JP2012215412A - 車載装置の振動解析及び振動源の特定を行う方法及び装置 - Google Patents

Abstract

【課題】離散ウェーブレット変換ツリーと寄生フィルタを用いて、リアルタイムで振動解析を可能とする。
【解決手段】車載装置の複数の候補点に振動センサ７ａ〜７ｄを設け、計測点にマイクロフォン６を設置し、マイクロフォン６で計測した騒音信号から実信号マザーウェーブレットを構成し、離散ウェーブレット変換ツリーを準備し、該ツリーの所望の分解フィルタへ連結される寄生フィルタであって、前記実信号マザーウェーブレットをツリーへの入力として離散ウェーブレット変換を実行したとき、入力された実信号マザーウェーブレットを実質的に再現して出力するような構造の寄生フィルタを設計し、振動センサ７ａ〜７ｄで検出された振動信号を離散ウェーブレット変換ツリーへ入力し、寄生フィルタから出力される瞬時相関値に基づき、瞬時相関値のもっとも高い振動信号を特定して、当該車載装置の複数の候補点のうちから、振動の発生源を特定する。
【選択図】図２

Description

本発明は、車載装置から発生する騒音を車両内で計測し、当該車載装置の各部位に位置する複数の候補点のうちから振動の発生源を特定すべく実施される、振動解析および振動源の特定を行う方法及び装置に関するものである。

空間内の候補点に現出する騒音・振動の発生源を特定することは、自動車の車室の内部騒音、特に、車室内の乗員に聴取される騒音を低減するために重要であり、このためには、対象となる騒音の音源又は振動源を特定し、これらの音源又は振動源に対して効果的な対策を施す必要がある。
このような音源又は振動源の特定を目的とした車載装置の振動解析及び振動源特定方法は、従来から種々提案されており、広く採用されている車載装置の振動解析及び振動源特定方法として、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）による方法がある。この方法は、波形信号として与えられる振動の検出結果をフーリエ変換し周波数成分毎のスペクトル強度を求める方法であり、対象空間内に設定された候補点での振動の検出信号と、音源又は振動源であると想定される複数の候補点での振動の検出信号とを夫々フーリエ変換し、各候補点でのスペクトル分布と候補点でのスペクトル分布とを比較することにより、音源又は振動源を特定する。

また自動車の車室内の騒音を対象とした解析方法として、車室内部の候補点において騒音を計測する一方、車室内部又は周辺の複数の候補点において振動を検出し、各候補点での検出信号を、候補点での検出信号との間の残差に応じてフィルタ係数が変更される適応フィルタによりフィルタリング処理し、この結果に基づいて各候補点の寄与度を求める方法が提案されている。

ところが以上のような解析方法は、いずれも時間情報を含まない解析方法であることから、複数の候補点において時間的に不連続な（例えば単発の）振動が検出された場合、候補点に現出する振動の発生源を正しく特定することが難しいという問題がある。
そこで、車室内部の騒音を車両内で計測して騒音信号を抽出し、複数の候補点での振動の検出結果から、前記騒音信号と同一の時間軸を有する複数の振動信号を抽出し、前記抽出された騒音信号を解析してマザーウェーブレットを導出し、該導出されたマザーウェーブレットを用いて前記検出された複数の振動信号の夫々を連続ウェーブレット変換し、各振動信号と前記マザーウェーブレットとの相関を求め、該相関の相互比較により、前記騒音に対する前記複数の候補点の夫々の寄与度を出力する発明が提案されている（特許文献１）。

この特許文献１に係る車載装置の振動解析及び振動源特定方法及び解析装置においては、時間情報を含む解析結果が得られ、複数の候補点のうちから候補点に現出する振動の発生源を正しく特定することが可能となり、特定された候補点に対する振動対策を実施することが可能となる。

特開2007-205886号公報 国際公開第2010/041526号パンフレット 特開2003-214529号公報

前述した連続ウェーブレット変換を用いたウェーブレット瞬時相関法による振動信号検出手法では、振動信号の発生時刻と強度を同時に検出する利点があるが、連続ウェーブレット変換を用いるため計算量が大きく、リアルタイムでの信号検出は困難である。
そこで、この発明は、リアルタイムで振動信号の解析を可能とすることを目的とする。

本発明の車載装置の振動解析及び振動源の特定を行う方法は、（１）車載装置の複数の候補点に振動センサを設け、（２）当該車載装置から発生する騒音を車両内で計測して、騒音信号を抽出し、（３）前記抽出された騒音信号を解析して実信号マザーウェーブレットを構成し、（４）複数の分解フィルタを連結してなる離散ウェーブレット変換ツリーを準備し、（５）前記分解フィルタに寄生フィルタを接続した場合に、前記実信号マザーウェーブレットを前記離散ウェーブレット変換ツリーへ入力したときに、該実信号マザーウェーブレットが実質的に再現されるように、前記寄生フィルタを設計するとともに接続位置を決定し、（６）前記設計された寄生フィルタを前記分解フィルタに接続し、（７）前記各振動センサで検出された振動信号を前記離散ウェーブレット変換ツリーに入力したときの前記寄生フィルタの出力に基づいて瞬時相関値を求め、（８）前記各瞬時相関値の大きな振動信号を特定して、当該車載装置に位置する複数の候補点のうちから、振動の発生源を特定する方法である。

この方法によれば、前記実信号マザーウェーブレットを前記離散ウェーブレット変換ツリーへ入力したときに、該実信号マザーウェーブレットが実質的に再現されるような寄生フィルタを設計する。この設計された寄生フィルタを前記分解フィルタに接続し、前記各振動センサで検出された振動信号を前記離散ウェーブレット変換ツリーに入力したときの前記寄生フィルタの出力を取り込めば、それは離散的な各時点ごとに、振動信号が騒音信号に近似しているかどうかを示す瞬時相関値を示すものとなる。この瞬時相関値を評価することにより当該車載装置に位置する複数の候補点のうちから、振動の発生源を絞ることができる。瞬時相関値の算出にあたって、離散ウェーブレット変換ツリーの途中で前記寄生フィルタの出力を取り込めばよいので、演算量が少なくなり、演算時間の節約ができる。よって振動解析がリアルタイムで行える。

前記騒音信号が連続的に持続する音である場合に、前記瞬時相関値を所定期間にわたって加算し、この加算値に基づいて、当該車載装置に位置する複数の候補点のうちから、振動の発生源を特定するとよい。
また、本発明の車載装置の振動解析及び振動源の特定を行う装置は、前記方法に係る発明と実質同一の発明にかかるものである。

以上のように本発明によれば、特に騒音信号が単発的な場合や断続的に続く場合に、当該車載装置に位置する複数の候補点のうちから、振動の発生源を絞り込むことができる。よって過不足のない振動対策により振動を確実に低減できる。

本発明に係る車載装置の振動解析及び振動源特定方法の実施状態を示す説明図である。 車載装置の振動解析及び振動源特定装置の内部構成を示すブロック図である。 解析装置において行われる本発明に係る車載装置の振動解析及び振動源特定方法の実施手順を示すフローチャートである。 離散ウェーブレット変換ツリーの図である。 寄生フィルタの設計方法を示すブロック図である。 瞬時相関法を詳細に説明するためのフローチャートである。 寄生レベルを決定する手法を示すフローチャートである。 騒音源の判定方法を詳細に説明するためのフローチャートである。 不連続な騒音の発生源となる各振動信号の波形を表示したグラフである。 連続な騒音の発生源となる各振動信号の相関波形を表示したグラフである 各振動信号について瞬時相関値の区間和を示すグラフである。

以下、本発明の実施の形態を、添付図面を参照しながら詳細に説明する。
図１は、本発明に係る車載装置の振動解析及び振動源特定装置の実施状態を示す説明図である。図１には、自動車の車室内部に発生する騒音が、この自動車に装備された電動パワーステアリング装置の各部に存在する振動源のいずれに起因するかを特定すべく行われる解析方法の実施状態が示されている。

図１に示す電動パワーステアリング装置は、車体の左右方向に延設されたラックハウジング１０の内部に軸長方向への移動自在に支持されたラック軸１と、ラックハウジング１０の中途に交叉するピニオンハウジング２０の内部に回転自在に支持されたピニオン軸２とを備えるラックピニオン式の操舵機構を備えている。
ラックハウジング１０の両側から外部に突出するラック軸１の両端は、各別のタイロッド１１，１１を介して操舵輪としての左右の前輪１２，１２に連結されている。またピニオンハウジング２０の外部に突出するピニオン軸２の上端は、ステアリング軸３を介して操舵部材としてのステアリングホイール３０に連結されている。更にピニオンハウジング２０の内部に延びるピニオン軸２の下部には、図示しないピニオンが形成されており、該ピニオンは、ラックハウジング１０との交叉部において、ラック軸１の外面に適長にわたって形成されたラック歯に噛合させてある。

ステアリング軸３は、筒形をなすコラムハウジング３１の内部に回転自在に支持され、該コラムハウジング３１を介して、前方を下とした傾斜姿勢を保って車室の内部に固定されており、コラムハウジング３１の下方へのステアリング軸３の突出端にピニオン軸２が、継ぎ手１３を介して連結され、同じく上方への突出端にステアリングホイール３０が固設されている。

以上の構成により、ステアリングホイール３０が回転操作された場合、この回転がステアリング軸３を介してピニオン軸２に伝達され、該ピニオン軸２の回転が、ピニオンとラック歯との噛合部においてラック軸１の軸長方向の移動に変換されることとなり、このようなラック軸１の移動により、左右の前輪 １２，１２が各別のタイロッド１１，１１を介して押し引きされて操舵がなされる。

ステアリング軸３を支持するコラムハウジング３１の中途には、ステアリングホイール３０の回転操作によりステアリング軸３に加わる操舵トルクを検出するトルクセンサ４が設けてあり、該トルクセンサ４よりも下位置に操舵補助用のモータ５が取付けてある。
トルクセンサ４は、検出対象となるステアリング軸３を上下の２軸に分割し、これらの２軸を捩れ特性が既知のトーションバーにより同軸上に連結して、操舵トルクの作用によりトーションバーの捩れを伴って前記２軸間に生じる相対角変位を適宜の手段により検出する公知の構成を有している。また操舵補助用のモータ５は、コラムハウジング３１の外側に軸心を略直交させて取り付け、例えば、コラムハウジング３１の内部に延びる出力端に固着されたウォームをステアリング軸３に外嵌固定されたウォームホイールに噛合させて、モータ５の回転が、前記ウォーム及びウォームホイールを備える伝動機構により所定の減速下にてステアリング軸３に伝えられるように構成されている。

このように取付けられた操舵補助用のモータ５は、トルクセンサ４により検出される操舵トルクの方向及び大きさに応じて駆動され、このときモータ５が発生する回転力が、ステアリング軸３の下端に連設されたピニオン軸２に付加されることとなり、この回転力により前述の如く行われる操舵が補助される。
以上のように構成された電動パワーステアリング装置においては、ステアリングホイール３０の回転操作に応じて前述した操舵が実行されるとき、操舵補助用のモータ５の回転をステアリング軸３へ減速伝動する伝動機構の周辺、ステアリング軸３からピニオン軸２に回転を伝える軸の周辺、ピニオン軸２とラック軸１との噛合部の周辺、ラックハウジング１０の一側端部においてラック軸１を摺動自在に支持する支持部の周辺等、部材間に相対移動が生じる部位の周辺に振動が発生し、この振動が車室内に伝播して、運転者に騒音として聴取されることとなる。

本発明に係る振動解析及び振動源特定方法は、以上の如く発生する騒音の発生源を特定すべく実施されるものであり、車室内部の適宜位置、望ましくは、ステアリングホイール３０を操作する運転者の周辺に計測点を定め、この計測点に騒音計測用のマイクロフォン６を配すると共に、この騒音の発生源であると想定される各候補点に振動を検出するためのｘ，ｙ，ｚの３方向の振動検出が可能な振動センサ（加速度センサ）７ａ〜７ｄを配し、これらのマイクロフォン６及び振動センサ７ａ〜７ｄの検出信号が車載した計測用コンピュータ８に与えられて実施される。

なお図示の実施の形態においては、操舵補助用のモータ５からステアリング軸３への伝動機構の周辺に振動センサ７ａを配置し、ステアリング軸３からピニオン軸２に回転を伝える継ぎ手１３の周辺に振動センサ７ｂを配置し、ピニオン軸２とラック軸１との噛合部の周辺に振動センサ７ｃを配置し、及びラックハウジング１０の一側端部のラック軸１の支持部の周辺に振動センサ７ｄを配置し、夫々の候補点における振動を各別の振動センサ７ａ，７ｂ，７ｃ，７ｄにより検出する構成としてあるが、候補点の数及び位置は適宜に設定することが可能である。

図２は、車載装置の振動解析及び振動源特定装置の内部構成を示すブロック図である。本装置は、マイクロフォン６及び振動センサ７ａ〜７ｄの夫々に対応するインターフェイス８１、並びに計測用コンピュータ８を備えている。計測用コンピュータ８は、バッファメモリ８２，８４と、瞬時相関解析部８３と、収録メモリ８５とを備えている。このような計測用コンピュータ８には、解析途中の経過及び解析結果を表示するための表示部９が、図１に示す如く付設されている。なお図２中の計測用コンピュータ８は、ブロック図の形態にて図示されているが、実際には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）を備える演算処理装置により構成される。

マイクロフォン６による計測点での騒音計測信号は、インターフェイス８１を介して計測用コンピュータ８に入力され、バンドパスフィルタ（図示せず）によりフィルタ処理される。また振動センサ７ａ〜７ｄによる夫々の候補点でのｘ，ｙ，ｚの３方向の振動の検出信号は、各別のバンドパスフィルタ（図示せず）によりフィルタ処理され、低周波〜高周波のノイズが除去された波形信号が抽出される。

以下の説明においては、計測点に配したマイクロフォン６による検出信号をフィルタ処理して抽出された波形信号を騒音信号Ｓとし、候補点に配した振動センサ７ａ〜７ｄによる検出信号をフィルタ処理して抽出された波形信号を振動信号Ｖとする。１つの振動信号Ｖはｘ，ｙ，ｚの３方向の成分をもつので、実質的には３つの振動信号となる。
フィルタ処理を経て、計測点での騒音に対応する１つの騒音信号Ｓが抽出されてバッファ８２に蓄えられ、また４つの候補点の夫々での振動に対応する１２の振動信号Ｖ1 〜Ｖ12 が検出されてバッファ８２に蓄えられることとなる。

図３は、計測用コンピュータ８において行われる本発明に係る車載装置の振動解析及び振動源特定方法の実施手順を示すフローチャートである。
計測用コンピュータ８は、マイクロフォン６による計測点での騒音の計測及び候補点における振動の検出を行う。マイクロフォン６の騒音信号を監視しバッファ８２に取り込むとともに（ステップＳ１）、振動センサ７ａ〜７ｄによる各候補点での振動の検出を行いバッファ８２に取り込む（ステップＳ２）。なお、マイクロフォン６による騒音信号と振動センサ７ａ〜７ｄによる検出信号との取り込みは同時になされる。

以下の手順による処理は、計測用コンピュータ８のＣＰＵ内にて高速に実施され、結果をリアルタイムにて出力し、表示部９に表示させることが可能である。また、リアルタイムでないオフライン解析を行う場合は、マイクロフォン６による騒音信号と振動センサ７ａ〜７ｄによる検出信号とを収録メモリ８５に蓄え、たとえば特許文献１に記載したような連続ウェーブレット変換を用いたウェーブレット瞬時相関法で、任意の時間に解析処理される。

次いで計測用コンピュータ８は、ステップＳ１において取り込まれた騒音信号Ｓから実信号マザーウェーブレットＲＭＷ（ＲＭＷ）を導出する（ステップＳ３）。
実信号マザーウェーブレットＲＭＷの導出には、騒音信号Ｓのうち、所定の強度条件を満たす範囲の波形を用いる。範囲の選定は、例えば、騒音信号Ｓを表示部９に表示させ、この表示を視認するオペレータにより行わせるようにしてもよく、また予め定めた強度条件を計測用コンピュータ８のＲＡＭに記憶させておき、この強度条件を満たす使用範囲を自動的に選定するように構成することも可能である。

実信号マザーウェーブレットＲＭＷψ（ｔ）は、信号の再構成を可能とするために、下記（１）式により与えられるアドミッシブル条件を満たす必要がある。ここで、”ψ”はギリシヤ文字の”psi”を表し、ψ（ω）ハットは、マザーウェーブレットψ（ｔ）のフーリエ変換である。

ＣＰＵは、騒音信号Ｓが与えられ、前述の如く使用範囲を選定した後、選定された範囲内の波形信号に対し、前記（１）式の条件を満たすべくハニング窓処理を実施し、更にフーリエ変換する。このように導出されるマザーウェーブレットψ（ｔ）は、始点及び終点がゼロであり、また全域の平均値がゼロであって、更に有界である関数として与えられる。

次にＣＰＵは、導出されたマザーウェーブレットψ（ｔ）に対し、下記（２）式により与えられるノルムを１とするような正規化処理を行う。

このようにして、実数型マザーウェーブレットψ^R （ｔ）が得られる。
更に、振動に対する解析において特徴をつかみ易くするためには、実数型よりも複素数型のマザーウェーブレットを使用するのが望ましいことから、実数型マザーウェーブレットψ^R（ｔ）をフーリエ変換し、周波数スペクトルψ^R （ｆ）ハットを得て、負の周波数領域においては、ψ^R （ｔ）ハットをゼロに置き換え、正の周波数領域においては、ψ^R （ｔ）ハットを、２ψ^R （ｔ）ハットに置き換えて逆フーリエ変換する。このようにして複素数型のマザーウェーブレットψ（ｔ）が得られる。

また、実信号マザーウェーブレットψ^R（ｔ）をフーリエ変換し周波数スペクトルψ^R （ｆ）ハットを得る。正の周波数領域においてψ^R （ｆ）ハット＝２ψ^R （ｆ）ハットとし、負の周波数領域においてψ^R （ｆ）ハットを０にする。また、周波数ｆ＝０においてはψ^R （ｆ）＝ψ^R （ｆ）ハットとする。
さらに実部を、

にし、虚数部をゼロにしてψ^R （ｆ）ハットの全位相情報を削除する。ψ^R （ｆ）ハットの逆フーリエ変換を行い、対称型複素数実信号マザーウェーブレット（ＳＣ−ＲＭＷ）

が得られる。このように構成された実信号マザーウェーブレットはその実数部ψ_r （ｔ）、虚数部ψ_i （ｔ）がそれぞれ対称性、反対称性を有する対称型複素数実信号マザーウェーブレット（ＳＣ−ＲＭＷ）である。
前記において位相情報が失われているので、得られた対称型複素数実信号マザーウェーブレット（ＳＣ−ＲＭＷ）はそれ同士加算可能である。従って、対称信号の複数の領域（騒音信号の場合は異音）に基づきそれぞれ対称型複素数実信号マザーウェーブレット（ＳＣ−ＲＭＷ）を構成し、それらを加算し、かつ正規化（平均化）することができる。これを平均的実信号マザーウェーブレット（Ａ−ＲＭＷ）と名づける。この平均的実信号は対象信号の特徴を広く反映しているので、対称信号において従来型の複素数実信号マザーウェーブレットでは検出できなかった成分をも検出可能とする。よって、いくつかの独立した特長信号が複数時系列で現れた際に、その特徴をより正確に検出したマザーウェーブレットを構成することができる。

本発明で使用する実信号マザーウェーブレット（ＲＭＷ）には対称型複素数実信号マザーウェーブレット（ＳＣ−ＲＭＷ）、平均的実信号マザーウェーブレット（Ａ−ＲＭＷ）及び複素数実信号マザーウェーブレット（Ｃ−ＲＭＷ）が含まれ、本明細書において、実信号マザーウェーブレット（ＲＭＷ）をこれらの総称として使用することがある。
なお図３の手順において、目的とする騒音や振動があらかじめわかっている場合や既にマザーウェーブレットが導出されている場合、ステップＳ１やステップＳ３を省略し、マザーウェーブレットを計測用コンピュータ８内のメモリに記憶させて解析することも可能である。

次に、図３に示すように、異音のしきい値を決定し（ステップＳ４）、しきい値を超えた際の相関度から騒音データに入っている異音を定量的に判定する。このしきい値を決定する手順は、次のとおりである。(a)評価者の耳の位置を例えば運転席の耳の位置に決める（後の判定を行う耳の位置と同じとし、統一する）。(b)取り込んだ騒音信号、あるいは振動信号で異音が発生したと判定された場合、発生時刻の情報に基づいて、計測データから異音信号を特定する。(c)その異音を正確に特定するために、精度の高い時間−周波数解析であるウェーブレット変換を利用して、時間と周波数の解析を行う。(d)異音の区間を特定し、マザーウェーブレットを作成する。評価者が周波数の特徴まで特定できた場合、その周波数の範囲でバンドパスフィルター処理を行い、特定したい帯域だけのマザーウェーブレットを作成すると、検出精度も向上する。その周波数情報と音の強さから「異音」として判断する。ここで、複数の異音が存在し、かつ連続した区間で周波数パターンが大きく異なる場合、異音の周波数成分を精度よく検出したい場合、複数の特徴範囲を選択肢、平均的なマザーウェーブレット（Ａ−ＲＭＷ）を構成しても良い。(e)作成されたマザーウェーブレットを用いて、騒音検出された信号に対して瞬時相関をとり、この元特定された時間での相関係数が「しきい値」となる。

次に、与えられる振動信号Ｖ1 〜Ｖ12を夫々取り込み（ステップＳ５）、リアルタイム解析するかどうかを確認し（ステップＳ６）、リアルタイム解析する場合、振動信号Ｖ1 〜Ｖ12 とマザーウェーブレットψ（ｔ）との瞬時相関を算出する（ステップＳ７）。リアルタイム解析しない場合は、前述したように、マイクロフォン６による騒音信号と振動センサ７ａ〜７ｄによる検出信号とを収録メモリ８５に蓄え（ステップＳ８）、たとえば特許文献１に記載したような連続ウェーブレット変換を用いたウェーブレット瞬時相関法で、オフライン解析処理する（ステップＳ９）。

以下瞬時相関法（ステップＳ７）について説明する。
振動信号あるいは騒音信号ｆ（ｔ）の連続ウェーブレット変換（ＣＷＴ）は次の式（５）で表現される。

ここでａ（ａ＞０）は周波数の逆数に対応するスケールパラメータであり、ｂは時刻パラメータである。上に線分がついているものは複素共役を表わす。
ウェーブレット変換のパラメータ、スケールをa=2j、時間をb=k2jとしたとき（ｊは整数である）、ウェーブレット変換を離散ウェーブレット変換（DWT）と呼ぶ。
図４は離散ウェーブレット変換の構造を示す図である。図４は分解アルゴリズムを示す。このようなDWTは周波数領域においてオクターブ分析により時系列信号の解析を行う。ナイキスト周波数からの各オクターブは、レベル−１、レベル−２、・・・、と呼ばれる。このアルゴリズムは、まずスケーリング関数により得られた振動信号あるいは騒音信号ｆ（ｔ）の離散データｃ_0,k（ｋはサンプリング時点を表わす整数）をもとにして、レベル−１でのウェーブレット係数（高周波成分） ｄ_-1,kとスケーリング係数（低周波成分） ｃ_-1,kを、双対ツースケール数列{ａ_k}と双対ウェーブレット数列{ｂ_k}のみを用いて式（６）と式（７）により高速に計算する。Σは総和を表わし、ｋの範囲は、例えばDaubechiesウェーブレット６の場合０から１１まで、Daubechiesウェーブレット８の場合０から１５までとなる。

さらに前記式（６）と式（７）を適用して、レベル−１のｃ_-1,k からレベル−２でのｃ_-2,k とｄ_-2,kを計算できる。そして、図４に示した分解アルゴリズムに沿って、すべてのウェーブレット係数ｄ_j.kを漸進的に求めることができる。
次に、実信号マザーウェーブレットＲＭＷから寄生フィルタを設計する方法について、ツリー（図５）及び詳細フローチャート（図６）を用いて説明する。図５は図４の分解アルゴリズム及び再構成アルゴリズムに相当する。

（1）図５（a）に従って実信号マザーウェーブレットＲＭＷを入力信号として通常のDWTにより寄生レベルまで分解する。
（2）得られた係数ｃ_j,kを寄生フィルタ{ｕ_k}の初期値としてセットする。
（3）図５（b）の再構成アルゴリズムを利用し、ｃ_j,k=０，ｄ_j,k =0，ｘ_k=δ_k（ただし δ_k=1（k=0），δ_k=0 （k≠0））として再構成を行い、x_outを求める。

（4）x_outのノルムが最小になるように{ｕ_k}の最適化を行う。
すなわち、図４において、実信号マザーウェーブレットＲＭＷを振動信号として離散ウェーブレット変換ツリーへ入力したときの寄生フィルタの出力xoutを、実信号マザーウェーブレットＲＭＷと比較し、両者が実質的に一致したときの{ｕ_k}を寄生フィルタとする。

（5）実信号マザーウェーブレットＲＭＷが複素数である場合、実信号マザーウェーブレットＲＭＷ の実数部と虚数部に対応する寄生するフィルタ{ｕ_R,k}{ｕ_I,k} をそれぞれ設計することが必要である。このために、実信号マザーウェーブレットＲＭＷ の実数部と虚数部を用いて、以上の手順をそれぞれ実行すればよい（以上、ステップＳ９１）。
このよう設計された寄生フィルタは、実信号マザーウェーブレットＲＭＷを入力したとき当該実信号マザーウェーブレットＲＭＷを再生するものであるから、検査すべき振動信号が入力されたときには、当該振動信号と実信号マザーウェーブレットＲＭＷとの相関性を出力することとなる。

離散ウェーブレット変換ツリーのいずれの分解フィルタへ連結させても、連続ウェーブレットに比べるとその計算量が低減し、処理の高速化、ひいてはリアルタイム性を実現化できる。
次に、寄生フィルタを連結すべき分解フィルタ、換言すれば、寄生フィルタの寄生レベルの特定方法を説明する（ステップＳ９２）。

通常、寄生フィルタが付随している寄生レベルがある程度浅くなると計算速度が速くなるが、寄生レベルが浅すぎると計算量が増えるため逆に計算速度が落ちる。それと同時にフィルタの係数が少なくなるため、形が崩れて検出精度が落ちることがある。検出の信憑性を維持するために、寄生レベルの評価パラメータ、 実信号マザーウェーブレットＲＭＷのエネルギー損失Ｌｅを式（８）にて定義する。

ここでｋは離散時間で、ｊはレベル（周波数）となる。ｊについて解析レベルが４レベルであればｊ＝−１から−４となる。ｋについてはデータ点数に関係するので、例えば解析対象データの点数が５１２点であれば、レベル−１では加算の範囲はｋ＝１から２５６、レベル−２ではｋ＝１から１２８、レベル−３ではｋ＝１から６４、レベル−４ではｋ＝１から３２、となる。

図４に示した寄生的離散ウェーブレット変換の場合、条件:Ｌｅ≦-15[dB]を満足する寄生レベルでは充分な検出精度が得られる。これに対して、条件:-15[dB]<Ｌｅ≦-10[dB] を満足する寄生レベルでは検出精度が多少落ちるが、それでも高速な計算が可能である。
また解析信号をレベルｊまで解析するための乗算回数を計算量として次式（９）で定義する。

ＲＭＷのエネルギー損失Ｌｅと計算量Ｑjを用いて、寄生レベルを決定する流れを図７に示した次の手順で行う。
ステップＵ１；ＲＭＷを解析信号としてＤＷＴに入力し、レベルj=-1まで解析する。
ステップＵ２；レベルｊまでの計算量Ｑjを計算する。
ステップＵ３；レベルｊまでのＲＭＷのエネルギー損失Ｌｅを計算する。

ステップＵ４；条件:Ｌｅ≦-15[dB]を満足するかどうかを検証する。この条件を満たす場合には、さらに計算量の差Ｑj−Ｑj+1を求める。計算量が減少すれば、レベルｊを１つ深く(j=j-1)進め、ステップＵ２に戻ってＵ２−Ｕ４を繰り返して行う。計算量が増加すればレベルｊを１つ浅く(j=j+1)戻り、そのレベルを寄生レベルとして出力する。条件:Ｌｅ≦-15[dB]を満たさない場合には、レベルｊを１つ浅く(j=j+1)戻り、そのレベルを寄生レベルとして出力する。

次に寄生的離散ウェーブレット変換において、寄生フィルタを利用して、騒音信号と各振動信号との高速ウェーブレット瞬時相関を求める。
すなわち、振動信号Ｖ1 〜Ｖ12 の夫々について、図４に示した離散ウェーブレット変換の分解ツリーに沿って、（a）振動信号をDWTにより寄生レベルｊ（図４ではj=-2としている）まで分解してｃ_j,k，ｄ_j,kを得る（ステップＳ９３）。（b）ｃ_j,kに寄生フィルタ{ｕ_R,k}と{ｕ_I,k}を適用して、ｃ_j,k の持つ周波数成分の中から、実信号マザーウェーブレットＲＭＷの持つ周波数成分を抜き出し、xj _R,k、xj _I,kを得る（ステップＳ９４）。

(c)下記（１０）式により定義される高速ウェーブレット瞬時相関Ｒ（k）を求める（ステップＳ９５）。

このようにして求められた高速ウェーブレット瞬時相関Ｒ（k）を表示部９に表示する（ステップＳ１０）。
高速ウェーブレット瞬時相関Ｒ（k）は、候補点の騒音に対する夫々の候補点にて検出される振動（この実施の形態においては振動）の相関関係を正しく示すものとなる。またＲ（k）は時間情報ｋを含んでおり、発生時刻も判定できるから、複数の振動信号Ｖ1 〜Ｖ12 偶然が同一の周波数成分を含んでいる場合においても、これら夫々の騒音信号Ｓに対する相関度の相違が明らかとなる。

ＣＰＵは、しきい値を超えた際の相関度から騒音データを決定し、その後異音を定量的に判定することが出来る。すなわち、この異音の原因となっている部位を推定するために、しきい値を超えた異音の相関値ピーク時間から0.025secをさかのぼり（振動が発生して、伝達険路を経由するため振動の信号は異音より早いタイミングで発生していることが、基礎評価試験からわかっている）各部位の振動相関度Ｒ（k）の値を比較する。

具体的には、各振動信号Ｖ1 〜Ｖ12 の夫々に対して算出された瞬時相関値を相互比較し、Ｒ（k）のもっとも大きな振動信号源を騒音の発生元と判定する（ステップＳ１１）。またＣＰＵに代わって、表示部９に表示させた瞬時相関値を視認するオペレータにより寄与度を判定させることもできる。
図８は、Ｒ（k）のもっとも大きな振動信号源を騒音の発生元と判定するステップＳ１１の処理の詳細を示すフローチャートである。まず騒音の発生頻度を判定する（ステップＴ１）。聴覚上、騒音が時間的に連続して発生しているなら「連続」、単発又は断続的に発生しているなら「不連続」と判定する。判定基準として、騒音は比較的大きな音となるので、人間が連続音として識別できるか出来ないかという観点を考慮する。例えば、異音として認定されたしきい値のレベルを超え、その時刻から０．２秒以内にしきい値を超える音が発生しない場合を「不連続」と定義し、０．２秒以内であれば「連続」と定義する。連続の終点は、しきい値を超えた時点から０．２秒以上間隔が空いた場合、その最後のしきい値を越えた時刻までを連続区間とする。

不連続と判定された場合、騒音が１つの塊となっている期間の中で、同一期間の各振動信号を抽出し、瞬時相関値Ｒ（k）が最大となったときの瞬時相関値Ｒ（k）とその時点ｋを特定し（ステップＴ２，Ｔ３）、バッファ８４に記憶するとともに、表示部９に表示する（ステップＴ４）。
ＣＰＵ又はオペレータは、表示部９の表示に基づいて騒音の主因となって生じている振動を特定する（ステップＴ５）。

図９は、騒音（例えばラトル音）が不連続と判定された場合の、各振動信号（図では振動信号Ｖ1 〜Ｖ5まで示す）の波形を表示したグラフである。縦軸は瞬時相関値Ｒ（k）であり（単位は相対的）、横軸は時間に換算したｋ（単位は秒）である。時間は０秒から０．０３秒までとっている。振動信号Ｖ1 〜Ｖ5のうち、瞬時相関値Ｒ（k）が全般的に大きいものは振動信号Ｖ2,Ｖ3,Ｖ4である。このうち振動信号Ｖ2が、最大値出現時間が最も早く、かつ最も大きな最大値を有するので、計測点においてマイクロフォン６で計測された騒音は、振動信号Ｖ2 が得られた候補点における振動が主因となって生じていることが分かる。よって、騒音を抑制するためには、この候補点での振動抑制対策が有効であることがわかる。なお、最大値出現時間と最大値の高さについては、最大値出現時間を優先する。構造物の振動信号の大きさが相関値Ｒ（k）の値に影響するため、原因部位が最大出力（Ｒ（k）が最大）にならないことがあるためである。

また図９に示された振動信号Ｖ1,Ｖ5は瞬時相関値が全般的に小さく、振動信号Ｖ1,Ｖ5が得られた候補点における振動低減対策は、候補点での騒音抑制のために不要であると判定することができ、無為な対策の実施を未然に防止することが可能となる。
ステップＴ１で騒音の発生が連続と判定された場合は、騒音が続いている期間の中で各振動信号を抽出し、瞬時相関値Ｒ（k）を当該区間にわたって総和し、その値を決定し、発生時点、発生期間とともにバッファ８４に記憶し（ステップＴ６〜Ｔ８）、表示部９に表示する（ステップＴ９）。

ＣＰＵ又はオペレータは、表示部９の表示に基づいて騒音の主因となって生じている振動を特定する（ステップＴ１０）。この振動を特定するために、しきい値を超えた時刻ｋ₁を基準に0.025secをさかのぼった区間の相関度のピーク発生時刻を比較する。その区間に複数個のピーク時刻があった場合、各時刻から判定された各部位のＲ（k）のピーク時刻を比較する。１番早い時刻と２番目の時刻との差が0.001sec以上あれば１番目の部位を異常音の振動源と判定する。時刻ごとに各部位のＲ（k）のピーク発生時刻が0.001sec以内の場合は最大の累積部位を騒音振動源として判定する。

図１０は、騒音（例えばラトル音）が連続と判定された場合の、各振動信号（図では振動信号Ｖ1 〜Ｖ6まで示す）の波形を表示したグラフである。縦軸は瞬時相関値Ｒ（k）であり（単位は相対的）、横軸は時間に換算したｋ（単位は秒）である。時間は０秒から０．４秒までとっている。振動信号Ｖ1 〜Ｖ6のうち、瞬時相関値Ｒ（k）が全般的に大きなものは振動信号Ｖ2,Ｖ3,Ｖ6である。

図１１は、各振動信号Ｖ1 〜Ｖ6について、算出された瞬時相関値Ｒ（k）の区間和を示す棒グラフである。区間和の単位は相対的とする。このうち振動信号Ｖ2が最大値を有するので、計測点においてマイクロフォン６で計測された騒音は、振動信号Ｖ2 が得られた候補点における振動が主因となって生じていることが分かる。よって、騒音を抑制するためには、この候補点での振動抑制対策が有効であることがわかる。

また図１１に示された振動信号Ｖ1,Ｖ4,Ｖ5は瞬時相関値の区間和が全般的に小さい。振動信号Ｖ1,Ｖ4,Ｖ5が得られた候補点における振動低減対策は、候補点での騒音抑制のために不要であると判定することができ、無為な対策の実施を未然に防止することが可能となる。
なお以上の実施の形態においては、自動車の車室内において、電動パワーステアリング装置の各部の振動に起因して発生する騒音の発生源を特定すべく行われる解析例について説明したが、本発明に係る解析方法及び解析装置は、自動車の車室内の候補点に現出する振動の発生源を複数の候補点のうちから特定する用途全般に適用可能であり、動力伝達系、サスペンション系など多くの機会部品において用いることができる。

６ マイクロフォン（騒音の検出手段）、７ａ〜７ｄ振動センサ（振動の検出手段）、８ 計測用コンピュータ、９表示部、Ｖ1 〜Ｖ12 振動信号

Claims (4)

1. 車載装置の振動解析及び振動源の特定を行う方法であって、
   （１）車載装置の複数の候補点に振動センサを設け、
   （２）当該車載装置から発生する騒音を車両内で計測して、騒音信号を抽出し、
   （３）前記抽出された騒音信号を解析して実信号マザーウェーブレットを構成し、
   （４）複数の分解フィルタを連結してなる離散ウェーブレット変換ツリーを準備し、
   （５）前記分解フィルタに寄生フィルタを接続した場合に、前記実信号マザーウェーブレットを前記離散ウェーブレット変換ツリーへ入力したときに、該実信号マザーウェーブレットが実質的に再現されるように、前記寄生フィルタを設計するとともに接続位置を決定し、
   （６）前記設計された寄生フィルタを前記分解フィルタに接続し、
   （７）前記各振動センサで検出された振動信号を前記離散ウェーブレット変換ツリーに入力したときの前記寄生フィルタの出力に基づいて瞬時相関値を求め、
   （８）前記各瞬時相関値の大きな振動信号を特定して、当該車載装置に位置する複数の候補点のうちから、振動の発生源を特定する方法。
2. 前記騒音信号が連続音である場合に、前記瞬時相関値を所定期間にわたって加算し、この加算値に基づいて、当該車載装置に位置する複数の候補点のうちから、振動の発生源を特定する、請求項１記載の方法。
3. 前記車載装置は、車載パワーステアリング装置である、請求項１又は請求項２記載の方法。
4. 車載装置の振動解析及び振動源の特定を行う装置であって、
   車載装置の複数の候補点に設けられた振動センサと、
   当該車載装置から発生する騒音を車両内で計測して、騒音信号を抽出する手段と、
   前記抽出された騒音信号を解析して実信号マザーウェーブレットを構成する手段と、
   複数の分解フィルタを連結してなる離散ウェーブレット変換ツリーを準備する手段と、
   前記実信号マザーウェーブレットを前記離散ウェーブレット変換ツリーへ入力したときに、該実信号マザーウェーブレットが実質的に再現されるように、寄生フィルタを設計する手段と、
   前記設計された寄生フィルタを前記分解フィルタに接続する手段と、
   前記各振動センサで検出された振動信号を前記離散ウェーブレット変換ツリーに入力したときの前記寄生フィルタの出力に基づいて瞬時相関値を求める手段と、
   前記各瞬時相関値の大きな振動信号を特定して、当該車載装置に位置する複数の候補点のうちから、振動の発生源を特定する手段とを備える、装置。

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