JP2006177711A - Method and apparatus of inspecting pivot allophone of engine valve gear structure - Google Patents

Method and apparatus of inspecting pivot allophone of engine valve gear structure Download PDF

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Mari Iwata
真理 岩田
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a pivot allophone inspection technique, with which the presence of a pivot allophone in an engine valve gear structure, having a pivot-type rocker arm, can be evaluated from an engine sound. <P>SOLUTION: The pivot allophone inspection device of the engine valve gear structure having the pivot pe rocker arm. This device includes an FFT unit 42, which takes out the attention signal of a pivot sound frequency band, including a pivot sound from an engine sound signal acquired through a microphone 3; an operation part 43 which sequentially measures multiple times instrumentation one by one, by making occurrences in predetermined time spacing of an amplitude value more than a threshold or higher in the attention signal into an allophone parameter and calculates the amount of statistical descriptions of a plurality of measured allophone parameters; and an evaluating section 45 which performs pivot priority determining, based on the comparison of the amount of the statistical description with a criterion for evaluation. <P>COPYRIGHT: (C)2006,JPO&NCIPI

Description

本発明は、ピボット式ロッカーアームを備えたエンジン動弁構造のピボット異音検査方法及び装置に関する。   The present invention relates to a method and apparatus for inspecting a pivot noise of an engine valve structure having a pivot type rocker arm.

自動車用エンジンのテスト工程において、運転中のエンジンから発せられる作動音に基づく信号を所定の周波数帯域の信号に分離し、各分離した信号に基づいて異音の有無を判別し、最終的なエンジン合否評価を下す技術が知られているが、その一つに、所定周波数帯域の信号を所定時間毎に平均化して瞬時的な信号電圧を得る平均値検出器と、所定時間毎に平均化された信号電圧の平均値が形成する信号波形から突出して高い電圧値を検出するピーク値検出器と、所定時間毎に平均化された信号電圧が形成する信号波形を平均化して波形全体の平均的電圧値を得る平均化回路と、前記平均値検出器からの出力信号と前記平均化回路からの出力信号とを比較し、突出した信号の出現頻度を求めるピーク度数検出器と、演算判別部が備えられ、この演算判別部が、前記平均値検出器および前記ピーク値検出部からの各出力信号に基づき、ピーク値と平均値から異音ファクタとして演算し、この異音ファクタが設定閾値を超える場合に異常作動音があったものと判別し、前記回転計および前記ピーク度数検出器からの各出力信号に基づき、一回転当たりのピーク度数をピーク発生頻度として演算する異音判別装置がある(例えば特許文献1)。   In the automotive engine test process, the signal based on the operating sound emitted from the engine during operation is separated into signals of a predetermined frequency band, and the presence or absence of abnormal noise is determined based on the separated signals, and the final engine A technique for performing pass / fail evaluation is known, and one of them is an average value detector that averages signals in a predetermined frequency band every predetermined time to obtain an instantaneous signal voltage, and is averaged every predetermined time. The peak value detector that detects a high voltage value protruding from the signal waveform formed by the average value of the signal voltage, and the average of the signal waveform formed by the signal voltage averaged every predetermined time to average the entire waveform An averaging circuit that obtains a voltage value, a peak frequency detector that compares the output signal from the average value detector and the output signal from the averaging circuit, and obtains the appearance frequency of the protruding signal, and an operation discriminator Provided, Is calculated as an abnormal noise factor from the peak value and the average value based on the output signals from the average value detector and the peak value detection unit, and abnormal when the abnormal noise factor exceeds a set threshold There is an abnormal sound discriminating device that discriminates that there is an operating noise and calculates the peak frequency per rotation as the peak occurrence frequency based on the output signals from the tachometer and the peak frequency detector (for example, Patent Documents) 1).

さらには、テストベンチに載置されたエンジンを始動し、このエンジンからのエンジン音とエンジン回転数を用いて判定基準に基づいてエンジン音の良否を判定する、詳しくは、マイクロフォンのエンジン音検出信号及び回転計の回転数検出信号を入力し、回転数一定の条件下で周波数分析し、閾値を超えるエンジン音を検出し、周波数別に重みを付け演算し、判定基準に基づいてエンジン音の良否を判定するエンジン音良否判定装置も知られている(例えば、特許文献2参照。)。   Furthermore, the engine mounted on the test bench is started, and the engine sound from this engine and the engine speed are used to determine the quality of the engine sound based on the determination criteria. And input the rotation speed detection signal of the tachometer, analyze the frequency under the condition of constant rotation speed, detect the engine sound exceeding the threshold, calculate by weighting by frequency, and determine whether the engine sound is good or bad based on the judgment criteria There is also known an engine sound quality determination device that determines whether or not (see, for example, Patent Document 2).

昭61−234332号公報(第3−5頁、第1図)Sho 61-234332 (page 3-5, Fig. 1) 平04−242138号公報(第2−3頁、第2図)No. 04-242138 (page 2-3, FIG. 2)

従来のエンジン良否判定装置は、エンジン音からエンジンの特定箇所の評価ではなくて、エンジン全体の評価をするものであり、時間的な波形信号としてのエンジン音を周波数領域に変換し、各周波数帯域ごとの信号値に平均や積算などの演算を施して得られた演算値を評価するだけである程度の目的を果たし得たと思われるが、本発明のように、ピボット式ロッカーアームを備えたエンジン動弁構造を検査対象している場合、そのような方法では良い結果が得られない。つまり、ピボット式ロッカーアームを備えたエンジン動弁構造において、バルブクリアランスを自動調整するラッシュアジャスターを用いない構造の場合、ピボットからピボット音が発生するが、この音は特定の周波数領域で不定期に発生する不連続的な音であるため、このピボット音の中でピボット異音を判別するのは、単純に周波数領域で表されたエンジン音信号を直接演算して閾値と比較するだけでは不可能である。
上記実状に鑑み、本発明の課題は、ピボット式ロッカーアームを備えたエンジン動弁構造におけるピボット異音の存在をエンジン音から評価することができるピボット異音検査技術を提供することである。
The conventional engine pass / fail judgment device evaluates the entire engine instead of evaluating a specific part of the engine from the engine sound, converts the engine sound as a temporal waveform signal into the frequency domain, It seems that the objective was achieved only by evaluating the calculated values obtained by performing arithmetic operations such as averaging and integration on each signal value. If the valve structure is being examined, such a method will not give good results. In other words, if the engine valve structure with a pivot-type rocker arm does not use a lash adjuster that automatically adjusts the valve clearance, a pivot sound is generated from the pivot, but this sound is irregularly generated in a specific frequency range. Because it is a discontinuous sound that occurs, it is not possible to discriminate the pivot noise among the pivot sounds by simply calculating the engine sound signal expressed in the frequency domain directly and comparing it with the threshold value. It is.
In view of the above situation, an object of the present invention is to provide a pivot noise inspection technique capable of evaluating the presence of a pivot noise in an engine valve structure having a pivot type rocker arm from the engine sound.

上記課題を解決するため、本発明による、ピボット式ロッカーアームを備えたエンジン動弁構造のピボット異音検査装置では、マイクを通じて取得されたエンジン音信号からピボット音を含むピボット音周波数帯域の注目信号を取り出すスペクトル分解部と、前記注目信号における閾値以上の振幅値の所定時間間隔での発生回数を異音パラメータとして順次複数回計測するとともに前記計測された複数の異音パラメータの統計学的特徴量を算定する演算部と、前記統計学的特徴量と評価基準との比較に基づいてピボット良否判定を行う評価部が備えられている。   In order to solve the above-mentioned problem, in the pivot abnormal sound inspection device of the engine valve structure having a pivot type rocker arm according to the present invention, the attention signal in the pivot sound frequency band including the pivot sound from the engine sound signal acquired through the microphone. A spectrum decomposing unit for taking out noise, and measuring the number of occurrences of an amplitude value equal to or greater than a threshold value in the signal of interest at a predetermined time interval sequentially as an abnormal noise parameter and a statistical feature amount of the measured abnormal noise parameter And an evaluation unit for determining whether the pivot is good or not based on a comparison between the statistical feature quantity and the evaluation criterion.

この構成によれば、スペクトル分解部(一般にはFFT機器が用いられる)から出力されたあらかじめ実験的に導出されたピボット音周波数帯域の信号(ここでは注目信号と呼んでいる)を直接評価するのではなく、この注目信号を所定時間間隔で順次サンプリングして、そのサンプリング時間軸における閾値(前設定される)以上の振幅値の発生(出現)回数を異音パラメータとして計測して、この異音パラメータ群に統計演算を施して得られた統計学的特徴量を実験的かつ経験的な考慮によって定められた評価基準と比較してピボット良否の評価が行われる。従来技術のように特定周波数帯域の信号をすぐに評価するのではなく、ピボット音周波数帯域の注目信号をさらに時間軸で展開して異音パラメータ群を計測し、この異音パラメーラ群の特性に基づいて最終的な評価を行うことで、良否判定が非常に困難なピボット異音検査を高い信頼度をもって実行することが可能となった。   According to this configuration, a signal (herein called a signal of interest) of a pivot sound frequency band, which is derived from an experiment in advance and output from a spectrum decomposition unit (generally using an FFT device), is directly evaluated. Rather, the signal of interest is sampled sequentially at predetermined time intervals, and the number of occurrences (appearances) of amplitude values above the threshold (preset) on the sampling time axis is measured as an abnormal noise parameter. Pivot quality is evaluated by comparing a statistical feature obtained by performing statistical computation on the parameter group with an evaluation standard determined by experimental and empirical consideration. Rather than immediately evaluating a signal in a specific frequency band as in the prior art, the attention signal in the pivot sound frequency band is further expanded on the time axis to measure an abnormal sound parameter group, and this abnormal sound parameter group is characterized. By performing final evaluation based on this, it has become possible to perform pivot abnormal sound inspection, which is very difficult to judge whether it is good or bad, with high reliability.

ピボット異音検査における良否判定を決定づける異音パラメータの統計学的特徴量として、本願発明者による実験的考察によれば、計測された複数の異音パラメータの平均値が有効であることがわかっている。しかしながら、動弁構造の微妙な違いやエンジンテスト条件によっては、統計学的特徴量として複数の異音パラメータの総和を採用することや、所定値以上である異音パラメータの出現回数などを採用することも利点をもって可能である。また、演算処理に余裕がある場合、得られた異音パラメータ群の分散分析やヒストグラム分析から統計学的特徴量を求めることも採用可能である。   According to an experimental study by the inventor of the present application, the average value of a plurality of measured abnormal noise parameters is found to be effective as a statistical feature quantity of the abnormal noise parameters that determine pass / fail judgment in pivot abnormal noise inspection. Yes. However, depending on subtle differences in valve structure and engine test conditions, the sum of multiple abnormal parameters may be used as the statistical feature amount, or the number of occurrences of abnormal noise parameters that are greater than or equal to a predetermined value. This is also possible with advantages. In addition, when there is a margin in the arithmetic processing, it is also possible to obtain a statistical feature amount from a variance analysis or a histogram analysis of the obtained abnormal sound parameter group.

本発明によるピボット異音検査装置においてピボット音周波数帯域の選択は高い信頼度で良否判定を行うための重要な要素であるが、本願発明者の実験に基づいた考察によれば、7500Hz帯の信号が適しており、その適用可能な許容帯域としては、7500Hzプラスマイナス500Hz程度が望ましい。   In the pivot abnormal sound inspection apparatus according to the present invention, the selection of the frequency band of the pivot sound is an important element for performing the pass / fail judgment with high reliability. However, according to the examination based on the experiment by the present inventor, the signal in the 7500 Hz band is used. Is suitable, and the allowable allowable band is preferably about 7500 Hz plus or minus 500 Hz.

運転テスト中のエンジンから集音する場合、ピボット異音検査とは無関係の音、例えば周囲の騒音である外乱音も含まれてしまう。このため、そのような外乱音によって上述したピボット異音検査の信頼性が低下する可能性がある。このような外乱音の影響を抑制するために、本発明の好適な実施形態の1つでは、前記スペクトル分解部によって周波数領域に変換された変換信号における前記ピボット音周波数帯域以外でのピーク値を補助パラメータとして求める補助演算部がさらに備えられ、前記評価部が前記補助パラメータ及び前記統計学的特徴量のそれぞれの評価基準との比較に基づいてピボット良否判定を行う。つまり、上述した異音パラメータ群の統計学的特徴量でもって最終的な良否結果を出すのではなく、ピボット音周波数帯域以外の周囲の騒音が含まれる周波数帯域でのピーク値をも求めて、そのピーク値を良否判定条件に加えることで、周囲の騒音である外乱音がピボット良否判定に与える悪影響を抑制している。   When collecting sound from the engine during the driving test, sounds unrelated to the pivot abnormal sound inspection, for example, disturbance noise that is ambient noise, are also included. For this reason, there is a possibility that the reliability of the above-described pivot noise inspection is lowered by such disturbance noise. In order to suppress the influence of such disturbance noise, in one preferred embodiment of the present invention, a peak value other than the pivot sound frequency band in the converted signal converted into the frequency domain by the spectrum decomposition unit is set. An auxiliary calculation unit to be obtained as an auxiliary parameter is further provided, and the evaluation unit performs a pivot quality determination based on a comparison between the auxiliary parameter and the statistical feature value with each evaluation criterion. That is, instead of obtaining a final pass / fail result with the statistical feature amount of the above-described abnormal sound parameter group, a peak value in a frequency band including ambient noise other than the pivot sound frequency band is also obtained, By adding the peak value to the pass / fail judgment condition, the adverse effect of disturbance noise, which is ambient noise, on the pivot pass / fail judgment is suppressed.

さらに、上記課題を解決するため、本発明による、ピボット式ロッカーアームを備えたエンジン動弁構造のピボット異音検査方法では、取得されたエンジン音信号からピボット音を含むピボット音周波数帯域の注目信号を取り出し、前記注目信号における閾値以上の振幅値の所定時間間隔での発生回数を異音パラメータとして順次複数回計測するとともに前記計測された複数の異音パラメータの統計学的特徴量を算定し、前記統計学的特徴量と評価基準との比較に基づいてピボット良否判定を行う。当然ながら、このようなピボット異音検査方法も上述したピボット異音検査装置に関して述べた作用効果及びすべての追加的特徴とその作用効果を備えることができる。
本発明によるその他の特徴及び利点は、以下図面を用いた実施形態の説明により明らかになるだろう。
Furthermore, in order to solve the above-mentioned problem, in the pivot abnormal sound inspection method for an engine valve structure having a pivot type rocker arm according to the present invention, the attention signal in the pivot sound frequency band including the pivot sound from the acquired engine sound signal. Taking out, measuring the number of occurrences at a predetermined time interval of the amplitude value greater than or equal to the threshold in the signal of interest as a noise parameter and calculating a statistical feature quantity of the measured noise parameters, Pivot quality determination is performed based on the comparison between the statistical feature quantity and the evaluation criteria. Of course, such a method for inspecting a pivot noise can also be provided with the effects and all the additional features and effects described for the pivot noise inspection apparatus described above.
Other features and advantages of the present invention will become apparent from the following description of embodiments using the drawings.

本発明の実施の形態について、図面に基づいて説明する。
図1に、テストベンチ1に載置されたエンジン2を始動させて、エンジン2の種々の動的性能テストを行うエンジン検査ステーションが示されている。このエンジン2は、図2に模式的に示されているピボット式ロッカーアーム21を備えたエンジン動弁構造を有している。このエンジン動弁構造は、カム22によって枢支部23周りで揺動するピボット式ロッカーアーム21の動きを弁24に伝達することで弁の開閉を行うものである。カム22がピボット式ロッカーアーム21を介して弁24押すとともに弁スプリング25で戻される仕組みの途中にはバルブクリアランスが設けられている。このバルブクリアランスはラッシュアジャスターによって吸収させることが可能である。しかしながら、ラッシュアジャスターを導入することでエンジン動弁構造が複雑になり、結果的にコスト高となることを避けるためには、ラッシュアジャスターの導入が断念される。そのようなラッシュアジャスターを用いないエンジン動弁構造におけるピボット式ロッカーアームが、組み立て誤差などを原因として、異常なピボット音を発する場合がある。そのような異常なピボット音、つまりピボット異音を検知して、エンジン良否を判定するために、このエンジン検査ステーションにはエンジン音を集音するマイク3とこのマイク3によって取り込まれたエンジン音を処理して良否判定を行うピボット異音検査装置4が導入されている。
Embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 shows an engine inspection station that starts an engine 2 mounted on a test bench 1 and performs various dynamic performance tests of the engine 2. The engine 2 has an engine valve structure including a pivot type rocker arm 21 schematically shown in FIG. This engine valve operating structure opens and closes the valve by transmitting to the valve 24 the movement of the pivot-type rocker arm 21 that swings around the pivot portion 23 by the cam 22. A valve clearance is provided in the middle of the mechanism in which the cam 22 pushes the valve 24 through the pivot type rocker arm 21 and is returned by the valve spring 25. This valve clearance can be absorbed by the lash adjuster. However, the introduction of the lash adjuster is abandoned in order to avoid the complexity of the engine valve structure and the resulting increase in cost. A pivot type rocker arm in an engine valve structure that does not use such a lash adjuster may emit an abnormal pivot sound due to an assembly error or the like. In order to detect such an abnormal pivot sound, that is, an abnormal pivot sound and determine whether the engine is good or bad, the engine inspection station receives the microphone 3 for collecting the engine sound and the engine sound captured by the microphone 3. A pivot abnormal sound inspection device 4 is introduced which performs a pass / fail determination by processing.

ピボット異音検査装置4は、図3に示すように、マイク3を通じて取得されたエンジン音信号を適度に増幅する増幅器41と、増幅されたエンジン音信号を入力してその信号の時間軸を周波数領域に変換して出力するスペクトル分解部としてのFFT(高速フーリエ変換)ユニット42と、FFTユニット42から出力されるピボット音周波数帯域(この実施形態では7500Hzプラスマイナス500Hz)の信号である注目信号を入力して後で詳しく説明する異音パラメータ群を生成するとともにこの異音パラメータ群の統計学的特徴量を算定する演算部43と、FFTユニット42から出力されるピボット音周波数帯域以外の帯域の信号を入力してそのスペクトルのピーク値を求める補助演算部44と、演算部43から出力される異音パラメータ群の統計学的特徴量と補助演算部44から出力されるピーク値を評価基準と比較して良否判定を行う評価部45と、このピボット異音検査装置4の中核を構成する上述した制御要素を制御する制御部46と、I/Oインターフェース47を介して評価部45や制御部46との間で各種データのやりとりを行う入出力機器48を含んでいる。   As shown in FIG. 3, the pivot noise detector 4 receives an amplifier 41 that appropriately amplifies the engine sound signal acquired through the microphone 3, and inputs the amplified engine sound signal. An FFT (Fast Fourier Transform) unit 42 serving as a spectrum decomposing unit that converts the signal into a region and outputs the signal of interest that is a pivot sound frequency band signal (7500 Hz plus or minus 500 Hz in this embodiment) output from the FFT unit 42. A calculation unit 43 for generating an abnormal sound parameter group to be described in detail later and calculating a statistical feature amount of the abnormal sound parameter group, and a band other than the pivot sound frequency band output from the FFT unit 42 Auxiliary calculation unit 44 for obtaining a peak value of the spectrum by inputting a signal, and an abnormal sound output from calculation unit 43 The evaluation unit 45 that determines the quality by comparing the statistical feature quantity of the parameter group and the peak value output from the auxiliary calculation unit 44 with the evaluation criteria, and the above-described control that constitutes the core of the pivot abnormal sound inspection device 4 A control unit 46 that controls the elements and an input / output device 48 that exchanges various data with the evaluation unit 45 and the control unit 46 via the I / O interface 47 are included.

演算部43には異音パラメータ群を生成する異音パラメータ計測部43aと異音パラメータ群からその統計学的特徴量を算定する特徴量算定部43bが構築されている。異音パラメータ計測部43aは、制御部46に備えられている閾値設定部46aによって設定された閾値を用いて入力されてきた注目信号の振幅値を監視し、閾値を上回る振幅値をカウントして所定時間内のカウント数を異音パラメータとする機能を有する。例えば、アイドリング回転数として750RPMで運転中のエンジン2から、図4に示すような波形をもつ注目信号が異音パラメータ計測部43aに入力されると、各振幅が閾値:SHと比較されて、閾値:SHを超える振幅(図中D1、D2、D3・・・で示されている)の出現回数がカウントされることになる。なお、図4はピボット音周波数帯域での音圧の時間的な変動を示している波形信号であり、ここでいう振幅は連続する山と谷の間の長さを意味している。   The calculation unit 43 includes an abnormal sound parameter measurement unit 43a that generates an abnormal sound parameter group and a feature amount calculation unit 43b that calculates a statistical feature amount from the abnormal sound parameter group. The abnormal sound parameter measurement unit 43a monitors the amplitude value of the attention signal input using the threshold value set by the threshold value setting unit 46a provided in the control unit 46, and counts the amplitude value exceeding the threshold value. It has a function of using the count number within a predetermined time as an abnormal sound parameter. For example, when an attention signal having a waveform as shown in FIG. 4 is input to the abnormal sound parameter measurement unit 43a from the engine 2 operating at 750 RPM as the idling speed, each amplitude is compared with the threshold value SH. Threshold value: The number of occurrences of amplitude exceeding SH (indicated by D1, D2, D3... In the figure) is counted. FIG. 4 is a waveform signal showing the temporal variation of the sound pressure in the pivot sound frequency band, and the amplitude here means the length between successive peaks and valleys.

特徴量算定部43bは、異音パラメータ計測部43aで所定時間毎に得られる異音パラメータを時間軸に展開して(図5参照)、一定時間における異音パラメータ群の統計的特徴量を算定するが、この実施形態では、統計的特徴量として演算処理が簡単な平均値が採用されている。図5では、最終的に不良と評価されたエンジン動弁構造が示した異音パラメータの時間軸展開線図が実線で、良と評価されたエンジン動弁構造が示した異音パラメータの時間軸展開線図が点線で示されている。実線で示された異音パラメータの平均値は点線で示された異音パラメータの平均値に較べて明らかに高くなっていることが理解できる。このことから、評価部45では、統計的特徴量に関しての良否判定基準として閾値設定部46aによって設定される第1評価閾値を用い、この第1評価閾値と比較して高い平均値を示したものに対して統計的特徴量に関する不良との評価を与える。なお、特徴量算定部43bの処理アルゴリズムとして、平均値以外に、異音パラメータの総和や、所定値以上である異音パラメータの出現回数、さらには異音パラメータ群の分散分析やヒストグラム分析なども採用可能であり、それらの任意のものを組み合わせてもよい。また、特徴量算定部43bには、複数種類の処理アルゴリズムを搭載して選択可能にしてもよい。   The feature amount calculation unit 43b develops the abnormal sound parameters obtained at predetermined time intervals by the abnormal sound parameter measurement unit 43a on the time axis (see FIG. 5), and calculates the statistical feature amount of the abnormal sound parameter group for a fixed time. However, in this embodiment, an average value that is easy to calculate is used as the statistical feature amount. In FIG. 5, the time axis development diagram of the abnormal noise parameter indicated by the engine valve structure finally evaluated as defective is a solid line, and the abnormal parameter time axis indicated by the engine valve structure evaluated as good is shown in FIG. The development diagram is shown as a dotted line. It can be understood that the average value of the abnormal noise parameter indicated by the solid line is clearly higher than the average value of the abnormal noise parameter indicated by the dotted line. For this reason, the evaluation unit 45 uses the first evaluation threshold set by the threshold setting unit 46a as the pass / fail judgment criterion for the statistical feature quantity, and shows a higher average value than the first evaluation threshold. Is given a bad evaluation regarding statistical features. In addition to the average value, the processing algorithm of the feature amount calculation unit 43b includes the sum of all abnormal parameters, the number of occurrences of all abnormal parameters that are greater than or equal to a predetermined value, and the variance analysis and histogram analysis of the abnormal parameter group. These can be used and any of them may be combined. Further, the feature amount calculation unit 43b may be provided with a plurality of types of processing algorithms so that the feature amount calculation unit 43b can be selected.

補助演算部44は、FFTユニット42によって前記スペクトル分解部によって周波数領域に変換された変換信号にうち前記ピボット音周波数帯域以外での帯域におけるピーク値を補助パラメータとして求める機能を有する。これにより、補助パラメータは、周囲の騒音である外乱音の特性を表すことなる。従って、評価部45では、補助パラメータ(ピーク値)の値が閾値設定部46aによって設定される第2評価閾値より大きい場合外乱音影響大の領域とみなし、第2評価閾値より小さい場合外乱音影響小の領域とみなし、この判定基準(領域)も利用して、統計的特徴量に関しての良否判定に外乱音の影響度を考慮した最終的な良否判定が行われる。そのような判定基準を模式的に表したものが図6に示されており、これから明らかなように、最終的に良品と判定されるためには、外乱音影響が少なくかつ統計的特徴量に関しての良否判定で良と判定される必要がある。確実に不良と判定されるのは、外乱音影響が大きいにもかかわらず、統計的特徴量に関しての良否判定で不良と判定された場合である。その他は、判定不適となり、必要に応じた再検査が行われる。   The auxiliary calculation unit 44 has a function of obtaining, as an auxiliary parameter, a peak value in a band other than the pivot sound frequency band in the converted signal converted into the frequency domain by the spectrum decomposition unit by the FFT unit 42. As a result, the auxiliary parameter represents the characteristic of the disturbance sound that is ambient noise. Therefore, in the evaluation unit 45, when the value of the auxiliary parameter (peak value) is larger than the second evaluation threshold set by the threshold setting unit 46a, it is regarded as a region having a large disturbance noise influence. It is considered that the area is small, and this determination criterion (area) is also used to make a final pass / fail determination in consideration of the influence of disturbance noise in the pass / fail determination regarding the statistical feature amount. FIG. 6 schematically shows such a determination criterion. As is clear from this, in order to be finally determined to be a non-defective product, the influence of disturbance noise is small and the statistical feature value is related. It is necessary to determine that the quality is good. The case where the failure is reliably determined is a case where it is determined that the failure is good in the quality determination regarding the statistical feature quantity even though the influence of the disturbance noise is large. Others are inappropriate for judgment, and re-examination is performed as necessary.

上述したピボット異音検査装置4を用いて実行されるピボット異音検査の一連の処理の流れを、図7と図8に示されたフローチャートを用いて以下に説明する。
まず、エンジン2がテストベンチ1に装着され、給油や給電を受けてエンジンが始動される(#01)。テストベンチ1上で駆動するエンジン2に対してピボット音検査を含む種々の動的性能テストが施されるが、本発明はピボット音検査が主題であるので、ピボット音検査以外の説明は省略する。
A flow of a series of processes of the pivot noise inspection performed using the above-described pivot noise inspection apparatus 4 will be described below with reference to the flowcharts shown in FIGS.
First, the engine 2 is mounted on the test bench 1, and the engine is started upon receiving fuel supply or power supply (# 01). Various dynamic performance tests including a pivot sound test are performed on the engine 2 driven on the test bench 1. However, since the present invention is a pivot sound test, description other than the pivot sound test is omitted. .

テストベンチ1に配置されているマイク3によってエンジン音が集音され、そのエンジン音信号がピボット異音検査装置4に送られる(#02)。エンジン音信号はFFTにかけられ、FFTサンプリング時間での時間軸を周波数に変換した信号(スペクトル信号)が生成される(#03)。このスペクトル信号は広帯域のスペクトルを含んでいるが、その内7500Hz帯域の信号(注目信号)は異音パラメータ計測部43aに送られて、そこで異音パラメータ群の計測が行われる(#04)。得られた異音パラメータ群は特徴量算定部43bに送られ、そこでその統計学的特徴量、ここでは平均値が算定される(#05)。7500Hz帯域以外の信号は補助演算部44に送られ、そのスペクトルピーク値が補助パラメータとして算出される(#06)。異音パラメータ群の統計学的特徴量(平均値)と補助パラメータとしてのピーク値が評価部45に送られ、それぞれの評価基準(閾値)と比較され、図6で示されたような判定方法に基づいてピボット異音に関する良否判定が行われる(#7)。評価部45から出力された判定結果はI/Oインターフェース47を介して入出力機器48に送られ、モニタ48aやブザー48bによる判定結果報知に用いられる(#08)。   The engine sound is collected by the microphone 3 arranged on the test bench 1, and the engine sound signal is sent to the pivot abnormal sound inspection device 4 (# 02). The engine sound signal is subjected to FFT to generate a signal (spectrum signal) obtained by converting the time axis in the FFT sampling time into a frequency (# 03). The spectrum signal includes a broadband spectrum, and a signal in the 7500 Hz band (a signal of interest) is sent to the abnormal sound parameter measurement unit 43a, where an abnormal sound parameter group is measured (# 04). The obtained abnormal sound parameter group is sent to the feature quantity calculation unit 43b, where the statistical feature quantity, here, the average value is calculated (# 05). A signal other than the 7500 Hz band is sent to the auxiliary calculation unit 44, and the spectrum peak value is calculated as an auxiliary parameter (# 06). The statistical feature amount (average value) of the abnormal sound parameter group and the peak value as the auxiliary parameter are sent to the evaluation unit 45 and compared with each evaluation criterion (threshold value), and the determination method as shown in FIG. On the basis of the above, the pass / fail determination regarding the pivot noise is made (# 7). The determination result output from the evaluation unit 45 is sent to the input / output device 48 via the I / O interface 47 and used for notification of the determination result by the monitor 48a and the buzzer 48b (# 08).

異音パラメータ群の計測は種々の方法で可能であるが、その一例が図8のフローチャートに示されている。この方法ではN個の異音パラメータを計測する。このため、計測をN個に制約する変数:nに初期設定として1を入れておく(#40)。FFTユニット42から送られてくる7500Hz帯域の注目信号を所定時間でサンプリングして、図4で示されているような波形信号を取り込み(#41)、波の振幅値を算定する(#42)。算定された振幅値はあらかじめ設定されている閾値と比較され、振幅値が閾値を超えている場合(#43Yes分岐)はカウント値を1つインクリメントする(#44)。振幅値が閾値以下の場合#43No分岐)はカウント値のインクリメントは行わずに、次の波の振幅値チェックを行い、全ての波の振幅値チェックが完了するまでこの波の振幅値チェックを繰り返す(#45)。全ての波の振幅値チェックが完了すると(#45Yes分岐)、そのカウント値を異音パラメータ値として変数:異音パラメータ(n)に代入する(#46)。さらに、変数:nを1つインクリメントして(#47)、nの値がNを超えるまでステップ#41からステップ#47の異音パラメータの計測を繰り返す(#48)。N個の異音パラメータの計測が完了すると(#48Yes分岐)、得られたN個の変数値、異音パラメータ(1)・・・異音パラメータ(N)を異音パラメータ群として特徴量算出部43bに出力する(#49)。   An abnormal sound parameter group can be measured by various methods, and an example thereof is shown in the flowchart of FIG. In this method, N noise parameters are measured. For this reason, 1 is set as an initial setting for a variable: n that restricts measurement to N (# 40). The signal of interest in the 7500 Hz band sent from the FFT unit 42 is sampled at a predetermined time, the waveform signal as shown in FIG. 4 is captured (# 41), and the amplitude value of the wave is calculated (# 42). . The calculated amplitude value is compared with a preset threshold value, and if the amplitude value exceeds the threshold value (# 43 Yes branch), the count value is incremented by one (# 44). If the amplitude value is equal to or less than the threshold value (# 43 No branch), the count value is not incremented, the next wave amplitude value check is performed, and this wave amplitude value check is repeated until all wave amplitude value checks are completed. (# 45). When the amplitude value check of all the waves is completed (# 45 Yes branch), the count value is substituted into the variable: abnormal sound parameter (n) as the abnormal sound parameter value (# 46). Further, the variable: n is incremented by 1 (# 47), and the measurement of the noise parameter from step # 41 to step # 47 is repeated until the value of n exceeds N (# 48). When the measurement of N noise parameters is completed (# 48 Yes branch), the feature value is calculated using the obtained N variable values, the noise parameters (1)... The data is output to the unit 43b (# 49).

上述した実施形態の説明では、演算部43で求められる異音パラメータの統計学的特徴量に、補助演算部44で求められる補助パラメータ(7500Hz帯域を除くスペクトルのピーク値)を加味して最終的なピボット異音良否判定を行っていたが、補助演算部44を省いて、演算部43で求められる異音パラメータの統計学的特徴量だけで最終的なピボット異音良否判定を行う構成を採用してもよい。   In the description of the embodiment described above, the statistical parameters of the abnormal sound parameters obtained by the computing unit 43 are added to the auxiliary parameters (spectrum peak values excluding the 7500 Hz band) obtained by the auxiliary computing unit 44 to obtain a final result. The pivot abnormal sound quality determination was performed, but the auxiliary calculation unit 44 is omitted, and the final pivot abnormal sound quality determination is adopted only by the statistical feature amount of the abnormal sound parameter obtained by the calculation unit 43. May be.

本発明によるピボット異音検査装置を組み込んだエンジン検査ステーションを示す外観図1 is an external view showing an engine inspection station incorporating a pivot abnormal noise inspection apparatus according to the present invention. ピボット式ロッカーアームを備えたエンジン動弁構造を模式的に示す図The figure which shows typically the engine valve operating structure which has the pivot type rocker arm 本発明によるピボット異音検査装置の機能ブロック図Functional block diagram of a pivot abnormal sound inspection apparatus according to the present invention FFTユニットから出力される7500Hz帯域の注目信号を模式的に示す図The figure which shows typically the attention signal of 7500Hz band output from a FFT unit 異音パラメータの時間軸上の分布を示す図Diagram showing the distribution of abnormal noise parameters on the time axis 異音パラメータの統計学的特徴量と補助パラメータとに基づくピボット異音良否判定の基準を示す図The figure which shows the standard of the pivot abnormal sound quality judgment based on the statistical feature quantity and auxiliary parameter of the abnormal sound parameter ピボット異音検査の一連の処理の流れを示すフローチャートFlowchart showing the flow of a series of processing for pivot abnormal sound inspection 異音パラメータ群の計測処理サブルーチンを示すフローチャートFlowchart showing an abnormal sound parameter group measurement processing subroutine

符号の説明Explanation of symbols

3:マイク
4:ピボット異音検査装置
42:FFTユニット(スペクトル分解部)
43:演算部
43a:異音パラメータ計測部
43b:特徴量算定部
44:補助演算部
45:評価部
3: Microphone 4: Pivot noise detector 42: FFT unit (spectral decomposition unit)
43: calculation unit 43a: abnormal sound parameter measurement unit 43b: feature amount calculation unit 44: auxiliary calculation unit 45: evaluation unit

Claims (7)

ピボット式ロッカーアームを備えたエンジン動弁構造のピボット異音検査装置において、
マイクを通じて取得されたエンジン音信号からピボット音を含むピボット音周波数帯域の注目信号を取り出すスペクトル分解部と、前記注目信号における閾値以上の振幅値の所定時間間隔での発生回数を異音パラメータとして順次複数回計測するとともに前記計測された複数の異音パラメータの統計学的特徴量を算定する演算部と、前記統計学的特徴量と評価基準との比較に基づいてピボット良否判定を行う評価部が備えられていることを特徴とするピボット異音検査装置。
In the pivot noise inspection device of the engine valve structure with the pivot type rocker arm,
A spectral decomposition unit that extracts a target signal in a pivot sound frequency band including a pivot sound from an engine sound signal acquired through a microphone, and the number of occurrences of an amplitude value equal to or greater than a threshold value in the target signal at a predetermined time interval as sequential noise parameters An arithmetic unit that measures a plurality of times and calculates a statistical feature amount of the measured abnormal noise parameters, and an evaluation unit that performs a pivot quality determination based on a comparison between the statistical feature amount and an evaluation criterion A pivot abnormal sound inspection apparatus characterized by being provided.
前記統計学的特徴量が複数の異音パラメータの平均値であることを特徴とする請求項1に記載のピボット異音検査装置。 The pivot noise inspection apparatus according to claim 1, wherein the statistical feature amount is an average value of a plurality of noise parameters. 前記統計学的特徴量が複数の異音パラメータの総和であることを特徴とする請求項1に記載のピボット異音検査装置。 The pivot noise inspection apparatus according to claim 1, wherein the statistical feature amount is a sum of a plurality of noise parameters. 前記統計学的特徴量が所定値以上である異音パラメータの出現回数であることを特徴とする請求項1に記載のピボット異音検査装置。 2. The pivot abnormal sound inspection apparatus according to claim 1, wherein the statistical characteristic amount is the number of appearances of an abnormal sound parameter having a predetermined value or more. 前記ピボット音周波数帯域が7500Hzプラスマイナス500Hzであることを特徴とする請求項1〜4のいずれか1項に記載のピボット異音検査装置。 The pivot noise inspection apparatus according to claim 1, wherein the pivot sound frequency band is 7500 Hz plus or minus 500 Hz. 前記スペクトル分解部によって周波数領域に変換された変換信号における前記ピボット音周波数帯域以外でのピーク値を補助パラメータとして求める補助演算部がさらに備えられ、前記評価部が前記補助パラメータ及び前記統計学的特徴量のそれぞれの評価基準との比較に基づいてピボット良否判定を行うことを特徴とする請求項1〜5のいずれか1項に記載のピボット異音検査装置。 An auxiliary calculation unit that obtains, as an auxiliary parameter, a peak value other than the pivot sound frequency band in the converted signal converted into the frequency domain by the spectrum decomposition unit, and the evaluation unit includes the auxiliary parameter and the statistical feature. The pivot abnormal noise inspection apparatus according to claim 1, wherein the pivot quality determination is performed based on a comparison of each quantity with each evaluation criterion. ピボット式ロッカーアームを備えたエンジン動弁構造のピボット異音検査方法において、
取得されたエンジン音信号からピボット音を含むピボット音周波数帯域の注目信号を取り出し、前記注目信号における閾値以上の振幅値の所定時間間隔での発生回数を異音パラメータとして順次複数回計測するとともに前記計測された複数の異音パラメータの統計学的特徴量を算定し、前記統計学的特徴量と評価基準との比較に基づいてピボット良否判定を行うことを特徴とするピボット異音検査方法。
In the method of inspecting the pivot noise of an engine valve structure having a pivot type rocker arm,
Taking out the attention signal of the pivot sound frequency band including the pivot sound from the acquired engine sound signal, measuring the number of occurrences of the amplitude value of the threshold value or more in the attention signal at a predetermined time interval sequentially as an abnormal sound parameter, and A pivot noise inspection method, comprising: calculating a statistical feature amount of a plurality of measured abnormal noise parameters; and determining whether the pivot is good or bad based on a comparison between the statistical feature amount and an evaluation criterion.
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