JP3211615B2

JP3211615B2 - 機械作動音の異常判定方法

Info

Publication number: JP3211615B2
Application number: JP08126795A
Authority: JP
Inventors: 郁男高野; 利吏馬岡; 秀樹堀江
Original assignee: Nissan Motor Co Ltd
Current assignee: Nissan Motor Co Ltd
Priority date: 1995-04-06
Filing date: 1995-04-06
Publication date: 2001-09-25
Anticipated expiration: 2016-09-25
Also published as: KR960038372A; JPH08278191A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、車両用エンジン等の機
械の完成検査工程などにおいて、運転中の機械が発生す
る音、振動から異常音、振動を検出して、製品の良否を
判定する方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】自動車等の車両用エンジンの製造工程に
おいては、組み立て完了後のエンジンの全数について、
単体、無負荷で始動及び暖機運転を行うファイアリング
テストにより完成検査を実施している。

【０００３】このファイアリングテストでは、車両に搭
載する前のエンジン単体をテストベンチへ搬送し、エン
ジンの試験運転を行い、油漏れ等の目視検査や、エンジ
ンの音、振動などから作業者が製品の合否を判定するも
のである。

【０００４】エンジンの音、振動の判定は、人間の聴覚
全体の官能評価により行われ、運転中のエンジンが発生
する機械作動音のうち、作業者が「うるさい」又は「異
常だ」と感ずる度合に応じてエンジンの合否を判定し、
この官能評価によってエンジンの不具合を検出してお
り、例えば、動弁系の加工不良、調整不良やクランクや
ピストン周辺の部品の不具合等を検出している。

【０００５】このような、作業者による官能評価では、
作業者の個人差に応じて合否のレベルが変動し易く、本
来、多数の作業者によって客観的な合否判定を行うのが
理想ではあるが、製造コストの増大を招いてしまうとい
う問題があった。

【０００６】そこで、このような作業者の個人差等によ
る合否判定レベルの変動を抑制するために、機械の作動
中の音または振動をセンサによってサンプリングし、こ
のサンプリングしたデータを周波数分析装置やマイクロ
コンピュータによって音、振動の強度、周波数等を分析
して異常音、振動を定量的に判定するものが知られてお
り、例えば、本願出願人が提案した特公平３−６７５８
１号公報や「TOYOTA TECHNICAL REVIEW 第４１巻第１
号」（平成３年５月トヨタ自動車刊）に開示される
ものがある。

【０００７】ところで、エンジン等の機械の作動音のう
ちの多くは、衝撃音（打音、干渉音）で構成されてお
り、一般的に衝撃音は定常音と異なり、非常に短い時間
に発生し、さらに車両用エンジン等では動弁系、燃焼室
等からそれぞれ発生した衝撃音が合成されるため、この
合成された衝撃音から定量的に異常を分析し、判定する
ことは難しく、上記したように従来から様々な方法が試
みられている。

【０００８】このような、異常判定方法のうち代表的な
ものとしては、エンジンが発生する音または振動をサン
プリングして、所定の周波数における音または振動の強
度のピークレベルを、予め設定したしきい値と比較する
ことで自動的に判定する装置がある。

【０００９】ここで、エンジンが発生する異常音のレベ
ルは、必ずしもレベルのみに依存して発生するものでは
なく、例えば、動弁系の打音等のレベルが小さい場合で
も、人間の官能評価では周波数や異常音の発生周期など
から異常を判定することができるが、上記装置による場
合では、打音のレベルがしきい値以内であれば合格と判
定されるため、人間の官能評価と一致しない場合があ
る。

【００１０】また、前記音、振動の周波数分析を行う方
法としては、サンプリングしたデータを高速フーリエ変
換（以下、ＦＦＴ）によってエンジンが発生する作動音
を周波数と強度の関数に分析する周波数分析手法が知ら
れており、図１１に示すように、加速度センサあるいは
マイク等のセンサで検出した音を所定時間毎にサンプリ
ングし、このサンプリングデータをメモリに一旦記憶す
るとともに、データ数が所定の数に達した後にＦＦＴを
行うもので、汎用のＦＦＴ処理装置で上記のようなエン
ジン作動音の周波数分析を行う場合には、測定する音の
周波数範囲を０〜１０ｋＨｚとした場合、サンプリング
周波数をこの解析周波数の約２．５倍以上である２５．
６ｋＨｚ等に設定して行われる。そして、サンプリング
周波数に応じて約４０μsec毎にサンプリングされたデ
ータの数が所定値、例えば、１０２４個（＝４０msec）
になるとＦＦＴ演算処理が行われる。そして、この４０
msecの間にサンプリングされた１０２４個のデータに基
づくＦＦＴ処理結果を、各周波数毎のしきい値等と比較
することによって機械作動音の異常を判定するものがあ
る。

【００１１】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
ように１０２４個のデータを４０msecの長い時間間隔で
サンプリングしてからＦＦＴ処理を行った場合、図１１
に示すように、異常音を含むサンプリング区間のＦＦＴ
処理結果は、強度レベルが平均化されるため、異常音に
起因するピークが平滑化され、異常音を含まないサンプ
リング区間のＦＦＴ処理結果に対して顕著な差が見られ
ない場合があり、正確に機械作動音の異常を判定できな
い場合がある。また、前記のように単純に音の強度をピ
ークレベルについてのみ判定するものでは、人間の官能
評価との間に相関性を持たせることは難しいという問題
がある。また、機械作動中の異常音または振動は上記し
たように定常的に発生することはなく、非常に短い時間
間隔に発生するが、上記従来の異常判定方法では、デー
タの取得後、ＦＦＴ演算処理を行ってから表示手段へ出
力するまでの間に約２００msecの時間を要し、次回のＦ
ＦＴ演算処理の開始は約２００msec後となるため、１回
のＦＦＴ演算処理のためのサンプリング時間が４０msec
であることから、約１６０msec分のデータは捨てられる
ことになって連続的なデータのサンプリングが行われな
いため、図１１に示すように、サンプリングが行われな
い区間で発生した異常音は無視され、ＦＦＴ処理された
演算結果の精度が低下して異常判定を正確に行うことが
できないという問題があった。

【００１２】そこで本発明は、上記問題点に鑑みてなさ
れたもので、機械作動音を連続的にサンプリングして高
精度の異常判定を行うとともに、人間の官能評価と相関
性を確保可能な機械作動音の異常判定方法を目的とす
る。

【００１３】

【課題を解決するための手段】第１の発明は、機械作動
中の音又は振動を所定の周波数でサンプリングする手段
と、前記サンプリングされたデータから周波数に応じた
音または振動の強度を演算する周波数分析手段とを備え
て、周波数と強度の演算結果に応じて機械作動音に含ま
れる異常音を判定する機械作動音の異常判定方法におい
て、前記サンプリングデータの数が所定のデータ数とな
るごとに所定の周波数帯域の音または振動の強度を演算
する周波数分析処理と、所定時間経過後に得られた周波
数帯域の強度のレベルに応じた発生頻度を演算する処理
と、周波数帯域に応じて設定された所定の複数の強度レ
ベル毎にそれぞれ設定されたしきい値と発生頻度をそれ
ぞれ比較する処理と、これら複数の比較結果のうちの少
なくともひとつがしきい値を越える場合には、異常音ま
たは異常振動と判定する処理とを含む。

【００１４】また、第２の発明は、機械作動中の音又は
振動を所定の周波数でサンプリングする手段と、これら
音または振動のサンプリングしたデータを一時的に記憶
する記憶手段と、前記記憶手段に記憶されたデータから
周波数に応じた音または振動の強度を演算する周波数分
析手段とを備えて、周波数と強度の演算結果に応じて機
械作動音に含まれる異常音を判定する機械作動音の異常
判定方法において、前記音または振動のサンプリングデ
ータを、所定の時間までのすべてのデータを切れ目無く
連続的に前記記憶手段へ記憶する処理と、前記記憶手段
に記憶されたサンプリングデータの数が所定のデータ数
となるごとに、所定の複数の周波数帯域ごとの音または
振動の強度を演算する周波数分析処理と、前記所定時間
経過後に得られた各周波数帯域毎の強度のレベルに応じ
た発生頻度を演算する処理と、各周波数帯域において所
定の複数の強度レベル毎にそれぞれ設定されたしきい値
と発生頻度をそれぞれ比較する処理と、これら複数の比
較結果のうちの少なくともひとつがしきい値を越える場
合には、異常音または異常振動と判定する処理とを含
む。

【００１５】また、第３の発明は、前記第２の発明にお
いて、前記周波数分析処理を高速フーリエ変換によって
行う場合に、前記音または振動のサンプリング周波数
は、解析する周波数の４倍以上に設定するとともに、周
波数分析演算１回のデータの数を１０２４個未満として
短い時間窓に設定する。

【００１６】また、第４の発明は、前記第１ないし第３
の発明のいずれかひとつにおいて、前記比較処理は、各
周波数毎に各強度レベル以上の発生頻度の累計値と、各
強度レベルごとに設定された累計値のしきい値とを比較
する。

【００１７】

【作用】したがって、第１の発明は、機械作動中の音ま
たは振動は所定のサンプリング周波数で所定時間まで連
続的にサンプリングされるとともに、サンプリングした
データの数が所定値となるたびに、この所定の周波数帯
域における音または振動の強度が演算される。

【００１８】所定時間中に得られた各周波数毎の強度の
レベルの発生頻度を演算してから、所定の強度レベル毎
にそれぞれ設定された複数のしきい値と各強度レベルに
おける発生頻度をそれぞれ比較して、これら複数の比較
結果のうちの少なくともひとつがしきい値を越える場合
には、機械の作動音の中に異常音または異常振動がある
と判定することができ、強度レベルに応じた発生頻度に
基づいて人間の官能評価と判定結果の相関関係を確保で
きる。

【００１９】また、第２の発明は、機械作動中の音また
は振動は所定のサンプリング周波数で所定時間までの間
のすべてのデータを切れ目無く連続的に記憶手段へ記憶
されるとともに、サンプリングしたデータの数が所定値
となるたびに、所定の複数の周波数帯域ごとの音または
振動の強度が演算される。

【００２０】所定時間経過後に得られた各周波数帯域毎
に所定の複数の強度レベルごとに発生頻度を演算してか
ら、これら強度レベル毎にそれぞれ設定されたしきい値
と各強度レベルにおける発生頻度をそれぞれ比較して、
これら複数の比較結果のうちの少なくともひとつがしき
い値を越える場合には、機械の作動音の中に異常音また
は異常振動があると判定することができ、複数の周波数
帯域に分割した強度レベルの発生頻度に基づいて人間の
官能評価と判定結果の相関関係を確保できる。

【００２１】また、第３の発明は、前記音または振動の
サンプリング周波数を、解析する周波数の４倍以上に設
定するとともに、周波数分析処理を行うデータの数を１
０２４個未満とすることで、強度レベルの演算精度を向
上させることができ、異常音と正常音の判別を正確に行
うことができる。

【００２２】また、第４の発明は、前記比較処理が、各
周波数毎に各強度レベル以上の発生頻度の累計値と、各
強度レベルごとに設定された累計値のしきい値とを比較
することで、人間の官能評価に近い判定結果を得ること
ができる。

【００２３】

【実施例】以下、本発明の実施例を添付図面に基づいて
説明する。

【００２４】図１は機械作動音の異常判定方法を車両用
エンジンの完成検査ラインに適用する場合の装置の構成
を示し、エンジンの作動音または振動を検出する手段と
しての加速度センサ１の検出信号は入力ボックス２で不
要な高周波成分を除去された後、マイクロプロセッサ１
００を主体とするコントローラ１０へ入力され、コント
ローラ１０においてＦＦＴ演算処理と作動音または振動
に基づく異常判定処理が行われ、判定結果はマイクロプ
ロセッサ１００のインターフェース１０１（外部バス
等）に接続された表示装置８を介して行われる。以下、
加速度センサ１で検出した振動を音として扱う。

【００２５】入力ボックス２はチャージアンプ３及びロ
ーパスフィルタ４を備え、加速度センサ１からの信号は
チャージアンプ３で増幅され、さらにローパスフィルタ
４で不要な高周波成分、例えば、１０ｋＨｚ以上の信号
を除去されてから、コントローラ１０のＡ／Ｄ変換器５
へ入力される。

【００２６】コントローラ１０にはインターフェース１
０１を介してマイクロプロセッサ１００に接続されたＡ
／Ｄ変換器５、デジタルシグナルプロセッサ６（以下、
ＤＳＰ）及びメモリ７と表示装置８が接続される。

【００２７】入力ボックス２を介してコントローラ１０
へ入力された加速度センサ１の検出信号は、Ａ／Ｄ変換
器５でアナログ信号からデジタル信号に変換され、マイ
クロプロセッサ１００の指令に応じてサンプリングされ
る。

【００２８】サンプリングされた検出信号はデータとし
て記憶手段で構成されたメモリ７へ一時的に記憶され、
マイクロプロセッサ１００の指令に応じて周波数分析処
理手段としてのＤＳＰ６でＦＦＴ演算処理が行われ、マ
イクロプロセッサ１００はこのＦＦＴ演算処理結果に応
じてエンジン作動音の異常判定を図３に示すフローチャ
ートに基づいて行うのである。

【００２９】ここで、車両用エンジンの作動音の測定条
件は、エンジンの回転数がアイドリングから最高回転数
までの間（約７５０〜６０００rpm）であることから、
解析する周波数を０〜１０ｋＨｚとし、データのサンプ
リング周波数を前記従来例の約２倍以上、すなわち、解
析周波数の４倍以上の５０ｋＨｚとする。そして、１回
のＦＦＴ演算を行うデータの数を１０２４個未満の所定
値、例えば、前記従来例の１／２ないし１／４以下の５
１２ポイントまたは２５６ポイント以下とする。

【００３０】したがって、１回のＦＦＴ演算のためのデ
ータをサンプリングするのに必要な時間（以下、時間窓
という）は、サンプリング数が２５６ポイントの場合
５．１２msec、５１２ポイントの場合は１０．２４msec
となり、前記従来例の１／４ないし１／８となる。

【００３１】こうして時間窓を前記従来例の４０msecの
１／８〜１／４として、ＤＳＰ６で行われる１回のＦＦ
Ｔ演算に要する時間を短縮し、かつ、測定時間中にサン
プリングしたデータを連続的に記憶可能なメモリ７を備
えることで、図２に示すように、時間窓を連続的に配設
して前記従来例のようなデータの抜けを防止するのであ
る。

【００３２】このようなデータのサンプリングを行うコ
ントローラ１０で行われる制御の一例を図４に示し、上
記１回のＦＦＴ演算でサンプリングするデータの数を５
１２ポイントとした場合について詳述する。

【００３３】まず、マイクロプロセッサ１００は、ステ
ップＳ１で図示しないタイマＴをリセットしてから、ス
テップＳ２で加速度センサ１からのデータのサンプリン
グを行って、Ａ／Ｄ変換器５からの信号をメモリ７へ順
次記憶する。

【００３４】ステップＳ３では、サンプリング数が所定
値である５１２ポイントとなると、ステップＳ４へ進ん
で、所定の時間窓（この場合は１０．２４msec）でサン
プリングした５１２ポイントのデータについてＤＳＰ６
がＦＦＴ演算を行い、この演算結果を一時的にメモリ７
またはＣＰＵ側の図示しないメモリへ格納する。

【００３５】そして、ステップＳ５ではタイマＴが所定
の計測時間（この場合は１０秒）に達したかを判定し、
所定の計測時間未満であればステップＳ２へ戻ってデー
タのサンプリングを継続する一方、所定の計測時間が経
過していれば、ステップＳ６以降の周波数分析処理及び
判定処理へ進む。

【００３６】なお、データのサンプリングは所定の測定
時間中は切れ目無く行われる。

【００３７】こうして、所定の測定時間で得られるＦＦ
Ｔ処理結果は、サンプリング周波数５０ｋＨｚの場合、
所定の測定時間を１０秒とすると、この１０秒間に９７
６個となり、この９７６個のＦＦＴ演算処理結果に対し
てステップＳ６では、ＦＦＴ演算処理結果を予め設定し
た周波数帯域に分割し、例えば、０〜１０ｋＨｚを図５
（Ａ）、（Ｂ）のように１／３オクターブ分析を行って
１６の周波数帯域に分割する。１６の周波数帯域につい
てそれぞれ９７６個のデータを得ることができる。

【００３８】これら１６に分割された各周波数帯域の１
／３オクターブ分析結果は、データのサンプリング周波
数を解析周波数（０〜１０ｋＨｚ）の約４倍以上の５０
ｋＨｚとし、１回のＦＦＴ演算のためのデータの数を１
０２４個未満の所定値、すなわち、前記従来例の１／２
ないし１／４以下の５１２ポイントまたは２５６ポイン
ト以下とすることで、前記従来例のように１０２４ポイ
ント（サンプリング周波数２５．６ｋＨｚ）の場合で
は、図２に示すように、図中Ａ部で発生した異常音はＦ
ＦＴ処理によって平均化されるのに対し、本実施例では
異常音の強度レベルに応じた明確なピークを得ることが
でき、図２の（Ａ）部のように異常音を含むサンプリン
グ区間と、図中Ｂ部の様に異常音を含まないサンプリン
グ区間のＦＦＴ処理後の強度レベルは、本願出願人の実
験によれば、図３に示すようになり、前記従来例ではた
とえ異常音が含まれていたとしても異常音は平滑化され
て正常音との区別ができないのに対し、本実施例による
サンプリング周波数５０ｋＨｚ、５１２ポイント以下の
場合では、いずれも異常音と正常音のレベルを明確に判
別することが可能となるのであり、後述する判定処理の
精度を向上させるのである。

【００３９】なお、本願出願人の実験によれば、図３に
示すように、サンプリング周波数と１回のＦＦＴ演算を
行うデータのサンプリング数との関係は、サンプリング
数の減少と、サンプリング周波数の増大に応じて振動レ
ベルの異常音、振動の検出感度が向上することを確認し
た。

【００４０】ステップＳ７以降では、これら各周波数帯
域ごとに得られた９７６セットの１／３オクターブデー
タについて異常音の判定処理を行う。

【００４１】まず、ステップＳ７では１６バンドの各周
波数帯域のそれぞれ９７６個のデータについて、図６に
示すように強度レベルと度数（＝出現回数）に応じた頻
度分布をそれぞれ演算してから、ステップＳ８で予め設
定したしきい値Ｎ_A〜Ｎ_Cに応じて判定処理を行う。

【００４２】しきい値Ｎ_A〜Ｎ_Cは、所定の強度レベルＡ
〜Ｃに応じてそれぞれ設定されたもので、Ａ＜Ｂ＜Ｃの
関係にある強度レベルにおいて、しきい値Ｎ_A〜Ｎ_Cは、
強度レベルＡ〜Ｃを越える度数の上限値として設定され
る。

【００４３】これら複数のしきい値Ｎ_A〜Ｎ_Cによる異常
音の判定は、まず、強度レベルＡ〜Ｃを越える度数の累
計値Σｎ_a〜Σｎ_Cを演算して、これら度数の累計値Σｎ
_a〜Σｎ_Cとしきい値Ｎ_A〜Ｎ_Cをそれぞれ比較して、この
比較結果のうちの少なくとも一つがしきい値を越える場
合には、異常音であると判定して検査中のエンジンには
不具合があると判定して、ステップＳ９で、表示装置８
へ「不合格」等の表示を行う一方、そうでない場合には
「合格」の表示を行って検査を終了する。

【００４４】以上のステップＳ１〜９を完成検査ライン
へ搬送されたエンジンについて行うことにより、エンジ
ンの不具合の存在の有無を作動音に基づいて、自動的か
つ迅速に判定することができるのである。

【００４５】上記強度レベルＡ〜Ｃを９ｄＢ、１２ｄ
Ｂ、１４ｄＢにそれぞれ設定するとともに、しきい値Ｎ
_A〜Ｎ_Cを５０個、１００個、２００個に設定した場合、
上記１６に分割された１／３オクターブ分析結果のうち
約２．５kHzの周波数帯域について判定する場合を図
７、図８に示す。

【００４６】図７の分析結果は正常なエンジンの作動音
の強度レベルと度数を示し、上記度数の累計値Σｎ_A〜
Σｎ_Cはいずれもしきい値Ｎ_A〜Ｎ_Cを越えることがない
ため、正常と判定することができる。

【００４７】これに対して、図８の分析結果は、エンジ
ンの動弁系に不具合がある場合を示しており、この場合
は累計値Σｎ_A〜Σｎ_Cがしきい値Ｎ_A〜Ｎ_Cをそれぞれ越
えるため、この周波数帯域には異常音が含まれると判定
でき、エンジンの不合格を判定することができる。

【００４８】この場合、強度レベルＡ〜Ｃを越える累計
値Σｎ_A〜ｎ_Cとしきい値Ｎ_A〜Ｎ_Cをそれぞれ比較して、
これら比較結果のうち少なくともひとつがしきい値を越
える場合に異常音の判定を行うため、仮に異常音の強度
レベルが小さい場合であっても発生頻度が多ければ、強
度レベルの大きい累計値Σｎ_Cはしきい値Ｎ_Cを越えなく
とも、小さい強度レベルＡからの累計値Σｎ_Aがしきい
値Ｎ_Aを越えるため、異常音の発生を確実に判定するこ
とができる。

【００４９】逆に、強度レベルの大きい場合であって
も、発生頻度が少ない場合には累計値Σｎ_A〜ｎ_Cがしき
い値Ｎ_A〜Ｎ_Cを越えないため、異常音とは判定されない
ため、エンジンの固体差等による作動音の変動を吸収し
て誤判定を防止することができる。

【００５０】したがって、検出した強度レベルの頻度に
応じて、その累計値としきい値とを比較することによ
り、人間の行う官能評価に近似した異常音の判定を行う
ことができ、人間がうるさいと感じる強度レベルが小さ
くとも頻度が多い場合には異常音と判定する一方、人間
がうるさいとは感じない強度レベルは大きいが頻度が少
ない場合には、正常な作動音と判定することが可能とな
って、図９に示すように、人間の官能評価と装置による
自動判定との間に相関関係を確保することが可能となっ
て、エンジンの完成検査を高精度、かつ高速度で自動的
に実施することが可能となるのである。

【００５１】そして、ＦＦＴ処理結果等の周波数分析処
理した結果をさらに１６の周波数帯域に分割して、各周
波数帯域について発生頻度の累計値による異常音の有無
を判定し、異常音が判定された周波数帯域の分布等を統
計的に求めた平均値、標準偏差、最大値等と実験的に求
めたしきい値等で判定を行うことにより、より高精度の
異常音の判定を行うことができるのである。

【００５２】上記のような異常音の判定によってエンジ
ンの検査を行うと、次のような不具合を検出することが
できる。

【００５３】１）動弁系打音（タペット音）カムシャフト加工不良ハイドロリックラッシュアジャスタ（ＨＬＡ）組み付け
不良バルブクリアランス不良２）部品不良吸・排気バルブの傷クランクシャフトジャーナル部打痕ピストンリング組み付け不良シリンダボア加工不良クランクシャフトとオイルパン部品の干渉こうして、解析周波数の４倍以上のサンプリング周波数
で、１回の周波数分析演算のためのサンプル数を所定値
未満として、連続的にサンプルした音又は振動のデータ
を、各周波数ごとの強度レベルとしてＦＦＴ演算等で周
波数分析を行った結果を、さらに複数の周波数帯域に分
割し、各周波数帯域において、強度レベルに応じたしき
い値と発生頻度の累計値とを比較することで、作動中の
機械の異常音又は振動を人間の官能評価と相関関係を確
保しながら、迅速かつ正確に判定することが可能となっ
て、完成検査ラインのタクトタイムの短縮と省力化を同
時に推進することが可能となり、人間による官能評価の
ような個人差等を排除して常に安定した判定を行うこと
ができ、製品の不具合検出精度を安定させて品質を安定
させることができるのである。

【００５４】図１０は他の実施例を示し、前記第１実施
例の周波数分析処理をＦＦＴ演算に代わってバンドパス
フィルタ（図中Ｂ．Ｐ．Ｆ）に置き換えたもので、その
他は同様である。

【００５５】サンプリングされた音のデータをバンドパ
スフィルタ（１）〜（３）によって所定の周波数帯域ｆ
₁〜ｆ₃に分割して、所定時間内に得られた各周波数帯域
の多数のデータについて、各周波数帯域ごとに予め設定
した複数のしきい値Ｐ_nと強度レベルを比較してしきい
値Ｐ_nを越える強度レベルの頻度の演算を行う。

【００５６】このしきい値Ｐ_nは、例えば、周波数帯域
ｆ₁の場合、３つのしきい値Ｐ_1a〜Ｐ_1cが設定され、こ
れらしきい値Ｐ_1a〜Ｐ_1cを越える強度レベルの頻度を前
記第１実施例と同様に演算して、頻度の累計値Σｎ_A〜
Σｎ_Bを求め、これら累計値Σｎ_A〜ｎ_Cと強度レベルご
とに予め設定した累計値のしきい値Ｎ_A〜Ｎ_Cとを比較す
る。

【００５７】そして、これら比較結果のうちの少なくと
もひとつがしきい値を越える場合には機械作動音に異常
音が含まれると判定する一方、そうでない場合には正常
音であると判定することできるのである。

【００５８】なお、上記実施例において車両用エンジン
の検査に適用する場合を説明したが、内燃機関に限定さ
れることはなく、また、その他の機械の検査も容易かつ
迅速、確実に行うことが可能となるのである。

【００５９】

【発明の効果】以上説明したように、第１の発明は、機
械作動中の音または振動を連続的に記憶手段へ記憶する
とともに、サンプリングしたデータの数が所定値となる
たびに、この所定の周波数帯域の音または振動の強度を
演算し、所定時間経過後には所定の複数の強度のレベル
について発生頻度を演算してから、これら強度レベル毎
にそれぞれ設定されたしきい値と各強度レベルにおける
発生頻度をそれぞれ比較して、これら複数の比較結果の
うちの少なくともひとつがしきい値を越える場合には、
機械の作動音の中に異常音または異常振動があると自動
的に判定することができ、強度レベルと発生頻度を複数
のしきい値で比較することによって、人間の官能評価と
判定結果の相関関係を確保しながら機械の完成検査にお
ける自動化の精度を向上させて、製品品質の安定化と省
力化を同時に推進することができる。

【００６０】また、第２の発明は、機械作動中の音また
は振動を連続的に記憶手段へ記憶するとともに、サンプ
リングしたデータの数が所定値となるたびに、この所定
の複数の周波数帯域ごとの強度を演算し、所定時間経過
後に各周波数帯域毎の所定の複数の強度レベルについて
発生頻度を演算してから、これら強度レベル毎にそれぞ
れ設定されたしきい値と各強度レベルにおける発生頻度
をそれぞれ比較して、これら複数の比較結果のうちの少
なくともひとつがしきい値を越える場合には、機械の作
動音の中に異常音または異常振動があると自動的に判定
することができ、複数の周波数帯域に分割した強度レベ
ルと発生頻度を複数のしきい値で比較することによっ
て、前記従来例のようなデータの抜けを防ぎながら人間
の官能評価と判定結果の相関関係を確保しながら機械の
完成検査における自動化の精度を向上させて、製品品質
の安定化と省力化を同時に推進することができる。

【００６１】また、第３の発明は、ＦＦＴにおける前記
音または振動のサンプリング周波数を、解析する周波数
の４倍以上に設定するとともに、ＦＦＴ演算処理を行う
データの数を１０２４個未満とすることで、演算される
強度レベルの精度を向上させることができ、機械作動音
の異常判定の精度を向上させて、製品の品質を安定させ
ることができる。

【００６２】また、第４の発明は、前記比較処理が、各
強度レベル以上の発生頻度の累計値と、各強度レベル毎
に設定された累計値のしきい値とを比較することで、人
間の官能評価に近い判定結果を得ることができ、自動化
による異常判定と官能評価との相関性を確保することが
可能となって、機械の不具合検出精度を向上させること
可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例を示す測定装置の概略構成図。

【図２】データのサンプリングの様子とＦＦＴ演算処理
の概念図である。

【図３】図２のＡ部、Ｂ部におけるサンプリング周波数
及びサンプリングデータ数と強度レベルの関係を示すグ
ラフである。

【図４】処理の一例を示すフローチャートである。

【図５】１／３オクターブ分析と頻度分布演算処理を示
す概念図で、（Ａ）は１／３分析を、（Ｂ）は頻度分布
を示す。

【図６】頻度分布としきい値の関係を示すグラフであ
る。

【図７】正常なエンジンの強度レベルと頻度分布の関係
を示すグラフである。

【図８】異常音を含むエンジンの強度レベルと頻度分布
の関係を示すグラフである。

【図９】人間の官能評価と頻度分布による判定の相関関
係を示すグラフである。

【図１０】他の実施例を示す周波数分析処理の概念図で
ある。

【図１１】従来のデータサンプリングとＦＦＴ演算処理
の概念図である。

【符号の説明】

１加速度センサ５Ａ／Ｄ変換器６ＤＳＰ７メモリ１０コントローラ１００マイクロプロセッサ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献特開昭61−95218（ＪＰ，Ａ) 特開平７−43201（ＪＰ，Ａ) 特開昭57−76419（ＪＰ，Ａ) 特開平２−74859（ＪＰ，Ａ) 特開平１−217218（ＪＰ，Ａ) 特開平４−258721（ＪＰ，Ａ) 実開平５−52644（ＪＰ，Ｕ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G01H 17/00 B62D 65/00 F02B 77/08 G01M 19/00

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】機械作動中の音又は振動を所定の周波数
でサンプリングする手段と、前記サンプリングされたデ
ータから周波数に応じた音または振動の強度を演算する
周波数分析手段とを備えて、周波数と強度の演算結果に
応じて機械作動音に含まれる異常音を判定する機械作動
音の異常判定方法において、前記サンプリングデータの
数が所定のデータ数となるごとに所定の周波数帯域の音
または振動の強度を演算する周波数分析処理と、所定時
間経過後に得られた周波数帯域の強度のレベルに応じた
発生頻度を演算する処理と、周波数帯域に応じて設定さ
れた所定の複数の強度レベル毎にそれぞれ設定されたし
きい値と発生頻度をそれぞれ比較する処理と、これら複
数の比較結果のうちの少なくともひとつがしきい値を越
える場合には、異常音または異常振動と判定する処理と
を含むこと特徴とする機械作動音の異常判定方法。
【請求項２】機械作動中の音又は振動を所定の周波数
でサンプリングする手段と、これら音または振動のサン
プリングしたデータを一時的に記憶する記憶手段と、前
記記憶手段に記憶されたデータから周波数に応じた音ま
たは振動の強度を演算する周波数分析手段とを備えて、
周波数と強度の演算結果に応じて機械作動音に含まれる
異常音を判定する機械作動音の異常判定方法において、
前記音または振動のサンプリングデータを、所定の時間
までのすべてのデータを切れ目無く連続的に前記記憶手
段へ記憶する処理と、前記記憶手段に記憶されたサンプ
リングデータの数が所定のデータ数となるごとに、所定
の複数の周波数帯域ごとの音または振動の強度を演算す
る周波数分析処理と、前記所定時間経過後に得られた各
周波数帯域毎の強度のレベルに応じた発生頻度を演算す
る処理と、各周波数帯域において所定の複数の強度レベ
ル毎にそれぞれ設定されたしきい値と発生頻度をそれぞ
れ比較する処理と、これら複数の比較結果のうちの少な
くともひとつがしきい値を越える場合には、異常音また
は異常振動と判定する処理とを含むこと特徴とする機械
作動音の異常判定方法。
【請求項３】前記周波数分析処理を高速フーリエ変換
によって行う場合に、前記音または振動のサンプリング
周波数は、解析する周波数の４倍以上に設定するととも
に、周波数分析演算１回のデータの数を１０２４個未満
として短い時間窓に設定することを特徴とする請求項２
に記載の機械作動音の異常判定方法。
【請求項４】前記比較処理は、各強度レベル以上の発
生頻度の累計値と、各強度レベルごとに設定された累計
値のしきい値とを比較することを特徴とする請求項１な
いし請求項３のいずれかひとつに記載の機械作動音の異
常判定方法。