(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
与えられた波形データを記憶する記憶手段と、
その記憶手段に格納された前記波形データから所望のフレームサイズ分のデータを抽出してフレームを作成するフレーム作成手段と、
前記フレームを構成するフレームデータに対して、窓関数を掛けて補正されたデータに基づいて、ＦＦＴ処理を実行するＦＦＴ処理手段とを備え、
前記フレーム作成手段は、時間軸上で前後のフレームの一部が重なるようにデータを抽出する機能を持ち、
前記窓関数は、前記フレームの両端の振幅が０になるような減衰部を両サイドに有するとともに、中央の安定検出部の領域は、フラットに構成されていることを特徴とするＦＦＴアルゴリズムを応用した周波数解析装置。
【請求項２】
前記重なる量は、フレームサイズの１／２とし、
前記安定検出部の領域は、フレームサイズの１／２とするとともに、前記減衰部は両サイドにそれぞれフレームサイズの１／４としたことを特徴とする請求項１に記載のＦＦＴアルゴリズムを応用した周波数解析装置。
【請求項３】
計測手段により計測された計測データに基づき製品の異常を判定する異常判定装置であって、
請求項１または２に記載のＦＦＴアルゴリズムを応用した周波数解析装置と、
そのＦＦＴアルゴリズムを応用した周波数解析装置で求めた各フレームの周波数スペクトル情報に基づき特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
その特徴量抽出手段によって抽出された前記特徴量に基づいて前記異常判定を行う判定手段とを備え、
前記記憶手段には前記計測データを記憶させるようにしたことを特徴とする異常判定装置。
【請求項４】
請求項３に記載の異常判定装置と、ＰＬＣとを備え、
前記ＰＬＣは、前記製品を生産する生産システムに連係可能となり、
前記異常判定装置は、前記ＰＬＣからの信号に基づいて動作するようにしたことを特徴とする異常判定システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、振動・音などセンサからのアナログ信号を計測し、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）アルゴリズムによって周波数成分を監視するＦＦＴアルゴリズムを応用した周波数解析装置及び異常判定装置並びに異常判定システムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
自動車や家電製品などには、モータが組み込まれた回転機器が非常に多く用いられている。例えば自動車を例にとってみると、パワーステアリング，パワーシートその他の至る所に回転機器が実装されている。そして、係る回転機器が実際に稼働すると、モータ等の回転に伴って音が発生する。
【０００３】
係る音は、正常な動作に伴い必然的に発生するものもあれば、不良に伴い発生する音もある。その不良に伴う異常音の一例としては、ベアリングの異常，内部の異常接触，アンバランス，異物混入などがある。より具体的には、ギヤ１回転について１度の頻度で発生するギヤ欠け，異物かみ込み，スポット傷，モータ内部の回転部と固定部が回転中の一瞬だけこすれ合うような異常音がある。また、人が不快と感じる音としては、例えば人間が聞こえる２０Ｈｚから２０ｋＨｚの中で様々な音があり、例えば約１５ｋＨｚ程度のものがある。そして、係る所定の周波数成分の音が発生している場合も異常音となる。もちろん、異常音はこの周波数に限られない。
【０００４】
係る不良に伴う音は、不快であるばかりでなく、さらなる故障を発生させるおそれもあるので、生産工場においては、通常検査員による官能検査を行い、異常音の有無の判断をし、品質保証を行っている。具体的には、耳で聞いたり、手で触って振動を確認したりすることにより、行っている。なお、官能検査は、官能検査用語  ＪＩＳ  Ｚ８１４４により定義されている。
【０００５】
ところで、係る検査員の五感に頼った官能検査では、熟練した技術を要するばかりでなく、判定結果に個人差や時間による変化などのばらつきが大きく、さらには、判定結果のデータ化，数値化が難しく管理も困難となるという問題があった。そこで、係る問題を解決するため、本発明者は、「官能検査」工程の自動化を目的とした装置として、製品駆動部の振動や音をセンサで測定し、そのアナログ信号をＦＦＴアルゴリズムを応用した周波数解析装置を使って周波数成分を調べて検査する方法を開発した（特開平１１−１７３９５６号，特開平１１−１７３９０９号，特開２００１−９１４１４号）。
【０００６】
簡単に説明すると、ＦＦＴアルゴリズムを応用した周波数解析装置は、時間領域信号を高速フーリエ変換アルゴリズムにより、周波数領域の分析をすることができる。一方、異常音の周波数領域もある程度決まっている。従って、分析により抽出された周波数成分のうち、異常音の発生領域に該当する成分を抽出することができるので、係る抽出した成分の特徴量を求める。そして、特徴量から異常の有無やその原因などをファジィ推論などを用いて推定するようにしている。
【０００７】
さらに、ＦＡ業界，プロセス工業における生産ラインの設備・装置は、ますます高速化，複雑化してきている。一方で、この設備・装置が異常や故障が発生すると、生産・品質に大きな影響を与えてしまう。それを予防するための簡易診断や精密診断の技術の一つとして、上記したＦＦＴアルゴリズムを応用した周波数解析装置を使用した周波数解析も必須技術となっている。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
上記した発明によれは、自動的に異常判定するための装置の基本構成はできた。そして、ある程度の自動判定並びにそれに基づくデータ管理等をすることはできた。しかし、不良に基づく異常音が瞬間的，比較的短時間だけ発生しているような場合等には、それを検知して正確に異常音であることを認識・判定することが困難であった。
【０００９】
これは、以下の理由による。すなわち、ＦＦＴアルゴリズムを応用した周波数解析装置及び高速フーリエ変換アルゴリズムは、「入力信号は、どの時間を切り取っても同じような複数のＳＩＮ・ＣＯＳ波形の合成波である。」という前提に立ち解析を行うのに対し、「官能検査」で対象となる「人が不快に感じる異音」には、極めて短い時間帯にだけ発生するような不連続音や断続音がある。従って、上記前提が当てはまらなくなってしまうため、正確な判定ができなくなる。
【００１０】
さらに、高速化，複雑化した装置は、メカトロニクスの発展により、個々の駆動部動作時間がごく短時間だけ駆動したり、内部の媒体が移動することによって、前述した前提からはずれてしまうため、適切な結果が得られない。
【００１１】
具体的な例をあげて説明すると、ＦＦＴアルゴリズムは、まずデータメモリに格納された時間信号を読み出し、タイムレコード処理をする。すなわち、ＦＦＴでは、２のｎ乗のＮ点のデータのかたまり（タイムレコード）毎に処理をし、「（Ｎ／２）＋１」点の周波数スペクトルを生成する。
【００１２】
そして、このタイムレコードは、図１に示すように、隣接するタイムレコードが連続するように設定される。実際には、読み出したデータの所定位置から、予め設定されたサンプリングタイムに応じてＮ点分のデータを抽出し、それを１番目のタイムレコードのデータ群（フレーム１）とする。同様に、Ｎ＋１番目からＮ点分のデータを抽出し、それを２番目のタイムレコードのデータ群（フレーム２）とする。
【００１３】
また、上記したようにＦＦＴアルゴリズムは、切り取られた時間レコードは、前後に同じデータが無限に連続しているという前提としている。しかし、実際には、全てのタイムレコードの境界部分（１番目とＮ番目のデータ）で位相を０（振幅が０）にすることはできないので、現実に測定した信号を任意に切り取って前後につなげると不連続点が生じてしまう。
【００１４】
従って、図１に示すＳＩＮ波形に対して、そのままＦＦＴ処理をすると図２，図３に示すように漏洩現象が生じてしまう。つまり、図２（ａ）で表示した波形は、処理対象の時間軸波形であり、この例では図１のものと同じである。そして、図２（ｂ）で表示した波形が、ＦＦＴによるパワースペクトルである（縦軸はリニア表示）。本来であれば、１つのＳＩＮ波形であるので、そのＳＩＮ波形の周波数成分のみにスペクトルが生成されるところ、パワースペクトルをデシベル表示した図３から明らかなように、他の周波数成分も生成されてしまう。
【００１５】
そこで、通常は、処理対象の信号波形に対してウインドウ処理をする。すなわち、信号波形に対してタイムレコードの両端をゼロにするような山形の関数を掛けて、タイムレコードの中央部だけを処理するようにする。ウインドウ関数の種類としては、ハニング窓，ハミング窓，フラットトップ窓，三角窓など様々な窓関数が開発されている。一例を示すと、ハニング窓は、図４（ａ）に示すような関数となる。そして、いずれの窓も、両端に行くに従って小さい係数を掛けるようにしているので、そのままでは１つのタイムレコード内全体での出力が低下するのを抑制するため、中央部分は逆に基の信号波形に対して増幅するようにしている。なお、各窓関数では、両端のデータの削られ方と中心の増幅量が異なっているが、中心が増幅される点では共通する。
【００１６】
図１に示すＳＩＮ波形に対し、ハニング窓を用いてＦＦＴを行うと、係る窓関数を掛けた時間軸波形は図４（ａ）に示すようになり、係る波形のパワースペクトルをリニア表示すると図４（ｂ）に示すようになる。そして、このパワースペクトルをデシベル表示すると、図５に示すようになる。この図５から明らかなように、サイド成分がほとんど０ｄＢ以下になりリニアに近いスペクトルが生成されることが確認できる。
【００１７】
更に、パワースペクトルを生成した後で、アベレージング処理（平均化）を行う。すなわち、複数のタイムレコードに対してこのように周波数軸配列を得た後、ＦＦＴアルゴリズムを応用した周波数解析装置では、アベレージング処理により統計的処理を施し、安定した結果を求める。なお、アベレージングの種類としては、ＲＭＳアベレージング，リニアアベレージング（ベクトルアベレージング）等各種のものがあるが、いずれも、複数のタイムレコードから計算された周波数スペクトルデータを、数学的な処理により平均化し、再現性のない信号成分やノイズを減少させる処理をする。
【００１８】
このように、ＦＦＴアルゴリズムを応用した周波数解析装置では、ウインドウ処理やアベレージング処理などにより、より安定した結果を得られるような工夫がされている。これは，あくまでも対象データが、ＳＩＮ波・ＣＯＳ波を合成したような連続波形を前提としている。
【００１９】
ところで、検出したい信号成分が、人の耳としては、「キッ」というような一瞬のみ発生する信号（タイムレコードの時間幅に対してその数分の１しか持続しないような信号）である場合は、検出精度が悪い。
【００２０】
すなわち、上記した検出したい一瞬のみ発生する信号の一例としては、図６に示すような自動車用モータ駆動時の異常音（単発信号）がある。図示した例は、人が不快と感じる音を実際にマイクロホンにて測定した時間軸波形（図６（ａ））とＦＦＴによるパワースペクトル（図６（ｂ））である。異常部Ａの主な発生周波数は約１５ｋＨｚであり、人の耳には「キッ！」という金属が一瞬だけ激しくこすれたような音が不快感を伴って感じるものである。
【００２１】
図から明らかなように、１つのタイムレコードが約０．１秒間とすると、異常音が発生している継続時間は約１５ｍ秒間である。このように、タイムレコードに対する異常部の発生時間がはるかに短い場合、図６（ａ）に示すように、異常部Ａが増幅されるタイムレコードの中央部に位置する場合には、図６（ｂ）に示すようにパワースペクトルも１５ｋＨｚ付近にスペクトルが生成されるので、検出することができる。しかし、図７（ａ）に示すように、異常部の発生位置が、タイムレコードの両端に位置する場合には、ウインドウ処理によって０に近くなるので、検出されるべき周波数（１５ｋＨｚ付近）のスペクトルが消失してしまう。（図７（ｂ）参照）
【００２２】
従って、図７に示すような場合には、本来異常音が発生しているのにも関わらず、ＦＦＴ処理をした結果では異常なしと判定されてしまう。或いは、１５ｋＨｚ付近にわずかにスペクトルが生成されているので、異常と判定するしきい値を小さくすることにより、確実に異常を検出することができるようにすると、正常なものまで異常と判断されてしまい、無駄に廃棄処分されることになる。よって、コスト高を招くばかりでなく、資源の無駄遣いを招き、好ましくない。
【００２３】
さらに、たとえ異常部が消失しない場合でも、タイムレコード内での異常部の発生位置によって、ＦＦＴの結果であるスペクトル量はばらつきが発生してしまう。これは、ハミング窓などは、図４（ａ）に示すように中央に行くほど増幅率が大きくなる。従って、異常部の発生位置がタイムレコードの中心位置にあると、スペクトル量が最も大きくなり、中心から離れていく（端部に近づいていく）程スペクトル量が小さくなる。一例を示すと、図８のようになる。図８は、同一の信号波形（単発の異常音の発生有り）に対し、タイムレコードの開始位置を１０ｍｓｅｃずつずらしていった場合に、それぞれハニング窓によるウインドウ処理をしたもの，ハミング窓によるウインドウ処理をしたもの，ウインドウ処理をしないもののスペクトル量を求めた。
【００２４】
この図が示すように、同じ信号成分をＦＦＴアルゴリズムを応用した周波数解析装置によりその周波数スペクトルを求めようとしても、窓関数の影響により、スペクトルは同一の異常音成分に対し、発生タイミングのずれに依存して大きく変化してしまう。すなわち、ＦＦＴ演算結果の特定周波数スペクトル量によって異音の大きさをとらえることはできない。ということは、従来のＦＦＴアルゴリズムを応用した周波数解析装置で、短い時間発生する音を安定して検出することはできないことになる。
【００２５】
なお、ＦＦＴアルゴリズムを応用した周波数解析装置は、上記したように異常判定に限られずに、振動，音，熱伝導など波信号の解析に広く使用されているが、同様の理由から短時間だけ発生する過渡特性をとらえるものには適切ではない。
【００２６】
この発明は、短時間や不連続に発生する信号成分，過渡特性をＦＦＴアルゴリズムを応用した周波数解析装置でもって確実に検出することができ、官能検査による異常判定を自動的に行うことのできるＦＦＴアルゴリズムを応用した周波数解析装置及び異常判定装置並びに異常判定システムを提供することを目的とする。
【００２７】
【課題を解決するための手段】
この発明によるＦＦＴアルゴリズムを応用した周波数解析装置は、与えられた波形データを記憶する記憶手段と、その記憶手段に格納された前記波形データから所望のフレームサイズ分のデータを抽出してフレームを作成するフレーム作成手段と、前記フレームを構成するフレームデータに対して、窓関数を掛けて補正されたデータに基づいて、ＦＦＴ処理を実行するＦＦＴ処理手段とを備えた。そして、前記フレーム作成手段は、時間軸上で前後のフレームの一部が重なるようにデータを抽出する機能を持ち、前記窓関数は、前記フレームの両端の振幅が０になるような減衰部を両サイドに有するとともに、中央の安定検出部の領域は、フラットに構成されるようにした。記憶手段は実施の形態ではデータメモリ３に対応する。フレーム作成手段並びにＦＦＴ処理手段は、実施の形態ではＣＰＵ４により実現される。そして、前者はステップ３を実行する機能に対応し、後者はステップ４を実行する機能に対応する。
【００２８】
フレームの両サイドに減衰部を設けたため、従来からある各種の窓関数と同様に、フレーム分割により切り出されたフレームデータを前後につなげたときの不連続性によるスペクトルの漏洩現象の発生が抑制される。
【００２９】
また、安定検出部の領域をフラットにしたため、係る安定検出部のどの位置に短時間の信号が出現したとしても、そのフレームで生成されるスペクトル量は一定の値を取ることができる。
【００３０】
さらに、短時間の信号が、あるフレームの減衰部に出現した場合には、そのフレームに対するＦＦＴ処理をするとスペクトル量は減衰されてしまい、検出できないこともある。しかし、その場合でも前後のフレームの一部を重なるようにしたため、隣接する他のフレームの安定検出部に位置する可能性が高く、係る他のフレームに基づくＦＦＴ処理によって検出することができる。
【００３１】
そして、前記重なる量は、フレームサイズの１／２とし、前記安定検出部の領域は、フレームサイズの１／２とするとともに、前記減衰部は両サイドにそれぞれフレームサイズの１／４とすると、効率良く安定した検出をすることができる。もちろん、本発明はこれに限ることはなく、重なる量をフレームサイズの１／２よりも大きくしても良いし、小さくしても良い。また、同様に安定検出部のサイズも、フレームサイズの１／２よりも大きくしても良いし、小さくしても良い。さらに、前後のフレームの安定検出部同士が重ならず、しかも、減衰部が、隣接する安定検出部に位置するようにすると、効率が良いので好ましい。
【００３２】
すなわち、係る条件（安定検出部が必ず、減衰部が安定検出部に位置する）になるようにシフト量を設定すると、本発明の窓（窓関数）による安定部に、全ての一瞬を入れることができる。換言すると、波形の全ての瞬間は、いずれかのフレームの安定検出部に入ることができると言うメリットを有するためである。しかも、安定検出部が重ならないので、無駄が無い。つまり、ＦＦＴ処理するフレーム数が増加することを抑制し、処理時間がかかってしまう。もちろん、要求される使用によっては、上記した条件を具備しない設定でも本発明は含まれる。
【００３３】
本発明に係る異常判定装置は、計測手段により計測された計測データに基づき製品の異常を判定する異常判定装置であって、上記したＦＦＴアルゴリズムを応用した周波数解析装置と、そのＦＦＴアルゴリズムを応用した周波数解析装置で求めた各フレームの周波数スペクトル情報に基づき特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、その特徴量抽出手段によって抽出された前記特徴量に基づいて前記異常判定を行う判定手段とを備えて構成した。そして、前記記憶手段には前記計測データを記憶させるようにした。
【００３４】
ここで、計測手段は、マイクロフォンや加速度センサ（ピックアップ）その他のセンサ類により実現できる。また、特徴量抽出手段は、実施の形態で言うとステップ５の各フレームの特徴量を求める機能と、ステップ７の代表特徴量を求める機能を含むようにとらえても良い。この場合には、特徴量は周波数特徴量と代表特徴量の２種類を含む概念となる。また、代表特徴量を求める機能は、判定手段側に含ませるようにとらえても良い。さらに、代表特徴量と言う概念を無くし、各フレーム毎に求めた特徴量に基づき判定処理を行うようにしても良い。
【００３５】
さらに、本発明の異常判定システムでは、上記した異常判定装置と、ＰＬＣとを備え、前記ＰＬＣは、前記製品を生産する生産システムに連係可能となり、前記異常判定装置は、前記ＰＬＣからの信号に基づいて動作するようにした。
【００３６】
係る発明によれば、ＦＦＴアルゴリズムを応用した周波数解析装置が、短時間の単発に発生する信号や、不連続に発生する信号であっても確実に検出することができ、しかも、求められるスペクトル量のばらつきも小さいので、ＦＦＴ処理をしたスペクトル量に基づく異常判定を確実に行うことができる。もちろん、実際の異常判定には、スペクトル量以外の特徴量を加味して行うのは妨げない。
【００３７】
この発明の以上説明した構成要素は可能な限り組み合わせることができる。この発明による装置を構成する各手段を専用のハードウエア回路によって実現することができるし、プログラムされたコンピュータによって実現することもできる。
【００３８】
【発明の実施の形態】
図９は、本発明の好適な一実施の形態を示している。同図に示すように、処理対象の波形信号（アナログ）がアナログフィルタ１を介してＡ／Ｄボード２に与えられ、そこにおいてデジタル変換された後、データメモリ３に格納される。そして、データメモリ３に格納された所望のデータをＣＰＵ４が、読み出してＦＦＴ処理を行うとともに、その結果から異常診断・判定を行うようにしている。
【００３９】
データメモリ３とＣＰＵ４は、パソコン５の本体に内蔵されているものが用いられる。また、Ａ／Ｄボード２は、パソコン５の拡張ボードとして装着する。また、処理対象となる波形信号は、振動センサやマイクロフォンの出力であったり、電流，電力などであったりする。そして、アナログフィルタ１は、これら入力される波形信号（アナログ）からノイズその他の不要信号成分を除去するもので、別途パソコン５に実装しても良いし、上記したセンサ側に実装しておいても良い。
【００４０】
本発明におけるＣＰＵ４の機能は、図１０に示すフローチャートを実行するようになっている。すなわち、Ａ／Ｄボード２でデジタルデータに変換された波形信号がデータメモリ３に格納されているので、そのデータメモリ３にアクセスし、所望のサンプリング周期でデータを抽出する。なお、実際には、Ａ／Ｄボード２におけるサンプリング周期を適宜の値に設定することにより、データメモリ３へデータを格納する際に既に所望の周期でのサンプリングをすることになる。この場合、ステップ１の処理は、ＣＰＵ４では行わないことになる。
【００４１】
次に、データメモリ３に格納されたデータの中から、分析対象となるデータを抽出する（ＳＴ２）。すなわち、図１１（ａ）に示すように、一連の波形データ（デジタル）を読み出し、先頭のデータから順にバッファ（先頭アドレス０）に格納する。
【００４２】
そして、その抽出した分析対象データに対し、ＦＦＴの処理対象となるタイムレコード分のデータ、つまり、Ｎ点のデータのかたまり（以下、「フレーム」と称する）毎に分割する（ＳＴ３）。これにより、ｎ個のフレームが生成される。このとき、図１１（ｂ）に示すように、フレームサイズをＮ個（例えば、１０２４個）とすると、シフトパラメータをＮ／２（例えば、５１２個）としている。つまり、従来は、シフトパラメータはＮとなり、ｉ番目のフレームとｉ＋１番目のフレームが重なることなく連続しているが、本実施の形態では、半分が重なるように前後のフレームのデータを取るようにしている。
【００４３】
なお、重ならせる量（シフトパラメータ）は、本実施の形態ではＮ／２として半分が重なるようにしているが、本発明はこれに限ることはなく、フレームサイズの半分以上でも良いし、半分以下でも良い。
【００４４】
上記のようにしてデータが抽出されて構成される各フレームに対し、ｉ＝１から順番にｉ番目のフレームに対してＦＦＴ処理をする（ＳＴ４，５）。このＦＦＴ処理は、基本的には従来から一般に行われているアルゴリズムにより実行されるが、処理対象のフレームのデータに対して行う窓処理の際に使用する窓関数を替えている。
【００４５】
つまり、フレームの両端の振幅が０になるように、徐々に減衰させている点では従来と同様であるが、中央部分はフラット（従来のものは中央部分でも中心に行くほど振幅が大きくなるような関数にしている）にした窓関数（「Ｓｔａｂｌｅ  Ｗｉｎｄｏｗ関数」と称する）を用いている。
【００４６】
具体的には、フレームの両端側の１／４の領域をそれぞれ減衰部とし、中央の１／２の領域を安定検出部としている。そして、左サイドの減衰部は、位相０〜９０°ＣＯＳ波形，右サイドの減衰部は、位相９０°〜１８０°のＣＯＳ波形としている。そして、安定検出部の領域では、フラットにすることは上記したとおりであるが、さらに、増幅もしない（処理対象の信号に掛ける係数が１）ようにしている。つまり、フレームを構成するデータのうち、安定検出部に位置するデータは、抽出されたデータの値をそのまま使用することになる。換言すると、窓無しと同様と見ることができる。
【００４７】
そして、処理対象のフレームを構成するデータに対し、上記のように規定されるＳｔａｂｌｅ  Ｗｉｎｄｏｗ関数を掛けることにより、時間レコードは次式の関数で重みづけされる。
対象データ数をＮとすると、次の３式の合成になる。
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更に、ＳＩＮ波形にこのＳｔａｂｌｅ  Ｗｉｎｄｏｗ関数を掛けると、図１２に示すようになる。そして、このように窓関数を掛けた信号に対して、ＦＦＴ処理を行うことにより、周波数成分毎のパワースペクトルが生成できる。なお、ＦＦＴアルゴリズムは、既存の高速フーリエアルゴリズムを使用することができる。
【００４８】
本形態では、両端に減衰部を設けることにより、フレーム分割により切り出されたフレームデータを前後につなげたときの不連続性によるスペクトルの漏洩現象を防止する。
【００４９】
これにより、単発信号の発生タイミングのずれに伴う窓関数によりＦＦＴの周波数毎のスペクトル量が変化しない。つまり、安定検出部の範囲内で有れば、どの位置に瞬間的に単発の信号が発生したとしても、ＦＦＴ処理されて得られるスペクトル量は一定の値をとる。
【００５０】
さらに、本形態では、前後のフレームがフレームサイズの１／２分のデータ（時間軸領域）をオーバーラップさせたため、処理対象のフレームｉの両端の減衰部は、フレーム（ｉ−１）或いはフレーム（ｉ＋１）の安定検出部の領域とオーバーラップする。従って、単発信号が処理対象のフレームｉの減衰部の領域で発生した場合には、当該フレームｉに基づくＦＦＴ処理をすると、減衰されてしまいスペクトル量は小さくなり、消失してしまうおそれが高いが、前後いずれかのフレームの安定検出部に位置するので、係るフレームに対するＦＦＴ処理により所望のスペクトル量が生成される。
【００５１】
つまり、本形態によれば、たとえ短時間，瞬間的な単発信号がどこで発生しても、いずれかのフレームのＦＦＴ結果により検出でき、しかも、安定検出部のどの位置であっても生成されるスペクトル量でのばらつきはほとんどないので、安定したスペクトルを得ることができる。すなわち、検出対象となる単発信号の度合いを特定周波数帯のスペクトルとして安定して獲得することができる。
【００５２】
次に、ＦＦＴ処理をして得られたフレームｉについての周波数スペクトルデータから、周波数特徴量を演算する（ＳＴ６）。すなわち、抽出する特徴量としては、各種のものが用いることができるが、例えば、一定の周波数範囲単位毎のスペクトル量（平均，最大値など）を求めることができる。
【００５３】
そして、上記した処理対象のフレームｉに対するＦＦＴ処理並びにそれに基づく周波数特徴量演算を、フレーム１〜ｎまで順に実行する（ＳＴ７，８）。これにより、例えば特徴量を求める周波数単位を１０Ｈｚとすると、図１３に示すような結果が得られ、このデータがコンピュータプログラムメモリ上の２次元配列として保持される。
【００５４】
さらに、抽出する特徴量であるが、必ずしも全ての周波数帯に対して行う必要はなく、通常は検出対象の周波数帯域が分かっている場合が多いので、下限と上限で規定される所定の周波数範囲内について行う。そして、本実施の形態では、異常判定を行うものであるので、異常音の周波数１５ｋＨｚ程度を含む所定範囲（例えば、１４ｋＨｚから１６ｋＨｚや、１０ｋＨｚから２０ｋＨｚの範囲内など）について実行する。
【００５５】
上記した各処理を実行し、全てのフレームに対してＦＦＴ処理並びに周波数特徴量が求められたならば（ＳＴ７でＹｅｓ）、次に代表特徴量を求める（ＳＴ９）。つまり、上記周波数特徴量の中から、次工程での判定に使用する代表特徴量を抽出する。
【００５６】
具体的には、例えば、各周波数単位毎にｎ個のフレームの平均値を求めたり、ピーク値（スペクトル量の大きい物からｘ個分のデータの平均値）や、ボトム値（スペクトル量の小さい物からｙ個分のデータの平均値）や、変化量（前データとの差の絶対値を求め、大きい物からｚ個分のデータの平均値）などがある。もちろん、これに限るものではなく、他の数学・統計処理を使用して代表特徴量を求めても良い。
【００５７】
次いで、上記のようにして求めた代表特徴量に基づき異常の有無（良品／不良品）の判定を行う（ＳＴ１０）。この判定は、例えば代表特徴量を入力条件としてファジィ推論を実行することにより求めることができる。この判定結果は、良品／不良品の２種類を弁別するものでも良いし、判別がつかない（グレイ）という結果を含めた３種類とすることもできる。さらには、不良品（異常）の場合には、その種類まで特定する機能を備えても良い。
【００５８】
具体的な、ルールやメンバシップ関数などの記載は省略するが、例えば、特開平１１−１７３９０９号公報や、特開平１１−１７３９５６号公報並びに特開２００１−９１４１４号公報などに開示された技術を利用できる。
【００５９】
また、本発明は、短時間，単発に発生する信号でもＦＦＴ処理により検出可能とするものであるので、ＦＦＴ処理を中心に説明したが、上記した公報にも開示されているように、判定部における判定処理（ファジィ推論）は、ＦＦＴ処理にて生成されたスペクトルに基づく特徴量以外のものを用いてももちろん良い。
【００６０】
一例をあげると、データメモリ３に格納されている時間軸信号波形データを読み出し、ＦＦＴと同様にフレーム処理をし、所定の時間軸のデータを取得する。そして、前処理として、バンドパスフィルタを通過させて所望周波数（異常判定処理の場合には、例えば１０ｋＨｚから２０ｋＨｚ）の信号成分を抽出する。次いで、ピーク値演算や、ＲＭＳ演算などをし、フレーム毎の特徴量を求め、更に、全てのフレームに対する特徴量が求められたならば、そこから代表特徴量を求め、それをファジィ推論部に与える。
【００６１】
次に、本発明の効果を実証する実験結果について説明する。まず、極短時間に発生する異音のＦＦＴ演算結果による検証を行う。図１４に示すように検出対象となる短時間の異音（単発）を含む信号波形に対し、ＦＦＴ処理を行った。そして、フレームサイズは０．１０２４秒に対し、その中央部の約１／２の範囲（図中両方向矢印で示す領域）のデータに基づいて演算を行った（０．０５秒間を１１分割）。さらに、処理対象の信号波形は、図外の領域では、異音は発生せず、図示する振幅の小さい波形が続いている。
【００６２】
この状態において、ＦＦＴ処理するフレームの開始点をずらしていき、それぞれに対してハミング窓，ハニング窓，Ｓｔａｂｌｅ  Ｗｉｎｄｏｗによる窓処理をしたものと、窓なしでＦＦＴ処理を行い、生成されたスペクトル量（最大値）を求めた。すなわち、処理対象の分析フレームに対する異音波形の位置ずれによる周波数成分（パワースペクトル：リニア）の影響を調べた。具体的には、図１４に示す状態（横軸フルスケール：０．１秒）を起点とし、そこから１０ｍ秒ずつずらした結果（中央の安定検出部となる１／２部分を１０分割した位置にずらした結果）、図１５に示すような実験結果が得られた。
【００６３】
この図から明らかなように、ハニング窓やハミング窓では、信号の発生位置のずれによりスペクトル量が大きく変化しているのに比べ、本発明のＳｔａｂｌｅＷｉｎｄｏｗを用いた窓処理を実行後のＦＦＴ結果では、安定したスペクトルが得られている。また、窓処理なしのものに比較すると、大きなスペクトル量が得られ、容易に検出できることが分かる。
【００６４】
次に、ＳＩＮ波形をＦＦＴ演算した結果でのＳｔａｂｌｅ  Ｗｉｎｄｏｗの検証を行う。つまり、連続的に発生している信号をより安定して演算できるかを検証した。具体的には、５ｋＨｚのＳＩＮ波形を用い、上記と同様にハミング窓，ハニング窓，Ｓｔａｂｌｅ  Ｗｉｎｄｏｗによる窓処理並びに窓処理なしのものに対し、フレームの開始位置をずらしながらＦＦＴ処理を実行した。
【００６５】
ここでは、図１５に示すＳＩＮ波形（５ｋＨｚ）のタイムレコード（フレーム）の開始位置を微妙にずらしたときの影響を検証するため、ずらす時間の単位は非常に短い時間に設定している。その結果、図１６に示すようになった。そして、偏差を見ると、図１７に示すような結果が得られた。また、ＳＩＮ波形に対するフレームの開始位置の位相（角度）ずれに対するパワースペクトル（リニア）の影響を示すと、図１８のようになる。
【００６６】
これらの図から明らかなように、連続周期的に発生しているＳＩＮ波形に関してみても、窓なしでは演算結果の偏差が大きく、漏えいによる影響があると判断できるが、本発明のＳｔａｂｌｅ  Ｗｉｎｄｏｗでは、偏差が小さく、従来の窓関数に比べてもその精度は問題無いものと言える。
【００６７】
この検証結果から、本発明による処理を用いれば、極小時間のみ発生するような非周期的な信号と、ＳＩＮ波形のように周期的に発生する信号のいずれの場合も安定して検出できると言える。
【００６８】
次に、時間軸波形のシフト量をフレームサイズの１／２にしたことの効果の検証を行う。異常音のない信号波形と、約１秒間に一瞬だけ異常音成分（１６ｋＨｚ）が含まれている波形に対し、従来と同様に均等にフレームサイズに分割してＦＦＴを行ったところ、図１９に示す結果が得られた。これに対し、フレームサイズの１／２ずつずらしながら取得したフレームに対し、ＦＦＴを行ったところ、図２０に示す結果が得られた。各グラフは、異常音の成分である１６ｋＨｚのパワースペクトル量を表したものである。
【００６９】
図１９から明らかなように、従来の方法では、上記異常音成分が、４番目と５番目のフレームの境界部分で発生し、それぞれのフレームの両端のみに出現している。従って、異常があってもスペクトル量は小さく、検出するのは困難である。これに対し、図２０から明らかなように、１／２ずつずらした方法によれば、確実に異常成分を検出することができる。つまり、従来はフレームの両端部分にのみ現れるような成分はいかに大きな振幅成分であっても、十分な検出をすることができなかったが、本考案による処理により、より安定して検出することができると言える。
【００７０】
上記した実施の形態では、窓関数の安全検出部を１／２にし、シフト量をフレームサイズの１／２としたが、本発明はこれに限ることは無く、フレームサイズの半分以上でも良いし、半分以下でもよい。
【００７１】
つまり、シフト量をＰとすると、各フレームを構成するデータは、図２１に示すように、定義することができる。これにより、対象データとして分割する位置を任意に重複して取得することができる。
【００７２】
そして、シフト量を半分以上にする場合は、分析対象フレーム数が少なくなるのでＣＰＵによる合計処理時間は短くなるという利点を持つ。但し、安定検出部を１／２のままにすると、安定検出部に入らない時間帯が発生するため、対象データ中一瞬のみ発生する信号を安定検出することが困難になる。この場合でも、前後のフレームが一部重複する（フレームサイズよりもシフト量を短くする）ようにすれば、安定検出部に入らない時間帯の割合が少なくなるので、従来のものよりも性能は良い。
【００７３】
但し、好ましくは、窓関数の減衰量（安定検出部）の割合を適宜調整することである。一例を示すと、例えば、安定検出部：減衰部＝３：１、つまり、安定検出部がフレームサイズの３／４で、フレームサイズをＮにした場合の上記した窓関数を規定する式は、以下のようになる。
0003788297.tif 000003
そして、ＳＩＮ波形に上記窓関数をかけた波形の一例を示すと、図２２のようになる。
【００７４】
そして、前述したようにシフトパラメータによるシフト量をＮ／２より大きくとる場合は、図２３に示すように、シフト量＝安定検出部のサイズとすることで、安定した検出を可能にする。なお、シフト量を大きく（安定検出部のサイズを大きく）すると、ＦＦＴ処理回数が削減されるので、全体の処理時間が短くなるので好ましいが、一定以上シフト量を大きくすると、それに伴ない減衰部が小さくなるので、窓無しの状態に近くなり、本来の窓関数の目的が損なわれてしまう。また、シフト量を１／２以下にすると、処理時間が長くなりすぎる。従って、Ｎ／２＜シフト量＜３Ｎ／４の範囲が実用的となる。
【００７５】
図２４は、上記した装置を実際のシステムに適用した一例を示している。同図に示すように、筐体１０内に図１に示すパソコン５（データメモリ３，ＣＰＵ４）が内蔵され、筐体１０の前面には、パソコン５のモニタ画面１１が位置される。また、筐体１０の下方には、ＰＬＣ１２が内蔵され、ＦＡ等の生産工場内に設置された装置制御盤１３と接続され、通信するようになっている。ＰＬＣ１２とパソコン５も接続されており、情報の送受ができるようになっている。つまり、ＰＬＣ１２は、生産工場内でのシステムの稼働状況が分かるので、例えば、測定対象の製品１５が所定位置に搬送されてきたことをパソコン５に通知し、パソコン５は係る通知をトリガとしてデータの取り込みや、ＦＦＴ処理等を行うことができる。
【００７６】
また、パソコン５には、マイクロフォン１６や加速度ピックアップ１７が接続されており、測定対象の製品１５から発生する音や振動を検出し、アナログ信号情報としてパソコン５に与える。
【００７７】
そして、パソコン５では、取得した波形信号に基づき、上記した処理を実行することにより良品／不良品の判定を行い、その結果を表示装置であるＰＴ１９に出力表示する。図に示すように、不良品の場合には、その原因まで表示するようにしている。
【００７８】
【発明の効果】
以上のように、この発明では、記憶部に格納された波形データに対してフレーム分割をしてフレームを生成するに際し、前後のフレームの一部をオーバーラップするようにし、さらに、ＦＦＴ処理をするに先立ち使用する窓関数を、両サイドに減衰部を設けるとともに、中央部分をフラットにしたため、短時間や不連続に発生する信号成分，過渡特性をＦＦＴアルゴリズムを応用した周波数解析装置でもって確実に検出することができる。よって、官能検査による異常判定を自動的に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来のＦＦＴ処理をする際に実行するフレーム分割の一例を示す図である。
【図２】窓を用いないでＦＦＴ処理をした場合の一例を示す図である。
【図３】窓を用いないでＦＦＴ処理をして得られたパワースペクトルをデシベル表示した例を示す図である。
【図４】窓関数を用いてＦＦＴ処理をした場合の一例を示す図である。
【図５】窓関数を用いてＦＦＴ処理をして得られたパワースペクトルをデシベル表示した例を示す図である。
【図６】単発の異常音が発生した場合の波形信号に対し、窓関数を用いてＦＦＴ処理をした場合の一例を示す図である。
【図７】単発の異常音が発生した場合の波形信号に対し、窓関数を用いてＦＦＴ処理をした場合の一例を示す図である。
【図８】単発信号の発生タイミングのずれによるスペクトルの影響を示す実験結果である。
【図９】本発明の好適な一実施の形態を示すブロック図である。
【図１０】ＣＰＵの機能を説明するフローチャートである。
【図１１】フレーム分割処理を説明する図である。
【図１２】窓関数を説明する図である。
【図１３】各フレーム毎の周波数特徴量を求めた結果の一例を示す図である。
【図１４】本発明の効果を実証するために用いたサンプル波形信号の一例を示す図である。
【図１５】単発信号（短時間異音）の測定時間ずれに対するスペクトルの影響を示す実験結果である。
【図１６】ＳＩＮ波形の開始位置ずれによるパワースペクトルの影響を示す実験結果である。
【図１７】ＳＩＮ波形の開始位置ずれによるパワースペクトルの影響（偏差）を示す実験結果である。
【図１８】ＳＩＮ波形の位相ずれ（角度）によるパワースペクトルの影響を示す実験結果である。
【図１９】正常な音のみからなるサンプル波形と、瞬間的に発生した異常音を含むサンプル波形に対し従来方法によりスペクトルを求めた結果を示す図である。
【図２０】正常な音のみからなるサンプル波形と、瞬間的に発生した異常音を含むサンプル波形に対し、フレームを１／２シフトしながらスペクトルを求めた結果を示す図である。
【図２１】シフト量Ｐに対するフレームを構成するデータの関係を示す図である。
【図２２】ＳＩＮ波形に別の窓関数を掛けて得られた波形例を示す図である。
【図２３】シフト量と安定検出部（安定部）の適切な関係を示す図である。
【図２４】本発明に係る異常判定システムの好適な一実施の形態を示す図である。
【符号の説明】
１  アナログフィルタ
２  Ａ／Ｄボード
３  データメモリ
４  ＣＰＵ
５  パソコン
１０  筐体
１１  モニタ画面
１２  ＰＬＣ
１３  装置制御盤
１５  製品
１６  マイクロフォン
１７  加速度ピックアップ
１９  ＰＴ
【図１】
0003788297.tif 000004
【図２】
0003788297.tif 000005
【図３】
0003788297.tif 000006
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
0003788297.tif 000010
【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】
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【図１６】
0003788297.tif 000019
【図１７】
0003788297.tif 000020
【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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