(57)【要約】本発明は、屋内および屋外の両方での騒音信号を位置確認し、識別し、分類するために騒音源からの騒音信号を処理する方法に関する。本発明によれば、数種類の騒音信号（ＳＱ１〜ＳＱ４）が特定位置に関して検出され、騒音源（Ｇ１〜Ｇ４）の基本パラメータを決定するために、信号特性を利用する音響分析が行われる。
2004517309.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
騒音源（Ｇ１〜Ｇ４）の騒音信号（ＳＱ１〜ＳＱ４）を処理する方法であって、
複数の騒音信号（ＳＱ１〜ＳＱ４）が位置に関連した手法で検出され、信号特性に基づく音響分析によって検査され、騒音源（Ｇ１〜Ｇ４）の基礎となるパラメータが決定されることを特徴とする、方法。
【請求項２】
前記騒音信号（ＳＱ１〜ＳＱ４）の振幅、周波数または位相が前記騒音信号の信号特性として決定されることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記音響分析は、時間、周波数またはレベル分析に基づいて実行されることを特徴とする、請求項１あるいは２に記載の方法。
【請求項４】
前記騒音源（Ｇ１〜Ｇ４）のタイプ、位置または状態が前記騒音源のパラメータとして決定されることを特徴とする、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記音響分析は騒音限界値を超えた場合に実行されることを特徴とする、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記騒音限界値を超えた場合に実行される音響分析には、一時的リングメモリを維持するトリガが使用されることを特徴とする、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記騒音信号（ＳＱ１〜ＳＱ４）の少なくとも１つの前記信号特性は、騒音パターン（ＳＭ１〜ＳＭ４）の形式で記憶されることを特徴とする、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記騒音信号（ＳＱ１〜ＳＱ４）の少なくとも１つの前記信号特性は、基礎となる前記騒音源（Ｇ１〜Ｇ４）のパラメータの決定および割り当てを行うために記憶された騒音パターン（ＳＭａ〜ＳＭｚ）と比較されることを特徴とする、請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
外部データ、特に気象データ、光学データ、時間データ、動作パラメータが考慮されることを特徴とする、請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
自己学習システムが、前記騒音信号（ＳＱ１〜ＳＱ４）の前記信号特性または前記騒音源（Ｇ１〜Ｇ４）の前記パラメータの決定および分類に使用されることを特徴とする、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記信号特性または前記パラメータは、開ループまたは閉ループ制御系に送られることを特徴とする、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
騒音源（Ｇ１〜Ｇ４）の騒音信号（ＳＱ１〜ＳＱ４）を処理する構造（１）であって、
騒音信号（ＳＱ１〜ＳＱ４）の位置に関連した検出を行う複数のノイズセンサ（Ｍ１〜Ｍ７）と、少なくとも１つの信号特性に基づく前記騒音信号（ＳＱ１〜ＳＱ４）の音響分析および騒音源（Ｇ１〜Ｇ４）を特徴付ける少なくとも１つのパラメータの決定を行うデータ処理装置（１２）とが提供されることを特徴とする、構造（１）。
【請求項１３】
指向性マイクロフォンが前記ノイズセンサ（Ｍ１〜Ｍ７）として提供されることを特徴とする、請求項１２に記載の構造。
【請求項１４】
前記騒音信号（ＳＱ１〜ＳＱ４）の振幅、周波数または位相を決定する手段が提供されることを特徴とする、請求項１２あるいは１３に記載の構造。
【請求項１５】
前記騒音源（Ｇ１〜Ｇ４）のタイプ、位置または状態を決定する手段が提供されることを特徴とする、請求項１２〜１４のいずれか一項に記載の構造。
【請求項１６】
騒音限界値を監視する手段が提供されることを特徴とする、請求項１２〜１５のいずれか一項に記載の構造。
【請求項１７】
騒音パターン（ＳＭ１〜ＳＭ４）の形で前記騒音信号（ＳＱ１〜ＳＱ４）の少なくとも１つの前記信号特性を記憶するデータメモリが提供されることを特徴とする、請求項１２〜１６のいずれか一項に記載の構造。
【請求項１８】
騒音パターンライブラリを含むデータベースが提供されることを特徴とする、請求項１２あるいは１７に記載の構造。
【請求項１９】
前記騒音信号（ＳＱ１〜ＳＱ４）の少なくとも１つの前記信号特性を、基礎となる前記騒音源（Ｇ１〜Ｇ４）のパラメータの決定および割り当てを行う記憶された騒音パターン（ＳＭａ〜ＳＭｚ）と比較する手段が提供されることを特徴とする、請求項１２〜１８のいずれか一項に記載の構造。
【請求項２０】
光学データを検出する光学システムが提供されることを特徴とする、請求項１２〜１９のいずれか一項に記載の構造。
【請求項２１】
気象データを検出する記録装置が提供されることを特徴とする、請求項１２〜２０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２２】
自己学習システムに基づいて前記騒音信号（ＳＱ１〜ＳＱ４）の前記信号特性または前記騒音源（Ｇ１〜Ｇ４）の前記パラメータを決定し、分類する手段が提供されることを特徴とする、請求項１２〜２１のいずれか一項に記載の構造。
【請求項２３】
外部開ループまたは閉ループ制御系が提供されることを特徴とする、請求項１２〜２２のいずれか一項に記載の構造。
【請求項２４】
騒音内の重要な特徴を識別する複数の反復ステップにおける音響分析に基づいて前記パラメータ（Ｐ）を分析する手段が提供されることを特徴とする、請求項１２〜２３のいずれか一項に記載の構造。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明は、空間内、例えば、周辺地域の、騒音源、例えば、移動車両、工場の騒音信号を処理する方法に関する。さらに、本発明は、騒音源の騒音信号を処理する構造に関する。
【０００２】
例えば、工場内の機械の稼働状況、騒音臨界領域内、例えば、居住地域内の、航空機の離陸および着陸の状況、または車両が通過する状況における、法的騒音規制値に適応させるために、対象物への騒音低減対策は公知であり、これらは、周囲環境に影響を及ぼす機械、航空機または交通騒音を低減する、ゆえに、労働環境、生活環境および移動快適性を改良しようとするものである。例として、低騒音排気ガスおよび吸気系、ほとんど共鳴の無い推進装置または吸音車体が、対象物、例えば、道路車両、軌道車両、航空機または機械の騒音を低減するものとして公知である。この場合の欠点となるのは、対象物への騒音低減対策、およびそれによって生じる、騒音レベルの減少が限定的であることにある。現時点では、例えば、低騒音高速道路または気象学的周囲条件のような騒音レベルに影響を及ぼす対策または周囲条件を、騒音限界値との整合性をとることに関して予備的にしか考慮していない。
【０００３】
さらに、通例では、例えば、ベンゼンおよび粒子限界値についての排出値を検出および監視する固定受動測定装置が提供される。この場合、適切であれば、測定装置のこの位置で発生する騒音値も測定される。この場合、このような受動位置関連騒音測定は、騒音レベルを発生させる騒音源を識別および分類するのに適さない。さらに、対象物への対策以上の騒音低減対策は困難である。
【０００４】
ゆえに、本発明の目的は、騒音源に起因する騒音が特に簡単且つ確実な方法で検出かつ決定される、騒音源の騒音信号を処理する方法を特定することである。さらに、それが意図するところは、その方法を実行するのに特に適した構造を特定することである。
【０００５】
第１に記載の目的は、騒音源の騒音信号を処理する方法によって本発明に従い達成され、その方法により、複数の騒音信号は位置に関連した方法で検出され、信号特性に基づく騒音分析により検査され、騒音源の基礎となるパラメータが決定される。複数の騒音信号とそれらの空間または時間的分析とのこのような共同検出によって、騒音信号を発生させる騒音源の位置確認、識別、分類、および評価が可能となる。騒音信号は同時に検出されるのが好ましい。この場合、その方法は、閉空間および開空間の両方で採用できる。従って、開空間内の臨界騒音、例えば、轟音、または機械室内の回転機械の機能または動作の不良または稼働率を示す空間内の一時的変動騒音を識別することが可能となる。電動機またはタービンのような回転する機械を監視する適切な測定センサや高速信号処理を利用して、予想される動作障害の指示を、音響分析に基づいて得ることができる。騒音源の時間または空間的挙動の文書化も、音または騒音信号を引き起こす騒音源のパラメータの決定に基づいて、検出された騒音信号の信号特性の音響分析やそれから生じる結果を通して可能となる。あるいはまたは加えて、決定された騒音信号および基礎となる騒音源に対して決定されたパラメータに基づいて、騒音低減または騒音低下対策を実施することができ、例えば、騒音源に直接に騒音低減閉ループまたは開ループ制御対策を実施することが可能となる。
【０００６】
この場合、本発明は、例えば、居住地域または病院の近くの開空間内、または例えば、工場または機械室内の閉空間内の騒音限界値に適合させるために、この環境で発生する騒音を検出、および監視しなければならないという考えに基づいている。この場合、騒音値を局地変数として検出するだけでなく、これらの騒音値の原因となる音源すなわち騒音源こそ決定、位置確認、分類、および評価されなければならない。このため、有利な方法では、検出された騒音信号の振幅、周波数または位相値が決定され、前記騒音信号の信号特性として分析される。例として、異なる位置関連騒音信号のレベルすなわち振幅の比較に基づいて、前記騒音信号の原因となる騒音源の位置関連評価を実施することも可能である。例えば、異なる位置で空間的に検出される時間的に重要な特性を有する３種類の騒音信号からの場合、騒音源は、伝搬時間測定および三角測量で位置確認される。さらに、騒音源の音響出力についての計算は、それぞれの騒音信号の振幅または音響強度レベルに基づいて可能である。
【０００７】
音響分析は、時間、周波数またはレベル分析に基づいて実行されると好都合である。このため、例として、それぞれの騒音信号を特徴付ける音響スペクトルに対して、周波数への音圧レベルの依存性が、周波数分析、例えば高速フーリエ変換（略してＦＦＴと呼ばれる）によって決定される。基礎となる音響または騒音信号のサンプリングレート、ブロック長または間隔は、好ましくは高速フーリエ変換に基づいて決定される。
【０００８】
有利な形態では、騒音源のタイプ、位置または状況は、前記騒音源のパラメータとして決定される。このため、例として、騒音源のタイプ、例えば、作業車のサイレン、または騒音源の位置が、音響分析によって決定された特性、例えば間隔に基づいて、または複数の騒音信号の組合せに基づいて決定される。騒音源の状況として、騒音源の動き、または騒音源の動作状況が、騒音信号の音響分析に基づいて決定される。
【０００９】
音響分析は、騒音限界値を超えた場合に実行されると好都合である。これによって、差別的音響分析が可能となる。例として、臨界騒音が存在するならば、例えば、開空間内での爆発音の場合、または交通事故に起因する衝突音の場合、または回転機械の不規則動作を示す時間的に変動する騒音の場合に、実行されるのは、測定騒音信号の音響分析、それから生じる結果、基礎となる騒音源の位置確認、識別、分類、および評価である。好ましくは、一時的リングメモリを維持するＰＲＥトリガが、騒音限界値を超えたために実行される音響分析に使用される。
【００１０】
便宜上、騒音信号の少なくとも１つの信号特性が騒音パターンの形式で記憶される。例として、繰り返し騒音信号の周波数スペクトルまたはレベルスペクトルが、一致する今後の騒音信号を後に識別できるようにするためにパターンの形式で記憶される。騒音の、ゆえに騒音源の特に速やかな識別または分類を行うため、騒音信号の少なくとも１つの信号特性が記憶された騒音パターンと比較される。これによって、基礎となる騒音源のパラメータの特に簡単且つ速やかな決定および評価が可能となる。
【００１１】
あるいはまたは加えて、好ましくは外部データ、特に気象データ、光学データ、時間データ、時間帯別データが、検出された騒音信号の音響分析の際に考慮される。この結果、例えば、雨音のような、予想される妨害信号は、開空間内で検出された騒音信号からなくすことができる。さらに、評価、例えば、統計のために、検出された時間データ、特に時間帯別データに関連して記憶された信号特性、騒音信号または騒音パターンを使用することもできる。基礎となる騒音源の識別の品質が、ゆえに改良される。さらに、開空間内、または空間内の地域的騒音についての長期的な検討が可能となる。
【００１２】
さらに、光学データ、例えば、周囲環境または空間のイメージと一緒に対象物のイメージが検出されるのが好ましい。光学データに基づいて、予想される吸収または反射位置が識別され、音響分析の際に考慮される。
【００１３】
さらに、イメージから得られる騒音源データ、およびそれから得られるパラメータを、タイプ、形式、寸法または状態、例えば、運動のような、音響的に検出された騒音信号の信憑性チェックに使用できる。特に、騒音源の、または対象物の、またはその結果の確実な識別および分類が、ゆえに可能となる。
【００１４】
自己学習システムは、騒音信号の信号特性または騒音源のパラメータの決定および分類に有利に使用される。人工知能の多様な形態、例えば、神経網、ファジー論理またはエキスパートシステムが、自己学習システムとして使用される。例えば、「大きな」または「あまり大きくない」雨音のようなファジー値は、この結果として考慮される。さらに、このようなシステムは、分類に、例えば、識別された騒音源のパラメータにおける経年変化を考慮するためにも使用できる。あるいはまたは加えて、記憶された騒音パターンは、識別された騒音源の現在または瞬間的に検出された騒音信号に基づく神経網によって適合される。
【００１５】
有利な方法では、信号特性またはパラメータは、開ループまたは閉ループ制御系、情報系または警報系に送られる。検出された騒音信号または騒音源の決定されたパラメータを、例えば、騒音限界値を超える走行騒音の原因となる通過する車両の負荷制御を行う、例えば、開ループまたは閉ループ制御系における操作変数または設定値として、使用すると騒音レベルを制限または低減できる。
【００１６】
第２に記載の目的は、騒音信号の位置関連検出用の複数のノイズセンサと、少なくとも１つの信号特性に基づく騒音信号の音響分析および騒音源を特徴付ける少なくとも１つのパラメータの決定のための中央データ処理装置とを有する構造によって本発明に従い達成される。開空間または閉空間内の異なる位置における位置関連検出のために配置される複数のノイズセンサのこのような使用によって、それらの論理的組合せおよび検出された騒音信号の音響分析により、騒音源、例えば、通過する車両または発電所の稼働するタービン、または、例えば、制動騒音、轟音などの場合の位置確認、識別、分類、および評価が可能となる。例として、中央パーソナルコンピュータまたはプログラマブルコントロール装置はデータ処理装置として働く。
【００１７】
指向性マイクロフォンは、ノイズセンサとして提供されると好都合である。異なる指向性マイクロフォンは、構造のタイプおよび実施形態に応じて適用される。例として、騒音源の方向関連割り当てには、例えば、その周囲の全４点に向かう、指向特性を有する複数個のマイクロフォンは、空間内または開空間内の１カ所に大部分が配置され、無指向特性を有する１個のマイクロフォンが配置される。タイプおよび実施形態に応じて、音響センサまたはノイズセンサを空間内または開空間内の異なる位置に分布するように配置できる。騒音源の空間または時間割り当てに対し、ノイズセンサは、データ伝送装置によって中央データ処理装置に接続される。あるいはまたは加えて、対象物関連または位置関連音響信号を検出する空気伝播音変換器、構造伝播音変換器が提供される。
【００１８】
データ処理装置は、各騒音信号の振幅、周波数または位相を決定する手段を具備するのが好ましい。この場合、その手段は、特に、騒音信号の振幅、位相または周波数スペクトルを決定する役割を果たす。この結果、従来の騒音検出に加えて、騒音信号を発生する騒音源の識別、分類および評価が、例えば、音響または騒音信号の決定されたパルスシーケンスによって可能となる。例として、例えば、事故の際の機械的変形の結果により起こるような突然のエネルギー放出を、特徴音響パルスで識別し、分類できる。
【００１９】
騒音源のタイプ、位置または状況を決定する手段が提供されると好都合である。このため、手段は、振幅、周波数または位相分析のための音響分析モジュールを有する。例として、音響分析モジュールは、騒音振幅および騒音シーケンス、特に音響パルスシーケンスの分析に役立つ。例として、個々の騒音源を特徴付ける騒音信号の音響発生の方向および騒音源の位置を、異なる位置で検出される騒音信号の論理的組合せに応じて、および振幅分析に基づいて決定できる。
【００２０】
さらなる有利な改良では、データ処理装置は、騒音限界値を監視する手段を具備する。例えば、監視される地域または監視される空間に対して検出された少なくとも１つの騒音信号による最大許容騒音限界値についてのこのような監視を通じて、イベント制御音響分析が可能となる。あるいは、データ処理装置のタイプおよび実施形態に応じて、関連地域または関連空間に対する永久音響分析を実行できる。
【００２１】
好ましくは、騒音パターンの形態で騒音信号の少なくとも１つの信号特性を記憶するデータメモリが提供される。例として、定常状況、周期的または非定常状況として位置確認または識別される騒音源は、パターンの形態で記憶される、騒音信号のそれらの関連周波数、振幅または位相スペクトル、例えば、それらの音響パルスシーケンスを特徴とする。このため、データ処理装置が、騒音パターンライブラリを備えたデータベースを具備すると好都合である。この場合、データベースは、瞬間的に検出された特有の騒音信号とそれらの関連スペクトルとによって連続的に更新され、補足される。
【００２２】
好ましい実施形態では、騒音信号の少なくとも１つの信号特性を基礎となる騒音源のパラメータの決定および評価のために記憶された騒音パターンと比較する手段が準備される。このような比較モジュールは、騒音源を特徴付ける関連騒音シーケンスの特に簡単且つ速やかな識別、ゆえに騒音源の速やかな識別を可能にする。好ましい実施形態では、パラメータを分析する手段が提供され、これは、騒音内の、例えば、重要な周波数パターンのような、重要な特徴またはパターンを識別する複数の反復ステップにおける音響分析に基づいてパラメータを検査する。
【００２３】
さらに、光学データを検出する光学システムが提供されるのが好ましい。光学システムに基づいて空間または開空間内に分布するように配置されたノイズセンサの周囲環境のイメージを記録すると、騒音源の補足的決定、または音響分析に基づいて識別された騒音源に関する信憑性チェックが可能となる。さらに、吸収または反射域は、騒音信号の音響分析の際に識別され、考慮される。さらに、監視される空間内、例えば、工場、部屋または建物防犯対策、すなわち、侵入防止対策が、光学的および音響的の両方で可能となる。
【００２４】
騒音信号に影響するデータを考慮するため、気象データを検出する記録装置が提供されるのが好ましい。これは、例えば、音響分析における騒音源からの豪雨の騒音または霰の騒音の除去が可能となる。さらに、自己学習システムに基づいて騒音信号の信号特性または騒音源のパラメータを決定し、分類する手段が提供されるのが好ましい。この場合、様々な形式の人工知能、例えば、神経網またはファジー論理を使用できる。この場合、騒音信号について、または定常状況、周期的または非定常状況での基礎となる騒音源についての識別、位置確認および分類が、ファジー値およびそれらの論理的組み合わせに基づいて実行される。
【００２５】
外部開ループまたは閉ループ制御系が提供されると好都合である。例として、外部安全システムは、音響分析に基づいて実行される騒音信号の検出および評価によって作動される。あるいは、騒音信号を、騒音低減開ループまたは閉ループ制御系に使用できる。
【００２６】
本発明で達成される特定の利点は、音および騒音の永久監視、さらに、騒音の原因となる騒音源、対象物またはイベントの確実な識別のため、複数の騒音信号が位置に関連した方法で検出され、騒音源の基礎となる少なくとも１つのパラメータが決定されるように信号特性に基づく音響分析によって分析されることである。騒音源のパラメータ、例えば、自動車工場内の回転機械のブーンという音または交通事故の場合の衝突音についてこのような決定を行うと、閉空間内、例えば、工場または製造工場内、または周囲環境内、例えば、高速道路沿いの両方でこの構造を使用することができる。この場合、検出されたデータは、特に簡単な方法で騒音源の定常状態、周期的または非定常状態挙動についての報告を行うために使用することができる。
【００２７】
本発明の典型的実施形態を図を参照してより詳細に説明する。
【００２８】
図の全てを通じて互いに対応する部分には同じ参照番号を付すものとする。
【００２９】
図１において、騒音源Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３の各騒音信号ＳＱ１〜ＳＱ３を処理する構造１がある。騒音信号ＳＱ１〜ＳＱ３の位置関連検出のために、複数のノイズセンサＭ１〜Ｍ７が、開空間内の異なる位置に配置される。例として、ノイズセンサＭ６は、居住地域２内を模した騒音の位置関連検出に提供される。Ｍ７またはＭ５のノイズセンサは、騒音源Ｇ２、例えば、工業設備４が、または騒音源Ｇ１、例えば、ショッピングセンタ６内の空調装置のファンが原因となる騒音信号ＳＱ２またはＳＱ１を検出するためにそれぞれ提供される。高速道路８を走行する車両１０に対しては、複数のノイズセンサＭ１〜Ｍ４が、騒音源Ｇ３、例えば、エンジン、の騒音信号ＳＱ３の直接検出のために高速道路８に沿って配置される。
【００３０】
ノイズセンサＭ１〜Ｍ７は、データ伝送装置（特に図示せず）を介して、ノイズセンサＭ１〜Ｍ７によって検出された騒音信号ＳＱ１〜ＳＱ３の音響分析、および未知であり、測定検出の時点では識別されていない騒音源Ｇ１〜Ｇ３のパラメータＰの決定をも行う中央データ処理装置１２に連結される。例として、ワイヤを用いないまたはワイヤベースの装置、例えば、無線装置またはデータバス装置がデータ伝送装置として提供される。例として、放出値を監視する環境測定ステーションのパーソナルコンピュータがデータ処理装置１２の役目をする。例として、指向性マイクロフォン、音響測定変換器、空気伝播音または構造伝播音センサがノイズセンサＭ１〜Ｍ７として使用される。
【００３１】
居住地域２内に配置されたノイズセンサＭ６によって、４つの騒音源Ｇ１〜Ｇ４について次の騒音信号ＳＱ１〜ＳＱ４が検出される。
【００３２】
１．  騒音源Ｇ１、居住地域に近接したショッピングセンタ６の空調装置のファンから発する騒音信号ＳＱ１、
２．  騒音源Ｇ２、居住地域から数百メートル離れた工業設備４のプレス音から発する騒音信号ＳＱ２、
３．  騒音源Ｇ３、車両１０から発する騒音信号ＳＱ３、および
４．  ノイズセンサＭ６の周りの円形の１８０度のアーチを描く居住地域２の周囲のバイパスの高速道路８から発する騒音源Ｇ４の騒音信号ＳＱ４。例えば、バイパスの最大許容速度は１００ｋｍ／ｈである。
【００３３】
ノイズセンサＭ６または監視マイクロフォンにおいて、ｔ＝０の時点で受ける騒音信号ＳＱ１〜ＳＱ４は、特に騒音源Ｇ１〜Ｇ４を表す騒音パターンＳＭ１〜ＳＭ４を識別するための騒音信号ＳＱ１、ＳＱ２、ＳＱ３またはＳＱ４をそれぞれ発生する騒音源Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３またはＧ４のパラメータＰを決定するため、音響分析、特に振幅、周波数または位相分析によって検査される。この場合、騒音パターンＳＭ１〜ＳＭ４は、関連騒音源Ｇ１〜Ｇ４の周波数および時間にわたる特徴騒音レベル（または騒音レベル比）を識別する。
【００３４】
データ処理装置１２のタイプおよび構造に応じて、検出された騒音信号ＳＱ１〜ＳＱ４の音響分析は、許容可能または最大騒音限界値、特に騒音レベルの限界値を超えたときに、ゆえに予め決定可能または瞬間的音響または光学的条件に依存するように形成される。例として、光学システム１４によって検出され、臨界状況、例えば、交通事故またはプレスの故障、例えば、火事を表すイメージの場合、対応する信号を介して、音響分析がデータ処理装置１２によって実行される。このようなイベント制御音響分析を通じて、構造１は、騒音信号ＳＱ１〜ＳＱ４または騒音源Ｇ１〜Ｇ４の音響的または光学的位置／位置確認、識別、分類または評価の両方で実施される。例として、火事は、光学システム１４によって検出される光学データによって識別される。ノイズセンサＭ１〜Ｍ７の少なくとも１つによって同一瞬間に検出された騒音信号ＳＱの音響的評価と組み合わせて、恐らく先行する爆発音が識別される。
【００３５】
騒音源Ｇ１を表す騒音パターンＳＭ１（＝空調装置のファン）は、図２に例として示される。ファンは、例えば定回転速度で稼働し、その過程で、空気伝播音として放射される定常状態単音調、ゆえに騒音信号ＳＱ１を発生させる。これらの騒音信号ＳＱ１は、その回転速度とその動翼の枚数とで決まる。騒音信号ＳＱ１として受けた単音調から生じるファンの騒音パターンＳＭ１は、図２でキャンベル線図の形で例示される。この場合、キャンベル線図は、２つの変数の関数、ここでは周波数と時間とにわたるレベルを示す。ショッピングセンタの空調装置のファンのキャンベル線図は、線図において経時的に定レベルを有する固定周波数として表示されるこれらの特徴的単音調を特徴とする。それらは、時間軸と平行な直線として認識可能であり、それぞれの周波数においてｔ＝０ｓの時点で周波数軸と交差する。
【００３６】
騒音源Ｇ２を表す騒音パターンＳＭ２は、図３で例として例示される。騒音源Ｇ２、工業設備４、例えば、板金加工用プレスが毎秒成形部品をプレスする。その過程で発生される騒音信号ＳＱ２は典型的な律動性がある。関連周波数範囲の帯域幅は、例えば３０Ｈｚから６，８００Ｈｚまで至る。騒音パターンＳＭ２は、例としてキャンベル線図の形で例示される。プレスのキャンベル線図は、１秒の間隔で３０Ｈｚから６，８００Ｈｚまで周波数軸と並行に走る特徴的単一パルスまたは騒音信号ＳＱ２を特徴とする。それぞれの単一パルスまたは騒音信号ＳＱ２を表す線は、きめのスケールに従って単一パルスの周波数関連音響レベルを表す。
【００３７】
騒音源Ｇ３を表す騒音パターンＳＭ３は、図４で例として例示される。騒音源Ｇ３、例えば、車両１０が、居住地域２から歩行速度で地点Ｐ１（図１参照）においてバイパスに進入する。車両１０は、ｔ１＝０ｓの時点で１，０００分−１からｔ２＝１０ｓの時点までに１１，０００分−１までエンジン速度の均一な変化で加速する。点火周波数ｆが中心となるエンジン騒音、ゆえに受ける騒音信号ＳＱ３は、例えば、４気筒／４サイクルエンジンの場合、周波数と同じように第２のエンジン運転指令（エンジン速度を２倍にする）でのスイープ（調子の変化）となる。このスイープは、ゆえに、ｔ１＝０ｓの時点のｆ１＝３３．３Ｈｚ（１，０００分−１の第２のエンジン運転指令）から、ｔ２＝１０ｓの時点のｆ２＝３６６．６Ｈｚ（１１，０００分−１の第２のエンジン運転指令）まで及ぶ。前記スイープの音響レベルはその過程で連続的に上昇する。居住地域２内のノイズセンサＭ６または監視マイクロフォンの周りにバイパスが円形に配置されている（図１参照）ため、移動騒音源Ｇ３（つまり車両１０）とノイズセンサ（Ｍ６）の間の距離はほぼ一定である。従って、音響ドップラー効果による周波数偏移が起こらない。従って、図４のキャンベル線図の形で例示されるように、騒音源Ｇ３の騒音パターンＳＭ３は、線形の輪郭となる。車両１０、ゆえに騒音源Ｇ３のキャンベル線図は、加速過程中の点火周波数の変化のためスイープの特徴的輪郭で示される。この特徴的輪郭は、地点Ｐ１（ｔ１＝０ｓ、ｆ１＝３３．３Ｈｚ）とＰ２（ｔ２＝１０ｓ、ｆ２＝３６６．６Ｈｚ）を結ぶ対角線として認識される。速度のこの変化中の音響レベルの増加は、きめのスケールで示される。
【００３８】
ブーンという音やノック音の騒音の組合せを表す、ノイズセンサＭ６が受ける騒音信号ＳＱ６のさらなる騒音パターンＳＭ４が、図５で例として例示される。これに関し、車両１０（＝騒音源Ｇ３）が歩行速度で居住地域２からバイパス（図１の地点Ｐ１）に進入する。車両１０は、ｔ１＝０ｓの時点の１，０００分−１からｔ２＝１０ｓの時点の１１，０００分−１までのエンジン速度の均一な変化で加速する。石ころが車両１０のタイヤのトレッド内に挟まった状態になり、車輪が回転する度に路面を打ち、その過程で９０Ｈｚ〜５ｋＨｚの帯域幅のパルスを発生させる。このノック騒音は、居住地域２内のノイズセンサＭ６によってハイパワーエンジンの変動点火周波数と共に検出される。
【００３９】
その結果生じる騒音パターンＳＭ４は、図５のキャンベル線図の形で例示される。この場合、騒音パターンＳＭ４は、騒音源Ｇ３を特徴付ける重畳騒音信号ＳＱ３およびＳＱ４、すなわちエンジン騒音および走行騒音を含む。周波数ｆ１とｆ２との間を斜めに走る線は、ハイパワーエンジンの変動点火周波数、ゆえに騒音信号ＳＱ３を表す。周波数軸と平行に走る複数の線は、路面上での石ころのノック騒音、ゆえに騒音信号ＳＱ４を示す。２回のノック音間の時間間隔Δｔは、車輪の一回転に相当する。エンジンの開始速度（ｎ１＝１，０００分−１）と終了速度ｎ２＝１１，０００分−１）との間で、前記時間間隔はΔｔ１からΔｔ２まで連続的に減少する。
【００４０】
データ処理装置１２の動作中、信号特性が基礎となる騒音源Ｇ１〜Ｇ４に割り当てられ、例えば、動作中のファンまたは車両１０が走行または静止しているような騒音源Ｇ１〜Ｇ４の基礎にあるパラメータＰが決定されるように、検出された騒音信号ＳＱ１〜ＳＱ４が信号特性に基づく音響分析によって検査される。データ処理装置１２のタイプおよび構造に応じて、音響分析が、騒音限界値を超え、ノイズセンサＭ６で検出される騒音レベルに依存して実行される。この場合、データ処理装置１２は、対応手段、例えば、限界値を監視するための、ソフトウエアで実現される対応機能モジュールを具備する。
【００４１】
この場合、音響分析は、異なる分析、例えば、時間、周波数または音響レベルに基づいて実行される。このため、音響分析は、例えば、固定周波数（ファン）、ショート広帯域パルス（プレス）およびスイープ（加速する車両）のような、特徴的信号特性に対して関連騒音信号ＳＱ１〜ＳＱ４を検査するアルゴリズムを含む。このようなアルゴリズムは、例えば、基礎となる騒音パターンＳＭ１〜ＳＭ４の騒音信号ＳＱ１〜ＳＱ４の特徴的信号特性を識別する下記の方法である。騒音パターンＳＭ１〜ＳＭ４の特徴的信号特性は、それぞれの騒音パターンＳＭ１〜ＳＭ４の識別基準として使用され、それに基づいてデータ処理装置１２のデータベースに記憶された騒音パターンＳＭａ〜ＳＭｚと、およびノイズセンサＭ１〜Ｍ７に基づいて検出された騒音パターンＳＭ１〜ＳＭ４との比較が行われる。この比較によって、マイクロフォンＭ６で検出された騒音信号ＳＱ１〜ＳＱ４を通常の騒音源Ｇ１〜Ｇ４に割り当てることができる。
【００４２】
例として、測定位置またはノイズセンサＭ１〜Ｍ７の検出された騒音信号ＳＱ１〜ＳＱ４は、リングメモリ内の時間データとして記憶される。例えば、居住地域２内のマイクロフォンＭ６において、しきい値または騒音限界値を超える場合、騒音限界値を超える状態が起こる前にリングメモリの内容が予め決定可能な先行時間で記憶される。特徴的騒音または信号特性は、キャンベル線図の図形面による音響分析に基づいて分析される。キャンベル線図内の画素（高速フーリエ変換（ＦＦＴ）の解像度に依存する）は、検出範囲内の分析された周波数および時間帯域幅の音響レベル値に相当する。図形関係（図２〜図５の騒音パターンＳＭ１〜ＳＭ４）は、データベース比較、および他のノイズセンサＭ１〜Ｍ７（例えば、近距離音場マイクロフォン、指向性マイクロフォン）の他の騒音信号ＳＱ１〜ＳＱ４との比較に基づいて具体的原因または騒音源Ｇ１〜Ｇ４に割り当てられる音響信号特性に対応する。
【００４３】
検出された騒音信号ＳＱ１〜ＳＱ４の好ましい評価は、例えば、マイクロフォン信号の高速フーリエ変換（略してＦＦＴと呼ばれる）と、いわゆるＡ重み付き音圧レベルの計算とである。Ａ重み付き音圧レベルは次のように定義される。
【数１】
2004517309.tif 000003
【００４４】
ＦＦＴの決定的な評価基準は、例えば、サンプリングレート（例えば２５Ｈｚに固定されるように選択された）またはブロック長である。
【００４５】
共に接近している周波数が騒音パターンＳＭ１〜ＳＭ４の識別のために解明されなければならない場合、時間的に密接に連続したパルス（騒音パターンＳＭ１〜ＳＭ４の原理に従って）の場合と比べて異なるブロック長を選択する必要がある。
【００４６】
音またはパターン分析は、例えば、評価基準として、異なるＦＦＴブロック長を採用する複数の互いに独立した過程を具備しても良い。評価基準の値のこの典型的選択は、現在の過程それ自体または外部仕様に依存しても良い。これに関し、データ処理装置１２は、音響分析に基づいてパラメータＰを分析する手段を有するのが好ましく、ブーンという音の周波数や音量レベル、繰り返しノック音の騒音の帯域幅、音量レベルおよび時間間隔のような検出された騒音信号ＳＱ１〜ＳＱ４内の重要な特徴または騒音パターンＳＭ１〜ＳＭ４を識別するためにそのパラメータ分析が複数の反復ステップで実行される。この場合、入力量に基づいて音響分析の評価基準を変更することもできる。
【００４７】
入力信号として、光学パターン認識（経時）が音響パターン認識と同じように実行されても良い。このため、周囲環境または空間の光学データを検出する光学システム（例示せず）が追加的に提供される。分析の比較に基づいて、原因と結果の関係が表現、評価および記憶される。他の応用は、例えば、特定の過程の具体的認識仕様にあっても良い。これは、例えば、高回転オートバイまたは近づいてくる汎用車両の目標探知であっても良く、その発生は検出された騒音信号ＳＱ１〜ＳＱ４から除去される。さらなる応用が可能である、例えば、騒音臨界保守作業に関して提供され、騒音臨界保守作業が、夜間休止の影響で通常の天候や交通条件下で実行されない場合、その騒音臨界活動がそれでも、豪雨または高い交通量（事故による迂回が原因の）のような騒がしい背景騒音の場合に許可されても良い。データ処理装置１２のタイプおよび実施形態に応じて、考慮するデータが、例えば、超えた限界値の場合の入力量、または品質特性に基づく音響分析中に、例えば、光学、気象またはナビゲーション装置のような、外部装置によって決定され、制御されても良い。
【００４８】
図６は、騒音源Ｇ１〜Ｇ４の空間および時間評価の構造１の実施形態を示す。構造１は、測定点に、例えば、高速道路の街灯柱、または工場内のキャリヤ上に順に上から密接して積み重ねて配置された５個のノイズセンサＭ１〜Ｍ５を具備する。この場合、５個のうち４個のノイズセンサＭ１〜Ｍ４が、その範囲の全４点に向かう水平指向性を有する。この場合、５個のうち１個のノイズセンサＭ５は、垂直指向性、特に無指向性を有する。騒音限界値を超える騒音信号ＳＱ１〜ＳＱ４は、無指向性を有するノイズセンサＭ５によって検出される。騒音信号ＳＱ１〜ＳＱ４の少なくとも１つの信号特性、例えば、レベル、周波数、位相が、データ処理装置１２の音響またはパターンに基づいて検査され、識別される。この場合に決定された騒音パターンＳＭ１〜ＳＭ４は、４個の指向性マイクロフォンまたはノイズセンサＭ１〜Ｍ４によって受ける騒音信号ＳＱ１〜ＳＱ４と、識別に関し比較され、その結果、その方向が、同じ騒音パターンＳＭ１〜ＳＭ４および最強レベルを有するノイズセンサＭ１〜Ｍ４に基づいて決定される。
【００４９】
図７は、複数のノイズセンサＭ１〜Ｍ５を有する構造１のさらなる実施形態を示す。ノイズセンサＭ１〜Ｍ５は、工業設備の検査現場に均一に分布するように垂直無指向性を有するマイクロフォンとして配置される。あるいは、それらは、密接空間内に、例えば、工業設備４の工場内に配置されても良い。同じ騒音源Ｇ１〜Ｇ４、例えば、通過する車両１４の騒音信号ＳＱ１または工業設備４の騒音信号ＳＱ２からの騒音信号ＳＱ１〜ＳＱ４は、カバーされる音響伝播距離およびその結果生じる音響伝播時間に応じて、空間的に異なる位置に配置されたノイズセンサＭ１〜Ｍ５によって異なる時点で受けられる。騒音または音源Ｇ１またはＧ２の、すなわち、車両１４または工業設備４の位置は、ノイズセンサＭ１〜Ｍ５の所定位置、およびそれぞれのノイズセンサＭ１〜Ｍ５の決定された音響伝播距離または音響伝播時間に基づいて決定される。
【００５０】
構造１のさらなる実施形態は、図８で例示される。構造１は、６個のノイズセンサＭ１〜Ｍ６を具備する。ノイズセンサＭ１〜Ｍ６は、無指向性を有するマイクロフォンとして具化される。ノイズセンサＭ１〜Ｍ６は、検査地域内の異なる測定点に配置される。ノイズセンサＭ１〜Ｍ４は、高速道路８に沿って配置される。ノイズセンサＭ５は、工業設備４に近い地域に配置される。ノイズセンサＭ６は、居住地域２内に配置される。構造１の動作中、騒音限界値を超える騒音は、ノイズセンサＭ６によって検出される。この騒音信号ＳＱ１の基礎となる騒音パターンＳＭ１は、他のノイズセンサＭ１〜Ｍ４によって受ける騒音パターンＳＭ１、およびノイズセンサＭ５によって受ける騒音パターンＳＭ２と比較される。異なるノイズセンサＭ１〜Ｍ４およびＭ６のそれぞれの騒音パターンＳＭ１（Ｍ１〜Ｍ４）＝ＳＭ１（Ｍ６）間で一致した場合、騒音源ＳＱ１を識別し、分類することが可能となる。検出された騒音信号ＳＱ１の評価、ゆえに騒音源Ｇ１の評価も、レベル分析に基づいて可能である。例として、例えば、降雨騒音のような障害または他の騒音信号を排除するなどして、外部影響またはデータを考慮して組み合わせられた周波数およびレベル分析に基づいて、騒音源Ｇ１の状況、例えば、車両１４が加速または制動しているかについて報告することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】複数のノイズセンサと中央データ処理装置とを備えた、騒音信号を処理する構造を概略的に示す。
【図２】第１の騒音パターンの線図を示す。
【図３】第２の騒音パターンの線図を示す。
【図４】第３の騒音パターンの線図を示す。
【図５】第４の騒音パターンの線図を示す。
【図６】図１による構造の代替例を概略的に示す。
【図７】図１による構造の他の代替例を概略的に示す。
【図８】図１による構造の他の代替例を概略的に示す。
【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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【国際公開パンフレット】
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【手続補正書】
【提出日】平成15年2月8日(2003.2.8)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の騒音信号（ＳＱ１〜ＳＱ４）が位置に関連した手法で検出され、信号特性に基づく音響分析によって検査され、騒音源（Ｇ１〜Ｇ４）の基礎となるパラメータが決定される、騒音源（Ｇ１〜Ｇ４）の騒音信号（ＳＱ１〜ＳＱ４）を処理する方法であって、前記音響分析は騒音限界値を超えた場合に実行されることを特徴とする、方法。
【請求項２】
前記騒音信号（ＳＱ１〜ＳＱ４）の振幅、周波数または位相が前記騒音信号の信号特性として決定されることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記音響分析は、時間、周波数またはレベル分析に基づいて実行されることを特徴とする、請求項１あるいは２に記載の方法。
【請求項４】
前記騒音源（Ｇ１〜Ｇ４）のタイプ、位置または状態が前記騒音源のパラメータとして決定されることを特徴とする、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記騒音限界値を超えた場合に実行される音響分析には、一時的リングメモリを維持するトリガが使用されることを特徴とする、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記騒音信号（ＳＱ１〜ＳＱ４）の少なくとも１つの前記信号特性は、騒音パターン（ＳＭ１〜ＳＭ４）の形式で記憶されることを特徴とする、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記騒音信号（ＳＱ１〜ＳＱ４）の少なくとも１つの前記信号特性は、基礎となる前記騒音源（Ｇ１〜Ｇ４）のパラメータの決定および割り当てを行うために記憶された騒音パターン（ＳＭａ〜ＳＭｚ）と比較されることを特徴とする、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
外部データ、特に気象データ、光学データ、時間データ、動作パラメータが考慮されることを特徴とする、請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
自己学習システムが、前記騒音信号（ＳＱ１〜ＳＱ４）の信号特性または前記騒音源（Ｇ１〜Ｇ４）の前記パラメータの決定および分類に使用されることを特徴とする、請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記信号特性または前記パラメータは、開ループまたは閉ループ制御系に送られることを特徴とする、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
騒音信号（ＳＱ１〜ＳＱ４）の位置に関連した検出を行う複数のノイズセンサ（Ｍ１〜Ｍ７）と、少なくとも１つの信号特性に基づく前記騒音信号（ＳＱ１〜ＳＱ４）の音響分析、および騒音源（Ｇ１〜Ｇ４）を特徴付ける少なくとも１つのパラメータの決定を行うデータ処理装置（１２）とが提供される、騒音源（Ｇ１〜Ｇ４）の騒音信号（ＳＱ１〜ＳＱ４）を処理する構造（１）であって、騒音限界値を監視する手段が提供されることを特徴とする、構造（１）。
【請求項１２】
指向性マイクロフォンが前記ノイズセンサ（Ｍ１〜Ｍ７）として提供されることを特徴とする、請求項１１に記載の構造。
【請求項１３】
前記騒音信号（ＳＱ１〜ＳＱ４）の振幅、周波数または位相を決定する手段が提供されることを特徴とする、請求項１１あるいは１２に記載の構造。
【請求項１４】
前記騒音源（Ｇ１〜Ｇ４）のタイプ、位置または状態を決定する手段が提供されることを特徴とする、請求項１１〜１３のいずれか一項に記載の構造。
【請求項１５】
騒音パターン（ＳＭ１〜ＳＭ４）の形式で前記騒音信号（ＳＱ１〜ＳＱ４）の少なくとも１つの前記信号特性を記憶するデータメモリが提供される、請求項１１〜１４のいずれか一項に記載の構造。
【請求項１６】
騒音パターンライブラリを含むデータベースが提供されることを特徴とする、請求項１１あるいは１５に記載の構造。
【請求項１７】
前記騒音信号（ＳＱ１〜ＳＱ４）の少なくとも１つの前記信号特性を、基礎となる前記騒音源（Ｇ１〜Ｇ４）のパラメータの決定および割り当てを行うために記憶された騒音パターン（ＳＭａ〜ＳＭｚ）と比較する手段が提供されることを特徴とする、請求項１１〜１６のいずれか一項に記載の構造。
【請求項１８】
光学データを検出する光学システムが提供されることを特徴とする、請求項１１〜１７のいずれか一項に記載の構造。
【請求項１９】
気象データを検出する記録装置が提供されることを特徴とする、請求項１１〜１８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２０】
自己学習システムに基づいて前記騒音信号（ＳＱ１〜ＳＱ４）の前記信号特性または前記騒音源（Ｇ１〜Ｇ４）の前記パラメータを決定し、分類する手段が提供されることを特徴とする、請求項１１〜１９のいずれか一項に記載の構造。
【請求項２１】
外部開ループまたは閉ループ制御系が提供されることを特徴とする、請求項１１〜２０のいずれか一項に記載の構造。
【請求項２２】
騒音内の重要な特徴を識別する複数の反復ステップにおける音響分析に基づいて前記パラメータ（Ｐ）を分析する手段が提供されることを特徴とする、請求項１１〜２１のいずれか一項に記載の構造。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００３】
さらに、通例では、例えば、ベンゼンおよび粒子限界値についての排出値を検出および監視する固定受動測定装置が提供される。この場合、適切であれば、測定装置のこの位置で発生する騒音値も測定される。この場合、このような受動位置関連騒音測定は、騒音レベルを発生させる騒音源を識別および分類するのに適さない。さらに、対象物への対策以上の騒音低減対策は困難である。米国特許第４８０６９３１号明細書は、特殊作業者のサイレン音の検出および認識を行う装置を説明する。灯火信号装置は、騒音の指向性情報に応じて制御され、その指向性情報は指向性マイクロフォンによって検出される。米国特許第５６１９６１６号明細書に記載の装置では、乗物の車両クラスが、ファジー論理および神経網を利用して前記乗物によって生じた騒音に基づいて決定される。特開平０９−１６７２９６号公報は、交通の流れを測定する方法を説明し、その方法によって、乗物の騒音がマイクロフォンによって検出され、騒音パラメータが決定される。
【国際調査報告】
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2004517309.tif 000051
2004517309.tif 000052
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