(57)【要約】【課題】  各種外部ノイズが定常的に発生する騒音環境下においても測定した信号中にがいし放電音が存在するか否かを正確に判別し得る判別方法を提供すること。【解決手段】  測定信号からがいし放電音を含む所定帯域の周波数成分を抽出して帯域制限測定信号を生成し、その信号に対してウェーブレット変換による外部ノイズ除去を行い、外部ノイズを除去した信号を商用電源周波数の波長ＴのＴ／２期間毎に抽出し当該期間内をｎ分割して各分割期間内に含まれるパルスの数をカウントし、当該測定信号全域に亘り各分割期間に含まれるパルス数を積算し、上記積算パルス数に基づいて当該パルス数の標準化データを算出し、上記標準化データを所定の基準レベルと比較することにより上記測定信号中にがいし放電音が含まれるか否かを判別する。【選択図】  図２
2008026292.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
屋外の騒音を測定し、当該測定信号中にがいし放電音が含まれるか否かを判別するためのがいし放電音判別方法であって、
上記測定信号からがいし放電音を含む所定帯域の周波数成分のみを抽出して帯域制限測定信号を生成し、
上記帯域制限測定信号に対してウェーブレット変換を行い、当該信号をそのサンプリング周波数を基準とする複数の周波数帯域毎の測定信号に分解し、
上記分解された測定信号において、所定の大きさ以下の外部ノイズ信号を除去することにより、所定の大きさ以上のパルス状の信号からなる外部ノイズ除去信号を生成し、
上記外部ノイズ除去信号の内、がいし放電音の周波数帯域を含む外部ノイズ除去信号を抽出し、当該外部ノイズ除去信号を商用電源周波数の波長ＴのＴ／２期間毎に、当該Ｔ／２期間内を均等にｎ分割し、当該ｎ分割した各分割期間内に含まれるパルスの数をカウントし、上記Ｔ／２期間毎の各分割期間に含まれるパルス数を積算し、
上記各分割期間内に含まれる積算パルス数に基づいて当該パルス数の標準偏差を算出すると共に、上記標準偏差に基づいて上記分割期間毎の標準化データを算出し、
上記標準化データを所定の基準レベルと比較し、上記標準化データ中に上記基準レベルを超える値の標準化データが存在した場合は上記測定信号中にがいし放電音が含まれると判別し、上記基準レベルを超える標準化データが存在しない場合は上記測定信号中にがいし放電音は存在しないと判別することを特徴とするがいし放電音判別方法。
【請求項２】
屋外の騒音を測定し、当該測定信号中にがいし放電音が含まれるか否かを判別するためのがいし放電音判別方法であって、
がいし放電音を含む所定帯域の周波数成分のみを通過させるフィルタ手段により、上記測定信号から上記所定帯域の周波数成分のみを抽出して帯域制限測定信号を生成し、
ウェーブレット変換手段により上記帯域制限測定信号に対してウェーブレット変換を施し、当該測定信号をそのサンプリング周波数を基準とする複数の周波数帯域毎の測定信号に分解し、
外部ノイズ除去手段により、上記分解された測定信号において、所定の大きさ以下の外部ノイズ信号成分を除去することにより、所定の大きさ以上のパルス状の信号からなる外部ノイズ除去信号を生成し、
信号抽出手段により、上記外部ノイズ除去信号の内、がいし放電音の周波数帯域を含む外部ノイズ除去信号を抽出し、
Ｔ／２周期信号抽出手段により、当該外部ノイズ除去信号を商用電源周波数の波長ＴのＴ／２期間毎に抽出し、
均等分割手段により、抽出した上記Ｔ／２期間内を均等にｎ分割し、
パルスカウント手段により当該ｎ分割した各分割期間に含まれるパルス数をカウントして、上記Ｔ／２期間毎の各分割期間に含まれるパルス数を積算し、
標準偏差算出手段により、上記各分割期間内に含まれる積算パルス数に基づいて当該パルス数の標準偏差を算出し、
標準化データ算出手段により、上記標準偏差に基づいて各分割期間に対応する標準化データを算出し、
比較手段により、上記標準化データを所定の基準レベルと比較し、判別手段によって上記標準化データ中に上記基準レベルを超える標準化データが存在した場合は上記測定信号中にがいし放電音が含まれると判断し、上記基準レベルを超える標準化データが存在しない場合は上記測定信号中にがいし放電音は存在しないと判別することを特徴とするがいし放電音判別方法。
【請求項３】
上記標準化データは、各分割期間内におけるパルス数とその平均値の差の値を標準偏差で除した値であることを特徴とする請求項１又は２記載のがいし放電音判別方法。
【請求項４】
屋外の騒音を測定し、当該測定信号中にがいし放電音が含まれるか否かを判別するためのがいし放電音判別装置であって、
上記測定信号から所定帯域の周波数成分のみを抽出して帯域制限測定信号を生成するフィルタ手段と、
上記帯域制限測定信号に対してウェーブレット変換を施し、当該測定信号をそのサンプリング周波数を基準とする複数の周波数帯域毎の測定信号に分解するウェーブレット変換手段と、
上記分解された測定信号において、所定の大きさ以下の外部ノイズ信号成分を除去することにより、所定の大きさ以上のパルス状の信号からなる外部ノイズ除去信号を生成する外部ノイズ除去手段と、
上記外部ノイズ除去信号の内、がいし放電音の周波数帯域を含む外部ノイズ除去信号を抽出する信号抽出手段と、
抽出された外部ノイズ除去信号を商用電源周波数の波長ＴのＴ／２周期毎に抽出するＴ／２周期信号抽出手段と、
上記Ｔ／２期間内を均等にｎ分割する均等分割手段と、
上記ｎ分割した各分割期間に含まれるパルス数をカウントして、上記Ｔ／２期間毎の各分割期間に含まれるパルス数を積算するパルスカウント手段と、
上記各分割期間内に含まれる積算パルス数に基づいて当該パルス数の標準偏差を算出する標準偏差算出手段と、
上記標準偏差に基づいて各分割期間に対応する標準化データを算出する標準化データ算出手段と、
上記標準化データを所定の基準レベルと比較する比較手段と、
上記比較手段の比較結果に基づいて、上記標準化データ中に上記基準レベルを超える標準化データが存在した場合は上記測定信号中にがいし放電音を含むと判別し、上記基準レベルを超える標準化データが存在しない場合は上記測定信号中にがいし放電音は存在しないと判別する判別手段とを具備することを特徴とするがいし放電音判別装置。
【請求項５】
上記標準化データは、各分割期間内におけるパルス数とその平均値の差の値を標準偏差で除した値であることを特徴とする請求項４記載のがいし放電音判別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、送電線鉄塔等の主に屋外におけるがいし放電音を、外部ノイズ（風の音、虫の声等）から区別して正確に判別することのできるがいし放電音判別方法及びその装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
送電線鉄塔のがいし表面が塩分の付着によって汚染され、さらに霧や降雨、湿度の上昇等によって湿潤した場合に、がいし放電音（主にコロナ放電音）が発生することがあり、鉄塔周辺の住民から騒音苦情に発展する場合もある。
【０００３】
従来、上記苦情対策として送電線鉄塔付近の騒音苦情のある住宅近くにおいて騒音計により騒音レベルの測定を行い、その騒音レベルがある閾値を超えるか否かを判定基準とし、当該閾値を超えた場合はがいし放電音の騒音であると判断していた。
【０００４】
また、電力設備のコロナ放電音を検出する装置としては、コロナ放電音を測定し、放電音が含まれる１０ｋＨｚ以上の周波数成分を抽出し、当該抽出後の信号を帯域通過フィルタを通過させることにより電源周波数の２倍の周波数成分を抽出し、当該抽出信号の大きさが所定の閾値を超えた場合は当該信号がコロナ放電音であると判別する装置（特許文献１）や、上記１０ｋＨｚ以上の周波数成分の信号中における電源周波数の２倍の周波数成分の含有率を求め、当該含有率の大小により放電音であるか否かを判別する装置（特許文献２、３）等が提案されている。
【０００５】
【特許文献１】特開平９−１２７１８１号公報
【特許文献２】特開平９−２３３６７９号公報
【特許文献３】特開平１１−１７４１１０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、放電音を騒音計で測定してその騒音レベルにより判別する方法によると、騒音計により測定された騒音には、がいし放電音のみならず、風の音、虫・鳥の鳴き声、人の声等が外部ノイズとして含まれるため、単に騒音レベルの大小のみでは当該騒音ががいし放電音によるものであるのか、それ以外の騒音であるのかの判別が困難であった。
【０００７】
また、上記各特許文献に示す装置は、何れもコロナ放電音が電源周波数の２倍の周期で強弱レベルが生ずるとの知見に基づくものであるが、コロナ放電音として１０ｋＨｚ以上の周波数成分のみを抽出するものであるから、特定の電力設備においてしか適用できないとの課題がある。また、所定の帯域通過フィルタを通過させた後の所定の周波数成分の信号の大きさを基準に判別したり、電源周波数の２倍の周波数成分の含有率により判別するものであるから、例えば虫の声等のようにある程度の高いレベルの音声信号が定常的に発生する騒音環境下においては、当該虫の声等と放電音とを峻別することは難しいものであった。
【０００８】
本発明は、各種外部ノイズが定常的に発生する騒音環境下においても、或は外部ノイズがランダムに発生する騒音環境下においても、測定した信号中にがいし放電音が存在するか否かを正確に判別し得るがいし放電音判別方法及びその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】
本発明は上記課題を解決するために、
第１に、屋外の騒音を測定し、当該測定信号中にがいし放電音が含まれるか否かを判別するためのがいし放電音判別方法であって、上記測定信号からがいし放電音を含む所定帯域の周波数成分のみを抽出して帯域制限測定信号を生成し、上記帯域制限測定信号に対してウェーブレット変換を行い、当該信号をそのサンプリング周波数を基準とする複数の周波数帯域毎の測定信号に分解し、上記分解された測定信号において、所定の大きさ以下の外部ノイズ信号を除去することにより、所定の大きさ以上のパルス状の信号からなる外部ノイズ除去信号を生成し、上記外部ノイズ除去信号の内、がいし放電音の周波数帯域を含む外部ノイズ除去信号を抽出し、当該外部ノイズ除去信号を商用電源周波数の波長ＴのＴ／２期間毎に、当該Ｔ／２期間内を均等にｎ分割し、当該ｎ分割した各分割期間内に含まれるパルスの数をカウントし、上記Ｔ／２期間毎の各分割期間に含まれるパルス数を積算し、上記各分割期間内に含まれる積算パルス数に基づいて当該パルス数の標準偏差を算出すると共に、上記標準偏差に基づいて上記分割期間毎の標準化データを算出し、上記標準化データを所定の基準レベルと比較し、上記標準化データ中に上記基準レベルを超える値の標準化データが存在した場合は上記測定信号中にがいし放電音が含まれると判別し、上記基準レベルを超える標準化データが存在しない場合は上記測定信号中にがいし放電音は存在しないと判別することを特徴とするがいし放電音判別方法により構成される。
【００１０】
従って、測定信号の内、例えばがいし放電音を含む１ｋＨｚ〜２ｋＨｚの周波数帯域の信号を抽出することにより、これら以外の周波数帯域に存在する外部ノイズの除去を行い、さらにウェーブレット変換を行って複数の周波数帯域の信号に分解し、かつ当該時点で所定レベル以下の外部ノイズ信号を除去することにより、比較的小さい音である外部ノイズ成分を除去することができる。さらにウェーブレット変換により分解した外部ノイズ除去信号の内、がいし放電音を含む帯域の外部ノイズ除去信号を抽出し、当該信号において商用電源周波数の波長ＴのＴ／２期間（約８．３ｍｓｅｃ）を抽出し、当該期間を例えば均等に１０分割し、各分割期間内に存在するパルスの数をカウントし、当該処理を上記Ｔ／２期間毎に例えば上記測定信号の略全域について行うことにより、上記分割期間毎のパルス数を積算し、さらに積算パルス数の標準化データを求めて、当該標準化データを基準レベルと比較することにより、上記測定信号にがいし放電音が存在するか否かを判別する。
【００１１】
このような方法によると、上記測定信号の測定時間の略全域に亘って、商用電源周波数の２倍の周波数で分布するパルス信号を基準にがいし放電音の存否を判別するものであるから、定常的に発生する外部ノイズが存在しても、当該外部ノイズをがいし放電音と明確に区別することができる。また、積算パルス数の標準偏差に基づいて標準化を行っているため、がいし放電音の判別が基準レベルとの比較により非常に簡潔に行うことがきる。
【００１２】
第２に、屋外の騒音を測定し、当該測定信号中にがいし放電音が含まれるか否かを判別するためのがいし放電音判別方法であって、がいし放電音を含む所定帯域の周波数成分のみを通過させるフィルタ手段により、上記測定信号から上記所定帯域の周波数成分のみを抽出して帯域制限測定信号を生成し、ウェーブレット変換手段により上記帯域制限測定信号に対してウェーブレット変換を施し、当該測定信号をそのサンプリング周波数を基準とする複数の周波数帯域毎の測定信号に分解し、外部ノイズ除去手段により、上記分解された測定信号において、所定の大きさ以下の外部ノイズ信号成分を除去することにより、所定の大きさ以上のパルス状の信号からなる外部ノイズ除去信号を生成し、信号抽出手段により、上記外部ノイズ除去信号の内、がいし放電音の周波数帯域を含む外部ノイズ除去信号を抽出し、Ｔ／２周期信号抽出手段により、当該外部ノイズ除去信号を商用電源周波数の波長ＴのＴ／２期間毎に抽出し、均等分割手段により、抽出した上記Ｔ／２期間内を均等にｎ分割し、パルスカウント手段により当該ｎ分割した各分割期間に含まれるパルス数をカウントして、上記Ｔ／２期間毎の各分割期間に含まれるパルス数を積算し、標準偏差算出手段により、上記各分割期間内に含まれる積算パルス数に基づいて当該パルス数の標準偏差を算出し、標準化データ算出手段により、上記標準偏差に基づいて各分割期間に対応する標準化データを算出し、比較手段により、上記標準化データを所定の基準レベルと比較し、判別手段によって上記標準化データ中に上記基準レベルを超える標準化データが存在した場合は上記測定信号中にがいし放電音が含まれると判断し、上記基準レベルを超える標準化データが存在しない場合は上記測定信号中にがいし放電音は存在しないと判別することを特徴とするがいし放電音判別方法により構成される。
【００１３】
第３に、上記標準化データは、各分割期間内におけるパルス数とその平均値の差の値を標準偏差で除した値であることを特徴とする上記第１又は２記載のがいし放電音判別方法により構成される。
【００１４】
第４に、屋外の騒音を測定し、当該測定信号中にがいし放電音が含まれるか否かを判別するためのがいし放電音判別装置であって、上記測定信号から所定帯域の周波数成分のみを抽出して帯域制限測定信号を生成するフィルタ手段と、上記帯域制限測定信号に対してウェーブレット変換を施し、当該測定信号をそのサンプリング周波数を基準とする複数の周波数帯域毎の測定信号に分解するウェーブレット変換手段と、上記分解された測定信号において、所定の大きさ以下の外部ノイズ信号成分を除去することにより、所定の大きさ以上のパルス状の信号からなる外部ノイズ除去信号を生成する外部ノイズ除去手段と、上記外部ノイズ除去信号の内、がいし放電音の周波数帯域を含む外部ノイズ除去信号を抽出する信号抽出手段と、抽出された外部ノイズ除去信号を商用電源周波数の波長ＴのＴ／２周期毎に抽出するＴ／２周期信号抽出手段と、上記Ｔ／２期間内を均等にｎ分割する均等分割手段と、上記ｎ分割した各分割期間に含まれるパルス数をカウントして、上記Ｔ／２期間毎の各分割期間に含まれるパルス数を積算するパルスカウント手段と、上記各分割期間内に含まれる積算パルス数に基づいて当該パルス数の標準偏差を算出する標準偏差算出手段と、上記標準偏差に基づいて各分割期間に対応する標準化データを算出する標準化データ算出手段と、上記標準化データを所定の基準レベルと比較する比較手段と、上記比較手段の比較結果に基づいて、上記標準化データ中に上記基準レベルを超える標準化データが存在した場合は上記測定信号中にがいし放電音を含むと判別し、上記基準レベルを超える標準化データが存在しない場合は上記測定信号中にがいし放電音は存在しないと判別する判別手段とを具備することを特徴とするがいし放電音判別装置によって構成される。
【００１５】
第５に、上記標準化データは、各分割期間内におけるパルス数とその平均値の差の値を標準偏差で除した値であることを特徴とする上記第４記載のがいし放電音判別装置によって構成される。
【発明の効果】
【００１６】
本発明に係るがいし放電音判別方法及びその装置によると、定常的に発生する外部ノイズが存在しても、当該外部ノイズをがいし放電音と明確に区別することができ、特に屋外において虫の声や風の音等の外部ノイズが発生している騒音環境下においても、測定信号中にがいし放電音が存在するか否かの判別を高い精度で行うことができる。
【００１７】
よって、例えば住宅地に近接する送電線鉄塔下における騒音測定等に適しており、さらにその他の屋外設置の電機設備等における放電音騒音の測定等、各種の用途に用いることができるものである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明に係るがいし放電音判別方法及びその装置の一実施形態を添付図面に基づいて詳細に説明する。
【００１９】
図１は同上装置の全体構成を示すブロック図である。同図において１は騒音計であり、マイク１ａにより送電線鉄塔のがいし放電音を例えば２５秒録音する。録音された測定信号（図７（ａ））はパーソナルコンピュータ２に入出力制御手段２ａを介して入力し、所定のサンプリング周波数（例えば４４．１ｋＨｚ）でデジタル音声ファイル（例えばＷＡＶファイル）に変換後、メモリ手段２ｂに記憶される。そして、当該パーソナルコンピュータ２の主メモリ手段２ｆに予め記憶されたプログラム（図１２乃至図１６等にプログラムの動作手順を示す）により上記測定信号に各種処理を施し、その信号にがいし放電音が含まれるか否かを判別する。図１中、２ｃは上記プログラムに基づいて各種の命令を実行するＣＰＵ、２ｄはディスプレイ等の表示手段、２ｅはキーボード等の入力手段である。測定された信号（測定信号）の一部を図７（ａ）に示す。
【００２０】
図２は、上記パーソナルコンピュータ２による信号処理の全体の機能をブロック化した機能ブロック図である。これにより装置全体の構成概要を説明する。上記測定信号はフィルタ手段３によりがいし放電音の周波数帯域を含む所定の周波数帯域（本実施形態の場合１ｋＨｚから２ｋＨｚ）に帯域制限された後（帯域制限後の信号を図７（ｂ）に示す）、ノイズ除去手段４により信号強度の低い外部ノイズを除去する。尚、当該のノイズ除去動作に当たっては、上記帯域制限信号をウェーブレット変換手段４ａによりサンプリング周波数を基準とする複数の周波数帯域の信号（図９（ａ）に示す信号）に分解し、各分解した信号について上記外部ノイズを除去する処理を行う（外部ノイズの除去後の信号を図９（ｂ）に示す）。さらに、ノイズ除去された測定信号の内、がいし放電音を含む例えばレベル４の信号について、パルスカウント手段５により、商用電源周波数の１／２波長に相当する期間（Ｔ／２）を信号の先頭から順次抽出し、当該期間を均等分割し（例えば１０分割）、各分割期間に含まれるパルス数をカウントし、当該パルスカウント動作を信号の全期間に亙って順次行うことにより、上記期間における各分割期間内のパルス数を積算する（図１１参照）。その後、標準化データ作成手段６により上記パルスのカウント値の標準偏差に基づいて標準化データＳｔ（図１７）を算出し、判別手段７にて商用電源周波数の２倍の周波数（１２０Ｈｚ）で発生するパルスの有無を判別して、当該測定信号にがいし放電音が含まれるか否かを判別するものである。
【００２１】
次に、各部についてより詳細に説明する。
【００２２】
図３は上記フィルタ手段３とノイズ除去手段４の詳細な構成を示すものであり、上記フィルタ手段３はＦＦＴ解析手段３ａと帯域通過フィルタ手段３ｂにより構成されている。上記ＦＦＴ解析手段３ａは上記メモリ手段２ｂから上記測定信号（図７（ａ））を抽出し、ＦＦＴ解析（高速フーリエ変換）を施すことにより図８に示す周波数領域でのスペクトル強度分布データを生成する。その後、帯域通過フィルタ手段３ｂにより上記測定信号から１ｋＨｚ〜２ｋＨｚの信号を抽出する。尚、帯域制限後の測定信号を図７（ｂ）に示す（帯域制限後の測定信号を帯域制限測定信号という）。ここで、ＦＦＴ解析手段を用いるのは波形全体のフィルタリングに有効であり、測定時間内に定常的に発生する外部ノイズを効果的にフィルタリング処理するためである。
【００２３】
ここで、本発明の発明者らは屋外の送電線鉄塔のがいし放電音を測定し、外部ノイズとしての虫の声等は２．５ｋＨｚ以上で大きく、外部ノイズとしての風の音は主に１ｋＨｚ以下であることがわかった。一方、送電線鉄塔等のがいし放電音は主に１ｋＨｚから２ｋＨｚの帯域に分布していることが測定によりわかっている。そこで、上記帯域通過フィルタ手段３ｂにより上記測定信号から上記がいし放電音を含み外部ノイズの少ない周波数帯域である１ｋＨｚ〜２ｋＨｚの帯域の成分のみを抽出する。
【００２４】
上記ノイズ除去手段４はウェーブレット変換手段４ａ、外部ノイズ除去手段４ｂにより構成されている。上記ウェーブレット変換手段４ａは、上記帯域制限測定信号にウェーブレット変換（多重解像度解析）を施し、上記帯域制限測定信号を図９（ａ）に示すようにレベル１からレベル５に示す測定信号に分解する。
【００２５】
ここでウェーブレット変換におけるマザーウェーブレットは以下の式（１）で示される。
【００２６】
ψａ，ｂ（ｔ）＝１／√ａ・ψ（ｔ−ｂ／ａ）・・・・・・（１）
ここで、ｂはシフト、ａ＞０はスケールであり、このψａ，ｂ（ｔ）と信号のｆ（ｔ）（本実施形態では図７（ａ）の測定信号）との内積がウェーブレット変換である。尚、本実施形態では離散ウェーブレット変換を行い、ウェーブレットにはＤａｕｂｅｃｈｉｅｓ１０を用いた。
【００２７】
このウェーブレット変換では信号ｆ（ｔ）をＤａｕｂｅｃｈｉｅｓスケーリング関数によって複数レベルの周波数帯域の信号に分解することができる。例えばＤａｕｂｅｃｈｉｅｓでサンプリング周波数４４．１ｋＨｚにおけるレベル５の中心周波数は約９４７Ｈｚであるため、レベル４、レベル３・・・はその２倍、４倍・・・として求めることができる。即ち、サンプリング周波数（４４．１ｋＨｚ）を基準として各レベルの中心周波数の目安は、レベル１は１５ｋＨｚ、レベル２は７．５ｋＨｚ、レベル３は３．３ｋＨｚ、レベル４は１．８ｋＨｚであり、レベル５はそれ以下（９４７Ｈｚ以下）となる。
【００２８】
次に、外部ノイズ除去手段４ｂは上記ウェーブレット変換により生成された各レベル１〜５の測定信号（図９（ａ））から、所定の閾値以下の大きさ（信号強度）の信号を除去し、上記閾値以上の大きさの信号のみを抽出する外部ノイズ除去処理を行う（図１２の処理）。これは、上記レベル１からレベル５の測定信号においては、一定周期で発生するがいし放電音を含んでいると考えられるが、がいし放電音はある一定以上の大きさのパルス状の信号であり、一方、虫の声や風の音等の外部ノイズは信号の大きさが一定値以下の低いレベルであると考えられるので、上記閾値以上の信号を残して外部ノイズと考えられる閾値より小の信号レベルの成分を除去するためである。具体的には各レベルの展開係数（信号の大きさ）と閾値とを比較し（図１２Ｐ２、Ｐ３）、展開係数が閾値より大であればそのまま残し、展開係数が閾値より小であれば展開係数＝０（即ち信号レベルを０）とし（図１２Ｐ４）、信号の再構成を行う（図１２Ｐ５）。上記動作により外部ノイズ除去後のレベル１からレベル５の測定信号を図９（ｂ）に示す。図９（ｂ）に示すように、外部ノイズを除去すると、がいし放電音と思われる一定レベル以上のパルス状の信号が周期的に発生していることがわかる。
【００２９】
ここで上記閾値としては、例えば次式（２）に示すＴを使用する。
Ｔ＝σ√（２ ln η）・・・・・・・・・（２）
但し、ηは信号のサンプル数、σはノイズ分散σ２の平方根である。
【００３０】
尚、上記ウェーブレット変換によるノイズ低減処理については、例えば「ウェーブレットによる信号処理と画像処理」（戸田著、共立出版）Ｐ１０４〜Ｐ１１０に記載されているように公知の処理方法である。
【００３１】
上記パルスカウント手段５は（図４）、信号抽出手段５ａ、Ｔ／２期間信号抽出手段５ｂ、均等分割手段５ｃ、パルスカウント手段５ｄにより構成されている。上記信号抽出手段５ａは外部ノイズ除去後のレベル１〜レベル５の測定信号の内、がいし放電音の判別に最も適した周波数帯域の信号を抽出するものであり、本実施形態ではがいし放電音を含む周波数帯域である図９（ｂ）のレベル４（１．８ｋＨｚ付近）のノイズ除去後の測定信号をメモリ２ｂから抽出する（図１３Ｐ１）。上記Ｔ／２期間信号抽出手段５ｂは、上記レベル４の信号の内、当該信号の先頭から商用電源周波数の周期Ｔの半分、即ちＴ／２の期間の信号（図１１の期間ｔ１の信号）を抽出する（図１３Ｐ２）。
【００３２】
上記均等分割手段５ｃは上記抽出したＴ／２期間をｎ等分（本実施形態では１０等分）に均等分割し（図１３Ｐ３）、分割期間の先頭から順番に０−９まで番号を付する。尚、上記番号を付されたパルスカウントテーブルＦ１におけるｇ（ｃ）、Ｄｎ、Ｓｔ等を記憶するための領域（図１７）はメモリ手段２ｂ内に予め確保されているものとする。
【００３３】
上記パルスカウント手段５ｄは上記期間ｔ１（Ｔ／２期間）内において０〜９までの分割期間内に存在するパルス数を各々カウントし（図１３Ｐ４）、当該カウント数（図１７のｇ（ｃ））を上記テーブルＦ１の該当する分割期間内に加算していく（図１３Ｐ５）。最初の期間ｔ１について上記操作が終了すると、上記Ｔ／２期間信号抽出手段５ｂは、上記信号の次のＴ／２期間（即ち期間ｔ２）の信号を抽出し（図１３Ｐ６、Ｐ７、Ｐ８、図１１）、上記均等分割手段５ｃが当該期間を１０等分に分割し、パルスカウント手段５ｄが期間ｔ２における各分割期間内のパルスを各々カウントし、カウント値を上記パルスカウントテーブルＦ１に加算していく（図１３Ｐ３〜Ｐ６）。
【００３４】
以降は、同様の動作が上記測定信号の最後まで繰り返し行われ（図１３Ｐ７、図１１）、その結果、当該信号に含まれる全てのパルス数がＴ／２周期内の同一分割期間（同一位相）内に積算されていき、図１７に示す分割期間０〜９に対するカウント値（ｇ（ｃ））がパルスカウントテーブルＦ１として上記メモリ手段２ｂに生成される。このようなパルスカウント動作は概念的には上述のようであるが、実際には数式を用いて行っており、その処理は以下の動作説明にて説明する。
【００３５】
標準化データ作成手段６は（図５）、平均算出手段６ａ、合計算出手段６ｂ、分散算出手段６ｃ、標準偏差算出手段６ｄ、標準化データ算出手段６ｅから構成されている。上記平均算出手段６ａは、ｎ等分（１０等分）された各分割期間のパルス数の平均値Ａｖを求め、当該平均値Ａｖをメモリ手段２ｂの上記パルスカウントテーブルＦ１に記憶させる（図１４Ｐ１、図１７参照）。
【００３６】
上記合計算出手段６ｂは、各分割期間（０〜９）のパルス数の合計Ｔｏを求め、上記メモリ手段２ｂのパルスカウントテーブルＦ１に記憶させる（図１４Ｐ２、図１７参照）。
【００３７】
上記分散算出手段６ｃは上記各分割期間（０〜９）のパルス数と平均値Ａｖに基づいて、各周期毎に式（３）によりＤｎ（ｎ＝分割数（０〜９））を算出し上記パルスカウントテーブルＦ１に記憶する（図１７）。
【００３８】
Ｄｎ＝｛（各周期のパルス数）−Ａｖ｝２・・・・（３）
その後、分散算出手段６ｃは、上記Ｄｎ（ｎ＝０〜９）の合計値Ｄｔを求め、Ｄｔを分割数（本実施形態では１０）で除して分散Ｄを求め、上記テーブルＦ１に記憶する（式（４）、図１４Ｐ３）。
【００３９】
Ｄ＝（Ｄｔ／（分割数））・・・・・・・・・・・（４）
さらに、標準偏差算出手段６ｄは以下の式（５）よりパルス数の標準偏差Ｓｄを求め、上記テーブルＦ１に記憶する（図１４Ｐ４）。
【００４０】
Ｓｄ＝Ｄ１／２・・・・・・・・・・・・・・・・・（５）
【００４１】
さらに、以下の式（６）より各周期毎の標準化データＳｔを求め、各周期毎の標準化データＳｔを上記テーブルＦ１に各周期毎に記憶する（図１４Ｐ５）。
【００４２】
Ｓｔ＝｛（各周期のパルス数）−Ａｖ｝／Ｓｄ・・（６）
【００４３】
以上により、図１７に示すパルスカウントテーブルＦ１がメモリ手段２ｂ内に生成される。
【００４４】
上記判別手段７は（図６）、標準化データ抽出手段７ａ、比較手段７ｂ、放電音判別手段７ｃにより構成されている。
【００４５】
上記標準化データ抽出手段７ａは上記メモリ手段２ｂの上記パルスカウントテーブルＦ１から各分割期間毎に標準化データＳｔを抽出するものである（図１５Ｐ１）。上記比較手段７ｂは、抽出された標準化データが基準レベルを超えているか否かを判断するものである。ここで基準レベルは例えば「１．３」とする（図１５Ｐ２）。
【００４６】
上記放電音判別手段７ｃは、上記比較手段７ｂの比較結果に基づいて、上記標準化データの内、基準レベル１．３を超えた標準化データが存在した場合は、商用電源周波数の２倍の周波数（西日本地域では１２０Ｈｚ）でパルスが発生していることになるので、がいし放電音が発生していると判断する（図１５Ｐ３、Ｐ５、Ｐ６、Ｐ７）。一方、上記標準化データの内、上記基準レベルを超えるデータが存在しない場合は、上述のような一定周期のパルスが発生していないと判断されるため、がいし放電音が発生していないと判断するものである（図１５Ｐ４、Ｐ５、Ｐ６、Ｐ８）。
【００４７】
本発明は上述のように構成されるものであるので、次に、本発明のがいし放電音判別方法及び装置の動作を説明する。まず、図２０に示すように送電線鉄塔の直下において騒音計１のマイク１ａにてがいし放電音を２５秒間測定する。測定された図７（ａ）に示す測定信号はサンプリング周波数４４．１ｋＨｚでサンプリングされデジタルデータとしてパーソナルコンピュータのメモリ手段２ｂに記憶される。
【００４８】
次に、ＦＦＴ解析手段３ａは，上記測定信号をＦＦＴ解析し、図８に示すように測定信号に含まれる周波数のスペクトル強度を示すスペクトル強度データを生成し、当該データをメモリ手段２ｂに記憶する。帯域通過フィルタ手段３ｂは上記スペクトル強度データに基づいて、がいし放電音の周波数帯域である１ｋＨｚ〜２ｋＨｚを含む信号成分のみを抽出し、その結果図７（ｂ）に示すような１ｋＨｚ〜２ｋＨｚの信号成分からなる帯域制限測定信号を生成する。尚、この時点で２．５ｋＨｚ以上で大きい虫の声や、１ｋＨｚ以下の風の音等の外部ノイズ成分は相当程度除去される（図８参照）。
【００４９】
次に、ウェーブレット変換手段４ａは、上記帯域制限測定信号（図７（ｂ）の信号）をウェーブレット変換し多重解像度解析の手法によりレベル１からレベル５までの図９（ａ）に示す測定信号に分解し、各レベルの信号データをメモリ手段２ｂに記憶する。尚、上述のようにウェーブレットにはＤａｕｂｅｃｈｉｅｓ１０を用いた。
【００５０】
次に、外部ノイズ除去手段４ｂは、上記メモリ手段２ｂから上記ウェーブレット変換後の各レベル１〜５のデータを各々抽出し、図１２の動作手順により外部ノイズの除去を行う。即ち、レベル１の測定データを抽出し（図１２Ｐ１）、各レベルの展開係数を所定レベルの閾値と比較を行い（図１２Ｐ２、Ｐ３）、上記展開係数が閾値よりも大であればそのままのデータを使用し（図１２Ｐ５）、上記展開係数が閾値よりも小であれば展開係数を０として信号の再構成を行う（図１２Ｐ３、Ｐ４）。このような動作をレベル１の全データについて行う。その結果、図９（ａ）のレベル１の測定信号は同図（ｂ）のレベル１の測定信号として示すように、所定レベル以下の大きさの信号がカットされ、所定レベル以上の大きさを示すパルス状の信号のみが抽出された状態となる。即ち、信号レベルの低い外部ノイズがカットされ、がいし放電音と推定される所定の信号レベル以上の大きなパルス信号のみが抽出された状態となる。
【００５１】
上記の外部ノイズ除去動作はレベル１〜レベル５の全ての測定信号について行われ、その結果、図９（ｂ）に示す外部ノイズ除去後の測定信号（レベル１〜レベル５）がメモリ手段２ｂに記憶される。尚、ＦＦＴ解析、ウェーブレット変換処理を含む上記のフィルタ手段３、ノイズ除去手段４の動作は上記パーソナルコンピュータ２においてソフトウェアにより行っても良いし、専用の装置により行っても良い。
【００５２】
次に、ＣＰＵ２ｃ（信号抽出手段５ａ）は、上記外部ノイズ除去後の測定信号（図９（ｂ））の内、がいし放電音を含んでいると思われるレベル４（１．８ｋＨｚ付近）の測定信号データをメモリ手段２ｂから抽出し（図１３Ｐ１）、その後当該信号の最初からＴ／２期間（図１１の期間ｔ１）を抽出し（Ｔ／２周期信号抽出手段５ｂ、図１３Ｐ２）、さらに当該ｔ１期間を１０等分に分割する（均等分割手段５ｃ、図１３Ｐ３）。その後、ＣＰＵ２ｃ（パルスカウント手段５ｄ）は、上記期間ｔ１内の分割期間毎に含まれるパルス数をカウントし（図１３Ｐ４）、カウント値ｇ（ｃ）をメモリ手段２ｂのパルスカウントテーブルＦ１の該当周期に加算していく（図１３Ｐ５）。例えば図１０では分割期間「２」のパルス数は２個、分割期間「４」のパルス数は３個となる。
【００５３】
そしてＣＰＵ２ｃは上記と同様の処理を上記信号の最後まで行い（図１３Ｐ６，Ｐ７，Ｐ８）、各期間ｔｎ（ｎ＝０，１，２・・・）毎の周期内のパルス数を上記テーブルＦ１の該当する分割期間に積算していく（図１３Ｐ６、Ｐ７）。
【００５４】
そして、上記測定信号の最後まで上記の処理を繰り返し行うことにより、上記レベル４の測定信号（２５秒）の全期間について商用電源周波数の２倍（１２０Ｈｚ）の周期で各分割期間内に含まれるパルス数が積算され、当該パルス数が図１７に示すパルスカウントテーブルのｇ（ｃ）に示すように記憶される。例えば、パルスカウントテーブルＦ１（図１７）は、商用電源周波数のＴ／２期間毎に全信号期間をみた場合に、例えば２番目の分割期間（位相）に含まれるパルス数は２３個、５番目の分割期間（位相）に含まれるパルス数は１１個であったことがわかる。
【００５５】
このパルスカウント処理は、実際には以下の処理にて行うことができる（図１６）。即ち、レベル４の測定信号をメモリ手段２ｂから抽出し（図１６Ｐ１）、当該抽出データに基づいてパルスの発生時間Ｐ（ｚ）（ｚ＝０〜全パルス数）を検出し、ｚ＝０から最後のパルスまで順番に各パルスの発生時間Ｐ（ｚ）［ｍｓ］をメモリ手段２ｂのパルスカウントテーブルＦ２（図１８）に記憶していく（図１６Ｐ２）。
【００５６】
その後、商用電源周波数の波長の１／２の波長（Ｔ／２）の期間において、最初のパルスから順番に、当該パルスが発生した時間の位相を求める。具体的にはパルス発生時間Ｐ（ｚ）を商用電源周波数の波長の１／２の波長（Ｔ／２）で割ってその余りｂを求め、当該余りｂを上記テーブルＦ２に記憶する。この余りｂが、上記Ｔ／２の波長におけるそのパルスの位相を示していることになる（図１６Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５）。
【００５７】
Ｐ（ｚ）÷Ｔ／２＝ａ余りｂ・・・・（７）
次に、上記余りｂ、即ち上記Ｔ／２の期間において上記パルスの位相ｂが上記Ｔ／２期間をｎ等分したときの何番目に位置するか、即ち位相の場所を求めるために、上記余りｂをＴ／２をｎ等分（１０等分）したＴ／２ｎで割り、商ｃを求め、当該商ｃを上記テーブルＦ２に記憶する（図１６Ｐ６）。
【００５８】
ｂ÷（Ｔ／２ｎ）＝ｃ余りｄ・・・・・（８）
このとき、ｃは、当該パルスＰ（ｚ）が、Ｔ／２期間をｎ等分した周期内のｃ番目に位置していることを示している（図１８）。
【００５９】
その後、当該ｃ番目の位相におけるパルスのカウント値ｇ（ｃ）を＋１増やし（図１６Ｐ７）、当該カウント値ｇ（ｃ）をパルスカウントテーブルＦ１の該当する分割期間の場所に格納する。
【００６０】
ｇ（ｃ）＝ｇ（ｃ）＋１・・・・・・（９）
尚、分割数を４とすると、図１８においてパルスの積算値はｇ（４）＝１、ｇ（１）＝１、ｇ（８）＝２となる。
【００６１】
その後、次のパルスの位置を検出するためにｚを＋１し（図１６Ｐ８）、最後のパルスに至るまで、同様の動作を繰り返す（図１６Ｐ９）。これにより、各位相（分割期間）に対応するパルスカウント値がパルスカウントテーブルＦ１に示すように記憶される（図１７の表のｇ（ｃ）参照）。このように上記処理により、測定信号の略全期間において商用電源周波数の周期のＴ／２毎に各分割期間に含まれるパルス数を積算することができる。
【００６２】
上記の処理は、パルスをカウントするための一実施形態であり、上記測定信号のパルスをカウントする方法はこれに限定されない。
【００６３】
上記パルス数のカウントが完了した後、ＣＰＵ２ｃ（平均算出手段６ａ）は分割期間０から分割期間９のパルス数の平均値Ａｖを求めてテーブルＦ１に記憶する（図１４Ｐ１）。次に、合計算出手段６ｂは分割期間０から分割期間９までのパルス数の合計Ｔｏを求めて上記テーブルＦ１に記憶する（図１４Ｐ２）。そして、ＣＰＵ２ｃ（分散算出手段６ｅ）は、まず上記式（３）に基づいて各周期（分割期間）毎にＤｎ（ｎ＝０〜９）を求めてテーブル２の各周期の該当領域に記憶する。次に、同手段６ｅは上記Ｄｎの合計Ｄｔを求めて、さらにＤｔを分割数ｎ＝１０で除して分散Ｄを求め上記テーブルＦ１に記憶する（図１４Ｐ３）。その後、ＣＰＵ２ｃ（標準偏差算出手段６ｅ）は式（５）の演算を行い、標準偏差Ｓｄを求め、テーブルＦ２に記憶する（図１４Ｐ４）。そして、ＣＰＵ２ｃ（標準化データ算出手段６ｅ）は各周期毎に式（６）の演算を行い、各周期毎に標準化データＳｔを求め、各々テーブル２の該当領域に記憶していく（図１４Ｐ５）。以上の動作により、図１７に示すように各周期毎の標準化データＳｔが求められた。
【００６４】
その後ＣＰＵ２ｃ（標準化データ抽出手段７ａ）は、上記パルスカウントテーブルＦ１の標準化データＳｔを順次抽出し（図１５Ｐ１）、全ての標準化データについて比較手段７ｂにおいて当該データが基準レベル（ここでは１．３）以上であるか否かを比較する（図１５Ｐ２〜Ｐ５）。そして上記比較手段７ｂでの比較結果に基づいて、ＣＰＵ２ｃ（放電音判別手段７ｃ）は、上記標準化データ中において１つでも上記基準レベル（１．３）より大きい標準化データが含まれていた場合は、商用電源周波数の２倍（１２０Ｈｚ）の周期で大きいレベルのパルス信号が発生していることになるので、がいし放電音が発生していると判断する（図１５Ｐ６，Ｐ７）。一方、全ての標準化データにおいて上記基準レベルより大きいデータが含まれていない場合は、上記商用電源周波数の２倍の周期で発生しているパルス信号は存在しないことになるので、この場合は、がいし放電音は発生していないと判断する（図１５Ｐ６、Ｐ８）。
【００６５】
図１９は上記の方法により送電線鉄塔のがいし放電音が存在する場合の標準化データと、がいし放電音が存在しない場合の標準化データを並列して示したものであるが、「放電あり」のデータを見ると、分割期間「２」に「１．３７」の標準化データがあるため、がいし放電音が存在すると判断される。即ち、商用電源周波数の２倍の周期の期間において、分割期間「２」の位置に、１２０Ｈｚの所定レベル以上の大きさのパルス信号が発生しているということになる。
【００６６】
「放電なし」のデータをみると、全分割期間（０〜９）において基準データ（１．３）を上回るデータは存在しない。よって、がいし放電音は存在しないと判断されるのである。尚、分割期間「０」に「１．１５」と比較的大きい周期信号が認められるが、レベルとして小さいので虫の声の可能性が高い。
【００６７】
以上のように、本発明に係るがいし放電音判別方法及び装置によると、上記測定信号の測定時間の略全域に亘って、商用電源周波数の２倍の周波数で分布するパルス信号を基準として、がいし放電音の存否を判別するものであるから、定常的に発生する外部ノイズが存在しても、当該外部ノイズとがいし放電音を明確に区別することができる。また、積算パルス数の標準偏差に基づいて標準化を行っているため、がいし放電音の判別が基準レベルとの比較により容易に行うことがきる。
【００６８】
従って、定常的に発生する外部ノイズが存在しても、当該外部ノイズとがいし放電音とを明確に区別することができ、特に屋外において虫の声や風の音等の外部ノイズが発生している騒音環境下においても、測定信号中にがいし放電音が存在するか否かの判別を高い精度で行うことができる。
【００６９】
また、本発明によると、ウェーブレット変換により測定信号を複数の帯域の信号に分解し、各信号毎に外部ノイズ除去が行われるうえに、当該分割された信号からがいし放電音が含まれる周波数帯域の信号（例えばレベル４の測定信号）を抽出して、当該測定信号について解析を行うものである。よって、がいし放電音が含まれる可能性の極めて高い周波数帯域の信号にターゲットを絞って解析を行うことになり、このため精度の高い判別が実現されるものである。
【００７０】
上記実施形態においては、フィルタ手段にて１ｋＨｚ〜２ｋＨｚの帯域の周波数帯域を抽出したがこれに限定されず、がいし放電音を含む周波数帯域であれば、例えば１ｋＨｚ〜２．５ｋＨｚ等、より広い帯域としても良く、その他がいし放電音の発生源と測定地点との距離、騒音環境等により定めることができる。
【００７１】
パルスカウント処理において、ウェーブレット変換による外部ノイズ除去後のレベル４（１．８ｋＨｚ付近）の測定信号を抽出したが、がいし放電音の周波数帯域を含む他のレベルの測定信号を抽出しても良く、或は、ウェーブレット変換による外部ノイズ除去後のレベル１〜５の全てのレベルを重畳したデータについて解析を行っても良い。
【００７２】
パルスカウント処理におけるＴ／２期間の分割数は上記実施形態では１０としたが、これに限らず、２０分割、３０分割、４０分割等、より多くの分割数を用いても良い。尚、発明者らが検討したところによると４０分割が最も精度の高い解析が可能であった。
【００７３】
がいし放電音判別処理において基準レベルを「１．３」としたが、是に限定されない。
【産業上の利用可能性】
【００７４】
本発明に係るがいし放電音測定方法及びその装置は、送電線鉄塔等から発生する騒音ががいし放電音であるか否かの判別を高い精度で行うことができるため、特に住宅地に近接して送電線鉄塔が存在する地域等において、事前に騒音の種類を判別することができ、その結果、効果的な騒音監視運用を行うことができる。
【００７５】
よって、例えば住宅地に近接する送電線鉄塔下における騒音測定に限らず、その他の屋外設置の電機設備等における放電音騒音等、各種の用途にも用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【００７６】
【図１】本発明に係るがいし放電音判別装置の全体構成を示すブロック図である。
【図２】同上装置の機能ブロック図である。
【図３】同上装置の機能ブロック図である。
【図４】同上装置の機能ブロック図である。
【図５】同上装置の機能ブロック図である。
【図６】同上装置の機能ブロック図である。
【図７】（ａ）は測定信号、（ｂ）は周波数帯域制限後の測定信号を示す。
【図８】測定信号の周波数のスペクトル強度を示す図である。
【図９】（ａ）は測定信号をウェーブレット変換したレベル１〜５の測定信号を示し、（ｂ）はウェーブレット変換後、外部ノイズを除去したレベル１〜５の測定信号を示す。
【図１０】パルスカウント処理における測定信号のＴ／２期間を１０分割した状態を示す図である。
【図１１】測定信号をＴ／２期間毎に抽出すると共に当該期間を均等分割し、各分割期間におけるパルス数をパルスカウントテーブルに積算することを説明するための図である。
【図１２】本発明のがいし放電音判別処理に関連するプログラム処理を示すフローチャートである。
【図１３】同上処理を示すフローチャートである。
【図１４】同上処理を示すフローチャートである。
【図１５】同上処理を示すフローチャートである。
【図１６】同上処理を示すフローチャートである。
【図１７】パルスカウントテーブルを示す図である。
【図１８】パルスカウントテーブルを示す図である。
【図１９】同上装置で測定されたパルスカウント数を示すパルスカウントテーブルを示す図である。
【図２０】同上装置で送電線鉄塔のがいし放電音を測定する場合のブロック図である。
【符号の説明】
【００７７】
３      フィルタ手段
４ａ    ウェーブレット変換手段
４ｂ    外部ノイズ除去手段
５ａ    信号抽出手段
５ｂ    Ｔ／２周期信号抽出手段
５ｃ    均等分割手段
５ｄ    パルスカウント手段
６ｄ    標準偏差算出手段
６ｅ    標準化データ算出手段
７ｂ    比較手段
７ｃ    判別手段
Ｓｄ    標準偏差
Ｓｔ    標準化データ
【図１】
2008026292.tif 000003
【図２】
2008026292.tif 000004
【図３】
2008026292.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2008026292.tif 000009
【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】
2008026292.tif 000017
【図１６】
2008026292.tif 000018
【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
2008026292.tif 000021
【図２０】
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