JP5409907B2 - 機械発振器の共振パラメータの特定 - Google Patents

Description

本発明は、腐食および／または堆積を測定するための機械発振器に関する。特に、本発明は、ノイズが存在する中で機械発振器の共振パラメータを特定することに関する。

機械発振器の共振パラメータを使用して、腐食および／または堆積を測定する従来技術がある。これらの腐食および／または堆積パラメータの小さな変更を特定するためには、共振パラメータの小さな変動を確実に測定する必要がある。しかし、ノイズが、多くの場合、共振パラメータを特定する際の一貫性を損なう。従来技術は、ノイズが存在する中での共振パラメータの特定を開示していない。

従来技術には、汚損堆積を測定し、金属損失を測定し、濃度または粘度等のサービス流体性質を測定する機械発振器の適用が開示され記載されている。これらのパラメータを測定する能力は、Ｑ（品質係数）である共振パラメータおよび機械発振器の共振周波数を測定する精度および正確性にリンクする。これらの共振パラメータの測定は、ノイズの存在により損なわれ得る。場合によっては、ノイズは、電気機器の制限に起因する固有の測定再現性であることもあり、または機械発振器に呈される環境の影響により導入されることもある。これらの変動は、機械発振器を取り巻くサービス環境の変更により生じる。環境の変動の例としては、サービス流体の濃度、粘度、温度、流れ、圧力の変更が挙げられる。サービス流体の性質（粘度等）の測定を対象とした用途では、従来技術は、基本事例の較正から生じる温度および／または濃度の変更を捕捉するアルゴリズムを明らかにしている。上記環境パラメータが不変である場合であっても、流体の流れは、ランダムな励起および緩和を音叉の歯等の機械発振器に提供する。これらの連続した励起および緩和は、歯に対してランダムな位相でランダムに影響する。このランダム性は、流体の流れがない状態では観測されないであろう見掛けの共振周波数に非常に小さな変動を生じさせ得る。その結果、共振パラメータの測定にノイズが追加される。

従来技術に欠けているものは、以下の２つの別個の状況を正確に捕捉する方法論である：１）共振パラメータの測定中に生じるランダムな変動、および２）測定時間が、共振パラメータを大きくドリフトさせるのに十分に長い場合、特定を不鮮明にする共振パラメータの偏ったドリフト。

従来技術では、ノイズからの変動性を低減する手段として、信号の平均化を適用する能力が記録されている。信号の平均化は有益であり、本発明の戦略に含まれるが、更なるノイズをもたらすという悪影響を有する。平均化は本質的に、データの収集に要する時間を増大させる必要があるため、更なるノイズがもたらされる。ノイズが、プロセスの変動（温度の偏った増大等）に相関する場合、共振パラメータの測定も偏ることになる。本発明は、この平均化の偏りを低減するために、測定時間の低減を可能にする実施形態を開示する。

従来技術では、共振パラメータを測定するために、能動励起周波数掃引方法を使用する可能性も開示されている。しかし、それらの方法は、ノイズの存在を考慮せず、励起周波数が共振周波数に精密に一致する必要があるため、面倒であり得る（時間がかかり得る）。そのような方法は通常、最大の振動器振幅または最小の励起電流消費を生じさせる励起周波数として共振を定義する。本発明では、電気励起周波数が機械発振器の実際の共振に一致する必要がない。

従来技術には、腐食および／または堆積の測定への機械発振器の適用が記載されている。機械発振器は、腐食または堆積の測定に共振パラメータ、周波数、および品質係数Ｑを使用する。しかし、従来技術は、これらの測定を行うために、ノイズが存在する中で周波数またはＱを測定する所要精度を考慮していない。特に、小量の金属損失または堆積を測定する機械発振器の能力は、機械的設計に依存するのみならず、共振周波数およびＱを特定する際の精度によっても制限される。本発明は、ノイズが存在する中で高精度でこれらの共振パラメータを測定する方法を開示する。この程度の精度が、腐食および堆積（汚損）を測定する高感度プローブとしてこれらの装置の利用を最大化するために必要である。

本発明は、共振パラメータを測定する３つの実施形態を含む：高速フーリエ変換（ＦＦＴ）（受動的方法）、周波数掃引（時間領域能動方法）、およびリングダウン（時間領域能動方法）。本明細書において説明するすべての実施形態は、単純な調和発振器として機械発振器をモデリングすることと一貫して、曲線近似を利用する。この曲線近似手順は、ノイズの影響を軽減するための平均化および信号処理パラメータの利用と組み合わせて、共振パラメータの測定にかなりの精度を追加する。

圧電変換器を有する機械発振器を示す。 周波数領域においてデータを捕捉し解析するハードウェア装置を示す。 フルスペクトルにわたるＦＦＴを介しての周波数領域結果を示す。 機械発振器の共振の近傍でのＦＦＴを介しての周波数領域結果を示す。 機械発振器の共振周波数の近傍においてＦＦＴにより導出された応答を示す。 単純な調和発振器を表す曲線近似を含む機械発振器の共振周波数の近傍においてＦＦＴにより導出された応答を示す。 時間領域方法において電気励起周波数を選択するアルゴリズムを提示する。 図４−ｃにおいて概説した時間領域方法のアルゴリズムで周波数を選択する順序を示す。 時間領域においてデータを捕捉し解析するハードウェア装置を示す。 機械発振器を駆動するために使用される代表的なトーンバースト電気信号を示す。 図６−ａのトーンバースト信号の適用に対する機械発振器の応答を示す。 共振の近傍での周波数掃引の結果を示す。 時間領域リングダウン信号の定義を提供する。 共振周波数について、周波数掃引方法を使用したＦＦＴの結果を比較する。 共振Ｑについて、周波数掃引方法を使用したＦＦＴの結果を比較する。 時間領域減衰パラメータＤがどのように計算されるかを示す。 時間領域減衰パラメータＤがどのように計算されるかを示す。 共振周波数について、リングダウン方法を使用したＦＦＴの結果を比較する。 共振Ｑについて、リングダウン方法を使用したＦＦＴの結果を比較する。

機械発振器は、腐食および／または堆積の測定に使用されている。しかし、測定の精度は、流れ、粘度、および温度等の媒質からのノイズの存在に依存する。本発明は、３つの実施形態を使用して、共振パラメータの測定に対するノイズの影響を低減する。実施形態のうちの１つは、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を使用し、他の２つは時間領域（周波数掃引およびリングダウン）技法を使用する。ノイズが存在する中で共振パラメータを特定する能力は、共振パラメータを自動的に特定できるようにもする。従って、共振パラメータを自動的に連続して特定可能なハードウェア／ソフトウェアシステムに機械発振器を合わせることが可能である。これらの実施形態について後述する。

周波数領域ＦＦＴ方法
この方法の仮定は、サービス流体の流れが発振器の機械的励起を提供することである。従って、このＦＦＴ手法は、機械発振器に対する外部電気励起がないため、受動的に動作すると言える。図１に示されるように、受動信号は、機械的エネルギーを電気信号に変換する機械発振器［８］に取り付けられた変換器［５］により提供される。選択される変換器の種類（例えば、圧電、誘導、変位センサ等）は、本発明において説明される方法論に対して殆ど影響しない。ＦＦＴが、予め選択された周波数分解能を使用して所望の周波数範囲にわたって計算される。周波数領域平均化と組み合わせた時間領域および周波数領域でのフィルタリングは、かなりの平滑化を共振ピークに対して提供する。分解能の増大および平均化は、一方では有益であり得るが、データ収集時間の増大という望ましくない影響をそれぞれ有する。データ収集時間が増大すると、共振パラメータが時間不変ではないシステムにおいて、周波数領域の不明瞭さが増大する。図２は、周波数領域においてＦＦＴにより導出される応答に使用される典型的なハードウェアを示す。機械発振器の電気出力信号［１０］は通常、続く信号解析前に増幅する必要がある。圧電素子が、機械的エネルギーから電気エネルギーへの変換に使用される場合、前置増幅器［２０］は通常、電荷型増幅器である。前置増幅器［２０］の出力は、ある程度のアナログフィルタリングをもたらす。ＦＦＴの計算のためのアナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）［５０］変換器に前置されるバンドパスフィルタ［３０］は、共振周波数の直近にないノイズを低減する周知の方法である。バンドパスフィルタリングは、低周波ノイズ（６０Ｈｚ干渉等）からの緩和を提供するのみならず、アナログ／デジタル変換前に必要な高域偽信号フィルタも提供する。具体的なハードウェアに応じて、オプションの増幅器［４０］が、アナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）変換器を含むＦＦＴ解析器［５０］の前に必要であり得る。Ａ／Ｄ変換後、更なるデジタルフィルタリングで、コンピュータプロセッサ［６０］内で利用可能なノイズ抑制を補うことができる。しかし、これらのフィルタのいずれも、機械的共振の直近でのノイズを抑制する能力を有さない。コンピュータ［６０］により実施されるアルゴリズムが、曲線近似および共振パラメータの計算を可能にする。

平均の数を増大させると、平均の数に比例して、必要なデータ収集時間も増大する。非常に細かい周波数分解能が必要とされる場合、ＦＦＴ分解ステップサイズを低減しなければならない。この動作も、ステップサイズの低減に正比例してデータ収集時間を増大させる。

図３−ａは、ＦＦＴにより導出される周波数領域スペクトルの一例を示す。これらのデータは、液体温度が５５０°Ｆであり、攪拌速度が３００ｒｐｍである攪拌反応器内で収集された。この場合、ＦＦＴ分解ステップサイズは０．０５Ｈｚであり、４００の周波数領域平均を使用して、図３−ａに示される平均を作成した。０．０５Ｈｚという分解ステップサイズは、単一のＦＦＴスペクトルの収集に要する時間が２０秒（１／０．０５）であることを要求する。従って、１００個の平均に十分なスペクトルを収集するために、２０００秒が必要である。通過帯域範囲８２０Ｈｚ〜８５０Ｈｚを有するアナログバンドパスフィルタを、図２に示されるように利用した。フィルタ周波数ロールオフは６ｄＢ／オクターブであるが、基本の機械的応答に直接関連しないいくつかの不要振幅ピークを抑制するには十分ではなかった。

図３−ｂは、機械発振器の共振周波数の周囲の図３−ａのスペクトルをより詳細に提示する。この環境での機械発振器の共振周波数は、かなりのノイズ低減を提供する、続けて説明する時間領域方法を使用して、独立して特定された。他の外部高振幅ピーク（図３−ｂの８２０Ｈｚにおけるもの等）が共振に間違えられることを回避するために、共振である確率が最も高い周波数を包含した、制限付きの探索範囲が指定される。２００〜４０００の範囲のＱを有すると共に、５００Ｈｚ〜１５００Ｈｚの共振周波数を有する機械発振器の場合、経験から、探索範囲２Ｈｚ〜２０Ｈｚが満足のいくものであることが示されている。探索範囲は、最も新しく特定または推定された共振周波数を中心とする。この例での探索範囲パラメータ（Δｆ）を図４−ａに示す。観測できるように、図３−ｂに提示される結果に関連付けられた環境条件は、厳密な共振周波数を検査により正確に特定できないことを示す。図４−ａに示されるそれらのデータは、共振が８４０Ｈｚ〜８４２Ｈｚの近傍にあるように見えるが、最大振幅が実際に真の共振であるか否かが明らかではない。アルゴリズム的に、規則を使用して、その範囲内のピーク振幅に対応する周波数を選択し得る。しかし、その規則は、ノイズに寄与し得る共振での周波数応答の非常に小さなシフトに依存しない測定を行うことが望ましい場合、問題である。流れのノイズの変動性により、８４０Ｈｚ〜８４２Ｈｚ内のピーク振幅に対応する周波数は、ばらつき得る。

図３−ｂの結果を作成した条件でテストを繰り返すことにより、大まかな共振範囲が並外れて一貫しているが、８４０Ｈｚ〜８４２Ｈｚ範囲内のスペクトル詳細がばらつくことが示される。その観測により、曲線近似を平均化されたＦＦＴスペクトルに適用することにより、共振周波数を選択することが動機付けられる。ピーク振幅を選択する際のばらつきは、その選択を実際のデータから行うのではなく、近似された曲線を使用して共振パラメータを推測することにより、最小化し得る。図４−ｂは、調和発振器に基づく曲線近似を使用した結果を示す（式は図４−ｂに示される）。共振周波数は、曲線近似の最大振幅を見つけることにより特定される。二次のシステムでは、パラメータａ（振幅）、ｆ_０、およびｂは、最良近似調整に利用可能な自由パラメータである。図４−ｂの例では、最良近似は、一般に利用可能な探索アルゴリズムを使用して、平均スペクトルデータと調和発振器近似との誤差を最小化することにより得られる。関心のあるパラメータは共振に定義されるため、曲線は、最大スペクトル振幅の５ｄＢ内のデータのみに近似される。図４−ｂに示されるように、共振品質係数Ｑが、調和発振器曲線の３ｄＢ（半電力）ポイントの計算により計算される。

時間領域方法
上述したＦＦＴ方法とは対照的に、時間領域方法では、外部電気励起を加える必要がある。電気励起を含む時間領域方法のハードウェアを図５に示す。時間領域と上述した周波数領域セットアップとのハードウェアの主な違いは、送／受信（Ｔ／Ｒ）スイッチ［７０］および所要信号生成器［６０］が追加されることである。更に、時間領域方法は、ＦＦＴハードウェアを使用せず、かつ完全周波数応答も計算しない。信号生成器［８０］が、電気励起を機械発振器内の変換器（図２、要素［５］）に提供する。Ｔ／Ｒスイッチ［７０］は、トーンバーストが活性化されている間、機械発振器を信号生成器に接続し、トーンバースト信号がオフになった場合、Ａ／Ｄおよび解析ハードウェア［９０］への機械発振器の接続を変更する。いくつかの実施形態では、Ｔ／Ｒスイッチなしで済ませることも可能である。

周波数掃引方法およびリングダウン方法は、完全周波数応答の明示的な計算または測定がないため、時間領域方法であると見なされる。両方法とも、同じ周波数で数回、共振計算内の各データポイントを計算することにより、平均化を利用する。ＦＦＴ方法と比較した時間領域方法の主な利点は、安定性および精度の向上である。しかし、この利点は、受動信号がある場合、強制励起信号を受動信号よりも大きくするのに十分なレベルで、機械発振器を駆動できる場合のみ、保たれる。

周波数掃引方法の周波数を選択する一手法は、等間隔を置いて連続した高周波数で機械発振器を励起させることである。この手法は、満足のいく周波数応答を生成するが、多くの周波数を使用する必要があり得る。従って、周波数応答を生成する時間が、変動ノイズが存在する場合、許容できなくなり得る。図４−ｃおよび図４−ｄに示されるアルゴリズムは、周波数掃引方法に必要な周波数の数をかなり低減する手法である。

図３、図４−ａ、図４−ｂ、図４−ｃにおいて説明される方法を回帰的に適用することにより、共振パラメータの連続した自動的な計算が可能である。この能力は、人員が付き添わない共振パラメータの連続した計算が必要な用途に、機械発振器を使用できるようにする。通常、新しい共振周波数を探索する周波数範囲は、最も新しく特定された共振周波数を中心とする。連続した自動測定から恩恵を受ける用途の例としては、腐食および汚損の監視が挙げられる。

いくつかの実施形態では、ロックイン増幅器を使用して、時間領域方法を動作させることが望ましい場合がある。ロックイン増幅器は、受信電子装置の通過帯域周波数が、電子励起周波数と僅差で一致する周知の装置である。ロックイン増幅器は、背景ノイズが多い低Ｑ装置に対しては最も有利であり得るが、通常、Ｑが高い機械発振器の場合には、恩恵を査定すべきである。

電気励起は、図６−ａに示されるトーンバースト信号であり得る。この例でのトーンバーストは、周波数が機械発振器の共振の近傍にある正弦波信号からなる。バースト信号の振幅および長さは、サービス流体の流れにより提供されるレベルよりも高いレベルに機械発振器を活性化させるのに十分なものであるべきである。ＦＦＴ動作に関して説明した周波数およびＱの範囲の場合、バースト信号に典型的な持続時間範囲は、１００〜５０００サイクルであり、オフ期間は０．５秒〜１０秒である。この例でのバースト信号は正弦波であるが、代替として、方形波または一連のパルスであり得る。時間領域方法の恩恵は、誤った共振（図３−ｂのＦＦＴにおける８２０Ｈｚでのピーク等）にエネルギー付与し得ないことである。

トーンバースト生成器［８０］に加えて、時間領域動作は、図５に示されるように、送／受信スイッチ（Ｔ／Ｒスイッチ）［７０］を含み得る。Ｔ／Ｒスイッチの目的は、機械発振器内の変換器の接続を、トーンバースト信号生成器または受信回路のいずれかに変更することである。Ｔ／Ｒスイッチは、ハードウェア受信回路が、送信サイクル中に生成される強信号に対応できる用途では、必要ない。時間領域方法により使用される実際の信号はトーンバースト停止後に発生する（図６−ｂのリングダウン信号として示される）。このリングダウン信号は、機械発振器の共振に等しい周波数を有する。リングダウン信号の振幅は、バースト信号の周波数の関数である。振幅は、バースト信号の周波数が機械発振器の共振周波数に等しい場合、最大である。リングダウン信号の減衰時間は、機械発振器のＱに関連する：Ｑが高いほど、長いリングダウン信号に相関する。

コンピュータ［９０］は２つの機能を提供する：Ａ／Ｄ変換器と組み合わせて、周波数掃引方法およびリングダウン方法でデータを処理できるようにする。第２に、コンピュータは、トーンバースト生成器［８０］およびＴ／Ｒスイッチ［７０］に対するコントローラとして機能する。

周波数掃引方法は、図７に示されるように、共振を中心とした直近の周波数応答関数の部分を詳述する。この測定は、共振近傍の特定の周波数で機械発振器を駆動することにより行われる。送受信モードで動作することにより、駆動周波数での振幅が測定される。この測定は、励起終了後に一定の時間（図８ではｔ_１）後に開始される時間間隔にわたる二乗平均平方根（ｒｍｓ）信号レベルを計算することにより行われる。図８の周波数尺度は、励起周波数である。ｒｍｓ信号レベルの計算間隔は、図８の時間ｔ_２において終了する。時間ｔ_２は、リングダウン信号の振幅がいかなる背景ノイズにも大きな影響を受けないように選択される。更なる駆動周波数が、共振周波数を中心とした直近の発振器応答を詳述するために、アルゴリズム的に選択される（図７）。時間期間ｔ_１〜ｔ_２は、適用されるすべての周波数でおおよそ一定のままであり、一定数のサイクル全体を表す。

適用される第１の周波数は、初期共振推定であるか、または前に特定された実測共振周波数のいずれかである。この周波数は、以下においてｆ_０と示される。続く周波数は、この周波数よりも高い周波数および低い周波数が交互に選択されて、共振の近傍での振幅を詳述する。このアルゴリズムは、推定されたか、または前に測定されたＱを使用して探索ルーチンを展開して、周波数ステップサイズを決定する。この推定された共振周波数または前に測定された共振周波数の周囲のステップサイズは、以下のように決定される。
Δｆ＝ｆ_０／Ｑ
式中：
Δｆ＝周波数ステップパラメータ
ｆ_０＝推定された共振周波数または前に測定された共振周波数
Ｑ＝推定された品質係数または前に測定された品質係数
ｆ_０周波数の周囲のステップサイズは、以下のように決定される：
±Δｆ／４；±Δｆ／２

上記で識別された５つの周波数において電気励起を適用した後、各周波数での対応するｒｍｓ振幅が特定される。これらの振幅および周波数を使用して、上述した調和発振器曲線近似がデータに適用され、共振周波数およびＱが特定される。曲線近似が、図３−ｃに列挙された条件を満たさない場合、更なる駆動周波数を追加して、曲線近似プロセスに対してより多くのポイントを生成する。このアルゴリズムを使用する場合、厳密な共振またはＱを特定するために、発振器を共振周波数で実際に駆動する必要はない。共振周波数は、曲線近似により特定される。

周波数掃引方法は、流れの励起よりも大きく機械発振器を励起させるという仮定が満たされる場合、ＦＦＴ方法よりもノイズに対して耐性が大きい。図９は、周波数掃引方法の結果をＦＦＴ方法の結果と比較する。この例は、約３００ｒｍｐの攪拌動作を使用する１リットル反応器からのものである。温度は、主なノイズが攪拌による流体流からのノイズであるように、５５０°Ｆに固定される。図９の結果は、周波数掃引方法の場合、ＦＦＴ方法と比較して変動性がはるかに低減することを示す。分解能０．０５Ｈｚ、平均４００個を使用するＦＦＴ方法は、各共振周波数推定の計算に８０００秒を要する。これとは対照的に、周波数掃引方法は、１０個の平均を適用して、図８に描画される各振幅を計算し、共振周波数推定を約３００秒で計算することができる。

リングダウン手法は、周波数掃引方法と同じデータを使用する。リングダウンの駆動信号は、周波数掃引方法に使用されるトーンバーストと同じトーンバーストである。このリングダウン信号は、周波数掃引方法で使用される信号と同じ信号である。周波数掃引方法と同様に、ｔ_２（図８）の値は、リングダウン信号が受動背景ノイズにより損なわれないように選択される。リングダウン手法の場合、周波数は、ｔ_１とｔ_２との間で発生する零交差の数を数えることにより計算される。機械発振器は共振周波数で振動するため、駆動周波数が真の共振周波数に一致する必要はない。しかし、駆動周波数が真の共振周波数に近い場合、信号対雑音比が恩恵を受ける。

リングダウンおよび周波数掃引を介して共振周波数を計算する上述した手法を使用して、以下のデータは、リングダウン手法がより低い変動性を提供することを実証する。その観測の原因は、一方では、周波数掃引計算よりもリングダウン計算に多く関連付けられた平均化による。上述したように、両方法とも同じデータを使用する。図７に提示される例では、８つのポイントが、周波数掃引方法の曲線近似を定義するために使用される。曲線を近似した後、図６の式を使用して、共振周波数を計算する。これとは対照的に、リングダウン方法は、図７のデータに使用される各リングダウンから測定される平均周波数を計算する。図７では、各ポイントは、１０個のリングダウンから計算される。従って、リングダウン方法の共振周波数は、共振周波数を計算するために、平均で８０個のリングダウン（８ポイント×１ポイント当たり１０個のリングダウン）を使用する。

Ｑの値は、線形回帰をリングダウン信号の包絡線に曲線近似することにより特定される。

式中、π＝３．１４１５９・・・
Ｄ＝図１０−ａ／ｂに示されるような減衰率（ｄＢ ／秒）
ｆ_０＝共振周波数（零交差により特定される）

図１０−ａ／ｂに示されるように、減衰率パラメータＤが、線形回帰をｒｍｓ振幅デシベル（ｄＢ）データに近似することにより、計算される。この例では、ｒｍｓ振幅は、サイクル単位で計算され、サイクルの開始は、図１０−ａ／ｂの正信号から負信号への遷移として定義され、サイクルの終了は、次の正から負への遷移前の最後の時点として定義される。信号の変動性がより大きな場合、計算時間期間を数サイクルに増大することが有益であり得る。

図９−ａ／ｂと同様に、図１１−ａ／ｂは、リングダウン方法の結果をＦＦＴ方法の結果と比較する。図１１−ａは共振周波数を比較し、図１１−ｂは共振Ｑを比較する。図９−ａ／ｂおよび図１１−ａ／ｂのデータはすべて、同じ反応器から同時に収集された。図１１−ａ／ｂは、ＦＦＴ方法と比較してリングダウン方法の場合に変動性がはるかに低減することを示す。図１１−ａ／ｂのリングダウンデータは、周波数掃引方法の収集に必要とされる時間期間と同じ３００秒の時間期間中に収集された同じデータである。

図９−ａ／ｂおよび図１１−ａ／ｂは、変動性がゼロの偏りを有する状況での、ＦＦＴ方法と比較した時間領域方法のノイズに対する改良された耐性を実証する。この場合、ゼロの偏りとは、周波数およびＱが測定の時間期間にわたって安定すべきであることを暗に示す。実験の安定性内で、図９および図１１のデータ収集状況は、機械発振器の共振状況に対して高度な安定性を示すべきである。時間領域方法でのデータ取得時間の短縮は、共振パラメータに影響する要因が非ゼロの偏りで変動し得る状況において好ましい。時間領域方法の他の利点は、データ収集時間を増大させずに、共振パラメータを計算する２つの独立したデータ解析方法を提供することである。

周波数領域ＦＦＴ方法と同様に、周波数掃引方法およびリングダウン方法も、連続して回帰的に自動で実施するように修正可能である。これらの時間領域方法の主な違いは、信号生成器［７０］の開始周波数が、前に特定された共振周波数であることである。

時間領域方法と周波数領域方法との組み合わせ
上述した時間領域方法および周波数領域方法を実施する一手法は、前に特定された周波数およびＱを、次の値を見つけるための開始点として使用することである。この手法は一般に、ＦＦＴ周波数領域方法では信頼性が高いが、ノイズの変更が一時的に時間領域測定を損なう場合がある。そのような状況の一例は、１つまたは複数のパラメータが、データ収集間隔中に非常に高速に変更する場合である。そのような場合、結果として生成される時間領域測定は、ばらつく振幅および周波数による汚れにより完全に誤り得る。この問題は、次の時間領域探索計算の開始点として、周波数領域の結果を使用することにより解決することができる。この種の二重領域データ収集は、常に必要であるわけではないが、必要に応じて提供可能である。

他の周波数範囲
図９および図１１に示されるデータは、数インチの長さ尺度を有すると共に、対応する約１０００Ｈｚの共振周波数および範囲２００〜５０００内のＱを有する機械的音叉発振器の場合である。約数十μｍ〜約数百μｍ（１×１０^−６ｍ）の長さ尺度を有するマイクロカンチレバーの場合でのデータも利用可能である。そのような発振器に典型的な共振周波数は、１０〜３００ＫＨｚであり、Ｑは２００〜５００の範囲内である。これらの音叉は、受動動作または能動動作のいずれかで動作することができ、上述した方法で信号が収集される。

Claims (11)

1. サービス流体環境内で、ノイズ存在下に、機械発振器の共振パラメータである共振周波数ｆおよび品質係数Ｑを測定する方法であって、
   ａ）前記サービス流体の流れ、または電気励起により、前記発振器を励起させる工程、
   ｂ）前記励起に対する前記発振器の振幅応答を測定する工程、
   ｃ）複数の測定からの前記応答を平均化する工程、
   ｄ）平均化された前記発振器からの前記応答に対する近似曲線を求める工程、および
   ｅ）前記近似曲線から、前記共振周波数ｆおよび品質係数Ｑを計算する工程であって、
   前記励起が前記サービス流体の流れによるものである場合には、前記振幅応答を前記発振器の周波数領域における高速フーリエ変換により測定し、
   前記励起が電気によるものである場合には、前記振幅応答を前記電気励起による時間領域方法により測定する工程
   を含むことを特徴とする方法。
2. 前記ｆおよびＱが、周波数の関数としての振幅の高速フーリエ変換を測定する工程から測定されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記ｆおよびＱが、
   前記電気励起を終了する工程、および
   前記電気励起の終了後、前記発振器の振幅を測定する工程
   から測定され、
   上記工程を更なる駆動周波数で繰り返し、近似曲線を求めるための励起周波数の関数として振幅の値を取得し、前記近似曲線から前記ｆおよびＱを測定することを特徴とする請求項１に記載の方法。
4. 前記ｆおよびＱを、前記電気励起の終了後の前記発振器のリングダウン信号から、前記発振器の振幅の低減として測定し、この工程を更なる駆動周波数で繰り返して、振幅の値を時間の関数として取得し、
   ここで、前記ｆは、既知の時間間隔での零交差の数から取得し、前記Ｑは、振幅の低減率を測定する近似曲線から取得する
   ことによって、前記ｆおよびＱの平均値を得ることを特徴とする請求項１に記載の方法。
5. 初期励起周波数の値を、周波数の関数としての振幅の高速フーリエ変換から測定することを特徴とする請求項３に記載の方法。
6. 前記励起周波数を選択するための共振パラメータの推定値を、周波数の関数としての振幅の高速フーリエ変換から測定することを特徴とする請求項３に記載の方法。
7. 前記励起周波数を選択するための推定値を、周波数の関数としての振幅の高速フーリエ変換から測定することを特徴とする請求項４に記載の方法。
8. 前記励起周波数が、周波数の所要数を最小化するように、アルゴリズム的に選択されることを特徴とする請求項３に記載の方法。
9. 前記励起周波数が、周波数の所要数を最小化するように、アルゴリズム的に選択されることを特徴とする請求項４に記載の方法。
10. 前記発振器の応答を、バンドパスフィルタに付すことを特徴とする請求項１に記載の方法。
11. 高速フーリエ変換に対する近似曲線の振幅の最大を測定することにより、前記ｆを測定することを特徴とする請求項２に記載の方法。
    

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