JPH06201452A - 機械の異常判定装置 - Google Patents
機械の異常判定装置Info
- Publication number
- JPH06201452A JPH06201452A JP34793792A JP34793792A JPH06201452A JP H06201452 A JPH06201452 A JP H06201452A JP 34793792 A JP34793792 A JP 34793792A JP 34793792 A JP34793792 A JP 34793792A JP H06201452 A JPH06201452 A JP H06201452A
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- JP
- Japan
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- spectrum
- machine
- background noise
- acoustic sensor
- decided
- Prior art date
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Abstract
(57)【要約】
【目的】運転音のスペクトルから暗騒音のスペクトルを
除去して、暗騒音の無い機械の運転音だけを抽出し、正
確な判定が行える機械の異常判定装置を提供する。 【構成】本装置は、複数の音響センサ４，５，高速フー
リエ変換器６，演算手段７，音響識別データベース８，
判定手段９，制御回路１０から成る。
除去して、暗騒音の無い機械の運転音だけを抽出し、正
確な判定が行える機械の異常判定装置を提供する。 【構成】本装置は、複数の音響センサ４，５，高速フー
リエ変換器６，演算手段７，音響識別データベース８，
判定手段９，制御回路１０から成る。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、機械の異常を音響信号
で診断する装置に関する。
で診断する装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】機械の異常を音響信号で検出する装置は
これまで種々提案されているが、いずれのものも暗騒音
のある機械の設置あるいは検査場所において、暗騒音の
影響を受けること無く機械の診断を行うのは難しかっ
た。
これまで種々提案されているが、いずれのものも暗騒音
のある機械の設置あるいは検査場所において、暗騒音の
影響を受けること無く機械の診断を行うのは難しかっ
た。
【０００３】例えば、特開昭59−109831号公報は、被検
査機器の周波数スペクトルと基準スペクトルとの偏差が
偏差スペクトル以上となる周波数の総和に応じて判定す
ることにより、周波数スペクトルのばらつきの影響を受
けず異常成分が強調できる。また特開平2−259421 号は
ニューロ・コンピュータにおいて検体検査装置の測定デ
ータを解釈して測定誤りを検出することにより、再検査
の有無について正しい判断を可能としている。
査機器の周波数スペクトルと基準スペクトルとの偏差が
偏差スペクトル以上となる周波数の総和に応じて判定す
ることにより、周波数スペクトルのばらつきの影響を受
けず異常成分が強調できる。また特開平2−259421 号は
ニューロ・コンピュータにおいて検体検査装置の測定デ
ータを解釈して測定誤りを検出することにより、再検査
の有無について正しい判断を可能としている。
【０００４】上記した２例はともに判定の段階での工夫
であり、音響による機械の異常診断も、実験室や静かな
測定場所ならば可能であろう。しかし、実際に工場やオ
フィスでは暗騒音が判定のじゃまになり、判定以前の特
徴抽出の段階での暗騒音の削除が望まれるのである。
であり、音響による機械の異常診断も、実験室や静かな
測定場所ならば可能であろう。しかし、実際に工場やオ
フィスでは暗騒音が判定のじゃまになり、判定以前の特
徴抽出の段階での暗騒音の削除が望まれるのである。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、機械
の運転音を音響センサで測定する時、運転音のスペクト
ルから暗騒音のスペクトルを除去して、暗騒音を取り除
いた機械の運転音だけを抽出し、正確な判定が行える機
械の異常判定装置を提供することにある。
の運転音を音響センサで測定する時、運転音のスペクト
ルから暗騒音のスペクトルを除去して、暗騒音を取り除
いた機械の運転音だけを抽出し、正確な判定が行える機
械の異常判定装置を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記した目的を達成する
ため、この発明では機械の運転音と暗騒音を同時に二つ
の音響センサで測定し、高速フーリエ変換器でそれぞれ
のオートパワースペクトルを演算すると同時にコヒーレ
ンス関数を算出し、演算装置を用いてそれぞれ各周波数
帯域毎に、コヒーレンス関数に従って運転音のオートパ
ワースペクトルから暗騒音のオートパワースペクトルを
引いて暗騒音の含まれていない機械の運転音のオートパ
ワースペクトルを得る。
ため、この発明では機械の運転音と暗騒音を同時に二つ
の音響センサで測定し、高速フーリエ変換器でそれぞれ
のオートパワースペクトルを演算すると同時にコヒーレ
ンス関数を算出し、演算装置を用いてそれぞれ各周波数
帯域毎に、コヒーレンス関数に従って運転音のオートパ
ワースペクトルから暗騒音のオートパワースペクトルを
引いて暗騒音の含まれていない機械の運転音のオートパ
ワースペクトルを得る。
【０００７】
【作用】本発明によれば、音響センサ及び暗騒音検出セ
ンサの出力が高速フーリエ変換器によってパワースペク
トルに変換されると同時に、二つの信号の間のコヒーレ
ンス関数が算出され、演算手段により暗騒音の含まれな
いパワースペクトルが得られる。
ンサの出力が高速フーリエ変換器によってパワースペク
トルに変換されると同時に、二つの信号の間のコヒーレ
ンス関数が算出され、演算手段により暗騒音の含まれな
いパワースペクトルが得られる。
【０００８】暗騒音の含まれないパワースペクトルは判
定回路に送られ、種々なアルゴリズムとデータベースに
より良否の判定を受ける。
定回路に送られ、種々なアルゴリズムとデータベースに
より良否の判定を受ける。
【０００９】
【実施例】以下、図面を用いて、本発明の実施例を詳細
に説明する。
に説明する。
【００１０】図１は、本発明の一実施例を示す構成ブロ
ック図である。図において、１は暗騒音の音源の一つで
ある生産ライン、２は異常判定を行う対象の機械、３は
判定対象の機械２の情報を読み取り、解析開始のトリガ
信号を出力するバーコードリーダ、４は判定対象用の音
響センサ、５は暗騒音検出用の音響センサで４と同じも
のが良い。
ック図である。図において、１は暗騒音の音源の一つで
ある生産ライン、２は異常判定を行う対象の機械、３は
判定対象の機械２の情報を読み取り、解析開始のトリガ
信号を出力するバーコードリーダ、４は判定対象用の音
響センサ、５は暗騒音検出用の音響センサで４と同じも
のが良い。
【００１１】６は高速フーリエ変換器で、判定対象用の
音響センサ４の出力信号Ａと、暗騒音検出用の音響セン
サ５の出力信号Ｂから、ＡのオートパワースペクトルＡ
Ａと、ＢのオートパワースペクトルＢＢ，ＡとＢのクロ
スパワースペクトルＡＢを演算し、コヒーレンス関数
Ｃ。
音響センサ４の出力信号Ａと、暗騒音検出用の音響セン
サ５の出力信号Ｂから、ＡのオートパワースペクトルＡ
Ａと、ＢのオートパワースペクトルＢＢ，ＡとＢのクロ
スパワースペクトルＡＢを演算し、コヒーレンス関数
Ｃ。
【００１２】
【数１】
【００１３】を演算し、ＡのオートパワースペクトルＡ
Ａと、ＢのオートパワースペクトルＢＢ，コヒーレンス
関数Ｃを出力する。
Ａと、ＢのオートパワースペクトルＢＢ，コヒーレンス
関数Ｃを出力する。
【００１４】この高速フーリエ変換器は、市販されてい
る２チャンネル型のＦＦＴを用いているが、マイクロコ
ンピュータ等を用いてフーリエ変換を行っても良い。
る２チャンネル型のＦＦＴを用いているが、マイクロコ
ンピュータ等を用いてフーリエ変換を行っても良い。
【００１５】７は高速フーリエ変換器で演算された判定
対象のオートパワースペクトルＡＡから、暗騒音のオー
トパワースペクトルＢＢにコヒーレンス関数Ｃを掛けた
ものを引くことにより、暗騒音を取り除いた判定対象の
オートパワースペクトルAA′を再構成する演算手段であ
る。
対象のオートパワースペクトルＡＡから、暗騒音のオー
トパワースペクトルＢＢにコヒーレンス関数Ｃを掛けた
ものを引くことにより、暗騒音を取り除いた判定対象の
オートパワースペクトルAA′を再構成する演算手段であ
る。
【００１６】
【数２】
【００１７】８は良否判定用のデータベース、９はデー
タベースと演算手段７で再構成された判定対象のパワー
スペクトルによって、判定対象の良否判定を行う判定手
段で、判定結果Ｄは、ライン制御システムに送られる。
タベースと演算手段７で再構成された判定対象のパワー
スペクトルによって、判定対象の良否判定を行う判定手
段で、判定結果Ｄは、ライン制御システムに送られる。
【００１８】１０はバーコードリーダ３から信号を受け
取り６から９までを制御する制御回路である。
取り６から９までを制御する制御回路である。
【００１９】上記装置および手段６から１０のうち全
部、又は一部をコンピュータなどで一体化しても良い。
部、又は一部をコンピュータなどで一体化しても良い。
【００２０】図２は、高速フーリエ変換器６から出力さ
れる、判定対象のオートパワースペクトルＡＡの一例で
ある。
れる、判定対象のオートパワースペクトルＡＡの一例で
ある。
【００２１】図３は、高速フーリエ変換器６から出力さ
れる、暗騒音のオートパワースペクトルＢＢの一例であ
る。
れる、暗騒音のオートパワースペクトルＢＢの一例であ
る。
【００２２】図４は、高速フーリエ変換器６から出力さ
れる、図２，図３のコヒーレンス関数Ｃである。グラフ
の縦軸の値が１に近い周波数は相関の度合いが高く、逆
に縦軸の値が０に近い周波数は相関が低くなっている。
れる、図２，図３のコヒーレンス関数Ｃである。グラフ
の縦軸の値が１に近い周波数は相関の度合いが高く、逆
に縦軸の値が０に近い周波数は相関が低くなっている。
【００２３】図５は、図２，図３，図４のＡＡ，ＢＢ，
Ｃが、演算手段７によって変形された一例である。
Ｃが、演算手段７によって変形された一例である。
【００２４】図６は、演算手段７のフローチャートで、
判定対象のオートパワースペクトルＡＡ，暗騒音のオー
トパワースペクトルＢＢ，コヒーレンス関数Ｃを入力し
て、暗騒音を取り除いた判定対象のオートパワースペク
トルＡＡ′を出力している。
判定対象のオートパワースペクトルＡＡ，暗騒音のオー
トパワースペクトルＢＢ，コヒーレンス関数Ｃを入力し
て、暗騒音を取り除いた判定対象のオートパワースペク
トルＡＡ′を出力している。
【００２５】図７は、請求項３記載の吸音材によるトン
ネルを用いた、異常判定装置の概観図である。１１は吸
音材を用いて作られたトンネルで、生産ライン１の速度
が遅ければ判定対象の機械２と連動させて、入り口と出
口に吸音材の自動ドアを付けた方が良い。１２はコンピ
ュータで、６，７，８，９，１０を一体化している。
ネルを用いた、異常判定装置の概観図である。１１は吸
音材を用いて作られたトンネルで、生産ライン１の速度
が遅ければ判定対象の機械２と連動させて、入り口と出
口に吸音材の自動ドアを付けた方が良い。１２はコンピ
ュータで、６，７，８，９，１０を一体化している。
【００２６】図８は、図７の内部を上方から見たもの
で、バーコードリーダ３と判定対象用の音響センサ４と
暗騒音検出用の音響センサ５の取付けの一例である。判
定対象用の音響センサ４をトンネルの中央付近に配置し
て、近接音で判定対象の機械２の運転音を狙い、暗騒音
検出用の音響センサ５をトンネルの入り口もしくは出口
付近に配置して、生産ライン１の暗騒音を検出する。
で、バーコードリーダ３と判定対象用の音響センサ４と
暗騒音検出用の音響センサ５の取付けの一例である。判
定対象用の音響センサ４をトンネルの中央付近に配置し
て、近接音で判定対象の機械２の運転音を狙い、暗騒音
検出用の音響センサ５をトンネルの入り口もしくは出口
付近に配置して、生産ライン１の暗騒音を検出する。
【００２７】図９は、図７の内部を前後方向から見たも
ので、判定対象用の音響センサ４と暗騒音検出用の音響
センサ５の取付けの一例である。判定対象用の音響セン
サ４をトンネルの中央上方付近に配置して、近接音で判
定対象の機械２の運転音を狙い、暗騒音検出用の音響セ
ンサ５をトンネルの中央生産ライン１の下側に配置し
て、生産ライン１の暗騒音を検出し判定対象の機械２の
音を極力拾わないようにする。
ので、判定対象用の音響センサ４と暗騒音検出用の音響
センサ５の取付けの一例である。判定対象用の音響セン
サ４をトンネルの中央上方付近に配置して、近接音で判
定対象の機械２の運転音を狙い、暗騒音検出用の音響セ
ンサ５をトンネルの中央生産ライン１の下側に配置し
て、生産ライン１の暗騒音を検出し判定対象の機械２の
音を極力拾わないようにする。
【００２８】
【発明の効果】本発明によれば、音響によって機械の異
常を診断するときに判別力を低下させる暗騒音が簡単に
削除でき、高い判別力が期待できる。
常を診断するときに判別力を低下させる暗騒音が簡単に
削除でき、高い判別力が期待できる。
【図１】本発明による機械の異常判定装置の一実施例を
示すブロック図。
示すブロック図。
【図２】高速フーリエ変換器の出力，判定対象のオート
パワースペクトルＡＡの一例の特性図。
パワースペクトルＡＡの一例の特性図。
【図３】高速フーリエ変換器の出力，暗騒音のオートパ
ワースペクトルＢＢの一例の特性図。
ワースペクトルＢＢの一例の特性図。
【図４】高速フーリエ変換器６の出力、コヒーレンス関
数Ｃの一例の特性図。
数Ｃの一例の特性図。
【図５】演算手段７の出力、ＡＡ′の一例の特性図。
【図６】演算手段７で行っている処理のフローチャー
ト。
ト。
【図７】吸音材によるトンネルの一例の斜視図。
【図８】吸音材によるトンネルを用いた時の、音響セン
サの配置の一例の説明図。
サの配置の一例の説明図。
【図９】吸音材によるトンネルを用いた時の、音響セン
サの配置の一例の説明図。
サの配置の一例の説明図。
１…生産ライン、２…判定対象の機械、３…バーコード
リーダ、４…判定対象用の音響センサ、５…暗騒音検出
用の音響センサ、６…高速フーリエ変換器、７…演算手
段、８…データベース、９…判定手段、１０…制御回
路。
リーダ、４…判定対象用の音響センサ、５…暗騒音検出
用の音響センサ、６…高速フーリエ変換器、７…演算手
段、８…データベース、９…判定手段、１０…制御回
路。
フロントページの続き (72)発明者 鈴木 隆 栃木県下都賀郡大平町大字富田800番地 株式会社日立製作所リビング機器事業部内
Claims (1)
- 【請求項１】暗騒音のある機械の設置あるいは検査場所
において、機械の内部あるいは近接外部の要所箇所に音
響センサを設置して、前記音響センサの出力信号を分析
することで前記機械の運転状態の診断を行う機械の異常
判定装置において、暗騒音検出音響センサを別途設置し
て、前記音響センサの信号と、前記暗騒音検出センサの
音響信号をそれぞれ測定すると同時に、二つの信号の間
の相関を測定して、前記音響センサ信号から、前記暗騒
音検出センサ信号と相関のある部分を差し引くことによ
って、前記音響センサ信号から暗騒音の影響を除去し
て、機械の運転状態の診断を行うことを特徴とする機械
の異常判定装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP34793792A JPH06201452A (ja) | 1992-12-28 | 1992-12-28 | 機械の異常判定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP34793792A JPH06201452A (ja) | 1992-12-28 | 1992-12-28 | 機械の異常判定装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06201452A true JPH06201452A (ja) | 1994-07-19 |
Family
ID=18393618
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP34793792A Pending JPH06201452A (ja) | 1992-12-28 | 1992-12-28 | 機械の異常判定装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06201452A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005246494A (ja) * | 2004-03-01 | 2005-09-15 | Toyoda Mach Works Ltd | 研削装置 |
| JP2017090428A (ja) * | 2015-11-02 | 2017-05-25 | 株式会社アイティマジック | 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 |
-
1992
- 1992-12-28 JP JP34793792A patent/JPH06201452A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005246494A (ja) * | 2004-03-01 | 2005-09-15 | Toyoda Mach Works Ltd | 研削装置 |
| JP2017090428A (ja) * | 2015-11-02 | 2017-05-25 | 株式会社アイティマジック | 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 |
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