JP2006145404A - Method of detecting resonance point - Google Patents

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隆勝 中嶋
Takao Kimita
隆男 君田
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a method for detecting resonance point which can effectively perform detection, even when an object to be measured has a plurality of resonance points. <P>SOLUTION: The method for detecting resonance point detects the resonance points of the object to be measured 4 on the basis of sound pressure data of the object to be measured 4 inputted through a microphone 6. The method comprises a peak part clarifying step of performing waveform processing for clarifying a peak part in time-series changes of the sound pressure data, a spectral distribution producing step of creating frequency spectral distribution by the fast-Fourier transformation, on the basis of each unit waveform formed by extracting a waveform containing a peak section with a predetermined duration for each clarified peak section, a peak section pattern classifying step for classifying the produced frequency spectral distribution by the same kind of pattern, and a resonance point specifying step for determining the resonance frequency for each classification, on the basis of the time interval of each unit waveform corresponding to the frequency spectral distribution included in the same classification. <P>COPYRIGHT: (C)2006,JPO&NCIPI

Description

本発明は、共振点検出方法に関し、より詳しくは、マイクロフォンを介して入力された被測定物の音圧データに基づいて、該被測定物の共振周波数を検出する共振点検出方法に関する。   The present invention relates to a resonance point detection method, and more particularly to a resonance point detection method for detecting a resonance frequency of a measurement object based on sound pressure data of the measurement object input via a microphone.

製品や部品の振動特性や性能などを評価するための振動試験が、種々の製造業等で広く行われている。例えば、特許文献１には、動力伝達などに用いられるベルト装置のベルト張力を管理するために、ベルトに衝撃を与えたときの振動波形をマイクロフォンで検出し、この振動波形に基づいてベルトの固有振動数を測定する方法が開示されている。この固有振動数測定方法は、暗騒音レベルが高い場合は入力される振動波形の増幅ゲインを小さくできる一方、暗騒音レベルが低い場合は入力される振動波形の増幅ゲインを大きくすることにより、振動検出時における暗騒音の影響を抑制している。
特開平１１−２４１９６１号公報 Vibration tests for evaluating vibration characteristics and performance of products and parts are widely performed in various manufacturing industries. For example, in Patent Document 1, in order to manage the belt tension of a belt device used for power transmission or the like, a vibration waveform when an impact is applied to the belt is detected by a microphone, and the characteristic of the belt is determined based on the vibration waveform. A method for measuring frequency is disclosed. This natural frequency measurement method can reduce the amplification gain of the input vibration waveform when the background noise level is high, while increasing the amplification gain of the input vibration waveform when the background noise level is low. The influence of background noise during detection is suppressed.
Japanese Patent Application Laid-Open No. 11-241961

上述した従来の固有振動数測定方法は、ベルトに衝撃を与えてからある程度時間が経過した後の規則的な波形をカウンタにより検出するようにしているため、単一の共振周波数は測定可能であるが、複数の共振周波数を有する部品や製品に対しては、各共振周波数を検出することが困難であるという問題があった。   In the above-described conventional natural frequency measurement method, a regular waveform after a certain amount of time has passed after the impact is applied to the belt is detected by the counter, so that a single resonance frequency can be measured. However, there is a problem that it is difficult to detect each resonance frequency for parts and products having a plurality of resonance frequencies.

そこで、本発明は、被測定物が複数の共振周波数を有する場合であっても有効に検出することができる共振点検出方法を提供することを目的とする。   Therefore, an object of the present invention is to provide a resonance point detection method capable of effectively detecting even when the object to be measured has a plurality of resonance frequencies.

本発明の前記目的は、マイクロフォンを介して入力された被測定物の音圧データに基づいて、該被測定物の共振周波数を検出する共振点検出方法であって、 前記音圧データの時系列変化のピーク部を明瞭化するための波形処理を行うピーク部明瞭化ステップと、明瞭化されたピーク部毎に、該ピーク部を含む波形を所定の時間幅で取り出した各単位波形に基づいて、高速フーリエ変換により周波数スペクトル分布を作成するスペクトル分布作成ステップと、作成された各周波数スペクトル分布を同種のパターン毎に分類するピーク部パターン分類ステップと、同じ分類に含まれる周波数スペクトル分布に対応する前記各単位波形の時間間隔に基づいて、分類毎に共振周波数を求める共振点特定ステップとを備える共振点検出方法により達成される。   The object of the present invention is a resonance point detection method for detecting a resonance frequency of an object to be measured based on sound pressure data of the object to be measured input via a microphone, the time series of the sound pressure data being Based on each unit waveform obtained by extracting a waveform including the peak portion with a predetermined time width for each clarified peak portion and a peak portion clarification step for performing waveform processing for clarifying the peak portion of the change. , Corresponding to the frequency spectrum distribution included in the same classification, the spectrum distribution creation step of creating the frequency spectrum distribution by fast Fourier transform, the peak part pattern classification step of classifying each created frequency spectrum distribution for each pattern of the same kind Achieved by a resonance point detection method comprising a resonance point specifying step for obtaining a resonance frequency for each classification based on the time interval of each unit waveform It is.

この共振点検出方法において、前記ピーク部明瞭化ステップは、前記音圧データに対して、ヒルベルト変換処理、実効値算出処理、又は、二乗処理から選択される少なくとも１種の処理を行うステップを含むことができる。   In this resonance point detection method, the peak portion clarifying step includes a step of performing at least one kind of processing selected from a Hilbert transform process, an effective value calculation process, or a square process on the sound pressure data. be able to.

また、本発明の前記目的は、マイクロフォンを介して入力された被測定物の音圧データに基づいて、該被測定物の共振周波数を検出する共振点検出方法であって、前記音圧データの時系列変化を所定の時間幅で分割して取り出した各単位波形に基づいて、高速フーリエ変換により周波数スペクトル分布を作成するスペクトル分布作成ステップと、作成された各周波数スペクトル分布を同種のパターン毎に分類するパターン分類ステップと、同じ分類に含まれる各周波数スペクトル分布に対応する前記各単位波形の時間間隔に基づいて、分類毎に共振周波数を求める共振点特定ステップとを備える共振点検出方法により達成される。   In addition, the object of the present invention is a resonance point detection method for detecting a resonance frequency of an object to be measured based on the sound pressure data of the object to be measured input via a microphone, Based on each unit waveform extracted by dividing time series changes by a predetermined time width, a spectrum distribution creation step for creating a frequency spectrum distribution by fast Fourier transform, and each created frequency spectrum distribution for each pattern of the same type Achieved by a resonance point detection method comprising: a pattern classification step for classification, and a resonance point identification step for obtaining a resonance frequency for each classification based on the time interval of each unit waveform corresponding to each frequency spectrum distribution included in the same classification Is done.

この共振点検出方法において、前記パターン分類ステップは、作成された各周波数スペクトル分布を、予め測定された暗騒音の周波数スペクトル分布と比較して、暗騒音の周波数スペクトル分布と同じ分類の周波数スペクトル分布を判別するステップを備えることが好ましい。   In this resonance point detection method, the pattern classification step compares the created frequency spectrum distribution with the frequency spectrum distribution of the background noise measured in advance, and the frequency spectrum distribution of the same classification as the frequency spectrum distribution of the background noise. It is preferable to include a step of determining

また、本発明の前記目的は、マイクロフォンを介して入力された被測定物の音圧データに基づいて、該被測定物の共振周波数を検出する共振点検出方法であって、前記音圧データの時系列変化のピーク部を明瞭化するための波形処理を行うピーク部明瞭化ステップと、高速フーリエ変換により、波形処理後の前記音圧データの周波数スペクトル分布を作成するスペクトル分布作成ステップと、作成された周波数スペクトル分布のピークを検出し、該ピークに対応する周波数を共振周波数として求める共振点特定ステップとを備える共振点検出方法により達成される。   In addition, the object of the present invention is a resonance point detection method for detecting a resonance frequency of an object to be measured based on the sound pressure data of the object to be measured input via a microphone, Peak part clarifying step for performing waveform processing for clarifying the peak part of time series change, spectrum distribution creating step for creating frequency spectrum distribution of the sound pressure data after waveform processing by fast Fourier transform, and creation The resonance point detecting method includes a resonance point specifying step of detecting a peak of the frequency spectrum distribution and obtaining a frequency corresponding to the peak as a resonance frequency.

この共振点検出方法において、前記ピーク部明瞭化ステップは、前記音圧データに基づき、ヒルベルト変換処理、実効値算出処理、又は、二乗処理から選択される少なくとも１種の処理を行うステップを含むことができる。   In this resonance point detection method, the peak portion clarifying step includes a step of performing at least one process selected from a Hilbert transform process, an effective value calculation process, or a square process based on the sound pressure data. Can do.

本発明によれば、被測定物が複数の共振周波数を有する場合であっても有効に検出することができる共振点検出方法を提供することを目的とする。   According to the present invention, it is an object to provide a resonance point detection method capable of effectively detecting even when the object to be measured has a plurality of resonance frequencies.

以下、本発明の実施の形態について添付図面を参照して説明する。   Embodiments of the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings.

（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る共振点検出方法を実施するための装置の概略構成図である。図１に示すように、本実施形態においては、３方向に振動可能な振動試験機１の振動台２に被測定物４を取り付けてランダム振動試験を行い、この時に発生する音圧レベルをマイクロフォン６で測定する。マイクロフォン６を介して入力された音圧データは、増幅手段８で増幅された後、フィルタ処理手段１０に入力される。フィルタ処理手段１０は、増幅された音圧データに対して、所定の周波数（例えば１ｋＨｚ）以下の低周波成分を除去する。尚、フィルタ処理手段１０による前処理は、暗騒音が十分低い場合には、省略することも可能である。 (First embodiment)
FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an apparatus for carrying out a resonance point detecting method according to the first embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, in this embodiment, a measurement object 4 is attached to a vibration table 2 of a vibration tester 1 capable of vibration in three directions, a random vibration test is performed, and a sound pressure level generated at this time is measured with a microphone. Measure with 6. The sound pressure data input via the microphone 6 is amplified by the amplification means 8 and then input to the filter processing means 10. The filter processing means 10 removes low frequency components having a predetermined frequency (for example, 1 kHz) or less from the amplified sound pressure data. The preprocessing by the filter processing means 10 can be omitted when the background noise is sufficiently low.

フィルタ処理手段１０から出力される音圧データは、例えば、図２（ａ）に示す時間波形を有しており、この音圧データが、ピーク部明瞭化手段１２に入力される。ピーク部明瞭化手段１２は、入力された音圧データのピーク部を明瞭化するための処理を行う。本実施形態においては、ピーク部明瞭化処理の一例として、ヒルベルト変換を行うことにより図２（ａ）に示す波形の振幅の包絡線を求めるヒルベルト変換処理を行っている。ヒルベルト変換処理後の波形を、図２（ｂ）に示す。ピーク部を明瞭化するための処理としては、上記以外に、例えば、実効値（ＲＭＳ）算出処理や、二乗処理を挙げることができ、更に、これらを適宜組み合わせた処理を行ってもよい。図２（ａ）に示す時間波形に対して、実効値算出処理及び二乗処理を行った結果を、それぞれ図３（ａ）及び図３（ｂ）に示す。   The sound pressure data output from the filter processing means 10 has, for example, a time waveform shown in FIG. 2A, and this sound pressure data is input to the peak clarifying means 12. The peak part clarifying means 12 performs processing for clarifying the peak part of the input sound pressure data. In the present embodiment, as an example of the peak portion clarification process, the Hilbert transform process is performed to obtain the envelope of the waveform amplitude shown in FIG. 2A by performing the Hilbert transform. The waveform after the Hilbert transform process is shown in FIG. As a process for clarifying the peak portion, in addition to the above, for example, an effective value (RMS) calculation process and a square process can be cited, and further, a process appropriately combining these may be performed. The results of the effective value calculation process and the square process performed on the time waveform shown in FIG. 2A are shown in FIG. 3A and FIG. 3B, respectively.

ピーク部明瞭化手段１２によりピーク部が明瞭化された音圧データは、スペクトル分布作成手段１４に入力される。スペクトル分布作成手段１４においては、入力された音圧データに対し、振幅強度を予め設定された閾値強度と比較することによりピーク部を検出し、このピーク部の前後を所定の時間幅で取り出す。この時間幅は、例えば、被測定物のランダム振動試験を行う場合、ランダム振動の最小周期の１／２又は１／４に設定することができる。スペクトル分布作成手段１４は、このようにして音圧データのピーク部を含む単位波形をピーク部毎に取り出し、それぞれの単位波形に基づいて、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）により、周波数スペクトル分布を作成する。図２（ｂ）に符号Ａ〜Ｄに示す各ピーク部を含む単位波形に基づいて作成した周波数スペクトル分布を、それぞれ図２（ｃ）に符号ａ〜ｄで示す。   The sound pressure data whose peak portion has been clarified by the peak portion clarifying means 12 is input to the spectrum distribution creating means 14. The spectrum distribution creating means 14 detects the peak portion of the input sound pressure data by comparing the amplitude intensity with a preset threshold intensity, and takes out the portion before and after the peak portion with a predetermined time width. This time width can be set to 1/2 or 1/4 of the minimum period of random vibration, for example, when performing a random vibration test on the object to be measured. In this way, the spectrum distribution creating means 14 extracts the unit waveform including the peak portion of the sound pressure data for each peak portion, and creates the frequency spectrum distribution by fast Fourier transform (FFT) based on each unit waveform. . The frequency spectrum distribution created based on the unit waveform including the peak portions indicated by reference signs A to D in FIG. 2B is indicated by reference signs a to d in FIG.

作成された各周波数スペクトル分布は、ピーク部パターン分類手段１６に入力される。ピーク部パターン分類手段１６は、各周波数スペクトル分布のピーク周波数の値、あるいはスペクトル分布の形状を比較することにより、同種のパターン毎に分類する。スペクトル分布を分類する方法としては、例えば、複数種類のテンプレート分布を予め作成しておき、スペクトル分布とテンプレート分布との差をパターンマッチング法などにより算出し、この差が最小となるテンプレート分布を特定する方法を挙げることができる。図２（ｃ）に示す４つの周波数スペクトル分布は、ピーク部パターン分類手段１６により、符号ａで示すスペクトル分布と符号ｃで示すスペクトル分布とが第１のカテゴリーに分類され、符号ｂで示すスペクトル分布と符号ｄで示すスペクトル分布とが第２のカテゴリーに分類される。こうして得られた各周波数スペクトル分布の分類結果は、共振点特定手段１８に入力される。   Each created frequency spectrum distribution is input to the peak portion pattern classification means 16. The peak portion pattern classification means 16 classifies the patterns for the same kind by comparing the peak frequency values of the frequency spectrum distributions or the shapes of the spectrum distributions. As a method of classifying the spectrum distribution, for example, a plurality of types of template distributions are created in advance, the difference between the spectrum distribution and the template distribution is calculated by a pattern matching method, etc., and the template distribution that minimizes this difference is specified. The method of doing can be mentioned. The four frequency spectrum distributions shown in FIG. 2C are classified into the first category by the peak pattern classification means 16 and the spectrum distribution indicated by the symbol a and the spectrum distribution indicated by the symbol c. The distribution and the spectrum distribution indicated by the symbol d are classified into the second category. The classification result of each frequency spectrum distribution obtained in this way is input to the resonance point specifying means 18.

共振点特定手段１８は、同じ分類に含まれる複数の周波数スペクトル分布に対応する単位波形を特定し、隣接する単位波形の時間間隔から共振周波数を求める。図２（ｂ）に示す符号Ａ及びＣの単位波形は同一のカテゴリーであることから、それぞれの単位波形に含まれるピークの時間間隔Ｔ１から、共振周波数１／Ｔ１を求めることができ、同様に、符号Ｂ及びＤの単位波形に含まれるピークの時間間隔Ｔ２から、共振周波数１／Ｔ２を求めることができる。   The resonance point specifying unit 18 specifies unit waveforms corresponding to a plurality of frequency spectrum distributions included in the same classification, and obtains a resonance frequency from the time interval between adjacent unit waveforms. Since the unit waveforms of the symbols A and C shown in FIG. 2B are in the same category, the resonance frequency 1 / T1 can be obtained from the peak time interval T1 included in each unit waveform. The resonance frequency 1 / T2 can be obtained from the time interval T2 of the peaks included in the unit waveforms of symbols B and D.

上述したフィルタ処理手段１０、ピーク部明瞭化手段１２、スペクトル分布作成手段１４、ピーク部パターン分類手段１６及び共振点特定手段１８は、例えば、１台のコンピュータにより機能させることができる。   The filter processing unit 10, the peak part clarifying unit 12, the spectrum distribution creating unit 14, the peak part pattern classifying unit 16, and the resonance point specifying unit 18 described above can be operated by, for example, one computer.

本実施形態の共振点検出方法によれば、被測定物の音圧データのピーク部を含む各単位波形に基づき周波数スペクトル分布を作成し、このスペクトル分布を同種のパターン毎に分類して、分類毎に共振周波数を求めるようにしているので、被測定物が複数の共振周波数を有する場合であっても、周波数スペクトル分布が複数種類に分類される結果、各共振周波数を容易に検出することができる。また、共振周波数の分類に基づいて、被測定物から発生する音の特徴を把握することができるので、例えば、被測定物における発生原因の特定を効果的に行うことが可能になる。   According to the resonance point detection method of the present embodiment, the frequency spectrum distribution is created based on each unit waveform including the peak portion of the sound pressure data of the object to be measured, and the spectrum distribution is classified into patterns of the same type and classified. Since the resonance frequency is obtained every time, even if the object to be measured has a plurality of resonance frequencies, the frequency spectrum distribution is classified into a plurality of types, so that each resonance frequency can be easily detected. it can. Further, since the characteristics of the sound generated from the object to be measured can be grasped based on the classification of the resonance frequency, for example, it becomes possible to effectively identify the cause of occurrence in the object to be measured.

また、単位波形を取り出す前に、ピーク部を明瞭化する処理を行っているため、ピーク部を含む単位波形を確実に取り出すことができる。   In addition, since the peak portion is clarified before the unit waveform is extracted, the unit waveform including the peak portion can be reliably extracted.

（第２の実施形態）
図４は、本発明の第２の実施形態に係る共振点検出方法を実施するための装置の概略構成図である。本実施形態においても、第１の実施形態と同様、３方向に振動可能な振動試験機１の振動台２に被測定物４を取り付けてランダム振動試験を行い、この時に発生する音圧レベルをマイクロフォン６で測定する。マイクロフォン６を介して入力された音圧データは、増幅手段８で増幅された後、フィルタ処理手段１０に入力される。フィルタ処理手段１０は、増幅された音圧データに対して、所定の周波数（例えば１ｋＨｚ）以下の低周波成分を除去する。尚、フィルタ処理手段１０による前処理は、暗騒音が十分低い場合には、省略することも可能である。 (Second Embodiment)
FIG. 4 is a schematic configuration diagram of an apparatus for carrying out the resonance point detection method according to the second embodiment of the present invention. Also in the present embodiment, as in the first embodiment, a random vibration test is performed by attaching the object to be measured 4 to the vibration table 2 of the vibration testing machine 1 capable of vibrating in three directions, and the sound pressure level generated at this time is determined. Measure with microphone 6. The sound pressure data input via the microphone 6 is amplified by the amplification means 8 and then input to the filter processing means 10. The filter processing means 10 removes low frequency components having a predetermined frequency (for example, 1 kHz) or less from the amplified sound pressure data. The preprocessing by the filter processing means 10 can be omitted when the background noise is sufficiently low.

フィルタ処理手段１０から出力される音圧データは、例えば、図５（ａ）に示す時間波形を有しており、この音圧データが、スペクトル分布作成手段２２に入力される。スペクトル分布作成手段２２においては、入力された音圧データを所定の時間幅で順次分割して取り出す。この時間幅は、例えば、被測定物のランダム振動試験を行う場合、ランダム振動の最小周期の１／２又は１／４に設定することができる。スペクトル分布作成手段２２は、分割された音圧データの各単位波形に基づいて、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）により、周波数スペクトル分布を作成する。図５（ｂ）に符号Ｅ〜Ｊで示す単位波形に基づいて作成した周波数スペクトル分布を、それぞれ図５（ｃ）に符号ｅ〜ｊで示す。   The sound pressure data output from the filter processing means 10 has a time waveform shown in FIG. 5A, for example, and this sound pressure data is input to the spectrum distribution creating means 22. In the spectrum distribution creating means 22, the input sound pressure data is sequentially divided and extracted by a predetermined time width. This time width can be set to 1/2 or 1/4 of the minimum period of random vibration, for example, when performing a random vibration test on the object to be measured. The spectrum distribution creating means 22 creates a frequency spectrum distribution by fast Fourier transform (FFT) based on each unit waveform of the divided sound pressure data. The frequency spectrum distributions created based on the unit waveforms indicated by symbols E to J in FIG. 5B are indicated by symbols e to j in FIG.

作成された各周波数スペクトル分布は、パターン分類手段２４に入力される。パターン分類手段２４は、各周波数スペクトル分布の形状を比較することにより、同種の形状毎に分類する。スペクトル分布の形状を分類する方法としては、前記第１の実施形態におけるピーク部パターン分類手段１６と同様の分類方法を例示することができる。図５（ｃ）に示す６つの周波数スペクトル分布は、パターン分類手段２４により、符号ｅで示すスペクトル分布と符号ｈで示すスペクトル分布とが第１のカテゴリーに分類され、符号ｆで示すスペクトル分布と符号ｉで示すスペクトル分布とが第２のカテゴリーに分類される。また、パターン分類手段２４は、周波数スペクトル分布を分類する際に、作成された各周波数スペクトル分布を、予め測定された暗騒音の周波数スペクトル分布と比較して、暗騒音の周波数スペクトル分布と同じカテゴリーに分類される同種の形状の周波数スペクトル分布を、パターンマッチングなどにより判別する。本実施形態においては、符号ｇで示すスペクトル分布と符号ｊで示すスペクトル分布とが暗騒音のカテゴリーに分類される。こうして得られた各周波数スペクトル分布の分類結果は、共振点特定手段２６に入力される。   Each created frequency spectrum distribution is input to the pattern classification means 24. The pattern classifying means 24 classifies each frequency spectrum distribution by classifying the same type of shape. As a method for classifying the shape of the spectrum distribution, a classification method similar to the peak portion pattern classification unit 16 in the first embodiment can be exemplified. In the six frequency spectrum distributions shown in FIG. 5C, the pattern classification unit 24 classifies the spectrum distribution indicated by the symbol e and the spectrum distribution indicated by the symbol h into the first category. The spectrum distribution indicated by the symbol i is classified into the second category. In addition, when classifying the frequency spectrum distribution, the pattern classification unit 24 compares the created frequency spectrum distribution with the frequency spectrum distribution of the background noise measured in advance, and the same category as the frequency spectrum distribution of the background noise. The frequency spectrum distribution of the same type classified as follows is discriminated by pattern matching or the like. In the present embodiment, the spectrum distribution indicated by the symbol g and the spectrum distribution indicated by the symbol j are classified into the background noise category. The classification result of each frequency spectrum distribution obtained in this way is input to the resonance point specifying means 26.

共振点特定手段２６は、同じ分類に含まれる複数の周波数スペクトル分布に対応する単位波形を特定し、隣接する単位波形の時間間隔から共振周波数を求める。図５（ｂ）に示す符号Ｅ及びＨの単位波形は同一のカテゴリーであることから、それぞれの単位波形に含まれるピークの時間間隔Ｔ３（＝ｔ３２−ｔ３１）から、共振周波数１／Ｔ３を求めることができ、同様に、符号Ｆ及びＩの単位波形に含まれるピークの時間間隔Ｔ４（＝ｔ４２−ｔ４１）から、共振周波数１／Ｔ４を求めることができる。また、符号Ｇ及びＪの単位波形は、パターン分類手段２４による分類結果により、暗騒音に対応するものであることから、共振点の特定においてはこれらを除外する。 The resonance point specifying unit 26 specifies unit waveforms corresponding to a plurality of frequency spectrum distributions included in the same classification, and obtains a resonance frequency from the time interval between adjacent unit waveforms. Since the unit waveforms of symbols E and H shown in FIG. 5B are in the same category, the resonance frequency 1 / T3 is calculated from the time interval T3 (= t 32 −t 31 ) of the peak included in each unit waveform. can be obtained, similarly, from the time interval of peaks included in the unit waveform code F and I T4 (= t 42 -t 41 ), it can be determined the resonance frequency 1 / T4. The unit waveforms of symbols G and J correspond to background noise according to the classification result by the pattern classification unit 24, and therefore are excluded in specifying the resonance point.

上述したフィルタ処理手段１０、スペクトル分布作成手段２２、パターン分類手段２４及び共振点特定手段２６は、例えば、１台のコンピュータにより機能させることができる。   The above-described filter processing means 10, spectrum distribution creating means 22, pattern classification means 24, and resonance point specifying means 26 can be operated by, for example, one computer.

本実施形態の共振点検出方法によれば、被測定物の音圧データを分割して取り出した各単位波形に基づき周波数スペクトル分布を作成し、このスペクトル分布を同種のパターン毎に分類して、分類毎に共振周波数を求めるようにしているので、第１の実施形態と同様に、被測定物が複数の共振周波数を有する場合であっても、各共振周波数を容易に検出することができる。また、共振周波数の分類に基づいて、被測定物から発生する音の特徴を把握することができるので、例えば、被測定物における発生原因の特定を効果的に行うことが可能になる。   According to the resonance point detection method of the present embodiment, a frequency spectrum distribution is created based on each unit waveform obtained by dividing the sound pressure data of the object to be measured, and the spectrum distribution is classified for each of the same types of patterns. Since the resonance frequency is obtained for each classification, each resonance frequency can be easily detected even when the device under test has a plurality of resonance frequencies, as in the first embodiment. Further, since the characteristics of the sound generated from the object to be measured can be grasped based on the classification of the resonance frequency, for example, it becomes possible to effectively identify the cause of occurrence in the object to be measured.

また、周波数スペクトル分布を分類する際に、暗騒音の周波数スペクトル分布と同じ分類の周波数スペクトル分布を判別することにより、共振周波数の検出をより容易に行うことができる。   Further, when classifying the frequency spectrum distribution, the resonance frequency can be detected more easily by discriminating the frequency spectrum distribution of the same classification as the frequency spectrum distribution of the background noise.

（第３の実施形態）
図６は、本発明の第３の実施形態に係る共振点検出方法を実施するための装置の概略構成図である。図６に示すように、本実施形態においては、３方向に振動可能な振動試験機１の振動台２に被測定物４を取り付けてランダム振動試験を行い、この時に発生する音圧レベルをマイクロフォン６で測定する。マイクロフォン６を介して入力された音圧データは、増幅手段８で増幅される。 (Third embodiment)
FIG. 6 is a schematic configuration diagram of an apparatus for carrying out a resonance point detecting method according to the third embodiment of the present invention. As shown in FIG. 6, in this embodiment, a measurement object 4 is attached to a vibration table 2 of a vibration tester 1 capable of vibration in three directions, a random vibration test is performed, and a sound pressure level generated at this time is measured with a microphone. Measure with 6. The sound pressure data input via the microphone 6 is amplified by the amplification means 8.

増幅された音圧データは、例えば、図７（ａ）に示す時間波形を有しており、この音圧データが、ピーク部明瞭化手段３２に入力される。ピーク部明瞭化手段３２は、入力された音圧データのピーク部を明瞭化するための処理を行う。本実施形態においては、ピーク部明瞭化処理の一例として、ヒルベルト変換を行うことにより図７（ａ）に示す波形の振幅の包絡線を求めるヒルベルト変換処理を行っている。ヒルベルト変換処理後の波形を、図７（ｂ）に示す。ピーク部を明瞭化するための処理としては、上記以外に、例えば、実効値（ＲＭＳ）算出処理や、二乗処理を挙げることができ、更に、これらを適宜組み合わせた処理を行ってもよい。図７（ａ）に示す時間波形に対して、実効値算出処理及び二乗処理を行った結果を、それぞれ図８（ａ）及び図８（ｂ）に示す。   The amplified sound pressure data has, for example, a time waveform shown in FIG. 7A, and this sound pressure data is input to the peak portion clarifying means 32. The peak part clarifying means 32 performs a process for clarifying the peak part of the input sound pressure data. In this embodiment, as an example of the peak portion clarification process, the Hilbert transform process is performed to obtain the envelope of the waveform amplitude shown in FIG. 7A by performing the Hilbert transform. The waveform after the Hilbert transform process is shown in FIG. As a process for clarifying the peak portion, in addition to the above, for example, an effective value (RMS) calculation process and a square process can be cited, and further, a process appropriately combining these may be performed. The results of performing the effective value calculation process and the square process on the time waveform shown in FIG. 7A are shown in FIG. 8A and FIG. 8B, respectively.

ピーク部明瞭化手段３２によりピーク部が明瞭化された音圧データは、スペクトル分布作成手段３４に入力される。スペクトル分布作成手段３４においては、入力された音圧データに基づき、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）により、周波数スペクトル分布を作成する。図７（ｂ）に示す時間波形に基づいて作成した周波数スペクトル分布を、図７（ｃ）に示す。   The sound pressure data whose peak portion has been clarified by the peak portion clarifying means 32 is input to the spectrum distribution creating means 34. The spectrum distribution creating means 34 creates a frequency spectrum distribution by fast Fourier transform (FFT) based on the input sound pressure data. FIG. 7C shows a frequency spectrum distribution created based on the time waveform shown in FIG.

作成された各周波数スペクトル分布は、共振点特定手段３６に入力される。 共振点特定手段３６は、作成された周波数スペクトル分布の強度を、予め設定された閾値強度と比較する等してピークを検出し、このピークに対応する周波数を共振周波数として求める。ピークを検出するための閾値強度は、暗騒音のほとんどが除外できる範囲で最小となるように設定することが好ましい。図７（ｃ）に示す周波数スペクトル分布においては、破線で示す閾値強度よりも大きい強度に対応する周波数Ｆ５及びＦ６を、共振周波数として特定することができる。尚、図７（ｃ）においては、共振周波数Ｆ５及びＦ６によって、それぞれの整数倍の周波数にもピークが生じているが、共振点特定手段３６における共振点の特定においては、これらの周波数を除外している。   Each created frequency spectrum distribution is input to the resonance point specifying means 36. The resonance point specifying unit 36 detects a peak by comparing the intensity of the generated frequency spectrum distribution with a preset threshold intensity, and obtains a frequency corresponding to the peak as a resonance frequency. The threshold intensity for detecting the peak is preferably set so as to be the smallest within a range in which most of the background noise can be excluded. In the frequency spectrum distribution shown in FIG. 7C, the frequencies F5 and F6 corresponding to the intensity larger than the threshold intensity indicated by the broken line can be specified as the resonance frequency. In FIG. 7C, the resonance frequencies F5 and F6 also cause peaks at frequencies that are integral multiples of each other. However, in specifying the resonance point in the resonance point specifying means 36, these frequencies are excluded. is doing.

上述したピーク部明瞭化手段３２、スペクトル分布作成手段３４及び共振点特定手段３６は、例えば、１台のコンピュータにより機能させることができる。尚、本実施形態においては、音圧データをピーク部明瞭化手段３２に入力する前にフィルタ処理を施さなくても、共振点特定手段３６が暗騒音を容易に判別可能であるが、例えば、被測定物を高周波でランダム振動させるような場合には、音圧データの高周波成分を除去するフィルタ処理を行った後に、ピーク部明瞭化手段３２に入力するようにしてもよい。   The peak part clarifying means 32, the spectrum distribution creating means 34, and the resonance point specifying means 36 described above can be made to function by a single computer, for example. In the present embodiment, the resonance point specifying unit 36 can easily determine the background noise without performing the filtering process before the sound pressure data is input to the peak part clarifying unit 32. When the object to be measured is randomly vibrated at a high frequency, it may be inputted to the peak portion clarifying means 32 after performing a filtering process for removing the high frequency component of the sound pressure data.

本実施形態の共振点検出方法によれば、被測定物の音圧データのピーク部を明瞭化する処理を行った後に周波数スペクトル分布を作成し、この周波数スペクトル分布のピークに対応する周波数から共振周波数を特定しているので、被測定物が複数の共振周波数を有する場合であっても、各共振周波数を容易に精度良く検出することができる。   According to the resonance point detection method of the present embodiment, a frequency spectrum distribution is created after processing for clarifying the peak portion of the sound pressure data of the object to be measured, and resonance is performed from the frequency corresponding to the peak of the frequency spectrum distribution. Since the frequency is specified, each resonance frequency can be detected easily and accurately even when the object to be measured has a plurality of resonance frequencies.

本発明の第１の実施形態に係る共振点検出方法を実施するための装置の概略構成図である。It is a schematic block diagram of the apparatus for enforcing the resonance point detection method which concerns on the 1st Embodiment of this invention. 前記共振点検出方法において処理されるデータ波形の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the data waveform processed in the said resonance point detection method. 前記共振点検出方法の変形例により処理されるデータ波形の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the data waveform processed by the modification of the said resonance point detection method. 本発明の第２の実施形態に係る共振点検出方法を実施するための装置の概略構成図である。It is a schematic block diagram of the apparatus for implementing the resonance point detection method which concerns on the 2nd Embodiment of this invention. 前記共振点検出方法において処理されるデータ波形の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the data waveform processed in the said resonance point detection method. 本発明の第３の実施形態に係る共振点検出方法を実施するための装置の概略構成図である。It is a schematic block diagram of the apparatus for implementing the resonance point detection method which concerns on the 3rd Embodiment of this invention. 前記共振点検出方法において処理されるデータ波形の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the data waveform processed in the said resonance point detection method. 前記共振点検出方法の変形例により処理されるデータ波形の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the data waveform processed by the modification of the said resonance point detection method.

符号の説明Explanation of symbols

１ 振動試験機
２ 振動台
４ 被測定物
６ マイクロフォン
８ 増幅手段
１０ フィルタ処理手段
１２ ピーク部明瞭化手段
１４ スペクトル分布作成手段
１６ ピーク部パターン分類手段
１８ 共振点特定手段
２２ スペクトル分布作成手段
２４ パターン分類手段
２６ 共振点特定手段
３２ ピーク部明瞭化手段
３４ スペクトル分布作成手段
３６ 共振点特定手段 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Vibration test machine 2 Shaking table 4 Measured object 6 Microphone 8 Amplifying means 10 Filter processing means 12 Peak part clarifying means 14 Spectrum distribution creating means 16 Peak part pattern classifying means 18 Resonance point specifying means 22 Spectrum distribution creating means 24 Pattern classification Means 26 Resonance point specifying means 32 Peak portion clarifying means 34 Spectral distribution creating means 36 Resonance point specifying means

Claims (6)

マイクロフォンを介して入力された被測定物の音圧データに基づいて、該被測定物の共振周波数を検出する共振点検出方法であって、
前記音圧データの時系列変化のピーク部を明瞭化するための波形処理を行うピーク部明瞭化ステップと、
明瞭化されたピーク部毎に、該ピーク部を含む波形を所定の時間幅で取り出した各単位波形に基づいて、高速フーリエ変換により周波数スペクトル分布を作成するスペクトル分布作成ステップと、
作成された各周波数スペクトル分布を同種のパターン毎に分類するピーク部パターン分類ステップと、
同じ分類に含まれる周波数スペクトル分布に対応する前記各単位波形の時間間隔に基づいて、分類毎に共振周波数を求める共振点特定ステップとを備える共振点検出方法。 A resonance point detecting method for detecting a resonance frequency of an object to be measured based on sound pressure data of the object to be measured input via a microphone,
A peak part clarification step for performing waveform processing for clarifying a peak part of a time series change of the sound pressure data;
For each clarified peak portion, based on each unit waveform obtained by extracting a waveform including the peak portion with a predetermined time width, a spectrum distribution creating step for creating a frequency spectrum distribution by fast Fourier transform,
Peak part pattern classification step for classifying each created frequency spectrum distribution for each pattern of the same type,
A resonance point detection method comprising: a resonance point specifying step for obtaining a resonance frequency for each classification based on a time interval of each unit waveform corresponding to a frequency spectrum distribution included in the same classification. 前記ピーク部明瞭化ステップは、前記音圧データに対して、ヒルベルト変換処理、実効値算出処理、又は、二乗処理から選択される少なくとも１種の処理を行うステップを含む請求項１に記載の共振点検出方法。 2. The resonance according to claim 1, wherein the peak portion clarifying step includes a step of performing at least one kind of process selected from a Hilbert transform process, an effective value calculation process, or a square process on the sound pressure data. Point detection method. マイクロフォンを介して入力された被測定物の音圧データに基づいて、該被測定物の共振周波数を検出する共振点検出方法であって、
前記音圧データの時系列変化を所定の時間幅で分割して取り出した各単位波形に基づいて、高速フーリエ変換により周波数スペクトル分布を作成するスペクトル分布作成ステップと、
作成された各周波数スペクトル分布を同種のパターン毎に分類するパターン分類ステップと、
同じ分類に含まれる各周波数スペクトル分布に対応する前記各単位波形の時間間隔に基づいて、分類毎に共振周波数を求める共振点特定ステップとを備える共振点検出方法。 A resonance point detecting method for detecting a resonance frequency of an object to be measured based on sound pressure data of the object to be measured input via a microphone,
A spectrum distribution creating step for creating a frequency spectrum distribution by fast Fourier transform based on each unit waveform obtained by dividing the time-series change of the sound pressure data by a predetermined time width;
A pattern classification step for classifying each created frequency spectrum distribution into patterns of the same kind;
A resonance point detection method comprising: a resonance point specifying step for obtaining a resonance frequency for each classification based on a time interval of each unit waveform corresponding to each frequency spectrum distribution included in the same classification. 前記パターン分類ステップは、作成された各周波数スペクトル分布を、予め測定された暗騒音の周波数スペクトル分布と比較して、暗騒音の周波数スペクトル分布と同じ分類の周波数スペクトル分布を判別するステップを備える請求項３に記載の共振点検出方法。 The pattern classification step includes a step of comparing each created frequency spectrum distribution with a frequency spectrum distribution of background noise measured in advance to determine a frequency spectrum distribution of the same classification as the frequency spectrum distribution of background noise. Item 4. The resonance point detection method according to Item 3. マイクロフォンを介して入力された被測定物の音圧データに基づいて、該被測定物の共振周波数を検出する共振点検出方法であって、
前記音圧データの時系列変化のピーク部を明瞭化するための波形処理を行うピーク部明瞭化ステップと、
高速フーリエ変換により、波形処理後の前記音圧データの周波数スペクトル分布を作成するスペクトル分布作成ステップと、
作成された周波数スペクトル分布のピークを検出し、該ピークに対応する周波数を共振周波数として求める共振点特定ステップとを備える共振点検出方法。 A resonance point detecting method for detecting a resonance frequency of an object to be measured based on sound pressure data of the object to be measured input via a microphone,
A peak part clarification step for performing waveform processing for clarifying a peak part of a time series change of the sound pressure data;
A spectrum distribution creating step for creating a frequency spectrum distribution of the sound pressure data after waveform processing by fast Fourier transform,
A resonance point detection method comprising: a resonance point specifying step of detecting a peak of the created frequency spectrum distribution and obtaining a frequency corresponding to the peak as a resonance frequency. 前記ピーク部明瞭化ステップは、前記音圧データに基づき、ヒルベルト変換処理、実効値算出処理、又は、二乗処理から選択される少なくとも１種の処理を行うステップを含む請求項５に記載の共振点検出方法。 The resonance inspection according to claim 5, wherein the peak portion clarifying step includes a step of performing at least one kind of processing selected from a Hilbert transform process, an effective value calculation process, or a square process based on the sound pressure data. Out method.
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