JPH08278191A - Abnormal state judging method of machine operating noise - Google Patents
Abnormal state judging method of machine operating noiseInfo
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、車両用エンジン等の機
械の完成検査工程などにおいて、運転中の機械が発生す
る音、振動から異常音、振動を検出して、製品の良否を
判定する方法に関するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention determines whether a product is good or bad by detecting abnormal sound or vibration from a sound or vibration generated by a running machine in a completion inspection process of a machine such as a vehicle engine. It is about the method.
【０００２】[0002]
【従来の技術】自動車等の車両用エンジンの製造工程に
おいては、組み立て完了後のエンジンの全数について、
単体、無負荷で始動及び暖機運転を行うファイアリング
テストにより完成検査を実施している。2. Description of the Related Art In the process of manufacturing engines for vehicles such as automobiles, the total number of engines after assembly is
A completion inspection is carried out by a firing test that starts and warms up without load.
【０００３】このファイアリングテストでは、車両に搭
載する前のエンジン単体をテストベンチへ搬送し、エン
ジンの試験運転を行い、油漏れ等の目視検査や、エンジ
ンの音、振動などから作業者が製品の合否を判定するも
のである。In this firing test, an engine alone before being mounted on a vehicle is conveyed to a test bench, a test operation of the engine is carried out, a worker visually confirms oil leaks, and the engine produces noises and vibrations. The result is to determine whether or not.
【０００４】エンジンの音、振動の判定は、人間の聴覚
全体の官能評価により行われ、運転中のエンジンが発生
する機械作動音のうち、作業者が「うるさい」又は「異
常だ」と感ずる度合に応じてエンジンの合否を判定し、
この官能評価によってエンジンの不具合を検出してお
り、例えば、動弁系の加工不良、調整不良やクランクや
ピストン周辺の部品の不具合等を検出している。[0004] The sound and vibration of the engine are judged by sensory evaluation of the human hearing as a whole, and the degree to which the operator feels "noisy" or "abnormal" among the machine operation sounds generated by the engine during driving. Depending on the engine pass / fail judgment,
This sensory evaluation detects malfunctions of the engine, such as defective machining of the valve train, misalignment, and malfunctions of parts around the crank and piston.
【０００５】このような、作業者による官能評価では、
作業者の個人差に応じて合否のレベルが変動し易く、本
来、多数の作業者によって客観的な合否判定を行うのが
理想ではあるが、製造コストの増大を招いてしまうとい
う問題があった。In such a sensory evaluation by the operator,
The pass / fail level is likely to fluctuate according to individual differences among workers, and it is ideal that a large number of workers should make an objective pass / fail judgment, but there was a problem that manufacturing costs increased. .
【０００６】そこで、このような作業者の個人差等によ
る合否判定レベルの変動を抑制するために、機械の作動
中の音または振動をセンサによってサンプリングし、こ
のサンプリングしたデータを周波数分析装置やマイクロ
コンピュータによって音、振動の強度、周波数等を分析
して異常音、振動を定量的に判定するものが知られてお
り、例えば、本願出願人が提案した特公平３−６７５８
１号公報や「TOYOTA TECHNICAL REVIEW 第４１巻第１
号」（平成３年５月 トヨタ自動車 刊）に開示される
ものがある。Therefore, in order to suppress the fluctuation of the pass / fail judgment level due to such individual differences among workers, sound or vibration during the operation of the machine is sampled by a sensor, and the sampled data is analyzed by a frequency analyzer or a micro. It is known to quantitatively determine abnormal sound and vibration by analyzing sound, vibration intensity, frequency and the like by a computer, and for example, Japanese Patent Publication No. 3-6758 proposed by the applicant of the present application.
No. 1 publication and "TOYOTA TECHNICAL REVIEW Vol. 41, Vol. 1
No. ”(published in May 1991 by Toyota Motor Corporation).
【０００７】ところで、エンジン等の機械の作動音のう
ちの多くは、衝撃音（打音、干渉音）で構成されてお
り、一般的に衝撃音は定常音と異なり、非常に短い時間
に発生し、さらに車両用エンジン等では動弁系、燃焼室
等からそれぞれ発生した衝撃音が合成されるため、この
合成された衝撃音から定量的に異常を分析し、判定する
ことは難しく、上記したように従来から様々な方法が試
みられている。By the way, most of operating sounds of machines such as an engine are composed of impact sounds (striking sounds, interference sounds), and generally, the impact sounds are generated in a very short time unlike the stationary sound. However, in vehicle engines, etc., the impact sounds generated from the valve operating system, the combustion chamber, etc. are synthesized, so it is difficult to quantitatively analyze and determine abnormalities from the synthesized impact sounds. As described above, various methods have been tried.
【０００８】このような、異常判定方法のうち代表的な
ものとしては、エンジンが発生する音または振動をサン
プリングして、所定の周波数における音または振動の強
度のピークレベルを、予め設定したしきい値と比較する
ことで自動的に判定する装置がある。As a typical one of such abnormality determining methods, the sound or vibration generated by the engine is sampled, and the peak level of the intensity of the sound or vibration at a predetermined frequency is set in advance. There is a device that automatically determines by comparing with a value.
【０００９】ここで、エンジンが発生する異常音のレベ
ルは、必ずしもレベルのみに依存して発生するものでは
なく、例えば、動弁系の打音等のレベルが小さい場合で
も、人間の官能評価では周波数や異常音の発生周期など
から異常を判定することができるが、上記装置による場
合では、打音のレベルがしきい値以内であれば合格と判
定されるため、人間の官能評価と一致しない場合があ
る。Here, the level of the abnormal sound generated by the engine does not always depend only on the level, and for example, even when the level of the tapping sound of the valve operating system is small, the human sensory evaluation is performed. It is possible to determine the abnormality from the frequency or the generation period of the abnormal sound, but in the case of the above device, if the level of the hammering sound is within the threshold value, it is judged as pass, so it does not match the human sensory evaluation. There are cases.
【００１０】また、前記音、振動の周波数分析を行う方
法としては、サンプリングしたデータを高速フーリエ変
換（以下、ＦＦＴ）によってエンジンが発生する作動音
を周波数と強度の関数に分析する周波数分析手法が知ら
れており、図１１に示すように、加速度センサあるいは
マイク等のセンサで検出した音を所定時間毎にサンプリ
ングし、このサンプリングデータをメモリに一旦記憶す
るとともに、データ数が所定の数に達した後にＦＦＴを
行うもので、汎用のＦＦＴ処理装置で上記のようなエン
ジン作動音の周波数分析を行う場合には、測定する音の
周波数範囲を０〜１０ｋＨｚとした場合、サンプリング
周波数をこの解析周波数の約２．５倍以上である２５．
６ｋＨｚ等に設定して行われる。そして、サンプリング
周波数に応じて約４０μsec毎にサンプリングされたデ
ータの数が所定値、例えば、１０２４個（＝４０msec）
になるとＦＦＴ演算処理が行われる。そして、この４０
msecの間にサンプリングされた１０２４個のデータに基
づくＦＦＴ処理結果を、各周波数毎のしきい値等と比較
することによって機械作動音の異常を判定するものがあ
る。As a method of performing the frequency analysis of the sound and vibration, there is a frequency analysis method of analyzing the operating sound generated by the engine into a function of frequency and intensity by performing fast Fourier transform (FFT) on the sampled data. As is known, as shown in FIG. 11, the sound detected by a sensor such as an acceleration sensor or a microphone is sampled at predetermined time intervals, the sampling data is temporarily stored in a memory, and the number of data reaches a predetermined number. When performing frequency analysis of the engine operating sound as described above with a general-purpose FFT processing device, if the frequency range of the sound to be measured is 0 to 10 kHz, the sampling frequency is the analysis frequency. Is about 2.5 times or more.
The setting is performed at 6 kHz or the like. Then, the number of data sampled about every 40 μsec according to the sampling frequency is a predetermined value, for example, 1024 (= 40 msec)
Then, the FFT calculation process is performed. And this 40
There is a method in which an abnormality in a mechanical operation sound is determined by comparing an FFT processing result based on 1024 pieces of data sampled in msec with a threshold value or the like for each frequency.
【００１１】[0011]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
ように１０２４個のデータを４０msecの長い時間間隔で
サンプリングしてからＦＦＴ処理を行った場合、図１１
に示すように、異常音を含むサンプリング区間のＦＦＴ
処理結果は、強度レベルが平均化されるため、異常音に
起因するピークが平滑化され、異常音を含まないサンプ
リング区間のＦＦＴ処理結果に対して顕著な差が見られ
ない場合があり、正確に機械作動音の異常を判定できな
い場合がある。また、前記のように単純に音の強度をピ
ークレベルについてのみ判定するものでは、人間の官能
評価との間に相関性を持たせることは難しいという問題
がある。また、機械作動中の異常音または振動は上記し
たように定常的に発生することはなく、非常に短い時間
間隔に発生するが、上記従来の異常判定方法では、デー
タの取得後、ＦＦＴ演算処理を行ってから表示手段へ出
力するまでの間に約２００msecの時間を要し、次回のＦ
ＦＴ演算処理の開始は約２００msec後となるため、１回
のＦＦＴ演算処理のためのサンプリング時間が４０msec
であることから、約１６０msec分のデータは捨てられる
ことになって連続的なデータのサンプリングが行われな
いため、図１１に示すように、サンプリングが行われな
い区間で発生した異常音は無視され、ＦＦＴ処理された
演算結果の精度が低下して異常判定を正確に行うことが
できないという問題があった。However, when FFT processing is performed after sampling 1024 pieces of data at a long time interval of 40 msec as described above, as shown in FIG.
As shown in, the FFT of the sampling section including the abnormal sound
Since the intensity level is averaged in the processing result, the peak caused by the abnormal sound is smoothed, and there may be no significant difference with the FFT processing result in the sampling section that does not include the abnormal sound. In some cases, it may not be possible to determine an abnormality in the mechanical operation sound. Further, as described above, if the sound intensity is simply determined only with respect to the peak level, it is difficult to correlate with the human sensory evaluation. Further, the abnormal sound or vibration during machine operation does not constantly occur as described above, but occurs at a very short time interval. However, in the conventional abnormality determination method described above, the FFT calculation process is performed after the data is acquired. It takes about 200 msec from the time of performing the process to the time of outputting to the display means.
The FT calculation process starts about 200 msec later, so the sampling time for one FFT calculation process is 40 msec.
Therefore, about 160 msec of data is discarded and continuous data sampling is not performed. Therefore, as shown in FIG. 11, the abnormal sound generated in the section where sampling is not performed is ignored. However, there is a problem in that the accuracy of the FFT-processed calculation result decreases and it is not possible to accurately perform abnormality determination.
【００１２】そこで本発明は、上記問題点に鑑みてなさ
れたもので、機械作動音を連続的にサンプリングして高
精度の異常判定を行うとともに、人間の官能評価と相関
性を確保可能な機械作動音の異常判定方法を目的とす
る。Therefore, the present invention has been made in view of the above-mentioned problems, and a machine capable of continuously sampling machine operation noise to make a highly accurate abnormality determination and ensuring a human sensory evaluation and correlation. The purpose is to determine the abnormality of operating noise.
【００１３】[0013]
【課題を解決するための手段】第１の発明は、機械作動
中の音又は振動を所定の周波数でサンプリングする手段
と、前記サンプリングされたデータから周波数に応じた
音または振動の強度を演算する周波数分析手段とを備え
て、周波数と強度の演算結果に応じて機械作動音に含ま
れる異常音を判定する機械作動音の異常判定方法におい
て、前記サンプリングデータの数が所定のデータ数とな
るごとに所定の周波数帯域の音または振動の強度を演算
する周波数分析処理と、所定時間経過後に得られた周波
数帯域の強度のレベルに応じた発生頻度を演算する処理
と、周波数帯域に応じて設定された所定の複数の強度レ
ベル毎にそれぞれ設定されたしきい値と発生頻度をそれ
ぞれ比較する処理と、これら複数の比較結果のうちの少
なくともひとつがしきい値を越える場合には、異常音ま
たは異常振動と判定する処理とを含む。According to a first aspect of the present invention, means for sampling a sound or vibration during operation of a machine at a predetermined frequency and a strength of the sound or vibration according to the frequency are calculated from the sampled data. In a method of determining an abnormality of a machine operation sound, which comprises frequency analysis means and determines an abnormal sound included in the machine operation sound according to a calculation result of frequency and intensity, every time the number of sampling data becomes a predetermined number of data. The frequency analysis processing for calculating the strength of sound or vibration in a predetermined frequency band, the processing for calculating the occurrence frequency according to the level of the strength of the frequency band obtained after the lapse of a predetermined time, and the setting according to the frequency band The process of comparing the threshold value and the occurrence frequency respectively set for each of a plurality of predetermined intensity levels, and at least one of the plurality of comparison results is When exceeding the threshold includes a process of determining the abnormal sound or abnormal vibration.
【００１４】また、第２の発明は、機械作動中の音又は
振動を所定の周波数でサンプリングする手段と、これら
音または振動のサンプリングしたデータを一時的に記憶
する記憶手段と、前記記憶手段に記憶されたデータから
周波数に応じた音または振動の強度を演算する周波数分
析手段とを備えて、周波数と強度の演算結果に応じて機
械作動音に含まれる異常音を判定する機械作動音の異常
判定方法において、前記音または振動のサンプリングデ
ータを、所定の時間までのすべてのデータを切れ目無く
連続的に前記記憶手段へ記憶する処理と、前記記憶手段
に記憶されたサンプリングデータの数が所定のデータ数
となるごとに、所定の複数の周波数帯域ごとの音または
振動の強度を演算する周波数分析処理と、前記所定時間
経過後に得られた各周波数帯域毎の強度のレベルに応じ
た発生頻度を演算する処理と、各周波数帯域において所
定の複数の強度レベル毎にそれぞれ設定されたしきい値
と発生頻度をそれぞれ比較する処理と、これら複数の比
較結果のうちの少なくともひとつがしきい値を越える場
合には、異常音または異常振動と判定する処理とを含
む。A second aspect of the present invention includes means for sampling sound or vibration during machine operation at a predetermined frequency, storage means for temporarily storing sampled data of the sound or vibration, and the storage means. An abnormal machine operation sound, which comprises a frequency analysis means for calculating the strength of sound or vibration corresponding to a frequency from stored data, and determines an abnormal sound included in the machine operation sound according to the calculation result of the frequency and the strength. In the determination method, the sampling data of the sound or vibration is stored in the storage unit continuously without interruption for all data up to a predetermined time, and the number of sampling data stored in the storage unit is a predetermined number. Frequency analysis processing for calculating the intensity of sound or vibration for each of a plurality of predetermined frequency bands for each number of data, and obtained after the predetermined time has elapsed A process of calculating the occurrence frequency according to the intensity level for each frequency band, a process of comparing the occurrence frequency with a threshold value set for each of a plurality of predetermined intensity levels in each frequency band, If at least one of the comparison results exceeds the threshold value, a process of determining abnormal sound or abnormal vibration is included.
【００１５】また、第３の発明は、前記第２の発明にお
いて、前記周波数分析処理を高速フーリエ変換によって
行う場合に、前記音または振動のサンプリング周波数
は、解析する周波数の４倍以上に設定するとともに、周
波数分析演算１回のデータの数を１０２４個未満として
短い時間窓に設定する。In a third aspect based on the second aspect, when the frequency analysis processing is performed by a fast Fourier transform, the sampling frequency of the sound or vibration is set to four times or more the frequency to be analyzed. At the same time, the number of data for one frequency analysis calculation is set to less than 1024 and set to a short time window.
【００１６】また、第４の発明は、前記第１ないし第３
の発明のいずれかひとつにおいて、前記比較処理は、各
周波数毎に各強度レベル以上の発生頻度の累計値と、各
強度レベルごとに設定された累計値のしきい値とを比較
する。The fourth invention is the first to third inventions.
In any one of the inventions, the comparison processing compares a cumulative value of occurrence frequencies of each intensity level or higher for each frequency with a threshold value of the cumulative value set for each intensity level.
【００１７】[0017]
【作用】したがって、第１の発明は、機械作動中の音ま
たは振動は所定のサンプリング周波数で所定時間まで連
続的にサンプリングされるとともに、サンプリングした
データの数が所定値となるたびに、この所定の周波数帯
域における音または振動の強度が演算される。Therefore, according to the first aspect of the present invention, the sound or vibration during the operation of the machine is continuously sampled at a predetermined sampling frequency for a predetermined period of time, and the predetermined number of times when the number of sampled data reaches a predetermined value. The intensity of sound or vibration in the frequency band of is calculated.
【００１８】所定時間中に得られた各周波数毎の強度の
レベルの発生頻度を演算してから、所定の強度レベル毎
にそれぞれ設定された複数のしきい値と各強度レベルに
おける発生頻度をそれぞれ比較して、これら複数の比較
結果のうちの少なくともひとつがしきい値を越える場合
には、機械の作動音の中に異常音または異常振動がある
と判定することができ、強度レベルに応じた発生頻度に
基づいて人間の官能評価と判定結果の相関関係を確保で
きる。After calculating the frequency of occurrence of the intensity level for each frequency obtained during a predetermined time, a plurality of threshold values set for each predetermined intensity level and the frequency of occurrence at each intensity level are respectively calculated. In comparison, if at least one of these multiple comparison results exceeds the threshold value, it can be determined that there is an abnormal sound or abnormal vibration in the operating noise of the machine, and it is determined according to the strength level. It is possible to secure the correlation between the human sensory evaluation and the determination result based on the occurrence frequency.
【００１９】また、第２の発明は、機械作動中の音また
は振動は所定のサンプリング周波数で所定時間までの間
のすべてのデータを切れ目無く連続的に記憶手段へ記憶
されるとともに、サンプリングしたデータの数が所定値
となるたびに、所定の複数の周波数帯域ごとの音または
振動の強度が演算される。According to a second aspect of the present invention, the sound or vibration during the operation of the machine is continuously and continuously stored in the storage means at a predetermined sampling frequency up to a predetermined time, and the sampled data is also stored. The intensity of sound or vibration for each of a plurality of predetermined frequency bands is calculated every time the number of s becomes a predetermined value.
【００２０】所定時間経過後に得られた各周波数帯域毎
に所定の複数の強度レベルごとに発生頻度を演算してか
ら、これら強度レベル毎にそれぞれ設定されたしきい値
と各強度レベルにおける発生頻度をそれぞれ比較して、
これら複数の比較結果のうちの少なくともひとつがしき
い値を越える場合には、機械の作動音の中に異常音また
は異常振動があると判定することができ、複数の周波数
帯域に分割した強度レベルの発生頻度に基づいて人間の
官能評価と判定結果の相関関係を確保できる。After the occurrence frequency is calculated for each of a plurality of predetermined intensity levels for each frequency band obtained after the elapse of a predetermined time, the threshold value set for each of these intensity levels and the occurrence frequency at each intensity level are calculated. By comparing
If at least one of these multiple comparison results exceeds the threshold, it can be determined that there is an abnormal sound or abnormal vibration in the operating noise of the machine, and the strength level divided into multiple frequency bands. It is possible to secure the correlation between the human sensory evaluation and the determination result based on the occurrence frequency of.
【００２１】また、第３の発明は、前記音または振動の
サンプリング周波数を、解析する周波数の４倍以上に設
定するとともに、周波数分析処理を行うデータの数を１
０２４個未満とすることで、強度レベルの演算精度を向
上させることができ、異常音と正常音の判別を正確に行
うことができる。In a third aspect of the invention, the sampling frequency of the sound or vibration is set to 4 times or more the frequency to be analyzed, and the number of data to be frequency analyzed is 1.
By setting the number to be less than 024, the calculation accuracy of the intensity level can be improved, and the abnormal sound and the normal sound can be accurately discriminated.
【００２２】また、第４の発明は、前記比較処理が、各
周波数毎に各強度レベル以上の発生頻度の累計値と、各
強度レベルごとに設定された累計値のしきい値とを比較
することで、人間の官能評価に近い判定結果を得ること
ができる。According to a fourth aspect of the present invention, the comparison process compares the cumulative value of the occurrence frequency of each intensity level or higher for each frequency with the threshold value of the cumulative value set for each intensity level. Thus, it is possible to obtain a determination result close to the human sensory evaluation.
【００２３】[0023]
【実施例】以下、本発明の実施例を添付図面に基づいて
説明する。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings.
【００２４】図１は機械作動音の異常判定方法を車両用
エンジンの完成検査ラインに適用する場合の装置の構成
を示し、エンジンの作動音または振動を検出する手段と
しての加速度センサ１の検出信号は入力ボックス２で不
要な高周波成分を除去された後、マイクロプロセッサ１
００を主体とするコントローラ１０へ入力され、コント
ローラ１０においてＦＦＴ演算処理と作動音または振動
に基づく異常判定処理が行われ、判定結果はマイクロプ
ロセッサ１００のインターフェース１０１（外部バス
等）に接続された表示装置８を介して行われる。以下、
加速度センサ１で検出した振動を音として扱う。FIG. 1 shows the construction of an apparatus for applying a method for determining an abnormality of a mechanical operation sound to a completion inspection line of a vehicle engine, and a detection signal of an acceleration sensor 1 as a means for detecting an operation sound or vibration of the engine. After removing unnecessary high-frequency components in the input box 2, the microprocessor 1
00 is input to the controller 10, the controller 10 performs FFT calculation processing and abnormality determination processing based on operating sound or vibration, and the determination result is a display connected to the interface 101 (external bus or the like) of the microprocessor 100. Via the device 8. Less than,
The vibration detected by the acceleration sensor 1 is treated as sound.
【００２５】入力ボックス２はチャージアンプ３及びロ
ーパスフィルタ４を備え、加速度センサ１からの信号は
チャージアンプ３で増幅され、さらにローパスフィルタ
４で不要な高周波成分、例えば、１０ｋＨｚ以上の信号
を除去されてから、コントローラ１０のＡ／Ｄ変換器５
へ入力される。The input box 2 is provided with a charge amplifier 3 and a low-pass filter 4, a signal from the acceleration sensor 1 is amplified by the charge amplifier 3, and an unnecessary high-frequency component, for example, a signal of 10 kHz or higher is removed by the low-pass filter 4. Then the A / D converter 5 of the controller 10
Is input to.
【００２６】コントローラ１０にはインターフェース１
０１を介してマイクロプロセッサ１００に接続されたＡ
／Ｄ変換器５、デジタルシグナルプロセッサ６（以下、
ＤＳＰ）及びメモリ７と表示装置８が接続される。The controller 1 has an interface 1
A connected to the microprocessor 100 via 01
/ D converter 5, digital signal processor 6 (hereinafter,
The DSP) and the memory 7 are connected to the display device 8.
【００２７】入力ボックス２を介してコントローラ１０
へ入力された加速度センサ１の検出信号は、Ａ／Ｄ変換
器５でアナログ信号からデジタル信号に変換され、マイ
クロプロセッサ１００の指令に応じてサンプリングされ
る。Controller 10 via input box 2
The detection signal of the acceleration sensor 1 input to is converted from an analog signal to a digital signal by the A / D converter 5, and is sampled according to a command from the microprocessor 100.
【００２８】サンプリングされた検出信号はデータとし
て記憶手段で構成されたメモリ７へ一時的に記憶され、
マイクロプロセッサ１００の指令に応じて周波数分析処
理手段としてのＤＳＰ６でＦＦＴ演算処理が行われ、マ
イクロプロセッサ１００はこのＦＦＴ演算処理結果に応
じてエンジン作動音の異常判定を図３に示すフローチャ
ートに基づいて行うのである。The sampled detection signal is temporarily stored as data in the memory 7 constituted by storage means,
In response to a command from the microprocessor 100, the FFT calculation processing is performed by the DSP 6 as the frequency analysis processing means, and the microprocessor 100 determines whether the engine operating sound is abnormal according to the result of the FFT calculation processing based on the flowchart shown in FIG. Do it.
【００２９】ここで、車両用エンジンの作動音の測定条
件は、エンジンの回転数がアイドリングから最高回転数
までの間（約７５０〜６０００rpm）であることから、
解析する周波数を０〜１０ｋＨｚとし、データのサンプ
リング周波数を前記従来例の約２倍以上、すなわち、解
析周波数の４倍以上の５０ｋＨｚとする。そして、１回
のＦＦＴ演算を行うデータの数を１０２４個未満の所定
値、例えば、前記従来例の１／２ないし１／４以下の５
１２ポイントまたは２５６ポイント以下とする。The measurement condition of the operating noise of the vehicle engine is that the engine speed is from idling to the maximum speed (about 750 to 6000 rpm).
The frequency to be analyzed is set to 0 to 10 kHz, and the data sampling frequency is set to about 2 times or more that of the conventional example, that is, 4 kHz or more of the analysis frequency to 50 kHz. Then, the number of pieces of data for which one FFT operation is performed is less than a predetermined value of 1024, for example, ½ to ¼ or less of the conventional example, which is 5
12 points or 256 points or less.
【００３０】したがって、１回のＦＦＴ演算のためのデ
ータをサンプリングするのに必要な時間（以下、時間窓
という）は、サンプリング数が２５６ポイントの場合
５．１２msec、５１２ポイントの場合は１０．２４msec
となり、前記従来例の１／４ないし１／８となる。Therefore, the time required to sample the data for one FFT calculation (hereinafter referred to as the time window) is 5.12 msec when the number of samplings is 256 points, and 10.24 msec when the number of sampling points is 512 points.
Which is 1/4 to 1/8 of the conventional example.
【００３１】こうして時間窓を前記従来例の４０msecの
１／８〜１／４として、ＤＳＰ６で行われる１回のＦＦ
Ｔ演算に要する時間を短縮し、かつ、測定時間中にサン
プリングしたデータを連続的に記憶可能なメモリ７を備
えることで、図２に示すように、時間窓を連続的に配設
して前記従来例のようなデータの抜けを防止するのであ
る。Thus, the time window is set to ⅛ to ¼ of 40 msec of the above-mentioned conventional example, and one FF is performed by the DSP 6.
By providing the memory 7 capable of shortening the time required for the T calculation and continuously storing the data sampled during the measurement time, as shown in FIG. This is to prevent data loss as in the conventional example.
【００３２】このようなデータのサンプリングを行うコ
ントローラ１０で行われる制御の一例を図４に示し、上
記１回のＦＦＴ演算でサンプリングするデータの数を５
１２ポイントとした場合について詳述する。An example of the control performed by the controller 10 for sampling such data is shown in FIG. 4, and the number of data to be sampled in one FFT operation is 5
The case of 12 points will be described in detail.
【００３３】まず、マイクロプロセッサ１００は、ステ
ップＳ１で図示しないタイマＴをリセットしてから、ス
テップＳ２で加速度センサ１からのデータのサンプリン
グを行って、Ａ／Ｄ変換器５からの信号をメモリ７へ順
次記憶する。First, the microprocessor 100 resets a timer T (not shown) in step S1 and then samples data from the acceleration sensor 1 in step S2 to store the signal from the A / D converter 5 in the memory 7. To sequentially store.
【００３４】ステップＳ３では、サンプリング数が所定
値である５１２ポイントとなると、ステップＳ４へ進ん
で、所定の時間窓（この場合は１０．２４msec）でサン
プリングした５１２ポイントのデータについてＤＳＰ６
がＦＦＴ演算を行い、この演算結果を一時的にメモリ７
またはＣＰＵ側の図示しないメモリへ格納する。In step S3, when the sampling number reaches a predetermined value of 512 points, the process proceeds to step S4, and the DSP 6 of the 512-point data sampled in a predetermined time window (10.24 msec in this case) is used.
Performs FFT operation, and the operation result is temporarily stored in the memory 7
Alternatively, it is stored in a memory (not shown) on the CPU side.
【００３５】そして、ステップＳ５ではタイマＴが所定
の計測時間（この場合は１０秒）に達したかを判定し、
所定の計測時間未満であればステップＳ２へ戻ってデー
タのサンプリングを継続する一方、所定の計測時間が経
過していれば、ステップＳ６以降の周波数分析処理及び
判定処理へ進む。Then, in step S5, it is determined whether the timer T has reached a predetermined measurement time (10 seconds in this case),
If it is less than the predetermined measurement time, the process returns to step S2 to continue sampling data, while if the predetermined measurement time has elapsed, the process proceeds to frequency analysis processing and determination processing of step S6 and thereafter.
【００３６】なお、データのサンプリングは所定の測定
時間中は切れ目無く行われる。Data sampling is performed without interruption during a predetermined measurement time.
【００３７】こうして、所定の測定時間で得られるＦＦ
Ｔ処理結果は、サンプリング周波数５０ｋＨｚの場合、
所定の測定時間を１０秒とすると、この１０秒間に９７
６個となり、この９７６個のＦＦＴ演算処理結果に対し
てステップＳ６では、ＦＦＴ演算処理結果を予め設定し
た周波数帯域に分割し、例えば、０〜１０ｋＨｚを図５
（Ａ）、（Ｂ）のように１／３オクターブ分析を行って
１６の周波数帯域に分割する。１６の周波数帯域につい
てそれぞれ９７６個のデータを得ることができる。Thus, the FF obtained in a predetermined measurement time
When the sampling frequency is 50 kHz, the T processing result is
Assuming that the predetermined measurement time is 10 seconds, 97 seconds will occur in 10 seconds.
With respect to the 976 FFT operation processing results, in step S6, the FFT operation processing results are divided into preset frequency bands, and for example, 0 to 10 kHz is set in FIG.
As in (A) and (B), 1/3 octave analysis is performed to divide into 16 frequency bands. It is possible to obtain 976 data for each of the 16 frequency bands.
【００３８】これら１６に分割された各周波数帯域の１
／３オクターブ分析結果は、データのサンプリング周波
数を解析周波数（０〜１０ｋＨｚ）の約４倍以上の５０
ｋＨｚとし、１回のＦＦＴ演算のためのデータの数を１
０２４個未満の所定値、すなわち、前記従来例の１／２
ないし１／４以下の５１２ポイントまたは２５６ポイン
ト以下とすることで、前記従来例のように１０２４ポイ
ント（サンプリング周波数２５．６ｋＨｚ）の場合で
は、図２に示すように、図中Ａ部で発生した異常音はＦ
ＦＴ処理によって平均化されるのに対し、本実施例では
異常音の強度レベルに応じた明確なピークを得ることが
でき、図２の（Ａ）部のように異常音を含むサンプリン
グ区間と、図中Ｂ部の様に異常音を含まないサンプリン
グ区間のＦＦＴ処理後の強度レベルは、本願出願人の実
験によれば、図３に示すようになり、前記従来例ではた
とえ異常音が含まれていたとしても異常音は平滑化され
て正常音との区別ができないのに対し、本実施例による
サンプリング周波数５０ｋＨｚ、５１２ポイント以下の
場合では、いずれも異常音と正常音のレベルを明確に判
別することが可能となるのであり、後述する判定処理の
精度を向上させるのである。1 of each frequency band divided into these 16
/ 3 octave analysis result shows that the sampling frequency of the data is 50 which is about 4 times or more of the analysis frequency (0 to 10 kHz).
KHz and the number of data for one FFT calculation is 1
A predetermined value less than 024, that is, 1/2 of the above-mentioned conventional example
In the case of 1024 points (sampling frequency 25.6 kHz) as in the above-mentioned conventional example by setting the number of points to 512 points or 256 points or less, which is 1/4 or less, as shown in FIG. Abnormal sound is F
In contrast to the averaging by the FT process, in this embodiment, a clear peak corresponding to the intensity level of the abnormal sound can be obtained, and a sampling section including the abnormal sound as shown in part (A) of FIG. According to an experiment conducted by the applicant of the present application, the intensity level of the sampling section that does not include abnormal sound, such as the part B in the figure, is as shown in FIG. Even if the abnormal sound is smoothed, it cannot be distinguished from the normal sound. On the other hand, when the sampling frequency is 50 kHz or less than 512 points according to the present embodiment, the levels of the abnormal sound and the normal sound are clearly discriminated. This makes it possible to improve the accuracy of the determination process described later.
【００３９】なお、本願出願人の実験によれば、図３に
示すように、サンプリング周波数と１回のＦＦＴ演算を
行うデータのサンプリング数との関係は、サンプリング
数の減少と、サンプリング周波数の増大に応じて振動レ
ベルの異常音、振動の検出感度が向上することを確認し
た。According to an experiment conducted by the applicant of the present application, as shown in FIG. 3, the relationship between the sampling frequency and the sampling number of data for which one FFT operation is performed is that the sampling number decreases and the sampling frequency increases. It was confirmed that the detection sensitivity of abnormal noise and vibration of the vibration level was improved according to.
【００４０】ステップＳ７以降では、これら各周波数帯
域ごとに得られた９７６セットの１／３オクターブデー
タについて異常音の判定処理を行う。After step S7, the abnormal sound determination process is performed on the 976 sets of 1/3 octave data obtained for each of these frequency bands.
【００４１】まず、ステップＳ７では１６バンドの各周
波数帯域のそれぞれ９７６個のデータについて、図６に
示すように強度レベルと度数（＝出現回数）に応じた頻
度分布をそれぞれ演算してから、ステップＳ８で予め設
定したしきい値ＮA〜ＮCに応じて判定処理を行う。First, in step S7, a frequency distribution corresponding to the intensity level and the frequency (= number of appearances) is calculated for each of 976 pieces of data in each of the 16 frequency bands, and then, in step S7, In S8, the determination process is performed according to the preset threshold values N A to N C.
【００４２】しきい値ＮA〜ＮCは、所定の強度レベルＡ
〜Ｃに応じてそれぞれ設定されたもので、Ａ＜Ｂ＜Ｃの
関係にある強度レベルにおいて、しきい値ＮA〜ＮCは、
強度レベルＡ〜Ｃを越える度数の上限値として設定され
る。The threshold values N A to N C are the predetermined intensity levels A
Having been set respectively in accordance with the -C, in the intensity levels in the A <B <C relation, the threshold N A to N C is
It is set as an upper limit value of the frequency exceeding the intensity levels A to C.
【００４３】これら複数のしきい値ＮA〜ＮCによる異常
音の判定は、まず、強度レベルＡ〜Ｃを越える度数の累
計値Σｎa〜ΣｎCを演算して、これら度数の累計値Σｎ
a〜ΣｎCとしきい値ＮA〜ＮCをそれぞれ比較して、この
比較結果のうちの少なくとも一つがしきい値を越える場
合には、異常音であると判定して検査中のエンジンには
不具合があると判定して、ステップＳ９で、表示装置８
へ「不合格」等の表示を行う一方、そうでない場合には
「合格」の表示を行って検査を終了する。To determine an abnormal sound by the plurality of thresholds N A to N C , first, the cumulative values Σn a to Σn C of the frequencies exceeding the intensity levels A to C are calculated, and the cumulative value Σn of these frequencies is calculated.
a to Σn C and the thresholds N A to N C are compared with each other, and if at least one of the comparison results exceeds the threshold, it is determined that the sound is abnormal and the engine under inspection is judged to have an abnormal sound. It is determined that there is a defect, and in step S9, the display device 8
On the other hand, while "failed" or the like is displayed, otherwise, "passed" is displayed and the inspection ends.
【００４４】以上のステップＳ１〜９を完成検査ライン
へ搬送されたエンジンについて行うことにより、エンジ
ンの不具合の存在の有無を作動音に基づいて、自動的か
つ迅速に判定することができるのである。By performing the above steps S1 to 9 on the engine conveyed to the completion inspection line, it is possible to automatically and quickly determine the presence or absence of engine failure based on the operating noise.
【００４５】上記強度レベルＡ〜Ｃを９ｄＢ、１２ｄ
Ｂ、１４ｄＢにそれぞれ設定するとともに、しきい値Ｎ
A〜ＮCを５０個、１００個、２００個に設定した場合、
上記１６に分割された１／３オクターブ分析結果のうち
約２．５kHzの周波数帯域について判定する場合を図
７、図８に示す。The intensity levels A to C are set to 9 dB and 12 d.
B and 14 dB, and the threshold value N
Fifty A to N C, if 100 was set to 200,
7 and 8 show the case where the frequency band of about 2.5 kHz is judged from the 1/3 octave analysis result divided into 16 above.
【００４６】図７の分析結果は正常なエンジンの作動音
の強度レベルと度数を示し、上記度数の累計値ΣｎA〜
ΣｎCはいずれもしきい値ＮA〜ＮCを越えることがない
ため、正常と判定することができる。The analysis result of FIG. 7 shows the intensity level and frequency of the normal engine operating sound, and the cumulative value Σn A ~
Since Σn C does not exceed the thresholds N A to N C in any case, it can be determined to be normal.
【００４７】これに対して、図８の分析結果は、エンジ
ンの動弁系に不具合がある場合を示しており、この場合
は累計値ΣｎA〜ΣｎCがしきい値ＮA〜ＮCをそれぞれ越
えるため、この周波数帯域には異常音が含まれると判定
でき、エンジンの不合格を判定することができる。On the other hand, the analysis result of FIG. 8 shows a case where the valve operating system of the engine has a problem. In this case, the cumulative values Σn A to Σn C are the threshold values N A to N C. Since they exceed each other, it can be determined that an abnormal sound is included in this frequency band, and it is possible to determine engine failure.
【００４８】この場合、強度レベルＡ〜Ｃを越える累計
値ΣｎA〜ｎCとしきい値ＮA〜ＮCをそれぞれ比較して、
これら比較結果のうち少なくともひとつがしきい値を越
える場合に異常音の判定を行うため、仮に異常音の強度
レベルが小さい場合であっても発生頻度が多ければ、強
度レベルの大きい累計値ΣｎCはしきい値ＮCを越えなく
とも、小さい強度レベルＡからの累計値ΣｎAがしきい
値ＮAを越えるため、異常音の発生を確実に判定するこ
とができる。In this case, the cumulative values Σn A to n C exceeding the intensity levels A to C are compared with the threshold values N A to N C , respectively,
If at least one of these comparison results exceeds the threshold value, the abnormal sound is determined. Therefore, even if the abnormal sound has a low intensity level, if the occurrence frequency is high, the cumulative value Σn C Since the cumulative value Σn A from the small intensity level A exceeds the threshold value N A even if it does not exceed the threshold value N C , it is possible to reliably determine the occurrence of abnormal sound.
【００４９】逆に、強度レベルの大きい場合であって
も、発生頻度が少ない場合には累計値ΣｎA〜ｎCがしき
い値ＮA〜ＮCを越えないため、異常音とは判定されない
ため、エンジンの固体差等による作動音の変動を吸収し
て誤判定を防止することができる。On the contrary, even if the intensity level is high, if the occurrence frequency is low, the cumulative values Σn A to n C do not exceed the thresholds N A to N C , so that it is not judged as an abnormal sound. Therefore, it is possible to prevent the erroneous determination by absorbing the fluctuation of the operation noise due to the difference in the individual engines.
【００５０】したがって、検出した強度レベルの頻度に
応じて、その累計値としきい値とを比較することによ
り、人間の行う官能評価に近似した異常音の判定を行う
ことができ、人間がうるさいと感じる強度レベルが小さ
くとも頻度が多い場合には異常音と判定する一方、人間
がうるさいとは感じない強度レベルは大きいが頻度が少
ない場合には、正常な作動音と判定することが可能とな
って、図９に示すように、人間の官能評価と装置による
自動判定との間に相関関係を確保することが可能となっ
て、エンジンの完成検査を高精度、かつ高速度で自動的
に実施することが可能となるのである。Therefore, by comparing the cumulative value and the threshold value according to the frequency of the detected intensity level, it is possible to determine the abnormal sound which is close to the sensory evaluation performed by the human, and the human being is noisy. It is possible to determine that an abnormal sound is generated when the intensity level that the user feels is small but the frequency is high, whereas it is possible to determine that the sound is normal when the intensity level that the human does not feel is noisy is high but the frequency is low. As shown in FIG. 9, it is possible to secure the correlation between the human sensory evaluation and the automatic determination by the device, and the completion inspection of the engine is automatically performed with high accuracy and high speed. It becomes possible to do it.
【００５１】そして、ＦＦＴ処理結果等の周波数分析処
理した結果をさらに１６の周波数帯域に分割して、各周
波数帯域について発生頻度の累計値による異常音の有無
を判定し、異常音が判定された周波数帯域の分布等を統
計的に求めた平均値、標準偏差、最大値等と実験的に求
めたしきい値等で判定を行うことにより、より高精度の
異常音の判定を行うことができるのである。Then, the result of the frequency analysis processing such as the FFT processing result is further divided into 16 frequency bands, and the presence or absence of abnormal sound is judged by the cumulative value of the occurrence frequency for each frequency band, and the abnormal sound is judged. It is possible to determine abnormal sound with higher accuracy by making a determination based on the statistically obtained average value, standard deviation, maximum value, etc. of the frequency band distribution and the experimentally obtained threshold value. Of.
【００５２】上記のような異常音の判定によってエンジ
ンの検査を行うと、次のような不具合を検出することが
できる。If the engine is inspected by determining the abnormal sound as described above, the following problems can be detected.
【００５３】１）動弁系打音（タペット音） カムシャフト加工不良 ハイドロリックラッシュアジャスタ（ＨＬＡ）組み付け
不良 バルブクリアランス不良 ２）部品不良 吸・排気バルブの傷 クランクシャフトジャーナル部打痕 ピストンリング組み付け不良 シリンダボア加工不良 クランクシャフトとオイルパン部品の干渉 こうして、解析周波数の４倍以上のサンプリング周波数
で、１回の周波数分析演算のためのサンプル数を所定値
未満として、連続的にサンプルした音又は振動のデータ
を、各周波数ごとの強度レベルとしてＦＦＴ演算等で周
波数分析を行った結果を、さらに複数の周波数帯域に分
割し、各周波数帯域において、強度レベルに応じたしき
い値と発生頻度の累計値とを比較することで、作動中の
機械の異常音又は振動を人間の官能評価と相関関係を確
保しながら、迅速かつ正確に判定することが可能となっ
て、完成検査ラインのタクトタイムの短縮と省力化を同
時に推進することが可能となり、人間による官能評価の
ような個人差等を排除して常に安定した判定を行うこと
ができ、製品の不具合検出精度を安定させて品質を安定
させることができるのである。1) Valve system striking sound (tappet sound) Poor camshaft machining, Poor assembly of hydraulic crush adjuster (HLA) Poor valve clearance 2) Defective parts, scratches on intake / exhaust valve, dent on crankshaft journal, improper piston ring assembly Cylinder bore processing failure Interference between crankshaft and oil pan parts Thus, with a sampling frequency of 4 times the analysis frequency or more, the number of samples for one frequency analysis operation is set to less than a predetermined value, and continuously sampled sound or vibration The result of frequency analysis of the data by the FFT calculation etc. as the intensity level for each frequency is further divided into a plurality of frequency bands, and in each frequency band, the threshold value according to the intensity level and the cumulative value of the occurrence frequency By comparing the abnormal noise or vibration of the operating machine to the human While ensuring the correlation with sensory evaluation, it is possible to make a quick and accurate determination, and it is possible to reduce the takt time of the completed inspection line and save labor at the same time. It is possible to always make a stable determination by eliminating individual differences and the like, and to stabilize the defect detection accuracy of the product to stabilize the quality.
【００５４】図１０は他の実施例を示し、前記第１実施
例の周波数分析処理をＦＦＴ演算に代わってバンドパス
フィルタ（図中Ｂ．Ｐ．Ｆ）に置き換えたもので、その
他は同様である。FIG. 10 shows another embodiment, in which the frequency analysis processing of the first embodiment is replaced with a bandpass filter (BPF in the figure) instead of the FFT operation, and the others are the same. is there.
【００５５】サンプリングされた音のデータをバンドパ
スフィルタ（１）〜（３）によって所定の周波数帯域ｆ
1〜ｆ3に分割して、所定時間内に得られた各周波数帯域
の多数のデータについて、各周波数帯域ごとに予め設定
した複数のしきい値Ｐnと強度レベルを比較してしきい
値Ｐnを越える強度レベルの頻度の演算を行う。The sampled sound data is converted into a predetermined frequency band f by the band pass filters (1) to (3).
1 to f 3, and a large number of data of each frequency band obtained within a predetermined time is compared with a plurality of threshold values P n preset for each frequency band and an intensity level to determine the threshold value. The frequency of intensity levels exceeding P n is calculated.
【００５６】このしきい値Ｐnは、例えば、周波数帯域
ｆ1の場合、３つのしきい値Ｐ1a〜Ｐ1cが設定され、こ
れらしきい値Ｐ1a〜Ｐ1cを越える強度レベルの頻度を前
記第１実施例と同様に演算して、頻度の累計値ΣｎA〜
ΣｎBを求め、これら累計値ΣｎA〜ｎCと強度レベルご
とに予め設定した累計値のしきい値ＮA〜ＮCとを比較す
る。[0056] The threshold P n, for example, in the case of frequency band f 1, is set three thresholds P 1a to P 1c, the frequency of the intensity level which exceeds these thresholds P 1a to P 1c The calculation is performed in the same manner as in the first embodiment, and the cumulative frequency value Σn A ~
Σn B is obtained, and these accumulated values Σn A to n C are compared with the accumulated value thresholds N A to N C preset for each intensity level.
【００５７】そして、これら比較結果のうちの少なくと
もひとつがしきい値を越える場合には機械作動音に異常
音が含まれると判定する一方、そうでない場合には正常
音であると判定することできるのである。If at least one of these comparison results exceeds the threshold value, it can be determined that the mechanical operation sound includes an abnormal sound, and if not, it can be determined that it is a normal sound. Of.
【００５８】なお、上記実施例において車両用エンジン
の検査に適用する場合を説明したが、内燃機関に限定さ
れることはなく、また、その他の機械の検査も容易かつ
迅速、確実に行うことが可能となるのである。In the above embodiment, the case where the invention is applied to the inspection of the vehicle engine has been described, but the invention is not limited to the internal combustion engine, and the inspection of other machines can be performed easily, quickly and surely. It will be possible.
【００５９】[0059]
【発明の効果】以上説明したように、第１の発明は、機
械作動中の音または振動を連続的に記憶手段へ記憶する
とともに、サンプリングしたデータの数が所定値となる
たびに、この所定の周波数帯域の音または振動の強度を
演算し、所定時間経過後には所定の複数の強度のレベル
について発生頻度を演算してから、これら強度レベル毎
にそれぞれ設定されたしきい値と各強度レベルにおける
発生頻度をそれぞれ比較して、これら複数の比較結果の
うちの少なくともひとつがしきい値を越える場合には、
機械の作動音の中に異常音または異常振動があると自動
的に判定することができ、強度レベルと発生頻度を複数
のしきい値で比較することによって、人間の官能評価と
判定結果の相関関係を確保しながら機械の完成検査にお
ける自動化の精度を向上させて、製品品質の安定化と省
力化を同時に推進することができる。As described above, according to the first aspect of the present invention, the sound or vibration during the operation of the machine is continuously stored in the storage means, and this predetermined value is set every time the number of sampled data reaches a predetermined value. After calculating the intensity of sound or vibration in the frequency band of the above, and after calculating the occurrence frequency for a plurality of predetermined intensity levels after a lapse of a predetermined time, the threshold and each intensity level set for each of these intensity levels are calculated. When the at least one of the plurality of comparison results exceeds the threshold value,
It is possible to automatically determine that there is an abnormal sound or abnormal vibration in the operating noise of the machine, and by comparing the intensity level and the occurrence frequency with multiple thresholds, the human sensory evaluation and the judgment result are correlated. It is possible to improve the accuracy of automation in the completion inspection of the machine while ensuring the relationship, and to simultaneously stabilize the product quality and save labor.
【００６０】また、第２の発明は、機械作動中の音また
は振動を連続的に記憶手段へ記憶するとともに、サンプ
リングしたデータの数が所定値となるたびに、この所定
の複数の周波数帯域ごとの強度を演算し、所定時間経過
後に各周波数帯域毎の所定の複数の強度レベルについて
発生頻度を演算してから、これら強度レベル毎にそれぞ
れ設定されたしきい値と各強度レベルにおける発生頻度
をそれぞれ比較して、これら複数の比較結果のうちの少
なくともひとつがしきい値を越える場合には、機械の作
動音の中に異常音または異常振動があると自動的に判定
することができ、複数の周波数帯域に分割した強度レベ
ルと発生頻度を複数のしきい値で比較することによっ
て、前記従来例のようなデータの抜けを防ぎながら人間
の官能評価と判定結果の相関関係を確保しながら機械の
完成検査における自動化の精度を向上させて、製品品質
の安定化と省力化を同時に推進することができる。The second aspect of the present invention continuously stores the sound or vibration during the operation of the machine in the storage means, and every time the number of sampled data reaches a predetermined value, a plurality of frequency bands are set. The intensity of each intensity level is calculated for a plurality of predetermined intensity levels for each frequency band after a lapse of a predetermined time, and then the threshold value set for each intensity level and the occurrence frequency at each intensity level are calculated. If at least one of these comparison results exceeds the threshold value by comparing each, it can be automatically determined that there is an abnormal sound or abnormal vibration in the operating noise of the machine. By comparing the intensity level divided into the frequency bands and the occurrence frequency with a plurality of thresholds, the human sensory evaluation and the judgment result can be made while preventing the loss of data as in the conventional example. To improve the accuracy of automation in completion inspection machine while ensuring the correlation, it is possible to promote stabilization of the product quality and labor saving at the same time.
【００６１】また、第３の発明は、ＦＦＴにおける前記
音または振動のサンプリング周波数を、解析する周波数
の４倍以上に設定するとともに、ＦＦＴ演算処理を行う
データの数を１０２４個未満とすることで、演算される
強度レベルの精度を向上させることができ、機械作動音
の異常判定の精度を向上させて、製品の品質を安定させ
ることができる。In the third invention, the sampling frequency of the sound or vibration in the FFT is set to 4 times or more the frequency to be analyzed, and the number of data to be subjected to the FFT arithmetic processing is set to less than 1024. The accuracy of the calculated strength level can be improved, the accuracy of the abnormality determination of the machine operation noise can be improved, and the quality of the product can be stabilized.
【００６２】また、第４の発明は、前記比較処理が、各
強度レベル以上の発生頻度の累計値と、各強度レベル毎
に設定された累計値のしきい値とを比較することで、人
間の官能評価に近い判定結果を得ることができ、自動化
による異常判定と官能評価との相関性を確保することが
可能となって、機械の不具合検出精度を向上させること
可能となる。According to a fourth aspect of the present invention, the comparison processing compares the cumulative value of the occurrence frequency of each intensity level and above with the threshold value of the cumulative value set for each intensity level, It is possible to obtain a judgment result close to the sensory evaluation, and it is possible to secure the correlation between the abnormality judgment by the automation and the sensory evaluation, and it is possible to improve the accuracy of detecting the malfunction of the machine.
【図１】本発明の実施例を示す測定装置の概略構成図。FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a measuring apparatus showing an embodiment of the present invention.
【図２】データのサンプリングの様子とＦＦＴ演算処理
の概念図である。FIG. 2 is a conceptual diagram of data sampling and FFT calculation processing.
【図３】図２のＡ部、Ｂ部におけるサンプリング周波数
及びサンプリングデータ数と強度レベルの関係を示すグ
ラフである。FIG. 3 is a graph showing the relationship between the sampling frequency and the number of pieces of sampling data and the intensity level in parts A and B of FIG.
【図４】処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 4 is a flowchart showing an example of processing.
【図５】１／３オクターブ分析と頻度分布演算処理を示
す概念図で、（Ａ）は１／３分析を、（Ｂ）は頻度分布
を示す。5A and 5B are conceptual diagrams showing 1/3 octave analysis and frequency distribution calculation processing. FIG. 5A shows 1/3 analysis and FIG. 5B shows frequency distribution.
【図６】頻度分布としきい値の関係を示すグラフであ
る。FIG. 6 is a graph showing a relationship between a frequency distribution and a threshold value.
【図７】正常なエンジンの強度レベルと頻度分布の関係
を示すグラフである。FIG. 7 is a graph showing a relationship between a normal engine strength level and a frequency distribution.
【図８】異常音を含むエンジンの強度レベルと頻度分布
の関係を示すグラフである。FIG. 8 is a graph showing a relationship between an engine intensity level including an abnormal sound and a frequency distribution.
【図９】人間の官能評価と頻度分布による判定の相関関
係を示すグラフである。FIG. 9 is a graph showing a correlation between human sensory evaluation and determination based on frequency distribution.
【図１０】他の実施例を示す周波数分析処理の概念図で
ある。FIG. 10 is a conceptual diagram of frequency analysis processing showing another embodiment.
【図１１】従来のデータサンプリングとＦＦＴ演算処理
の概念図である。FIG. 11 is a conceptual diagram of conventional data sampling and FFT calculation processing.
１ 加速度センサ ５ Ａ／Ｄ変換器 ６ ＤＳＰ ７ メモリ １０ コントローラ １００ マイクロプロセッサ 1 Acceleration Sensor 5 A / D Converter 6 DSP 7 Memory 10 Controller 100 Microprocessor
Claims (4)
でサンプリングする手段と、前記サンプリングされたデ
ータから周波数に応じた音または振動の強度を演算する
周波数分析手段とを備えて、周波数と強度の演算結果に
応じて機械作動音に含まれる異常音を判定する機械作動
音の異常判定方法において、前記サンプリングデータの
数が所定のデータ数となるごとに所定の周波数帯域の音
または振動の強度を演算する周波数分析処理と、所定時
間経過後に得られた周波数帯域の強度のレベルに応じた
発生頻度を演算する処理と、周波数帯域に応じて設定さ
れた所定の複数の強度レベル毎にそれぞれ設定されたし
きい値と発生頻度をそれぞれ比較する処理と、これら複
数の比較結果のうちの少なくともひとつがしきい値を越
える場合には、異常音または異常振動と判定する処理と
を含むこと特徴とする機械作動音の異常判定方法。1. A frequency detector comprising means for sampling a sound or vibration during operation of a machine at a predetermined frequency, and frequency analysis means for calculating the intensity of the sound or vibration according to the frequency from the sampled data. In the abnormality determination method of the mechanical operation sound for determining the abnormal sound included in the mechanical operation sound according to the calculation result of the strength, in the sound or vibration of the predetermined frequency band every time the number of the sampling data becomes a predetermined data number. Frequency analysis processing to calculate the intensity, processing to calculate the occurrence frequency according to the intensity level of the frequency band obtained after the lapse of a predetermined time, and for each of a plurality of predetermined intensity levels set according to the frequency band A process that compares the set threshold value with the occurrence frequency, and if at least one of these multiple comparison results exceeds the threshold value, an error occurs. A method for determining an abnormality of a machine operation sound, comprising: a process of determining a sound or an abnormal vibration.
でサンプリングする手段と、これら音または振動のサン
プリングしたデータを一時的に記憶する記憶手段と、前
記記憶手段に記憶されたデータから周波数に応じた音ま
たは振動の強度を演算する周波数分析手段とを備えて、
周波数と強度の演算結果に応じて機械作動音に含まれる
異常音を判定する機械作動音の異常判定方法において、
前記音または振動のサンプリングデータを、所定の時間
までのすべてのデータを切れ目無く連続的に前記記憶手
段へ記憶する処理と、前記記憶手段に記憶されたサンプ
リングデータの数が所定のデータ数となるごとに、所定
の複数の周波数帯域ごとの音または振動の強度を演算す
る周波数分析処理と、前記所定時間経過後に得られた各
周波数帯域毎の強度のレベルに応じた発生頻度を演算す
る処理と、各周波数帯域において所定の複数の強度レベ
ル毎にそれぞれ設定されたしきい値と発生頻度をそれぞ
れ比較する処理と、これら複数の比較結果のうちの少な
くともひとつがしきい値を越える場合には、異常音また
は異常振動と判定する処理とを含むこと特徴とする機械
作動音の異常判定方法。2. A means for sampling sound or vibration during machine operation at a predetermined frequency, a storage means for temporarily storing sampled data of these sound or vibration, and a frequency from the data stored in the storage means. And frequency analysis means for calculating the intensity of sound or vibration according to
In the abnormality determination method of the mechanical operation sound for determining the abnormal sound included in the mechanical operation sound according to the calculation result of the frequency and intensity,
A process of continuously storing all the data of the sound or vibration up to a predetermined time in the storage unit without interruption, and the number of sampling data stored in the storage unit becomes a predetermined number of data. For each, a frequency analysis process for calculating the intensity of sound or vibration for each of a plurality of predetermined frequency bands, and a process for calculating the occurrence frequency according to the intensity level for each frequency band obtained after the predetermined time has elapsed, , A process of comparing the occurrence frequency with a threshold value set for each of a plurality of predetermined intensity levels in each frequency band, and if at least one of the plurality of comparison results exceeds the threshold value, A method for determining an abnormality of a machine operation sound, comprising: a process of determining an abnormal sound or an abnormal vibration.
によって行う場合に、前記音または振動のサンプリング
周波数は、解析する周波数の４倍以上に設定するととも
に、周波数分析演算１回のデータの数を１０２４個未満
として短い時間窓に設定することを特徴とする請求項２
に記載の機械作動音の異常判定方法。3. When the frequency analysis processing is performed by a fast Fourier transform, the sampling frequency of the sound or vibration is set to 4 times or more the frequency to be analyzed, and the number of data of one frequency analysis calculation is 1024. 3. The number of less than one is set to a short time window.
The method for determining abnormality of machine operation sound according to.
生頻度の累計値と、各強度レベルごとに設定された累計
値のしきい値とを比較することを特徴とする請求項１な
いし請求項３のいずれかひとつに記載の機械作動音の異
常判定方法。4. The method according to claim 1, wherein the comparison process compares a cumulative value of the occurrence frequencies of each intensity level or higher with a threshold value of the cumulative value set for each intensity level. Item 5. A method for determining abnormality in mechanical operation sound according to any one of Items 3.
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