面Ｓ上のメッシュに依存し、ΨＳはΦＳの法線微分であって
【数１４】
2008516256.tif 000082
として得られ
【数１５】
2008516256.tif 000083
〜Ｈでありｍ＝１〜Ｍであり、
【数１６】
2008516256.tif 000084
は対象表面Ｓ上の点を表し、ΦΓは次のように得られる、
【数１７】
2008516256.tif 000085
請求項１の方法。
【請求項１０】
複数の仮想球面波ノイズ源と、
複数の測定点において音を測定する複数のトランスデューサと、
前記複数の測定点において測定した音と前記仮想球面波ノイズ源とに基づきノイズ源を診断するコンピュータとを備える、ノイズ源を診断するシステム。
【請求項１１】
前記複数の仮想球面波ノイズ源は、前記ノイズ源の境界に共形な補助表面に分散配置する、請求項１０のシステム。
【請求項１２】
前記コンピュータは、前記複数の測定点以外の複数の点において音を再構築する、請求項１０のシステム。
【請求項１３】
前記コンピュータは、前記複数の仮想球面波ノイズ源において音を再構築する、請求項１０のシステム。
【請求項１４】
前記複数の測定点の数は、仮想球面波ノイズ源の数の約４倍である、請求項１０のシステム。
【請求項１５】
前記複数の測定点の数は、仮想球面波ノイズ源の数の約２倍である、請求項１０のシステム。
【請求項１６】
前記再構築音は次のように得られ、
【数１８】
2008516256.tif 000086
【数１９】
2008516256.tif 000087
と
【数２０】
2008516256.tif 000088
とはそれぞれ０次および１次の第１種球面ハンケル関数であり、
【数２１】
2008516256.tif 000089
、
【数２２】
2008516256.tif 000090
、および
【数２３】
2008516256.tif 000091
は球面調和関数であり、
【数２４】
2008516256.tif 000092
である、請求項１０のシステム。
【請求項１７】
前記再構築音は次のように得られ、
【数２５】
2008516256.tif 000093
ＣｎとＤｎは近似解
【数２６】
2008516256.tif 000094
とΓにおいて測定した音圧
【数２７】
2008516256.tif 000095
との間の最小二乗誤差を最小にすることによって解くことができ、ΦΓは
【数２８】
2008516256.tif 000096
、
【数２９】
2008516256.tif 000097
、
【数３０】
2008516256.tif 000098
だけを含む次のような行列である、
【数３１】
2008516256.tif 000099
請求項１０のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
発明の背景
本発明はノイズ源の遠距離音場分析（ＦＡＮＳ）の方法を提供する。これはノイズ源の遠距離診断を行い、測定装置の限界によりあるいは測定トランスデューサの接近不能により取得が困難なノイズ源強度の分布を明らかにするための新しい概念である。例えば車両通過ノイズ源の分布、風洞内の車体周囲の乱流分布、動作中のジェットエンジンの強さ、風力タービンの強さを分析する場合、対象の近くにマイクロフォンを配列することは不可能に近い。対象近くに測定装置があると、測定しようとする音圧場が全く変わってしまうからである。例えば車両通過ノイズのノイズ源を診断する場合がそうである。あるいは条件や環境が極めて過酷であれば、トランスデューサを完全に破壊することもある。例えば動作中のジェットエンジンがそうである。また遠距離音場分析でしか測定できない音圧もある。例えば風力タービンがそうである。
【０００２】
公知の近距離音場ホログラフィ（ＮＡＨ）は極めて正確にノイズ源が発生する全ての音量を提供できるが、前記環境には選択できない。前記環境においては音圧場の正確な測定は難しく、音圧の推定のみが可能であると考えられている。現実には、マイクロフォンを設置できない場所の音圧が求められる困難な状況がしばしば発生する。ノイズ源の強さを迅速に推定せねばならぬため、ＮＡＨを選択できない場合もある。ＨＡＨは時間がかかるしコストも高いからである。従って遠距離音場にてノイズ源の強さを迅速に推定できる方法が強く求められる。
【０００３】
現在、遠距離音圧測定に基づいて任意のノイズ源表面におけるノイズ源強さを診断する方法は、信頼できるものが存在しない。マイクロフォンは測定位置における音圧レベル（ＳＰＬ）値やスペクトルを提供できるだけである。ＮＡＨは近距離音圧測定をノイズ源表面における音場に相関できる。しかしながら遠距離音場測定の場合、近距離音場効果は失われ、測定開口とスタンドオフ距離との比率は、近距離音場測定と比べると極めて小さくなる。その結果、入力データは極めて不適切となり、再構築問題は極めて難しくなり、たとえ規則化を使用しても得られる結果は無意味である。
【０００４】
遠距離ノイズ源を特定する必要性に応えるため、いくつかの初歩的方法が提案されている。例えばアコースティックカメラとブルエルクジェルとが開発したビーム形成技術がある。ビーム形成は、空間フィルタであり、センサ列の出力において動作し、背景ノイズおよび方向性干渉に対する干渉性波面の振幅を強める。ビーム形成をノイズ源特定に適用する場合、３０個から６０個のマイクロフォンによって遠距離音場の音圧を測定する。これら測定音圧の位相を調整し、最大音圧ローブを特定する。この音圧ローブの方位は、音波がやって来る方向を示す。
【０００５】
本来のビーム形成技術は、平面波を重ね合わせることで扇形内にノイズ源の位置を限定する。平面波は一定振幅であるため、この技術は音波伝播の方向を知らせるだけで、ノイズ源の実際位置を特定できない。改良したビーム形成は、球形波の重ね合わせを使用する。球形波の位相遅れを計算することで、ノイズ源位置に焦点を合わせることができる。しかしながらマイクロフォン列に平行な面に音像を表示するので、２次元である。また任意形状の対象表面におけるノイズ源強さを特定することはできない。
【０００６】
発明の概要
ここに提案するＦＡＮＳアルゴリズムは、ビーム形成技術とは全く異なる。ＦＡＮＳアルゴリズムは、目標物識別のためではなく、ノイズ源診断のために開発した。ＦＡＮＳは遠距離音場にて測定した音圧に基づき、任意形状の対象におけるノイズ源強さ分布を診断することを目的とする。ＦＡＮＳは従来の測定マイクロフォンでは近寄れない場所において音圧を迅速に推定できる。またＮＡＨよりも測定数が少なくて済む。
【０００７】
本発明の方法は、ノイズ源境界自体ではなくノイズ源境界の内側から当該ノイズ源境界に共形である補助面に、複数の仮想球面波源を分布させる。次に、前記ノイズ源境界の外部にある複数の測定点において音を測定する。その測定データに基づき、ノイズ源境界表面に音場を再構築する。
【０００８】
好ましい実施の形態の詳細な説明
本発明に基づくノイズ診断システム１０は、処理装置１４と記憶装置１６とを有するコンピュータ１２を含む。処理装置１６はメモリと、磁気、電子、および／または光学記憶装置等の大容量記憶装置を含む。複数のトランスデューサ２０はマイクロフォン等であり、音圧を測定し、トランスデューサ２０の位置における音圧を示す信号をコンピュータ１２へ送る。
【０００９】
本発明のノイズ診断システム１０は、以下において「ＦＡＮＳアルゴリズム」と呼ぶ新規なアルゴリズムを使用し、目標ノイズ源３０からのノイズを診断する。この目標ノイズ源３０の寸法、形状、位置は大まかに分かっているが必ずしも正確には分かっていない。前記アルゴリズムは記憶装置１６に格納し、コンピュータ１２内の処理装置１４によって実行する。本発明に基づく方法は、目標ノイズ源３０の表面３４に複数の仮想ノイズ源３２を定義する。ノイズ診断システム１０において、仮想ノイズ源３２は球面波源である。
【００１０】
ＦＡＮＳアルゴリズムは分散球面波（ＤＳＷ）の重ね合わせに基づく。これら分散球面波は、自由音場においてヘルムホルツの方程式とゾンマーフェルトの放射条件とを満足する。
【数１】
2008516256.tif 000003
【数２】
2008516256.tif 000004
【００１１】
ここで
【数３】
2008516256.tif 000005
【００１２】
は音圧の複素振幅であり、ｋはｋ＝ω／ｃであってωを角周波数としｃを流体の音速とした時の音波数であり、ｉは虚数単位であり、ｒは
【数４】
2008516256.tif 000006
【００１３】
であって
【数５】
2008516256.tif 000007
【００１４】
は自由音場における任意点である。
【００１５】
ＦＡＮＳアルゴリズムは、目標ノイズ源表面３４に対して内側から共形である表面に分布した有限数の仮想ノイズ源３２に対する低次球面波関数の展開によって、任意位置における音圧
【数６】
2008516256.tif 000008
【００１６】
の近似を求める。
【数７】
2008516256.tif 000009
【００１７】
ここで
【数８】
2008516256.tif 000010
【００１８】
と
【数９】
2008516256.tif 000011
【００１９】
はそれぞれ０次および１次の第１種球面ハンケル関数であり、
【数１０】
2008516256.tif 000012
【００２０】
、
【数１１】
2008516256.tif 000013
【００２１】
、
【数１２】
2008516256.tif 000014
【００２２】
は球面調和関数であって次のように得られる。
【数１３】
2008516256.tif 000015
【数１４】
2008516256.tif 000016
【数１５】
2008516256.tif 000017
【数１６】
2008516256.tif 000018
【数１７】
2008516256.tif 000019
【００２３】
ここで
【数１８】
2008516256.tif 000020
【００２４】
は
【数１９】
2008516256.tif 000021
【００２５】
（ｎ＝１〜Ｎ）における第ｎ番目の離散仮想ノイズ源に対する局所球面座標であり、
【数２０】
2008516256.tif 000022
【００２６】
と定義する。これら仮想ノイズ源はＤの境界に共形な補助表面またはＤの対称軸に沿って分布できる。なお数式３における展開関数は、ヘルムホルツの方程式（数式１）とゾンマーフェルトの放射条件（数式２）とを満足する。
【００２７】
数式３をＬ２（Γ）において完備にすることを考える。ここでΓは音圧を特定する表面である。すなわちＬ２（Γ）における任意の圧力ｐと任意のε＞０に関し、Ｎ＝Ｎ（ε）と係数のセット
【数２１】
2008516256.tif 000023
【００２８】
、
【数２２】
2008516256.tif 000024
【００２９】
、
【数２３】
2008516256.tif 000025
【００３０】
、
【数２４】
2008516256.tif 000026
【００３１】
が次のように存在する。
【数２５】
2008516256.tif 000027
【００３２】
ここでｄσは面素である。また展開関数はＬ２（Γ）において線形に独立していることが必要である。展開関数が完備であればヘルムホルツの方程式の全ての解は、Γにおける平均平方の意味において展開の重ね合わせによって近似でき、線形に独立であれば結果としての行列は最大階数を有する。数式３における未知の係数
【数２６】
2008516256.tif 000028
【００３３】
は近似解
【数２７】
2008516256.tif 000029
【００３４】
とΓにおいて測定した音圧
【数２８】
2008516256.tif 000030
【００３５】
との間の最小二乗誤差を最小にすることによって得られる。
【数２９】
2008516256.tif 000031
【００３６】
数式６は次のような行列形式に書き換えることができる。
【数３０】
2008516256.tif 000032
【００３７】
ここでΦΓは
【数３１】
2008516256.tif 000033
【００３８】
、
【数３２】
2008516256.tif 000034
【００３９】
、
【数３３】
2008516256.tif 000035
【００４０】
、
【数３４】
2008516256.tif 000036
【００４１】
、
【数３５】
2008516256.tif 000037
【００４２】
を含む行列である。
【数３６】
2008516256.tif 000038
【数３７】
2008516256.tif 000039
【数３８】
2008516256.tif 000040
【数３９】
2008516256.tif 000041
【００４３】
ここで
【数４０】
2008516256.tif 000042
【００４４】
はｍ＝１〜Ｍであって測定表面Γ上の点を表し、Ｍ（Ｍ≧４Ｎ）はΓ上の測定数であり、ＷΓはＭ×Ｍの正則対角重み行列であって各要素は求積公式とΓ上のメッシュによって決定する。
【００４５】
この場合、測定データは不完全であり不正確であるため、結果の行列は不良である。収束解を確保するため、チホノフ正則化（ＴＲ）を使用し、最小平滑化汎関数としてＣを書く。
【数４１】
2008516256.tif 000043
【００４６】
ここでνは単位法線方向を示し、λ＞０は正則化パラメータであってその整数乗数は再構築した音圧と法線速度との両方に加えるペナルティを表す。すなわち解のエネルギノルムである。
【００４７】
再構築した音圧だけにペナルティを課すことは過大な平滑化を招き、再構築した法線表面速度だけにペナルティを課すことは過小な平滑化を招くが、これら両方にペナルティを課せば最適な再構築ができる。
【００４８】
数式９の離散形式は次のように書ける。
【数４２】
2008516256.tif 000044
【００４９】
ここでＷＳはＨ×Ｈの正則対角重み行列であってその要素は求積公式と目標ノイズ源表面Ｓ上のメッシュに依存し、ΨＳはΦＳの法線微分であって
【数４３】
2008516256.tif 000045
【００５０】
として得られ
【数４４】
2008516256.tif 000046
【００５１】
〜Ｈでありｍ＝１〜Ｍであり、
【数４５】
2008516256.tif 000047
【００５２】
は対象表面Ｓ上の点を表す。
【００５３】
あるいは展開式３を
【数４６】
2008516256.tif 000048
【００５４】
、
【数４７】
2008516256.tif 000049
【００５５】
、
【数４８】
2008516256.tif 000050
【００５６】
だけを含むように単純化しても良い。これは単極と双極の法線成分との重ね合わせにおける音圧を表すことに等しい。ヘルムホルツの積分理論の近似である。
【数４９】
2008516256.tif 000051
【００５７】
ここでＣｎとＤｎは、近似解
【数５０】
2008516256.tif 000052
【００５８】
とΓにおいて測定した音圧
【数５１】
2008516256.tif 000053
【００５９】
との間の最小二乗誤差を最小にすることによって解くことができ、数式７の行列形式において表現でき、ΦΓは
【数５２】
2008516256.tif 000054
【００６０】
、
【数５３】
2008516256.tif 000055
【００６１】
、
【数５４】
2008516256.tif 000056
【００６２】
だけを含む行列である。
【数５５】
2008516256.tif 000057
【数５６】
2008516256.tif 000058
【００６３】
この代替方法の利点は明らかである。同一数の測定点Ｍを使用し、以前よりも２倍多い仮想ノイズ源を展開できる。これはノイズ源表面における再構築音像の空間解像度を補強する。
【００６４】
問題が数学的に不良である場合、例えばＴＲを使用して行列式１０を規則化し、有界の解を得ねばならない。簡単のため、行列対（Ａ，Ｌ）のフィルタ係数と一般化特異値分解（ＧＳＶＤ）を介してＴＲを実行する。ここでＡ＝ＷΓΦΓでありＬ＝
【数５７】
2008516256.tif 000059
【００６５】
である。フィルタ係数
【数５８】
2008516256.tif 000060
【００６６】
は一般化特異値
【数５９】
2008516256.tif 000061
【００６７】
の関係において表現する。
【数６０】
2008516256.tif 000062
【００６８】
ペナルティ行列Ｌ＝
【数６１】
2008516256.tif 000063
【００６９】
は最大の列の階数において列よりも行が多いため、行列対（Ａ，Ｌ）のＧＳＶＤを直接計算するのではなく、まずＬ＝ＱＬＲＬについてＱＲ因数分解を使用し、次に（Ａ，Ｌ）のＧＳＶＤを計算する。
【００７０】
数式１０の一般化パラメータλは、一般化クロス確認（ＧＣＶ）関数を最小にする一般化クロス確認によって得られる。
【数６２】
2008516256.tif 000064
【００７１】
ここでＡ＃はξλを生成するＡの一般化擬似逆行列を意味し、ＩＭはＭ×Ｍ単位行列を表す。
【００７２】
係数
【数６３】
2008516256.tif 000065
【００７３】
が決定したら、数式３を使用し、ノイズ源表面Ｓを含む音場内のどこでも音圧を再構築できる。
【００７４】
１．手順
ＦＡＮＳアルゴリズムの手順は次の通りである。
【００７５】
目標ノイズ源の形状および寸法と、音圧分布を求める周波数範囲とを指定する。
【００７６】
目標ノイズ源３０が発生する音圧信号を測定するために適切な配置および距離においてマイクロフォン２０を配列する。
【００７７】
ノイズ源境界に内側から共形である補助表面３４に有限数の仮想ノイズ源３２を分散配置する。
【００７８】
少なくとも音圧測定を行う。ここで数式３を使用する場合はＭ≧４Ｎであり、数式１１を使用する場合はＭ≧２Ｎである。
【００７９】
展開係数
【数６４】
2008516256.tif 000066
【００８０】
について数式１０を解く。
【００８１】
数式３に
【数６５】
2008516256.tif 000067
【００８２】
を代入し、ノイズ源表面を含むいずれかの音圧を推定する。
【００８３】
ＦＡＮＳの利点は、１）数式３は遠距離音場診断を行う上で他に例がないほど適しており近距離音場効果の損失は問題でないこと、２）ＦＡＮＳが必要とする測定数はＮＡＨよりも極めて少ないため診断が非常に効率的であること、３）ＦＡＮＳアルゴリズムは任意形状表面におけるノイズ源強さの分布を分析できること、４）測定準備が極めて簡単であること、５）診断は非常に柔軟性があり過半であることである。
【００８４】
ＦＡＮＳの主たる機能は、１）風力タービンや車両通過ノイズ等のノイズ源の遠距離音場分析を行い、２）稼働ジェットエンジン等において遠距離測定した音圧に基づきノイズ源強さの伝播成分を推定し、３）対応するノイズ源の音響出力スペクトルを推定することである。
【００８５】
ＦＡＮＳアルゴリズムは、代表的なＮＡＨアルゴリズムと同様、近距離音場にも有効である。従ってＦＡＮＳはノイズ源とその伝達経路とを扱うための有能な診断ツールであり、様々なノイズ源の迅速な分析を行うための有能な診断ツールである。様々なノイズ源とは、遠距離からでしかＳＰＬ値を測定できない大型構造物の主要ノイズ源、周囲環境が極めて危険であるためその近くに測定装置を設置できないノイズ源、侵入型測定センサが立ち入れない乱流発生ノイズ等である。また車両風洞実験や車両タイヤノイズ等にも適用可能である。このような適用において、ＦＡＮＳは現場技術者にとって貴重な診断ツールとなり得る。
【００８６】
ＦＡＮＳの主たる欠点は、それが提供する結果が音圧の伝播成分とそれに対応する音響出力スペクトルとに限られることである。ＦＡＮＳは位相情報を提供できないため、粒子速度や音響強度等の音響量を知ることができない。基準マイクロフォンを使えないため、各非干渉ノイズ源からの貢献度を識別できない。従ってＦＡＮＳが提供するＳＰＬ値は、全ノイズ源の結合効果を示す。
【００８７】
これらはＮＡＨとＦＡＮＳとの主たるトレードオフである。前者はノイズ源の特性を完全に提供できるが、ノイズ源に極めて近い範囲において多くの測定を行わねばならない。一方、後者は従来の測定マイクロフォンが立ち入れない場所にあるノイズ源の強さを迅速に推定できるが、その提供する情報は極めて限られている。それにもかかわらず、ＦＡＮＳはＮＡＨが提供できないものを提供するため、貴重な診断ツールとなり得る。すなわちＦＡＮＳとＮＡＨとは異なる目的を持ち、それらは交換不能であり、両者ともにそれぞれの特徴において有用である。
【００８８】
４．例
ＦＡＮＳアルゴリズムの有効性を検証するため、ウーファとミッドレンジとツイータとから成るＪＢＬ（登録商標）スピーカを音源とし、これを特定する実験を行った。このスピーカシステムはＨＰ８９０４Ａ多機能シンセサイザＤＣ−６００ｋＨｚとマッキントッシュＭＣ３５２パワーアンプとで駆動し、ウェイン州立大学の音響振動ノイズ制御研究所の完全無響室内でホワイトノイズを発生した。音圧は４８個のＰＣＢＴ１３０Ｄ２１フリーフィールドマイクロフォンで測定した。これらマイクロフォンは２．４ｍ離れた床上に配置した。測定したデータはアナログデジタル変換用ラーソンデイビスデジタルセンサシステムモデル１００を経由してパーソナルコンピュータに転送し、数式３への入力とし、当該音圧を放射したノイズ源の位置を診断した。全データの取得と後処理とは当該コンピュータで制御した。
【００８９】
一般に、ウーファとミッドレンジとツイータとは、それぞれ低周波音、中周波音、高周波音を発生する設計である。２個の穴を使ってこれらスピーカが発生する音をバランスさせる。その結果、非常に低い低周波においては、音はウーファから出る。周波数が上がるにつれ、音はミッドレンジとツイータとバランス用穴から出るようになる。
【００９０】
第２例は、数式１１を使用し、航空機プロペラブレードからの音を可視化する。この場合、６０個のマイクロフォン２０を地上に配置して地上からの音圧の反射効果を除去し、ブレードとエンジンとの表面に２０個の仮想ノイズ源３２を均等に分散配置する。エンジンは１４４０ｒｐｍのアイドリング速度で運転し、測定した音圧信号は数式１１への入力とし、展開係数
【数６６】
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【００９１】
を決定する。その後、音圧分布を可視化する。
【００９２】
音は、ブレード通過周波数およびその倍周波において、回転ブレードが空気に与える変動力によって発生することが観察できた。これはエンジンがアイドリング速度で動いていることと一致する。ノイズ源強さは高周波数においてブレード弦に沿った３つの弧に収束すると思われる。これは高周波数においてブレードが独自のモードで振動することを示す。
【００９３】
５．結論
新しいアルゴリズムであるＦＡＮＳは、音場において測定する音圧に基づき、音源を可視化すべく開発した。ＦＡＮＳアルゴリズムは近距離音場および遠距離音場の両方に有効であり、極めて近い範囲あるいは極めて遠い範囲で測定した音圧に基づき、ノイズ源を診断するために使用できる。近距離音場にての測定の場合、ＦＡＮＳアルゴリズムは従来のＮＡＨ同様、非常に高精度に全ての音響量を提供できる。遠距離音場にての測定の場合、音圧の伝播成分を再構築する。こうして得られる情報から、ノイズ源の位置を特定できる。遠距離音場分析に必要な測定点の数は、近距離音場分析におけるよりも遙かに少ない。ＦＡＮＳはＮＡＨを使えない様々な状況で使用可能である。工学技術においてはノイズ源の詳細分析よりも迅速なスナップショットを必要とする場合が多いため、ＦＡＮＳは非常に強力なノイズ診断ツールとなり得る。
【００９４】
特許法および特許判決に基づき、以上説明した構成例は本発明の好適実施例である。しかしながら本発明は、その要旨および範囲から逸脱することなく、ここに図示し説明したものとは別の方法でも実施可能である。
【図面の簡単な説明】
【００９５】
本発明の利点は添付図面を参照しながら詳細説明を読むことで理解できよう。
【図１】ノイズ源を診断するシステムを示す概略図である。
【図１】
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【国際調査報告】
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