JP3598266B2 - Device abnormality diagnosis method and device - Google Patents
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Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、自動車や産業機械などの機器の異常を機器発生音によって異常音の発生位置を特定する機器異常診断方法および装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
一般に、機器の異常は小さな異常が発生している状態で運転を続けるために拡大する。したがって、機器の異常を早期に検出して適切な対策を施すことが要求される。
【0003】
従来、機器の異常を検出するには、機器が発生する騒音や振動の機器発生音の測定を行い、機器の健全な状態とそのレベルの大小や周波数特性を比較することによって検出し、かつ発生位置の特定を行うようにしている。この異常検出は、異常音の発生位置が一つである場合や、機器の異常音以外の音や反射音等が少ない場合には有効である。
【0004】
ところが、異常音の発生位置が複数であったり、また、機器の近傍に予め設定した評価点に機器からの騒音以外の音(暗騒音)が到達している場合には、その位置の特定は非常に困難である。
【0005】
このようなことを解決するために、機器の複数の個所に機器発生音センサを設け、これら機器発生音センサで検出した機器発生音(騒音)エネルギー比によって影響割合(寄与度合)を求め、異常発生位置を特定することが提案されている。このことは、例えば、特開平11―118592号公報に記載されている。
【0006】
なお、機器発生音センサで検出した機器発生音(騒音)エネルギー比によって影響割合(寄与度合)を求めることは、特開平5―26722号公報にも記載されている。
【0007】
【発明が解決しようとする課題】
従来技術は複数の機器発生音センサで検出した機器発生音(騒音)エネルギー比によって影響割合(寄与度合)を求めて異常発生位置を特定するようにしている。このため、異常音となる特定周波数が複数ある場合に纏めて判断することになり発生位置を特定できないという問題点を有する。
【0008】
本発明の目的は、機器の異常によって発生した異常音の発生位置を適確に特定することができる機器異常診断方法および装置を提供することにある。
【0009】
【課題を解決するための手段】
本発明の特徴とするところは、予め定めた評価点における機器異常音の周波数を騒音計で特定し、騒音計で特定した機器異常音周波数について影響割合(寄与度合)を求める寄与解析を行うようにしたことにある。
【0010】
本発明は、予め定めた評価点に設置した騒音計で特定された1または複数の機器異常音周波数について影響割合(寄与度合)を求める寄与解析を行うようにしているので、機器の異常によって発生した異常音の発生位置を適確に特定することができる。
【0011】
【発明の実施の形態】
図1に本発明の一実施例を示す。
【0012】
図1において、工作機械1には、機械から発生する騒音を取込むための複数の機器発生音センサ3a〜3dが設置されている。図1では4個のセンサ3a〜3dを設けた例を示している。これらセンサ3a〜3dで取込まれた騒音信号は寄与解析部5に入力される。
【0013】
また、予め異常音を評価する位置として設定した評価点位置周辺には、機器1からの発生騒音以外の暗騒音を取込むための暗騒音センサ4a〜4dが設置され、これらのセンサ4a〜4dで取込まれた信号も寄与解析部5に入力される。評価点位置には、到達する騒音を取込み目標騒音信号として出力する評価点センサ2と、評価点位置での騒音の時間変動を見たり周波数分析を行ったりするための騒音計7が設置されている。
【0014】
評価点センサ2で取込まれた目標騒音信号は寄与解析部5に入力される。騒音計7に取込まれた信号は、周波数分析された後に異常音の発生要因となる特定周波数を抽出され、制御演算手段としてのパーソナルコンピュータ(パソコン)6に加えられる。
【0015】
異常音の特定周波数の情報は、パーソナルコンピュータ6から寄与解析部5に送られ、特定周波数帯域に対する計算を行うよう指示される。寄与解析部5は、各センサ3a〜3d、4a〜4dから取込まれた信号を用いた収束計算が行われ、その結果各センサ位置騒音の評価点に対する影響度を算出する。寄与解析部5で計算を行った結果は、再びパーソナルコンピュータ6に入力される。この結果から、機器の異常音発生位置の特定や、暗騒音の影響把握を行う。
【0017】
図2に寄与解析部5の一例詳細構成図を示す。
【0018】
図2において、寄与解析部5は、評価点に設置された評価点センサ2の出力信号に対するバンドパスフィルタ10、音源(異常音が発生している機器)の近傍に一または複数個設置された異常音探査用の機器発生音センサ3a〜3d、および評価点周囲に設置された暗騒音用センサ4a〜4d、センサ3a〜3dと4a〜4dの出力信号に対するバンドパスフィルタ11a〜11dおよび12〜12d、バンドパスフィルタ11a〜11dと12a〜12dの出力を遅延させる遅延回路13a〜13dおよび14a〜14d、遅延回路13a〜13dと14a〜14dの出力をディジタル値に変換するA/D変換器15、A/D変換器15の出力の増幅、位相等を調節する適応フィルタ16a〜16dおよび17a〜17d、適応フィルタ16a〜16dと17a〜17dの出力を加算する加算回路18、加算回路18の出力波形とバンドパスフィルタ10の出力波形とを比較する比較器19、比較器19から出力される出力波形の間の残差が所定の値以下になるように、所定の適応アルゴリズムに基づき適応フィルタ16a〜16dないし17a〜17dの係数を更新する計算を実行する収束計算手段20とから構成されている。
【0019】
図2に示す寄与解析部5の収束計算を行う適応アルゴリズムは、当業者にはよく知られており、例えば特開平5−26722号に記載されたアルゴリズムを用いることが出来る。
【0020】
さて、評価点位置には騒音計7が設置され、周波数分析を行うことで異常音の発生要因となる特定周波数を抽出する。特定周波数の情報はパソコン6を通して寄与解析部5に入力される。寄与解析部5内では、各センサ3a〜3dと4a〜4dからの入力信号が通過するバンドパスフィルタ11a〜11dと12a〜12dに特定周波数の情報が送られ、バンドパスフィルタを通過する信号の周波数帯域を特定することで、特定周波数域に対する寄与解析を行うことができる。
【0021】
寄与解析は、バンドパスフィルタ10の出力波形と、加算回路18の出力波形とが一致するように、各適応フィルタ16a〜16d、17a〜17dの係数が自動的に更新されていき、残差信号が十分に小さく所定値になった時点で、そのときの各適応フィルタ16a〜16d、17a〜17d出力信号のエネルギー比から異常音探査用の機器発生音センサ3a〜3d近傍の各影響度、およびそれ以外の暗騒音の影響度を決定することができる。
【0022】
図3は、本発明による機器の異常音発生位置特定までの動作フロー図である。
【0023】
まず、ステップS1において騒音計7が異常音の検出を行う。騒音計7は図4(a)に示すように、測定結果からある時間t1にて異常音が発生したということを判断する。
【0024】
次に、騒音計7はステップS2において異常音周波数成分の抽出であるが、ステップS1にて検出された異常音に対して周波数分析を実行する。騒音計7は、図4(a)で異常音が検出された時刻t1の騒音に対して周波数分析を行い、図4(b)に示すような周波数分析結果から特定周波数f1の検出を行う。図4(a)および図4(b)に示すような異常音の時間変化や周波数分析結果の情報は、パソコン6に取込まれた後、特定周波数を指定する情報として寄与解析部5に入力される。
【0025】
寄与解析部5はステップS3においてステップS2で抽出された特定周波数に対して寄与解析を開始する。寄与解析部5で行われる解析の詳細は、図2に示す通りである。ステップS4で異常音が変動しているかどうかを騒音計7の時間変化から判断する。
【0026】
異常音が変動している場合は、ステップS5に移行して寄与解析部5においてリアルタイム分析を行う。異常音発生位置の特定は、ステップS6に示すように、異常音の変動に追随して影響度が変動するセンサ位置から求めるものであり、ステップS6の結果を受けてステップS7である連続的な変動音や単発音として発生する異常音の発生位置の特定を行う。その結果、ステップS11に進み機器1の異常音発生場所特定終了となる。
【0027】
次に異常音が変動していない場合について説明する。この場合、ステップS8の影響度算出を寄与解析部5にて行う。その結果は図5(a)、図5(b)に示すように各センサ毎の影響度が算出されパソコン6に表示される。
【0028】
図5(a)はセンサ3dの影響度が大きいことから、機器発生音センサ3d近傍から異常音が発生していると判断することができる。また、図5(b)では、センサ4b、4cの影響が大きいことから、異常音が実は機器1からではなくそれ以外の暗騒音から生じていると判断することができる。
【0029】
このように異常音が生じる要因となっているものが、実際は機器からのものではなく周囲の暗騒音である場合にもこのように判断することができる。
【0030】
異常音の発生要因となる特定周波数域騒音の発生位置の特定は、ステップS9の最も影響度の大きなセンサを特定することにより行う。従って、ステップS10の機器からの連続的で変動のない異常音発生位置の特定はパソコン6の表示結果から判断することができ、最終的なステップS11で機器1の異常音発生場所特定される。
【0031】
なお、騒音計7による周波数分析結果において、図4(b)の特定周波数f1に代表されるような特定周波数が複数個存在した場合にも、この方法は有効である。その際には、複数個の特定周波数それぞれに帯域を絞った形で寄与解析を行い、影響度の大きなセンサの特定を行う。
【0032】
図6に評価点位置での騒音に対する周波数分析がされないまま寄与解析を行う従来の場合の解析結果を示す。
【0033】
寄与解析部5のバンドパスフィルタに対する特定周波数の指定がないため、寄与解析は全周波数域を含む形で行われる。全周波数域に対して影響度の大きいセンサ位置の抽出は可能であるが、そのセンサがどの周波数域の音に対して影響が大きいかという判断はできない。従って、特定周波数が図4(b)に示すようにf1だけでなく、f2、f3…と複数存在する場合、全周波数域を含む形の解析では特定周波数毎の発生位置特定は困難となる。
【0034】
このようにして機器の異常発生位置を特定するのであるが、機器異常発生音の特定周波数をあらかじめ抽出して寄与解析を行っているので異常音の発生位置の特定を特定周波数帯域毎に指定することによって発生位置を適確に特定することが可能となる。
【0035】
【発明の効果】
本発明は、予め定めた評価点に設置した騒音計で特定された1または複数の機器異常音周波数について影響割合(寄与度合)を求める寄与解析を行うようにしているので、機器の異常によって発生した異常音の発生位置を適確に特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の一実施例を示す構成図である。
【図2】寄与解析部の一例詳細構成図である。
【図3】本発明の動作を説明するためのフロー図である。
【図4】本発明を説明するための特性図である。
【図5】本発明を説明するための特定周波数の寄与解析結果の一例図である。
【図6】従来技術による寄与解析結果の一例図である。
【符号の説明】
1…工作機械、2…評価点センサ、3a〜3d…機器発生音センサ、4a〜4d…暗騒音センサ、5…寄与解析部、6…パーソナルコンピュータ、7…騒音計、10、11a〜11d、12a〜12d…バンドパスフィルタ、13a〜13d、14a〜14d…遅延回路、15…A/D変換器、16a〜16d、17a〜17d…適応フィルタ、18…加算器、19…比較器、20…収束計算部。[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a device abnormality diagnosis method and apparatus for identifying an abnormality position of an abnormal sound by using a device generated sound in the case of a device such as an automobile or an industrial machine.
[0002]
[Prior art]
Generally, the abnormality of the device is enlarged in order to continue the operation in a state where a small abnormality has occurred. Therefore, it is required to detect an abnormality of the device at an early stage and take an appropriate countermeasure.
[0003]
Conventionally, to detect abnormalities in equipment, measure the noise and vibration generated by the equipment, and compare the sound state of the equipment with its level and its frequency characteristics to detect The position is specified. This abnormality detection is effective when there is only one abnormal sound occurrence position, or when there is little sound other than the abnormal sound of the device, reflected sound, or the like.
[0004]
However, when there are a plurality of abnormal sound occurrence positions, or when sound (background noise) other than noise from the device reaches a preset evaluation point in the vicinity of the device, the position cannot be specified. Very difficult.
[0005]
In order to solve this problem, equipment-generated sound sensors are provided at a plurality of locations on the equipment, and the influence ratio (degree of contribution) is determined based on the equipment-generated sound (noise) energy ratio detected by these equipment-generated sound sensors. It has been proposed to identify the location of occurrence. This is described, for example, in JP-A-11-118592.
[0006]
The calculation of the influence ratio (degree of contribution) based on the energy ratio of the device-generated sound (noise) detected by the device-generated sound sensor is also described in JP-A-5-26722.
[0007]
[Problems to be solved by the invention]
In the related art, an abnormality occurrence position is specified by obtaining an influence ratio (contribution degree) based on a device generated sound (noise) energy ratio detected by a plurality of device generated sound sensors. For this reason, when there are a plurality of specific frequencies that are abnormal sounds, it is determined collectively and there is a problem that the generation position cannot be specified.
[0008]
An object of the present invention is to provide a device abnormality diagnosis method and apparatus capable of accurately specifying a position where an abnormal sound generated due to a device abnormality is generated.
[0009]
[Means for Solving the Problems]
A feature of the present invention is to perform a contribution analysis in which the frequency of an abnormal device sound at a predetermined evaluation point is specified by a sound level meter and an influence ratio (contribution degree) is determined for the abnormal device sound frequency specified by the sound level meter. It is to have done.
[0010]
According to the present invention, a contribution analysis is performed to determine an influence ratio (degree of contribution) for one or a plurality of abnormal sound frequencies of a device specified by a sound level meter installed at a predetermined evaluation point. The occurrence position of the abnormal sound can be accurately specified.
[0011]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
FIG. 1 shows an embodiment of the present invention.
[0012]
In FIG. 1, a machine tool 1 is provided with a plurality of device generated sound sensors 3a to 3d for taking in noise generated from the machine. FIG. 1 shows an example in which four sensors 3a to 3d are provided. The noise signals captured by these sensors 3a to 3d are input to the
[0013]
In addition, background noise sensors 4a to 4d for taking in background noise other than the noise generated from the device 1 are installed around an evaluation point position previously set as a position for evaluating an abnormal sound, and these sensors 4a to 4d Is also input to the
[0014]
The target noise signal captured by the
[0015]
The information on the specific frequency of the abnormal sound is sent from the
[0017]
FIG. 2 shows an example of a detailed configuration diagram of the
[0018]
In FIG. 2, one or a plurality of
[0019]
The adaptive algorithm for performing the convergence calculation of the
[0020]
Now, a sound level meter 7 is installed at the evaluation point position, and a frequency analysis is performed to extract a specific frequency that is a cause of an abnormal sound. Information on the specific frequency is input to the
[0021]
In the contribution analysis, the coefficients of the adaptive filters 16a to 16d and 17a to 17d are automatically updated so that the output waveform of the band-
[0022]
FIG. 3 is an operation flow chart up to identification of an abnormal sound occurrence position of the device according to the present invention.
[0023]
First, in step S1, the sound level meter 7 detects an abnormal sound. As shown in FIG. 4A, the sound level meter 7 determines from the measurement result that an abnormal sound has occurred at a certain time t1.
[0024]
Next, the sound level meter 7 extracts an abnormal sound frequency component in step S2, and performs frequency analysis on the abnormal sound detected in step S1. The sound level meter 7 performs a frequency analysis on the noise at the time t1 when the abnormal sound is detected in FIG. 4A, and detects the specific frequency f1 from the frequency analysis result as illustrated in FIG. 4B. 4A and 4B, the information of the time change of abnormal sound and the result of frequency analysis are input to the
[0025]
In step S3, the
[0026]
If the abnormal sound is fluctuating, the process proceeds to step S5, and the
[0027]
Next, a case where the abnormal sound does not fluctuate will be described. In this case, the
[0028]
In FIG. 5A, since the degree of influence of the sensor 3d is large, it can be determined that an abnormal sound is generated near the device generated sound sensor 3d. Further, in FIG. 5B, since the influence of the sensors 4b and 4c is large, it can be determined that the abnormal sound is actually caused not by the device 1 but by other background noise.
[0029]
Such a determination can be made even when the factor causing the abnormal sound is not the device but the background noise.
[0030]
The occurrence position of the specific frequency range noise that causes the abnormal sound is identified by identifying the sensor having the greatest influence in step S9. Therefore, it is possible to determine the position of the abnormal sound occurrence from the device in step S10 which is continuous and unchanging from the display result of the
[0031]
Note that this method is also effective when a plurality of specific frequencies represented by the specific frequency f1 in FIG. At this time, the contribution analysis is performed in a form where the band is narrowed down to each of the plurality of specific frequencies, and the sensor having a large influence is specified.
[0032]
FIG. 6 shows an analysis result of a conventional case in which contribution analysis is performed without performing frequency analysis on noise at the evaluation point position.
[0033]
Since there is no designation of a specific frequency for the band-pass filter of the
[0034]
In this way, the position where the abnormality of the device occurs is specified. Since the specific frequency of the device abnormal sound is extracted in advance and the contribution analysis is performed, the specification of the position where the abnormal sound occurs is specified for each specific frequency band. This makes it possible to accurately specify the generation position.
[0035]
【The invention's effect】
According to the present invention, a contribution analysis is performed to determine an influence ratio (contribution degree) for one or more abnormal sound frequencies of a device specified by a sound level meter installed at a predetermined evaluation point. The occurrence position of the abnormal sound can be specified accurately.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a configuration diagram showing one embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a detailed configuration diagram of an example of a contribution analysis unit.
FIG. 3 is a flowchart illustrating the operation of the present invention.
FIG. 4 is a characteristic diagram for explaining the present invention.
FIG. 5 is an example of a contribution analysis result of a specific frequency for explaining the present invention.
FIG. 6 is an example of a contribution analysis result according to a conventional technique.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Machine tool, 2 ... Evaluation point sensor, 3a-3d ... Equipment generated sound sensor, 4a-4d ... Background noise sensor, 5 ... Contribution analysis unit, 6 ... Personal computer, 7 ... Sound meter, 10, 11a-11d, 12a to 12d: band-pass filter, 13a to 13d, 14a to 14d: delay circuit, 15: A / D converter, 16a to 16d, 17a to 17d: adaptive filter, 18: adder, 19: comparator, 20 ... Convergence calculation unit.
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