(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
周期的運動体の異常診断方法において、周期的運動を行う回転機械の基本回転周波数、および前記基本回転周波数の整数倍の高調波成分をフィルタリングして得られる狭帯域の信号を前記回転機械の回転むらを包含する範囲でとらえ、当該狭帯域の信号の線形予測係数を抽出し、当該線形予測係数の時系列上の変化から異常判定をなすことを特徴とする周期的運動体の異常診断方法。
【請求項２】
周期的運動体の異常診断装置において、周期的運動を行う回転機械の基本回転周波数に対して整数倍の高調波成分に対応する周波数領域を前記回転機械の回転むらを包含する範囲でとらえる狭帯域のバンドパスフィルタを設け、当該フィルタを介して得られた信号から線形予測係数を演算する演算手段を設け、この演算手段によって得られた各次数の線形予測係数を正常運動体のものと比較することにより正常／異常データの特徴差を明確にして異常判定をなすことを特徴とする周期的運動体の異常診断装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は周期的運動体の異常診断方法にかかり、特に回転機械の故障診断、異常診断等の診断に関する分野に適用するのに好適な方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
周期的な運動をなす機械の故障や心臓に関わる病気を診断する方法の一つに、機械から生ずる音や振動、あるいは、心電図や脳波等の波形を解析して診断を行うものがある。通常、これらの診断の方法は、信号の計測・信号の特徴解析・良否診断という手順で行なわれている。
【０００３】
従来の技術では、例えば、正常と異常の判別診断を行うとき次のように特徴抽出を行っていた。
（１）診断対象の音又は振動データから、正常データ、異常データの周波数特性を計算する。
（２）得られた正常データ、異常データの周波数特性を比較し、差異のある周波数領域を決定する。
（３）診断対象の音又は振動データに、決定された周波数領域のバンドパスフィルタまたはローパスフィルタ、ハイパスフィルタを作用させ、正常／異常の特徴差を明確にし特徴量の計算をする。
【０００４】
ところで、周波数の特徴量を解析する方法として、信号のパワーの大小を解析する方法、ＦＦＴ（高速フェリー変換）等を用いて信号のスペクトルを解析する方法、ソナグラム（声紋）を解析する方法、線形予測係数（反射係数）を解析する方法等がある。信号のパワーを特徴量とする方法は、故障の程度が大きくならなければ故障を特定できなかったり、特定できない故障がある等の理由で適用に限界されたものとなっている。信号のスペクトルを特徴とする方法は、信号のパワーを特徴とする方法と比較すると故障の特定性能は向上するが、元来スペクトルは、長時間の平均的な周波数特性を示すもので、時間情報が含まれていないため特徴解析方法としては十分とはいえない。ソナグラムを特徴量とする方法はこの点を解決するもので、時間情報と周波数情報を同時に解決するため、信号のもつ特徴量を解決するため、信号のもつ特徴量を完全に把握することができる。したがって、音声認識や話者の特定、艦船の特定等、多くの分野で使用されている。しかし、これもソナグラムの情報量が多いため自動診断には向いていないので、最近では線形予測係数を特徴量とする方法が考えられている。
【０００５】
通常は、少数の線形予測係数でスペクトルが計算できるため、特徴量の数が減少する。信号の特徴を識別するためには線形予測係数の個数は２０個程度で十分な場合が多く、ソナグラムと比較すると特徴量の数は減少し、自己診断が可能なレベルまでになり、波形を基にした自動診断において有効な方法となっている。線形予測係数を算出する方法にはいくつかあるが、これらの予測係数の中で、最大エントロピー法（ＭＥＭ）により求めた線形予測係数は次の特徴があり、故障診断には適している。すなわち、▲１▼モデル次数（ｍ）を変えても係数値は変化しない。他の方法はモデル次数を変えると変わる。▲２▼線形予測係数を用いてスペクトルを計算する場合、時間的に短いデータに対して高精度のスペクトルが得られる。したがって、速い現象でも特徴量を取得できる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の線形予測係数を用いて回転機械など周期的運動体の異常診断を行う場合、正常データと異常データから差異のある周波数領域を決定して、これをローパスフィルタなどのバンドパスフィルタを作用させて特定領域のみを得て特徴差を明確にしようとしても、特徴量の計算結果は正常データと異常データで特徴差が明確でなく正常／異常判定するのは困難であった。
本発明は上記従来の問題点に着目し、回転機械の音や振動もしくは心電図などに表れる周期的運動体の異常の有無を判定するのに、特徴差を明確に抽出することができて、正常／異常の判定を精度よく行うことのできる周期的運動体の異常診断方法および装置を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明は、回転機械の異常診断において、回転機械の動力伝達に関係する部分や動力が作用する部分に異常が発生した場合、回転周波数の整数倍に高調波成分が現れ、回転機械の回転数が一定である場合、高調波成分は非常に狭帯域となっていることに着眼してなされたものである。
【０００８】
この観点から、回転機械等の周期的運動体の異常診断において、正常／異常データの特徴差を明確にするために、回転周波数の整数倍の高調波成分に対応する周波数領域をとらえる狭帯域のバンドパスフィルタを設けて、特徴差が明確になるようにしたものである。
【０００９】
具体的には、本発明は、周期的運動体の異常診断方法において、周期的運動を行う回転機械の基本回転周波数、および前記基本回転周波数の整数倍の高調波成分をフィルタリングして得られる狭帯域の信号を前記回転機械の回転むらを包含する範囲でとらえ、当該狭帯域の信号の線形予測係数を抽出し、当該線形予測係数の時系列上の変化から異常判定をなすことを特徴としている。
【００１０】
本発明に係る周期的運動体の異常診断装置は、周期的運動を行う回転機械の基本回転周波数に対して整数倍の高調波成分に対応する周波数領域を前記回転機械の回転むらを包含する範囲でとらえる狭帯域のバンドパスフィルタを設け、当該フィルタを介して得られた信号から線形予測係数を演算する演算手段を設け、この演算手段によって得られた各次数の線形予測係数を正常運動体のものと比較することにより正常／異常データの特徴差を明確にして異常判定をなすことを特徴とする。
【００１１】
【作用】
上記構成によれば、回転機械の動力伝達に関係する部分や動力が作用する部分に異常が発生した場合、回転周波数の整数倍に高調波成分が現れるが、フィルタを介して回転機械の基本周波数とその高調波周波数成分が選択され、該当領域の線形予測係数を演算して時系列に各次数の線形予測係数を表示することができる。このため、特徴差が大きく明確に表示され、回転機械の正常／異常判定に適用した場合、正常／異常データの特徴差が明確となり、特徴量計算後、正常／異常判定を行うことが可能となる。このような作用は回転機械のみならず、心電図などの異常判定など各種の周期的運動体から生じるデータの診断に応用することができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下に本発明に係る周期的運動体の異常診断方法および装置について、エンジンのタイミングベルトの回転異常診断を行う場合の具体的実施の形態を、図面を参照して、詳細に説明する。
【００１３】
図1は実施形態に係るタイミングベルト回転異常診断装置の概略構成図を示している。図示のように、エンジン１０には、カムシャフトを回転させるためのタイミングベルト１２が装備されている。このタイミングベルト１２は、クランクシャフトプーリ１４を回転動力としてカムシャフトプーリ１６Ｒ，１６Ｌに巻き掛けられ、途中に設けたテンションプーリ１８によって所定の張りが与えられている。このような回転体としてのタイミングベルト１２における作動異常の有無を検出するため、マイク２０により回転音を検出するとともに、バンドパスフィルタ２２を介してタイミングベルト１２の回転音を検出するようにしている。
【００１４】
ところで、上記バンドパスフィルタ２２は、回転体としてのタイミングベルト１２の回転基本周期、およびその基本周期の整数倍の高調波成分に対応する狭帯域周波数領域を通過させるようにしている。この実施形態では、タイミングベルト１２の回転周波数は、基本周期の周波数が４５０Ｈｚであり、第２次高調波成分が９００Ｈｚ、第３次高調波成分が１３５０Ｈｚであるため、これらを中心周波数として通過帯域幅４０Ｈｚのフィルタ周波数特性を示す３帯域通過バンドパスフィルタを用いている。通過帯域幅は、実施形態では、タイミングベルト１２の回転むらが前後２０Ｈｚ程度であるため、これをカバーする範囲としており、これは任意に設定することができる。
【００１５】
バンドパスフィルタ２２を通過した信号は、演算手段としてのコンピュータ２４に入力され、ここで線形予測係数を算出するようにしている。線形予測係数は、次の数式１においてαkで表されている係数である。
【数１】
0004471543.tif 000002
【００１６】
ただし、X(n)：時刻ｎΔtにおける信号の値、Δt：サンプリング間隔、ｍ：モデル次数である。
【００１７】
数式１は、任意の時刻の信号はそれ以前の信号の加重和として表すことを示しており、自己回帰モデルと呼ばれている。そして、線形予測係数を基に数式２に示すように記号のパワースペクトルを算出することができる。
【数２】
0004471543.tif 000003
【００１８】
ただし、P(ｆ):周波数ｆのスペクトル値、Pm：予測誤差の分散である。
数式２に示されるようにスペクトルと線形予測係数に対応関係であるため、スペクトルに違いがみられ、信号の特徴量として利用できることが分かる。また、通常は少数の線形予測係数でスペクトルが計算できるため、特徴量の数が減少する。通常、信号の特徴を識別するためには線形予測係数の個数は２０個程度で十分な場合が多く、ソナグラムと比較すると特徴量の数は減少し、自己診断が可能なレベルまでになり、波形を基にした自動診断において有効な方法となっている。
【００１９】
タイミングベルト１２の回転基本周期、およびその基本周期の整数倍の高調波成分に対応する狭帯域周波数領域がバンドパスフィルタ２２を通過し、コンピュータ２４で各波形に対応する線形予測係数αkがコンピュータ２４にて演算され、次数列に応じた特徴量としての線形予測係数がモニタ２６上に表示される。そして、必要に応じて異常判定処理部に出力し、正常データとの偏差から異常の有無を判別するようにすればよい。
【００２０】
このような構成の異常診断装置の処理フローを図２に示す。図示のように、タイミングベルト１２の発生音もしくは振動を抽出する（ステップ１００）。タイミングベルト１２の回転周波数は、例えばクランクシャフトの回転数が１５００ｒｐｍであり、クランクシャフトプーリ１４の歯数が１８枚であると、４５０Ｈｚ（＝（１５００÷６０）×１８）が回転基本周波数となる。そして、その２次高調波が９００Ｈｚ、３次高調波が１３５０Ｈｚである。そこで、基本周波数４５０Ｈｚを中心周波数とする通過帯域幅が４０Ｈｚ、２次高調波である９００Ｈｚを中心周波数、並びに３次高調波である１３５０Ｈｚが中心周波数で、それぞれ通過帯域幅４０Ｈｚの狭帯域通過３帯域フィルタを通過させる（ステップ１０２）。もちろん、更に４次以上の高調波などを対象とするようにしてもよい。また、通過帯域幅を固定とせず２次高調波では基本周波数の２倍、３次高調波では基本周波数の３倍と、次第に比例させた通過帯域幅としてもよい。
【００２１】
ついで、各フィルタを通過させた波形は、コンピュータ２４にて線形予測係数を演算する（ステップ１０８）。各フィルタを通過した周波数から演算した線形予測係数をモニタに表示する（ステップ１１４）。必要に応じて異常の有無を自動判定するようにすればよい（ステップ１１６）。
【００２２】
本実施形態の作用を説明する。エンジンタイミングベルトの回転が正常な場合と、異常な場合を検出し、その周波数スペクトルを求めると図３、図４に示すようになる。図３は正常データであり、図４は異常データである。両者を比較すると、タイミングベルトの回転基本周波数は４５０Ｈｚであり、スペクトル図では第２次高調波成分である９００Ｈｚ、第３次高調波成分である１３５０Ｈｚ、第７次高調波成分である３１５０Ｈｚ、第８次高調波成分である３６００Ｈｚ、第９次高調波成分である４０５０Ｈｚが、その各々にピークが明確に現れている。
【００２３】
実施形態では、基本周波数と第２次高調波成分の周波数、第３次高調波成分の周波数を中心に通過帯域幅４０Ｈｚのフィルタを作成し、正常／異常データに前記フィルタを作用し特徴量を計算した。図５（１）は基本波の周波数、第２次高調波の周波数、第３次高調波の周波数の周波数を中心周波数とし、通過帯域幅４０Ｈｚの狭帯域通過３帯域バンドパスフィルタの周波数特性を示している。そして、特徴量として線形予測係数を演算した結果を図５（２）に示す。同図に示すように、正常／異常ともに明確な特徴差が現れる。
【００２４】
比較例として、図３、図４のデータを利用して、従来のフィルタ特性と特徴量の計算をした結果を図６に示す。図３、図４の正常／異常データに１．５ｋＨｚローパスフィルタを作用し（同図（１））、特徴量として線形予測係数を計算した結果を示す（同図（２））。図６（２）に示されているように、正常／異常ともにほとんど特徴差がないことが明らかであり、本実施形態に係る方法が判別に有効であることが分かる。
【００２５】
なお、上記実施形態では回転機械としてのタイミングベルトの回転異常を検査する例について説明したが、周期的な運動をなす構造体の発生音や振動、あるいは心電図など周期運動をなす臓器から発する音や振動などに基づいた異常判別に応用することができる。
【００２６】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明は、周期的運動体の異常診断方法において、周期的運動体の基本周期、およびその基本周期の整数倍の高調波成分に対応する狭帯域周波数領域をとらえ、当該狭帯域の信号の線形予測係数を抽出し、当該線形予測係数の時系列上の変化から異常判定をなすように構成したので、周期的な動きをなす機械や心電図などの異常の有無の判定に極めて有効であり、正常／異常データの特徴差を明確にすることができるという優れた効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る周期的運動体の異常診断装置の説明図である。
【図２】本発明に係る周期的運動体の異常診断方法の処理のフローチャートである。
【図３】正常動作のエンジンタイミングベルトの検出音とその周波数スペクトルである。
【図４】異常動作のエンジンタイミングベルトの検出音とその周波数スペクトルである。
【図５】本発明の実施形態に用いるフィルタの周波数特性とこのフィルタを作用させて図３、図４に示したデータから特徴量としての線形予測係数を求めた図を示す。
【図６】従来のフィルタの周波数特性とこのフィルタを作用させて図３、図４に示したデータから特徴量としての線形予測係数を求めた図を示す。
【符号の説明】
１０………エンジン、１２………タイミングベルト、
１４………クランクシャフトプーリ、１６Ｒ、１６Ｌ………カムシャフトプーリ、
１８………テンションプーリ、２０………マイク、
２２………バンドパスフィルタ、
２４………コンピュータ、２６………モニタ。
【図１】
0004471543.tif 000004
【図２】
0004471543.tif 000005
【図３】
0004471543.tif 000006
【図４】
0004471543.tif 000007
【図５】
0004471543.tif 000008
【図６】
0004471543.tif 000009