JP6643080B2 - サウンド信号で診断信号を抽出する方法および診断装置 - Google Patents

Description

本発明は、サウンド信号で診断信号を抽出する方法および診断装置に関する。

診断システムは機械装置の状態を診断する。大部分の診断システムは、診断部位で発生される１０〜１ｋｈｚ帯域の振え、つまり、振動を測定して機械装置の状態を診断する。しかし、実際の機械装置の駆動時、言い換えるとランタイム（Ｒｕｎ−Ｔｉｍｅ）環境下では機械装置のすべての構成要素が全体的にかみ合っているため、運搬物、作業工程、または関節およびライン動作により診断部位の振動データが影響を受けて診断部位だけでなく、他の部位の振動データまで含まれたりその特性が変わり得るため、測定された振動データはその信頼性が非常に低いと言える。そのため、振動基盤診断システムでは機械装置を停止した後、診断部位だけを動作させて振動を測定する。このように、振動基盤診断システムは診断部位以外の動きや環境的な要素の影響を減らすために、必ず機械装置を停止しなければならないため、駆動中に発生する実質的問題を正確に診断しにくい。

最近、サウンド基盤診断システムが開発されている。振動は運搬物や作業工程などにより特性が変わり得るが、機械装置の各関節、加／減速器、モータベアリングなどが動作する時に発生されるサウンドは当該部位固有の特性を含む。したがって、サウンド基盤診断システムはランタイム環境下でも駆動中の機械装置で当該部位の状態を診断することができる。

しかし、サウンド基盤診断システムは、測定部位で発生したサウンド信号だけでなく、周辺の環境騒音も含まれ得る。したがって、サウンド基盤診断システムは、入力されたサウンド信号で診断部位で発生した信号を正確に抽出することが非常に重要である。しかし、これまでのサウンド基盤診断システムは、入力信号をローパスフィルターやハイパスフィルターを利用して単純フィルタリングする騒音除去技術を主に使用する。このようなフィルタリング方法は、人声のようにサウンドの特徴を予め知っていたり、特徴が明確なサウンドを抽出する時に使用可能である。しかし、このようなフィルタリング方法は不特定多数の駆動中である機械装置で発生される多様で類似するサウンドのうち、診断部位で発生するサウンドだけを正確に抽出するのには限界がある。

一方、単純フィルタリングでなく、既存の騒音除去を進行するとしても、実際の環境的な要素やデータ内の実際の特殊状況が全く考慮されていないため、不必要な信号の除去により抽出された信号が歪曲され得る。したがって、これまでのサウンド基盤診断システムはサウンド信号で抽出された診断信号の信頼性が低く、結果的に診断部位の状態を正確に診断しにくい。

本発明が解決しようとする課題は、入力サウンド信号に含まれている信号の相関関係に基づいて入力サウンド信号で騒音信号を実際状況に合うよう可変的に除去して正確に診断信号を抽出する方法および装置を提供することにある。

本発明の一実施形態によれば、入力サウンド信号から診断信号を抽出することにより機械装置を診断する診断装置であって、前記入力サウンド信号を診断信号区間と騒音信号区間に分離する信号分離部と、前記診断信号区間の第１信号と前記騒音信号区間の第２信号の相関関係に基づいて騒音減殺程度を調節する第１パラメータを設定する騒音除去パラメータ設定部と、前記第１パラメータに基づいて前記診断信号区間に含まれている騒音信号を減殺して診断信号を抽出する信号抽出部と、を含む診断装置が提供される。

前記騒音除去パラメータ設定部は、前記第１信号と前記第２信号の相関係数を計算し、前記相関係数に基づいて前記第１パラメータを設定することができる。

前記騒音除去パラメータ設定部は、前記第１信号を周波数別に分離し、前記第１信号の周波数別に時間に応じたエネルギー変化パターンを抽出し、前記第２信号を周波数別に分離し、前記第２信号の周波数別に時間に応じたエネルギー変化パターンを抽出し、前記第１信号と前記第２信号の周波数別に抽出したエネルギー変化パターンに基づいて前記第１信号と前記第２信号の前記相関係数を周波数別に計算することができる。

前記騒音除去パラメータ設定部は、前記周波数別相関係数に基づいて周波数別に前記第１パラメータを設定することができる。

前記騒音除去パラメータ設定部は、前記診断信号区間と前記騒音信号区間に含まれている信号のエネルギー値比率に基づいて前記入力サウンド信号の騒音減殺程度を調節する第２パラメータをさらに設定することができる。

前記信号抽出部は、前記第１パラメータと前記第２パラメータを利用して前記診断信号区間で前記診断信号区間に含まれている騒音信号を減殺して前記診断信号を抽出することができる。

前記信号分離部は、前記入力サウンド信号を単位時間に切断し、各単位時間の特徴値を計算し、各単位時間の特徴値と基準値を比較して各単位時間の信号を前記騒音信号区間と前記診断信号区間のうちのいずれか一つに分離し、前記特徴値はエネルギー値であってもよい。

前記信号分離部は、前記入力サウンド信号を単位時間に切断し、各単位時間の特徴値を計算し、任意単位時間と前記任意単位時間よりも前の単位時間の特徴値差に基づいて前記任意単位時間の信号を前記騒音信号区間と前記診断信号区間のうちのいずれか一つに分離し、前記特徴値はエネルギー値であってもよい。

前記診断装置は、診断地点に付着された少なくとも二つのマイクで測定されたサウンド信号の入力を受け、測定された前記サウンド信号の物理的な位相差に基づいて騒音除去を遂行して前記入力サウンド信号を生成するサウンド信号入力部をさらに含むことができる。

本発明の他の実施形態によれば、診断装置が入力サウンド信号から診断信号を抽出することにより機械装置を診断する診断方法であって、前記入力サウンド信号を単位時間に切断し、各単位時間のエネルギー値を計算する段階と、第１単位時間と第２単位時間のエネルギー値差と臨界値を比較し、比較結果に基づいて前記第１単位時間の信号を診断信号区間バッファーと騒音信号区間バッファーのうちのいずれか一つに保存する段階と、前記診断信号区間バッファーに保存された信号から騒音信号区間バッファーに保存された騒音信号を減殺して診断信号を抽出する段階と、を含み、前記第２単位時間は、前記第１単位時間よりも前の単位時間である診断方法が提供される。

前記保存する段階は、前記診断信号区間バッファーに保存された信号と前記騒音信号区間バッファーに保存された信号のエネルギー値差に基づいて前記臨界値を更新し、更新した臨界値に基づいて各単位時間の信号を前記診断信号区間バッファーと前記騒音信号区間バッファーのうちのいずれか一つに保存することができる。

前記保存する段階は、前記第１単位時間のエネルギー値が前記第２単位時間のエネルギー値から前記臨界値を引いた値よりも小さい場合、前記第１単位時間の信号を前記騒音信号区間バッファーに保存することと、前記第１単位時間のエネルギー値が前記第２単位時間のエネルギー値に前記臨界値を加えた値よりも大きい場合、前記第１単位時間の信号を前記診断信号区間バッファーに保存することと、前記第１単位時間のエネルギー値が前記第２単位時間のエネルギー値から前記臨界値を引いた値以上であり、且つ、前記第２単位時間のエネルギー値に前記臨界値を加えた値以下である場合、前記第１単位時間の信号を前記第２単位時間の信号と同一のバッファーに保存することと、を含むことができる。

前記診断信号を抽出する段階は、前記診断信号区間バッファーに保存された第１信号と前記騒音信号区間バッファーに保存された第２信号の相関関係に基づいて前記第１信号での騒音減殺程度を調節するパラメータを設定する段階と、前記パラメータに基づいて前記診断信号を抽出する段階と、を含むことができる。

本発明のまた他の実施形態によれば、診断装置が診断信号区間と騒音信号区間に分離された入力サウンド信号に基づいて診断信号を抽出することにより、機械装置を診断する診断方法であって、前記診断信号区間と前記騒音信号区間の相関係数を計算する段階と、前記相関係数に基づいて前記診断信号区間の騒音減殺程度を調節する第１パラメータを設定する段階と、前記第１パラメータに基づいて前記診断信号区間に含まれている騒音信号を減殺して診断信号を抽出する段階と、を含む診断方法が提供される。

前記相関係数を計算する段階は、前記診断信号区間の第１時間区間を周波数別に分離し、前記第１時間区間の周波数別に時間に応じたエネルギー変化パターンを抽出する段階と、前記騒音信号区間の第２時間区間を周波数別に分離し、前記第２時間区間の周波数別に時間に応じたエネルギー変化パターンを抽出する段階と、前記第１時間区間と前記第２時間区間の周波数別に抽出したエネルギー変化パターンに基づいて前記第１時間区間と前記第２時間区間の前記相関係数を周波数別に計算する段階と、を含むことができる。

前記第１パラメータを設定する段階は、前記周波数別相関係数に基づいて周波数別に前記第１パラメータを設定することができる。

前記第２時間区間は、前記第１時間区間に隣接した時間区間であってもよい。

前記診断方法は、前記診断信号区間と前記騒音信号区間に含まれている信号のエネルギー値比率に基づいて前記入力サウンド信号の騒音減殺程度を調節する第２パラメータを設定する段階をさらに含むことができる。

前記エネルギー値比率は、前記入力サウンド信号の信号対雑音比であってもよい。

前記診断信号を抽出する段階は、前記第１パラメータと前記第２パラメータを利用して前記診断信号区間で前記診断信号区間に含まれている騒音信号を減殺して前記診断信号を抽出することができる。

本発明の実施形態によれば、入力サウンド信号で診断信号区間を正確に検出することができる。本発明の実施形態によれば、入力サウンド信号に含まれている信号の相関関係に基づいて入力サウンド信号で騒音信号を適切に除去して抽出された診断信号の歪曲を減らすことができる。本発明の実施形態によれば、サウンド信号に基づいて診断対象装置を駆動した状態で診断対象装置の状態を診断することができる。

本発明の一実施形態に係る診断装置の概略的な構成図である。 本発明の一実施形態に係る信号分離方法のフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る信号分離方法のフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る入力サウンド信号の例示である。 本発明の一実施形態に係る分離された騒音信号区間の例示である。 本発明の一実施形態に係る分離された診断信号区間の例示である。 本発明の一実施形態に係る環境関連パラメータ計算方法を説明するフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る相関関係パラメータ計算方法を説明するフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る時間−周波数ドメインでの騒音信号区間の例示である。 本発明の一実施形態に係る時間−周波数ドメインでの診断信号区間の例示である。 本発明の一実施形態に係る診断信号抽出方法を説明するフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る騒音減殺された診断信号の時間−周波数ドメインの例示である。

以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について本発明が属する技術分野における通常の知識を有する者が容易に実施することができるように詳しく説明する。しかし、本発明は、多様な異なる形態に具現することができ、ここで説明する実施形態に限定されない。そして、図面において本発明を明確に説明するために、説明上不要な部分は省略し、明細書全体にわたって類似する部分については類似する図面符号を付した。

明細書全体において、ある部分がある構成要素を「含む」という時、これは特に反対の記載がない限り、他の構成要素を除くのではなく、他の構成要素をさらに含むことができることを意味する。

図１は、本発明の一実施形態に係る診断装置の概略的な構成図である。

図１を参照すれば、診断装置１００は、騒音信号（ｎｏｉｓｅ）が混在されているサウンド信号で診断信号を抽出し、診断信号に基づいて診断地点（診断部位）の状態を診断する。診断地点は機械装置の任意の位置であり、例えば、関節、機関、モータ、エンジン、ベアリングなどであってもよい。診断地点にマイクが付着されたり診断地点周辺にマイクが設けられる。診断信号は診断地点で発生した音である。

診断装置１００は、多様な周波数のサウンド信号で多様な信号を抽出することができるが、機械装置の診断地点で発生する信号を抽出するものを例に挙げて説明する。つまり、診断装置１００は、産業自動化機器、自動車、航空機、船舶など多様な機械装置で発生される音のうち、診断地点で出る音を抽出する。

診断装置１００は、サウンド信号入力部１１０、信号分離部１３０、騒音除去パラメータ設定部１５０、信号抽出部１７０、および判断部１９０を含む。信号分離部１３０は、騒音信号区間バッファー２００と診断信号区間バッファー３００を含む。

サウンド信号入力部１１０は、診断地点に付着されたマイクで測定されたサウンド信号の入力を受ける。サウンド信号入力部１１０は、アナログサウンド信号をデジタルサウンド信号に変換して信号分離部１３０に伝達する。サウンド信号入力部１１０とマイクは無線で連結され得る。サウンド信号入力部１１０は、無線通信を利用してサウンド信号を信号分離部１３０に伝達することができる。有線通信でサウンド信号を伝達する場合、線が絡まったり機械装置に巻き込まれて機械装置の動作を妨害するおそれがあるためである。

サウンド信号入力部１１０は、入力サウンド信号の特性や環境により初期騒音除去を行うことができる。ここで診断信号は、人声でなく機械音であるため、サウンド信号入力部１１０は人声の特徴を用いて騒音除去をすることができない。なぜなら、人声を抽出する従来の騒音除去方法はモータサウンドや関節音などを騒音と見なすためである。

サウンド信号入力部１１０は、少なくとも二つのマイクに入力されたサウンド信号の物理的な位相差を利用して初期騒音除去をする。具体的に、二つのマイクが診断地点に設けられる。二つのマイクは基準距離以内に近く設けられる。常温での音の速度を考慮すれば、診断地点で発生される音が各マイクに到達する場合、二つのマイクに入力される音の位相差は殆どない。しかし、環境的な要因または距離に応じた音の屈折、回折、反射などにより、診断地点から離れたところで発生した音が各マイクに到達する場合、二つのマイクに入力される音の位相差が生じる。サウンド信号入力部１１０は、二つのマイクに入力されたサウンドのうち、位相差が互いに異なる入力信号を騒音と見なしてこれを除去する。このように初期騒音除去を経たサウンド信号は診断地点から一定半径以内で発生したサウンド情報を含んでいる。

信号分離部１３０は、サウンド信号入力部１１０から伝達された入力サウンド信号を診断信号区間と騒音信号区間に分離する。信号分離部１３０は、入力サウンド信号の振幅変化、エネルギー値などに基づいて入力サウンド信号を診断信号区間と騒音信号区間に分離することができる。信号分離部１３０は、分離した信号を騒音信号区間バッファー２００と診断信号区間バッファー３００に保存することができる。

騒音除去パラメータ設定部１５０は、診断信号区間と騒音信号区間のそれぞれのデータに基づいて信号抽出部１７０で用いる各種パラメータを設定する。診断信号区間で騒音信号が全部除去される場合、信号の歪曲が激しくなって異常兆候を示す信号が良好に抽出されないおそれがある。したがって、騒音除去パラメータ設定部１５０は、騒音除去時、騒音信号をどの程度減殺するかを決定するパラメータを設定する。騒音除去パラメータは、環境関連パラメータ、および相関関係パラメータを含むことができる。このような騒音除去パラメータを減殺ファクター（ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ ｆａｃｔｏｒ）と言える。

環境関連パラメータは、測定環境により騒音信号の減殺程度を調節するパラメータである。環境関連パラメータは、信号対雑音比（Ｓｏｕｎｄ ｔｏ Ｎｏｉｓｅ Ｒａｔｉｏ、ＳＮＲ）に基づいて設定され得る。環境関連パラメータは、信号対雑音比に基づいて騒音除去を遂行する比率を計算する。つまり、診断装置１００は、設定された減殺ファクターをそのまま適用するか適用しないか、あるいは設定された減殺ファクターの一定比率だけ適用するかを決定する。環境関連パラメータは、診断信号区間バッファー３００に保存された診断信号区間のエネルギー値と騒音信号区間バッファー２００に保存された騒音信号区間のエネルギー値の比率に基づいて決定され得る。騒音除去は診断信号を正確に抽出するためのものであるが、信号対雑音比が基準値よりも低い場合（例えば、大型スピーカの前で小さい声で通話する場合）には騒音除去をすると、むしろ診断信号まで除去されるため、騒音除去をしないか、騒音を低い水準（例えば、１０％未満）に減殺させることがよい。または、騒音信号区間のエネルギー値が非常に低い場合（例えば、静かな場合）にも騒音除去をしないか、騒音を低い水準に減殺することがよい。したがって、環境関連パラメータは、信号対雑音比に関連した騒音減殺率を示す。例えば、騒音減殺率０は騒音除去をしないこと（騒音除去ｏｆｆ）であり、減殺率１００％は騒音を全部除去すること（騒音除去ｏｎ）を意味し得る。

相関関係パラメータは、診断信号区間に含まれている騒音信号を減殺する程度を調節するパラメータである。相関関係パラメータは、診断信号区間５３０に騒音信号がどの程度重なっているかを示す相関係数に基づいて設定され得る。騒音除去パラメータ設定部１５０は、診断信号区間のエネルギー変化パターンと診断信号区間に隣接した騒音信号区間のエネルギー変化パターンに基づいて相関関係を計算する。診断信号区間には騒音信号が含まれており、診断信号区間で騒音信号が全部除去される場合、抽出された信号の歪曲が激しくなる。したがって、騒音除去パラメータ設定部１５０は、相関関係パラメータに基づいて診断信号区間で騒音信号の減殺程度を決定する。

信号抽出部１７０は、騒音除去パラメータに基づいて診断信号区間で騒音信号を減殺して診断信号を抽出する。信号抽出部１７０は、環境関連パラメータに基づいて騒音信号区間で騒音信号を減殺し、環境関連パラメータと相関関係パラメータに基づいて診断信号区間で騒音信号を減殺することができる。つまり、信号抽出部１７０は、診断信号区間で騒音信号を適切に除去して歪曲が少ない診断信号を抽出する。

判断部１９０は、信号抽出部１７０で抽出された信号に基づいて診断部位の状態を診断する。

図２と図３は、本発明の一実施形態に係る信号分離方法のフローチャートであり、図４は、本発明の一実施形態に係る入力サウンド信号の例示であり、図５は、本発明の一実施形態に係る分離された騒音信号区間の例示であり、図６は、本発明の一実施形態に係る分離された診断信号区間の例示である。

図２から図６を参照すれば、信号分離部１３０は、入力サウンド信号を診断信号区間と騒音信号区間に分離する。図４の入力サウンド信号４００を参照すれば、騒音信号４１０と診断信号４３０は時間に応じた信号大きさが異なる。信号大きさは振幅、強さまたは信号が有するエネルギー値で表現され得る。入力サウンド信号に含まれている騒音信号は、最初騒音除去を経た信号であるか、または診断地点から遠く離れた地点で発生した信号であるため、騒音信号４１０のように信号大きさが小さい。反面、診断信号は診断地点近くで発生した信号であるため、診断信号４３０のように騒音信号に比べて振幅変化が大きい。これは、騒音環境でなく、静かな環境で同一のエネルギー値を有するサウンドデータをマイクに入力した場合、距離によりエネルギー値が減殺される特性と類似している。

信号分離部１３０は、信号区間の振幅変化またはエネルギー値に基づいて入力サウンド信号を診断信号区間と騒音信号区間に分離する。騒音信号区間バッファー２００には、例えば、図５のように入力サウンド信号の一定の区間が騒音信号区間５１０として保存され、診断信号区間バッファー３００には図６のように入力サウンド信号の残りの区間が診断信号区間５３０として保存され得る。

図２を参照すれば、信号分離部１３０は、サウンド信号入力部１１０から入力サウンド信号の伝達を受ける（Ｓ１１０）。信号分離部１３０が図３のようなサウンド信号の入力を受けたことを例に挙げて説明する。

信号分離部１３０は、入力サウンド信号を一定時間単位に切断し、単位時間の特徴値を計算する（Ｓ１２０）。特徴値は単位時間に含まれている信号の特徴（ｆｅａｔｕｒｅ）を示す指標であり、時間ドメイン、周波数ドメインなど信号を処理するドメインにより変わり得る。例えば、特徴値は、信号大きさ変化値（振幅変化値）、強さ変化値、エネルギー値、スペクトル値など多様化することができ、ここでは信号のエネルギー値を特徴値として説明する。

信号分離部１３０は、各単位時間のエネルギー値と基準値を比較して各単位時間の信号を騒音信号区間バッファーまたは診断信号区間バッファーに保存する（Ｓ１３０）。例えば、ある単位時間のエネルギー値が基準値よりも大きいと、信号分離部１３０は、この単位時間の信号を診断信号区間バッファーに保存し、ある単位時間のエネルギー値が基準値よりも小さいと、信号分離部１３０は、この単位時間の信号を騒音信号区間バッファーに保存することができる。基準値は多様な方法で設定され得る。例えば、大部分の入力サウンド信号は初期に騒音信号だけが入力される途中、診断信号が入力される。したがって、信号分離部１３０は、入力サウンド信号の初期信号を騒音信号と見なし、初期信号のエネルギー値に基づいて基準値を決定することができる。

信号分離部１３０は、騒音信号区間バッファーに保存された信号の総エネルギー値に基づいて基準値を更新する（Ｓ１４０）。信号分離部１３０は、更新した基準値に基づいてサウンド信号を騒音信号区間バッファーまたは診断信号区間バッファーに保存する段階（Ｓ１３０）を繰り返すことができる。

図３を参照すれば、大部分の入力サウンド信号は、初期に騒音信号だけが入力され、後ほど診断信号が入力され得る。しかし、機械装置の動きを予測しにくい状態で、場合によっては入力サウンド信号の初期に診断信号が入力され得る。この場合、診断信号も騒音の一種であるため、診断装置１００が初期信号を見て騒音信号であるか診断信号であるか分からない。信号分離部１３０は、入力サウンド信号の多様な状況を考慮して、次のとおり信号を分離することができる。

信号分離部１３０は、入力サウンド信号を一定時間単位に切断し、各単位時間の間のエネルギー値を計算する（Ｓ２１０）。

信号分離部１３０は、基準値（Ｅ［ｔ（０）］）と臨界値（Ａ）を設定する（Ｓ２２０）。基準値（Ｅ［ｔ（０）］）は最初信号比較のための値である。基準値（Ｅ［ｔ（０）］）と臨界値（Ａ）は初期値であり、多様な方式で計算された値が設定され得る。例えば、基準値（Ｅ［ｔ（０）］）は、入力サウンド信号の平均エネルギー値や初期入力サウンド信号の平均エネルギー値であってもよい。基準値（Ｅ［ｔ（０）］）は信号分離過程を経ながら更新され得る。

信号分離部１３０は、単位時間［ｔ（ｋ）］のエネルギー値（Ｅ［ｔ（ｋ）］）が以前単位時間［ｔ（ｋ−１）］のエネルギー値（Ｅ［ｔ（ｋ−１）］）に比べて臨界値（Ａ）よりも小さいか（式１、Ｅ［ｔ（ｋ）］＜Ｅ［ｔ（ｋ−１）］−Ａ）判断する（Ｓ２３０）。

式１（Ｅ［ｔ（ｋ）］＜Ｅ［ｔ（ｋ−１）］−Ａ）が「はい」である場合、信号分離部１３０は単位時間［ｔ（ｋ）］の信号を騒音信号区間バッファーに保存する（Ｓ２４０）。

式１（Ｅ［ｔ（ｋ）］＜Ｅ［ｔ（ｋ−１）］−Ａ）が「いいえ」である場合、信号分離部１３０は単位時間［ｔ（ｋ）］のエネルギー値（Ｅ［ｔ（ｋ）］）が以前単位時間［ｔ（ｋ−１）］のエネルギー値（Ｅ［ｔ（ｋ−１）］）に比べて臨界値（Ａ）よりも大きいか（式２、Ｅ［ｔ（ｋ）］＞Ｅ［ｔ（ｋ−１）］＋Ａ）判断する（Ｓ２５０）。

式２（Ｅ［ｔ（ｋ）］＞Ｅ［ｔ（ｋ−１）］＋Ａ）が「はい」である場合、信号分離部１３０は単位時間［ｔ（ｋ）］の信号を診断信号区間バッファーに保存する（Ｓ２６０）。

式２（Ｅ［ｔ（ｋ）］＞Ｅ［ｔ（ｋ−１）］＋Ａ）が「いいえ」である場合、信号分離部１３０は単位時間［ｔ（ｋ）］の信号を以前単位時間［ｔ（ｋ−１）］の信号と同一のバッファーに保存する（Ｓ２７０）。信号分離部１３０は順にｎ個の単位時間の信号を分離する。

信号分離部１３０は、騒音信号区間バッファーに保存された信号の総エネルギー値（騒音区間エネルギー値）と振動信号バッファーに保存された信号の総エネルギー値（診断区間エネルギー値）を計算する（Ｓ２８０）。

信号分離部１３０は、診断区間エネルギー値と騒音区間エネルギー値の差に基づいて臨界値（Ａ）を更新する（Ｓ２９０）。信号分離部１３０は、騒音区間エネルギー値に基づいて基準値（Ｅ［ｔ（０）］）を更新することができる。

信号分離部１３０は、更新した基準値および臨界値に基づいてサウンド信号を騒音信号区間バッファーまたは診断信号区間バッファーに保存する段階を繰り返すことができる。

臨界値を更新する周期は多様に設定され得る。例えば、臨界値は単位時間ごとに更新され得る。臨界値は単位時間ごとに更新する場合、エネルギー値が一定でない騷音源であっても単位時間ごとに更新される臨界値により騒音信号と診断信号を区分することができる。または臨界値は全体単位時間に対する分離が完了した後、更新され得る。

このように、信号分離部１３０は、最初基準値および臨界値を任意値として設定し、分離された信号区間に基づいて基準値または臨界値を更新しながら騒音信号区間と診断信号区間を一層正確に分離することができる。

図７は、本発明の一実施形態に係る環境関連パラメータ計算方法を説明するフローチャートである。

図７を参照すれば、騒音除去パラメータ設定部１５０は、騒音信号区間バッファー２００に保存された信号の総エネルギー値（騒音区間エネルギー値）を計算する（Ｓ３１０）。

騒音除去パラメータ設定部１５０は、診断信号区間バッファー３００に保存された信号の総エネルギー値（診断区間エネルギー値）を計算する（Ｓ３２０）。

騒音除去パラメータ設定部１５０は、騒音区間エネルギー値と診断区間エネルギー値に基づいて信号対雑音比を計算する（Ｓ３３０）。

騒音除去パラメータ設定部１５０は、信号対雑音比に基づいて騒音信号減殺率に該当する環境関連パラメータを決定する（Ｓ３４０）。

図８は、本発明の一実施形態に係る相関関係パラメータ計算方法を説明するフローチャートであり、図９は、本発明の一実施形態に係る時間−周波数ドメインでの騒音信号区間の例示であり、図１０は、本発明の一実施形態に係る時間−周波数ドメインでの診断信号区間の例示である。

図８を参照すれば、診断信号区間は診断信号と騒音信号が重なって存在する。騒音除去パラメータ設定部１５０は、診断信号区間で診断信号と騒音信号がどの程度重なっているかを示す相関係数を計算し、相関係数に基づいて診断信号区間で騒音信号の減殺程度を決定する。

騒音除去パラメータ設定部１５０は、騒音信号区間バッファー２００に保存された信号を時間−周波数ドメインに変換する（Ｓ４１０）。騒音信号区間バッファー２００に保存された信号５１０は、図９の時間−周波数ドメイン６１０に変換される。

騒音除去パラメータ設定部１５０は、時間−周波数ドメインの騒音区間信号を周波数別に分離し、周波数別に時間に応じたエネルギー変化パターンを抽出する（Ｓ４２０）。騒音除去パラメータ設定部１５０は、分離された時間区間（時間バンド）ごとに、周波数別時間に応じたエネルギー変化パターンを保存する。図９を参照すれば、時間−周波数ドメイン６１０で横軸が時間であり、縦軸が周波数である。つまり、ある時間区間に入力されたサウンド信号は多様な周波数の信号が含まれているため、騒音除去パラメータ設定部１５０は信号を周波数別に分離する。例えば、図９を参照すれば、騒音除去パラメータ設定部１５０は、ある時間区間で、Ｎ番目周波数の時間に応じたエネルギー変化パターン７１０を抽出することができる。この時、エネルギー変化パターン７１０は、騒音だけが存在するＮ番目周波数帯域での時間に応じた騒音パターンと類似していてもよい。

騒音除去パラメータ設定部１５０は、診断信号区間バッファー３００に保存された信号を時間−周波数ドメインに変換する（Ｓ４３０）。診断信号区間バッファー３００に保存された信号５３０は、図１０の時間−周波数ドメイン６３０に変換される。

騒音除去パラメータ設定部１５０は、時間−周波数ドメインの診断信号区間を周波数別に分離し、周波数別に時間に応じたエネルギー変化パターンを抽出する（Ｓ４４０）。騒音除去パラメータ設定部１５０は、分離された時間区間（時間バンド）ごとに、周波数別時間に応じたエネルギー変化パターンを保存する。図１０を参照すれば、騒音除去パラメータ設定部１５０は、ある時間区間で、Ｎ番目周波数の時間に応じたエネルギー変化パターン７２０を抽出することができ、Ｋ番目周波数の時間に応じたエネルギー変化パターン７３０を抽出することができる。

騒音除去パラメータ設定部１５０は、診断信号区間と騒音信号区間の周波数別時間に応じたエネルギー変化パターンを比較し、周波数別に騒音信号と診断信号の相関関係を計算する（Ｓ４５０）。具体的に、騒音除去パラメータ設定部１５０は、診断信号区間に隣接した騒音信号区間の時間に応じたエネルギー変化パターンを利用して、診断信号区間内に存在する診断信号と騒音信号の間の相関係数を推定する。例えば、ある診断信号区間のＮ番目周波数のパターン７２０は、隣接した騒音信号区間のＮ番目周波数のパターン７１０と類似しているが、反面、診断信号区間のＫ番目周波数のパターン７３０は、隣接した騒音信号区間のＫ番目周波数のパターン（図示せず）と異なっていてもよい。したがって、ある診断信号区間のＮ番目周波数信号と隣接した騒音信号区間のＮ番目周波数信号の相関関係が高く計算され、これによって、診断信号区間のＮ番目周波数信号は騒音信号に近いと判断される。反面、ある診断信号区間のＫ番目周波数は診断信号と騒音信号が混在されており、これらの重畳率により、ある診断信号区間のＫ番目周波数に含まれている診断信号と騒音信号の相関係数が計算される。

騒音除去パラメータ設定部１５０は、周波数別に計算した騒音信号と診断信号の相関関係に基づき、診断信号区間の周波数別に相関関係パラメータを計算する（Ｓ４６０）。周波数別相関関係パラメータは、周波数別に診断信号区間に含まれている騒音信号を減殺する程度を調節するパラメータである。例えば、ある騒音信号区間のＮ番目周波数と診断信号区間のＮ番目周波数のパターンが一致する場合、これはほとんど騒音信号であるため、Ｎ番目周波数の相関関係パラメータは騒音信号とほとんど近い相関係数値（Ａ）に計算され、これによって、Ｎ番目周波数のエネルギー値を計算された相関係数の比率によりＡ分減殺率が設定される。たとえ１００％に近い相関係数値ではないとしてもＮ番目周波数のエネルギー値として計算された相関係数の値に応じた比率によりエネルギー値の減殺率が設定される。

図１１は、本発明の一実施形態に係る診断信号抽出方法を説明するフローチャートであり、図１２は、本発明の一実施形態に係る騒音減殺された診断信号の時間−周波数ドメインの例示である。

本発明は、通話時に騒音除去を通じて相手に話者の音声だけを伝達するためのものでなく、測定部位の区間の音を検出して状態を診断する装置であるため、騒音が減殺された診断信号区間を別途に再び時間領域のオーディオデータに変換せずに、騒音が減殺された診断信号区間のスペクトルデータを獲得する。獲得した以降は、騒音信号区間は別途に利用せずに、診断信号区間のスペクトルデータだけを抽出する。

図１１を参照すれば、信号抽出部１７０は、騒音除去パラメータ設定部で設定または計算された騒音除去パラメータに基づいて診断信号区間に含まれている騒音信号を減殺し、診断信号だけを抽出する。

信号抽出部１７０は、環境関連パラメータと周波数別相関関係パラメータに基づいて診断信号区間で騒音信号のエネルギーを減殺する（Ｓ５１０）。つまり、信号抽出部１７０は、診断信号区間で騒音信号を減殺する時、各周波数別に騒音信号区間と診断信号区間との相関関係比率により当該周波数のエネルギー値を減殺させる。相関関係が大きいと、言い換えると１００％に近い値であれば、騒音信号とほとんど類似しているため、これは騒音信号と見なして大きく減殺し、相関関係が小さいと、つまり、０％に近いと、これは騒音信号と異なると見ることができるため、小さく減殺させる。

しかし、全体システムの運用環境、つまり、マイクの種類および入力ボリュームなどが互いに異なって理論的に計算された信号の相関関係が実際の多様な環境に適しないことがあるため、相関係数が１００％に計算されたとしても１００％の減殺を進行せずに、別途の定数パラメータを通じて最大減殺率を設定し、これによってエネルギー値を減殺させるが、この時、騒音除去パラメータ設定部で設定した環境パラメータを適用して最終周波数別エネルギー減殺率を計算する。

相関関係を通じて設定された減殺率を適用して各周波数別に減殺率を適用したエネルギー値を求めるとしても診断区間内で騒音信号が減殺されたエネルギー値と言えるが、診断信号区間と騒音信号区間の比率、つまり、信号対雑音比（ＳＮＲ、ここでは環境関連パラメータ（Ｃ）という）が低い場合、これは診断信号のエネルギー値が非常に小さかったりあるいは診断信号だけが入力される場合と見ることができる。このような場合、相関関係による減殺率をそのまま適用した時、信号全体が無くなったり、歪曲されたり、あるいは残っていた診断信号が減殺されてしまうおそれがある。したがって、環境パラメータは、このような状況を補完できる手段として、環境関連パラメータ（Ｃ）を相関係数を通じて計算されたそれぞれの周波数のエネルギー値の減殺率に適用する。ＳＮＲが高いほど環境関連パラメータ（Ｃ）は１に近い値となり、ＳＮＲが低いほど環境パラメータ（Ｃ）は０に近い値が導き出される。これを利用して、相関関係により計算されたそれぞれの周波数に対する減殺率に環境関連パラメータを適用すればＳＮＲが高く、よいほど１に近い値となるため、相関関係により計算された周波数帯域の減殺率がそのまま適用されてエネルギー値が減殺される。反面、ＳＮＲが低く、よくないほど、環境関連パラメータは０に近い値となるため、相関関係により計算された周波数帯域の減殺率に環境関連パラメータを適用すれば減殺率０％に近い値が算出される。減殺率０％は全く減殺しないという意味になり得るため、結局、ＳＮＲが低く、よくない場合には減殺率が０％、つまり、ほとんどバイパス状態になって入力された信号を完全に保全できるようになる。

信号抽出部１７０は、騒音減殺された診断信号を出力する（Ｓ５２０）。

診断信号区間内で相関関係と環境パラメータにより設定された減殺率により各周波数別にエネルギー値を減殺すれば、結局、図１２のように診断区間信号内で騒音信号が除去されたスペクトルデータを得るようになり、後ほどデータの状態診断のためにデジタルファイルで保存する。図１２を参照すれば、診断信号の時間−周波数ドメイン６５０と騒音減殺前の時間−周波数ドメイン６３０を比較すると、時間−周波数ドメイン６５０が診断信号の特徴をより正確に示すことが分かる。

このように、本発明の実施形態によれば、入力サウンド信号で診断部位の動きが起こった診断信号区間を正確に検出することができ、特に信号対雑音比が顕著に改善されて正確に動きの始まりと終わりを検出することができる。本発明の実施形態によれば、入力サウンド信号に含まれている信号の相関関係に基づいて入力サウンド信号で騒音信号を適切に除去して抽出された診断信号の歪曲を減らすことができる。本発明の実施形態によれば、サウンド信号に基づいて診断対象装置を駆動した状態で診断対象装置の状態を診断することができる。

以上で、本発明の実施形態について詳細に説明したが、本発明の権利範囲はこれに限定されず、特許請求の範囲で定義している本発明の基本概念を利用した当業者の多様な変形および改良形態も本発明の権利範囲に属する。

Claims (20)

1. 入力サウンド信号から診断信号を抽出することにより機械装置を診断する診断装置であって、
   前記入力サウンド信号を診断信号区間と騒音信号区間に分離する信号分離部と、
   前記診断信号区間の第１信号と前記騒音信号区間の第２信号の相関関係に基づいて騒音減殺程度を調節する第１パラメータを設定する騒音除去パラメータ設定部と、
   前記第１パラメータに基づいて前記診断信号区間に含まれている騒音信号を減殺して診断信号を抽出する信号抽出部と、
   を含む診断装置。
2. 前記騒音除去パラメータ設定部は、
   前記第１信号と前記第２信号の相関係数を計算し、前記相関係数に基づいて前記第１パラメータを設定する、請求項１に記載の診断装置。
3. 前記騒音除去パラメータ設定部は、
   前記第１信号を周波数別に分離し、前記第１信号の周波数別に時間に応じたエネルギー変化パターンを抽出し、
   前記第２信号を周波数別に分離し、前記第２信号の周波数別に時間に応じたエネルギー変化パターンを抽出し、
   前記第１信号と前記第２信号の周波数別に抽出したエネルギー変化パターンに基づいて前記第１信号と前記第２信号の前記相関係数を周波数別に計算する、請求項２に記載の診断装置。
4. 前記騒音除去パラメータ設定部は、
   前記周波数別相関係数に基づいて周波数別に前記第１パラメータを設定する、請求項３に記載の診断装置。
5. 前記騒音除去パラメータ設定部は、
   前記診断信号区間と前記騒音信号区間に含まれている信号のエネルギー値比率に基づいて前記入力サウンド信号の騒音減殺程度を調節する第２パラメータをさらに設定する、請求項２に記載の診断装置。
6. 前記信号抽出部は、
   前記第１パラメータと前記第２パラメータを利用して前記診断信号区間で前記診断信号区間に含まれている騒音信号を減殺して前記診断信号を抽出する、請求項５に記載の診断装置。
7. 前記信号分離部は、
   前記入力サウンド信号を単位時間に切断し、各単位時間の特徴値を計算し、各単位時間の特徴値と基準値を比較して各単位時間の信号を前記騒音信号区間と前記診断信号区間のうちのいずれか一つに分離し、
   前記特徴値はエネルギー値である、請求項１に記載の診断装置。
8. 前記信号分離部は、
   前記入力サウンド信号を単位時間に切断し、各単位時間の特徴値を計算し、任意単位時間と前記任意単位時間よりも前の単位時間の特徴値差に基づいて前記任意単位時間の信号を前記騒音信号区間と前記診断信号区間のうちのいずれか一つに分離し、
   前記特徴値はエネルギー値である、請求項１に記載の診断装置。
9. 診断地点に付着された少なくとも二つのマイクで測定されたサウンド信号の入力を受け、測定された前記サウンド信号の物理的な位相差に基づいて騒音除去を遂行して前記入力サウンド信号を生成するサウンド信号入力部
   をさらに含む、請求項１に記載の診断装置。
10. 診断装置が入力サウンド信号から診断信号を抽出することにより機械装置を診断する診断方法であって、
    前記入力サウンド信号を単位時間に切断し、各単位時間のエネルギー値を計算する段階と、
    第１単位時間と第２単位時間のエネルギー値差と臨界値を比較し、比較結果に基づいて前記第１単位時間の信号を診断信号区間バッファーと騒音信号区間バッファーのうちのいずれか一つに保存する段階と、
    前記診断信号区間バッファーに保存された信号から騒音信号区間バッファーに保存された騒音信号を減殺して診断信号を抽出する段階と、を含み、
    前記第２単位時間は、前記第１単位時間よりも前の単位時間である診断方法。
11. 前記保存する段階は、
    前記診断信号区間バッファーに保存された信号と前記騒音信号区間バッファーに保存された信号のエネルギー値差に基づいて前記臨界値を更新し、更新した臨界値に基づいて各単位時間の信号を前記診断信号区間バッファーと前記騒音信号区間バッファーのうちのいずれか一つに保存する、請求項１０に記載の診断方法。
12. 前記保存する段階は、
    前記第１単位時間のエネルギー値が前記第２単位時間のエネルギー値から前記臨界値を引いた値よりも小さい場合、前記第１単位時間の信号を前記騒音信号区間バッファーに保存することと、
    前記第１単位時間のエネルギー値が前記第２単位時間のエネルギー値に前記臨界値を加えた値よりも大きい場合、前記第１単位時間の信号を前記診断信号区間バッファーに保存することと、
    前記第１単位時間のエネルギー値が前記第２単位時間のエネルギー値から前記臨界値を引いた値以上であり、且つ、前記第２単位時間のエネルギー値に前記臨界値を加えた値以下である場合、前記第１単位時間の信号を前記第２単位時間の信号と同一のバッファーに保存することと、
    を含む、請求項１０に記載の診断方法。
13. 前記診断信号を抽出する段階は、
    前記診断信号区間バッファーに保存された第１信号と前記騒音信号区間バッファーに保存された第２信号の相関関係に基づいて前記第１信号での騒音減殺程度を調節するパラメータを設定する段階と、
    前記パラメータに基づいて前記診断信号を抽出する段階と、
    を含む、請求項１０に記載の診断方法。
14. 診断装置が診断信号区間と騒音信号区間に分離された入力サウンド信号に基づいて診断信号を抽出することにより、機械装置を診断する診断方法であって、
    前記診断信号区間と前記騒音信号区間の相関係数を計算する段階と、
    前記相関係数に基づいて前記診断信号区間の騒音減殺程度を調節する第１パラメータを設定する段階と、
    前記第１パラメータに基づいて前記診断信号区間に含まれている騒音信号を減殺して診断信号を抽出する段階と、
    を含む診断方法。
15. 前記相関係数を計算する段階は、
    前記診断信号区間の第１時間区間を周波数別に分離し、前記第１時間区間の周波数別に時間に応じたエネルギー変化パターンを抽出する段階と、
    前記騒音信号区間の第２時間区間を周波数別に分離し、前記第２時間区間の周波数別に時間に応じたエネルギー変化パターンを抽出する段階と、
    前記第１時間区間と前記第２時間区間の周波数別に抽出したエネルギー変化パターンに基づいて前記第１時間区間と前記第２時間区間の前記相関係数を周波数別に計算する段階と、
    を含む、請求項１４に記載の診断方法。
16. 前記第１パラメータを設定する段階は、
    前記周波数別相関係数に基づいて周波数別に前記第１パラメータを設定する、請求項１５に記載の診断方法。
17. 前記第２時間区間は、前記第１時間区間に隣接した時間区間である、請求項１５に記載の診断方法。
18. 前記診断信号区間と前記騒音信号区間に含まれている信号のエネルギー値比率に基づいて前記入力サウンド信号の騒音減殺程度を調節する第２パラメータを設定する段階
    をさらに含む、請求項１４に記載の診断方法。
19. 前記エネルギー値比率は、前記入力サウンド信号の信号対雑音比である、請求項１８に記載の診断方法。
20. 前記診断信号を抽出する段階は、
    前記第１パラメータと前記第２パラメータを利用して前記診断信号区間で前記診断信号区間に含まれている騒音信号を減殺して前記診断信号を抽出する、請求項１８に記載の診断方法。

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