JP2002107347A

JP2002107347A - Ａｅデータの処理装置及び処理方法

Info

Publication number: JP2002107347A
Application number: JP2000303547A
Authority: JP
Inventors: Shizuo Takahashi; 静男高橋
Original assignee: Yamagata Casio Co Ltd
Current assignee: Yamagata Casio Co Ltd
Priority date: 2000-10-03
Filing date: 2000-10-03
Publication date: 2002-04-10

Abstract

(57)【要約】【課題】数理計算によらずにＡＥ信号を強調増幅して、
必要な信号は漏らさず捕捉し、しかもデータ量を少なく
することを可能にする。【解決手段】ＡＥデータをその中に含まれるピークデー
タに基づいて単純化する単純化手段１１と、その単純化
されたデータを参照用のデータと比較して異常の有無を
判定する比較判定手段１２と、ここで異常有りと判定さ
れた場合にアラームを発生させるアラーム発生手段１３
とを備える。上記単純化手段１１は、ＡＥデータに含ま
れるピークデータを検出するピークデータ検出手段１４
と、そのピークデータに基づいて所定範囲毎にその代表
となる強調されたデータを生成する強調データ生成手段
１５とを備えている。この強調データ生成手段１５で
は、個々のピークデータをその前後の所定範囲内のピー
クデータと積算し、その積算値の中から所定範囲毎に最
大値を抽出することで、単純化されたデータを生成す
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】近年、被計測物中の局所にお
ける急速なエネルギ解放（塑性変形、割れの発生や成長
等）により発生する過渡的な弾性波であるＡＥ（アコー
スティックエミッション）を信号として検出し、このＡ
Ｅ信号を解析処理することにより、被計測物の状態を診
断することが行われている。

【０００２】本発明は、上記ＡＥ信号に基づいて得られ
たＡＥデータを加工変形して、被計測物の異常の有無を
正確に診断するためのＡＥデータ処理装置及び処理方法
に関する。

【０００３】

【従来の技術】従来から、ＡＥと同じ弾性波である可聴
音や超音波を周波数で分析する技術には、高速フーリエ
変換（ＦＦＴ）やウェーブレット変換等のデジタル処理
技術を応用したものがあり、様々な分野で応用されてい
る。

【０００４】ＡＥが可聴音や超音波と違うところは、Ａ
Ｅは、物体が破壊される時や応力を受けて塑性変形する
時等に、物体自体が持っているエネルギを非常に短時間
に解放することによって発生し、高い周波数と急激な立
ち上がりを有し、短時間のうちに消滅する波形を特徴と
する弾性波である、という点である。

【０００５】このようなＡＥは、高性能なＡＥセンサの
開発と処理装置の高速化により、近年、様々な分野で応
用されてきている。特に、環境騒音と分別しやすいこと
や、伝導の性質や波形の特徴等から、非破壊検査や探知
診断等に多く利用されている。例えば、ＡＥの計測処理
装置が特開平５−２８１２０３号公報に開示されてお
り、また、プレス加工用金型の劣化度を評価するための
方法及び装置が特開平９−２５１００７号公報に開示さ
れている。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】ここで、本発明の対象
とする被計測物の一例として、金型成形機（金型を用い
た成形機）における金型について考えてみる。金型は、
それが作り出す製品の繊細さとは対照的に、非常にごつ
くて頑丈なイメージがある。しかし、金型を構成する各
部品は、応力、潤滑、加熱や冷却による熱勾配、高圧等
の非常に危うい環境で動作している。そして、金型成形
機のほとんどが無人で自動運転されており、故障による
製品の損失や修理費用は莫大なものになる。

【０００７】よって、そのような金型を常時監視して、
金型が最大破壊に至る前に確実に異常を発見して停止さ
せるシステムの構築が要望されている。そのための手段
として、上述した公報のように、ＡＥを利用することが
考えられる。しかし、ＡＥ信号に基づいて得られるＡＥ
データは、そのデータ量が膨大であるため、デジタルデ
ータとしては扱いにくく、データの保存や処理速度の面
でも問題が多い。例えば、ＡＥを放電時定数０.1ミリ秒
でエンベロープ検波（包絡線検波）して得られる信号波
形を崩さずに収集するためには、１ミリ秒当たり数十サ
ンプル又はそれ以上のデータを収集する必要があって、
毎秒数万個のデータが発生する。

【０００８】このように連続して収集される膨大な量の
デジタルデータに処理を加え、また比較検討し、記録
し、アラーム等の信号を応答性良く出力するためには、
非常に高速で作動するＣＰＵと大容量のメモリを搭載し
たコンピュータが必要不可欠であり、かつ、異常を確実
に誤りなく捕らえるロジックが必要となる。

【０００９】本発明は、上述した実情に鑑み、近年性能
の向上が著しくしかも安価なパソコン等を使用して、Ａ
Ｅ信号をデジタルデータとして取り込み、数理計算によ
らずにＡＥ信号を強調増幅し、必要な信号は漏らさず捕
捉し、しかもデータ量を少なくすることの可能なＡＥデ
ータ処理装置及び方法を提供することを課題とする。

【００１０】

【課題を解決するための手段】本発明は、上記課題を解
決するため、以下の通り構成する。すなわち、本発明の
ＡＥデータ処理装置は、金型等の被計測物から検出され
たＡＥ信号に基づいて得られたデジタルデータであるＡ
Ｅデータを、このＡＥデータに含まれるピークデータ
（前後のＡＥ信号よりも大きな信号強度を持つデータ）
に基づいて単純化する単純化手段を備えることを特徴と
するものである。

【００１１】本発明の対象となる被計測物は、主には、
例えば金型成形機における金型等のように、同一動作を
一定周期で繰り返す機械器具であり、上記ＡＥデータと
しては、例えば上記機械器具の動作の一周期分毎にファ
イル化されたデータ等を考えている。

【００１２】ここで、上記ＡＥデータには、或る時間範
囲内に発生したＡＥ信号に関するデータが含まれるが、
上記のピークデータとは、ＡＥ信号強度がピークを示し
ているデータのことである。このようなピークデータ
は、被計測物の周期的な動作に伴って周期的に現れるこ
とになるため、その位置及び強度は、ＡＥデータを特徴
づける非常に重要な要素となる。本発明は、この点に新
規に着目することによりなされたものである。

【００１３】そのようなピークデータに基づきＡＥデー
タを単純化すれば、単にデータ圧縮されるだけでなく、
ＡＥデータにおける不要な部分を極力除去すると共に、
特徴的な部分を特に強調増幅することが可能になる。こ
のように単純化して得られたデータを図表化して出力す
れば、本来非常に複雑なＡＥ信号波形をその特徴部分を
強調増幅して表示できるため、被計測物の異常の有無を
オペレータが視覚的に判断することも可能となる。

【００１４】勿論、ＡＥデータ処理装置内に、上記単純
化手段で単純化されたデータを参照用のデータと比較し
て異常の有無を判定する比較判定手段を、更に備えるよ
うにしてもよい。このようにすれば、人の目による曖昧
な判断ではなく、コンピュータによる非常に精度の高い
判断が可能となる。上記参照用のデータは、例えば、上
記単純化手段で単純化して得られた、基準となる過去の
データそのものか、あるいはそれらを平均化したもの
等、予め比較参照用のデータとして用意しておけばよ
い。

【００１５】なお、上記単純化手段は、具体的には、単
純化前のＡＥデータに含まれるピークデータを検出する
ピークデータ検出手段と、このピークデータ検出手段で
検出されたピークデータに基づいて、所定範囲（所定の
時間範囲、或いは所定のデータ数）毎にその代表となる
強調されたデータを生成する強調データ生成手段と、を
備えていることが望ましい。

【００１６】この場合、上記強調データ生成手段は、例
えば、上記ピークデータ検出手段で検出された個々のピ
ークデータを、その前後の所定範囲（所定の時間範囲、
或いは所定のデータ数）内のピークデータと積算する積
算手段と、この積算手段で得られたピークデータの積算
値の中から、所定範囲（所定の時間範囲、或いは所定の
データ数）毎に最大値を上記強調データとして抽出する
最大値抽出手段と、で構成可能である。

【００１７】被計測物が、一定周期で摺動運動や回転運
動を繰り返す機械器具である場合、その人為的調節、摩
擦又は回転スピードの変化等により、ＡＥ信号の発生タ
イミングが若干ずれることは、通常ありうることであ
る。そこで、上記の比較判定手段を備える場合、この比
較判定手段は、上記単純化されたデータと上記参照用の
データとの時間的ずれを微調整して互いの同期をとる同
期微調整手段を有し、この同期微調整手段で同期をとり
ながら比較判定の処理を行うようにすることが望まし
い。これにより、たとえ両データ間に時間的なずれが生
じていたとしても、より正確な比較判定が可能となる。

【００１８】また、上記比較判定手段で異常有りと判定
された場合にアラームを発生させたり、被計測物の動作
を自動停止させる手段を更に備えてもよい。更に、上記
の単純化手段や比較判定手段は、循環型メモリ手段（す
なわち、所定数の記憶領域にデータを順次上書きしなが
ら循環的に格納可能であって、この格納されたデータを
順送り転送せずに該データに循環的に操作を加えること
の可能なメモリ機能）を備えることが非常に望ましい。
この循環型メモリ手段を利用して、非常に膨大なデータ
量を有するＡＥデータを対象に、上記の単純化処理や比
較判定処理を極めて高速で実行することが可能となる。
このような循環型メモリ手段は、本発明の発明者によっ
て既に創案されており、その詳細については特願平１１
−２１４７４７号を参照されたい。

【００１９】以上に述べたＡＥデータの単純化の思想
は、ＡＥデータ処理装置としてだけでなく、ＡＥデータ
処理方法としても実現可能である。また、本発明の範囲
は、その処理をコンピュータに実行させるためのプログ
ラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に
も及ぶ。このような記録媒体としては、プログラムの格
納されたフロッピィディスク等の可搬記録媒体は勿論の
ことながら、外部の情報提供者からネットワークを介し
て送られてきたプログラムを格納したハードディスク等
の内部メモリも対象となる。

【００２０】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て、図面を参照しながら詳細に説明する。＜本発明の一実施の形態＞図１は、本発明の一実施の形
態に係るＡＥデータ処理装置を含むＡＥ診断システムの
概念図である。ここで診断の対象とする被計測物１は、
特に、金型成形機における金型や、産業用ロボット等の
ような、同一動作（例えば回転運動や摺動運動等）を一
定周期で繰り返す機械器具を考える。

【００２１】このＡＥ診断システムでは、被計測物１の
適所に１個又はそれ以上のＡＥセンサ２を配置して、被
計測物１で発生したＡＥをＡＥセンサ２で検出し、その
検出信号であるＡＥ信号２ａをＡＥデータ生成装置３に
取り込む。ＡＥデータ生成装置３では、取り込んだＡＥ
信号に基づいて、ＡＥ信号に関する情報を含んだデジタ
ルデータであるＡＥデータを生成する。

【００２２】上記ＡＥデータ生成装置３は、特には図示
していないが、ＡＥ信号と動作を同期させるための信号
パルス（すなわち、ＡＥ信号取り込みの開始と終了を示
すトリガ信号）を発生させるタイミングパルス発生装
置、ＡＥ信号及び上記トリガ信号を増幅し、所定のフィ
ルタで周波数を選別してから、エンベロープ検波（包絡
線検波）してデータ量を減少させるディスクリミネータ
装置、このディスクリミネータ装置から得られたアナロ
グ電圧データを所定桁数のデジタルデータであるＡＥデ
ータとして、例えば１０万サンプル／秒等でファイリン
グするデータロガー装置等を備えて構成されている。

【００２３】上記データロガー装置では、被計測物１の
動作の１周期分毎のＡＥデータをそれぞれ順にファイル
化し、ＡＥデータファイルとしてハードディスク等のメ
モリに格納する。この場合、もし規定のファイル数をオ
ーバーする時には、メモリ上で最も遠い時間距離にある
ファイルに上書きするようにして、一定数以上のファイ
ルができないようにする。

【００２４】以上までの構成は、既存の装置により実現
可能であるため、ここではその詳細な説明を省略する。
以上のようにして得られたＡＥデータ３ａは、ＬＡＮ等
のネットワーク４を介して、本発明の一実施の形態に係
るＡＥデータ処理装置５に順次取り込まれる。このＡＥ
データ処理装置５では、例えば１０万サンプル／秒のＡ
Ｅデータをデジタル処理して、診断判定のしやすいフォ
ーマットに変換する。

【００２５】図２は、ＡＥデータ処理装置５の機能ブロ
ック図である。同図に示すように、ＡＥデータ処理装置
５は、主に、図１に示したＡＥデータ生成装置３からネ
ットワーク４を介して取り込まれたＡＥデータを、その
中に含まれるピークデータに基づいて単純化する単純化
手段１１と、この単純化手段１１で単純化されたデータ
を参照用のデータと比較して異常の有無を判定する比較
判定手段１２と、この比較判定手段で異常有りと判定さ
れた場合にアラームを発生させるアラーム発生手段１３
とを備えて構成されている。これらの機能はパソコン等
のコンピュータ装置によって実現される。

【００２６】上記単純化手段１１は、具体的には、単純
化前のＡＥデータに含まれるピークデータを検出するピ
ークデータ検出手段１４と、このピークデータ検出手段
１４で検出されたピークデータに基づいて、所定範囲毎
にその代表となる強調されたデータを生成する強調デー
タ生成手段１５とを備えている。

【００２７】また、上記強調データ生成手段１５は、ピ
ークデータ検出手段１４で検出された個々のピークデー
タを、その前後の所定範囲内のピークデータと積算する
積算手段１６と、この積算手段１６で得られたピークデ
ータの積算値の中から、所定範囲毎に最大値を上記強調
データとして抽出する最大値抽出手段１７とを備えてい
る。

【００２８】ここで、単純化手段１１及び比較判定手段
１２は、循環型メモリ機能を備えている。これは、メモ
リ内の所定数の記憶領域にデータを順次上書きしながら
循環的に格納することを可能にすると共に、この格納さ
れたデータを順送り転送せずに該データに循環的に操作
を加えることを可能にした機能である。この循環型メモ
リ機能を利用することにより、極めて膨大なデータ量を
有するＡＥデータを対象とする単純化及び比較判定の各
処理を非常に高速で実行できるようにしている。このよ
うな循環型メモリ機能については、前述した特願平１１
−２１４７４７号で「データ処理方法」として既に出願
されているので、詳しくはそれを参照されたい。

【００２９】次に、図３は、以上の構成からなるＡＥデ
ータ処理装置５による処理を示すフローチャートであ
る。以下、この図３に従って、ＡＥデータ処理装置５の
処理動作を説明する。〔ステップＳ１〜Ｓ３〕このステップＳ１〜Ｓ３では、
ＡＥデータの取り込みを行う。

【００３０】まず、ステップＳ１では、前述のようにＡ
Ｅデータ生成装置３（図１）で次々に生成されるＡＥデ
ータファイルに、ネットワーク４を介して順番にアクセ
スして、ＡＥデータ処理装置５内のＲＡＭ等のメモリ
（循環型メモリ）に順次取り込んでいく。

【００３１】その際、ステップＳ２で、データ取り込み
の開始と終了を示す前記トリガ信号（図１に示したＡＥ
データ生成装置３内のタイミングパルス発生装置で発生
されたトリガ信号）をＡＥデータ中から見つけ出すこと
により、このトリガ信号により規定される必要な範囲内
のデータのみを取り込むようにする。

【００３２】また、ＡＥデータをメモリに取り込む際、
ステップＳ３により、予め設定された閾値以下のデータ
を、環境騒音等に由来するノイズデータであるとして、
取り除くかゼロにする。この時、メモリに記憶するデー
タ数は例えば最大１０万程にになるが、これはサンプリ
ング数を１０万／秒とした場合では約１秒間分のデータ
に過ぎない。

【００３３】そのようにして得られたＡＥデータの一例
を図８に、また、図８中における矢印で示した範囲の拡
大図を図９に示す。図の縦軸がＡＥ信号の強度を示し、
横軸が時間（データ数）を示す。これらの図に示される
波形は、前述したディスクリミネータ装置によってＡＥ
信号波形をエンベロープ検波して得られた波形をデジタ
ル化したものであり、まだまだ膨大なデータ量を有する
非常に細かい波形である。この波形を見ただけでは、ど
の部分に異常が存在するのか明確に判断することは困難
である。

【００３４】〔ステップＳ４〜Ｓ７〕次のステップＳ４
〜Ｓ７では、上記ステップＳ１で順次取り込まれたＡＥ
データの単純化処理を行う。まず、ステップＳ４で、上
記ステップ３で得られたＡＥデータの中から、強度ピー
クを持つデータであるピークデータを見つけ出し、その
箇所にマーキングを行う。図４は、このピークデータ検
出処理の具体例を示すフローチャートである。

【００３５】すなわち、図４において、例えばメモリ
（循環型メモリ）にデータＡＥ１、ＡＥ２、ＡＥ３、--
- が順次記憶されているとすると、それらデータに対し
て順番にピーク検出を行っていく。例えばデータＡＥ４
がピークデータか否かを検出するには、ステップＳ２１
で、その前後のデータの値（強度）と比較して大きな値
を持っているか否かを調べる。すなわち、「ＡＥ４＞Ａ
Ｅ３」かつ「ＡＥ４＞ＡＥ５」であるかどうかを調べ
る。この条件を満たしたならば、ステップＳ２２で、そ
のデータＡＥ４に対し、ピークデータであることを示す
マーキングフラグに「１」を設定する。この処理によ
り、例えば図９に示したＡＥデータであれば、図１０中
に丸で示すようにピークデータが検出される。

【００３６】なお、上記ステップＳ２１に示した条件
は、直前と直後のデータのみを比較するものであるが、
これはあくまでも一例である。その他にも、例えば、前
後の複数のデータを条件検査（例えば「ＡＥ４＞ＡＥ
３」かつ「ＡＥ４＞ＡＥ２」かつ「ＡＥ４＞ＡＥ５」か
つ「ＡＥ４＞ＡＥ６」か否か）するようにしてもよい。

【００３７】また、このようにして循環型メモリ内の各
ＡＥデータに対し順番にピーク検出処理を行っていく
が、この処理を行う一方で、メモリには、順次新しいＡ
Ｅデータを次々に取り込んでいく。データでメモリが一
杯になった時は、次のデータは最初のデータの位置に上
書きし、以下同様に上書きしながら、メモリ内にデータ
を循環的に格納していく。

【００３８】なお、入力許容最大値を超えているＡＥデ
ータは全てピークデータとしてマーキングされるが、そ
のようなＡＥデータがなるべく出力されないよう、ＡＥ
センサの感度を予め調整しておくことが望ましい。この
ようにしてピーク検出が終了したら、今度はステップＳ
５で、予め設定した範囲（時間範囲又はデータ数）内の
ピークデータを積算し、その積算値を順次記録してい
く。以下、この積算処理について、循環型メモリを使用
したピークデータ積算処理の概念図である図５を用い
て、もっと詳細に説明する。

【００３９】なお、同図に示した循環型メモリの図は、
あくまでも、所定数の記憶領域に対してデータを順次上
書きしながら循環的に格納可能である機能を概念的に示
したイメージ図であって、メモリそのものの形態を示す
ものではない（この点は、後に示す図６及び図７におい
ても同様である）。

【００４０】図５に示すように、ピークデータの積算処
理は、上記ピーク検出処理の済んだＡＥデータを、もう
１つの循環型メモリ（ピーク積算用の循環型メモリ）に
順次記憶させながら、この記憶された各ＡＥデータに対
して順番に行っていくものである。その検査位置（積算
処理の対象とする位置）が、例えばデータＡＥ９のとこ
ろに巡ってきたとすると、まず、データＡＥ９がフラグ
（上記マーキングフラグ）を持っているか否か（すなわ
ち、フラグに「１」が設定されているか否か）を判定
し、もしフラグを持っていれば、例えばメモリ全体内の
フラグを持っているＡＥデータ（図５の例では、ＡＥ
１、ＡＥ３、ＡＥ６、ＡＥ９、ＡＥ１１、ＡＥ１３、Ａ
Ｅ１５、及びＡＥ１８）の値を全て積算して、その積算
値をデータＡＥ９に対応する別のエリアに記録する。

【００４１】このようにして、メモリ内の各ＡＥデータ
に対し順番に積算処理を行っていく。なお、この処理を
行う一方で、ピーク積算用の循環型メモリには、順次新
しいＡＥデータ（ピーク検出の済んだＡＥデータ）を次
々に取り込んでいく。その際、例えば図５に示すよう
に、データＡＥ１９でメモリが一杯になったとすると、
次のデータＡＥ２０は最初のデータＡＥ１の位置に上書
きし、以下同様に上書きしながら、メモリ内に循環的に
格納していく。

【００４２】このようにしてピーク値を積算して得られ
たデータの値は、互いに積算されたピークの高さとピー
クの数によって決定され、実質的にピーク値が強調され
て増幅されたデータとなる。このようにして得られたピ
ークデータ積算値の一例を、図１１に示す。

【００４３】次に、ステップＳ６で、上記ステップＳ５
で得られたピークデータの積算値の中から、所定範囲
（所定データ数）毎の最大値を抽出し、これを記憶す
る。以下、この最大値抽出処理について、循環型メモリ
を使用した最大値抽出処理の概念図である図６を用い
て、もっと詳細に説明する。

【００４４】まず、ピークデータ積算値の記憶された循
環型メモリ上のデータ数を計数するカウンタ機能を備え
ると共に、どれだけの範囲（データ数）内のデータを最
大値抽出の対象とするかを予め設定しておく。そして、
メモリに記憶されたピークデータ積算値を順番に調べて
いくと共に、１つのデータを調べる毎にカウンタで計数
していき、そのカウント数が予め設定されたデータ数Ｎ
に達したら、それまでに調べたピークデータ積算値の最
大値を抽出する。そして、その最大値を、比較判定用の
循環型メモリに順次記憶していく。

【００４５】このような処理を順番に繰り返し行うこと
により、上記ステップＳ５で得られたピークデータ積算
値の中から、所定範囲毎に最大値が抽出されていく。す
なわち、このようにして得られたデータは、所定時間幅
毎にその代表値としての最大値を持つデータテーブルを
構成することになり、その全体のデータ数は１／Ｎにま
で単純化される。

【００４６】例えば時間分解能０.1秒のデータが要求さ
れた場合、データ量は数千分の１にまで単純化される
が、後のステップＳ８で実行される比較判定処理に必要
なＡＥ強度データは確実に保存される。このような最大
値抽出処理の結果の一例を、図１２に示す。この図は、
ＡＥデータ時間強度分布図、或いは光スペクトルをもじ
ってＡＥスペクトル図とでもいうべきものであり、その
縦軸がＡＥ強度を示し、横軸が時間（データ数）を示し
ている。このような図が、被計測物１の動作の１周期毎
に作成されることになる。

【００４７】なお、ステップＳ７では、念のため、１周
期分毎のデータファイル内に存在する全てのピークデー
タを累計して、記憶しておく。〔ステップＳ８〜Ｓ１２〕このステップＳ８〜Ｓ１２で
は、これまでの単純化処理によって得られたデータに基
づき、異常の有無を判定する。

【００４８】まず、ステップＳ８では、上記ステップＳ
６の最大値抽出処理で得られた比較判定用のデータと、
予め用意された参照用のデータとを互いに比較し、ステ
ップＳ９では、その比較結果に基づき不整合部（折れ、
かじり、潤滑不良等の異常）を発見する。

【００４９】上記の参照用データは、例えば、上述した
単純化処理により得られた過去のデータに基づき比較参
照用として予め作成されたデータ等であり、具体的に
は、被計測物１が正常状態にある時に得られたデータで
あってもよく、あるいは過去に得られた幾つかのデータ
の平均値等であってもよい。そのような参照用データの
一例を、図１３に示す。

【００５０】なお、上記比較処理の結果、データ中に所
定値以上の強度を持つ箇所が存在するような場合、それ
が損傷等の異常状態を原因とするものなのか否かを判定
するには、比較判定用データと参照用データの時間軸を
互いに同調させておく必要がある。しかし、摺動運動や
回転運動を繰り返す機械器具においては、その作動時間
が多少ずれるのは通常有りうることである。例えば負荷
の大小や潤滑の状態、或いは電動機を使用する場合であ
ればその電圧の変化等によるトルクの変動や、連動する
機器からの信号のずれ等のため、生ずべきＡＥの発生時
間が変動する場合がある。そのため，例えば比較判定用
データの中で見つけたＡＥが参照用データの中に存在し
なかったとしても、それを損傷等の異常で発生したもの
とは必ずしも判定できない。

【００５１】そこで、ステップＳ１０で互いのデータの
時間的ずれを微調整して互いの同期をとりながら、ステ
ップＳ８で比較処理を行うようにする。以下、上述した
ステップＳ８〜Ｓ１０の比較判定処理及び同期微調整処
理について、循環型メモリを使用した比較判定処理の概
念図である図７を用いて、もっと詳細に説明する。

【００５２】比較処理を行うにあたっては、まず、前述
したように比較判定用のデータ（ステップＳ６の最大値
抽出処理で得られたデータ）を比較判定用の循環型メモ
リに順次書き込むと共に、この処理に連動して、予め用
意された参照用データを参照用の循環型メモリに順次書
き込んでいく。

【００５３】そして、概念的に言えば、２つの循環型メ
モリを互いに歯車のように連動させながら回転させつ
つ、互いに対応するデータ同士を順番に比較していく。
例えばデータＳ０５とデータＨＳ０５とを比較する場合
は、データＳ０５に含まれるＡＥ信号強度と、データＨ
Ｓ０５に含まれるＡＥ信号強度とを比較し、もしその違
いが所定の設定値の範囲内であるならば異常なしと判定
し、一方、上記設定値の範囲外であるならば異常ありと
判定する。

【００５４】また、例えばデータＳ０５とデータＨＳ０
５とを比較した結果、データＳ０５に大きなＡＥ信号強
度を見つけたにもかかわらず、データＨＳ０５にはそれ
に該当する信号が無いような場合は、同期微調整手段を
起動する。すなわち、参照用の循環型メモリの照合位置
（時間軸）を上下に若干移動させて、付近にある強い信
号を、該当する信号の候補としてピックアップする。そ
の上で、双方の次のＡＥ信号が一致すれば、上記ピック
アップした分のＡＥ信号は異常無しと判定し、一方、一
致しなければ、更に同期微調整手段を起動して一致する
信号を探す。もし、同期微調整手段で予め設定した時間
内のデータを調べても、一致するデータがない場合は、
異常有りと判定する。

【００５５】逆に、データＨＳ０５に大きなＡＥ信号強
度が存在するにもかかわらず、データＳ０５にはそれに
該当する信号が見つからなかったような場合も、同期微
調整手段を起動して、同様な判定を行う。以上の比較判
定の結果、異常有りと判定された場合は、ステップＳ１
１でアラーム信号を発生させる。このアラーム信号によ
り、アラーム表示やアラーム音が出力されて、オペレー
タに異常が通知される。勿論、アラーム信号を発生させ
ると共に、或いはアラーム信号を発生させる代わりに、
被計測物１の動作を自動停止させる信号を発生させるよ
うにしてもよい。

【００５６】また、比較判定処理が済んだら、そこで使
用された比較判定用のデータを保存用ホルダに格納する
（ステップＳ１２）。この格納されたデータは、将来的
な傾向や予見のためのデータ作成に使用することができ
る。例えば、被計測物１が金型である場合は、金型の評
価、次回設計金型の参考、金型部品の劣化分析、亀裂・
剥離・破損等の発見、寿命分析等に利用可能である。

【００５７】以上に述べたように、本実施の形態に係る
データ処理装置によれば、ＡＥデータを利用して被計測
物（特に、摺動運動や回転運動等の動作を一定周期で繰
り返す機械器具）の状態を監視し診断する上で重大な障
害となっている、膨大なデータ量、処理速度、参照用デ
ータとの時間軸のずれ等の問題を解決することができ、
時間的にファジーで、しかも的確な判定を行うことがで
きる。

【００５８】ＡＥの発生する波形と強度は、物体の損傷
や破壊の状態によって異なるが、例えば弱いＡＥが連続
して発生する潤滑不良のような損傷の場合でも、以上に
述べた独自の単純化処理を加えることにより、ＡＥの発
生回数が強度データに加えられたＡＥデータ時間強度分
布図（ＡＥスペクトル図）が得られるので、これに基づ
いて比較判定を行うことにより異常状態の分別や発見が
非常に容易になる。

【００５９】なお、従来は、ＡＥの発生頻度を示す「Ａ
Ｅ事象率」という考え方が採用されており、これは単位
時間内に一定レベルを超えたＡＥの積算値として求めら
れるものであるが、これとは異なり、本発明における単
純化処理では「一定レベルを超えたＡＥのピーク電圧の
積算値」を採用している。先に述べたように例えば放電
時定数０.1ミリ秒でエンベロープ検波されたＡＥを十分
なサンプリング数で捕捉した場合は、１ミリ秒以内で急
峻に立ち上がったピークが数ミリ秒後には減衰してしま
う波形を示すことがわかっているので、本発明のように
ピーク値を積算した方が、単に閾値を超えたＡＥの積算
値よりも、遥かに高い「分別感度」を実現できる。

【００６０】また、比較判定時に同期微調整処理を行う
ことにより、比較判定用データと参照用データとの時間
的ずれに伴う判定ミスを有効に防止することができるの
で、被計測物である機械器具の頻繁な停止を招くおそれ
が少なくなり、監視対象の範囲を拡大することができ
る。

【００６１】更に、単純化処理によって得られたＡＥデ
ータ時間強度分布図を見れば、被計測物である機械器具
の経時変化を数値で明確に確認できるので、潤滑切れ等
の事前予知も可能となる。＜その他の実施の形態＞本発明は、上記実施の形態に限
定されるものではなく、請求項１等に記載した範囲内に
おいて、種々の構成を採用可能である。例えば、以下の
ような構成変更も可能である。

【００６２】（１）上記実施の形態では、単純化手段だ
けでなく比較判定手段をも備えているが、単に単純化手
段だけを備えた装置も本発明の範囲内である。その場
合、比較判定手段を備えた別個のコンピュータ装置にお
いて比較判定処理を行ってもよく、或いは、単純化手段
で得られたデータを図表化したものをオペレータが見て
比較判定するようにしてもよい。

【００６３】そのような図表として、例えば、図１２に
示したような比較判定用データ（ＡＥデータ時間強度分
布図）と、図１３に示したような参照用データとを、互
いに色違いにして時間軸を揃えて重ね合わせたものや、
或いは、これらのデータを互いに時間軸を揃えてそれぞ
れプラス側とマイナス側に対称的に配置したもの等を採
用すれば、視覚的に容易に判別することが可能となる。

【００６４】（２）上記実施の形態では、トリガ信号に
従ってＡＥデータを取り込むようにしたが、その他に
も、例えば１周期の始まりや特定のポイントを探して取
り込むようにしてもよい。（３）上記実施の形態では、膨大なデータを高速処理す
ることを目的に循環型メモリ機能を使用しており、この
機能を採用するのが非常に望ましいが、本発明は必ずし
もこの機能を使用することに限定されるものではない。

【００６５】

【発明の効果】本発明によれば、ピークデータに基づき
ＡＥデータを単純化するようにしたので、膨大なデータ
を効率良く圧縮できるだけでなく、ＡＥデータにおける
不要な部分を極力除去して、特徴的な部分だけを特に強
調増幅することができる。従って、このようにして単純
化されたデータを用いれば、被計測物の異常の有無を、
極めて高い「分別感度」で比較判定できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施の形態に係るＡＥデータ処理装
置を含むＡＥ診断システムの概念図である。

【図２】本発明の一実施の形態に係るＡＥデータ処理装
置５の機能ブロック図である。

【図３】ＡＥデータ処理装置５による処理を示すフロー
チャートである。

【図４】ピークデータ検出処理の具体例を示すフローチ
ャートである。

【図５】循環型メモリを使用したピークデータ積算処理
の概念図である。

【図６】循環型メモリを使用した最大値抽出処理の概念
図である。

【図７】循環型メモリを使用した比較判定処理の概念図
である。

【図８】ＡＥデータ処理装置５に取り込まれたＡＥデー
タの一例を示す図である。

【図９】図８中における矢印で示した範囲の拡大図であ
る。

【図10】ピークデータ検出処理により検出されたピーク
データの一例を示す図である。

【図11】ピークデータ積算処理の結果の一例を示す図で
ある。

【図12】最大値抽出処理の結果の一例を示す図である。

【図13】比較判定処理で使用される参照用データの一例
を示す図である。

【符号の説明】

１被計測物２ＡＥセンサ３ＡＥデータ生成装置４ネットワーク５ＡＥデータ処理装置１１単純化手段１２比較判定手段１３アラーム発生手段１４ピークデータ検出手段１５強調データ生成手段１６積算手段１７最大値抽出手段

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】被計測物から検出されたＡＥ信号に基づ
いて得られたデジタルデータであるＡＥデータを、該Ａ
Ｅデータに含まれるピークデータに基づいて単純化する
単純化手段を備えることを特徴とするＡＥデータ処理装
置。
【請求項２】前記単純化手段は、単純化前のＡＥデータに含まれるピークデータを検出す
るピークデータ検出手段と、該ピークデータ検出手段で検出されたピークデータに基
づいて、所定範囲毎にその代表となる強調されたデータ
を生成する強調データ生成手段と、を備えることを特徴とする請求項１記載のＡＥデータ処
理装置。
【請求項３】前記強調データ生成手段は、前記ピークデータ検出手段で検出された個々のピークデ
ータを、その前後の所定範囲内のピークデータと積算す
る積算手段と、該積算手段で得られたピークデータの積算値の中から、
所定範囲毎に最大値を前記強調データとして抽出する最
大値抽出手段と、を備えることを特徴とする請求項２記載のＡＥデータ処
理装置。
【請求項４】前記単純化手段は、所定数の記憶領域に
データを順次上書きしながら循環的に格納可能であっ
て、該格納されたデータを順送り転送せずに該データに
循環的に操作を加えることの可能な循環型メモリ手段を
備え、該循環型メモリ手段を利用して前記単純化の処理
を高速で実行することを特徴とする請求項１乃至３のい
ずれか１項に記載のＡＥデータ処理装置。
【請求項５】前記単純化手段で単純化されたデータを
参照用のデータと比較して異常の有無を判定する比較判
定手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至４の
いずれか１項に記載のＡＥデータ処理装置。
【請求項６】前記比較判定手段は、前記単純化された
データと前記参照用のデータとの時間的ずれを微調整し
て互いの同期をとる同期微調整手段を有し、該同期微調
整手段で同期をとりつつ前記比較を行うことを特徴とす
る請求項５記載のＡＥデータ処理装置。
【請求項７】前記比較判定手段で異常有りと判定され
た場合にアラームを発生させるアラーム発生手段、又
は、前記比較判定手段で異常有りと判定された場合に前
記被計測物の動作を自動停止させる自動停止手段を更に
備えることを特徴とする請求項５又は６記載のＡＥデー
タ処理装置。
【請求項８】前記比較判定手段で使用する前記参照用
のデータは、前記単純化手段で単純化して得られた過去
のデータに基づき比較参照用として予め作成されたデー
タであることを特徴とする請求項５乃至７のいずれか１
項に記載のＡＥデータ処理装置。
【請求項９】前記比較判定手段は、所定数の記憶領域
にデータを順次上書きしながら循環的に格納可能であっ
て、該格納されたデータを順送り転送せずに該データに
循環的に操作を加えることの可能な循環型メモリ手段を
備え、該循環型メモリ手段を利用して前記比較の処理を
高速で実行することを特徴とする請求項５乃至８のいず
れか１項に記載のＡＥデータ処理装置。
【請求項10】前記被計測物は同一動作を一定周期で繰
り返す機械器具であり、前記ＡＥ信号に基づいて得られ
るＡＥデータは前記機械器具の動作の一周期分毎にファ
イル化されたデータであることを特徴とする請求項１乃
至９のいずれか１項に記載のＡＥデータ処理装置。
【請求項11】被計測物から検出されたＡＥ信号に基づ
いて得られたデジタルデータであるＡＥデータを、該Ａ
Ｅデータに含まれるピークデータに基づいて単純化する
ことを特徴とするＡＥデータ処理方法。
【請求項12】前記単純化されたデータを参照用のデー
タと比較して異常の有無を判定することを特徴とする請
求項１１記載のＡＥデータ処理方法。
【請求項13】ＡＥデータの処理をコンピュータに実行
させるためのプログラムを格納したコンピュータ読み取
り可能な記録媒体であって、前記プログラムは、被計測物から検出されたＡＥ信号に基づいて得られたデ
ジタルデータであるＡＥデータを、該ＡＥデータに含ま
れるピークデータに基づいて単純化する単純化手段を備
えることを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録
媒体。
【請求項14】前記プログラムは、前記単純化手段で単
純化されたデータを参照用のデータと比較して異常の有
無を判定する比較判定手段を更に備えることを特徴とす
る請求項１３記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒
体。