(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
エンジン音を検出するセンサと、センサの出力に基づいてエンジンに設けられたカムがバルブリフタに着座する際にその両者間のバルブクリアランスの不良原因に対応して発生する異音の周波数成分を抽出する信号分離手段と、信号分離手段により抽出した前記周波数成分からカムがバルブリフタに着座する際の音の大きさ及び発生時間とバルブクリアランスの大小との関係に基づいて変化するその最大値と平均値の比を判定信号として求める判定信号演算手段と、この判定信号を所定のしきい値と比較し、前記バルブクリアランスの不良原因の有無を判定する判定手段とを具備したことを特徴とする異音による不良検査装置。
【請求項２】
エンジン音を検出するセンサと、センサの出力に基づいてエンジンに設けられたカムがバルブリフタに着座する際にその両者間のバルブクリアランスの不良原因に対応して発生する異音の周波数成分を抽出する信号分離手段と、信号分離手段により抽出した前記周波数成分からカムがバルブリフタに着座する際の音の大きさ及び発生時間とバルブクリアランスの大小との関係に基づいて変化するそのその最大値と平均値の差を判定信号として求める判定信号演算手段と、この判定信号を所定のしきい値と比較し、前記バルブクリアランスの不良原因の有無を判定する判定手段とを具備したことを特徴とする異音による不良検査装置。
【請求項３】
信号分離手段として、ウェーブレット解析手段を用いたことを特徴とする請求項１または２に記載した異音による不良検査装置。
【請求項４】
所定数ずつ用意された前記バルブクリアランスの不良原因を持つ不良品と良品のエンジンの夫々について判定信号の分布を求め、不良品の分布範囲と良品の分布範囲の間にあって、統計的に不良品の分布範囲内に属さないとみなせ、かつ、良品の分布範囲内に属さないとみなせる判定信号の値を、しきい値として用いることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載した異音による不良検査装置。
【請求項５】
判定信号が統計的に不良品又は良品の分布範囲に属さない範囲を、夫々の分布について、各分布の平均値μ1，μ2から標準偏差σのｎ倍を超えて離隔した範囲としたことを特徴とする請求項４に記載した異音による不良検査装置。
【請求項６】
検出したカムの回転位置の情報と、カムの回転に伴ってカムがバルブリフタに着座する際に発生するエンジン音を検出するセンサの出力から、バルブクリアランスの不良原因によって発生する異音の発生期間の出力のみを取り出して検査することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載した異音による不良検査装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、車両生産工程において、エンジン、ミッション、モータ等の回転部品に対して性能検査を行なう際に使用される異音による不良検査装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
組付けられたエンジンは車体に組み込む前に、試運転により各種検査を行って異常があれば手直している。この検査項目の１つに異音検査がある。これは、回転するエンジンが発生する異音を人間の聴覚によって識別し良否を判定する、いわゆる官能検査で、この異音の種類を識別することにより手直しの必要な箇所を特定して、手直しを迅速に行なうことができる。
【０００３】
この異音の発生原因の代表的なものを図６に示す。図６（ａ）のボア内異物は、ボア内にクリップ等の異物が混入している状態で、異物がピストン１に弾かれて音が発生する。図６（ｂ）のバルブクリアランス大は、カム２とバルブリフタの３間のクリアランス（隙間）が規格値より大きい状態で、バルブが着座する際の衝撃力（速度）が上がり、着座音が正常品に比べ大きくなる。図６（ｃ）のコンロッドメタル欠品は、コンロッド４とクランクの間に埋められたメタル５が外れている状態で、クランク回転に同期して音が発生する。
【０００４】
このような異音の識別を官能検査によって行なうと、検査員毎の個人差、体調によるばらつきにより、エンジンの良否誤判定が生じるという問題があり、また検査員に対して音の聞き分け訓練も必要である。このため、定量的な評価方法の確立が必要とされている。
【０００５】
従来、定量的なエンジン異音検査の方法として、ピーク値を所定のしきい値と比較して異常を検出するピーク値解析、フーリエ演算により周波数成分毎の解析を行なうＦＦＴ解析、周波数、大きさ、及び時間の３要素で解析を行なうウェーブレット解析等が知られている。これらは、エンジンに向けて設置した指向性マイクにより検出した音圧、又はエンジンに取り付けた加速度ピックアップにより検出した振動について解析を行なう。
【０００６】
ピーク値解析は、検出した異音の全周波数成分をしきい値と比較するので、不良を検出しても、その不良箇所を特定できないという問題がある。
【０００７】
ＦＦＴ解析及びウェーブレット解析は、周波数毎の解析ができるので、官能検査で行っている音色による異音の原因の識別ができるという特徴を有する。但し、ＦＦＴ解析は窓関数により断続的にサンプリングしてフーリエ演算するので時間の要素を加えた分析ができず、不定期に発生する異音の検出ができない。これに対して、ウェーブレット解析は、ブロック歪みが目立たなくモスキート雑音が比較的小さいといわれ、検出した全期間のデータについて時間の要素を加えて解析するので、不定期に発生する異音の解析も行なえる。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
ボア内異物のように不定期に発生する不良の検出もできるという点で優れているウェーブレット解析による不良検出は、不良の原因別に検出に用いる周波数を選定し、その周波数成分が、所定のしきい値を超えるか否かによって良不良の判定を行っている。
【０００９】
従来、このしきい値は、例えば、所定数の不良品についてセンサの出力の対応周波数の抽出値を調べ、これより小さい値に設定するようにしている。
【００１０】
しかし、上記しきい値の設定方法では、良品と不良品の抽出値が、夫々一定の分布を持ってばらついているので、しきい値を適切に設定することが困難である。すなわち、良品と判定した中に不良品が含まれたり、不良品と判定した中に良品が含まれてしまうことがある。
【００１１】
そこで、統計的にしきい値を決定して良品と不良品を適正に判別する次のような方法を試みた。
【００１２】
図７に示すように、不良品の異音項目として、ボア内異物、規格値よりも０.０５ｍｍ大きいバルブクリアランス大、規格値よりも０.１０ｍｍ大きいバルブクリアランス大、コンロッドメタル欠品の４種の不良品を所定数ずつ用意した。エンジン回転時のセンサの出力から、ウェーブレット解析の抽出周波数を徐々に変更して、各異音項目について抽出値が最大となる周波数を決定した。この周波数は、ボア内異物が２.５ｋＨZ、バルブクリアランス大が１２.５ｋＨZ、コンロッドメタル欠品が３.１５ｋＨZであった。
【００１３】
さらに、不良品と正常品について、決定した各周波数成分の抽出値の最大値の分布を求め、図８に示すように、各分布について平均値μ1，μ2から標準偏差σの３倍だけ離れるまでの区間を、統計的に良品又は不良品とみなすことができる範囲と決めた。さらに、不良品の範囲の下限値（μ1−３σ）と良品の範囲の上限値（μ2＋３σ）の中間値を、しきい値とすることにした。
【００１４】
この方法は、統計的に一定の信頼度で良品又は不良品でないと判断できる条件を確保しながら、しきい値が良品側又は不良品側に偏ることをなくしたもので、不良品又は良品の一方の計測値のみでしきい値を決定したときの前記問題を解決しようとするものである。
【００１５】
これらの周波数による抽出値で、しきい値の設定の可否を検討すると、図７に示すように、ボア内異物、規格値＋０.１０ｍｍのバルブクリアランス大、コンロッドメタル欠品については、不良品とみなせる範囲と良品とみなせる範囲が上下に分離し、しきい値を適正に決められることがわかった。
【００１６】
しかし、規格値＋０.０５ｍｍのバルブクリアランス大については、良品とみなせる範囲と不良品とみなせる範囲が重なって、しきい値を設定できず、ウェーブレット解析を用いても判別できない不良があることが明らかになった。
【００１７】
また、ピーク値解析は全周波数成分を用いるので不良の原因を特定できないが、ウェーブレット解析のように周波数分離手段を必要としないので、設備費が低額であるという利点を有する。しかし、このピーク値解析は、波形の相違を識別の要素として用いていないので、図５（ａ）の不良品の波形と図５（ｂ）の正常品の波形を識別することができない。
【００１８】
そこで、本発明は、エンジンのカムとバルブリフタとの間のバルブクリアランスに係る不良品を検査する装置において、カムがバルブリフタに着座する際の音の大きさ及び発生時間とバルブクリアランスの大小との関係を有効利用して、適正なしきい値を設定でき、良品と不良品を明確に識別できるようにすることを目的とする。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
本発明が提供する異音による不良検査装置は、エンジン音を検出するセンサと、センサの出力に基づいてエンジンに設けられたカムがバルブリフタに着座する際にその両者間のバルブクリアランスの不良原因に対応して発生する異音の周波数成分を抽出する信号分離手段と、信号分離手段により抽出した前記周波数成分からカムがバルブリフタに着座する際の音の大きさ及び発生時間とバルブクリアランスの大小との関係に基づいて変化するその最大値と平均値の比を判定信号として求める判定信号演算手段と、この判定信号を所定のしきい値と比較し、前記バルブクリアランスの不良原因の有無を判定する判定手段とを具備したことを特徴とする。
【００２０】
上記構成の判定信号は、バルブクリアランスの不良原因によって発生する周波数成分の最大値と平均値の差を用いることができる。
【００２１】
上記信号分離手段は、例えばウェーブレット解析手段を用いることができる。
【００２３】
上記しきい値は、所定数ずつ用意された前記バルブクリアランスの不良原因を持つ不良品と良品のエンジンの夫々について判定信号の分布を求め、不良品の分布範囲と良品の分布範囲の間にあって、統計的に不良品の分布範囲内に属さないとみなせ、かつ、良品の分布範囲内に属さないとみなせる判定信号の値を用いることができる。
【００２４】
上述した統計的に不良品又は良品の分布範囲に属さない範囲は、夫々の分布について、各分布の平均値μ1，μ2から標準偏差σのｎ倍を超えて離隔した範囲とすることができる。
【００２６】
上記異音による不良検査装置は、検出したカムの回転位置の情報と、カムの回転に伴ってカムがバルブリフタに着座する際に発生するエンジン音を検出するセンサの出力から、バルブクリアランスの不良原因によって発生する異音の発生期間の出力のみを取り出して検査することにより、検査精度を高めることができる。
【００２８】
【発明の実施の形態】
初めに、信号分離手段としてウェーブレット解析手段を用い、回転部品であるエンジンの不良検査を行なう本発明の装置を図１により説明する。
【００２９】
図１において、６は試運転ベンチの上に載置されたエンジンで、その回転軸は連結装置７を介して図示しないインバータモータの回転軸に連結されている。このエンジン６からはカム角センサ及びクランク角センサによって、検査対象物の回転位置を表わすカム角信号とクランク角信号が検出される。８はセンサである指向性マイクで、エンジン６の上部に吊設されてエンジン音を検出する。このセンサは、エンジン６に取り付けられて、その振動を検出する加速度センサを用いることもできる。９は試運転の指令を行なう試運転ベンチの計測盤である。この計測盤９は、エンジン６で検出されたカム角信号とクランク角信号を計測タイミングとして計測制御信号と共に出力する。
【００３０】
１０は解析処理部で、例えばウェーブレット解析プログラム等がインストールされたパーソナルコンピュータによって構成され、計測盤９から出力された計測制御信号と、計測タイミングを表わすカム角信号及びクランク角信号に従って、計測、ウェーブレット解析による周波数別の信号分離、良不良判定、並びに判定結果の出力を行なう。
【００３１】
この計測処理部１０は、指向性マイク８から入力された音圧信号をＡ／Ｄ変換して記録する計測手段１１、信号分離手段であるウェーブレット解析手段１２、判定信号演算手段１３、しきい値設定手段１４、判定手段１５、及び出力手段１６を持つ。１７は判定結果を出力するモニターである。上記判定信号演算手段１３は、ウェーブレット解析により抽出された所定の周波数成分の最大値、平均値、実効値等から判定信号を演算して求める。
【００３２】
上記図１の構成において、バルブクリアランス大についての異音による不良検査は次のように行われる。
【００３３】
試運転ベンチの制御盤９で、計測開始のスイッチを投入すると、制御盤９はインバータモータにより回転するエンジン６が所定の回転速度になったとき、解析処理部１０に計測制御信号を与えて、計測を開始させる。解析処理部１０は、指向性マイク８で検出した音圧信号をＡ／Ｄ変換器を通して受け、計測手段１１で記録する。
【００３４】
バルブクリアランス大は、バルブの開閉タイミングにおける音圧信号を解析することにより検出される。そこで、ウェーブレット解析手段１２は、カム角信号によって得たバルブの開閉タイミング期間に記録した音圧信号から、バルブクリアランス大に対応する周波数である１２.５ｋＨZの周波数成分を抽出する。
【００３５】
次に、判定信号演算手段１３によって、抽出された周波数成分の最大値と平均値の比を判定信号として求める。この判定信号は、判定手段１５により、しきい値設定手段１４に設定された所定のしきい値と比較されて良不良判定が行なわれ、出力手段１６から判定結果が出力されて、モニター１７に表示される。
【００３６】
判定信号として、最大値と平均値の比を用いるのは、図２に示すような関係があることが分かったからである。クリアランス大の場合、着座速度が大きくなり良品と比べて着座音が大きくなる（最大値大）。また、着座速度が大きいので音発生時間は短いものとなる（平均値小）。良品の場合、着座速度が小さいので着座音が小さく（最大値小）、音発生時間が長くなる（平均値大）。したがって、最大値と平均値の比を判定に用いると不良品と良品の音圧の特徴の差が明確になるのである。
【００３７】
この場合のしきい値は、次のように定められて、解析処理部１０のしきい値設定手段１４に設定されている。
【００３８】
まず、同一形式のエンジンについて不良品と良品を所定数ずつ用意する。不良品のテストピース（ＴＰ）は、従来の方法ではしきい値が定められない規格値＋０.０５ｍｍのバルブクリアランス大のエンジンである。これらの不良品と良品に対し、カム角信号によって検出したバルブの開閉タイミングにおける音圧を測定し、ウェーブレット解析により上記周波数１２.５ｋＨZの周波数成分を抽出する。さらに音圧変化の最大値と平均値の比を求め、良品と不良品の分布を求める。
【００３９】
次に、統計的に不良品の分布範囲内に属さないとみなせる比の値の範囲と、良品の分布範囲内に属さないとみなせる比の値の範囲の中間に、しきい値を定めることができるか検討する。各分布について、統計的に分布範囲内に属さないとみなす範囲を、図８に示すように平均値μ1，μ2から標準偏差σの３倍だけ離れるまでの区間とすると、不良品（ＴＰ）と良品の範囲は図４に示すように上下に明瞭に分かれるものとなった。そこで、不良品の範囲の下限値（μ1−３σ）と、良品の範囲の上限値（μ2＋３σ）の中間値を、しきい値として決定することができた。
【００４０】
このようにして、従来方法では、しきい値が定められなかった規格値＋０.０５ｍｍのバルブクリアランス大という不良原因についても、統計的に一定の信頼性をもって良品又は不良品でないと判断できる条件の下に、適切なしきい値を設定することができた。
【００４１】
なお、バルブクリアランスが、規格値＋０.１０ｍｍというように、さらに大きい場合は、不良品における上記最大値と平均値の比の分布が、良品の分布からさらに離れて行くので、規格値＋０.０５ｍｍのバルブクリアランス大を検出するために設定した上記しきい値で同時に検査できる。
【００４２】
また、上記説明では、判定信号として最大値と平均値の比を用いて良不良を判定しているが、最大値と実効値の比（波高率）、その最大値と平均値の差、その最大値と実効値の差、最大値と実効値の比（波高率）の２乗値、又は最大値と実効値の比（波高率）の２乗値を用いることができる。これらの判定信号は、上記判定信号演算手段１３で求められる。また、各判定信号についてのしきい値は、その判定信号について良品と不良品の分布を求め、前記統計的手法により決定することができる。但し、これらの判定信号を用いることにより、不良品と良品が明確に区別できるようになっている場合は、前記統計的手法を必ずしも用いる必要はない。
【００４３】
なお、前記実施形態において、判定信号が統計的に不良品又は良品の分布範囲に属さないとみなす条件を、平均値μ1，μ2から標準偏差σの３倍を超えて離隔することとしたが、この条件の標準偏差σによる平均値μ1，μ2からの離隔の程度ｎσは、不良品と良品の分布に応じて任意に設定することができる。例えば、不良品と良品の分布が、標準偏差σをほとんど変えずに大きく離れている場合は、ｎを３.５あるいは４とすることができる。
【００４４】
また、上記実施形態は、信号分離手段１２としてウェーブレット解析手段を用いているが、これは複数の帯域フィルタ等の他の周波数分離手段を用いることも可能である。
【００４５】
なお、解析処理部１０は、前記ボア内異物、コンロッドメタル欠品等の他の不良原因についても検査を行っている。これらの検査において、ボア内異物のように不定期に発生する異音は、センサの出力を、周波数分離手段１２であるウェーブレット解析手段に連続的に入力して判定を行なう。コンロッドメタル欠品はクランクの回転に同期して異音が発生するので、クランク角信号によって検出した発生タイミング期間のセンサの出力について判定を行なう。
【００４６】
以上に述べた実施形態は、センサの出力から特定の周波数成分を抽出して良不良判定を行なうものであったが、周波数分離手段を用いず、センサの出力の全周波数成分を用いて異音による不良検査を行なうこともできる。
【００４７】
これは、図５に示すような不良品のセンサの出力波形（ａ）と良品のセンサの出力波形（ｂ）を微分すると、微分前には良品と識別することができなかった不良品の微分波形（ｃ）のピーク値が、良品の微分波形（ｄ）のピーク値より大きくなることに着目したものである。このように、不良品の微分波形のピーク値が大きくなるのは、波形が急激に立ち上がる衝撃振動が発生しているからである。
【００４８】
そこで、センサの出力の微分値を求め、この微分値の最大値と実効値の比（波高率）を判定信号として用い、所定のしきい値と比較して、良不良を判定する。
【００４９】
この判定法は、例えば図１の構成において、解析処理部１０のウェーブレット解析手段１２を用いず、判定信号演算手段１３に、計測手段１１に記録された所定期間のセンサの出力を微分して、この微分値の最大値と実効値の比（波高率）を求める機能を持たせることによって可能になる。
【００５０】
上記判定は、異音が周期的に発生している場合は、前記カム角信号のような検査対象部位の回転位置を示す信号を用いて、その異音の発生期間のセンサの出力のみを取り出して検査を行い、不定期に発生する異音に対してはセンサの出力に対して連続的に検査を行なう。
【００５１】
なお、微分値を用いる判定信号についても、最大値と平均値の比、最大値と実効値の差、最大値と平均値の差、最大値と実効値の比（波高率）の２乗値、又は最大値と平均値の比の２乗値を用いることもできる。
【００５２】
この場合の各判定信号についてのしきい値は、その判定信号について良品と不良品の分布を求め、前記統計的手法により決定することができる。但し、不良品と良品を明確に区別できる場合は、前記統計的手法を必ずしも用いる必要はない。
【００５３】
このように全周波数成分を微分して所定のしきい値と比較する方法は、上記ウェーブレット解析のように周波数分離手段を必要としないので、設備費が低額になるという利点を有する。
【００５４】
以上に述べた特定の異音の周波数成分を抽出して判定を行なう不良検査装置、及び全周波数成分の微分値により判定を行なう不良検査装置は、エンジンの他に、トランスミッションやモータ等の回転部品の検査にも、同様に実施可能である。
【００５５】
【発明の効果】
本発明の請求項１にかかる発明は、バルブクリアランスの不良原因によってカムがバルブリフタに着座する際に発生する異音の周波数成分の最大値と平均値の比を判定信号として用い、これを所定のしきい値と比較して、特定の不良原因の有無を判定するので、官能検査でしか識別できなかった良品と不良品の発生音の微妙な相異を定量的に識別して不良検出を行なうことができる。そして、この構成によって、例えば規格値０．０５ｍｍのバルブクリアランス大という不良を検査することができる。
【００５６】
本発明の請求項２にかかる発明は、判定信号として、前記周波数成分の最大値と平均値の差を用いることにより、請求項１の発明と同様に、不良品の異音の特徴である衝撃音を効果的に取り出して、不良検出を行なうことができる。
【００５７】
本発明の請求項３にかかる発明は、信号分離手段としてウェーブレット解析手段を用いるので、任意の周波数成分を大きさと時間について解析でき、発生する雑音も小さいので、不定期に発生する異音と周期的に発生する異音の両者に対して、精度高く不良検査が行なえる。
【００５９】
本発明の請求項４にかかる発明は、請求項１から３の発明に用いるしきい値を統計的に最適化するので検査の信頼性を向上させることができる。
【００６０】
本発明の請求項５にかかる発明は、請求項４の発明のしきい値の決定方法を具体的に提供したものである。
【００６１】
本発明の請求項６にかかる発明は、周期的に発生する異音に対してバルブクリアランスの不良検査を行なう場合に、その異音発生期間のセンサの出力のみを解析することにより判定精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態である異音による不良検査装置の構成図である。
【図２】バルブクリアランス大の不良品と良品のバルブ開閉時の音圧変動を比較して示す図である。
【図３】バルブ開閉時に発生する音圧の原因を説明する図で、（ａ）はカムとバルブリフタとの位置関係、（ｂ）はバルブと吸排気孔との位置関係を示す図である。
【図４】規格値＋０.０５ｍｍのバルブクリアランス大の不良品と良品の判定信号について統計的な分布範囲を表した図である。
【図５】不良品（ａ）と良品（ｂ）のセンサの出力波形と、これらの微分波形（ｃ）（ｄ）を示す図である。
【図６】エンジン異音の代表的な発生原因を示す図で、（ａ）はボア内異物、（ｂ）はバルブクリアランス大、（ｃ）はコンロッドメタル欠品を夫々表わす。
【図７】図６の不良品の異音項目について、これを検出できる周波数と、その周波数で抽出した音圧の不良品と良品の分布と、しきい値の設定の可否を示した図である。
【図８】平均値μと標準偏差σによって決められる統計的に良品又は不良品とみなすことができる範囲を表わす図である。
６  エンジン（検査対象物）
８  センサ（指向性マイク）
９  試運転ベンチの計測盤
１０  解析処理部
１１  計測手段
１２  ウェーブレット解析手段（信号分離手段）
１３  判定信号演算手段
１４  しきい値設定手段
１５  判定手段
１６  出力手段
１７  モニタ
【図１】
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【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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