JP2007139694A - 回転体の異常検知装置及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】検知の際の時間遅れ及びメモリ量を増大することなく検出精度を向上することができる回転体の異常検知装置及び方法を提供する。
【解決手段】回転体の異常検知装置は、回転中の回転体の各種物理量を計測する計測段１１と、計測段１１で計測したデータから回転体の回転に同期した信号を抽出する抽出段２１と、抽出段２１で抽出された信号から回転体の状態を判定する判定段３１と、判定段３１によって異常だと判定された場合に異常を警告する異常警告段４１とを具える。抽出段２１は、対象周波数を分割した周波数帯域をそれぞれ受け持つ複数の適応デジタルフィルタを有し、適応デジタルフィルタの各々において、周波数帯域を分担し、回転に同期した信号を抽出するとともに、計測段１１で計測したデータと抽出段２１で抽出した回転に同期した信号とから、回転に相関のない信号を求め、求めた回転に相関のない信号により適応デジタルフィルタを最適化する。
【選択図】図１

Description

本発明は、タイヤのような回転体の故障による事故を未然に防止するための回転体の異常検知装置及び方法に関する。

このような装置として、タイヤ内圧が一定値以下になるとアラームを発してドライバーに警告をする内圧異常警報装置が知られている。この装置では、タイヤのホイールに取り付けられた内圧センサによって内圧を測定し、ある一定の内圧以下になった場合に警告を発するよう構成されている。

しかしながら、この内圧異常警報装置では、内圧低下以外の原因で発生する故障は検知できない。例えば、そのような故障の一例として、トレッドとベルト間、ベルトを構成するコード間、及び、サイドゴムとカーカスプライ間などでの剥離、プライコードやベルトコードの破断、ならびに、トレッドゴムのチャンクアウト（例えば、トレッドに設けられたブロック陸部がもぎ取られた状態）などがある。これらのタイヤ故障が生じた状態で走行を続ければ、突然のタイヤバーストが生じて走行不能となることもある。

このような内圧以外の故障を検知するシステムとして、タイヤの振動や音のデータを計測し、予め求めた正常時のデータと比較することで、タイヤの異常を知る回転体の異常検知システムが知られている（例えば、特許文献１）。
特開２００３−８０９１２号公報

近年、このような回転体の異常検知システムにおいて、実用上はリアルタイムの解析が望まれているので、ロジック内の時間遅れをなるべく短くし、ハードウェア実現に対しては、コスト面からもメモリ量をできるだけ小さくしたいという要求がある。

本発明の目的は、検知の際の時間遅れ及びメモリ量を増大することなく検出精度を向上することができる回転体の異常検知装置及び方法を提供することである。

本発明による回転体の異常検知装置は、回転中の回転体の各種物理量を計測する計測手段と、前記計測手段で計測したデータから回転体の回転に同期した信号を抽出する抽出手段と、前記抽出手段で抽出された信号から回転体の状態を判定する判定手段と、前記判定手段によって異常だと判定された場合に異常を警告する異常警告手段とを具え、前記抽出手段が、対象周波数を分割した周波数帯域をそれぞれ受け持つ複数の適応デジタルフィルタを有し、回転に同期した信号を抽出するとともに、前記計測手段で計測したデータと前記抽出手段で抽出した回転に同期した信号とから、抽出した残りの信号を求め、求めた信号により適応デジタルフィルタを最適化することを特徴とする。

本発明による回転体の異常検知方法は、本発明による回転体の異常検知装置を用い、回転中の回転体の各種物理量から、回転体の回転に同期した信号を抽出し、抽出した信号から回転体の異常を検知することを特徴とする。

複数段直列適応デジタルフィルタの場合、１段の適応デジタルフィルタの場合に比べて収束の精度を向上させることができる。しかしながら、各々の適応デジタルフィルタで１次〜高次（２０〜３０次）成分までの全周波数帯域を全て解析するために、各適応デジタルフィルタの係数の長さ（タップ数）が、全ての適応デジタルフィルタで同一長に設定されることになるので、複数段直列適応デジタルフィルタの場合、適応デジタルフィルタの段数倍の時間遅れが生じる。各適応デジタルフィルタの係数の長さは、最低周波次数である１次の波長の長さ（周波数）で決定される。

例えば、回転体の周波数が１０Ｈｚの場合（タイヤの場合は約７５ｋｍ／ｈｒに相当）を考えると、適応デジタルフィルタの係数長さは、一次周波数（１０Ｈｚ）の１波長分を確保すると仮定すると、１０Ｈｚの周期は０．１秒なので、３段直列適応デジタルフィルタの総長は、０．１×３＝０．３秒となる。

すなわち、複数段直列適応デジタルフィルタのロジックの場合、１段の適応デジタルフィルタに比べて収束の精度を向上させることができるが、段数倍のメモリが必要となり、かつ、ロジック上の時間遅れも大きくなるという不都合がある。

本発明によれば、１段の適応デジタルフィルタ又は複数段直列適応デジタルフィルタと比べた場合、複数の適応デジタルフィルタを用いることにより、受け持つ周波数帯域（次数成分）を分担できるので、収束速度と精度の両方において更なる向上が可能となる。

すなわち、解析周波数帯域を分担した適応デジタルフィルタにより、検知の際の時間遅れ及びメモリ（適応デジタルフィルタの総長さ）を短くすることができる。

例えば、三つの解析周波数帯域に分割した場合、１段目の適応デジタルフィルタが１〜３次成分を担当し、２段目の適応デジタルフィルタが４〜９次成分を担当し、３段目の適応デジタルフィルタが１０〜３０次成分を担当とすると、１段目の適応デジタルフィルタの長さは、０．１秒（直列適応デジタルフィルタの場合と同一）となり、２段目の適応デジタルフィルタの長さは、最低周波数の４次成分（４０Ｈｚ）の周期が１／４０秒であるので、１／４０＝０．０２５秒となり、３段目の適応デジタルフィルタの長さは、最低周波数の１０次成分（１００Ｈｚ）の周期が１／１００秒であるので、１／１００＝０．０１秒となり、その結果、３段帯域（次数）分割型適応デジタルフィルタの総長さは、０．１３５秒となり、３段直列適応デジタルフィルタの総長さ（０，１×３＝０．３秒）の１／２未満となる。

すなわち、適応デジタルフィルタの総長さはメモリ量となるので、総長さが短くなるに従ってハードウェアの低コスト化及び簡易化に寄与することになる。さらに、ロジック内の遅れ時間も３段直列適応デジタルフィルタの１／３である０．１秒となり、リアルタイム性も有利となる。

また、実際のタイヤ振動などの場合は高次成分のレベルが低いため、直列適応デジタルフィルタで全次数を解析すると、低次の成分から先に収束し、高次成分の収束精度が悪化する場合や、収束時間が長くなる場合が出てくる。しかしながら、解析周波数帯域を分割した適応デジタルフィルタの場合には、高次成分のレベルが小さくても帯域ごとに高次成分のみを計算するので、収束精度が向上し、収束時間も短くできる。

これまで、適応デジタルフィルタのサンプリング周波数が一定の場合について説明したが、本発明によれば、各適応デジタルフィルタでサンプリング周波数を変えることができ、更に有利になる。

好適には、前記計測手段で計測する回転体の各種物理量が、振動、音、回転数、歪又は変位であり、前記抽出手段で回転に同期した信号を抽出するにあたり、前記計測手段で計測したデータを遅延させたデータを利用する。この場合、前記データの遅延時間が回転体の１回転に対応する時間であり、前記データを遅延させるための遅延回路を、前記計測手段からのデータの入力部と前記適応デジタルフィルタとの間の信号ライン又は前記計測手段からのデータの入力部と回転に相関のない信号を求めるための演算器との間の信号ラインに設ける。

好適には、前記抽出手段で回転に同期した信号を抽出するにあたり、前記計測手段で計測したデータのうち回転情報のデータから回転周期を算出して生成した次数成分を利用する。この場合、次数成分を生成するための次数成分生成回路を、前記計測手段からの回転情報のデータの入力部と適応デジタルフィルタとの間の信号ラインに設ける。

好適には、前記抽出手段で回転に同期した信号を抽出するにあたり、前記計測手段で計測したデータを、前記計測手段で計測したデータのうち回転速度情報のデータに応じて可変サンプリングして、見かけ上の周期を一定にする。この場合、可変サンプリングを実行するための可変サンプリング回路を、前記計測手段からのデータの入力部に設ける。これによって、車速の変化に対しても適応デジタルフィルタの追従性が向上して、安定した信号の抽出が可能になる（抽出精度の向上）。

本発明による回転体の異常検知装置及び方法の実施の形態を、図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本発明の回転体の異常検知装置の一例を説明するための図である。図１において、１は、回転体としてのタイヤを表し、２は、各タイヤ１に装着した振動又は音と回転情報（ＡＢＳなど）のうちの少なくとも一方を計測するためのセンサを表し、３は、各センサ２からの信号に基づいてタイヤ１の異常を検知する中央処理装置を表す。本発明の回転体の異常検知装置は、各センサ２により振動や音のような物理量を計測する計測段１１と、計測段１１で計測したデータからタイヤ１の回転に同期した信号を抽出する抽出段２１と、抽出段２１で抽出された信号からタイヤ１の状態を判定する判定段３１と、判定段３１によって異常だと判定された場合にドライバーに異常を警告する異常警告段４１とを具える。

計測段１１は、タイヤ１周りの音若しくは振動（センサ２により測定）又はＡＢＳなどの回転数信号（センサ２は必要ない）を計測し、計測したデータをデジタル信号として抽出段２１に入力する。音を計測する場合は、センサ２として、マイクロフォンなどを使用する。振動を計測する場合は、センサ２として、加速度計、速度計、変位計等を使用する。また、車両がＡＢＳ（Anti-lock Brake System）を装着している場合は、ＡＢＳの回転数信号を使用することができる。この場合はセンサ２を設ける必要がなく、簡易な構成とすることができる。ＡＢＳ以外でも、その他の方法で回転数を計測し、その回転数信号を使用することもできる。さらに、後に説明する次数成分生成回路及び可変サンプリング回路を用いる場合は、図示しない車輪速信号計測段によって各車輪の車輪速信号（ＡＢＳ信号など）を別途計測しておく必要がある。また、歪を計測する場合は、センサ２として歪ゲージなどを使用し、変位を計測する場合は、センサ２として変位計などを使用する。

抽出段２１としては、解析周波数帯域を分割した適応デジタルフィルタ（この場合、３段分割）を用いて、タイヤ１の回転に同期した周期成分を抽出する。すなわち、図２に抽出段２１の一例の構成を示すように、抽出段２１では、計測段１１で計測した振動に起因する振動信号を可変サンプリング回路２２に入力するとともに、計測段１１で計測しない回転数に起因する回転（速度）信号を可変サンプリング回路２２及び次数成分生成回路２３の合成波形成形部２３−１〜２３−３に入力する。

合成波形成形部２３−１は、１次からＭ次の合成波形を成形し、合成波形成形部２３−２は、Ｍ＋１次からＮ次の合成波形を成形し、合成波形成形部２３−３は、Ｎ＋１次からＰ次の合成波形を成形する。例えば、Ｍ，Ｎ，Ｐを３，９，３０とする。合成波波形成形部２３−１〜２３−３からの出力信号と、リファレンス信号として演算器２４−１〜２４−３を通じて適応デジタルフィルタ２５−１〜２５−３に供給される上記出力信号とが、適応デジタルフィルタ２５−１〜２５−３においてそれぞれリアルタイムで演算され、出力信号としてタイヤ１の周期に相関のある信号が出力される。そのため、出力信号は、タイヤ１の回転に相関のある信号（周期的な信号）として求めることができる。求めた出力信号は、判定段３１に入力される。

適応デジタルフィルタ２３は従来から知られている任意のタイプのもの（ＦＩＲ型、ＩＩＲ型等）を使用することができる。図２に示す例では、計測段１１で計測したデジタルデータから構成されるリファレンス信号と、適応デジタルフィルタ２５−１〜２５−３の出力信号とを、演算器２４−１〜２４−３で演算して両者の差を求め、それをエラー信号として求めている。したがって、エラー信号は、タイヤ１の回転に無関係の、例えば、路面や車体に寄与した信号（ランダムな信号）として求めることができる。そして、求めたエラー信号を適応デジタルフィルタ２５−１〜２５−３の係数変更部にフィードバックして、エラー信号に応じて適応デジタルフィルタ２５−１〜２５−３の係数をそれぞれ動的に変更させ、適応デジタルフィルタ２５−１〜２５−３の最適化を図っている。エラー信号及び入力信号を用いて適応デジタルフィルタ２５−１〜２５−３の係数を変更する方法としては、従来からフィルタリングパラメータ更新アルゴリズムとして知られているＬＭＳ(Least Mean Square)法、ニュートン法あるいは最急下法などの適応アルゴリズムを用いることができる。また、その他好適に利用できる適応アルゴリズムとして、複素ＬＭＳアルゴリズム(Complex Least means Square Algorithm)、Normalized ＬＭＳアルゴリズム(Normalized Least means Square Algorithm)、射影アルゴリズム(Projection Algorithm)、ＳＨＡＲＦアルゴリズム(Simple Hyperstable Adaptive Recursive Filter Algorithm)、ＲＬＳアルゴリズム(Recursive Least Square Algorithm)、ＦＬＭＳアルゴリズム(Fast Least Mean Square Algorithm)、ＤＣＴを用いた適応フィルタ(Adaptive Filter using Discrete Cosine Transform)、ＳＡＮフィルタ(Single Frequency Adaptive Notch Filter)、ニューラルネットワーク(Neural Network)、遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm)を用いることができる。

適応デジタルフィルタ２５−１〜２５−３の各々のサンプリング周波数は、分析対象周波数の最大周波数（最大次数）で決定され、通常、ＦＦＴなどの後処理における誤差などを考慮して上記最大周波数の４倍程度に設定される。実際に回転体の回転数が変化する場合には、最高回転数のときに最も周波数が高くなるので、最高回転数の場合を考慮する必要がある。以下の例では、タイヤの異常検知を考慮し、タイヤ回転数が５Ｈｚ（≒４０ｋｍ／ｈｒ）〜２０Ｈｚ（≒１５０ｋｍ／ｈｒ）で変化する場合を想定して見積もるものとする。

１〜３０次成分まで一括で分析する場合、１次成分が２０Ｈｚであれば３０次成分が２０×３０＝６００Ｈｚとなり、サンプリング周波数を２４００Ｈｚ以上に設定することになる。

図２において、Ｍ，Ｎ，Ｐを３，９，３０とした場合、適応デジタルフィルタ２５−１では分析対象が１〜３次成分であるので、最大周波数は、３次成分において、２０×３＝６０Ｈｚとなり、サンプリング周波数は、６０×４＝２４０Ｈｚ以上となる。したがって、適応デジタルフィルタ２５−１のサンプリング周波数は、１〜３０次成分まで一括で分析する場合の１／１０でよいことになる。また、適応デジタルフィルタ２５−２では、最大周波数は、９次成分において、２０×９＝１８０Ｈｚとなり、サンプリング周波数は、７２０Ｈｚ以上となる。さらに、適応デジタルフィルタ２５−３では、最大周波数は、３０次成分において、２０×３０＝６００Ｈｚとなり、サンプリング周波数は、２４００Ｈｚ以上になる。

適応デジタルフィルタのタップ長は、最低次数の分析対象周波数の周期の１倍程度の時間長さとなるように決定され、係数の数（タップ数）は、タップ長をサンプリング周期（サンプリング周波数の逆数）で除算した値となる。実際に回転数が変動する場合には、最低回転数のときが最も周波数が低くなるので、最低回転数を考慮する必要がある。

１〜３０次成分まで一括で分析する場合、最低次数が１次で５Ｈｚとすると、タップ長は、１／５＝０．６秒となり、サンプリング周波数が２４００Ｈｚのときには、タップ数は、０．２／（１／２４００）＝４８０となる。

図２において、Ｍ，Ｎ，Ｐを３，９，３０とした場合、適応デジタルフィルタ２５−１では分析対象が１〜３次成分であるので、サンプリング周波数が２４００Ｈｚのときにはタップ数が４８０となるが、既に説明したようにサンプリング周波数が２４０Ｈｚで分析可能であることを考えると、タップ数は、０．２／（１／２４０）＝４８となり、１〜３０次成分まで一括で分析する場合の１／１０でよいことになる。

また、適応デジタルフィルタ２５−２では、最小周波数は、４次成分において、５×４＝２０Ｈｚとなり、タップ長は、１／２０＝０．０５秒となり、サンプリング周波数が２４００Ｈｚの場合には、タップ数は、０．０５／（１／２４００）＝１２０となるが、既に説明したようにサンプリング周波数が７２０Ｈｚで分析可能であることを考えると、タップ数は、０．０５／（１／７２０）＝３６となり、１〜３０次成分まで一括で分析する場合の１／３以下でよいことになる。

判定段３１は、抽出段２１の帯域（次数）分割型適応デジタルフィルタの出力信号の値を用いて、各タイヤ１において正常状態の値と比較する方法又はタイヤ１のうち２輪（前後、左右）若しくは４輪の値を比較する方法を行うことによって、異常値を示すタイヤ１を異常と判断する。そのためには、タイヤ１の正常時のデータをメモりしたデータベース部を持つコンピュータや、２輪又は４輪の抽出データを比較してそれらの差から異常を判定する段を具えることが好ましい。

異常警告段４１は、判定段３１で異常だと判定された場合にドライバーに警告を与える。異常警告段４１としては、警告灯や警告アラームを使用することが好ましい。また、異常という情報を車両制御にフィードバックして、タイヤの異常に応じた車両の制御（ＡＢＳ，ＶＳＣ等）に切り替えることもできる。

これまで説明した構成の本発明の回転体の異常検知装置では、正確なタイヤの回転数の信号がなくても、簡単かつ効果的にタイヤ１の回転に相関のある信号のみを出力信号として抽出することができる。すなわち、バーストなどのタイヤ１の回転に相関のある信号のみが出力信号に含まれ、縁石にのりあげるなどの一回のみの事象でタイヤ１の回転に相関のない信号は出力信号に含まれない。そのため、正確な異常判定を行うことができる。なお、本実施の形態では、入力信号としてセンサ２で測定した振動、音の信号を利用した例を説明している。

次に、本発明の回転体の異常検知装置における実際の波形について説明する。図３（ａ）、（ｂ）に示すように、前輪（左）１−１、前輪（右）１−２、後輪（左）１−３、後輪（右）１−４を有する車両において、異常を模擬したタイヤ（１ｍｍの突起を付けたタイヤ）を作製して左前輪に取り付けるとともに、正常タイヤを右前輪及び左右後輪に取り付け、実路にて実車走行試験を行った。

図４は一般的乾燥路面における各タイヤの入力信号、出力信号、エラー信号の一例を示す図である。本例では、１００ｋｍ／ｈの速度で直線路を定常走行して、前輪２輪の突起部の加速度振動を計測した。
図４において、突起部に起因する振動（入力信号）を、入力振動信号（１）（前輪左）及び（２）（前輪右）でそれぞれ示し、適応デジタルフィルタの出力信号を、抽出信号（ＡＤＦ信号）（３）（前輪左）及び（４）（前輪右）でそれぞれ示し、エラー信号を、エラー信号（５）（前輪左）及び（６）（前輪右）でそれぞれ示す。

抽出信号（３）と抽出信号（４）とを比較すると、異常輪（抽出信号（３））の方が振幅が大きく、時間波形からタイヤの異常判定ができることがわかる。さらに、適応デジタルフィルタの出力信号を高速フーリエ変換すると、各次数に対応したピークが出現する。この各次数ごとのピークについて、図５において実線ａで表す異常輪（前輪左）の高速フーリエ変換結果（抽出信号（３）のフーリエ変換）と、図５において破線ｂで表す正常輪（前輪右）の高速フーリエ変換結果（抽出信号（４）のフーリエ変換）のピークレベル差をとり、２〜３０次までの平均のピークレベル差を計算すると、５〜６ｄＢとなる。すなわち、この結果からもタイヤの異常判定ができることがわかる。なお、図４の抽出信号（ＡＤＦの出力信号）を高速フーリエ変換分析したグラフを図５に示す。

タイヤの異常の種類により、ピークレベル差が出る次数の傾向が異なるので、各次数の変化を見ることによって、異常の警報に加えて異常の種類も概略的に判定することができる。なお、１次成分は、タイヤの異常以外の要因で変動する、例えば、タイヤホイールバランスの影響が非常に大きいため、異常判定から除外するのが好ましい。

図７は、本発明における抽出段の他の例のブロック図である。この場合、抽出段２１は、可変サンプリング回路６２と、バンドパスフィルタ６３−１，６３−２，６３−３と、演算器６４−１，６４−２，６４−３と、適応デジタルフィルタ６５−１，６５−２，６５−３と、遅延回路６６−１，６６−２，６６−３とを具える。

本実施の形態では、バンドパスフィルタ６３−１は、１〜１０次成分を担当するために４〜８０Ｈｚのバンド幅を担当し、バンドパスフィルタ６３−２は、１１〜２０次成分を担当するために８０〜２００Ｈｚのバンド幅を担当し、バンドパスフィルタ６３−３は、２１〜３０次成分を担当するために２００〜５００Ｈｚのバンド幅を担当する。

回転（速度）信号などを用いて入力信号を可変サンプリングして、バンドパスフィルタ６３−１，６３−２，６３−３に入力される信号のサンプリングを一定とした場合、バンドパスフィルタ６３−１，６３−２，６３−３の設定は、基準周波数の次数成分でバンド幅を設定することができる。例えば、基準信号が１０Ｈｚのときには、バンドパスフィルタ６３−１は、１〜３次成分に相当する９〜３５Ｈｚのバンド幅を担当し、バンドパスフィルタ６３−２は、４〜９次成分に相当する４５〜９５Ｈｚのバンド幅を担当し、バンドパスフィルタ６３−３は、１０〜３０次に相当する９５〜３０５Ｈｚのバンド幅を担当する。

遅延回路６６−１，６６−２，６６−３は、周期信号を遅延するものであり、その遅延時間は、タイヤ１の１回転の時間間隔以下とすることが好ましいが、２回転以上の時間間隔又は１回転の時間より若干の長短の差がある時間間隔であっても、適応デジタルフィルタ６５−１，６５−２，６５−３の特性上、演算で回転に同期した周期成分を求めるのに不都合はない。

また、タイヤ１の１回転の時間間隔は、回転数（走行速度）によって変化する場合でも適応デジタルフィルタ６５−１，６５−２，６５−３のサンプリング周期及びタップ長を適切に設定することによって対応可能である。さらに、低速、中速及び高速の３段階の遅延時間を予め設定し、速度に応じて遅延回路６６−１，６６−２，６６−３の遅延時間を３段階に変化させることもできる。当然、車両の速度を常時測定し、その速度に応じて遅延回路６６−１，６６−２，６６−３の遅延時間をリアルタイムで変化させることもできる。

図８は、本発明における抽出段の他の例のブロック図である。この場合、抽出段２１は、可変サンプリング回路７２と、バンドパスフィルタ７３−１，７３−２，７３−３と、演算器７４−１，７４−２，７４−３と、適応デジタルフィルタ７５−１，７５−２，７５−３と、遅延回路７６−１，７６−２，７６−３とを具える。本実施の形態では、遅延回路７６−１，７６−２，７６−３が周期信号の代わりに実信号を遅延させる点を除いて、図７に示す抽出段と同一構成を有する。

ここで、本発明の効果を、図９に示すような本発明に対応する３段帯域（次数）分割型の適応デジタルフィルタを有する検出段と、図１０に示すような３段直列の適応デジタルフィルタを有する検出段とを比較することによって行う。

図９において、図示しない任意波形発生装置を用いて作った１〜３次成分の合成波いわゆるマルチサイン波、４〜９次成分の合成波及び１０〜３０次成分の合成波を適応デジタルフィルタ８５−１，８５−２，８５−３にそれぞれ入力する。それに対して、図１０において、１４Ｈｚの１次〜３０次までのサイン波を足し合わせた波形（Ａ）を作り（この場合、位相は全て０°）、信号Ａを、適応デジタルフィルタ９５−１，９５−２，９５−３の直列段に入力する。

抽出精度を確認するに際し、信号Ａ（マルチサイン波）をランダム信号Ｂとミキシングして、信号Ａ＋Ｂを演算器８４−１，８４−２，８４−３，９４−１，９４−２，９４−３に入力した場合と、信号Ｂのみを演算器８４−１，８４−２，８４−３，９４−１，９４−２，９４−３に入力した場合とを比較し、抽出された信号のＦＦＴ結果から、各次数に相当する周波数ピークの値の両者の差を見る。なお、信号Ａと信号Ｂとの振幅比は約０．２となる。

図９の場合、信号Ａ＋Ｂと信号Ｂとの差すなわちノイズとの差が１４．９ｄＢとなり、図１０の場合、これらの差が１０．９ｄＢとなり、したがって、適応デジタルフィルタを帯域（次数）分割型に配置した場合、同数の適応デジタルフィルタを直列に配置した場合に比べて抽出精度が４ｄＢ向上する。

これまで説明したように、本発明による、解析帯域（次数）を分割して分担させた適応デジタルフィルタの場合、直列適応デジタルフィルタに比べて収束精度が向上し、全体的（１次〜高次成分）な収束時間が短くなり、リアルタイム性の向上につながる。また、適応デジタルフィルタの総長さに相当する適応デジタルフィルタの総メモリ量を低減することができ、ハードウェアの低コスト化及び簡易化につながり、実用化にも有利となる。

本発明は、上記実施の形態に限定されるものではなく、幾多の変更及び変形が可能である。
例えば、図１に示す例では、回転体として車両に装着されるタイヤを例にとって本発明を説明するが、回転中の回転体の異常を検知する目的であれば、タイヤ以外の回転体にも同様に本発明を適用できる。

上記実施の形態では、入力信号としてセンサで測定した振動、音の信号を利用した例を説明したが、入力信号としてＡＢＳの回転数信号を利用した場合も、同様に本発明を適用することができる。例えば、所定の周期のサイン波から構成される回転数信号には、既に説明したようにバースト及び縁石にのりあげた際の信号を含んでおり、そのような場合でも、その回転数信号を入力信号として抽出段を通過させることで、タイヤの回転に相関がある信号のみを含む出力信号を得ることができる。

本発明の回転体の異常検知装置は、回転中では周期的な信号として捉えることができる回転体の異常、特に、タイヤのバースト、トレッドの剥離等の異常を初期段階で検知する全ての用途に適応することができる。

本発明の回転体の異常検知装置の一例を説明するための図である。 本発明における抽出段の一例のブロック図である。 （ａ）、（ｂ）はそれぞれ実際の波形を求める際の車両の状態を示す図である。 一般的乾燥路面における各タイヤの入力振動信号、抽出信号及びエラー信号の一例を示す図である。 図４の抽出信号（ＡＤＦの出力信号）を高速フーリエ変換分析したグラフである。 本発明における抽出段の他の例のブロック図である。 本発明における抽出段の他の例のブロック図である。 本発明に対応する３段帯域（次数）分割型適応デジタルフィルタを有する検出段のブロック図である。 ３段直列の適応デジタルフィルタを有する検出段のブロック図である。

符号の説明

１ タイヤ
１−１ 前輪（左）
１−２ 前輪（右）
１−３ 後輪（左）
１−４ 後輪（右）
２ センサ
３ 中央処理装置
１１ 計測段
２１ 抽出段
２２ 可変サンプリング回路
２３，６２，７２ 次数成分生成回路
２３−１，２３−２，２３−３ 合成波形成形部
２４−１，２４−２，２４−３，６４−１，６４−２，６４−３，７４−１，７４−２，７４−３，８４−１，８４−２，８４−３，８４−４、９４−１，９４−２，９４−３ 演算器
２５−１，２５−２，２５−３，６５−１，６５−２，６５−３，７５−１，７５−２，７５−３，８５−１，８５−２，８５−３，９５−１，９５−２，９５−３ 適応デジタルフィルタ
３１ 判定段
４１ 異常警告段
５１ バースト部
６３−１，６３−２，６３−３，７３−１，７３−２，７３−３ バンドパスフィルタ
６６−１，６６−２，６６−３，７６−１，７６−２，７６−３ 遅延回路

Claims (11)

1. 回転中の回転体の各種物理量を計測する計測手段と、前記計測手段で計測したデータから回転体の回転に同期した信号を抽出する抽出手段と、前記抽出手段で抽出された信号から回転体の状態を判定する判定手段と、前記判定手段によって異常だと判定された場合に異常を警告する異常警告手段とを具え、前記抽出手段が、対象周波数を分割した周波数帯域をそれぞれ受け持つ複数の適応デジタルフィルタを有し、回転に同期した信号を抽出するとともに、前記計測手段で計測したデータと前記抽出手段で抽出した回転に同期した信号とから、抽出した残りの信号を求め、求めた信号により適応デジタルフィルタを最適化することを特徴とする回転体の異常検知装置。
2. 前記計測手段で計測する回転体の各種物理量が、振動、音、回転数、歪又は変位であることを特徴とする請求項１記載の回転体の異常検知装置。
3. 前記抽出手段で回転に同期した信号を抽出するにあたり、前記計測手段で計測したデータを遅延させたデータを利用することを特徴とする請求項１又は２記載の回転体の異常検知装置。
4. 前記データの遅延時間が回転体の１回転に対応する時間であることを特徴とする請求項３記載の回転体の異常検知装置。
5. 前記データを遅延させるための遅延回路を、前記計測手段からのデータの入力部と前記適応デジタルフィルタとの間の信号ラインに設けたことを特徴とする請求項３又は４に記載の回転体の異常検知装置。
6. 前記データを遅延させるための遅延回路を、前記計測手段からのデータの入力部と回転に相関のない信号を求めるための演算器との間の信号ラインに設けたことを特徴とする請求項３又は４に記載の回転体の異常検知装置。
7. 前記抽出手段で回転に同期した信号を抽出するにあたり、前記計測手段で計測したデータのうち回転情報のデータから回転周期を算出して生成した次数成分を利用することを特徴とする請求項１又は２記載の回転体の異常検知装置。
8. 次数成分を生成するための次数成分生成回路を、前記計測手段からの回転情報のデータの入力部と適応デジタルフィルタとの間の信号ラインに設けたことを特徴とする請求項７記載の回転体の異常検知装置。
9. 前記抽出手段で回転に同期した信号を抽出するにあたり、前記計測手段で計測したデータを、前記計測手段で計測したデータのうち回転速度情報のデータに応じて可変サンプリングして、見かけ上の周期を一定にすることを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の回転体の異常検知装置。
10. 可変サンプリングを実行するための可変サンプリング回路を、前記計測手段からのデータの入力部に設けたことを特徴とする請求項９記載の回転体の異常検知装置。
11. 請求項１〜１０のいずれか１項に記載の回転体の異常検知装置を用い、回転中の回転体の各種物理量から、回転体の回転に同期した信号を抽出し、抽出した信号から回転体の異常を検知することを特徴とする回転体の異常検知方法。

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