JP5807107B1 - 分析データ作成方法、周波数フィルター作成方法、異常音発生位置の特定方法、分析データ作成装置、周波数フィルター作成装置および異常音発生位置の特定装置 - Google Patents
分析データ作成方法、周波数フィルター作成方法、異常音発生位置の特定方法、分析データ作成装置、周波数フィルター作成装置および異常音発生位置の特定装置 Download PDFInfo
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Abstract
【課題】本発明の目的は、信頼性の高い分析データ作成方法、周波数フィルター作成方法、異常音発生位置の特定方法、分析データ作成装置、周波数フィルター作成装置および異常音発生位置の特定装置を提供することである。【解決手段】本発明にかかる分析データ作成方法は、少なくとも２個の振動センサ２００により振動を計測する計測工程と、計測工程による計測値を周波数フィルターにより処理する周波数フィルター工程と、周波数フィルター工程により処理された計測値から異なる周波数帯域で複数の計測値を抽出する抽出工程と、抽出工程により抽出された複数の計測値から複数の相互相関関数を演算する相互相関関数演算工程と、複数の相互相関関数から所定の相関最大値および所定の波形の少なくとも一方を有する関数を選択する相互相関関数選択工程と、を含む。【選択図】図１
Description
本発明は、分析データ作成方法、周波数フィルター作成方法、異常音発生位置の特定方法、分析データ作成装置、周波数フィルター作成装置および異常音発生位置の特定装置に関する。
従来、配管の漏れの位置を決定する方法として、センサにより振動を検知し、検知された信号から相互相関関数を生成し、音響の伝搬速度を用いて異常音発生位置を特定する方法が存在する。
例えば、特許文献１（特開平８−２２６８６５号公報）には、掘削が容易でなく、雑音が多い環境において、侵入的でない方法で、邪魔な雑音源を排除して、正確に導管の漏れの位置を決定する方法について開示されている。
特許文献１（特開平８−２２６８６５号公報）記載の導管の漏れの位置を決定する方法は、ａ）第１時間差の生プロットを得るため、導管に沿って離間して配置された第１センサ対から得られる漏れ雑音データから相互相関関数を計算する段階と、ｂ）第２時間差の生プロットを得るため、導管に沿って離間して配置された第２センサ対から得られる漏れ雑音データから相互相関関数を計算する段階と、ｃ）各プロットの時間差ピークを得るために、時間差の各生プロットを平滑化する段階と、ｄ）第１時間差ピーク、及び第１センサ対間の既知の間隔を用いることで、導管の漏れ雑音に対する伝搬速度を決定する段階と、ｅ）伝搬速度、第２時間差ピーク、及び第２センサ対間の間隔を用いることに よって、漏れの位置を決定する段階とからなることを特徴とする導管の漏れの位置を決定するものである。
また、特許文献２（特表２００３-５０２６７８号公報）には、相関に基づく技術を使って流体搬送管内での漏れを検知および位置特定する方法および装置が記載されている。
特許文献２（特表２００３-５０２６７８号公報）記載の共通信号の検知と位置特定の方法においては、相関に基づく技術を使って２つの入力信号の共通信号を検知および位置特定する方法であって、周波数領域での入力信号の位相の分析により、少なくとも１個の フィルターを準備する工程と、前記の少なくとも１個のフィルターを使って周波数領域で入力信号をフィルター処理する工程と、フィルター処理した信号の相互相関を実行する工程とから成るものである。
このように、上水道またはガス管等の老朽化が進み、欠陥からの流体漏洩が問題となっている。そこで、特許文献１（特開平８−２２６８６５号公報）または特許文献２（特表２００３−５０２６７８号公報）に記載の方法を適用して、欠陥位置を特定することが考えられる。
しかしながら、実際の漏洩現場においては、異常音の他に自動車の通行音等の外騒音、その他ノイズが入力されるという問題がある。
また、漏洩する流体量が少なく異常音が小さい場合、漏洩位置と振動センサ位置とが離れており、検出される異常音が小さいという問題がある。
そのため、特許文献２記載の方法では、充分なコヒーレンス性を示さない周波数を除去あるいは、阻止することで、相互相関関係のピークを増強することにより、異常音を検出しようとしている。
また、漏洩する流体量が少なく異常音が小さい場合、漏洩位置と振動センサ位置とが離れており、検出される異常音が小さいという問題がある。
そのため、特許文献２記載の方法では、充分なコヒーレンス性を示さない周波数を除去あるいは、阻止することで、相互相関関係のピークを増強することにより、異常音を検出しようとしている。
しかしながら、特許文献２記載の方法では、不完全なデジタル化の結果として極めて相関性の高いノイズが含まれてしまうため、自動帯域フィルターを併用して当該ノイズを削除している。
その削除の結果、合成樹脂管の微小な漏水のように、ノイズよりも小さな異常音が入力された場合に、必要な波形成分が除去されてしまうという問題が生じる。
その削除の結果、合成樹脂管の微小な漏水のように、ノイズよりも小さな異常音が入力された場合に、必要な波形成分が除去されてしまうという問題が生じる。
本発明の目的は、信頼性の高い分析データ作成方法、周波数フィルター作成方法、異常音発生位置の特定方法、分析データ作成装置、周波数フィルター作成装置および異常音発生位置の特定装置を提供することである。
（１）
一局面に従う分析データ作成方法は、少なくとも２個の振動センサにより振動を計測する計測工程と、計測工程による計測値を周波数フィルターにより処理する周波数フィルター工程と、周波数フィルター工程により処理された計測値から異なる周波数帯域で複数の計測値を抽出する抽出工程と、抽出工程により抽出された複数の計測値から複数の相互相関関数を演算する相互相関関数演算工程と、複数の相互相関関数から所定の相関最大値および所定の波形の少なくとも一方を有する関数を選択する相互相関関数選択工程と、を含むものである。
一局面に従う分析データ作成方法は、少なくとも２個の振動センサにより振動を計測する計測工程と、計測工程による計測値を周波数フィルターにより処理する周波数フィルター工程と、周波数フィルター工程により処理された計測値から異なる周波数帯域で複数の計測値を抽出する抽出工程と、抽出工程により抽出された複数の計測値から複数の相互相関関数を演算する相互相関関数演算工程と、複数の相互相関関数から所定の相関最大値および所定の波形の少なくとも一方を有する関数を選択する相互相関関数選択工程と、を含むものである。
この場合、振動センサにより計測された計測値に対して、異なる周波数帯域で、複数個の計測値を抽出し、抽出された複数の計測値から複数の相互相関関数を演算し、所定の相関最大値および所定の波形の少なくとも一方を有する関数を選択することで、ノイズ成分を除去することができるため、信頼性の高いピークを有する分析データを作成することができる。
（２）
第２の発明に係る分析データ作成方法は、一局面に従う分析データ作成方法において、計測工程、周波数フィルター工程、抽出工程、相互相関関数演算工程、および相互相関関数選択工程のうち少なくとも１または複数を、複数回繰り返してもよい。
第２の発明に係る分析データ作成方法は、一局面に従う分析データ作成方法において、計測工程、周波数フィルター工程、抽出工程、相互相関関数演算工程、および相互相関関数選択工程のうち少なくとも１または複数を、複数回繰り返してもよい。
この場合、計測工程、周波数フィルター工程、抽出工程、相互相関関数演算工程、および相互相関関数選択工程の１または複数回繰り返すことにより、よりノイズ成分を除去することができるので、さらに信頼性の高い分析データを作成することができる。
（３）
第３の発明に係る分析データ作成方法は、一局面または第２の発明に係る分析データ作成方法において、周波数フィルター工程は、コヒーレンスフィルタからなり、抽出工程における異なる周波数帯域は、計測値のコヒーレンス値に基づき決定してもよい。
第３の発明に係る分析データ作成方法は、一局面または第２の発明に係る分析データ作成方法において、周波数フィルター工程は、コヒーレンスフィルタからなり、抽出工程における異なる周波数帯域は、計測値のコヒーレンス値に基づき決定してもよい。
この場合、計測値のコヒーレンス値に基づいて、コヒーレンスフィルタを形成するので、ノイズを有効に除去し、相関性の高い計測値（振動波形）のみを抽出することができる。特に、抽出工程においてコヒーレンス値に基づいて抽出作業を行うため、ノイズ除去を確実に行うことができる。
（４）
第４の発明に係る分析データ作成方法は、第３の発明に係る分析データ作成方法において、周波数フィルター工程は、コヒーレンス値を所定の周波数幅で周波数帯域を変化させつつ、周波数帯域内のコヒーレンス値の積分値が大きい順に、抽出工程の異なる周波数帯域を複数決定してもよい。
第４の発明に係る分析データ作成方法は、第３の発明に係る分析データ作成方法において、周波数フィルター工程は、コヒーレンス値を所定の周波数幅で周波数帯域を変化させつつ、周波数帯域内のコヒーレンス値の積分値が大きい順に、抽出工程の異なる周波数帯域を複数決定してもよい。
この場合、コヒーレンス値の積分値が大きい順に抽出工程を行うため、ノイズの影響が多い部分をフィルターで削除することができ、ノイズの影響の少ない部分からデータ抽出することができ、信頼性の高い分析データを作成することができる。
（５）
第５の発明に係る分析データ作成方法は、第３の発明に係る分析データ作成方法において、周波数フィルター工程は、コヒーレンス値の第ｎ最大値（ｎは、整数）における周波数幅を変化させることにより、抽出工程の異なる周波数帯域を複数決定してもよい。
第５の発明に係る分析データ作成方法は、第３の発明に係る分析データ作成方法において、周波数フィルター工程は、コヒーレンス値の第ｎ最大値（ｎは、整数）における周波数幅を変化させることにより、抽出工程の異なる周波数帯域を複数決定してもよい。
この場合、コヒーレンス値の第１最大値、第２最大値、第３最大値、第４最大値、第５最大値、から第ｎ最大値までにおいて所定の周波数幅において抽出工程において異なる周波数帯域を複数決定してもよい。
なお、ｎが２の場合、第１最大値および第２最大値において所定の周波数帯域で抽出することができる。
その結果、コヒーレンス値が高いとは、信頼性が高い値であるため、信頼性の高い分析データを作成することができる。
なお、ｎが２の場合、第１最大値および第２最大値において所定の周波数帯域で抽出することができる。
その結果、コヒーレンス値が高いとは、信頼性が高い値であるため、信頼性の高い分析データを作成することができる。
（６）
他の局面に従う周波数フィルター作成方法は、少なくとも２個の振動センサにより振動を計測する計測工程と、計測工程による計測値を周波数フィルターにより処理する周波数フィルター工程と、周波数フィルター工程により処理された計測値から異なる周波数帯域で複数の計測値を抽出する抽出工程と、抽出工程により抽出された複数の計測値から複数の相互相関関数を演算する相互相関関数演算工程と、複数の相互相関関数から所定の相関最大値および所定の波形の少なくとも一方を有する関数を選択する相互相関関数選択工程と、相互相関関数選択工程において選択された頻度に応じて１または複数の周波数フィルターを決定するフィルター選択工程と、フィルター選択工程により決定された１または複数の周波数フィルターに基づき異なる周波数帯域が決定される周波数帯域決定工程を含むものである。
他の局面に従う周波数フィルター作成方法は、少なくとも２個の振動センサにより振動を計測する計測工程と、計測工程による計測値を周波数フィルターにより処理する周波数フィルター工程と、周波数フィルター工程により処理された計測値から異なる周波数帯域で複数の計測値を抽出する抽出工程と、抽出工程により抽出された複数の計測値から複数の相互相関関数を演算する相互相関関数演算工程と、複数の相互相関関数から所定の相関最大値および所定の波形の少なくとも一方を有する関数を選択する相互相関関数選択工程と、相互相関関数選択工程において選択された頻度に応じて１または複数の周波数フィルターを決定するフィルター選択工程と、フィルター選択工程により決定された１または複数の周波数フィルターに基づき異なる周波数帯域が決定される周波数帯域決定工程を含むものである。
この場合、振動センサにより計測された計測値に対して、異なる周波数帯域で、複数個の計測値を抽出し、抽出された複数の計測値から複数の相互相関関数を演算し、所定の相関最大値および所定の波形の少なくとも一方を有する関数を選択することで、ノイズ成分を除去することができるため、信頼性の高いピークを有する周波数フィルターを作成することができる。
（７）
第７の発明に係る周波数フィルター作成方法は、他の局面に従う周波数フィルター作成方法において、計測工程、周波数フィルター工程、抽出工程、相互相関関数演算工程、相互相関関数選択工程、フィルター選択工程、および周波数帯域決定工程の少なくとも１または複数を繰り返してもよい。
第７の発明に係る周波数フィルター作成方法は、他の局面に従う周波数フィルター作成方法において、計測工程、周波数フィルター工程、抽出工程、相互相関関数演算工程、相互相関関数選択工程、フィルター選択工程、および周波数帯域決定工程の少なくとも１または複数を繰り返してもよい。
この場合、計測工程、周波数フィルター工程、抽出工程、相互相関関数演算工程、相互相関関数選択工程、フィルター選択工程、および周波数帯域決定工程の少なくとも１または複数を繰り返すので、よりノイズ成分を除去することができ、さらに信頼性の高いピークを有する周波数フィルターを作成することができる。
（８）
さらに他の発明に係る異常音発生位置の特定方法は、少なくとも２個の振動センサにより振動を計測する計測工程と、計測工程による計測値を周波数フィルターにより処理する周波数フィルター工程と、周波数フィルター工程により処理された計測値から異なる周波数帯域で複数個の計測値を抽出する抽出工程と、抽出工程により抽出された複数の計測値から複数の相互相関関数を演算する相互相関関数演算工程と、複数の相互相関関数の中から所定の相関最大値および所定の波形の少なくとも一方を有する関数を選択する相互相関関数選択工程と、相互相関関数演算工程により選択された相互相関関数に基づき、各振動センサに対する異常音の到達時間差を求め、音の発生位置を算出する算出工程と、を含むものである。
さらに他の発明に係る異常音発生位置の特定方法は、少なくとも２個の振動センサにより振動を計測する計測工程と、計測工程による計測値を周波数フィルターにより処理する周波数フィルター工程と、周波数フィルター工程により処理された計測値から異なる周波数帯域で複数個の計測値を抽出する抽出工程と、抽出工程により抽出された複数の計測値から複数の相互相関関数を演算する相互相関関数演算工程と、複数の相互相関関数の中から所定の相関最大値および所定の波形の少なくとも一方を有する関数を選択する相互相関関数選択工程と、相互相関関数演算工程により選択された相互相関関数に基づき、各振動センサに対する異常音の到達時間差を求め、音の発生位置を算出する算出工程と、を含むものである。
この場合、振動センサにより計測された計測値に対して、異なる周波数帯域で、複数個の計測値を抽出し、抽出された複数の計測値から複数の相互相関関数を演算し、所定の相関最大値および所定の波形の少なくとも一方を有する関数を選択することで、ノイズ成分を除去することができるため、信頼性の高い音の発生位置を算出することができる。
（９）
第９の発明に係る異常音発位置の特定方法は、さらに他の発明に係る異常音発生位置の特定方法において、相互相関関数選択工程において選択された頻度に応じて、１または複数の周波数フィルターを決定するフィルター選択工程と、フィルター選択工程により決定された１または複数の周波数フィルターに基づき異なる周波数帯域が決定される周波数帯域決定工程と、を含んでもよい。
第９の発明に係る異常音発位置の特定方法は、さらに他の発明に係る異常音発生位置の特定方法において、相互相関関数選択工程において選択された頻度に応じて、１または複数の周波数フィルターを決定するフィルター選択工程と、フィルター選択工程により決定された１または複数の周波数フィルターに基づき異なる周波数帯域が決定される周波数帯域決定工程と、を含んでもよい。
この場合、振動センサにより計測された計測値に対して、異なる周波数帯域で、複数個の計測値を抽出し、抽出された複数の計測値から複数の相互相関関数を演算し、所定の相関最大値および所定の波形の少なくとも一方を有する関数を選択することで、ノイズ成分を除去することができるため、信頼性の高い音の発生位置を算出することができる。
（１０）
第１０の発明に係る異常音発生位置の特定方法は、さらに他の発明または第９の発明に係る異常音発生位置の特定方法において、計測工程、周波数フィルター工程、抽出工程、相互相関関数演算工程、相互相関関数選択工程、および算出工程の少なくとも１または複数を繰り返してもよい。
第１０の発明に係る異常音発生位置の特定方法は、さらに他の発明または第９の発明に係る異常音発生位置の特定方法において、計測工程、周波数フィルター工程、抽出工程、相互相関関数演算工程、相互相関関数選択工程、および算出工程の少なくとも１または複数を繰り返してもよい。
この場合、計測工程、周波数フィルター工程、抽出工程、相互相関関数演算工程、相互相関関数選択工程、および算出工程の少なくとも１または複数を繰り返すことができるので、よりノイズ成分を除去することができ、信頼性の高い音の発生位置を算出することができる。
（１１）
さらに他の発明に係る異常音発生位置の特定方法は、少なくとも２個の振動センサにより振動を計測する計測工程と、計測工程による計測値を周波数フィルターにより処理する周波数フィルター工程と、周波数フィルター工程により処理された計測値を、異なる周波数帯域で複数個の計測値を抽出する抽出工程と、抽出工程により抽出された複数の計測値のから複数の相互相関関数を演算する相互相関関数演算工程と、複数の相互相関関数の中から所定の相関最大値または所定の波形の少なくとも一方を有する関数を選択する相互相関関数選択工程と、相互相関関数選択工程で選択された相互相関関数の累積結果に基づき、各振動センサに対する異常音の到達時間差を求め、音の発生位置を算出する算出工程と、を含むものである。
さらに他の発明に係る異常音発生位置の特定方法は、少なくとも２個の振動センサにより振動を計測する計測工程と、計測工程による計測値を周波数フィルターにより処理する周波数フィルター工程と、周波数フィルター工程により処理された計測値を、異なる周波数帯域で複数個の計測値を抽出する抽出工程と、抽出工程により抽出された複数の計測値のから複数の相互相関関数を演算する相互相関関数演算工程と、複数の相互相関関数の中から所定の相関最大値または所定の波形の少なくとも一方を有する関数を選択する相互相関関数選択工程と、相互相関関数選択工程で選択された相互相関関数の累積結果に基づき、各振動センサに対する異常音の到達時間差を求め、音の発生位置を算出する算出工程と、を含むものである。
この場合、振動センサにより計測された計測値に対して、異なる周波数帯域で、複数個の計測値を抽出し、抽出された複数の計測値から複数の相互相関関数を演算し、所定の相関最大値および所定の波形の少なくとも一方を有する関数を選択し、累積した結果に基づき、ノイズ成分を除去することができるため、より信頼性の高い音の発生位置を算出することができる。
（１２）
第１２の発明に係る異常音発生位置の特定方法は、さらに他の発明に係る異常音発生位置の特定方法において、相互相関関数選択工程において選択された頻度に応じて、１または複数の周波数フィルターを決定するフィルター選択工程と、
フィルター選択工程により決定された１または複数の周波数フィルターに基づき異なる周波数帯域が決定される周波数帯域決定工程と、を含んでもよい。
第１２の発明に係る異常音発生位置の特定方法は、さらに他の発明に係る異常音発生位置の特定方法において、相互相関関数選択工程において選択された頻度に応じて、１または複数の周波数フィルターを決定するフィルター選択工程と、
フィルター選択工程により決定された１または複数の周波数フィルターに基づき異なる周波数帯域が決定される周波数帯域決定工程と、を含んでもよい。
この場合、振動センサにより計測された計測値に対して、異なる周波数帯域で、複数個の計測値を抽出し、抽出された複数の計測値から複数の相互相関関数を演算し、所定の相関最大値および所定の波形の少なくとも一方を有する関数を選択することで、ノイズ成分を除去することができるため、信頼性の高い音の発生位置を算出することができる。
（１３）
第１３の発明に係る異常音発生位置の特定方法は、さらに他の発明または第１２の発明に係る異常音発生位置の特定方法において計測工程、周波数フィルター工程、抽出工程、相互相関関数演算工程、相互相関関数選択工程、および算出工程の少なくとも１または複数を繰り返してもよい。
第１３の発明に係る異常音発生位置の特定方法は、さらに他の発明または第１２の発明に係る異常音発生位置の特定方法において計測工程、周波数フィルター工程、抽出工程、相互相関関数演算工程、相互相関関数選択工程、および算出工程の少なくとも１または複数を繰り返してもよい。
この場合、計測工程、周波数フィルター工程、抽出工程、相互相関関数演算工程、相互相関関数選択工程、および算出工程の少なくとも１または複数を繰り返すことができるので、よりノイズ成分を除去することができ、信頼性の高い音の発生位置を算出することができる。
（１４）
さらに他の局面に従う分析データ作成装置は、少なくとも２個の振動センサにより振動を計測する計測部と、計測部による計測値を周波数フィルターにより処理する周波数フィルター部と、周波数フィルター部により処理された計測値から異なる周波数帯域で複数の計測値を抽出する抽出部と、抽出部により抽出された複数の計測値から複数の相互相関関数を演算する相互相関関数演算部と、複数の相互相関関数から所定の相関最大値および所定の波形の少なくとも一方を有する関数を選択する相互相関関数選択部と、を含むものである。
さらに他の局面に従う分析データ作成装置は、少なくとも２個の振動センサにより振動を計測する計測部と、計測部による計測値を周波数フィルターにより処理する周波数フィルター部と、周波数フィルター部により処理された計測値から異なる周波数帯域で複数の計測値を抽出する抽出部と、抽出部により抽出された複数の計測値から複数の相互相関関数を演算する相互相関関数演算部と、複数の相互相関関数から所定の相関最大値および所定の波形の少なくとも一方を有する関数を選択する相互相関関数選択部と、を含むものである。
この場合、振動センサにより計測された計測値に対して、異なる周波数帯域で、複数個の計測値を抽出し、抽出された複数の計測値から複数の相互相関関数を演算し、所定の相関最大値および所定の波形の少なくとも一方を有する関数を選択することで、ノイズ成分を除去することができるため、信頼性の高いピークを有する分析データを作成することができる。
（１５）
さらに他の局面に従う周波数フィルター作成装置は、少なくとも２個の振動センサにより振動を計測する計測部と、計測部による計測値を周波数フィルターにより処理する周波数フィルター部と、周波数フィルター部により処理された計測値から異なる周波数帯域で複数の計測値を抽出する抽出部と、抽出部により抽出された複数の計測値から複数の相互相関関数を演算する相互相関関数演算部と、複数の相互相関関数から所定の相関最大値および所定の波形の少なくとも一方を有する関数を選択する相互相関関数選択部と、相互相関関数選択部において選択された頻度に応じて、１または複数の周波数フィルターを決定するフィルター選択部と、フィルター選択部により決定された１または複数の周波数フィルターに基づき異なる周波数帯域が決定される周波数帯域決定部と、を含むものである。
さらに他の局面に従う周波数フィルター作成装置は、少なくとも２個の振動センサにより振動を計測する計測部と、計測部による計測値を周波数フィルターにより処理する周波数フィルター部と、周波数フィルター部により処理された計測値から異なる周波数帯域で複数の計測値を抽出する抽出部と、抽出部により抽出された複数の計測値から複数の相互相関関数を演算する相互相関関数演算部と、複数の相互相関関数から所定の相関最大値および所定の波形の少なくとも一方を有する関数を選択する相互相関関数選択部と、相互相関関数選択部において選択された頻度に応じて、１または複数の周波数フィルターを決定するフィルター選択部と、フィルター選択部により決定された１または複数の周波数フィルターに基づき異なる周波数帯域が決定される周波数帯域決定部と、を含むものである。
この場合、振動センサにより計測された計測値に対して、異なる周波数帯域で、複数個の計測値を抽出し、抽出された複数の計測値から複数の相互相関関数を演算し、所定の相関最大値および所定の波形の少なくとも一方を有する関数を選択することで、ノイズ成分を除去することができるため、信頼性の高いピークを有する周波数フィルターを作成することができる。
（１６）
さらに他の局面に従う異常音発生位置の特定装置は、少なくとも２個の振動センサにより振動を計測する計測部と、計測部による計測値を周波数フィルターにより処理する周波数フィルター部と、周波数フィルター部により処理された計測値から異なる周波数帯域で複数個の計測値を抽出する抽出部と、抽出部により抽出された複数の計測値から複数の相互相関関数を演算する相互相関関数演算部と、複数の相互相関関数から所定の相関最大値および所定の波形の少なくとも一方を有する関数を選択する相互相関関数選択部と、相互相関関数演算部により選択された相互相関関数に基づき、各振動センサに対する異常音の到達時間差を求め、音の発生位置を算出する算出部と、を含むものである。
さらに他の局面に従う異常音発生位置の特定装置は、少なくとも２個の振動センサにより振動を計測する計測部と、計測部による計測値を周波数フィルターにより処理する周波数フィルター部と、周波数フィルター部により処理された計測値から異なる周波数帯域で複数個の計測値を抽出する抽出部と、抽出部により抽出された複数の計測値から複数の相互相関関数を演算する相互相関関数演算部と、複数の相互相関関数から所定の相関最大値および所定の波形の少なくとも一方を有する関数を選択する相互相関関数選択部と、相互相関関数演算部により選択された相互相関関数に基づき、各振動センサに対する異常音の到達時間差を求め、音の発生位置を算出する算出部と、を含むものである。
この場合、振動センサにより計測された計測値に対して、異なる周波数帯域で、複数個の計測値を抽出し、抽出された複数の計測値から複数の相互相関関数を演算し、所定の相関最大値および所定の波形の少なくとも一方を有する関数を選択することで、ノイズ成分を除去することができるため、信頼性の高い音の発生位置を算出することができる。
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。
＜異常音発生位置の特定方法の状況説明＞
図１は、異常音発生位置の特定方法の状況を説明するための模式図である。
図１は、異常音発生位置の特定方法の状況を説明するための模式図である。
図１に示すように、地中に管網１１０が設けられている。管網１１０には、一定間隔で、縦孔（マンホール）１２０が設けられている。本実施の形態においては、ポイントＡおよびポイントＢの間隔で縦孔１２０が設けられている。この場合、図１のポイントＡおよびポイントＢの縦孔１２０に、それぞれ振動センサ２００を設ける。
＜振動センサの説明＞
図２は、振動センサを含む異常音の発生位置特定装置の一例を示す模式図であり、図３は図２の振動センサの特徴の一例を示す模式図である。
図２は、振動センサを含む異常音の発生位置特定装置の一例を示す模式図であり、図３は図２の振動センサの特徴の一例を示す模式図である。
図２に示すように、本実施の形態にかかる異常音の発生特定装置１００は、演算装置３００および少なくとも一対の振動センサ２００を含む。一対の振動センサ２００は、共振型の振動センサ２００である。
図２の振動センサ２００は、台座２１０、支柱２２０、薄膜電極２３０，２４０、リード線２３１，２４１、圧電素子２５０、錘２６０およびＧＰＳ装置２６２を含む。
演算装置３００は、後述するフィルターを生成する生成部３１０、および演算部３２０からなる。
図２の振動センサ２００は、台座２１０、支柱２２０、薄膜電極２３０，２４０、リード線２３１，２４１、圧電素子２５０、錘２６０およびＧＰＳ装置２６２を含む。
演算装置３００は、後述するフィルターを生成する生成部３１０、および演算部３２０からなる。
図２に示すように、振動センサ２００は、鉄製の台座２１０上に支柱２２０が固定される。支柱２２０の上端部に圧電素子２５０が設けられる。圧電素子２５０の一端部は、支柱２２０の上端部に片持ち支持されている。
圧電素子２５０の両面に銀ペーストを塗布して形成された上下一対の薄膜電極２３０，２４０が設けられる。支柱２２０および一対の薄膜電極２３０，２４０の間は、絶縁されている。
また、圧電素子２５０の他端部で、かつ薄膜電極２３０上に錘２６０が載置されている。
また、圧電素子２５０の他端部で、かつ薄膜電極２３０上に錘２６０が載置されている。
薄膜電極２３０には、リード線２３１が接続されており、薄膜電極２４０には、リード線２４１が接続されており、リード線２３１，２４１はそれぞれ演算装置３００につながっている。
リード線２３１，２４１から出力される電位差を、コンピュータ等の処理装置により振動波形として出力する。
なお、本実施の形態においては、リード線２３１，２４１を用いることとしているが、これに限定されず、演算装置３００との間で送受信可能な機能部を設けてもよい。
リード線２３１，２４１から出力される電位差を、コンピュータ等の処理装置により振動波形として出力する。
なお、本実施の形態においては、リード線２３１，２４１を用いることとしているが、これに限定されず、演算装置３００との間で送受信可能な機能部を設けてもよい。
また、圧電素子２５０は、高分子圧電材料であるポリフッ化ビニリデンの延伸フィルム（ＰＶＤＦフィルム）によって形成されている。
具体的なパラメータが、圧電材料の弾性Ｅと、断面二次モーメントＪと、長さＬと、幅ｂと、高さｈとである場合、バネ定数ｋは、以下のように示される。
ｋ＝３ＥＪ／Ｌ３（Ｊ＝ｂｈ３／１２）・・・（１）
圧電素子２５０と錘２６０とからなる系の共振周波数ｆｏは、以下のように示される。
ｆｏ＝√（ｋ／Ｍ）／２π・・・（２）
また、共振型の振動センサ２００は、共振周波数ｆｏが、６０Ｈｚ以上１０００Ｈｚ未満の範囲内に少なくとも１個存在するように形成する。
本実施の形態に係る共振型の振動センサ２００は、図３の実線に示すように、１００Ｈｚから５００Ｈｚまでの間に共振周波数ｆｏが４個存在するように形成している。その理由としては、管網１１０を伝わる異常音、特に漏水音は、可聴音が多く、中でも１０００Ｈｚ未満が多いからである。
具体的には、図３に示すように、共振周波数ｆｏは、２６０Ｈｚ近辺のピークＰ１、３１０Ｈｚ近辺のピークＰ２、３５０Ｈｚ近辺のピークＰ３、４８０Ｈｚ近辺のピークＰ４の４個のピークを有する。
一方、図３の破線は、従来の振動センサの一例を示すものである。この場合、ピークを形成していない。
本実施の形態に係る共振型の振動センサ２００は、図３の実線に示すように、１００Ｈｚから５００Ｈｚまでの間に共振周波数ｆｏが４個存在するように形成している。その理由としては、管網１１０を伝わる異常音、特に漏水音は、可聴音が多く、中でも１０００Ｈｚ未満が多いからである。
具体的には、図３に示すように、共振周波数ｆｏは、２６０Ｈｚ近辺のピークＰ１、３１０Ｈｚ近辺のピークＰ２、３５０Ｈｚ近辺のピークＰ３、４８０Ｈｚ近辺のピークＰ４の４個のピークを有する。
一方、図３の破線は、従来の振動センサの一例を示すものである。この場合、ピークを形成していない。
また、本実施の形態に係る振動センサ２００は、管網１１０のいずれの位置に設置されたかをＧＰＳ装置２６２により演算装置３００に送信する。その結果、演算装置３００は、振動センサ２００の位置を認識することができる。例えば、演算装置３００は、振動センサ２００の埋設位置を認識できる。
＜異常音発生位置の特定方法のフローチャート＞
続いて、異常音発生位置の特定方法について具体例を示しつつ説明する。
続いて、異常音発生位置の特定方法について具体例を示しつつ説明する。
本実施の形態にかかる異常音発生位置の特定方法は、管網１１０の少なくとも２ヶ所（ポイントＡおよびポイントＢ）に振動センサ２００を設置し、管網１１０の欠陥等によって発生する異常音または振動を振動センサ２００により検知する。
各振動センサ２００に入力された波形のコヒーレンス関数を用いてフィルターを作成する。このフィルターを作成する際に、異常音発生位置の精度を高めるために後述する処理を行い、フィルターを作成し、当該フィルターを適用した後、相互相関関数から振動の伝達時間差Ｔｄを求め、伝達時間差Ｔｄと振動の伝搬速度Ｖとから異常音発生位置を特定する異常音発生位置の特定方法である。
各振動センサ２００に入力された波形のコヒーレンス関数を用いてフィルターを作成する。このフィルターを作成する際に、異常音発生位置の精度を高めるために後述する処理を行い、フィルターを作成し、当該フィルターを適用した後、相互相関関数から振動の伝達時間差Ｔｄを求め、伝達時間差Ｔｄと振動の伝搬速度Ｖとから異常音発生位置を特定する異常音発生位置の特定方法である。
図１において、ポイントＡの振動センサ２００から距離Ｌの位置で流体の漏洩が発生したと仮定する。すなわち、距離Ｌの位置が異常音の発生位置（流体の漏洩位置）である。この場合、漏洩音は、ポイントＢの振動センサ２００に到達するまでにポイントＡの振動センサ２００の距離Ｌよりも距離にして距離Ｎだけ長い距離（Ｌ＋Ｎ）を伝搬する。
したがって、ポイントＡの振動センサ２００およびポイントＢの振動センサ２００の距離をＤと仮定した場合、漏洩音がポイントＡの振動センサ２００とポイントＢの振動センサ２００とに到着する伝達時間差Ｔｄとすると、漏洩音の伝搬速度Ｖ、２つの振動センサ間の距離をＤとして以下の式で求めることができる。
Ｔｄ＝Ｎ／Ｖ・・・（３）
また、
Ｎ＝Ｄ−２Ｌ・・・（４）
で示すことができる。
また、
Ｎ＝Ｄ−２Ｌ・・・（４）
で示すことができる。
式（４）を式（３）に代入することにより、
Ｌ＝（Ｄ−Ｖ・Ｔｄ）／２・・・（５）
と表すことができる。
以上のように距離Ｌを求めることができる。
Ｌ＝（Ｄ−Ｖ・Ｔｄ）／２・・・（５）
と表すことができる。
以上のように距離Ｌを求めることができる。
続いて、本実施の形態にかかる異常音発生位置の特定方法の具体例について説明する。図４は、本実施の形態にかかる異常音発生位置の特定方法の一例を示すフローチャートである。
また、図５および図６は、振動センサ２００の周波数帯域における強度を示す模式図であり、図７は、振動センサ２００のコヒーレンス関数の一例を示す模式図である。
また、図５および図６は、振動センサ２００の周波数帯域における強度を示す模式図であり、図７は、振動センサ２００のコヒーレンス関数の一例を示す模式図である。
まず、図４に示すように、管網１１０のポイントＡの振動センサ２００から漏洩音の波形を取得する（ステップＳ１１）。同様に、管網１１０のポイントＢの振動センサ２００から漏洩音の波形を取得する（ステップＳ２１）。
ここで、本発明に係る振動センサ２００は、図３に示したように、共振周波数ｆｏが、６０Ｈｚ以上１０００Ｈｚ未満の間で４個あるため、流量の少ない漏れなどの振動波形を感度よく検出することができる。特に低周波数の帯域の振動波形の感度を高く維持することができる。すなわち、振動センサは、対象音の周波数が共振周波数と大きく異なる場合に、感度が極端に小さくなり、共振周波数に近づく程、感度を大きくすることができる。
なお、共振周波数ｆｏは、１００Ｈｚ以上５００Ｈｚ以下に少なくとも１個以上存在することが望ましい。
特に、振動センサの共振周波数ｆｏは、６０Ｈｚ以上１０００Ｈｚ未満の間において、好ましくは２個以上６個以下で、所定の間隔で有することが好ましいが、一定感度以下に落ち込んだ周波数帯域がある場合、当該周波数帯域に共振点を追加してもよい。
特に、振動センサの共振周波数ｆｏは、６０Ｈｚ以上１０００Ｈｚ未満の間において、好ましくは２個以上６個以下で、所定の間隔で有することが好ましいが、一定感度以下に落ち込んだ周波数帯域がある場合、当該周波数帯域に共振点を追加してもよい。
次いで、ポイントＡの振動センサ２００から取得した漏洩音の波形をフーリエ変換処理（ステップＳ１２）し、フーリエスペクトルＡを取得する（ステップＳ１３）。同様に、ポイントＢの振動センサ２００から取得した漏洩音の波形をフーリエ変換処理（ステップＳ２２）し、フーリエスペクトルＢを取得する（ステップＳ２３）。
＜フーリエ変換処理（ステップＳ１２およびステップＳ２２）＞
フーリエ変換処理に際しては、ポイントＡの振動センサ２００およびポイントＢの振動センサ２００で得られた波形から、同時刻を始点とする一定時間の波形を取り出して、その波形をフーリエ変換処理する。フーリエスペクトルをＸ（ｆ）とすると、Ｘ（ｆ）は、下記の（６）式のように、複素関数として表現される。
フーリエ変換処理に際しては、ポイントＡの振動センサ２００およびポイントＢの振動センサ２００で得られた波形から、同時刻を始点とする一定時間の波形を取り出して、その波形をフーリエ変換処理する。フーリエスペクトルをＸ（ｆ）とすると、Ｘ（ｆ）は、下記の（６）式のように、複素関数として表現される。
Ｘ（ｆ）＝∫-∞ ∞ｘ（ｔ）ｅ-ｊ２πｆｔｄｔ・・・（６）
式（６）は、下記の式（７）のように、実数部と虚数部とに分けて表現することが出来る。
Ｘ（ｆ）＝ＸＲ（ｆ）＋ｊＸＩ（ｆ）＝｜Ｘ（ｆ）｜ｅｊθ（ｆ）・・・（７）
式（７）において、｜Ｘ（ｆ）｜は、フーリエスペクトルの振幅を表し、θ（ｆ）は、位相を表す。フーリエスペクトルの振幅｜Ｘ（ｆ）｜は、下記（８）式で求めることができる。
｜Ｘ（ｆ）｜＝√{ＸＲ（ｆ）２＋ＸＩ（ｆ）２}・・・（８）
ここで、図５および図６で示すように、振動センサ２００のそれぞれの周波数帯域に対する感度を取得することができる。ここで、図５および図６に示すように、振動センサ２００により取得された波形は、周波数２５０Ｈｚの近辺において高い値を示していることが判る。
＜コヒーレンス関数処理（ステップＳ３１）＞
次いで、フーリエスペクトルＡおよびフーリエスペクトルＢに対してコヒーレンス関数処理を行う（ステップＳ３１）。
次いで、フーリエスペクトルＡおよびフーリエスペクトルＢに対してコヒーレンス関数処理を行う（ステップＳ３１）。
ここで、コヒーレンス関数とは、振動センサ２００の信号に一定の関係が有るか否かを、０以上１以下の値で周波数毎に評価するための関数である。コヒーレンス値が１に近い程、２つの振動センサ２００の関係性が大きいことを示し、２つの振動センサ２００において共通の波形であると言える。
一方、コヒーレンス値が０に近い程、２つの振動センサ２００のうち、いずれか一方に取得された波形である可能性が高く、その波形は、いわゆるノイズとして見なすことができるというものである。
一方、コヒーレンス値が０に近い程、２つの振動センサ２００のうち、いずれか一方に取得された波形である可能性が高く、その波形は、いわゆるノイズとして見なすことができるというものである。
図８は、コヒーレンス関数処理の前段の一例を示すフローチャートであり、図９はコヒーレンス関数処理の後段の一例を示すフローチャートである。
図８に示すように、まず、一対の振動センサ２００の計測値から上述したコヒーレンス関数を算出する（ステップＳ５１）。ここで、Ａ地点の所定時刻の波形をＡ−１とし、Ｂ地点の同時刻の波形をＢ−１とする。
次に、コヒーレンス値の高い周波数帯を所定の周波数幅で選択する（ステップＳ５２）。
次に、コヒーレンス値の高い周波数帯を所定の周波数幅で選択する（ステップＳ５２）。
具体的には、コヒーレンス値の高い周波数帯とは、所定の周波数幅におけるコヒーレンス値の積分値が大きい部分である。
すなわち、図７の所定の周波数幅におけるコヒーレンス値の面積が大きい部分を選択する。
本実施の形態においては、所定の周波数幅は、１００Ｈｚであるとし、面積が大きい順で、第１最大値、第２最大値、第３最大値の３か所の周波数帯を選択することとする。
すなわち、図７の所定の周波数幅におけるコヒーレンス値の面積が大きい部分を選択する。
本実施の形態においては、所定の周波数幅は、１００Ｈｚであるとし、面積が大きい順で、第１最大値、第２最大値、第３最大値の３か所の周波数帯を選択することとする。
本実施の形態におけるステップＳ５２の処理は、以下に示す。図７に示したコヒーレンス値の積分値で大きい周波数帯は、６５０Ｈｚ以上７５０Ｈｚ以下（ｆ１−１とする。）、７５０Ｈｚ以上８５０Ｈｚ以下（ｆ１−２とする。）、３００Ｈｚ以上４００Ｈｚ以下（ｆ１−３とする。）の３か所であるため、当該３か所を選択する。
なお、本実施の形態においては、３か所の周波数帯を選択することとしたが、これに限定されず、第Ｐ箇所（Ｐは任意の整数）の周波数帯を選択してもよい。
なお、本実施の形態においては、３か所の周波数帯を選択することとしたが、これに限定されず、第Ｐ箇所（Ｐは任意の整数）の周波数帯を選択してもよい。
ここで、選択された３か所の周波数帯を説明の上、６５０Ｈｚ以上７５０Ｈｚ以下の周波数帯を第１の周波数帯とし、７５０Ｈｚ以上８５０Ｈｚ以下の周波数帯を第２の周波数帯とし、３００Ｈｚ以上４００Ｈｚ以下の周波数帯を第３の周波数帯とする。
次に、一対の振動センサ２００の元波形に対して選択された周波数帯の総当たりのバンドパスフィルターを通して波形を得る（ステップＳ５３）。
ここで、具体的に、一対の振動センサ２００の元波形に対して、第１周波数帯の周波数帯でバンドパスフィルターを通した波形を第１波形（Ａ地点波形Ａ’−１−１、Ｂ地点波形Ｂ‘−１−１）とする。
同様に、一対の振動センサ２００の元波形に対して、第２周波数帯の周波数帯でバンドパスフィルターを通した波形を第２波形（Ａ地点波形Ａ’−１−２、Ｂ地点波形Ｂ‘−１−２）とし、第３周波数帯の周波数帯でバンドパスフィルターを通した波形を第３波形として作成する。
さらに、第１周波数帯および第２周波数帯のバンドパスフィルター、第２周波数帯および第３周波数帯のバンドパスフィルター、第１、第２、第３周波数帯のいずれも用いないバンドパスフィルター、第１、第２、第３周波数帯のすべてを用いたバンドパスフィルターを通した波形を第８波形（Ａ地点波形Ａ’−１−８、Ｂ地点波形Ｂ‘−１−８）として作成する。
ここで、具体的に、一対の振動センサ２００の元波形に対して、第１周波数帯の周波数帯でバンドパスフィルターを通した波形を第１波形（Ａ地点波形Ａ’−１−１、Ｂ地点波形Ｂ‘−１−１）とする。
同様に、一対の振動センサ２００の元波形に対して、第２周波数帯の周波数帯でバンドパスフィルターを通した波形を第２波形（Ａ地点波形Ａ’−１−２、Ｂ地点波形Ｂ‘−１−２）とし、第３周波数帯の周波数帯でバンドパスフィルターを通した波形を第３波形として作成する。
さらに、第１周波数帯および第２周波数帯のバンドパスフィルター、第２周波数帯および第３周波数帯のバンドパスフィルター、第１、第２、第３周波数帯のいずれも用いないバンドパスフィルター、第１、第２、第３周波数帯のすべてを用いたバンドパスフィルターを通した波形を第８波形（Ａ地点波形Ａ’−１−８、Ｂ地点波形Ｂ‘−１−８）として作成する。
次に、得られた波形に対して相互相関関数を算出する（ステップＳ５４）。
具体的には、第１波形（Ａ地点波形Ａ’−１−１、Ｂ地点波形Ｂ‘−１−１）について第１相互相関関数（Ｔｄ−１−１）を算出し、第２波形（Ａ地点波形Ａ’−１−２、Ｂ地点波形Ｂ‘−１−２）について第２相互相関関数（Ｔｄ−１−２）を算出し、第３波形乃至第８波形（Ａ地点波形Ａ’−１−８、Ｂ地点波形Ｂ‘−１−８）について第３乃至第８相互相関関数（Ｔｄ−１−８）を算出する。
具体的には、第１波形（Ａ地点波形Ａ’−１−１、Ｂ地点波形Ｂ‘−１−１）について第１相互相関関数（Ｔｄ−１−１）を算出し、第２波形（Ａ地点波形Ａ’−１−２、Ｂ地点波形Ｂ‘−１−２）について第２相互相関関数（Ｔｄ−１−２）を算出し、第３波形乃至第８波形（Ａ地点波形Ａ’−１−８、Ｂ地点波形Ｂ‘−１−８）について第３乃至第８相互相関関数（Ｔｄ−１−８）を算出する。
続いて、得られた複数の相互相関関数において、ピークが明確に表れているものを１つ選択する（ステップＳ５５）。
具体的には、ステップＳ５４の処理において、第１相互相関関数から第８相互相関関数までの中より結果のピークが明確なものを選定する。
ここで、ピークが明確に表れているとは、８個の中からピークが最も高いものを選定する。
具体的には、ステップＳ５４の処理において、第１相互相関関数から第８相互相関関数までの中より結果のピークが明確なものを選定する。
ここで、ピークが明確に表れているとは、８個の中からピークが最も高いものを選定する。
なお、本実施の形態においては、ピークが明確に表れているとは、８個の中からピークが最も高いものを選定することとしたが、これに限定されず、他の所定の条件を設定してもよい。
続いて、図９に示すように、ステップＳ５１からステップＳ５５の処理をｎ回数（ｎは任意の正の整数）繰り返した否かを判定する（ステップＳ５５Ｌ）。ｎ回数繰り返すまでステップＳ５１からステップＳ５５の処理を繰り返す。
続いて、ｎ回数繰り返したステップＳ５１からステップＳ５５の処理から選択した相互相関関数の周波数帯の頻度を積算する（ステップＳ５６）。
次いで、最大頻度の５０％以上の頻度を有する周波数帯のみ通すフィルタ（バンドパスフィルター）を作成し、振動センサ２００の波形に適用する（ステップＳ５７）。
続いて、ｎ回数繰り返したステップＳ５１からステップＳ５５の処理から選択した相互相関関数の周波数帯の頻度を積算する（ステップＳ５６）。
次いで、最大頻度の５０％以上の頻度を有する周波数帯のみ通すフィルタ（バンドパスフィルター）を作成し、振動センサ２００の波形に適用する（ステップＳ５７）。
具体的に、図１０は、ステップＳ５５Ｌの処理を３２回（ｎ＝３２）繰り返し、相互相関関数の周波数帯の頻度を積算した一例を示す模式図である。なお、当然のことながら、当該処理とは、図８および図９のステップＳ５１からステップＳ５７までの処理を意味する。
図１０に示すように、１０回以上（最大となった２０回の半分）選択された周波数帯を選定する。
その結果、６０Ｈｚ以上２００Ｈｚ以下の範囲、３００Ｈｚ以上４１０Ｈｚ以下の範囲、４６０Ｈｚ以上５６０Ｈｚ以下の範囲となる。
続いて、選択された周波数帯以外を排除するフィルターを作成し、ステップＳ５７により作成されたフィルターを振動センサ２００の元波形に適用する。
その結果、６０Ｈｚ以上２００Ｈｚ以下の範囲、３００Ｈｚ以上４１０Ｈｚ以下の範囲、４６０Ｈｚ以上５６０Ｈｚ以下の範囲となる。
続いて、選択された周波数帯以外を排除するフィルターを作成し、ステップＳ５７により作成されたフィルターを振動センサ２００の元波形に適用する。
なお、ステップＳ５７の処理において使用する元波形は、フィルター作成時に使用した一対の振動センサ２００からの波形であってもよく、一対の振動センサ２００から再度、ステップＳ１１からステップＳ１３およびステップＳ２１からステップＳ２３を行い、再取得した波形を用いてもよい。
以上の説明がステップＳ３１におけるコヒーレンス関数処理である。
以上の説明がステップＳ３１におけるコヒーレンス関数処理である。
次いで、図４に示すように、フーリエスペクトルＡおよびフーリエスペクトルＢを上述したフィルターに通し、フーリエ逆変換し（ステップＳ３２）、相互相関関数（ステップＳ３３）を求める。相互相関関数は、Ｎ乗（Ｎは１以外の自然数）され、これにより相互相関関数の波形のピーク点が保存された状態で、それ以外の点が圧縮される。
フーリエ逆変換することで、式（９）に示すような振幅情報を排除した波形Ｘ‘（ｔ）を得ることができる。
ｘ‘（ｔ）＝∫-∞ ∞Ｘ（ｆ）ｅ-ｊ２πｆｔｄｆ・・・（９）
このｘ‘（ｔ）を各振動センサ２００の波形により算出し、これらの相互相関をとることによって伝達時間差Ｔｄを求めて、位置算出処理（ステップＳ３４）を行うことができる。
＜第２の実施の形態＞
次に、第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態においては、主に第１の実施の形態と異なる点について説明を行う。
図１１は、図８のコヒーレンス関数処理の他の例を示すフローチャートである。
次に、第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態においては、主に第１の実施の形態と異なる点について説明を行う。
図１１は、図８のコヒーレンス関数処理の他の例を示すフローチャートである。
第２の実施の形態においては、ステップＳ３１（ステップＳ５１からＳ５７の処理）のコヒーレンス関数の処理において、ステップＳ５４の処理の得られた波形に対して相互相関関数を算出した後、全ての相互相関関数の平均化を算出する（ステップＳ５５ａ）。
次に、ステップＳ１１からＳ１３、ステップＳ２１からＳ２３および、ステップＳ５１からステップＳ５５ａまでの処理を繰り返し（図９のステップＳ５５Ｌと同様に）行い、さらに平均化する（ステップＳ５６ａ）。
この場合、相互相関関数の処理を繰り返し行い、平均化するため、ノイズを除去することができる。
この場合、相互相関関数の処理を繰り返し行い、平均化するため、ノイズを除去することができる。
図１２は、実施例の相互相関関数の一例を示す模式図であり、図１３は、比較例の相互相関関数の一例を示す模式図である。
（実施例）
実施例として、振動センサ２００のそれぞれの場所で振動波形を計測して、ロガーに保存した。ロガーのサンプリングレートを５０ｋＨｚとし、６０秒間の波形（１秒間の波形データを６０個）を取得した。その波形について、コンピュータを用いて解析を行った。
実施例として、振動センサ２００のそれぞれの場所で振動波形を計測して、ロガーに保存した。ロガーのサンプリングレートを５０ｋＨｚとし、６０秒間の波形（１秒間の波形データを６０個）を取得した。その波形について、コンピュータを用いて解析を行った。
実施例においては、第１の実施の形態における分析データ作成方法、周波数フィルター作成方法、異常音発生位置の特定方法を用いて実際の相互相関関数を算出した。
（比較例）
比較例は、実施例とほぼ同じ処理で、異なる点は、本実施の形態に係るコヒーレンス関数処理を行わず、相互相関関数を算出した。
比較例は、実施例とほぼ同じ処理で、異なる点は、本実施の形態に係るコヒーレンス関数処理を行わず、相互相関関数を算出した。
図１２に示すように、実施例においては、−０．０５ｓｅｃにおいて明らかなピークが表れた。そのため、そのピーク位置が漏水位置であることが容易に認識できた。
一方、図１３に示すように、比較例においては、ピークが複数表れている。具体的には、−０．０５ｓｅｃおよび０．０３ｓｅｃにおいてピークが表れた。
一方、図１３に示すように、比較例においては、ピークが複数表れている。具体的には、−０．０５ｓｅｃおよび０．０３ｓｅｃにおいてピークが表れた。
以上のように、本実施の形態によると、振動センサ２００により計測された計測値に対して、異なる周波数帯域で、コヒーレンス値の積分値が大きい順に抽出工程を行ない、抽出された複数の計測値から複数の相互相関関数を演算し、所定の相関最大値および所定の波形の少なくとも一方を有する関数を選択することで、ノイズ成分を除去することができるため、信頼性の高いピークを有する分析データを作成することができる。
また、上記の処理を複数回繰り返すことにより、よりノイズ成分を除去することができるので、さらに信頼性の高い分析データを作成することができる。
また、上記の処理を複数回繰り返すことにより、よりノイズ成分を除去することができるので、さらに信頼性の高い分析データを作成することができる。
さらに、コヒーレンス値に基づいて、フィルタを形成するので、ノイズを有効に除去し、相関性の高い計測値（振動波形）のみを抽出することができる。
また、当該分析データにより信頼性の高いピークを有する周波数フィルターを作成することができる。
さらに、分析データおよび周波数フィルターを用いて、信頼性の高い異常音の発生位置を算出することができる。
さらに、分析データおよび周波数フィルターを用いて、信頼性の高い異常音の発生位置を算出することができる。
なお、上記異常音発生位置の特定方法については、各種の管網１１０に適用することができる。例えば、水道の配管からの漏水を検出する他、水道以外の各種配管内の漏水を検出する用途、または、工場内の薬液等の配管における薬液等の流体の漏洩を検出する用途などでも使用することができる。
本発明においては、振動センサ２００による計測処理が、「計測工程」に相当し、振動センサ２００が「計測部」に相当し、ステップＳ５１の処理が「周波数フィルター工程」に相当し、ステップＳ５２の処理が「抽出工程」に相当し、ステップＳ５４の処理が「相互相関関数演算工程」に相当し、ステップＳ５５の処理が「相互相関関数選択工程」に相当し、ステップＳ５１からＳ５５までの処理が、「分析データ作成方法」に相当し、ステップＳ５６の処理が、「フィルター選択工程」に相当し、ステップＳ５７の処理が、「周波数帯域決定工程」に相当し、ステップＳ５１からＳ５７までの処理が、「周波数フィルター作成方法」に相当し、ステップＳ１１からＳ１３、ステップＳ２１からＳ２３、ステップＳ３１からＳ３４、ステップＳ５１からＳ５７までの処理が、「異常音発生位置の特定方法」に相当し、ステップＳ３４の処理が「算出工程」に相当し、演算装置３００は、「周波数フィルター部、抽出部、相互相関関数演算部、相互相関関数選択部、フィルター選択部、周波数帯域決定部、算出部」に相当し、異常音の発生特定装置１００が「異常音の発生位置の特定装置」に相当する。
本発明の好ましい一実施の形態は上記の通りであるが、本発明はそれだけに制限されない。本発明の精神と範囲から逸脱することのない様々な実施形態が他になされることは理解されよう。さらに、本実施形態において、本発明の構成による作用および効果を述べているが、これら作用および効果は、一例であり、本発明を限定するものではない。
１１０ 管網
２００ 振動センサ
２００ 振動センサ
Claims (9)
- 少なくとも２個の振動センサにより振動を計測する計測工程と、
前記計測工程による計測値のコヒーレンス値に基づいて異なる周波数帯域を有する複数の周波数フィルターを作成するフィルター作成工程と、
前記フィルター作成工程で作成されたフィルターの総当たりの組合せを設定する設定工程と、
前記設定工程で設定された組合せのフィルターで計測値を処理する処理工程と、
前記処理工程で処理された処理値から複数の相互相関関数を演算する相互相関関数演算工程と、
前記複数の相互相関関数から所定の相関最大値および所定の波形の少なくとも一方を有する関数を選択する相互相関関数選択工程と、を含む分析データ作成方法。 - 前記周波数フィルター作成工程は、前記コヒーレンス値を所定の周波数幅で周波数帯域を変化させつつ、前記周波数帯域内の前記コヒーレンス値の積分値が大きい順に異なる周波数帯域を複数決定する、請求項１に記載の分析データ作成方法。
- 少なくとも２個の振動センサにより振動を計測する計測工程と、
前記計測工程による計測値のコヒーレンス値に基づいて異なる周波数帯域を有する複数の周波数フィルターを作成するフィルター作成工程と、
前記フィルター作成工程で作成されたフィルターの総当たりの組合せを設定する設定工程と、
前記設定工程で設定された組合せのフィルターで計測値を処理する処理工程と、
前記処理工程で処理された処理値から複数の相互相関関数を演算する相互相関関数演算工程と、
前記複数の相互相関関数から所定の相関最大値および所定の波形の少なくとも一方を有する関数を選択する相互相関関数選択工程と、
前記計測工程から前記相互相関関数選択工程はフィルター選択工程の前に繰り返し複数回行われるものとし、
前記相互相関関数選択工程において選択された頻度に応じて、１または複数の周波数フィルターを決定するフィルター選択工程と、
前記フィルター選択工程により決定された１または複数の周波数フィルターに基づき周波数帯域が決定される周波数帯域決定工程と、を含む、
周波数フィルター作成方法。 - 少なくとも２個の振動センサにより振動を計測する計測工程と、
前記計測工程による計測値のコヒーレンス値に基づいて異なる周波数帯域を有する複数の周波数フィルターを作成するフィルター作成工程と、
前記フィルター作成工程で作成されたフィルターの総当たりの組合せを設定する設定工程と、
前記設定工程で設定された組合せのフィルターで計測値を処理する処理工程と、
前記処理工程で処理された処理値から複数の相互相関関数を演算する相互相関関数演算工程と、
前記複数の相互相関関数から所定の相関最大値および所定の波形の少なくとも一方を有する関数を選択する相互相関関数選択工程と、
前記相互相関関数選択工程により選択された前記相互相関関数に基づき、各振動センサに対する異常音の到達時間差を求め、音の発生位置を算出する算出工程と、を含む、異常音発生位置の特定方法。 - 少なくとも２個の振動センサにより振動を計測する計測工程と、
前記計測工程による計測値のコヒーレンス値に基づいて異なる周波数帯域を有する複数の周波数フィルターを作成するフィルター作成工程と、
前記フィルター作成工程で作成されたフィルターの総当たりの組合せを設定する設定工程と、
前記設定工程で設定された組合せのフィルターで計測値を処理する処理工程と、
前記処理工程で処理された処理値から複数の相互相関関数を演算する相互相関関数演算工程と、
前記複数の相互相関関数から所定の相関最大値および所定の波形の少なくとも一方を有する関数を選択する相互相関関数選択工程と、
前記計測工程から前記相互相関関数選択工程はフィルター選択工程の前に繰り返し複数回行われるものとし、
前記相互相関関数選択工程において選択された頻度に応じて、１または複数の周波数フィルターを決定するフィルター選択工程と、
前記フィルター選択工程により決定された１または複数の周波数フィルターに基づき周波数帯域が決定される周波数帯域決定工程と、
前記周波数帯域決定工程により決定された周波数帯域を通過するフィルターにより計測値を処理し、処理された計測値から相互相関関数を演算し、演算された相互相関関数に基づき、各振動センサに対する異常音の到達時間差を求め、音の発生位置を算出する算出工程と、を含む、異常音発生位置の特定方法。 - 少なくとも２個の振動センサにより振動を計測する計測工程と、
前記計測工程による計測値のコヒーレンス値に基づいて異なる周波数帯域を有する複数の周波数フィルターを作成するフィルター作成工程と、
前記フィルター作成工程で作成されたフィルターの総当たりの組合せを設定する設定工程と、
前記設定工程で設定された組合せのフィルターで計測値を処理する処理工程と、
前記処理工程で処理された処理値から複数の相互相関関数を演算する相互相関関数演算工程と、
前記複数の相互相関関数から所定の相関最大値および所定の波形の少なくとも一方を有する関数を選択する相互相関関数選択工程と、
前記計測工程から前記相互相関関数選択工程は繰り返し複数回行われるものとし、選択された相互相関関数の累積結果に基づき、各振動センサに対する異常音の到達時間差を求め、音の発生位置を算出する算出工程と、を含む、異常音発生位置の特定方法。 - 少なくとも２個の振動センサにより振動を計測する計測部と、
前記計測部による計測値のコヒーレンス値に基づいて異なる周波数帯域を有する複数の周波数フィルターを作成するフィルター作成部と、
前記フィルター作成部で作成されたフィルターの総当たりの組合せを設定する設定部と、
前記設定部で設定された組合せのフィルターで計測値を処理する処理部と、
前記処理部で処理された処理値から複数の相互相関関数を演算する相互相関関数演算部と、
前記複数の相互相関関数から所定の相関最大値および所定の波形の少なくとも一方を有する関数を選択する相互相関関数選択部と、を含む分析データ作成装置。 - 少なくとも２個の振動センサにより振動を計測する計測部と、
前記計測部による計測値のコヒーレンス値に基づいて異なる周波数帯域を有する複数の周波数フィルターを作成するフィルター作成部と、
前記フィルター作成部で作成されたフィルターの総当たりの組合せを設定する設定部と、
前記設定部で設定された組合せのフィルターで計測値を処理する処理部と、
前記処理部で処理された処理値から複数の相互相関関数を演算する相互相関関数演算部と、
前記複数の相互相関関数から所定の相関最大値および所定の波形の少なくとも一方を有する関数を選択する相互相関関数選択部と、
前記計測部による計測から前記相互相関関数選択部による選択はフィルター選択部による決定の前に繰り返し複数回行われるものとし、
前記相互相関関数選択部において選択された頻度に応じて、１または複数の周波数フィルターを決定するフィルター選択部と、
前記フィルター選択部により決定された１または複数の周波数フィルターに基づき周波数帯域が決定される周波数帯域決定部と、を含む、周波数フィルター作成装置。 - 少なくとも２個の振動センサにより振動を計測する計測部と、
前記計測部による計測値のコヒーレンス値に基づいて異なる周波数帯域を有する複数の周波数フィルターを作成するフィルター作成部と、
前記フィルター作成部で作成されたフィルターの総当たりの組合せを設定する設定部と、
前記設定部で設定された組合せのフィルターで計測値を処理する処理部と、
前記処理部で処理された処理値から複数の相互相関関数を演算する相互相関関数演算部と、
前記複数の相互相関関数から所定の相関最大値および所定の波形の少なくとも一方を有する関数を選択する相互相関関数選択部と、
前記相互相関関数選択部により選択された前記相互相関関数に基づき、各振動センサに対する異常音の到達時間差を求め、音の発生位置を算出する算出部と、を含む、異常音発生位置の特定装置。
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