JPH01277723A - ３次元瞬間スペクトル分析方法 - Google Patents
３次元瞬間スペクトル分析方法Info
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- JPH01277723A JPH01277723A JP10784988A JP10784988A JPH01277723A JP H01277723 A JPH01277723 A JP H01277723A JP 10784988 A JP10784988 A JP 10784988A JP 10784988 A JP10784988 A JP 10784988A JP H01277723 A JPH01277723 A JP H01277723A
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
（産業上の利用分野）
本発明は、航空機、船舶、車両、工作機械、流体機械等
から発生する騒音、振動の分析の技術分野に関する。
から発生する騒音、振動の分析の技術分野に関する。
（従来の技術）
例えば、高速フーリエ変換器を用いて、現象の時間領域
に重みを掛け、３次元スペクトル表示をする様な方法は
ある。
に重みを掛け、３次元スペクトル表示をする様な方法は
ある。
（考案が解決しようとする課題）
例えば、回転機械等から発生する騒音、振動は、回転に
同期した定常な周期信号と周波数に対して連続したスペ
クトル分布を持つランダム信号の合成したものである。
同期した定常な周期信号と周波数に対して連続したスペ
クトル分布を持つランダム信号の合成したものである。
このうち、回転に同期した周期信号の中では、ある回転
角においてのみ生じるような現象（例えば共鳴、爆発、
打撃、摩擦、温気等による騒音、振動）は、従来の時間
平均的な分析方法では、どの回転角でそれが生じている
のかは分析できない。
角においてのみ生じるような現象（例えば共鳴、爆発、
打撃、摩擦、温気等による騒音、振動）は、従来の時間
平均的な分析方法では、どの回転角でそれが生じている
のかは分析できない。
前記の、高速フーリエ変換器を用いた３次元スペクトル
表示では、現象の時間領域に重みを掛けてスペクトルを
分析するので、例えば、高速回転中の機械音のスペクト
ル変化を、１回転中の微小な角度毎にバンド音圧レベル
を分析表示するような場合は、大きな誤差が伴う。
表示では、現象の時間領域に重みを掛けてスペクトルを
分析するので、例えば、高速回転中の機械音のスペクト
ル変化を、１回転中の微小な角度毎にバンド音圧レベル
を分析表示するような場合は、大きな誤差が伴う。
本発明は、上記に滲み考案されたもので、被測定現象が
高速、低速の如何を問わず、誤差を伴わないで回転機械
等から発生する騒音、振動の信号を周波数、バンドレベ
ルおよび回転角（時間）を３次元表示させて、スペクト
ルの瞬間的な変化の様子を詳細に分析することを目的と
する。
高速、低速の如何を問わず、誤差を伴わないで回転機械
等から発生する騒音、振動の信号を周波数、バンドレベ
ルおよび回転角（時間）を３次元表示させて、スペクト
ルの瞬間的な変化の様子を詳細に分析することを目的と
する。
（課題を解決しようとする手段）
本発明の手段は、回転機械等の騒音、振動の信号を、バ
ンドパスフィルターを通過させて検波し、ローパスフィ
ルターを通過させて包絡線波形を得て、平均化回路を分
析フィルター数に等しく配置し、回転に同期させて平均
化処理した後、回転角に対応する包絡線の微小区間デー
タを取り出して、遅延時間をフィルター毎に補正し、周
波数、バンドレベルおよび回転角（時間）を３次元表示
させることを特徴とするスペクトル分析方法。
ンドパスフィルターを通過させて検波し、ローパスフィ
ルターを通過させて包絡線波形を得て、平均化回路を分
析フィルター数に等しく配置し、回転に同期させて平均
化処理した後、回転角に対応する包絡線の微小区間デー
タを取り出して、遅延時間をフィルター毎に補正し、周
波数、バンドレベルおよび回転角（時間）を３次元表示
させることを特徴とするスペクトル分析方法。
（作用）
上記の方法により、例えば、機械類から発生する各種の
固体音（打撃、摩擦等）、共鳴音、流体音、あるいは、
爆発等に伴って生じる騒音、振動現象を３次元的にとら
え、瞬間スペクトルに分析することによって、騒音、振
動の発生機構の解明、あるいは発生源の持つスペクトル
パターンを分析することができる。
固体音（打撃、摩擦等）、共鳴音、流体音、あるいは、
爆発等に伴って生じる騒音、振動現象を３次元的にとら
え、瞬間スペクトルに分析することによって、騒音、振
動の発生機構の解明、あるいは発生源の持つスペクトル
パターンを分析することができる。
（実施例）
本発明は、第１図によるブロック線図から構成されてい
る。ここで、同図の機器設定において、バンドパスフィ
ルターの中心周波数を１０、帯域幅を８１ ローパス
フィルターの遮断周波数をｆｏとすれば、Ｂ ＜＜ｆｃ
そして、ｆ、 ／ ｆ、 ＝一定で、バンドパスフ
ィルターとローパスフィルターによる遅延時間は、Ｔｄ
＝一定／ｆ、の条件に設定する。
る。ここで、同図の機器設定において、バンドパスフィ
ルターの中心周波数を１０、帯域幅を８１ ローパス
フィルターの遮断周波数をｆｏとすれば、Ｂ ＜＜ｆｃ
そして、ｆ、 ／ ｆ、 ＝一定で、バンドパスフ
ィルターとローパスフィルターによる遅延時間は、Ｔｄ
＝一定／ｆ、の条件に設定する。
検波回路は、絶対値型である。平均化回路は、回転と同
期人力し、平均回数可変で、出力はマルチプレクサ−を
通してパーソナルコンピュータに接続される。
期人力し、平均回数可変で、出力はマルチプレクサ−を
通してパーソナルコンピュータに接続される。
機器の動作状態は、前記ブロック線図の第Ｆ１列各段の
動作例を第２図に示した。同図において、■は被分析信
号。■は、バンドパスフィルターを通過した信号で、中
心周波数が搬送周波数となっている。■は、検波器の出
力。■は、ローパスフィルター出力信号であり、■の信
号に含まれる搬送波成分を除去した包絡線波形になって
いる。バンドパスフィルターとローパスフィルターの組
合せは、バンドパスフィルターの通過帯域の上側遮断周
波数から僅かに高い周波数に、ローパスフィルターの遮
断周波数を設定する。■の波形は、■の波形を回転と同
期させて平均化処理した後、必要データ長だけ取り出し
た波形である。次段のマルチプレクサ−は、■の波形を
パーソナルコンピュータに取り込むためのものである。
動作例を第２図に示した。同図において、■は被分析信
号。■は、バンドパスフィルターを通過した信号で、中
心周波数が搬送周波数となっている。■は、検波器の出
力。■は、ローパスフィルター出力信号であり、■の信
号に含まれる搬送波成分を除去した包絡線波形になって
いる。バンドパスフィルターとローパスフィルターの組
合せは、バンドパスフィルターの通過帯域の上側遮断周
波数から僅かに高い周波数に、ローパスフィルターの遮
断周波数を設定する。■の波形は、■の波形を回転と同
期させて平均化処理した後、必要データ長だけ取り出し
た波形である。次段のマルチプレクサ−は、■の波形を
パーソナルコンピュータに取り込むためのものである。
バーンナルコンピュータでは、フィルターの遅延時間の
補正と３次元画像処理を実行する。なお、本方式の演算
手法は、第１図で示したブロック線図の分析フィルター
数、第Ｆ１列から第Ｆ０列を並列に実行して、分析時間
の大幅な短縮を可能にしている。
補正と３次元画像処理を実行する。なお、本方式の演算
手法は、第１図で示したブロック線図の分析フィルター
数、第Ｆ１列から第Ｆ０列を並列に実行して、分析時間
の大幅な短縮を可能にしている。
第３図、第４図および第５図は、ルーツ型ブロワ（２葉
式）から発生する吸気音を本発明による３次元瞬間スペ
クトル分析方法を実施した例である。ここで、実施例に
おいて現れているピークに説明を付ける。１ｏＯｔｌｚ
のピークは、この形式のブロワ特有の１回転（ＩＮ、）
で４回起こるロータの回転音（４Ｎ、 ＝ ９２．Ｂ）
ｌｚで１／３オクターブ岡波数では１ｏ０１１ｚに分析
される。）である。
式）から発生する吸気音を本発明による３次元瞬間スペ
クトル分析方法を実施した例である。ここで、実施例に
おいて現れているピークに説明を付ける。１ｏＯｔｌｚ
のピークは、この形式のブロワ特有の１回転（ＩＮ、）
で４回起こるロータの回転音（４Ｎ、 ＝ ９２．Ｂ）
ｌｚで１／３オクターブ岡波数では１ｏ０１１ｚに分析
される。）である。
３１５ｔｌｚのピークは、ロータ回転音の高調波成分が
ブロワの吸’Ｒ容量との間でヘルムホルツ共鳴して生じ
たもの。市た、Ｉｋｌｌｚ以上において、圧力差の上昇
に伴って生じるピークは、ルーツ型ブロワ特有のロータ
間隙からの漏気が音源になって、音舌学的には吸気容積
の分布定数範囲で決まる共鳴のピークである。
ブロワの吸’Ｒ容量との間でヘルムホルツ共鳴して生じ
たもの。市た、Ｉｋｌｌｚ以上において、圧力差の上昇
に伴って生じるピークは、ルーツ型ブロワ特有のロータ
間隙からの漏気が音源になって、音舌学的には吸気容積
の分布定数範囲で決まる共鳴のピークである。
前記の実施例において、本発明による分析方法の特徴が
明確に表示されている部分は、Ｉｋｌｌｚ以上のスペク
トル応答域である。ブロワは、Ｉ／２回転（０から π
ｒａｄ）内で生じるロータ間隙からの漏気に応して、１
ｋｌｌｚ以上でバンド音圧レベルが上昇する。即ち、ブ
ロワの圧力差Ｐｄを第３図から第４図さらに第５図のよ
うに、だんだん大きくすると排気側から吸気側へ漏気が
増え、Ｉｋｌｌｚ以上のスペクトルパターンが明瞭に変
化していく様子が示されている。特に、圧力差の大きい
第４図および第５図では、特定の回転角でいわば間欠的
ともいえる漏気が生して、それによってブロワの内部圧
力変動が増え、吸気容積の分布定数範囲で共鳴を起こし
、吸気音のバンド音圧レベルが上昇して分析表示される
。漏気によって生じるレベル上昇の周期はこのブロワ−
ではπ１２を基調としており、回転角の、０およびπ／
２ ｒａｄより僅かに高角度側で、その傾向が著しくな
っている。
明確に表示されている部分は、Ｉｋｌｌｚ以上のスペク
トル応答域である。ブロワは、Ｉ／２回転（０から π
ｒａｄ）内で生じるロータ間隙からの漏気に応して、１
ｋｌｌｚ以上でバンド音圧レベルが上昇する。即ち、ブ
ロワの圧力差Ｐｄを第３図から第４図さらに第５図のよ
うに、だんだん大きくすると排気側から吸気側へ漏気が
増え、Ｉｋｌｌｚ以上のスペクトルパターンが明瞭に変
化していく様子が示されている。特に、圧力差の大きい
第４図および第５図では、特定の回転角でいわば間欠的
ともいえる漏気が生して、それによってブロワの内部圧
力変動が増え、吸気容積の分布定数範囲で共鳴を起こし
、吸気音のバンド音圧レベルが上昇して分析表示される
。漏気によって生じるレベル上昇の周期はこのブロワ−
ではπ１２を基調としており、回転角の、０およびπ／
２ ｒａｄより僅かに高角度側で、その傾向が著しくな
っている。
以上のように、本発明による分析法は、回転機械である
ブロワから発生する騒音を例に取った場合、ある回転角
内で生じるバンド音圧レベルの瞬間的変化の詳細を３次
元的に分析することができ、発生機構の解明、探査に役
立てることができる。
ブロワから発生する騒音を例に取った場合、ある回転角
内で生じるバンド音圧レベルの瞬間的変化の詳細を３次
元的に分析することができ、発生機構の解明、探査に役
立てることができる。
（発明の効果）
回転機械等の騒音、振動の信号を３次元瞬間スペクトル
分析することによって騒音、振動の発生する回転角の特
定ができる。発生周波数に対してバンドレベルが定量値
として得られる。機械運転状態に対して分析された３次
元瞬間スペクトルをパターンとしてとらえて、分類、保
存することができる。
分析することによって騒音、振動の発生する回転角の特
定ができる。発生周波数に対してバンドレベルが定量値
として得られる。機械運転状態に対して分析された３次
元瞬間スペクトルをパターンとしてとらえて、分類、保
存することができる。
第１図は、本発明のブロック線図。 第２図は、前記ブ
ロック線図の信号処理状態を説明する図。 第３図、第４図および第５図は、本発明による３次元瞬
間スペクトル分析方法を実施した例。 （符号表） ｆｏ： バンドパスフィルターの中心層ｅ数ｆｉｚｆ０
： ローパスフィルターの遮断周波数ＨｚＴｄ： 遅
延時間Ｓ Ｆ＋ 、 Ｆ２ 、 Ｆ３・・・・・・Ｆｏ：分析フィ
ルター数ｆ：周波数１１ｚ θ：回転角ｒａｄ Ｂ：バントパスフィルターの帯ｈＪ Ｌｍ ＩＩ ＺＬ
：バンド音圧レベルｄＢ Ｎ、：回転数５−１ Ｐｄ： 圧力差（無次元） １ ／ ｄ＝ ５：マイクロフォン距離（無次元）■：
被分析信号 ■：バンドバスフィルター出力信号 ■：検波器出力信号 ■コロ−パスフィルター出力信号 ■：平均化処理信号 第１図 第２図 第３図 第４図 第５図
ロック線図の信号処理状態を説明する図。 第３図、第４図および第５図は、本発明による３次元瞬
間スペクトル分析方法を実施した例。 （符号表） ｆｏ： バンドパスフィルターの中心層ｅ数ｆｉｚｆ０
： ローパスフィルターの遮断周波数ＨｚＴｄ： 遅
延時間Ｓ Ｆ＋ 、 Ｆ２ 、 Ｆ３・・・・・・Ｆｏ：分析フィ
ルター数ｆ：周波数１１ｚ θ：回転角ｒａｄ Ｂ：バントパスフィルターの帯ｈＪ Ｌｍ ＩＩ ＺＬ
：バンド音圧レベルｄＢ Ｎ、：回転数５−１ Ｐｄ： 圧力差（無次元） １ ／ ｄ＝ ５：マイクロフォン距離（無次元）■：
被分析信号 ■：バンドバスフィルター出力信号 ■：検波器出力信号 ■コロ−パスフィルター出力信号 ■：平均化処理信号 第１図 第２図 第３図 第４図 第５図
Claims (1)
- （１）回転機械等の騒音、振動の信号を、バンドパスフ
ィルターを通過させて検波し、分析する場合において、
前記信号をローパスフィルターを通過させて包絡線波形
を得て、平均化回路を分析フィルター数に等しく配置し
、回転に同期させて平均化処理した後、回転角に対応す
る包絡線の微小区間データを取り出し、遅延時間をフィ
ルター毎に補正し、周波数、バンドレベルおよび回転角
（時間）を３次元表示させることを特徴とするスペクト
ル分析方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10784988A JPH01277723A (ja) | 1988-04-30 | 1988-04-30 | ３次元瞬間スペクトル分析方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10784988A JPH01277723A (ja) | 1988-04-30 | 1988-04-30 | ３次元瞬間スペクトル分析方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH01277723A true JPH01277723A (ja) | 1989-11-08 |
Family
ID=14469619
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10784988A Pending JPH01277723A (ja) | 1988-04-30 | 1988-04-30 | ３次元瞬間スペクトル分析方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH01277723A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005195580A (ja) * | 2004-01-07 | 2005-07-21 | Schlumberger Technology Bv | 水晶振動子の周波数を特徴付ける方法及びシステム |
| WO2015087732A1 (ja) * | 2013-12-12 | 2015-06-18 | Ntn株式会社 | 回転機械部品の携帯端末利用検査システムおよび検査方法 |
| JP2015114224A (ja) * | 2013-12-12 | 2015-06-22 | Ntn株式会社 | 携帯端末利用振動検査システムおよびそのサーバ |
| JP2015114214A (ja) * | 2013-12-12 | 2015-06-22 | Ntn株式会社 | 回転機械部品の携帯端末利用検査システムおよび検査方法 |
-
1988
- 1988-04-30 JP JP10784988A patent/JPH01277723A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005195580A (ja) * | 2004-01-07 | 2005-07-21 | Schlumberger Technology Bv | 水晶振動子の周波数を特徴付ける方法及びシステム |
| WO2015087732A1 (ja) * | 2013-12-12 | 2015-06-18 | Ntn株式会社 | 回転機械部品の携帯端末利用検査システムおよび検査方法 |
| JP2015114224A (ja) * | 2013-12-12 | 2015-06-22 | Ntn株式会社 | 携帯端末利用振動検査システムおよびそのサーバ |
| JP2015114214A (ja) * | 2013-12-12 | 2015-06-22 | Ntn株式会社 | 回転機械部品の携帯端末利用検査システムおよび検査方法 |
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