(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
回転体で発生した音を検出する検出手段と、前記検出手段で得た信号を処理する信号処理手段と、を備えた異音解析装置において、
前記信号処理手段は、
最も新しい周期の異音とそれ以前の周期の異音とを、異音のピークの角度と大きさに基づいて比較することによって、周期的に発生する異音を特定する処理と、
前記特定した異音の発生頻度を算出し、該発生頻度が閾値を超えた際にその異音のデータを除去する処理と、
前記除去した後のデータに基づいて異音の大きさを算出する処理と、
を行うことを特徴とする異音解析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は異音解析装置に係り、特にエンジン試験においてエンジンのノッキングを判定する異音解析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ノッキング（またはノック）とは、エンジンのシリンダ内において未燃焼ガスが燃焼ガスにより圧縮されて自己着火し、急速に燃焼して共鳴する現象であり、ノッキングが発生すると、燃焼ガスが振動により熱伝播しやすくなり、エンジンが破損するおそれがある。ノッキングを抑制するには点火時期を遅くする必要があるが、点火時期を遅くすると燃費が低下するという問題があるため、ノッキングの発生を正確に計測して判定することが必要になる。
【０００３】
ノッキングの判定方法としては、聴感評価が広く用いられている（たとえば特許文献１参照）。これは試験者が実際にエンジンの運転音を聞き、その中の異音（正常音とは異なる異常音）の大きさ及び発生頻度を聞き分け、ノッキング状態を評価する方法である。しかし、聴感評価は試験者や試験環境によるバラつきが大きく、再現性が低いという問題がある。特に、微弱な音、高周波の音、瞬間的な音を聞き取れるかどうかは、個人の聴力や経験によるところが大きく、熟練者でなければ正確に聞き分けることは難しい。そのため、聴感評価をできる人間は限られているのが現状である。また、聴感評価は、試験者によるので、自動制御システムや自動適合計測システムに適用することができないという問題がある。
【０００４】
そこで近年では、ノッキング判定を定量的に行うため、筒内圧計測による手法（たとえば特許文献２参照）や、振動センサによる方法（たとえば特許文献３参照）が広く用いられている。これらの手法は、筒内の圧力やエンジンの振動によってノッキングを判定する方法であり、定量的なノッキング判定を行うことができる。しかし、これらの手法は、判定結果が聴感評価の結果と一致しないため、聴感評価による較正が必要になるという問題がある。
【０００５】
このような背景から、人の聴覚機能と同じ方法で計測を行い、ノッキングを判定する方法が求められており、本願出願人は特許文献４を提案している。この特許文献４によれば、エンジン音の検出信号に対して、その直前や直後の信号に基づく時間マスク処理と、近接する周波数帯域の信号に基づく周波数マスク処理とを行うことによって背景音のパワーを求め、背景音のパワーに対するパワー比をノック強度として算出し、ノッキングの有無を判定している。この方法は、人間の聴覚で行われる処理と同様に、時間マスク処理と周波数マスク処理を行うので、聴感評価と同等の結果を得ることができるとともに、信号処理による定量的なノック判定を行うことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開昭６１−１４２３６７
【特許文献２】特開２０００−１１０６５２
【特許文献３】特許３０５４９１９号
【特許文献４】特開２０１０−２５２８０６
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら上述した方法は、人の聴覚機能と同様の方法で計測しているものの、熟練者のような判定精度が得られないという問題があった。具体的には、ノック音以外に異音が発生している場合やノック音が微弱な場合に熟練者であれば判定できるが、それを再現できていないという問題があった。
【０００８】
本発明はこのような事情に鑑みて成されたものであり、ノック音等の異音を精度良く特定することができる異音解析装置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】
【０００９】
請求項１に記載の発明は前記目的を達成するために、回転体で発生した音を検出する検出手段と、前記検出手段で得た信号を処理する信号処理手段と、を備えた異音解析装置において、前記信号処理手段は、最も新しい周期の異音とそれ以前の周期の異音とを、異音のピークの角度と大きさに基づいて比較することによって、周期的に発生する異音を特定する処理と、前記特定した異音の発生頻度を算出し、該発生頻度が閾値を超えた際にその異音のデータを除去する処理と、前記除去した後のデータに基づいて異音の大きさを算出する処理と、を行うことを特徴とする。
【００１０】
本発明の発明者は、回転体で発生する異音には、回転体に同期して周期的に高頻度で発生する異音（以下、高頻度異音という）と、突発的に（或いは周期的であっても低頻度で）発生する異音（以下、低頻度異音という）があり、熟練者は高頻度異音に影響されることなく低頻度異音を認識できるという知見を得た。本発明はこのような知見に基づいて成されたものであり、周期的に発生する異音を特定し、除去してから、異音の大きさを求めるので、周期的な異音に影響されることなく、その他の異音の発生を検出することができる。したがって、たとえばエンジン音のなかからノック音の発生を正確に検出することができる。
【００１１】
また、本発明によれば、発生頻度が閾値を超えた異音のデータを除去するので、高頻度の異音のみが除去される。したがって、周期性があっても低発生頻度の異音は除去されず、たとえばノック音が周期的に数回発生した場合にノック音が除去されることを防止できる。
【００１２】
また、本発明によれば、最も新しい周期の異音を基準として周期性を有するかどうかを判断するので、異音の発生状況が刻々と変化する場合であっても、正確に判断することができる。
【００１３】
さらに、本発明によれば、ピークの角度（ピークの時刻を回転体の回転角度に変換したもの）と大きさで異音を比較し、異音が周期性を有するかどうかを判断している。したがって、聴感において同じ種類だと感じる周期的な異音を確実に除去することができる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、周期的に発生する異音を特定し、除去してから、異音の大きさを求めるので、周期的な異音に影響されることなく、その他の異音の発生を判定することができ、たとえばエンジン音のなかからノック音の発生を正確に判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本実施の形態の異音解析装置の構成を模式的に示す図
【図２】ノッキング判定フローを示す図
【図３】プロセッサで処理中のデータを示す図
【図４】高頻度異音の特定及び除去フローを示す図
【発明を実施するための形態】
【００１６】
添付図面に従って、本発明に係る異音解析装置の好ましい実施形態について説明する。図１に示す異音解析装置１０はエンジン１２のノッキングを判定する装置であり、主としてマイク１４、角度センサ１６、プロセッサ１８、表示器２０で構成される。
【００１７】
マイク１４は、エンジン音を検出するためのセンサであり、エンジン１２の近傍に設置される。マイク１４の位置は、音源からの距離を正確に把握できることが好ましく、たとえば音源から４０cmの位置に設置される。なお、マイク１４は、音圧を求めるものであればよく、たとえば振動センサを用いてもよい。振動センサの場合は、エンジン１２に直接取り付けるとともに、単位換算を行う処理装置と組み合わせて使用するとよい。
【００１８】
マイク１４はアンプ２２及びAＤ変換２４を介してプロセッサ１８に接続される。マイク１４の検出信号は、アンプ２２で増幅され、ＡＤ変換２４でデジタル信号に変換され、プロセッサ１  ８に入力される。
【００１９】
一方、角度センサ１６は、エンジン１２のクランク角度を検出するセンサであり、ＡＤ変換２８を介してプロセッサ１８に接続される。なお、角度センサ１６を設置する代わりに、エンジン１２の制御手段（ＥＣＵ等）から角度情報を直接貰うようにしてもよい。
【００２０】
プロセッサ１８は、各種信号処理を行う手段であり、表示器２０に接続される。表示器２０は、後述の散布図やノッキング判定結果などを表示する装置であり、必要に応じて計測条件等が表示される。なお、散布図やノッキング判定結果は、記録媒体２８に出力したり、不図示のプリンタ等に出力したりしてもよい。
【００２１】
次にプロセッサ１８を用いて行われる各種処理について説明する。図２は、ノッキング判定フローを示している。図２のフローでは、まず、マイク１４で得られたデータを、複数の周波数帯域に分離する（ステップＳ１１）。分離する方法は特に限定するものではないが、たとえば複数のバンドパスフィルタを用いて分離する。また、分離する周波数帯域のバンド幅やバンド数は、特に限定するものではないが、たとえば異音の検出精度とプロセッサ１８の演算負荷の兼ね合いから次のように決定してもよい。まず中心周波数fcを次式で示されるERB(Equivalent Rectangular Bandwidth)の定義を用いて定める。
【００２２】
【数１】
0006491050.tif 000002
式中のnはERBバンドを可聴領域に並べたときの低域側からの並び順を示す番号である。計測対象の周波数を4k〜20kHz程度であると考えnを27〜41の整数とする。このような中心周波数を持つ１５本のバンドに分離して処理を行うようにする。この時バンド幅は対数軸に対して等間隔となるようfc(n)に対してはfc(n-1/2)からfc(n+1/2)の範囲とする。なお、計測対象の音域によってｎの範囲を変えてもよい。
【００２３】
以下のステップＳ１２からステップＳ１８までの処理は、分離した周波数帯域ごとに行う。まず、分離した周波数帯域間での同期を取るため、遅延補正処理を行う（ステップＳ１２）。これは、上述のバンドパスフィルタがそれぞれ固有の遅延を持っているためであり、バンド別の補正遅延をかけることによって同期させることができる。
【００２４】
次に、信号を２乗平均し、音のパワーを算出する（ステップＳ１３）。２乗平均を求めるにあたって、平均幅は平均化演算によってピークが消されないように、できるだけ小さく設定することが好ましく、たとえばバンド中心周波数の５波長分に設定される。これにより、図３（ａ）に示すように、縦軸のパワーが大きく変動するデータが得られる。
【００２５】
次に、聴感A特性補正値をかける（ステップＳ１４）。聴感Ａ特性補正値は、人の近似的聴感特性を表す数値であり、人の聴感に似た出力に近似することができる。次いで、周波数マスク効果の補正を行う（ステップＳ１５）。その方法は特に限定するものではないが、たとえば高周波バンドが低周波バンドの影響を受けることを考慮して、１つ低い周波数帯域の0.0631倍の値を加える。なお、別の方法として、ラウドネスの計算用チャートを利用してもよい。
【００２６】
次に、時間マスク効果の補正を行う（ステップＳ１６）。その方法は特に限定するものではないが、たとえば聴覚神経は反応が早く、沈静化が遅いことを考慮して、音量上昇時は0.005secの一次遅れフィルタ、音量下降時は0.043secの一次遅れフィルタを通すようにする。なお、別の方法として、音が小さくなるときは背景音のパワーが一定の減衰率で減衰するとして近似してもよい。これにより、図３（ｂ）に示すように急激に上昇し、ゆっくりと下降するようなデータが得られる。これは人間の聴覚神経活動レベルを模したものである。
【００２７】
次に、異音レベルを算出する（ステップＳ１７）。ここで、異音レベルとは、異音に対する人の感覚（すなわち人が異音をどのように感じるか）を表現したものである。異音レベルの算出は、まず図３（ｂ）に示すように聴覚神経活動レベルが局所的に極大となる部分（図中、白丸の部分であり、後に異音レベルのピーク点となる部分）と、その直前に極小となる部分（図中、黒丸の部分であり、後に異音レベルの開始点となる部分）を探索する。そして、極小部分から極大部分までは極小部分との差を求め、極大部分を超えたら０とする。これにより、図３（ｃ）のような異音レベルが求まる。この異音レベルを求めたことにより、異音の開始点と、異音のピーク点が明確になる。たとえば図３（ｃ）において、異音Ｃは開始点の時刻がＣ１であり、ピーク値の大きさがＣ２である。なお、時刻はクランク角度に変換する。クランク角度への変換は、角度センサ１６からの信号に対して、マイク１４と音源との距離に基づく遅延補正処理を行って同期させる。
【００２８】
次に高頻度異音を特定し、除去する（ステップＳ１８）。すなわち、エンジン１２のサイクルに同期して高頻度で発生する異音を特定し、その異音のデータを除去する。これにより、高頻度異音が除去され、且つ、ノック音等の低頻度異音が残ったデータが得られる。なお、高頻度異音の特定および除去のフローについては後述する。
【００２９】
次に全周波数帯域の総和を求める（ステップＳ１９）。すなわち、周波数帯域ごとに求めた異音レベルを加算することによって、全周波数帯域での異音レベルを求める。そして、求めた異音レベルの値が閾値を超えた場合にノッキングが発生したと判断する（ステップＳ２０）。ノッキングが発生した場合は、それを表示器２０に表示したり、擬似音を発生させたりすることによって作業者に報知する。
【００３０】
図４は、高頻度異音の特定および除去のフローを示している。プロセッサ１８には予め、参照する周期の数Ｎと、発生頻度の閾値Ｐと、基準異音の数Ｎ１が入力される。
【００３１】
図４に示すようにまず、基準となる異音（以下、基準異音という）を設定する（ステップＳ２１）。この基準異音は、最も新しい周期の異音のうち、ピークが大きいＮ１個（たとえば５個）の異音を自動的に選択する。なお、基準異音の選択方法はこれに限定されるものではなく、たとえば所定のクランク角度ごとに、最も大きいピークの異音を基準異音として設定してもよい。
【００３２】
次に、基準異音より前の周期の異音を基準異音と比較することによって、基準異音と同期して発生していた異音（以下、同期異音という）を特定する（ステップＳ２２）。具体的には、まず、基準異音のピークについてその大きさとクランク角度を求め、これらを基準値とする。そして、それ以前の周期の異音と比較し、クランク角度の基準値に対して所定の角度範囲内（たとえば±５度以内）にピークがあり、且つ、ピークの基準値に対して所定の割合（たとえば１０％）以上である異音を、同期異音として特定する。このとき、同期異音の候補が複数ある場合は、クランク角度の基準値との差が小さいものを同期異音とする。また、同期異音は、基準異音の一つ前の周期から（Ｎ−１）前の周期までの間で特定する。すなわち、基準異音と同期異音を、連続するＮ周期のなかから設定する。  
【００３３】
次に基準異音と同期異音の発生頻度を求める（ステップＳ２３）。具体的には、基準異音と同期異音が合わせて何個あったかを求め、参照する周期Ｎで割って発生頻度を求める。たとえば、参照する周期の数Ｎが２５であり、同期異音が１９、かつ基準異音が１の場合、発生頻度は８０％となる。
【００３４】
次に、求めた発生頻度によって、その異音を除去するかどうかを決定する。すなわち、求めた発生頻度が閾値Ｐを超えていた場合に、その異音のデータを除去する（ステップＳ２４）。データの除去は、図３（ｃ）で示した異音レベルのうち、異音の開始点からピーク点までを除去する。これにより、高い頻度で周期的に発生する異音のデータが除去され、突発的（或いは周期的であっても低発生頻度の）異音のデータが残ることになる。したがって、ノック音のデータが残るので、図２のステップＳ２０において、ノッキングを精度良く判定することができる。
【００３５】
このように本実施の形態によれば、高頻度異音を除去してからノック音の判定を行うので、高頻度異音に影響されることなく、ノッキングを精度良く判定することができる。また、本実施の形態によれば、異音の発生頻度が閾値を超えた際にその異音のデータを除去するので、周期的であっても発生頻度の低い異音のデータは残ることになる。したがって、たとえばノック音が数回のみ周期的に発生した場合であっても、そのノック音のデータが除去されずに残るので、ノッキングを正確に判定することができる。
【００３６】
なお、上述した実施の形態において、閾値Ｐを変更できるようにすることが好ましい。閾値Ｐが大き過ぎると高頻度異音を除去する能力が低くなり、効果が殆ど得られなくなる。逆に閾値Ｐが小さ過ぎると低頻度異音の一部が除去されてしまうため、異音の判定精度が低下する。そこで、閾値Ｐを変更しながら適切な値を求めることが好ましい。具体的には、閾値Ｐを大きい値から順に小さい値に変更し、聴感に効かない高頻度に出現する異音データが十分に消え、かつ、ノック音のデータが消えない閾値Ｐを求める。これにより、高頻度異音を除去でき、且つ、ノック音を制度よく判定できる閾値Ｐに設定することができる。
【００３７】
また、上述した実施の形態において、クランク角度によるデータの絞込み処理を加えるようにしてもよい。具体的には、ステップＳ１７で求めた異音レベルに対して、ノッキングの発生条件であるクランク角度でデータの絞込みを行う。その際、発生条件の範囲内で開始する異音のデータのみを抽出し、範囲外で開始する異音のデータは除去する。これにより、ノッキングに無関係な異音データの殆どが除去される。このようなデータに対して上述の高頻度異音の除去処理を行うことによって、ノッキングに無関係な高頻度異音のデータがさらに除去される。したがって、除去後のデータを処理することによって、ノッキングをより正確に判定することができる。
【符号の説明】
【００３８】
１０…ノック判定装置、１２…エンジン、１４…マイク、１６…角度センサ、１８…プロセッサ、２０…表示器、２２…アンプ、２４…ＡＤ変換器、２６…ＡＤ変換器、２８…記録媒体
【図１】
0006491050.tif 000003
【図２】
0006491050.tif 000004
【図３】
0006491050.tif 000005
【図４】
0006491050.tif 000006