JP2018205152A - Signal processor - Google Patents
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Abstract
Description
本開示は、信号処理装置に関する。 The present disclosure relates to a signal processing device.
従来、有線LAN(Local Area Network)に代表されるイーサネット(登録商標)規格に準拠する伝送路を介して各種信号が送受信されている。このような伝送路は、例えば撚り対線による電線から構成されている。よって、伝送路の配索環境によっては、湿度又は温度等による経時劣化に加え、屈曲等の負荷に曝されることがあるため、電線の被覆剥け又は撚り解け等のような不具合により通信品質の低下を招く恐れがある。 2. Description of the Related Art Conventionally, various signals are transmitted and received through a transmission line conforming to the Ethernet (registered trademark) standard represented by a wired LAN (Local Area Network). Such a transmission line is comprised from the electric wire by a twisted pair wire, for example. Therefore, depending on the routing environment of the transmission path, in addition to deterioration over time due to humidity or temperature, etc., it may be exposed to loads such as bending, so communication quality may deteriorate due to problems such as stripping or untwisting of wires. There is a risk of lowering.
そこで、伝送路の状態を判定することにより未然に不具合の対策を行うものとして、伝送路の地絡故障が生じた場合、伝送路の地絡電流波形をスペクトル解析するものが提案されている(例えば、特許文献1参照)。また、地絡事故発生時の伝送路の絶縁劣化状態を監視するものが提案されている(例えば、特許文献2参照)。また、電力ケーブルの絶縁体に交流電圧を課電してから絶縁体内の残留電荷に基づき電力ケーブルの絶縁劣化状態を判定するものが提案されている(例えば、特許文献3参照)。 Therefore, as a countermeasure for the trouble by determining the state of the transmission line, there is proposed one in which a ground fault current waveform of the transmission line is subjected to spectrum analysis when a ground fault of the transmission line occurs ( For example, see Patent Document 1). Moreover, what monitors the insulation degradation state of the transmission line at the time of a ground fault accident is proposed (for example, refer patent document 2). Further, there has been proposed an apparatus in which an AC voltage is applied to an insulator of a power cable and an insulation deterioration state of the power cable is determined based on a residual charge in the insulator (see, for example, Patent Document 3).
しかし、特許文献1〜3に記載のような従来技術は、判定を行うためにシステムの機能を停止する必要があるため、システムの運用を継続することができない。また、上記のような従来技術は、そのシステムごとに専用の閾値を設定する必要があるため、汎用性に乏しいものである。したがって、従来技術においては、高い汎用性を実現し、システムの運用を中断することなく、伝送路の信頼性を向上させることができない状況である。
However, the conventional techniques as described in
本開示はこのような状況に鑑みてなされたものであり、高い汎用性を実現し、システムの運用を中断することなく、伝送路の信頼性を向上させることができるようにするものである。 The present disclosure has been made in view of such a situation, and realizes high versatility and improves the reliability of a transmission path without interrupting the operation of the system.
本開示の一側面である信号処理装置は、伝送路に流れる少なくとも1種類のランダム信号が入力される信号処理装置であって、前記ランダム信号が入力される入力部と、入力部により入力される前記ランダム信号をフーリエ変換して生成するスペクトルデータに基づき、前記伝送路の劣化状態を判定する演算部と、を備え、前記スペクトルデータは、前記伝送路が正常状態と想定される正常スペクトルと、前記伝送路の劣化状態の判定に用いる異常スペクトルと、を含み、前記演算部は、前記正常スペクトルと、前記異常スペクトルとに基づき、前記伝送路の劣化状態を判定するものである、ことを特徴とする。 A signal processing device according to one aspect of the present disclosure is a signal processing device to which at least one type of random signal flowing in a transmission path is input, and is input by an input unit to which the random signal is input and an input unit An operation unit that determines a degradation state of the transmission line based on spectrum data generated by Fourier transforming the random signal, and the spectrum data includes a normal spectrum in which the transmission line is assumed to be in a normal state; An abnormal spectrum used for determination of the deterioration state of the transmission line, and the calculation unit determines the deterioration state of the transmission line based on the normal spectrum and the abnormal spectrum. And
本開示の一側面である信号処理装置によれば、正常スペクトルと、異常スペクトルとに基づき、伝送路の劣化状態を判定するものである。正常スペクトル及び異常スペクトルのように、伝送路を流れるランダム信号のスペクトルは、伝送路の比誘電率又は誘電正接の変化により変動するものである。伝送路の比誘電率又は誘電正接は、伝送路を構成する電線の被覆の劣化又は変形等により変化するものである。よって、ランダム信号のスペクトルに基づき伝送路の劣化状態を判定することで、伝送路を構成する電線の被覆の劣化又は変形等が生じているか否かを判定することができる。また、ランダム信号のスペクトルは、伝送路の周波数成分であって、ランダム信号をフーリエ変換することにより容易に求めることができるため、高い汎用性を実現するものであり、システムの運用を中断することなく取得できるものである。また、ランダム信号のスペクトルの変動は、伝送路が完全に故障する前に検出できるものである。したがって、高い汎用性を実現し、システムの運用を中断することなく、伝送路の信頼性を向上させることができる。 According to the signal processing device which is one aspect of the present disclosure, the degradation state of the transmission path is determined based on the normal spectrum and the abnormal spectrum. Like the normal spectrum and the abnormal spectrum, the spectrum of the random signal flowing through the transmission line varies depending on the change in the relative dielectric constant or dielectric loss tangent of the transmission line. The relative dielectric constant or dielectric loss tangent of the transmission line changes due to deterioration or deformation of the coating of the electric wires constituting the transmission line. Therefore, by determining the deterioration state of the transmission line based on the spectrum of the random signal, it is possible to determine whether or not the deterioration or deformation of the covering of the electric wire constituting the transmission line has occurred. In addition, the spectrum of the random signal is a frequency component of the transmission line, and can be easily obtained by Fourier transforming the random signal, so that high versatility is achieved and system operation is interrupted. It can be obtained without. Further, the fluctuation of the spectrum of the random signal can be detected before the transmission line completely fails. Therefore, high versatility can be realized, and the reliability of the transmission path can be improved without interrupting the operation of the system.
また、本開示の一側面である信号処理装置において、前記スペクトルデータは、前記伝送路の設計値に基づき求められる基準スペクトル、をさらに含み、前記演算部は、前記基準スペクトルと前記正常スペクトルとの差分である正常差分スペクトルから求められる正常品マハラノビス距離値と、前記基準スペクトルと前記異常スペクトルとの差分である異常差分スペクトルから求められる異常品マハラノビス距離値と、に基づき、前記伝送路の劣化状態を判定するものである、ことが好ましい。 Further, in the signal processing device according to one aspect of the present disclosure, the spectrum data further includes a reference spectrum obtained based on a design value of the transmission path, and the calculation unit includes the reference spectrum and the normal spectrum. Based on a normal product Mahalanobis distance value obtained from a normal difference spectrum which is a difference and an abnormal product Mahalanobis distance value obtained from an abnormal difference spectrum which is a difference between the reference spectrum and the abnormal spectrum, the deterioration state of the transmission path Is preferable.
この信号処理装置によれば、正常品マハラノビス距離値と、異常品マハラノビス距離値と、に基づき、伝送路の劣化状態を判定する。正常品マハラノビス距離値及び異常品マハラノビス距離値で用いられるマハラノビス距離は、正常な状態の集団からの距離に応じて変動する伝送路の劣化状態の判定指標である。正常な状態の集団は、伝送路の設計値に基づき求められる基準スペクトルと、伝送路が正常状態と想定されるときに求められる正常スペクトルとの差分である正常差分スペクトルに基づき求めることができるものである。よって、伝送路の初期不良だけでなく伝送路の初期劣化品の寿命も正確に判定することができる。 According to this signal processing device, the deterioration state of the transmission path is determined based on the normal product Mahalanobis distance value and the abnormal product Mahalanobis distance value. The Mahalanobis distance used in the normal product Mahalanobis distance value and the abnormal product Mahalanobis distance value is a determination index of the deterioration state of the transmission path that varies according to the distance from the group in the normal state. The group in the normal state can be obtained based on the normal difference spectrum which is the difference between the reference spectrum obtained based on the design value of the transmission line and the normal spectrum obtained when the transmission line is assumed to be in the normal state. It is. Therefore, it is possible to accurately determine not only the initial failure of the transmission line but also the life of the initially deteriorated product of the transmission line.
また、本開示の信号処理装置において、前記演算部は、前記正常差分スペクトルを絶対値化してから積算した積算データのうち、特定周波数に対応する特徴項目データを単位空間のデータとして前記正常品マハラノビス距離値を求めるものであり、前記異常差分スペクトルを絶対値化してから積算した積算データのうち、特定周波数に対応する特徴項目データと、前記単位空間のデータと、に基づき、前記異常品マハラノビス距離値を求めるものである、ことが好ましい。 Further, in the signal processing device according to the present disclosure, the calculation unit includes the normal product Mahalanobis using, as unit space data, feature item data corresponding to a specific frequency among the integration data obtained by integrating the normal difference spectrum after being converted into absolute values. A distance value is obtained, and the abnormal product Mahalanobis distance based on the feature item data corresponding to a specific frequency and the unit space data among the integrated data obtained by converting the abnormal difference spectrum into an absolute value It is preferable to obtain a value.
この信号処理装置によれば、正常差分スペクトル及び異常差分スペクトルのような差分スペクトルを絶対値化して積算した積算データのうち、特定周波数に対応する積算データである特徴項目データを単位空間のデータとしてマハラノビス距離を求めるものである。差分スペクトルを絶対値化することにより差分スペクトルの正負の振れを正側に統一させることができる。差分スペクトルを絶対値化したものを積算データ化することにより、ランダム信号を用いたとしても、伝送路の変化を顕在化することができる。積算データ化したもののうち特定周波数に対応する特徴項目データを抽出することにより特定周波数に対応する積算データを単位空間のデータとして抽出することができる。よって、例えば、積算データのうち、特徴が顕著な部分を特定周波数で特定すれば、特徴が顕著な部分を単位空間のデータに設定することができる。そのような特徴項目データからマハラノビス距離を求めれば、特徴が顕著な部分を含むマハラノビス距離を求めることができるため、伝送路の変化を顕在化することができる。 According to this signal processing device, feature item data that is integration data corresponding to a specific frequency is used as unit space data out of integration data obtained by integrating difference spectra such as normal difference spectra and abnormal difference spectra as absolute values. The Mahalanobis distance is calculated. By making the difference spectrum an absolute value, the positive and negative fluctuations of the difference spectrum can be unified on the positive side. By converting the absolute value of the difference spectrum into integrated data, even if a random signal is used, a change in the transmission path can be made obvious. By extracting the feature item data corresponding to the specific frequency from the integrated data, the integrated data corresponding to the specific frequency can be extracted as unit space data. Therefore, for example, if a portion having a remarkable feature is specified with a specific frequency in the integrated data, a portion having a remarkable feature can be set as unit space data. If the Mahalanobis distance is obtained from such feature item data, the Mahalanobis distance including a portion where the feature is remarkable can be obtained, and therefore, a change in the transmission path can be made obvious.
本開示の一側面によれば、高い汎用性を実現し、システムの運用を中断することなく、伝送路の信頼性を向上させることができる。 According to one aspect of the present disclosure, high versatility can be realized, and the reliability of the transmission path can be improved without interrupting the operation of the system.
以下、図面に基づいて本開示の実施形態を説明するが、本開示は以下の実施形態に限られるものではない。なお、「構成する」、「より成る」、「含む」、「含んでいる」、「有する」、「備える」又はそれらの他の何らかの同義語は、非排他的な包含関係をカバーするように意図される。例えば、要素の列挙を含むプロセス、方法、物品又は装置は、それらの要素だけに限定されることは必須でなく、明示的には列挙されていない又は本来備わっているはずの他の要素が、そのようなプロセス、方法、物品又は装置に含まれてもよい。さらに、明示的に言及しない限り、「又は」は包括的なものであり、排他的な和ではない。例えば、「条件A又はB」は、Aが存在し且つBが存在しない場合、Aが存在せず且つBが存在する場合、AもBも両方とも存在する場合の何れの場合でも満たされる。 Hereinafter, although embodiments of the present disclosure will be described based on the drawings, the present disclosure is not limited to the following embodiments. It should be noted that “consisting”, “consisting of”, “including”, “including”, “having”, “comprising”, or any other synonym thereof, covers non-exclusive inclusion relationships. Intended. For example, a process, method, article or device that includes an enumeration of elements is not necessarily limited to those elements, and other elements that are not explicitly enumerated or should be inherent It may be included in such a process, method, article or apparatus. Further, unless explicitly stated, “or” is inclusive and not an exclusive sum. For example, “condition A or B” is satisfied in any case where A exists and B does not exist, A does not exist and B exists, and both A and B exist.
本開示はここで説明される処理を実行する装置にも関連している。その装置は、必要な目的に応じて特別に構築されてもよいし、コンピュータに格納されているコンピュータプログラムによって選択的にアクティブにされる又は再構成される汎用コンピュータで構築されてもよい。そのようなコンピュータプログラムはコンピュータ読取可能な記憶媒体に格納されてもよく、その記憶媒体は、限定ではないが、フロッピディスク、光ディスク、CD−ROM、磁気光ディスク、リードオンリメモリ、ランダムアクセスメモリ、EPROM、EEPROM、磁気又は光カード等の如何なるタイプのディスクを含んでもよいものであり、電子的な命令を格納するのに上記で指摘した如何なるタイプの媒体を含んでもよいものであって、ディスクも媒体もそれぞれコンピュータシステムバスに結合されるものである。 The present disclosure also relates to an apparatus for performing the processes described herein. The device may be specially constructed depending on the required purpose, or it may be constructed on a general purpose computer that is selectively activated or reconfigured by a computer program stored on the computer. Such a computer program may be stored in a computer-readable storage medium, which is not limited to a floppy disk, an optical disk, a CD-ROM, a magnetic optical disk, a read only memory, a random access memory, an EPROM. Any type of disk such as EEPROM, magnetic or optical card, etc. may be included, and any type of media indicated above for storing electronic instructions may be included. Are each coupled to a computer system bus.
図1は、本開示を適用した信号処理装置1を含む通信システムの一例を示す図である。図1に示すように、信号処理装置1は、検知部6等によりデータ線7を介して伝送路5に流れる信号が入力されるものである。また、信号処理装置1は、通信線8を介して通信機器3と各種信号を送受信するものである。伝送路5は、少なくとも1種類のランダム信号が流れるものであって、例えば、単線又は撚り線から構成されるものである。通信システムは、信号処理装置1の他に、伝送路5及び通信機器3を含むものであって、例えば車両に搭載されるものである。伝送路5は、車両内に配索されて設置されるものである。信号処理装置1及び通信機器3のそれぞれは、例えば車両内においてECUとして構成されるものであって、それぞれ異なる機能を備えるものである。
FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a communication system including a
図2は、信号処理装置1が備える機能の一例を示す図である。信号処理装置1は、入力部12、演算部13、出力部14、及び電源16を備える。入力部12は、デジタル入力信号及びアナログ入力信号のような各種信号を入力し、演算部13に伝達可能なインターフェースである。入力部12は、入力バッファ121及びADコンバーター122を備える。入力バッファ121は、デジタル入力信号をマイコン131に入力できる信号レベルに変換するものであって、デジタル入力信号が入力された場合、一時保存する。入力バッファ121に一時保存された信号は、演算部13により読み出し可能である。ADコンバーター122は、アナログ入力信号をマイコン131に入力できるデジタル値にAD変換する。AD変換された信号は、演算部13により読み出し可能である。演算部13は、マイコン131及び半導体メモリ132を備え、入力部12に入力された信号に各種処理を実行する。演算部13は、例えば、伝送路5を流れるランダム信号が入力部12に入力される場合、入力部12に入力されたランダム信号をフーリエ変換して生成されるスペクトルデータに基づき、伝送路5の劣化状態を判定する。出力部14は、出力ドライバ141及び通信部142を備え、演算部13により各種処理の実行結果に基づき、各種信号を出力する。電源16は、入力部12、演算部13は及び出力部14に安定した電圧を供給するものである。なお、電源16は、ADコンバーター122の基準電圧にも使用される場合、高精度なものであることが好ましい。また、マイコン131は、各種の入力信号から制御量を演算し、出力する。半導体メモリ132は、例えばEEPROMから構成されるものであり、マイコン131の各種制御量及びデータを記憶するものである。出力ドライバ141は、マイコン131が出力する信号に従い、アクチュエーター駆動信号のようにアクチュエータが駆動できる信号の形態に変換したり電圧を増幅したりするものである。通信部142は、ドライバ及びレシーバの機能を備える。通信部142は、ドライバの機能としては、マイコン131の出力データを通信規格に適した通信信号に変換する。通信部142は、レシーバの機能としては、他のECUが送信する信号をマイコン131に入力できるレベルに変換する。
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of functions provided in the
図3は、伝送路5を流れるランダム信号の一例を示す図である。図3に示すようなランダム信号は、スクランブラによりランダム信号化されているものであるため、同じパターンの波形が観測されることはない。よって、単純な波形の比較により信号パターンもタイミングも振幅も完全にランダムな信号となるため、アイ・パターンによる各種評価を行うことも不可能である。これにより、振幅又はジッタといった時間に対する各種揺らぎ成分を評価することもできない。そこで、時間に対して振幅変化を伴う時間軸波形から周波数に対して振幅変化を伴う周波数軸波形に変換することにより、周波数成分による比較をするのが好ましい。時間軸波形を周波数軸波形に変換し、スペクトルデータを生成する処理として、例えばFFT(Fast Fourier Transform)が好ましい。
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a random signal flowing through the
図4は、正常な伝送路5のスペクトルの一例を示す図である。図5は、異常な伝送路5のスペクトルの一例を示す図である。図4,5に示すように、スペクトルの全体の傾向は近似するものの、細かな振幅は異なるものとなり、1つのスペクトルだけでは比較は難しい。また、例えば伝送路5を構成する線路の被覆52が擦れることにより擦り減っていたり、被覆52の一部が破れたり、ツイストペア線路の撚りが解かれたり、撚りピッチが変化するような非常に微細な伝送路5の変化であれば、通信機能には全く問題が生じない。しかしそのまま症状が進行すれば通信エラーにつながるような故障の予兆すなわち伝送路5の劣化の影響は、スペクトルの細かな振幅の中に埋もれる程の変化しか現れない。
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the spectrum of the
図6は、同じ時間軸波形で伝送路5が正常なスペクトルと異常なスペクトルとの差の一例を示す図である。図7は、違う時間軸波形で伝送路5が正常なスペクトルと異常なスペクトルとの差の一例を示す図である。図6,7は、正常な伝送路5を通過した時間軸波形と、途中で線路の被覆52が2mm剥けた伝送路5を通過した時間軸波形とをそれぞれフーリエ変換したスペクトルの差の絶対値をプロットしたグラフの一例を示すものである。具体的には、図6は、同じ時間軸波形を正常な伝送路5と異常な伝送路5とにそれぞれ流して得られたスペクトルの差である。図6に示すように、66MHz及び80MHz以上で数dBの差が出ているため、これが2mmの被覆剥けの影響とわかる。一方、図7は、異なる時間軸波形を正常な伝送路5と異常な伝送路5とにそれぞれ流して得られたスペクトルの差である。図7に示すように、0〜125MHzにわたって周波数全体でスペクトルの差が生じている。よって、伝送路5の違いによる特徴が全く把握できない。
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a difference between a spectrum in which the
したがって、周波数軸においても微細な伝送路5の状態変化を読み取ることが困難な場合があり得る。しかし、上記の説明では、スペクトル1つで伝送路5の微細な変化を読み取ろうとした結果である。そこで、任意の周波数帯域幅で複数のスペクトルを用いて伝送路5の微細な変化を読み取ることについて説明する。
Therefore, it may be difficult to read a minute state change of the
図8は、マイコン131の内部で実行される機能構成の一例を示すブロック図である。図8に示すように、マイコン131により、信号観測処理部1301A、波形抽出処理部1302A、FFT処理部1303A、平均化処理部1304A、測定データ選択処理部1305A、差分処理部1306A、絶対値処理部1307A、積算処理部1308A、特徴項目処理部1309A、感度及び標準SN比処理部1310A、2変数処理部1311A、単位空間中心演算処理部1313、及びMD値処理部1312Aの機能が実現される。また、マイコン131により、信号観測処理部1301B、波形抽出処理部1302B、FFT処理部1303B、平均化処理部1304B、測定データ選択処理部1305B、差分処理部1306B、絶対値処理部1307B、積算処理部1308B、特徴項目処理部1309B、感度及び標準SN比処理部1310B、2変数処理部1311B、及びMD値処理部1312Bの機能が実現される。また、マイコン131により、劣化判定処理部1314の機能が実現される。
FIG. 8 is a block diagram illustrating an example of a functional configuration executed inside the
なお、信号観測処理部1301A及び信号観測処理部1301Bの何れかを特に限定しない場合、信号観測処理部1301と称する。また、波形抽出処理部1302A及び波形抽出処理部1302Bの何れかを特に限定しない場合、波形抽出処理部1302と称する。また、FFT処理部1303A及びFFT処理部1303Bの何れかを特に限定しない場合、FFT処理部1303と称する。また、平均化処理部1304A及び平均化処理部1304Bの何れかを特に限定しない場合、平均化処理部1304と称する。また、測定データ選択処理部1305A及び測定データ選択処理部1305Bの何れかを特に限定しない場合、測定データ選択処理部1305と称する。また、差分処理部1306A及び差分処理部1306Bの何れかを特に限定しない場合、差分処理部1306と称する。また、絶対値処理部1307A及び絶対値処理部1307Bの何れかを特に限定しない場合、絶対値処理部1307と称する。また、積算処理部1308A及び積算処理部1308Bの何れかを特に限定しない場合、積算処理部1308と称する。また、特徴項目処理部1309A及び特徴項目処理部1309Bの何れかを特に限定しない場合、特徴項目処理部1309と称する。感度及び標準SN比処理部1310A及び感度及び標準SN比処理部1310Bの何れかを特に限定しない場合、感度及び標準SN比処理部1310と称する。2変数処理部1311A及び2変数処理部1311Bの何れかを特に限定しない場合、2変数処理部1311と称する。また、MD値処理部1312A及びMD値処理部1312Bの何れかを特に限定しない場合、MD値処理部1312と称する。
In addition, when any one of the signal
信号観測処理部1301は、伝送路5を流れるランダム信号を取得する。波形抽出処理部1302は、信号観測処理部1301により取得されるランダム信号の波形の一部を抽出する。FFT処理部1303は、波形抽出処理部1302で抽出されるランダム信号の波形の一部のフーリエ変換を実行する。平均化処理部1304は、FFT処理部1303でフーリエ変換されたスペクトルにおいて、数KHz〜数MHz範囲の特定周波数帯域幅でスペクトルに平均化処理を実行し、スペクトルに重畳する外来ノイズの影響を少なくする。測定データ選択処理部1305は、平均化処理部1304により平均化された複数の平均化スペクトルにデータ選択処理を実行する。具体的には、測定データ選択処理部1305は、複数の平均化スペクトルのうち、同じ周波数ごとに、保存する平均化スペクトルを選択する。なお、さまざまな温度、湿度、又は振動等のような異なる環境において、信号観測処理部1301A〜測定データ選択処理部1305Aまでを繰り返し実行することにより、正常スペクトルの種類を増やすことが好ましい。差分処理部1306Aは、信号観測処理部1301A、波形抽出処理部1302A、FFT処理部1303A、平均化処理部1304A、及び測定データ選択処理部1305Aにより正常スペクトルが生成されるものであれば、正常スペクトルと、基準スペクトルとの差分である正常差分スペクトルを求める。差分処理部1306Bは、信号観測処理部1301B、波形抽出処理部1302B、FFT処理部1303B、平均化処理部1304B、及び測定データ選択処理部1305Bにより異常スペクトルが生成されるものであれば、異常スペクトルと、基準スペクトルとの差分である異常差分スペクトルを求める。なお、基準スペクトルは、伝送路5の設計値に基づき求められるものである。
The signal observation processing unit 1301 acquires a random signal flowing through the
絶対値処理部1307Aは、正常差分スペクトルを絶対値化する。積算処理部1308Aは、絶対値化した正常差分スペクトルの積算データを求める。特徴項目処理部1309Aは、積算データのうち特定周波数のものを特徴項目データとして抽出する。感度及び標準SN比処理部1310Aは、特徴項目データを単位空間のデータとして感度及び標準SN比を求める。2変数処理部1311Aは、単位空間のデータの全メンバーについて感度及び標準SN比に基づき2変数に変換する。単位空間中心演算処理部1313は、2変数から単位空間の中心を求める。MD値処理部1312Aは、単位空間の個々のメンバーについて単位空間の中心からの距離である正常品マハラノビス距離値を求める。
The absolute
絶対値処理部1307Bは、異常差分スペクトルを絶対値化する。積算処理部1308Bは、絶対値化した異常差分スペクトルの積算データを求める。特徴項目処理部1309Bは、積算データのうち特定周波数のものを特徴項目データとして抽出する。感度及び標準SN比処理部1310Bは、特徴項目データを信号データとして感度及び標準SN比を求める。2変数処理部1311Bは、信号データの全メンバーについて感度及び標準SN比に基づき2変数に変換する。MD値処理部1312Bは、信号データの個々のメンバーについて単位空間の中心からの距離である異常品マハラノビス距離値を求める。
The absolute
劣化判定処理部1314は、正常品マハラノビス距離値と、異常品マハラノビス距離値と、閾値とに基づき、劣化判定を行う。具体的には、劣化判定処理部1314は、異常品マハラノビス距離値が正常品マハラノビス距離値で特定される正常範囲にあるか否かに応じて伝送路5の劣化状態を判定し、劣化状態判定処理を終了する。正常範囲は、正常品マハラノビス距離値の上限値により定まるものである。さらに、非正常範囲において、劣化範囲、異常範囲、及び故障範囲を定めることにより、異常品マハラノビス距離値が正常範囲に該当しない場合には、異常品マハラノビス距離値が劣化、異常、及び故障の何れに該当するかを判定することができる。よって、正常範囲と、非正常範囲との間に、閾値として第1閾値が設定されれば、異常品マハラノビス距離値が正常範囲に属するか否かを判定することができる。さらに、非正常範囲のうち、劣化範囲と、異常範囲との間に、閾値として第2閾値が設定されれば、異常品マハラノビス距離値が劣化範囲及び異常範囲の何れか一方に属するかを判定することができる。さらに、非正常範囲のうち、異常範囲と、故障範囲との間に、閾値として第3閾値が設定されれば、異常品マハラノビス距離値が異常範囲及び故障範囲の何れか一方に属するかを判定することができる。
The deterioration
図9は、信号処理装置1の劣化判定処理を説明するフローチャートである。図10は、正常品MD値生成処理を説明するフローチャートである。図11は、異常品MD値生成処理を説明するフローチャートである。図12は、正常品に対応する正常スペクトルと、劣化品若しくは故障品に対応する異常スペクトルとのスペクトルの差の一例を示す図である。図13は、正常スペクトルと基準スペクトルとの差分である正常差分スペクトル又は異常スペクトルと基準スペクトルとの差分である異常差分スペクトルのような差分スペクトルの一例を示す図である。図14は、伝送路5の素線断線の一例を示す図である。図15は、伝送路5の被覆剥けの一例を示す図である。図16は、伝送路5間の撚り解けの一例を示す図である。図17は、正常差分スペクトルの積算データである正常積算データの一例を示す図である。図18は、異常差分スペクトルの積算データである異常積算データの一例を示す図である。図19は、正常積算データの特徴項目の一例を示す図である。図20は、異常積算データの特徴項目の一例を示す図である。図21は、RT法による正常品マハラノビス距離値及び異常品マハラノビス距離値による伝送路5の劣化状態の判定例を示す図である。図22は、劣化又は故障要因ごとのマハラノビス距離値による伝送路5の劣化状態の判定例を示す図である
FIG. 9 is a flowchart for explaining the deterioration determination process of the
ステップS11〜ステップS13の処理が、劣化判定処理である。ステップS31〜ステップS44の処理が、正常品MD値生成処理である。ステップS61〜ステップS73の処理が、異常品MD値生成処理である。なお、ステップS31〜ステップS35の処理と、ステップS61〜ステップS65の処理とは同様の処理である。よって、ステップS61〜ステップS65の処理についての説明は省略する。 The process of step S11 to step S13 is a deterioration determination process. The process of step S31 to step S44 is a normal product MD value generation process. The process of step S61 to step S73 is an abnormal product MD value generation process. In addition, the process of step S31-step S35 and the process of step S61-step S65 are the same processes. Therefore, the description about the process of step S61-step S65 is abbreviate | omitted.
ステップS11において、演算部13は、正常品MD値生成処理を実行する。正常品MD値生成処理の詳細については後述する。ステップS12において、演算部13は、異常品MD値生成処理を実行する。異常品MD値生成処理の詳細については後述する。ステップS13において、演算部13は、正常品MD値である正常品マハラノビス距離値と、異常品MD値である異常品マハラノビス距離値と、閾値とに基づき、劣化判定を行う。
In step S <b> 11, the
ステップS31において、演算部13は、伝送路5を流れるランダム信号を取得する。ステップS32において、演算部13は、ランダム信号の波形の一部を抽出する。ステップS33において、演算部13は、フーリエ変換を実行する。ステップS34において、演算部13は、特定周波数帯域幅でスペクトルに平均化処理を実行する。ステップS35において、演算部13は、複数の平均化スペクトルにデータ選択処理を実行する。ステップS36において、演算部13は、データ選択処理の実行結果を正常スペクトルとして正常データベースに記憶する。ステップS37において、演算部13は、正常データベースに記憶されている正常スペクトルと、基準スペクトルとの差分である正常差分スペクトルを求める。
In step S <b> 31, the
ステップS38において、演算部13は、正常差分スペクトルを絶対値化する。ステップS39において、演算部13は、絶対値化した正常差分スペクトルの積算データを求める。ステップS40において、演算部13は、積算データのうち特定周波数のものを特徴項目データとして抽出する。ステップS41において、演算部13は、特徴項目データを単位空間のデータとして感度及び標準SN比を求める。ステップS42において、演算部13は、単位空間のデータの全メンバーについて感度及び標準SN比に基づき2変数に変換する。ステップS43において、演算部13は、2変数から単位空間の中心を求める。ステップS44において、演算部13は、単位空間の個々のメンバーについて単位空間の中心からの距離である正常品マハラノビス距離値を求め、正常品MD値生成処理を終了する。
In step S38, the
ステップS66において、演算部13は、データ選択処理の実行結果を異常スペクトルとする。ステップS67において、演算部13は、異常スペクトルと、基準スペクトルとの差分である異常差分スペクトルを求める。
In step S66, the
ステップS68において、演算部13は、異常差分スペクトルを絶対値化する。ステップS69において、演算部13は、絶対値化した異常差分スペクトルの積算データを求める。ステップS70において、演算部13は、積算データのうち特定周波数のものを特徴項目データとして抽出する。ステップS71において、演算部13は、特徴項目データを信号データとして感度及び標準SN比を求める。ステップS72において、演算部13は、信号データの全メンバーについて感度及び標準SN比に基づき2変数に変換する。ステップS73において、演算部13は、信号データの個々のメンバーについて単位空間の中心からの距離である異常品マハラノビス距離値を求め、異常品MD値生成処理を終了する。
In step S68, the
換言すれば、図12に示すように、正常スペクトルと、異常スペクトルとのスペクトルの差は非常に小さい。そこで、演算部13は、伝送路5の設計値に基づき求められる基準スペクトルを伝送路5の劣化状態の判定に用いる。演算部13は、基準スペクトルと正常スペクトルとの差分である正常差分スペクトルから正常品マハラノビス距離値を求め、基準スペクトルと異常スペクトルとの差分である異常差分スペクトルから異常品マハラノビス距離値を求める。正常差分スペクトル及び異常差分スペクトルのような差分スペクトルは、図13に示すように、差が現れるが、その差は最大でも3dB以下であるため、そのままでは非常に小さく、差分が正負で振れるように出現しているだけでなく、劣化若しくは故障規模に対しては位相若しくは振幅に違いが見られる。よって、このままでは一様に評価をすることができない。そこで、図17及び図18に示すように、正常差分スペクトル及び異常差分スペクトルのような差分スペクトルをそれぞれ絶対値化してから積算して積算データを生成する。図20のAWG_Err_Lengにおいては、図14に示すように、素線51A,51B,51Cのような素線51に含まれる銅線511の一部が断線した場合を示す。図20のRubber_Gapにおいては、図15に示すように、被覆52で覆われた導体53間距離の変化により被覆剥けが生じた場合を示す。図20のFray_Lengにおいては、図16に示すように、導体53間距離により撚り解けが生じた場合を示す。このように、正常差分スペクトル及び異常差分スペクトルを絶対値化してから積算することにより、正常差分スペクトルを絶対値化してから積算したものに比べ、異常差分スペクトルを絶対値化してから積算したものにおいて、伝送路5の微細な変化が顕著に現れる。さらに、積算データのうち、図19に示すような特定周波数に対応する特徴項目データを単位空間のデータとして正常品マハラノビス距離値を求め、図20に示すような特定周波数に対応する特徴項目データを信号データとして異常品マハラノビス距離値を求める。これにより、図21に示すように、正常集団にある単位空間のデータと、劣化若しくは故障に該当する信号データとのそれぞれの分布がはっきりわかれる。よって、マハラノビス距離が正常範囲にあるか否かに応じて伝送路5の劣化状態を判定することができる。また、図22に示すように、劣化若しくは故障規模の長さが長くなるにつれ、異常品マハラノビス距離値が大きくなる。例えば、劣化若しくは故障規模の長さが1mmであっても異常品マハラノビス距離値は10以上を示すので、伝送路5の微細な変化であっても劣化若しくは故障の検出を行うことができる。つまり、演算部13は、通信部142により受信されるランダム信号をフーリエ変換して生成するスペクトルデータに基づき、伝送路5の劣化状態を判定することができる。
In other words, as shown in FIG. 12, the spectral difference between the normal spectrum and the abnormal spectrum is very small. Therefore, the
以上の説明から、本開示を適用した信号処理装置1は、正常スペクトルと、異常スペクトルとに基づき、伝送路5の劣化状態を判定するものである。正常スペクトル及び異常スペクトルのように、伝送路5を流れるランダム信号のスペクトルは、伝送路5の比誘電率又は誘電正接の変化により変動するものである。伝送路5の比誘電率又は誘電正接は、伝送路5を構成する線路の被覆52の劣化又は変形等により変化するものである。よって、ランダム信号のスペクトルに基づき伝送路5の劣化状態を判定することで、伝送路5を構成する線路の被覆52の劣化又は変形等が生じているか否かを判定することができる。また、ランダム信号のスペクトルは、伝送路5の周波数成分であって、ランダム信号をフーリエ変換することにより容易に求めることができるため、高い汎用性を実現するものであり、システムの運用を中断することなく取得できるものである。また、ランダム信号のスペクトルの変動は、伝送路5が完全に故障する前に検出できるものである。したがって、高い汎用性を実現し、システムの運用を中断することなく、伝送路5の信頼性を向上させることができる。
From the above description, the
また、信号処理装置1は、基準スペクトルと正常スペクトルとの差分である正常差分スペクトルから求められる正常品マハラノビス距離値と、基準スペクトルと異常スペクトルとの差分である異常差分スペクトルから求められる異常品マハラノビス距離値と、に基づき、伝送路5の劣化状態を判定する。正常品マハラノビス距離値及び異常品マハラノビス距離値で用いられるマハラノビス距離は、正常な状態の集団からの距離に応じて変動する伝送路5の劣化状態の判定指標である。正常な状態の集団は、伝送路5の設計値に基づき求められる基準スペクトルと、伝送路5が正常状態と想定されるときに求められる正常スペクトルとの差分である正常差分スペクトルに基づき求めることができるものである。よって、伝送路5の初期不良だけでなく伝送路5の初期劣化品の寿命も正確に判定することができる。
The
また、信号処理装置1は、正常差分スペクトルを絶対値化してから積算した積算データのうち、特定周波数に対応する特徴項目データを単位空間のデータとして正常品マハラノビス距離値を求めるものであり、異常差分スペクトルを絶対値化してから積算した積算データのうち、特定周波数に対応する特徴項目データと、単位空間のデータと、に基づき、異常品マハラノビス距離値を求めるものである。正常差分スペクトル及び異常差分スペクトルのような差分スペクトルを絶対値化することにより差分スペクトルの正負の振れを正側に統一させることができる。差分スペクトルを絶対値化したものを積算データ化することにより、ランダム信号を用いたとしても、伝送路5の変化を顕在化することができる。積算データ化したもののうち特定周波数に対応する特徴項目データを抽出することにより特定周波数に対応する積算データを単位空間のデータとして抽出することができる。よって、例えば、積算データのうち、特徴が顕著な部分を特定周波数で特定すれば、特徴が顕著な部分を単位空間のデータに設定することができる。そのような特徴項目データからマハラノビス距離を求めれば、特徴が顕著な部分を含むマハラノビス距離を求めることができるため、伝送路5の変化を顕在化することができる。
Further, the
以上、本開示を適用した信号処理装置1を実施形態に基づいて説明したが、本開示はこれに限定されるものではなく、本開示の趣旨を逸脱しない範囲で、変更を加えてもよい。
The
例えば、マハラノビス距離は、RT法を用いて演算している一例について説明しているが、これに限らず、APRT(Accumulated Principal componet RT)法を用いて演算してもよい。 For example, the Mahalanobis distance is described as an example of calculation using the RT method, but the present invention is not limited to this, and may be calculated using the APRT (Accumulated Principal component RT) method.
また、伝送路5が撚り線や単線などの電線であり、伝送路5に流れる信号がデータ線7から信号処理装置1に入力される一例について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、伝送路5は機器内のプリント配線であって、伝送路5に流れる信号がその機器内のプリント配線上から取り出されるものであってもよい。
Moreover, although the
1 信号処理装置
12 入力部、121 入力バッファ、122 ADコンバーター
13 演算部、131 マイコン
1301,1301A,1301B 信号観測処理部
1302,1302A,1302B 波形抽出処理部
1303,1303A,1303B FFT処理部
1304,1303A,1304B 平均化処理部
1305,1305A,1305B 測定データ選択処理部
1306,1306A,1306B 差分処理部
1307,1307A,1307B 絶対値処理部
1308,1308A,1308B 積算処理部
1309,1309A,1309B 特徴項目処理部
1310,1310A,1310B 感度及び標準SN比処理部
1311,1311A,1311B 2変数処理部
1312,1312A,1312B MD値処理部
1313 単位空間中心演算処理部
1314 劣化判定処理部
132 半導体メモリ
14 出力部、141 出力ドライバ、142 通信部
16 電源
3 通信機器
5 伝送路、51,51A,51B,51C 素線、511 銅線
52 被覆、53 導体
6 検知部、7 データ線、8 通信線
DESCRIPTION OF
Claims (3)
前記ランダム信号が入力される入力部と、
入力部により入力される前記ランダム信号をフーリエ変換して生成するスペクトルデータに基づき、前記伝送路の劣化状態を判定する演算部と、
を備え、
前記スペクトルデータは、
前記伝送路が正常状態と想定される正常スペクトルと、
前記伝送路の劣化状態の判定に用いる異常スペクトルと、
を含み、
前記演算部は、
前記正常スペクトルと、前記異常スペクトルとに基づき、前記伝送路の劣化状態を判定するものである、
ことを特徴とする信号処理装置。 A signal processing device to which at least one type of random signal flowing in a transmission line is input,
An input unit to which the random signal is input;
Based on spectrum data generated by Fourier transforming the random signal input by the input unit, an arithmetic unit that determines the degradation state of the transmission path;
With
The spectral data is
A normal spectrum in which the transmission path is assumed to be in a normal state;
An abnormal spectrum used to determine the deterioration state of the transmission path;
Including
The computing unit is
Based on the normal spectrum and the abnormal spectrum, the deterioration state of the transmission path is determined.
A signal processing apparatus.
前記伝送路の設計値に基づき求められる基準スペクトル、
をさらに含み、
前記演算部は、
前記基準スペクトルと前記正常スペクトルとの差分である正常差分スペクトルから求められる正常品マハラノビス距離値と、前記基準スペクトルと前記異常スペクトルとの差分である異常差分スペクトルから求められる異常品マハラノビス距離値と、に基づき、前記伝送路の劣化状態を判定するものである、
ことを特徴とする請求項1に記載の信号処理装置。 The spectral data is
A reference spectrum obtained based on a design value of the transmission line,
Further including
The computing unit is
A normal product Mahalanobis distance value obtained from a normal difference spectrum which is a difference between the reference spectrum and the normal spectrum; and an abnormal product Mahalanobis distance value obtained from an abnormal difference spectrum which is a difference between the reference spectrum and the abnormal spectrum; Based on the above, the deterioration state of the transmission path is determined.
The signal processing apparatus according to claim 1.
前記正常差分スペクトルを絶対値化してから積算した積算データのうち、特定周波数に対応する特徴項目データを単位空間のデータとして前記正常品マハラノビス距離値を求めるものであり、
前記異常差分スペクトルを絶対値化してから積算した積算データのうち、特定周波数に対応する特徴項目データと、前記単位空間のデータと、に基づき、前記異常品マハラノビス距離値を求めるものである、
ことを特徴とする請求項2に記載の信号処理装置。 The computing unit is
Among the integrated data obtained by integrating the normal difference spectrum after making it an absolute value, the normal item Mahalanobis distance value is obtained using feature item data corresponding to a specific frequency as unit space data,
Among the accumulated data obtained by integrating the abnormal difference spectrum after making it an absolute value, the abnormal item Mahalanobis distance value is obtained based on the feature item data corresponding to a specific frequency and the unit space data.
The signal processing apparatus according to claim 2.
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