JP4265474B2 - 異音発生源特定装置及び異音発生源特定方法 - Google Patents

Description

本発明は、異音を発する機械装置における異音発生源を特定するための異音発生源特定装置及び異音発生源特定方法に関する。

異音を発する機械装置における異音発生源を特定するための異音発生源特定装置として、機械装置における正常時の振動パターンを予め記憶しておき、前記機械装置において複数箇所に取り付けた振動センサにより振動パターンを検出し、当該検出された振動パターンを正常な振動パターンと比較し、検出された振動パターンが正常な振動パターンから外れた場合に異常振動と判断して異音発生源を特定する装置が従来から知られている（例えば、特許文献１参照）。

機械装置において異音のみを頼りにして異音発生源を特定すると、異音が最も大きな箇所に不具合があると捉えがちであるので、上記の異音発生源特定装置のように、振動パターンを異音発生源を特定するための一つのパラメータとすることは有効である。

しかしながら、上記の異音発生源特定装置では、振動パターンのみを頼りにして、正常なパターンから外れる振動パターンを一律に異常と判断するため、例えば、異常な振動が同時に複数発生した場合等には、異音と振動パターンとの因果関係が明らかにならず、異音の発生源を正確に特定することが出来ない。

従って、異音の発生源を正確に特定するには、実際に検出された異音と振動とを対応させて異音発生源を特定することが好ましいが、異音と振動との対応付けを自動化するのは困難であり、結果的に検査者の感覚に依存せざるを得ず、異音発生源の特定にバラツキが生じる問題があった。
特開２００２−２５７６２３号公報

本発明は、異音発生源をバラツキなく特定することが可能な異音発生源特定装置及び異音発生源特定方法を提供することを目的とする。
上記目的を達成するために、本発明によれば、異音を発する機械装置における異音発生源を特定するための異音発生源特定装置であって、前記機械装置から発する音波を検出する音波検出手段と、前記機械装置の複数箇所における振動を検出する複数の振動検出手段と、前記音波検出手段により検出された前記音波の波形と、前記各振動検出手段により検出された前記各振動の波形をそれぞれ比較し、前記音波波形に対して前記各振動波形の近似している程度を示す類似度をそれぞれ算出する類似度算出手段と、前記類似度算出手段により算出された類似度に基づいて、前記複数の振動の中で前記音波の波形に最も近似している波形を有する振動を発している箇所を前記機械装置における異音発生源と特定する特定手段と、を少なくとも備えた異音発生源特定装置が提供される。

また、上記目的を達成するために、本発明によれば、異音を発する機械装置における異音発生源を特定するための異音発生源特定方法であって、前記機械装置から発する音波を検出すると共に、前記機械装置における複数箇所で振動を検出し、前記検出された音波の波形に対して、前記検出された各振動の波形を比較し、前記音波波形に対して前記各振動波形の近似している程度を示す類似度をそれぞれ算出し、前記複数の振動の中で前記音波の波形に最も近似している波形を有する振動を発している箇所を前記機械装置における異音発生源と特定する異音発生源特定方法が提供される。

本発明では、機械装置から発する異音の音波を検出すると共に当該機械装置における複数箇所での振動を検出し、当該検出された複数の振動の中で前記音波の波形に最も近似している波形を有する振動を発している箇所を異音発生源と特定する。これにより、異音と振動とを自動的に対応付けて、異音発生源特定の自動化を図ることが可能となり、異音発生源をバラツキなく特定することが可能となる。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。

図１は本発明の実施形態に係る異音発生源特定装置の全体構成を示す概略図、図２は本発明の実施形態に係る異音発生源特定方法の手順を示すフローチャート、図３（Ａ）は本発明の実施形態においてマイクロフォンにより検出された音波波形の一例を示すグラフ、図３（Ｂ）は本発明の実施形態において振動センサにより検出された振動波形の一例を示すグラフ、図４（Ａ）は図３（Ａ）に示す音波波形に対する周波数解析の結果を示すグラフ、図４（Ｂ）は図３（Ｂ）に示す振動波形に対する周波数解析の結果を示すグラフ、図５（Ａ）は図３（Ａ）に示す音波波形に対してフィルタ処理を行った後の音波波形を示すグラフ、図５（Ｂ）は図３（Ｂ）に示す振動波形に対してフィルタ処理を行った後の振動波形を示すグラフ、図６は図５（Ａ）に示す音波波形及び図５（Ｂ）に示す振動波形に対してそれぞれ特徴強調処理を行った後の各波形を示すグラフである。

先ず、本発明の実施形態に係る異音発生源特定装置について説明すると、この異音発生源特定装置１は、図１に示すように、１１個の振動センサ１０ａ〜１０ｋ（振動検出手段）と、１個のマイクロフォン２０（音波検出手段）と、これら振動センサ１０ａ〜１０ｋ及びマイクロフォン２０により検出された振動波形及び音波波形に基づいて異音発生源を特定するコンピュータ３０と、を備えており、シフトレバー１０１を操作することによりケーブル１０２を介して車輌用トランスミッション装置（不図示）を操作するシフトコントロール機構１００における異音発生源を特定するための装置である。なお、本発明において異音発生源の特定対象となる機械装置は、本実施形態におけるシフトコントロール機構に特に限定されず、例えば、車輌用のエンジン装置等であっても良い。また、本発明において機械装置から発せられる異音には、当該機械装置の故障に伴う異音の他に、例えば、運転者が不快に感じる異音等も含まれる。

異音発生源特定装置１の各振動センサ１０ａ〜１０ｋは、例えば加速度に基づいて振動を検出するセンサであり、シフトコントロール機構１００において異音を発する可能性の高い箇所にそれぞれ取り付けられている。具体的には、各振動センサ１０ａ〜１０ｋは、本実施形態では、図１に示すように、シフトレバー１０１が駆動するレバー駆動部１０ａ、ケーブル１０２のレバー側端部１０ｂ、１０ｃ並びにミッション側端部１０ｄ、１０ｅ、及び、ケーブル１０２が車体を貫通する車体貫通部１０ｆ、１０ｇのようにシフトコントロール機構１００の操作に伴って駆動する箇所や、各ボルト締結部１０ｈ〜１０ｊ及び車体取付部１０ｋのようにシフトコントロール機構１００の各固定箇所にそれぞれ取り付けられている。なお、図１において、車体取付部において振動センサ１０ｋが取り付けられているプレート１０３は、特に図示しないが、例えば車輌のボディ等にボルトにより固定されている。

これら各振動センサ１０ａ〜１０ｋは、検出した振動波形データを入力可能なようにコンピュータ３０に接続されている。なお、本発明における振動検出手段の数及び取付位置は、本実施形態における振動センサ１０ａ〜１０ｋの数及び取付位置に特に限定されず、２以上の任意の数の振動検出手段を任意の位置に取り付けることが出来る。

異音発生源特定装置１のマイクロフォン２０は、特に図示しないが、シフトコントロール機構１００のシフトレバー１０１の近傍に配置されている。このマイクロフォン２０は、検出した音波波形データを入力可能なようにコンピュータ３０に接続されている。なお、本発明における音波検出手段の数は、本実施形態におけるマイクロフォン２０の数に特に限定されず、少なくとも一つの音波検出手段を備えていれば良い。また、本発明における音波検出手段の配置も特に限定されず、例えば車室内における運転者の耳位置に配置しても良いが、機械装置の周囲に存在する暗騒音を出来る限り除去する観点から、本実施形態のように異音発生源の特定対象となる機械装置の近傍に配置することが好ましい。

異音発生源特定装置１のコンピュータ３０は、各振動センサ１０ａ〜１０ｋにより検出された振動波形データを取り込むと共に、マイクロフォン２０により検出された音波波形データを取り込み、各波形データに対して後述の比較可能化処理、雑音除去処理、特徴強調処理、及び、類似度計算といった異音発生源を特定するための一連の処理を行った後、ディスプレイ４０に異音発生源の特定結果等の各種情報を出力可能となっている。従って、本実施形態におけるこのコンピュータ３０は、特許請求の範囲における比較可能化処理手段、雑音除去手段、強調処理手段、類似度算出手段、及び、特定手段に相当する。

このコンピュータ３０の具体的な構成は、特に図示しないが、各振動センサ１０ａ〜１０ｋ及びマイクロフォン２０からの波形データを入力する入力ポートと、入出力されるデータを一時的に記憶するＲＡＭと、異音発生源を特定するための一連の処理を実行するためのプログラムが記憶されたＲＯＭと、ＲＡＭからのデータをＲＯＭから読み出されたプログラムに基づいて処理するＣＰＵと、を備えている。また、コンピュータ３０に各種情報を入力するためのキーボード５０が設けられている。

次に、この装置１による本実施形態に係る異音発生源特定方法について図２のフローチャートに従って説明する。なお、この異音発生源特定方法は、本実施形態におけるシフトコントロール機構１００やエンジン装置等の機械装置の試作時や生産ライン内等で用いることが出来る。

先ず、図２のステップＳ１０において、シフトコントロール機構１００から発する音波をマイクロフォン２０が検出すると共に、当該シフトコントロール機構１００の所定箇所での振動を各振動センサ１０ａ〜１０ｋがそれぞれ検出する。マイクロフォン２０及び各振動センサ１０ａ〜１０ｋにより検出された音波波形データ及び振動波形データは、入力ポートを介してコンピュータ３０に取り込まれる。このマイクロフォン２０により検出された音波波形の一例を図３（Ａ）に示すと共に、振動センサ１０ａ〜１０ｋにより検出された振動波形の一例を図３（Ｂ）に示す。なお、図３（Ｂ）では一つの振動波形のみを示しているが、本発明においては機械装置に取り付けられた振動検出手段の数だけ振動波形が存在し、例えば、本実施形態では、シフトコントロール機構１００に対して１１個の振動センサ１０ａ〜１０ｋが取り付けられているので、図３（Ｂ）に示すような振動波形が１１個が存在する。

次に、図２のステップＳ２０において、ステップＳ１０で検出された音波の波形と振動の波形とを比較することが可能となるように、コンピュータ３０が、音波波形データ、及び、各振動波形データに対してそれぞれ比較可能化処理を行う。音波［Ｐａ］と振動［ｍ／ｓ^２］とは相互に単位が異なるのでそのまま比較することは出来ないが、このコンピュータ３０による比較可能化処理により、音波及び振動において単位が相違することによる影響を除去し、音波波形と振動波形とを比較することが可能となる。

この比較可能化処理の具体的な処理内容としては、音波波形の振幅の絶対値の最大値と、振動波形の振幅の絶対値の最大値とを同一値とすることにより処理される。

より具体的には、マイクロフォン２０により検出された音波波形、及び、各振動センサ１０ａ〜１０ｋにより検出された振動波形に対して下記の式１による処理を行う。

但し、上記の式１においてA_０={a_０[i],(i=0,1,・・・,I-1)}は、比較可能化処理前の時間iにおけるデータa_０[i]を収集した波形であり、A_１={a_１[i],(i=0,1,・・・,I-1)}は、比較可能化処理後の時間iにおけるデータa_１[i]を収集した波形であり、本実施形態では、比較可能化処理前における音波波形及び振動波形が波形A_０に相当し、当該処理後における音波波形及び振動波形が波形A_１に相当する。

上記の式１では、時間軸に沿ってデータを収集した波形A_０を、絶対値処理した後の最大値max|A_０|で除算し、当該計算後の波形A_１における振幅の最大値を１とすることにより、単位による影響を除去している。

この式１に従った比較可能化処理は、音波波形及び振動波形のそれぞれに対して行われるが、本実施形態では、マイクロフォン２０により検出された１個の音波波形と、各振動センサ１０ａ〜１０ｋにより検出された１１個の振動波形とに対してそれぞれ処理を行う。当該処理後の何れの波形においても振幅の最大値が１となるので、何れの波形からも音波と振動との単位による影響が除去される。

次に、図２のステップＳ３０において、ステップＳ２０で単位影響が除去された音波波形及び振動波形から雑音を除去するように、コンピュータ３０が、所定の周波数領域を遮断する雑音除去処理を音波波形及び振動波形に対してそれぞれ行う。

具体的には、本実施形態のように異音発生源の特定対象をシフトコントロール機構１００としている場合には、５００［Ｈｚ］以上の高周波数領域では異音が発せられ難く、また、図４（Ａ）及び（Ｂ）における音波波形及び振動波形の周波数解析に示されるように約２００［Ｈｚ］以下の周波数において音波波形の形状と振動波形の形状とに関連性がみられることから（同図の破線部）、５００［Ｈｚ］以上の周波数領域を遮断する高周波数領域遮断フィルタにより雑音除去処理を行う。

このフィルタ処理は、上述の比較可能化処理と同様に、音波波形及び振動波形のそれぞれに対して行われるが、本実施形態では、マイクロフォン２０により検出された１個の音波波形と、各振動センサ１０ａ〜１０ｋにより検出された１１個の振動波形とに対してそれぞれ処理を行う。このステップＳ３０にてフィルタ処理された音波波形の一例を図５（Ａ）に示すと共に、同様にフィルタ処理された振動波形の一例を図５（Ｂ）に示す。なお、図５（Ｂ）では一つの振動波形のみを示しているが、本実施形態では、シフトコントロール機構１００に対して１１個の振動センサ１０ａ〜１０ｋが取り付けられているので、図５（Ｂ）に示すようなフィルタ処理後の振動波形が１１個存在する。

このようなフィルタ処理により、シフトコントロール機構１００の周囲に存在する暗騒音が適切に除去され、異音発生源を正確に特定することが可能となる。なお、このフィルタ処理により遮断される周波数領域は、異音発生源の特定対象となる機械装置の発する異音の周波数や当該機械装置の周囲の音環境等に応じて適宜設定することが出来る。

次に、図２のステップＳ４０において、ステップＳ３０で雑音除去された音波波形及び振動波形がそれぞれ有する振幅の強弱を強調するように、コンピュータ３０が、音波波形及び振動波形に対してそれぞれ特徴強調処理を行う。

この特徴強調処理の具体的な手法としては、ステップＳ３０においてフィルタ処理された波形A_２={a_２[i],(i=0,1,・・・,I-1)}の中から所定の時間長さのフレームA'={a'[j],(j=0,1,・・・,J-1)}を抽出し、さらに、下記の式２に従って、波形A_２の全時間領域に亘って、各フレームA'における振幅の最大値maxA'と最小値minA'との差を算出してプロットすることにより、波形A_２を強調処理した波形B={b[j],(j=0,1,・・・,J-1)}が得られる。

より具体的には、本実施形態では、サンプリング周波数２［ｋＨｚ］（＝1/2000[sec]）に対して３２点を１フレーム（＝32/2000[sec]）とし、このようなフレームを、半フレーム分（即ち１６点（＝16/2000[sec]））づつずらしながら、音波波形の全時間領域に亘って作成し、各フレーム内での音波波形の振幅の最大値と最小値との差を算出してプロットすることにより、音波波形の特徴強調処理を行う。

同様に、サンプリング周波数２［ｋＨｚ］に対して３２点を１フレームとし、このようなフレームを半フレーム分づつずらしながら各振動波形の全時間領域に亘って作成し、各フレーム内での振動波形の振幅の最大値と最小値との差を算出してプロットすることにより、各振動波形の特徴強調処理を行う。なお、本実施形態では、各振動センサ１０ａ〜１０ｋにより検出された１１個の振動波形に対して、このような特徴強調処理をそれぞれ行う。

このような特徴強調処理により、後述する類似度計算が容易となり、特に、マイクロフォン２０や振動センサ１０ａ〜１０ｋにより検出された波形が、衝撃波形の場合にはその特徴をより明確に強調することが出来る。

次に、図２のステップＳ５０において、コンピュータ３０は、音波波形に対して各振動波形をそれぞれ比較し、各振動波形の音波波形に対する類似度Ｓをそれぞれ算出する。

具体的には、この類似度Ｓは、基本的に、強調処理された音波波形の振幅と、強調処理された振動波形の振幅との差に基づいて算出されるが、本実施形態では、例えば音声認識等の技術分野で用いられているＤＰマッチング法（Dynamic Programing Matching：動的計画法）を適用してこの類似度Ｓを算出する。

このＤＰマッチング法を用いた類似度Ｓの算出方法では、下記の式３及び式４に示すように、音波波形X={x[m],(m=0,1,・・・,M-1)}の各時間mにおける各データx[m]と振動波形Y={y[n],(n=0,1,・・・N-1)}の各時間nにおける各データY[n]とをそれぞれ対応付けた各格子点ｋ(k=0,1,・・・,K-1)における音波波形Xの振幅x[m_ｋ]と振動波形YのY[n_ｋ]との振幅差d[k]（下記式４参照）を、強調処理された音波波形及び振幅波形の全時間領域に亘って加算した累積振幅差の中で最小のものを類似度Ｓとする（下記式３参照）。なお、音波波形X及び振動波形Yは、何れも上述の特徴強調処理後の波形Bに相当する。また、下記の式３におけるw[k]は各格子点ｋにおける重みであり、任意に設定することが出来る。

本実施形態では、各振動センサ１０ａ〜１０ｋにより１１個の振動波形が検出されるので、このステップＳ５０では、各振動波形に対応した１１個の類似度Ｓ_１〜Ｓ_１１がそれぞれ算出される。因みに、このステップＳ５０で算出される各類似度Ｓ_１〜Ｓ_１１は、音波波形に対して各振動波形の近似している程度を表現しており、この値が小さい程近似しており、大きい程近似しておらず、ゼロの場合には音波波形と振動波形とが同一波形であることを表している。

本実施形態では、音波波形に対する振動波形の類似度をＤＰマッチング法を用いて算出することにより、異なる時間においても音波波形と振動波形とを比較することが出来るので、音波波形に対する振動波形の類似度を正確に算出することが可能となっている。

次に、図２のステップＳ６０において、コンピュータ３０は、１１個の振動波形の中で音波波形に最も近似している波形を有する振動波形を特定することにより、異音発生源を特定する。

この音波波形に最も近似している振動波形を特定する具体的な方法としては、上述のステップＳ５０で算出された１１個の類似度Ｓ_１〜Ｓ_１１の中で最小値を持つ振動波形が最も音波波形に近似しているので、当該最小の類似度の振動波形を検出した振動センサが取り付けられている箇所を、シフトコントロール機構１００における異音発生源として特定する。

本実施形態において、各振動センサ１０ａ〜１０ｋにおいてそれぞれ検出された振動波形の類似度がそれぞれＳ_１〜Ｓ_１１であり、例えば、シフトレバー１０１側のケーブル１０２の端部に取り付けられた振動センサ１０ｂにより検出された振動波形の類似度Ｓ_２が類似度Ｓ_１〜Ｓ_１１の中で最小であった場合には、この振動センサ１０ｂが取り付けられたシフトレバー１０１側のケーブル１０２の端部を異音発生源として特定する。このように特定された異音発生源は、コンピュータ３０からディスプレイ４０に表示される。

以上のように本実施形態では、シフトコントロール機構などの機械装置から発する異音の音波を検出すると共に当該機械装置における複数箇所での振動を検出し、当該検出された複数の振動の中で前記音波の波形に最も近似している波形を有する振動を発している箇所を異音発生源と特定することにより、異音と振動とを自動的に対応付けて、異音発生源特定の自動化を図ることが可能となり、異音発生源をバラツキなく正確に特定することが可能となる。

また、従来のように検査者の感覚に依存して異音発生源を特定する場合には、特定した部品を一旦撤去して再現実験を行うサイクルを繰り返す必要があり多くの工数を必要とするが、異音発生源特定の自動化により、工数の大幅な削減を達成することが出来る。

なお、以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするために記載されたものであって、本発明を限定するために記載されたものではない。したがって、上記の実施形態に開示された各要素は、本発明の技術的範囲に属する全ての設計変更や均等物をも含む趣旨である。

図１は、本発明の実施形態に係る異音発生源特定装置の全体構成を示す概略図である。 図２は、本発明の実施形態に係る異音発生源特定方法の手順を示すフローチャートである。 図３（Ａ）は、本発明の実施形態においてマイクロフォンにより検出された音波波形の一例を示すグラフであり、図３（Ｂ）は、本発明の実施形態において振動センサにより検出された振動波形の一例を示すグラフである。 図４（Ａ）は、図３（Ａ）に示す音波波形に対する周波数解析の結果を示すグラフであり、図４（Ｂ）は、図３（Ｂ）に示す振動波形に対する周波数解析の結果を示すグラフである。 図５（Ａ）は、図３（Ａ）に示す音波波形に対してフィルタ処理を行った後の音波波形を示すグラフであり、図５（Ｂ）は、図３（Ｂ）に示す振動波形に対してフィルタ処理を行った後の振動波形を示すグラフである。 図６は、図５（Ａ）に示す音波波形及び図５（Ｂ）に示す振動波形に対してそれぞれ特徴強調処理を行った後の各波形を示すグラフである。

符号の説明

１…異音発生源特定装置
１０ａ〜１０ｋ…振動センサ
２０…マイクロフォン
３０…コンピュータ
４０…ディスプレイ
５０…キーボード
１００…シフトコントロール機構
１０１…シフトレバー
１０２…ケーブル
１０３…プレート

Claims (16)

1. 異音を発する機械装置における異音発生源を特定するための異音発生源特定装置であって、
   前記機械装置から発する音波を検出する音波検出手段と、
   前記機械装置の複数箇所における振動を検出する複数の振動検出手段と、
   前記音波検出手段により検出された前記音波の波形と、前記各振動検出手段により検出された前記各振動の波形をそれぞれ比較し、前記音波波形に対して前記各振動波形の近似している程度を示す類似度をそれぞれ算出する類似度算出手段と、
   前記類似度算出手段により算出された類似度に基づいて、前記複数の振動の中で前記音波の波形に最も近似している波形を有する振動を発している箇所を前記機械装置における異音発生源と特定する特定手段と、を少なくとも備えた異音発生源特定装置。
   
2. 前記音波検出手段により検出された前記音波の波形、及び、前記複数の振動検出手段により検出された前記各振動の波形を比較可能なように処理する比較可能化処理手段と、
   前記比較可能化処理手段により処理された前記音波の波形が有する特徴、及び、前記比較可能化処理手段により処理された前記各振動の波形が有する特徴をそれぞれ強調するように処理する強調処理手段と、をさらに備え、
   前記類似度算出手段は、前記強調処理手段により処理された前記音波の波形と、前記強調処理手段により処理された前記各振動の波形をそれぞれ比較し、前記類似度を算出する請求項１記載の異音発生源特定装置。
   
3. 前記波形が有する特徴は、当該波形が有する振幅の強弱を含む請求項２記載の異音発生源特定装置。
4. 前記比較可能化処理手段は、前記音波検出手段により検出された前記音波の振幅の絶対値の最大値と、前記振動検出手段により検出された前記振動の振幅の絶対値の最大値とを同一値とすることにより、前記音波の波形及び前記振動の波形を比較可能なように処理する請求項２又は３記載の異音発生源特定装置。
5. 前記強調処理手段は、所定の時間長さにおける前記音波の振幅の最大値と最小値との差を、前記音波検出手段により検出された前記音波の全時間領域に亘ってプロットすることにより前記音波の波形が有する特徴を強調処理するように処理すると共に、前記所定の時間長さにおける前記振動の振幅の最大値と最小値との差を、前記振動検出手段により検出された前記振動の全時間領域に亘ってプロットすることにより前記振動の波形が有する特徴を強調処理するように処理する請求項２〜４の何れかに記載の異音発生源特定装置。
6. 前記類似度算出手段は、前記類似度を、前記強調処理手段により処理された前記音波の波形の振幅と、前記強調処理手段により処理された前記振動の波形の振幅との差に基づいて前記各振動毎にそれぞれ算出し、
   前記特定手段は、前記類似度が最小な振動を発する箇所を異音発生源と特定する請求項２〜５の何れかに記載の異音発生源特定装置。
   
7. 前記類似度算出手段は、前記類似度をＤＰマッチング法により算出する請求項６記載の異音発生源特定装置。
   
8. 前記音波検出手段により検出された前記音波の波形、及び、前記振動検出手段により検出された前記振動の波形における所定の周波数領域を遮断する雑音除去手段をさらに備えた請求項１〜７の何れかに記載の異音発生源特定装置。
9. 異音を発する機械装置における異音発生源を特定するための異音発生源特定方法であって、
   前記機械装置から発する音波を検出すると共に、前記機械装置における複数箇所で振動を検出し、前記検出された音波の波形と、前記検出された各振動の波形を比較し、前記音波波形に対して前記各振動波形の近似している程度を示す類似度を算出し、前記類似度に基づいて前記複数の振動の中で前記音波の波形に最も近似している波形を有する振動を発している箇所を前記機械装置における異音発生源と特定する異音発生源特定方法。
   
10. 前記機械装置から発する前記音波を検出すると共に、前記機械装置における複数箇所で振動を検出する検出ステップと、
    前記検出された音波の波形及び前記検出された振動の波形を比較可能なように処理する比較可能化処理ステップと、
    前記比較可能化処理された音波の波形が有する特徴、及び、前記比較可能化処理された各振動の波形が有する特徴をそれぞれ強調するように処理する強調処理ステップと、
    前記強調処理された音波の波形と、前記強調処理された各振動の波形をそれぞれ比較して、前記類似度を算出する類似度算出ステップと、
    前記類似度に基づいて前記複数の振動の中で前記音波の波形に最も近似している波形を有する振動を発している箇所を前記機械装置における異音発生源と特定する特定ステップと、を少なくとも備えた請求項９記載の異音発生源特定方法。
    
11. 前記波形が有する特徴は、当該波形が有する振幅の強弱を含む請求項１０記載の異音発生源特定方法。
12. 前記比較可能化処理ステップにおいて、前記検出された音波の振幅の絶対値の最大値と、前記検出された振動の振幅の絶対値の最大値とを同一値とすることにより、前記音波の波形及び前記振動の波形とを比較可能なように処理する請求項１０又は１１記載の異音発生源特定方法。
13. 前記強調処理ステップにおいて、所定の時間長さにおける前記音波の振幅の最大値と最小値との差を、前記検出ステップで検出された前記音波の全時間領域に亘ってプロットすることにより前記音波の波形が有する特徴を強調するように処理すると共に、前記所定の時間長さにおける前記振動の振幅の最大値と最小値との差を、前記検出ステップで検出された前記振動の全時間領域に亘ってプロットすることにより前記振動の波形が有する特徴を強調するように処理する請求項１０〜１２の何れかに記載の異音発生源特定方法。
14. 前記類似度算出ステップにおいて、前記類似度を、前記強調処理ステップで処理された前記音波の波形の振幅と、前記強調処理ステップで処理された前記振動の波形の振幅との差に基づいて前記各振動毎にそれぞれ算出し、
    前記特定ステップにおいて、前記類似度が最小な振動を発する箇所を異音発生源と特定する請求項１０〜１３の何れかに記載の異音発生源特定方法。
    
15. 前記類似度算出ステップにおいて、前記類似度をＤＰマッチング法により算出する請求項１４記載の異音発生源特定方法。
    
16. 前記検出ステップで検出された前記音波の波形、及び、前記検出ステップで検出された前記振動の波形における所定の周波数領域を遮断する雑音除去ステップをさらに備えた請求項１０〜１５の何れかに記載の異音発生源特定方法。
    

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