JP3358167B2 - 被検体同定方法、装置およびシステム - Google Patents
被検体同定方法、装置およびシステムInfo
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、被検体が同一もしくは
同種のものであるか否か、あるいは被検体が同一の条件
下に置かれているか否か、あるいは被検体が同一の状態
にあるか否か等、被検体に何らかの変化が存在するか否
かの検定、あるいはその変化の程度の推定を行なう被検
体同定方法、被検体同定装置、および被検体同定システ
ムに関する。
同種のものであるか否か、あるいは被検体が同一の条件
下に置かれているか否か、あるいは被検体が同一の状態
にあるか否か等、被検体に何らかの変化が存在するか否
かの検定、あるいはその変化の程度の推定を行なう被検
体同定方法、被検体同定装置、および被検体同定システ
ムに関する。
【０００２】
【従来の技術】従来より、種々の分野において、装置、
製品、設備等の故障ないし不良を検出する手法が種々提
案されている。以下、その一例として、ガス、石油、化
学工場等の製造装置・製造設備で取り扱う可燃性ガスや
有毒ガス等の気体や液体が、機器あるいは配管等の微小
開孔（例えば、経年劣化による腐食開孔等）により外部
へ漏洩した場合に発生する超音波周波数帯域の漏洩信号
に基づいて漏洩の有無を検出し、この漏洩の有無により
設備の故障を検知する試みについて説明する。
製品、設備等の故障ないし不良を検出する手法が種々提
案されている。以下、その一例として、ガス、石油、化
学工場等の製造装置・製造設備で取り扱う可燃性ガスや
有毒ガス等の気体や液体が、機器あるいは配管等の微小
開孔（例えば、経年劣化による腐食開孔等）により外部
へ漏洩した場合に発生する超音波周波数帯域の漏洩信号
に基づいて漏洩の有無を検出し、この漏洩の有無により
設備の故障を検知する試みについて説明する。
【０００３】従来、上記製造施設や工場等では可燃性ガ
スや有毒ガスの漏洩を検知する方法として、常設された
濃度型ガス検知器が一般的に用いられている。しかし濃
度型ガス検知器は漏洩ガスがある一定の検出濃度レベル
以上に達して初めて検知される方式のため、ガスの滞留
しやすい場所に設置する必要があるが、この場所の選定
が難しく、風向き等の影響により検出精度が変わるとい
う欠点がある。特に漏洩箇所からガス検知器まで距離が
ある場合には、風の影響の他、拡散により、ガス濃度が
検知レベルに到達するまでに相当量の漏洩に至るケース
がある。以上のような状況より濃度型ガス検知器で漏洩
を早期発見するためには、多数台設置する必要がある。
スや有毒ガスの漏洩を検知する方法として、常設された
濃度型ガス検知器が一般的に用いられている。しかし濃
度型ガス検知器は漏洩ガスがある一定の検出濃度レベル
以上に達して初めて検知される方式のため、ガスの滞留
しやすい場所に設置する必要があるが、この場所の選定
が難しく、風向き等の影響により検出精度が変わるとい
う欠点がある。特に漏洩箇所からガス検知器まで距離が
ある場合には、風の影響の他、拡散により、ガス濃度が
検知レベルに到達するまでに相当量の漏洩に至るケース
がある。以上のような状況より濃度型ガス検知器で漏洩
を早期発見するためには、多数台設置する必要がある。
【０００４】その他の漏洩検知技術としては気体が微小
開孔より噴出する際に発生する超音波を捕捉し検出する
計測器（超音波漏洩検出器）が商品として数社より市販
されている。またこの技術をさらに発展させ、漏洩源の
位置を検知する手法として、放物面体に仕切板を設け各
々の隔壁内に超音波センサを設置し、それぞれのセンサ
に対応した表示器のモニタランプの点灯状態により、漏
洩源の位置を検知する技術が実開昭６０−１４６８３４
号にて開示されている。
開孔より噴出する際に発生する超音波を捕捉し検出する
計測器（超音波漏洩検出器）が商品として数社より市販
されている。またこの技術をさらに発展させ、漏洩源の
位置を検知する手法として、放物面体に仕切板を設け各
々の隔壁内に超音波センサを設置し、それぞれのセンサ
に対応した表示器のモニタランプの点灯状態により、漏
洩源の位置を検知する技術が実開昭６０−１４６８３４
号にて開示されている。
【０００５】しかし、上記の漏洩時の超音波を捕捉する
いずれの開示技術においても、漏洩音以外の超音波雑音
がない場合にそれを捕捉することは可能であるが、これ
らは広大な原野の移送配管等のように、超音波ノイズを
有しない周囲環境を有する場所に於いてのみで有効な手
段である。これに反し、漏洩検知技術を必要とする実際
の工場、製造装置には無数の超音波ノイズが存在する。
それらの超音波ノイズには次のようなものがある。即
ち、製造装置内のポンプ駆動用の蒸気タービンに構成さ
れている主塞止弁・蒸気加減弁等の弁棒ステムからの正
常な蒸気漏洩、同タービンのロータ軸封のグランドパッ
キング部からの正常な漏洩蒸気、流量・液面を制御する
コントロールバルブに構成されるエアーポジッショナか
らの正常なエアー漏洩、弁の絞りにより発せられる流体
の超音波、その他回転機械の摺動摩擦音等がある。
いずれの開示技術においても、漏洩音以外の超音波雑音
がない場合にそれを捕捉することは可能であるが、これ
らは広大な原野の移送配管等のように、超音波ノイズを
有しない周囲環境を有する場所に於いてのみで有効な手
段である。これに反し、漏洩検知技術を必要とする実際
の工場、製造装置には無数の超音波ノイズが存在する。
それらの超音波ノイズには次のようなものがある。即
ち、製造装置内のポンプ駆動用の蒸気タービンに構成さ
れている主塞止弁・蒸気加減弁等の弁棒ステムからの正
常な蒸気漏洩、同タービンのロータ軸封のグランドパッ
キング部からの正常な漏洩蒸気、流量・液面を制御する
コントロールバルブに構成されるエアーポジッショナか
らの正常なエアー漏洩、弁の絞りにより発せられる流体
の超音波、その他回転機械の摺動摩擦音等がある。
【０００６】実際の装置には、周囲環境ノイズとして上
述のような無数の超音波の発生があるため、上述の開示
技術を以って目的とする漏洩音を検出する機器では、環
境ノイズとしての超音波に反応してしまい実用に耐えな
いという問題がある。また超音波を用いない別の漏洩診
断法として、可聴周波数帯域の、音圧レベルや周波数ス
ペクトルのレベルの変化を監視して漏洩を検出する方法
もすでに提案されている。しかし、可聴帯域の漏洩音は
音圧レベルの変化を伴うような大音響の多量漏洩には有
効な検知方法であるが、微量の漏洩については超音波帯
域の検知手法における周囲環境ノイズ以上の外乱として
の周囲環境騒音、例えば降雨、工場内の拡声器、車両、
航空機騒音等の影響を受け易いという問題がある。
述のような無数の超音波の発生があるため、上述の開示
技術を以って目的とする漏洩音を検出する機器では、環
境ノイズとしての超音波に反応してしまい実用に耐えな
いという問題がある。また超音波を用いない別の漏洩診
断法として、可聴周波数帯域の、音圧レベルや周波数ス
ペクトルのレベルの変化を監視して漏洩を検出する方法
もすでに提案されている。しかし、可聴帯域の漏洩音は
音圧レベルの変化を伴うような大音響の多量漏洩には有
効な検知方法であるが、微量の漏洩については超音波帯
域の検知手法における周囲環境ノイズ以上の外乱として
の周囲環境騒音、例えば降雨、工場内の拡声器、車両、
航空機騒音等の影響を受け易いという問題がある。
【０００７】特に危険物等の可燃性ガスを多量に取り扱
う施設に於いては、大音響を伴うような多量漏洩に至る
以前の初期の微小漏洩の段階で検知し、重大災害の未然
防止に役立つ技術が切望されている。以上の観点からノ
イズに弱い従来の可聴帯域の漏洩監視技術も好ましい方
法とは言い難い。
う施設に於いては、大音響を伴うような多量漏洩に至る
以前の初期の微小漏洩の段階で検知し、重大災害の未然
防止に役立つ技術が切望されている。以上の観点からノ
イズに弱い従来の可聴帯域の漏洩監視技術も好ましい方
法とは言い難い。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】本発明者は、例えば上
述のような、周囲環境ノイズ等の大きなノイズが存在す
る環境下においても故障や不良（上述の例の場合、漏
洩）を検出することのできる手法として、正常時（ノイ
ズは存在する）に得た信号の逆フィルタを生成してお
き、故障や不良を生じているかも知れないと思われる時
点の信号を得、その信号に上記逆フィルタを作用させる
ことにより、ノイズを含む正常時の成分をキャンセルし
た残差信号を求め、その残差信号に基づいて故障や不良
の有無を検出する手法を提案した（特開平７−４３２５
９号参照）。この手法は、定常的なノイズを除去する手
法として極めて優れている。
述のような、周囲環境ノイズ等の大きなノイズが存在す
る環境下においても故障や不良（上述の例の場合、漏
洩）を検出することのできる手法として、正常時（ノイ
ズは存在する）に得た信号の逆フィルタを生成してお
き、故障や不良を生じているかも知れないと思われる時
点の信号を得、その信号に上記逆フィルタを作用させる
ことにより、ノイズを含む正常時の成分をキャンセルし
た残差信号を求め、その残差信号に基づいて故障や不良
の有無を検出する手法を提案した（特開平７−４３２５
９号参照）。この手法は、定常的なノイズを除去する手
法として極めて優れている。
【０００９】ところが、以下に例示するように、故障や
不良による現象と正常時の現象とが極めて近似している
場合がある。例えば工場内でガス配管からの可燃性ガス
漏れ、あるいは有毒ガス漏れを検出する場合を考える。
そのような工場には、通常、そのガス配管の周囲に動力
用ないし加熱源用のスチーム配管が多数敷設されてお
り、スチーム配管には、スチーム配管内部のスチームの
凝縮による水を排出するためにスチームを間欠的に故意
に放出するスチームトラップが存在し、スチームトラッ
プからのスチームの放出とガス配管の腐食開孔からのガ
ス漏れとが極めて近似し、このような場合、上述の手法
により周囲環境ノイズ等、正常時のノイズの影響をきれ
いに排除しても、例えば上述のスチームトラップを異常
として判定してしまうなど、誤検出を避けることができ
ない場合がある。
不良による現象と正常時の現象とが極めて近似している
場合がある。例えば工場内でガス配管からの可燃性ガス
漏れ、あるいは有毒ガス漏れを検出する場合を考える。
そのような工場には、通常、そのガス配管の周囲に動力
用ないし加熱源用のスチーム配管が多数敷設されてお
り、スチーム配管には、スチーム配管内部のスチームの
凝縮による水を排出するためにスチームを間欠的に故意
に放出するスチームトラップが存在し、スチームトラッ
プからのスチームの放出とガス配管の腐食開孔からのガ
ス漏れとが極めて近似し、このような場合、上述の手法
により周囲環境ノイズ等、正常時のノイズの影響をきれ
いに排除しても、例えば上述のスチームトラップを異常
として判定してしまうなど、誤検出を避けることができ
ない場合がある。
【００１０】本発明は、上記事情に鑑み、被検体に変化
が生じたか否かの検出、あるいはその変化の程度の推定
を高精度に行なうことのできる被検体同定方法、その方
法の実施に好適な被検体同定装置、およびその方法が具
体的に適用される被検体同定システムを提供することを
目的とする。
が生じたか否かの検出、あるいはその変化の程度の推定
を高精度に行なうことのできる被検体同定方法、その方
法の実施に好適な被検体同定装置、およびその方法が具
体的に適用される被検体同定システムを提供することを
目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成する本発
明の被検体同定方法は、 （１−１）所定の第１の被検体から所定の物理量を担持
する複数の第１の時系列信号を得る第１過程 （１−２）上記複数の第１の時系列信号のうちの少なく
とも１つの第１の時系列信号に基づいて逆フィルタを構
成する第２過程 （１−３）上記複数の第１の時系列信号のうちの少なく
とも一部からなる複数の第１の時系列信号それぞれに上
記逆フィルタを作用させることにより複数の第１の残差
信号を求める第３過程 （１−４）上記複数の第１の残差信号に基づいて複数の
所定の統計的変量を求める第４過程 （１−５）所定の第２の被検体から所定の物理量を担持
する複数の第２の時系列信号を得る第５過程 （１−６）上記第２の時系列信号それぞれに上記逆フィ
ルタを作用させることにより複数の第２の残差信号を求
める第６過程 （１−７）上記複数の第２の残差信号に基づいて複数の
上記所定の統計的変量を求める第７過程 （１−８）上記第４過程で求められた複数の統計的変量
と上記第７過程で求められた複数の統計的変量との間の
統計的相違を推定もしくは検定する第８過程 を有することを特徴とする。
明の被検体同定方法は、 （１−１）所定の第１の被検体から所定の物理量を担持
する複数の第１の時系列信号を得る第１過程 （１−２）上記複数の第１の時系列信号のうちの少なく
とも１つの第１の時系列信号に基づいて逆フィルタを構
成する第２過程 （１−３）上記複数の第１の時系列信号のうちの少なく
とも一部からなる複数の第１の時系列信号それぞれに上
記逆フィルタを作用させることにより複数の第１の残差
信号を求める第３過程 （１−４）上記複数の第１の残差信号に基づいて複数の
所定の統計的変量を求める第４過程 （１−５）所定の第２の被検体から所定の物理量を担持
する複数の第２の時系列信号を得る第５過程 （１−６）上記第２の時系列信号それぞれに上記逆フィ
ルタを作用させることにより複数の第２の残差信号を求
める第６過程 （１−７）上記複数の第２の残差信号に基づいて複数の
上記所定の統計的変量を求める第７過程 （１−８）上記第４過程で求められた複数の統計的変量
と上記第７過程で求められた複数の統計的変量との間の
統計的相違を推定もしくは検定する第８過程 を有することを特徴とする。
【００１２】ここで、上記本発明の非検体同定方法にお
いて、上記（１−４）の第４過程が、 （１−４−１）複数の第１の残差信号それぞれの、少な
くとも一部の周波数帯域のパワースペクトルを求める過
程 （１−４−２）上記パワースペクトルに基づいて所定の
統計的変量を求める過程を有し、上記（１−７）の第７
過程が、 （１−７−１）複数の第２の残差信号それぞれの、少な
くとも一部の周波数帯域のパワースペクトルを求める過
程 （１−７−２）上記パワースペクトルに基づいて上記所
定の統計的変量を求める過程 を有するものであってもよい。
いて、上記（１−４）の第４過程が、 （１−４−１）複数の第１の残差信号それぞれの、少な
くとも一部の周波数帯域のパワースペクトルを求める過
程 （１−４−２）上記パワースペクトルに基づいて所定の
統計的変量を求める過程を有し、上記（１−７）の第７
過程が、 （１−７−１）複数の第２の残差信号それぞれの、少な
くとも一部の周波数帯域のパワースペクトルを求める過
程 （１−７−２）上記パワースペクトルに基づいて上記所
定の統計的変量を求める過程 を有するものであってもよい。
【００１３】また、上記本発明の被検体同定方法におい
て、上記（１−８）の第８過程では、典型的には、母分
散及び／又は母平均の相違が推定もしくは検定される。
尚、上記本発明の被検体同定方法において、何を第１の
被検体とし、何を第２の被検体とするかは任意であって
特に限定されるものでなく、例えば第１の被検体と第２
の被検体は、互いに同一もしくは同種の被検体であって
もよい。
て、上記（１−８）の第８過程では、典型的には、母分
散及び／又は母平均の相違が推定もしくは検定される。
尚、上記本発明の被検体同定方法において、何を第１の
被検体とし、何を第２の被検体とするかは任意であって
特に限定されるものでなく、例えば第１の被検体と第２
の被検体は、互いに同一もしくは同種の被検体であって
もよい。
【００１４】本発明の被検体同定方法において、何を第
１の被検体とし何を第２の被検体とするかという点、お
よび何を推定もしくは検定するかという点について例示
すると、例えば （ａ）多数の同種の製品（例えば同一規格で製造した多
数個のモータ）のうちの標準的な１個もしくは複数個を
第１の被検体として、その標準的な製品に関する物理量
（例えばモータのトルク、モータ音等）を担持する信号
に基づいて逆フィルタを構成しておき、その他の多数の
同種の製品が良品であるか不良品であるかを検定するこ
と。 （ｂ）ある１つの装置を、第１の被検体かつ第２の被検
体とし、その装置が正常に作動しているときのその装置
に関する物理量（例えばその装置の振動や作動音など）
をピックアップした信号に基づいて逆フィルタを構成し
ておき、その装置が完全に正常であったときと比べ、ど
の程度変化してきているか（例えばその装置の作動音が
どの程度異常状態に近づいてきているか）を推定するこ
と。あるいは、その装置が正常であるか異常であるかを
検定すること。 （ｃ）材料等が破壊されるとき、その破壊に先立って微
弱な音を出すことが知られている（いわゆるアコーステ
ィックエミッション）。その材料等が置かれた環境を含
めたものを、第１の被検体かつ第２の被検体とし、その
材料等が正常なときの環境ノイズに基づいて逆フィルタ
を構成しておき、アコースティックエミッションを捉え
てその材料等が破壊される危険度を推定すること。 （ｄ）特定の装置や設備等を対象とするのではなく、例
えばある工場の環境（例えば騒音）全体を、第１の被検
体かつ第２の被検体とし、その工場の通常の環境を基に
逆フィルタを構成しておき、その工場の環境に異常が生
じていないかどうかを検定すること。 等を挙げることができる。
１の被検体とし何を第２の被検体とするかという点、お
よび何を推定もしくは検定するかという点について例示
すると、例えば （ａ）多数の同種の製品（例えば同一規格で製造した多
数個のモータ）のうちの標準的な１個もしくは複数個を
第１の被検体として、その標準的な製品に関する物理量
（例えばモータのトルク、モータ音等）を担持する信号
に基づいて逆フィルタを構成しておき、その他の多数の
同種の製品が良品であるか不良品であるかを検定するこ
と。 （ｂ）ある１つの装置を、第１の被検体かつ第２の被検
体とし、その装置が正常に作動しているときのその装置
に関する物理量（例えばその装置の振動や作動音など）
をピックアップした信号に基づいて逆フィルタを構成し
ておき、その装置が完全に正常であったときと比べ、ど
の程度変化してきているか（例えばその装置の作動音が
どの程度異常状態に近づいてきているか）を推定するこ
と。あるいは、その装置が正常であるか異常であるかを
検定すること。 （ｃ）材料等が破壊されるとき、その破壊に先立って微
弱な音を出すことが知られている（いわゆるアコーステ
ィックエミッション）。その材料等が置かれた環境を含
めたものを、第１の被検体かつ第２の被検体とし、その
材料等が正常なときの環境ノイズに基づいて逆フィルタ
を構成しておき、アコースティックエミッションを捉え
てその材料等が破壊される危険度を推定すること。 （ｄ）特定の装置や設備等を対象とするのではなく、例
えばある工場の環境（例えば騒音）全体を、第１の被検
体かつ第２の被検体とし、その工場の通常の環境を基に
逆フィルタを構成しておき、その工場の環境に異常が生
じていないかどうかを検定すること。 等を挙げることができる。
【００１５】また、上記「所定の物理量」も特定の物理
量に限定されるものではなく、一例として回転機を被検
体とした場合であっても、その回転機のケースの振動、
その振動により発せられる音、その回転機の回転軸の芯
振れ等、種々の物理量を上記の所定の物理量として選択
することができる。さらに、上記「所定の統計的変量」
も特に限定されるものではなく、その残差信号の特徴を
表わす量であればどのような量を所定の統計的変量とし
て採用してもよく、その残差信号の性質に応じて、例え
ばその残差信号の平均値、分散、その残差信号のパワー
スペクトルの分散、（最大値−最小値）、最大値等、種
々の統計的変量を採用することができる。
量に限定されるものではなく、一例として回転機を被検
体とした場合であっても、その回転機のケースの振動、
その振動により発せられる音、その回転機の回転軸の芯
振れ等、種々の物理量を上記の所定の物理量として選択
することができる。さらに、上記「所定の統計的変量」
も特に限定されるものではなく、その残差信号の特徴を
表わす量であればどのような量を所定の統計的変量とし
て採用してもよく、その残差信号の性質に応じて、例え
ばその残差信号の平均値、分散、その残差信号のパワー
スペクトルの分散、（最大値−最小値）、最大値等、種
々の統計的変量を採用することができる。
【００１６】また、本発明の第１の被検体同定装置は、 （２−１）被検体の所定の物理量を測定して該所定の物
理量を担持する時系列信号を得るセンサ （２−２）上記センサにより得られた時系列信号に基づ
いて逆フィルタを生成する逆フィルタ生成手段 （２−３）上記センサにより得られた複数の時系列信号
に、逆フィルタ生成手段により生成された逆フィルタを
作用させることにより残差信号を求め残差信号に基づい
て所定の統計的変量を求める変量演算手段 （２−４）変量演算手段で求められた所定の統計的変量
を複数記憶する記憶手段 （２−５）上記記憶手段に記憶された複数の所定の統計
的変量が少なくとも２つの群に分けられてなる各群間の
統計的相違の推定もしくは検定を行なう統計手段 を備えたことを特徴とする。
理量を担持する時系列信号を得るセンサ （２−２）上記センサにより得られた時系列信号に基づ
いて逆フィルタを生成する逆フィルタ生成手段 （２−３）上記センサにより得られた複数の時系列信号
に、逆フィルタ生成手段により生成された逆フィルタを
作用させることにより残差信号を求め残差信号に基づい
て所定の統計的変量を求める変量演算手段 （２−４）変量演算手段で求められた所定の統計的変量
を複数記憶する記憶手段 （２−５）上記記憶手段に記憶された複数の所定の統計
的変量が少なくとも２つの群に分けられてなる各群間の
統計的相違の推定もしくは検定を行なう統計手段 を備えたことを特徴とする。
【００１７】上記第１の被検体同定装置は、（２−２）
の逆フィルタ生成手段を内蔵し、統計的相違の推定もし
くは検定の対象となる２つの統計的変量群双方をその装
置で採取する構成を備えているが、逆フィルタ、および
それら２つの統計的変量群のうちの基準となる一方の統
計的変量群はあらかじめ求められてその装置に内蔵され
てもよい。
の逆フィルタ生成手段を内蔵し、統計的相違の推定もし
くは検定の対象となる２つの統計的変量群双方をその装
置で採取する構成を備えているが、逆フィルタ、および
それら２つの統計的変量群のうちの基準となる一方の統
計的変量群はあらかじめ求められてその装置に内蔵され
てもよい。
【００１８】すなわちそのように構成された本発明の第
２の被検体同定装置は、 （３−１）逆フィルタと複数の所定の統計的変量とを記
憶する第１の記憶手段 （３−２）被検体の所定の物理量を測定して該所定の物
理量を担持する時系列信号を得るセンサ （３−３）センサにより得られた時系列信号に、第１の
記憶手段に記憶された逆フィルタを作用させることによ
り残差信号を求め残差信号に基づいて上記所定の統計的
変量を求める変量演算手段 （３−４）変量演算手段で求められた上記所定の統計的
変量を複数記憶する第２の記憶手段 （３−５）第１の記憶手段に記憶された複数の上記所定
の統計的変量と、第２の記憶手段に記憶された複数の上
記所定の統計的変量との間の統計的相違を推定もしくは
検定する統計手段 を備えたことを特徴とする。
２の被検体同定装置は、 （３−１）逆フィルタと複数の所定の統計的変量とを記
憶する第１の記憶手段 （３−２）被検体の所定の物理量を測定して該所定の物
理量を担持する時系列信号を得るセンサ （３−３）センサにより得られた時系列信号に、第１の
記憶手段に記憶された逆フィルタを作用させることによ
り残差信号を求め残差信号に基づいて上記所定の統計的
変量を求める変量演算手段 （３−４）変量演算手段で求められた上記所定の統計的
変量を複数記憶する第２の記憶手段 （３−５）第１の記憶手段に記憶された複数の上記所定
の統計的変量と、第２の記憶手段に記憶された複数の上
記所定の統計的変量との間の統計的相違を推定もしくは
検定する統計手段 を備えたことを特徴とする。
【００１９】また、本発明の被検体同定システムは、 （４−１）被検体に対し所定の位置関係を有する位置に
設置された、少なくとも１つの音圧センサ （４−２）上記音圧センサを複数の各方向に向けるセン
サ姿勢制御装置 （４−３）上記音圧センサにより得られた音信号に基づ
いて逆フィルタを生成する逆フィルタ生成手段、上記音
圧センサにより得られた複数の音信号に、上記逆フィル
タ生成手段により生成された逆フィルタを作用させるこ
とにより残差信号を求め該残差信号に基づいて所定の統
計的変量を求める変量演算手段、上記変量演算手段で求
められた上記所定の統計的変量を複数記憶する記憶手
段、および上記記憶手段に記憶された複数の前記所定の
統計的変量が少なくとも２つの群に分けられてなる各群
間の統計的相違の推定もしくは検定を行なう統計手段を
有するモニタ装置 を備えたことを特徴とする。
設置された、少なくとも１つの音圧センサ （４−２）上記音圧センサを複数の各方向に向けるセン
サ姿勢制御装置 （４−３）上記音圧センサにより得られた音信号に基づ
いて逆フィルタを生成する逆フィルタ生成手段、上記音
圧センサにより得られた複数の音信号に、上記逆フィル
タ生成手段により生成された逆フィルタを作用させるこ
とにより残差信号を求め該残差信号に基づいて所定の統
計的変量を求める変量演算手段、上記変量演算手段で求
められた上記所定の統計的変量を複数記憶する記憶手
段、および上記記憶手段に記憶された複数の前記所定の
統計的変量が少なくとも２つの群に分けられてなる各群
間の統計的相違の推定もしくは検定を行なう統計手段を
有するモニタ装置 を備えたことを特徴とする。
【００２０】
【作用】任意の時系列信号は、適当な線型系に白色雑音
を入力したときの出力と見なすことができる。与えられ
た時系列信号から対応する線型系を決定することは、線
型予測分析と呼ばれ、確立した手法が存在する。通常そ
のようにして求められるものに、自己回帰モデル（ＡＲ
モデル）がある。これは標本化、離散化された時系列信
号をＸ（ｎ）、ｎ＝１、２、・・・ とする時、第ｎ時点の
信号Ｘ（ｎ）をそれ以前のＭ個の時点のデータから次の
ようにして決定するものである。
を入力したときの出力と見なすことができる。与えられ
た時系列信号から対応する線型系を決定することは、線
型予測分析と呼ばれ、確立した手法が存在する。通常そ
のようにして求められるものに、自己回帰モデル（ＡＲ
モデル）がある。これは標本化、離散化された時系列信
号をＸ（ｎ）、ｎ＝１、２、・・・ とする時、第ｎ時点の
信号Ｘ（ｎ）をそれ以前のＭ個の時点のデータから次の
ようにして決定するものである。
【００２１】
【数１】
【００２２】ここでｅ（ｎ）は線型系への仮想的な入力
信号であって、白色雑音である。時系列信号が与えられ
た時、そのデータから係数の組｛Ａk ｝を求めることに
より、その時系列信号に対する自己回帰モデルが決定さ
れる。いま係数の組｛Ａk ｝が求まった時、時系列信号
データ｛Ｘ（ｎ）｝を用いてＹ（ｎ）を次のように定義
する。この時Ｙ（ｎ）はＸ（ｎ）の線型予測値といわれ
る。
信号であって、白色雑音である。時系列信号が与えられ
た時、そのデータから係数の組｛Ａk ｝を求めることに
より、その時系列信号に対する自己回帰モデルが決定さ
れる。いま係数の組｛Ａk ｝が求まった時、時系列信号
データ｛Ｘ（ｎ）｝を用いてＹ（ｎ）を次のように定義
する。この時Ｙ（ｎ）はＸ（ｎ）の線型予測値といわれ
る。
【００２３】
【数２】
【００２４】そこで次のような量を計算すると、
（１）、（２）式から、 Ｘ（ｎ）−Ｙ（ｎ）＝ｅ（ｎ） （３） となり、残差は白色雑音となる。つまり、第ｎ時点の時
系列信号データＸ（ｎ）から、それ以前のＭケのデータ
から求めた予測値Ｙ（ｎ）を減じると、入力の白色雑音
が得られる。ここでは、Ｘ（ｎ）から予測値Ｙ（ｎ）を
減じて残差ｅ（ｎ）を求めることを、逆フィルタを作用
させると称している。このようにある時系列信号を適切
な自己回帰モデルで表すことができれば、それを用いて
構成された逆フィルタを元の時系列信号に作用させるこ
とにより、白色雑音を得る。すなわち、入力信号は、逆
フィルタにより白色化される。この場合、入力時系列信
号が逆フィルタの設計時に用いた信号そのものでなくて
もよく、その自己回帰モデルが同一のものすなわち同じ
特性の信号であれば、出力として白色化された信号を得
ることができる。ただし、時系列信号の特性が設計に用
いたそれと異なっていた場合には、逆フィルタを作用さ
せても白色化はされず、白色雑音は得られない。
（１）、（２）式から、 Ｘ（ｎ）−Ｙ（ｎ）＝ｅ（ｎ） （３） となり、残差は白色雑音となる。つまり、第ｎ時点の時
系列信号データＸ（ｎ）から、それ以前のＭケのデータ
から求めた予測値Ｙ（ｎ）を減じると、入力の白色雑音
が得られる。ここでは、Ｘ（ｎ）から予測値Ｙ（ｎ）を
減じて残差ｅ（ｎ）を求めることを、逆フィルタを作用
させると称している。このようにある時系列信号を適切
な自己回帰モデルで表すことができれば、それを用いて
構成された逆フィルタを元の時系列信号に作用させるこ
とにより、白色雑音を得る。すなわち、入力信号は、逆
フィルタにより白色化される。この場合、入力時系列信
号が逆フィルタの設計時に用いた信号そのものでなくて
もよく、その自己回帰モデルが同一のものすなわち同じ
特性の信号であれば、出力として白色化された信号を得
ることができる。ただし、時系列信号の特性が設計に用
いたそれと異なっていた場合には、逆フィルタを作用さ
せても白色化はされず、白色雑音は得られない。
【００２５】そこで、例えば正常時の作動音や振動等
（以下、作動音等と称する）を担持する第１の時系列信
号を用いて、逆フィルタを構成し、任意の時点で作動音
等を担持する新たな第２の時系列信号を得、この第２の
時系列信号に逆フィルタを作用させて出力を監視するこ
とにより、正常時とは異なる時系列信号（残差信号）を
検出することが出来る。
（以下、作動音等と称する）を担持する第１の時系列信
号を用いて、逆フィルタを構成し、任意の時点で作動音
等を担持する新たな第２の時系列信号を得、この第２の
時系列信号に逆フィルタを作用させて出力を監視するこ
とにより、正常時とは異なる時系列信号（残差信号）を
検出することが出来る。
【００２６】本発明の特徴の１つは、上述した特開平７
−４３２５９号公報に開示された手法と同様、上記のよ
うに正常状態の被検出装置等から得られた第１の時系列
信号に基づいて逆フィルタを構成しておき、被検出装置
等から得られた第２の時系列信号にこの逆フィルタを作
用させて残差信号を求めるものであるため、この残差信
号は、いわば正常状態における第１の時系列信号との
「相違」を表す信号であり、またこの残差信号は、時系
列的なＭケのデータの単純な重みづけ加算により線型予
測値Ｙ（ｎ）を求め（上記（２）式）、差を演算する
（上記（３）式）だけで求められ、したがって実時間的
に単純な演算で済む。
−４３２５９号公報に開示された手法と同様、上記のよ
うに正常状態の被検出装置等から得られた第１の時系列
信号に基づいて逆フィルタを構成しておき、被検出装置
等から得られた第２の時系列信号にこの逆フィルタを作
用させて残差信号を求めるものであるため、この残差信
号は、いわば正常状態における第１の時系列信号との
「相違」を表す信号であり、またこの残差信号は、時系
列的なＭケのデータの単純な重みづけ加算により線型予
測値Ｙ（ｎ）を求め（上記（２）式）、差を演算する
（上記（３）式）だけで求められ、したがって実時間的
に単純な演算で済む。
【００２７】ところで、第１の時系列信号と第２の時系
列信号との「相違」を表わす残差信号を求めても、前述
したスチームトラップの例のように、常にはその「相
違」は存在せず、例えば正常な状態と異常な状態等、分
離しようとしている２つの事象が重なることがある。こ
のような場合、「相違」を正確に求めただけでは未だ不
充分である。
列信号との「相違」を表わす残差信号を求めても、前述
したスチームトラップの例のように、常にはその「相
違」は存在せず、例えば正常な状態と異常な状態等、分
離しようとしている２つの事象が重なることがある。こ
のような場合、「相違」を正確に求めただけでは未だ不
充分である。
【００２８】そこで本発明では、統計的変量が求めら
れ、統計的変量群どうしの統計的な有意差が推定もしく
は検定される。これにより、第１の被検体と第２の被検
体との相違の有無の検定ないし相違の程度の推定が高精
度に行なわれる。
れ、統計的変量群どうしの統計的な有意差が推定もしく
は検定される。これにより、第１の被検体と第２の被検
体との相違の有無の検定ないし相違の程度の推定が高精
度に行なわれる。
【００２９】
【実施例】以下、本発明の実施例について説明する。こ
こでは、周囲にスチーム用配管設備やその他暗騒音源が
存在するという環境を含めた、可燃性ガス配管設備を、
本発明にいう第１の被検体、かつ第２の被検体とし、可
燃性ガス配管設備におけるその配管の腐食等による開孔
や亀裂からのガス漏洩の存在の有無を検定する場合につ
いて説明する。ただし、可燃性ガスによる実験は危険が
伴うために、以下に示す実験データは、可燃性ガスに代
えて配管にエアーを充満させ、腐食開孔等に代えて人工
開孔等を用いて行なった実験によるものである。ただ
し、記載の都合上、人工開孔等からのエアー漏れも、ガ
ス漏れと表現されている。
こでは、周囲にスチーム用配管設備やその他暗騒音源が
存在するという環境を含めた、可燃性ガス配管設備を、
本発明にいう第１の被検体、かつ第２の被検体とし、可
燃性ガス配管設備におけるその配管の腐食等による開孔
や亀裂からのガス漏洩の存在の有無を検定する場合につ
いて説明する。ただし、可燃性ガスによる実験は危険が
伴うために、以下に示す実験データは、可燃性ガスに代
えて配管にエアーを充満させ、腐食開孔等に代えて人工
開孔等を用いて行なった実験によるものである。ただ
し、記載の都合上、人工開孔等からのエアー漏れも、ガ
ス漏れと表現されている。
【００３０】図１は、本発明の被検体同定方法の一実施
例を示すフローチャートである。ここでは、先ずステッ
プ（ａ）において、対象とする可燃性ガス配管設備が置
かれた場所の暗騒音が複数回収録される。次に、ステッ
プ（ｂ）において、収録された複数回の暗騒音信号のう
ちの、ある１つの暗騒音信号に基づいて逆フィルタが生
成され、ステップ（ｃ）において、その逆フィルタ生成
の基になった暗騒音信号を除く他の複数の暗騒音信号に
その逆フィルタを作用させて複数の残差信号を求める。
ステップ（ｄ）ではそれら複数の残差信号それぞれのパ
ワースペクトルが求められ、ステップ（ｅ）では、本発
明にいう所定の統計的変量の一例として、そのパワース
ペクトルの所定の周波数帯域内における最大値と最小値
が抽出され（最大値−最小値）が求められる。
例を示すフローチャートである。ここでは、先ずステッ
プ（ａ）において、対象とする可燃性ガス配管設備が置
かれた場所の暗騒音が複数回収録される。次に、ステッ
プ（ｂ）において、収録された複数回の暗騒音信号のう
ちの、ある１つの暗騒音信号に基づいて逆フィルタが生
成され、ステップ（ｃ）において、その逆フィルタ生成
の基になった暗騒音信号を除く他の複数の暗騒音信号に
その逆フィルタを作用させて複数の残差信号を求める。
ステップ（ｄ）ではそれら複数の残差信号それぞれのパ
ワースペクトルが求められ、ステップ（ｅ）では、本発
明にいう所定の統計的変量の一例として、そのパワース
ペクトルの所定の周波数帯域内における最大値と最小値
が抽出され（最大値−最小値）が求められる。
【００３１】次に、ステップ（ｆ）〜（ｉ）において、
暗騒下での、可燃性ガス配管から可燃性ガスの漏洩に起
因する音を収録して、同様の過程により、（最大値−最
小値）を求める。次に、ステップ（ｅ）で求められた
（最大値−最小値）の群と、ステップ（ｉ）で求められ
た（最大値−最小値）の群との間に有意差があるか否か
の検定を行なう。
暗騒下での、可燃性ガス配管から可燃性ガスの漏洩に起
因する音を収録して、同様の過程により、（最大値−最
小値）を求める。次に、ステップ（ｅ）で求められた
（最大値−最小値）の群と、ステップ（ｉ）で求められ
た（最大値−最小値）の群との間に有意差があるか否か
の検定を行なう。
【００３２】ここでは、先ずステップ（ｊ）において、
Ｆ検定が行なわれる。Ｆ検定とは、２つの統計的変量群
（ここでの例では（最大値−最小値）の群）の各分散σ
x 2，σy 2 の間に有意差が存在するか否かを検定する
手法であり、概略、以下の手順による（「品質管理講座
新編 統計的方法」 森口繁一編 日本規格協会参
照）。
Ｆ検定が行なわれる。Ｆ検定とは、２つの統計的変量群
（ここでの例では（最大値−最小値）の群）の各分散σ
x 2，σy 2 の間に有意差が存在するか否かを検定する
手法であり、概略、以下の手順による（「品質管理講座
新編 統計的方法」 森口繁一編 日本規格協会参
照）。
【００３３】（１）仮説の設定 Ｈ0 ：σx 2 ＝σy 2 （２）不偏分散Ｖx ，Ｖy を求める。その自由度を、そ
れぞれφx ，φy とする。 （３）分散比を求める Ｖx ≧Ｖy のときＦ0 ＝Ｖx ／Ｖy φ1 ＝φx ，φ2 ＝φy とする Ｖx ＜Ｖy のときＦ0 ＝Ｖy ／Ｖx φ1 ＝φy ，φ2 ＝φx とする （４）判定 Ｆ0 ≧Ｆφ1 ，φ2 （０．０２５）ならば、仮説Ｈ0 を
棄却する（危険率５％）。
れぞれφx ，φy とする。 （３）分散比を求める Ｖx ≧Ｖy のときＦ0 ＝Ｖx ／Ｖy φ1 ＝φx ，φ2 ＝φy とする Ｖx ＜Ｖy のときＦ0 ＝Ｖy ／Ｖx φ1 ＝φy ，φ2 ＝φx とする （４）判定 Ｆ0 ≧Ｆφ1 ，φ2 （０．０２５）ならば、仮説Ｈ0 を
棄却する（危険率５％）。
【００３４】ここで、Ｆφ1 ，φ2 （０．０２５）は、
自由度（φ1 ，φ2 ）のＦ分布の上側確率０．０２５の
点である。ステップ（ｋ）では、Ｆ検定において有意差
が存在するか否か、すなわち上記（４）において仮説Ｈ
0 が棄却されたか否かが判定され、有意差が存在する場
合、すなわち仮説Ｈ0 が棄却された場合、ステップ
（ｎ）に進み、ガス洩れがあると判定される。
自由度（φ1 ，φ2 ）のＦ分布の上側確率０．０２５の
点である。ステップ（ｋ）では、Ｆ検定において有意差
が存在するか否か、すなわち上記（４）において仮説Ｈ
0 が棄却されたか否かが判定され、有意差が存在する場
合、すなわち仮説Ｈ0 が棄却された場合、ステップ
（ｎ）に進み、ガス洩れがあると判定される。
【００３５】また、ステップ（ｋ）において有意差がな
いと判定されると、ステップ（ｌ）に進み、今度はｔ検
定が行なわれる。ｔ検定とは、２つの統計的変量群の各
平均の間に有意差が存在するか否かを検定する手法であ
り、概略、以下の手順による（上述の参考文献 参
照）。 （１）仮説の設定 Ｈ0 ：μ＝μ0 （母平均μはμ0 に等しい）。
いと判定されると、ステップ（ｌ）に進み、今度はｔ検
定が行なわれる。ｔ検定とは、２つの統計的変量群の各
平均の間に有意差が存在するか否かを検定する手法であ
り、概略、以下の手順による（上述の参考文献 参
照）。 （１）仮説の設定 Ｈ0 ：μ＝μ0 （母平均μはμ0 に等しい）。
【００３６】ここでは、２つの統計的変量群のうちの一
方の、基準となる統計的変量群の平均をμ0 、他方の統
計的変量群（サンプル）の平均をμとしたとき、μとμ
0 が統計的に等しい（μ＝μ0 ）か否かを検出する。 （２）サンプルの平均＜ｘ＞と不偏分散Ｖを求める。 （３）サンプルの平均＜ｘ＞の標準偏差√（Ｖ／Ｎ）を
求める。ここで、Ｎはサンプル数を表わす。
方の、基準となる統計的変量群の平均をμ0 、他方の統
計的変量群（サンプル）の平均をμとしたとき、μとμ
0 が統計的に等しい（μ＝μ0 ）か否かを検出する。 （２）サンプルの平均＜ｘ＞と不偏分散Ｖを求める。 （３）サンプルの平均＜ｘ＞の標準偏差√（Ｖ／Ｎ）を
求める。ここで、Ｎはサンプル数を表わす。
【００３７】（４）次の式でｔ0 を求める。 ｔ0 ＝（＜ｘ＞−μ0 ）／｛√（Ｖ／Ｎ）｝ （５）判定 ｜ｔ0 ｜≧ｔ（Ｎ−１，０．０５）ならば仮説Ｈ0 を棄
却する（危険率５％）。
却する（危険率５％）。
【００３８】ここで、ｔ（Ｎ−１，０．０５）は、自由
度φ＝Ｎ−１のｔ分布の両側５％の点である。ステップ
（ｍ）では、ステップ（ｌ）におけるｔ検定において有
意差が存在する（仮説Ｈ0 が棄却された）か否かが判定
され、有意差が存在する場合、ガス洩れがあると判定さ
れ、上述のＦ検定に続き、ｔ検定でも有意差が存在しな
い場合、ガス洩れは無いと判定される。
度φ＝Ｎ−１のｔ分布の両側５％の点である。ステップ
（ｍ）では、ステップ（ｌ）におけるｔ検定において有
意差が存在する（仮説Ｈ0 が棄却された）か否かが判定
され、有意差が存在する場合、ガス洩れがあると判定さ
れ、上述のＦ検定に続き、ｔ検定でも有意差が存在しな
い場合、ガス洩れは無いと判定される。
【００３９】図２は、図１に示すステップ（ａ）で収録
された暗騒音の平滑化パワースペクトルである。この図
２および以降に説明する同様の各図において、横軸は周
波数（ｋＨｚ）、縦軸はパワー（ｄＢ）を示している。
また、ここでは、収録される信号に２０ｋＨｚ〜１００
ｋＨｚのバンドパスフィルタを作用させている。この図
２には、収録した暗騒音を所定の時間長毎に区切り、各
区切り区間内の暗騒音のパワースペクトルが、１０個の
区切り区間について示されている。
された暗騒音の平滑化パワースペクトルである。この図
２および以降に説明する同様の各図において、横軸は周
波数（ｋＨｚ）、縦軸はパワー（ｄＢ）を示している。
また、ここでは、収録される信号に２０ｋＨｚ〜１００
ｋＨｚのバンドパスフィルタを作用させている。この図
２には、収録した暗騒音を所定の時間長毎に区切り、各
区切り区間内の暗騒音のパワースペクトルが、１０個の
区切り区間について示されている。
【００４０】図３は、図１に示すステップ（ｃ）におい
て、図２にパワースペクトルを示す１０個の各区間の暗
騒音に逆フィルタを作用させた後の残差信号の平滑化パ
ワースペクトルを示した図である（ステップ（ｄ）参
照）。ここでは、図２にパワースペクトルを示す１０個
の区切り区間内の暗騒音以外の、同一条件で収録された
別の区切り区間内の暗騒音に基づいて生成された逆フィ
ルタを用いている。尚、複数の区切り区間内の暗騒音に
基づいて、それらの平均的な逆フィルタを構成してもよ
い。
て、図２にパワースペクトルを示す１０個の各区間の暗
騒音に逆フィルタを作用させた後の残差信号の平滑化パ
ワースペクトルを示した図である（ステップ（ｄ）参
照）。ここでは、図２にパワースペクトルを示す１０個
の区切り区間内の暗騒音以外の、同一条件で収録された
別の区切り区間内の暗騒音に基づいて生成された逆フィ
ルタを用いている。尚、複数の区切り区間内の暗騒音に
基づいて、それらの平均的な逆フィルタを構成してもよ
い。
【００４１】図３に示すように、暗騒音はほとんどきれ
いに除去されている。ステップ（ｅ）では、各残差信号
それぞれのパワースペクトルの、５０ｋＨｚ〜１００ｋ
Ｈｚの区間内における最大値と最小値との差を統計的変
量として抽出する。図４は、図１に示すステップ（ｆ）
における、ガス洩れが存在しているときに収録した信号
の、１０個の区切り区間の平滑化パワースペクトルを示
した図、図５は、図４にパワースペクトルを示す信号
に、ステップ（ｂ）において生成された、図２に示す暗
騒音に作用させて図３に示す残差信号を生成した際の逆
フィルタと同一の逆フィルタを作用させた後の残差信号
の平滑化パワースペクトルを示した図である。
いに除去されている。ステップ（ｅ）では、各残差信号
それぞれのパワースペクトルの、５０ｋＨｚ〜１００ｋ
Ｈｚの区間内における最大値と最小値との差を統計的変
量として抽出する。図４は、図１に示すステップ（ｆ）
における、ガス洩れが存在しているときに収録した信号
の、１０個の区切り区間の平滑化パワースペクトルを示
した図、図５は、図４にパワースペクトルを示す信号
に、ステップ（ｂ）において生成された、図２に示す暗
騒音に作用させて図３に示す残差信号を生成した際の逆
フィルタと同一の逆フィルタを作用させた後の残差信号
の平滑化パワースペクトルを示した図である。
【００４２】ステップ（ｉ）では、図５に示す各残差信
号それぞれのパワースペクトルの、５０ｋＨｚ〜１００
ｋＨｚの区間内における最大値と最小値との差が統計的
変量として抽出される。図６は、ステップ（ｅ）で抽出
された統計的変量（最大値−最小値）８０個とステップ
（ｉ）で抽出された統計的変量（最大値−最小値）２０
０個の各ヒストグラムを示した図である。横軸は各統計
的変量の値、縦軸はその値を有する統計的変量のサンプ
ル数を示している。斜線部は、ステップ（ｅ）で抽出さ
れた暗騒音の統計的変量、白抜部は、ステップ（ｉ）で
抽出された、ガス洩れによる音を含む信号に関する統計
的変量である。
号それぞれのパワースペクトルの、５０ｋＨｚ〜１００
ｋＨｚの区間内における最大値と最小値との差が統計的
変量として抽出される。図６は、ステップ（ｅ）で抽出
された統計的変量（最大値−最小値）８０個とステップ
（ｉ）で抽出された統計的変量（最大値−最小値）２０
０個の各ヒストグラムを示した図である。横軸は各統計
的変量の値、縦軸はその値を有する統計的変量のサンプ
ル数を示している。斜線部は、ステップ（ｅ）で抽出さ
れた暗騒音の統計的変量、白抜部は、ステップ（ｉ）で
抽出された、ガス洩れによる音を含む信号に関する統計
的変量である。
【００４３】この図６に示すように、２つの統計的変量
群のヒストグラムが重ならないときは、その中間にしき
い値を設定することにより、ガス洩れがあるか否か判別
されるが、前述したように、正常な状態で間欠的にスチ
ームを漏出させるスチームトラップが存在すると、２つ
の統計的変量群のヒストグラムに重なりが生じ、単純に
はしきい値を設定することはできない。
群のヒストグラムが重ならないときは、その中間にしき
い値を設定することにより、ガス洩れがあるか否か判別
されるが、前述したように、正常な状態で間欠的にスチ
ームを漏出させるスチームトラップが存在すると、２つ
の統計的変量群のヒストグラムに重なりが生じ、単純に
はしきい値を設定することはできない。
【００４４】図７は、スチームトラップによる間欠的な
スチームの洩れが生じた瞬間に収録した音を所定時間毎
に区切ったときの各区切り区間内の音信号の平滑化パワ
ースペクトルを１０区間分示した図、図８は、図７に示
す音信号に、暗騒音のみによる信号から得た逆フィルタ
を作用させたときの残差信号の平滑化パワースペクトル
を示した図である。
スチームの洩れが生じた瞬間に収録した音を所定時間毎
に区切ったときの各区切り区間内の音信号の平滑化パワ
ースペクトルを１０区間分示した図、図８は、図７に示
す音信号に、暗騒音のみによる信号から得た逆フィルタ
を作用させたときの残差信号の平滑化パワースペクトル
を示した図である。
【００４５】また、図９、図１０は、他の機会におけ
る、スチームトラップによる間欠的なスチームの洩れが
生じた瞬間に収録した音の、それぞれ図７、図８と同様
な図である。これらの図から容易に想像されるように、
統計的変量（最大値−最小値）は、異常なガス漏れが存
在しているときの統計的変量（図６の斜線部）と一部重
なることになり、単純なしきい値処理では高精度な判定
は不可能である。
る、スチームトラップによる間欠的なスチームの洩れが
生じた瞬間に収録した音の、それぞれ図７、図８と同様
な図である。これらの図から容易に想像されるように、
統計的変量（最大値−最小値）は、異常なガス漏れが存
在しているときの統計的変量（図６の斜線部）と一部重
なることになり、単純なしきい値処理では高精度な判定
は不可能である。
【００４６】そこで、本実施例では、図１のステップ
（ｊ）〜（ｍ）により、統計的に有意差があるか否かが
判定される。これにより、図７〜図１０に示すスチーム
トラップによる“正常な洩れ”は、暗騒音のみのときと
同様に“正常”と判定させ、連続した“異常な洩れ”の
みを“異常”と判定させることができる。このように、
本実施例によれば、正常状態における現象と異常状態に
おける現象との中間的な現象が存在する場合であって
も、正常、異常を正確に判定することができる。
（ｊ）〜（ｍ）により、統計的に有意差があるか否かが
判定される。これにより、図７〜図１０に示すスチーム
トラップによる“正常な洩れ”は、暗騒音のみのときと
同様に“正常”と判定させ、連続した“異常な洩れ”の
みを“異常”と判定させることができる。このように、
本実施例によれば、正常状態における現象と異常状態に
おける現象との中間的な現象が存在する場合であって
も、正常、異常を正確に判定することができる。
【００４７】尚、図１に示す実施例では、Ｆ検定とｔ検
定との双方の検定を行ない、いずれか一方でも有意差が
あるときに“洩れあり”としているが、これは、本発明
を何に適用するかに応じて異なってよく、例えばＦ検定
ないしｔ検定の一方のみで有意差の有無を判定すること
ができる場合はその一方のみを行なってもよく、また適
用例によっては、Ｆ検定とｔ検定との双方で有意差があ
ったときにはじめて有意差があると判定してもよい。ま
た、Ｆ検定、ｔ検定以外の統計的検定手法を採用しても
よい。また、上述の実施例では有意差の有無を危険率５
％で検定を行なっているが、目的に応じ、あるいは本発
明の適用分野等に応じ、任意の危険率で検定を行なうこ
とができる。あるいは、検定は行なわずに、分散や平均
値のずれの程度をそのまま用いてもよい。分散や平均値
のずれの程度をそのまま用いる手法は、“洩れが存在す
る”、“漏れは存在しない”といった二値的な判定を行
なう適用分野ではなく、例えばモータの作動音が初期状
態の作動音からどの程度変化し、故障ないし不良を生じ
る恐れがどの程度高まったかといった、故障ないし不良
の生じる可能性等を推定する分野に有効である。
定との双方の検定を行ない、いずれか一方でも有意差が
あるときに“洩れあり”としているが、これは、本発明
を何に適用するかに応じて異なってよく、例えばＦ検定
ないしｔ検定の一方のみで有意差の有無を判定すること
ができる場合はその一方のみを行なってもよく、また適
用例によっては、Ｆ検定とｔ検定との双方で有意差があ
ったときにはじめて有意差があると判定してもよい。ま
た、Ｆ検定、ｔ検定以外の統計的検定手法を採用しても
よい。また、上述の実施例では有意差の有無を危険率５
％で検定を行なっているが、目的に応じ、あるいは本発
明の適用分野等に応じ、任意の危険率で検定を行なうこ
とができる。あるいは、検定は行なわずに、分散や平均
値のずれの程度をそのまま用いてもよい。分散や平均値
のずれの程度をそのまま用いる手法は、“洩れが存在す
る”、“漏れは存在しない”といった二値的な判定を行
なう適用分野ではなく、例えばモータの作動音が初期状
態の作動音からどの程度変化し、故障ないし不良を生じ
る恐れがどの程度高まったかといった、故障ないし不良
の生じる可能性等を推定する分野に有効である。
【００４８】表１は、前述した実施例において、可燃性
ガス配管に種々の大きさの人工的な欠陥（孔ないしスリ
ット）を形成し、配管内のガス圧と、音を収録する際の
その人工的な欠陥との間の距離とを種々に変化させたと
きに、欠陥が存在することが正しく判定されるか否かを
示した表である。
ガス配管に種々の大きさの人工的な欠陥（孔ないしスリ
ット）を形成し、配管内のガス圧と、音を収録する際の
その人工的な欠陥との間の距離とを種々に変化させたと
きに、欠陥が存在することが正しく判定されるか否かを
示した表である。
【００４９】
【表１】
【００５０】この表１中、“○”印は、洩れが存在せず
暗騒音のみの場合、およびスチームトラップによる“正
常な洩れ”が存在する場合の双方が“正常”と判定さ
れ、人工欠陥による“異常な洩れ”が存在する場合に
“異常”と判定されたことを示し、“−”印は、実験を
行なわなかったことを示している。すなわち、この表１
は、ここに示す全ての実験で正しい判定が行なわれたこ
とを示している。
暗騒音のみの場合、およびスチームトラップによる“正
常な洩れ”が存在する場合の双方が“正常”と判定さ
れ、人工欠陥による“異常な洩れ”が存在する場合に
“異常”と判定されたことを示し、“−”印は、実験を
行なわなかったことを示している。すなわち、この表１
は、ここに示す全ての実験で正しい判定が行なわれたこ
とを示している。
【００５１】図１１は、本発明の第１の被検体同定装置
の一実施例のブロック図である。ここでは、この図１１
に示す装置を用いて、可燃性ガス配管設備の正常、異常
を検定する場合について説明する。超音波マイクロホン
１０により、先ず暗騒音が収録され、その暗騒音の最初
の時間区間の信号が逆フィルタ生成部１１に入力され
る。逆フィルタ生成部１１では、入力された暗騒音信号
に基づいて逆フィルタが生成される。
の一実施例のブロック図である。ここでは、この図１１
に示す装置を用いて、可燃性ガス配管設備の正常、異常
を検定する場合について説明する。超音波マイクロホン
１０により、先ず暗騒音が収録され、その暗騒音の最初
の時間区間の信号が逆フィルタ生成部１１に入力され
る。逆フィルタ生成部１１では、入力された暗騒音信号
に基づいて逆フィルタが生成される。
【００５２】超音波マイクロホン１０では引き続き暗騒
音が収音され、その収音された暗騒音信号は、逆フィル
タ作用部１２に入力される。逆フィルタ作用部１２で
は、入力された暗騒音信号を所定時間長毎に区切り、各
区切り区間内の暗騒音信号に、逆フィルタ生成部１１で
生成された逆フィルタを作用させ、各残差信号を求め
る。この逆フィルタ作用部１２で生成された各残差信号
は、変量演算部１３に入力される。変量演算部１３で
は、入力された各残差信号の平滑化パワースペクトルが
演算され、５０ｋＨｚ〜１００ｋＨｚの間の、その平滑
化パワースペクトルの最大値と最小値が抽出され、統計
的変量として（最大値−最小値）が求められる。
音が収音され、その収音された暗騒音信号は、逆フィル
タ作用部１２に入力される。逆フィルタ作用部１２で
は、入力された暗騒音信号を所定時間長毎に区切り、各
区切り区間内の暗騒音信号に、逆フィルタ生成部１１で
生成された逆フィルタを作用させ、各残差信号を求め
る。この逆フィルタ作用部１２で生成された各残差信号
は、変量演算部１３に入力される。変量演算部１３で
は、入力された各残差信号の平滑化パワースペクトルが
演算され、５０ｋＨｚ〜１００ｋＨｚの間の、その平滑
化パワースペクトルの最大値と最小値が抽出され、統計
的変量として（最大値−最小値）が求められる。
【００５３】このようにして求められた統計的変量は、
変量記憶部１４に記憶される。次に、図示しないスイツ
チを切り換え、上記の暗騒音のときと同様にして収音さ
れて統計的変量が求められ、変量記憶部１４に記憶され
る。ただし、この際は、逆フィルタ生成部１１では新た
な逆フィルタは生成せず、逆フィルタ作用部１２では、
スイッチを切換える前、すなわち暗騒音のときに生成さ
れた逆フィルタがそのまま用いられる。
変量記憶部１４に記憶される。次に、図示しないスイツ
チを切り換え、上記の暗騒音のときと同様にして収音さ
れて統計的変量が求められ、変量記憶部１４に記憶され
る。ただし、この際は、逆フィルタ生成部１１では新た
な逆フィルタは生成せず、逆フィルタ作用部１２では、
スイッチを切換える前、すなわち暗騒音のときに生成さ
れた逆フィルタがそのまま用いられる。
【００５４】このようにして変量記憶部１４に２つの統
計的変量群が格納されると、それら２つの統計的変量群
が検定部１５に入力される。検定部１５では、前述した
Ｆ検定とｔ検定とにより、それら２つの統計的変量群の
間に統計的な有意差が存在するか否かが検定され、表示
部１６において、その検定の結果が表示される。図１２
は、本発明の第２の被検体同定装置の一実施例のブロッ
ク図である。図１１に示す実施例におけるブロックに対
応するブロックには、図１１に付した番号と同一の番号
を付して示し、相違点のみについて説明する。
計的変量群が格納されると、それら２つの統計的変量群
が検定部１５に入力される。検定部１５では、前述した
Ｆ検定とｔ検定とにより、それら２つの統計的変量群の
間に統計的な有意差が存在するか否かが検定され、表示
部１６において、その検定の結果が表示される。図１２
は、本発明の第２の被検体同定装置の一実施例のブロッ
ク図である。図１１に示す実施例におけるブロックに対
応するブロックには、図１１に付した番号と同一の番号
を付して示し、相違点のみについて説明する。
【００５５】図１２に示す装置には、図１１に示す逆フ
ィルタ生成部１１に代わり、暗騒音に基づいて生成され
た逆フィルタと、暗騒音にその逆フィルタを作用させた
ときの残差信号に基づく統計的変量を記憶する記憶部１
７が備えられている。単機能的な装置の場合、逆フィル
タと暗騒音に関する統計的変量は、一度生成するだけで
もよいため、例えば図示しないパーソナルコンピュータ
等で生成されて、この図１２に示す装置の、記憶部１７
に格納される。その他は、図１１に示す実施例の場合と
同様である。
ィルタ生成部１１に代わり、暗騒音に基づいて生成され
た逆フィルタと、暗騒音にその逆フィルタを作用させた
ときの残差信号に基づく統計的変量を記憶する記憶部１
７が備えられている。単機能的な装置の場合、逆フィル
タと暗騒音に関する統計的変量は、一度生成するだけで
もよいため、例えば図示しないパーソナルコンピュータ
等で生成されて、この図１２に示す装置の、記憶部１７
に格納される。その他は、図１１に示す実施例の場合と
同様である。
【００５６】尚、図１１，図１２に示す実施例におけ
る、例えば逆フィルタ作用部１２や変量演算部１３等に
おける各演算は、各専用のハードウェアで構成してもよ
いが、一般的には、コンピュータシステムにおけるソフ
トウェアで実現される。図１３は、本発明の被検体同定
システムの一実施例の模式図である。多数本の可燃性ガ
ス配管設備が存在する工場内の１カ所もしくは複数箇所
（図１３には１つのみ図示）にポール２１が立設され、
その上端部に超音波をセンスするための超音波マイクロ
ホン１０が備えられている。この超音波マイクロホン１
０に狙った方向からの音のみが入力されように、この超
音波マイクロホン１０には、超音波マイクロホン１０の
先端が向いた方向に開口２２ａを有するフード２２が被
せられている。このフード付超音波マイクロホン１０
は、この超音波マイクロホン１０の向きを制御する姿勢
制御装置２３に取り付けられており、この超音波マイク
ロホン１０は、姿勢制御装置２３により上下方向（図示
のＡ−Ａ方向）および左右方向（図示のＢ−Ｂ方向）の
向きが制御される。姿勢制御装置２３は、超音波マイク
ロホン１０が、あらかじめ決められたシーケンスに従っ
て、間欠的に種々の方向を向いてはまた初期の方向を向
くように、循環的に、その超音波マイクロホン１０の向
きを制御する。
る、例えば逆フィルタ作用部１２や変量演算部１３等に
おける各演算は、各専用のハードウェアで構成してもよ
いが、一般的には、コンピュータシステムにおけるソフ
トウェアで実現される。図１３は、本発明の被検体同定
システムの一実施例の模式図である。多数本の可燃性ガ
ス配管設備が存在する工場内の１カ所もしくは複数箇所
（図１３には１つのみ図示）にポール２１が立設され、
その上端部に超音波をセンスするための超音波マイクロ
ホン１０が備えられている。この超音波マイクロホン１
０に狙った方向からの音のみが入力されように、この超
音波マイクロホン１０には、超音波マイクロホン１０の
先端が向いた方向に開口２２ａを有するフード２２が被
せられている。このフード付超音波マイクロホン１０
は、この超音波マイクロホン１０の向きを制御する姿勢
制御装置２３に取り付けられており、この超音波マイク
ロホン１０は、姿勢制御装置２３により上下方向（図示
のＡ−Ａ方向）および左右方向（図示のＢ−Ｂ方向）の
向きが制御される。姿勢制御装置２３は、超音波マイク
ロホン１０が、あらかじめ決められたシーケンスに従っ
て、間欠的に種々の方向を向いてはまた初期の方向を向
くように、循環的に、その超音波マイクロホン１０の向
きを制御する。
【００５７】超音波マイクロホン１０で収録された超音
波信号は、ケーブル２４を経由して、例えば集中管理室
等に設置された、コンピュータシステムで構成されるモ
ニタ装置２５に入力される。モニタ装置２５では、図１
１の各部１１〜１６に対応する機能がソフトウェアを使
って実現されており、モニタ装置２５では、先ず、工場
内の配管全てが正常な状態にある場合において、超音波
マイクロホン１０が各方向を向く毎にその方向を向いた
超音波マイクロホン１０で収録される超音波信号に基づ
いて、その方向に対応する逆フィルタ、およびその方向
に対応する、基準となる統計的変量群が求められる。
波信号は、ケーブル２４を経由して、例えば集中管理室
等に設置された、コンピュータシステムで構成されるモ
ニタ装置２５に入力される。モニタ装置２５では、図１
１の各部１１〜１６に対応する機能がソフトウェアを使
って実現されており、モニタ装置２５では、先ず、工場
内の配管全てが正常な状態にある場合において、超音波
マイクロホン１０が各方向を向く毎にその方向を向いた
超音波マイクロホン１０で収録される超音波信号に基づ
いて、その方向に対応する逆フィルタ、およびその方向
に対応する、基準となる統計的変量群が求められる。
【００５８】モニタ装置２５では、以後、監視状態に入
り、超音波マイクロホン１０が各方向を向く毎に、その
方向に対応する超音波信号に逆フィルタを作用させて統
計的変量群を求め、その統計的変量群と基準となる統計
的変量群との間に統計的有意差が存在するか否かの検定
が行なわれ、その検定結果が表示画面２５ａ上に表示さ
れる。
り、超音波マイクロホン１０が各方向を向く毎に、その
方向に対応する超音波信号に逆フィルタを作用させて統
計的変量群を求め、その統計的変量群と基準となる統計
的変量群との間に統計的有意差が存在するか否かの検定
が行なわれ、その検定結果が表示画面２５ａ上に表示さ
れる。
【００５９】尚、上記のシステムでは、超音波マイクロ
ホン１０は間欠的に種々の方向を向くとして説明した
が、超音波マイクロホン１０を、連続的に種々の方向に
向けてもよい。以上の各実施例は、音（超音波）を収録
して音どうしに有意差が存在するか否かを検定する例で
あるが、本発明において対象とする物理量は、超音波等
の音に限らず、あらゆる物理量に適用可能である。ま
た、上述の各実施例は可燃性ガス配管の洩れの有無の検
定に、本発明を適用した例であるが、本発明は被検体が
限定されるものではなく、極めて広い適用分野を有する
ものである。
ホン１０は間欠的に種々の方向を向くとして説明した
が、超音波マイクロホン１０を、連続的に種々の方向に
向けてもよい。以上の各実施例は、音（超音波）を収録
して音どうしに有意差が存在するか否かを検定する例で
あるが、本発明において対象とする物理量は、超音波等
の音に限らず、あらゆる物理量に適用可能である。ま
た、上述の各実施例は可燃性ガス配管の洩れの有無の検
定に、本発明を適用した例であるが、本発明は被検体が
限定されるものではなく、極めて広い適用分野を有する
ものである。
【００６０】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
被検体に何らかの変化が生じたか否かの高精度な検定、
もしくはその変化の程度の高精度な推定を行なうことが
できる。
被検体に何らかの変化が生じたか否かの高精度な検定、
もしくはその変化の程度の高精度な推定を行なうことが
できる。
【図１】本発明の被検体同定方法の一実施例を示すフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図２】暗騒音の平滑化パワースペクトルである。
【図３】図２にパワースペクトルを示す１０個の各区間
の暗騒音に逆フィルタを作用させた後の残差信号の平滑
化パワースペクトルを示した図である。
の暗騒音に逆フィルタを作用させた後の残差信号の平滑
化パワースペクトルを示した図である。
【図４】ガスの洩れが存在しているときに収録した信号
の、１０個の区切り区間の平滑化パワースペクトルを示
した図である。
の、１０個の区切り区間の平滑化パワースペクトルを示
した図である。
【図５】図４にパワースペクトルを示す信号に、図２に
示す暗騒音に作用させて図３に示す残差信号を生成した
際の逆フィルタと同一の逆フィルタを作用させた後の残
差信号のパワースペクトルを示した図である。
示す暗騒音に作用させて図３に示す残差信号を生成した
際の逆フィルタと同一の逆フィルタを作用させた後の残
差信号のパワースペクトルを示した図である。
【図６】２つの統計的変量（最大値−最小値）群の各ヒ
ストグラムを示した図である。
ストグラムを示した図である。
【図７】スチームトラップによる間欠的な洩れが生じた
瞬間に収録した音を所定時間毎に区切ったときの各区切
り区間内の音信号の平滑化パワースペクトルを１０区間
分示した図である。
瞬間に収録した音を所定時間毎に区切ったときの各区切
り区間内の音信号の平滑化パワースペクトルを１０区間
分示した図である。
【図８】図７に示す音信号に、暗騒音のみによる信号か
ら得た逆フィルタを作用させたときの残差信号のパワー
スペクトルを示した図である。
ら得た逆フィルタを作用させたときの残差信号のパワー
スペクトルを示した図である。
【図９】他の機会におけるスチームトラップによる間欠
的な洩れが生じた瞬間に収録した音を所定時間毎に区切
ったときの各区切り区間内の音信号の平滑化パワースペ
クトルを１０区間分示した図である。
的な洩れが生じた瞬間に収録した音を所定時間毎に区切
ったときの各区切り区間内の音信号の平滑化パワースペ
クトルを１０区間分示した図である。
【図１０】図９に示す音信号に、暗騒音のみによる信号
から得た逆フィルタを作用させたときの残差信号のパワ
ースペクトルを示した図である。
から得た逆フィルタを作用させたときの残差信号のパワ
ースペクトルを示した図である。
【図１１】本発明の第１の被検体同定装置の一実施例の
ブロック図である。
ブロック図である。
【図１２】本発明の第２の被検体同定装置の一実施例の
ブロック図である。
ブロック図である。
【図１３】本発明の被検体同定システムの一実施例の模
式図である。
式図である。
【符号の説明】 １０ マイクロホン １１ 逆フィルタ生成部 １２ 逆フィルタ作用部 １３ 変量演算部 １４ 変量記憶部 １５ 検定部 １６ 表示部 １７ 記憶部 ２１ ポール ２２ フード ２３ マイクロホン姿勢制御装置 ２４ ケーブル ２５ モニタ装置
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 玉乃井 愛仁 山口県玖珂郡和木町和木６丁目１番１号 興亜石油株式会社 麻里布製油所内 (56)参考文献 特開 平７−43259（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−171507（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−280603（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−18739（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−235027（ＪＰ，Ａ) 特公 平４−47842（ＪＰ，Ｂ２) 特公 平６−25930（ＪＰ，Ｂ２) 兵藤文夫 外３名「水車・発電機の設 備診断アルゴリズムの開発▲Ｉ▼」平成 ５年電気関係学会四国支部連合大会講演 論文集、平成５年10月15日、Ｐ67 (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01D 21/00 G01M 19/00 G05B 23/02
Claims (6)
- 【請求項１】 所定の第１の被検体から所定の物理量を
担持する複数の、それぞれが時系列の複数のサンプリン
グデータの集合からなる第１の時系列信号を得る第１過
程と、 前記複数の第１の時系列信号のうちの少なくとも１つの
第１の時系列信号に基づいて逆フィルタを構成する第２
過程と、 前記複数の第１の時系列信号のうちの少なくとも一部か
らなる複数の第１の時系列信号それぞれに前記逆フィル
タを作用させることにより複数の第１の残差信号を求め
る第３過程と、 前記複数の第１の残差信号それぞれのパワースペクトル
の、所定の周波数区間内における最大値と最小値との差
からなる複数の所定の統計的変量を求める第４過程と、 所定の第２の被検体から前記所定の物理量を担持する複
数の、それぞれが時系列の複数のサンプリングデータの
集合からなる第２の時系列信号を得る第５過程と、 前記第２の時系列信号それぞれに前記逆フィルタを作用
させることにより複数の第２の残差信号を求める第６過
程と、 前記複数の第２の残差信号それぞれのパワースペクトル
の、前記周波数区間と同一の周波数区間における最大値
と最小値との差からなる複数の統計的変量を求める第７
過程と、 前記第４過程で求められた複数の統計的変量と前記第７
過程で求められた複数の統計的変量との間の統計的相違
を推定もしくは検定する第８過程とを有することを特徴
とする被検体同定方法。 - 【請求項２】 前記第８過程が、母分散及び／又は母平
均の相違を推定もしくは検定するものであることを特徴
とする請求項１記載の被検体同定方法。 - 【請求項３】 前記第１の被検体と前記第２の被検体
が、互いに同一もしくは同種の被検体であることを特徴
とする請求項１又は２記載の被検体同定方法。 - 【請求項４】 被検体の所定の物理量を測定して該所定
の物理量を担持する、時系列の複数のサンプリングデー
タの集合からなる時系列信号を得るセンサと 、 前記センサにより得られた時系列信号に基づいて逆フィ
ルタを生成する逆フィルタ生成手段と、 前記センサにより得られた複数の時系列信号に、前記逆
フィルタ生成手段により生成された逆フィルタを作用さ
せることにより残差信号を求め該残差信号のパワースペ
クトルの、所定の周波数区間内における最大値と最小値
との差からなる統計的変量を求める変量演算手段と、 前記変量演算手段で求められた前記統計的変量を複数記
憶する記憶手段と、 前記記憶手段に記憶された複数の前記統計的変量が少な
くとも２つの群に分けられてなる各群間の統計的相違の
推定もしくは検定を行なう統計手段とを備えたことを特
徴とする被検体同定装置。 - 【請求項５】 逆フィルタと複数の所定の統計的変量と
を記憶する第１の記憶手段と、 被検体の所定の物理量を測定して該所定の物理量を担持
する、時系列の複数のサンプリングデータの集合からな
る時系列信号を得るセンサと、 前記センサにより得られた時系列信号に、前記第１の記
憶手段に記憶された逆フィルタを作用させることにより
残差信号を求め該残差信号のパワースペクトルの、所定
の周波数区間内における最大値と最小値との差からなる
統計的変量を求める変量演算手段と、 前記変量演算手段で求められた前記統計的変量を複数記
憶する第２の記憶手段と、 前記第１の記憶手段に記憶された複数の前記統計的変量
と、前記第２の記憶手段に記憶された複数の前記統計的
変量との間の統計的相違を推定もしくは検定する統計手
段とを備えたことを特徴とする被検体同定装置。 - 【請求項６】 被検体に対し所定の位置関係を有する位
置に設置された、少なくとも１つの音圧センサと、 前記音圧センサを複数の各方向に向けるセンサ姿勢制御
装置と、 前記音圧センサにより得られた、時系列の複数のサンプ
リングデータの集合からなる音信号に基づいて逆フィル
タを生成する逆フィルタ生成手段、前記音圧セ ンサによ
り得られた複数の音信号に、前記逆フィルタ生成手段に
より生成された逆フィルタを作用させることにより残差
信号を求め該残差信号のパワースペクトルの、所定の周
波数区間内における最大値と最小値との差からなる統計
的変量を求める変量演算手段、前記変量演算手段で求め
られた前記統計的変量を複数記憶する記憶手段、および
前記記憶手段に記憶された複数の前記統計的変量が少な
くとも２つの群に分けられてなる各群間の統計的相違の
推定もしくは検定を行なう統計手段を有するモニタ装置
とを備えたことを特徴とする被検体同定システム。
Priority Applications (7)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
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