JPH07243906A - 音源・振動源の寄与診断方法およびその装置 - Google Patents
音源・振動源の寄与診断方法およびその装置Info
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- JPH07243906A JPH07243906A JP6036931A JP3693194A JPH07243906A JP H07243906 A JPH07243906 A JP H07243906A JP 6036931 A JP6036931 A JP 6036931A JP 3693194 A JP3693194 A JP 3693194A JP H07243906 A JPH07243906 A JP H07243906A
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-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
- G01H1/00—Measuring characteristics of vibrations in solids by using direct conduction to the detector
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- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】リアルタイムでかつ定量的な寄与率を評価可能
にする。 【構成】振動センサ２ａ〜２ｇは、音源または振動源で
ある車室内の主要パネルＡ〜Ｇの各々に取付けられ、マ
イクロホン３は、評価点である前席ドライバの耳元近傍
位置に設置される。適応フィルタ演算部６は、ディジタ
ルフィルタリング処理値の総和とマイクロホン出力との
差が最小になるようにフィルタ係数を変更しながらディ
ジタルフィルタリング処理する。寄与率演算回路部７
は、２乗平均を演算しこの２乗平均から寄与率を演算す
る。この寄与率は棒グラフ等として寄与率表示部５に表
示される。
にする。 【構成】振動センサ２ａ〜２ｇは、音源または振動源で
ある車室内の主要パネルＡ〜Ｇの各々に取付けられ、マ
イクロホン３は、評価点である前席ドライバの耳元近傍
位置に設置される。適応フィルタ演算部６は、ディジタ
ルフィルタリング処理値の総和とマイクロホン出力との
差が最小になるようにフィルタ係数を変更しながらディ
ジタルフィルタリング処理する。寄与率演算回路部７
は、２乗平均を演算しこの２乗平均から寄与率を演算す
る。この寄与率は棒グラフ等として寄与率表示部５に表
示される。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は音源・振動源の寄与診断
方法およびその装置に係り、より詳しくは、１つまたは
複数の音源または振動源が評価点の音響または振動の原
因となっている伝達系、例えば、一般機械装置、自動
車、建築構造物、ＯＡ機器類、鉄道等の分野において、
評価点に対して大きく寄与している音源または振動源を
視覚的かつ定量的に診断し、効率的な改良を行うことに
利用できる音源・振動源の寄与診断方法およびその装置
に関するものである。
方法およびその装置に係り、より詳しくは、１つまたは
複数の音源または振動源が評価点の音響または振動の原
因となっている伝達系、例えば、一般機械装置、自動
車、建築構造物、ＯＡ機器類、鉄道等の分野において、
評価点に対して大きく寄与している音源または振動源を
視覚的かつ定量的に診断し、効率的な改良を行うことに
利用できる音源・振動源の寄与診断方法およびその装置
に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、評価点に対する音源または振動源
の寄与解析方法としては、周波数領域において、各音源
または振動源と評価点との間の伝達関数から相関成分を
求め、この相関成分により各音源または振動源の評価点
に対する寄与の度合を求める方法が提案されている。
の寄与解析方法としては、周波数領域において、各音源
または振動源と評価点との間の伝達関数から相関成分を
求め、この相関成分により各音源または振動源の評価点
に対する寄与の度合を求める方法が提案されている。
【０００３】更に、最近では、時間領域において、適応
型ディジタルフィルタを用いて音源または振動源の寄与
を診断する手法も提案されている（特開平５−２６７２
２号公報）。
型ディジタルフィルタを用いて音源または振動源の寄与
を診断する手法も提案されている（特開平５−２６７２
２号公報）。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の周波数領域における寄与解析方法では、振幅情報の
みを用いており、位相情報は考慮していないので、入力
間に強い相関があると解析が困難になる。更に、解析に
時間がかかり、即座に結果が得られず、長時間の定常デ
ータが必要である。
来の周波数領域における寄与解析方法では、振幅情報の
みを用いており、位相情報は考慮していないので、入力
間に強い相関があると解析が困難になる。更に、解析に
時間がかかり、即座に結果が得られず、長時間の定常デ
ータが必要である。
【０００５】また、上記従来の時間領域における寄与解
析方法では、実稼働状態、すなわちリアルタイムでの解
析が可能となるが、結果としては時間波形のみが得ら
れ、この時間波形の振幅の大きさから寄与の度合を判断
することになるため、リアルタイムであるものの定性的
かつ概略の寄与の度合しかもとめることができず、瞬時
の定量的な寄与の度合（寄与率）を評価することができ
ない、という問題がある。
析方法では、実稼働状態、すなわちリアルタイムでの解
析が可能となるが、結果としては時間波形のみが得ら
れ、この時間波形の振幅の大きさから寄与の度合を判断
することになるため、リアルタイムであるものの定性的
かつ概略の寄与の度合しかもとめることができず、瞬時
の定量的な寄与の度合（寄与率）を評価することができ
ない、という問題がある。
【０００６】本発明はかかる点に鑑みなされたもので、
その目的とする処は、リアルタイムでかつ定量的な寄与
率を評価可能にすることにより、より実用性が高い音源
・振動源の寄与診断方法およびその装置を提供すること
を目的とする。
その目的とする処は、リアルタイムでかつ定量的な寄与
率を評価可能にすることにより、より実用性が高い音源
・振動源の寄与診断方法およびその装置を提供すること
を目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に請求項１の発明は、音源における音響または振動源に
おける振動をアナログ値で検出し、前記アナログ値をデ
ィジタル値に変換した後、該ディジタル値とディジタル
フィルタリング処理結果が目標値に近づくように変更さ
れるフィルタ係数とを用いてディジタルフィルタリング
処理し、ディジタルフィルタリング処理結果に基づいて
評価点に対する音源または振動源の寄与を診断する音源
・振動源の寄与診断方法において、評価点に対する音源
または振動源の寄与率を演算して表示することを特徴と
する。
に請求項１の発明は、音源における音響または振動源に
おける振動をアナログ値で検出し、前記アナログ値をデ
ィジタル値に変換した後、該ディジタル値とディジタル
フィルタリング処理結果が目標値に近づくように変更さ
れるフィルタ係数とを用いてディジタルフィルタリング
処理し、ディジタルフィルタリング処理結果に基づいて
評価点に対する音源または振動源の寄与を診断する音源
・振動源の寄与診断方法において、評価点に対する音源
または振動源の寄与率を演算して表示することを特徴と
する。
【０００８】請求項２の発明は、所定部位における音響
または振動をアナログ値で検出するセンサと、前記アナ
ログ値をディジタル値に変換するアナログ−ディジタル
変換手段と、前記ディジタル値を遅延して生成した過去
の複数のディジタル値と複数のフィルタ係数とを用いて
ディジタルフィルタリング処理するフィルタと、前記デ
ィジタルフィルタリング処理結果の総和と目標値との偏
差が最小になるように前記フィルタ係数を変更する変更
手段と、前記偏差が最小になるときの所定期間内のフィ
ルタ出力を用いて評価点に対する寄与率を演算する寄与
率演算手段と、前記寄与率を表示する表示手段と、を含
んで構成したものである。
または振動をアナログ値で検出するセンサと、前記アナ
ログ値をディジタル値に変換するアナログ−ディジタル
変換手段と、前記ディジタル値を遅延して生成した過去
の複数のディジタル値と複数のフィルタ係数とを用いて
ディジタルフィルタリング処理するフィルタと、前記デ
ィジタルフィルタリング処理結果の総和と目標値との偏
差が最小になるように前記フィルタ係数を変更する変更
手段と、前記偏差が最小になるときの所定期間内のフィ
ルタ出力を用いて評価点に対する寄与率を演算する寄与
率演算手段と、前記寄与率を表示する表示手段と、を含
んで構成したものである。
【０００９】また、請求項３の発明は、複数の所定部位
における音響または振動を各々アナログ値で検出する複
数のセンサと、各々前記アナログ値をディジタル値に変
換する複数のアナログ−ディジタル変換手段と、各々前
記ディジタル値とフィルタ係数とを用いてディジタルフ
ィルタリング処理する複数のフィルタと、前記フィルタ
出力の総和と目標値との偏差が最小になるように前記フ
ィルタ係数の少なくとも１つを変更する変更手段と、前
記偏差が最小になるときの所定期間内のフィルタ出力を
用いて評価点に対する寄与率を演算する寄与率演算手段
と、前記寄与率を表示する表示手段と、を含んで構成し
たものである。
における音響または振動を各々アナログ値で検出する複
数のセンサと、各々前記アナログ値をディジタル値に変
換する複数のアナログ−ディジタル変換手段と、各々前
記ディジタル値とフィルタ係数とを用いてディジタルフ
ィルタリング処理する複数のフィルタと、前記フィルタ
出力の総和と目標値との偏差が最小になるように前記フ
ィルタ係数の少なくとも１つを変更する変更手段と、前
記偏差が最小になるときの所定期間内のフィルタ出力を
用いて評価点に対する寄与率を演算する寄与率演算手段
と、前記寄与率を表示する表示手段と、を含んで構成し
たものである。
【００１０】
【作用】請求項１の発明は、音源における音響または振
動源における振動をアナログ値で検出し、アナログ値を
ディジタル値に変換した後、該ディジタル値とディジタ
ルフィルタリング処理結果が目標値に近づくように変更
されるフィルタ係数とを用いてディジタルフィルタリン
グ処理し、ディジタルフィルタリング処理結果に基づい
て評価点に対する音源または振動源の寄与を診断する。
これにより、ディジタルフィルタリング処理結果、すな
わち多入力の場合には多入力のディジタルフィルタリン
グ処理の総和、単入力の場合には単入力を遅延して生成
した過去の複数の入力のディジタルフィルタリング処理
結果の総和が目標値に収束するときの評価点に対する音
源または振動源の寄与を診断することができる。また、
本発明では、評価点に対する音源または振動源の寄与率
を演算して表示している。このため、寄与の度合いを一
目瞭然に判断することができる。
動源における振動をアナログ値で検出し、アナログ値を
ディジタル値に変換した後、該ディジタル値とディジタ
ルフィルタリング処理結果が目標値に近づくように変更
されるフィルタ係数とを用いてディジタルフィルタリン
グ処理し、ディジタルフィルタリング処理結果に基づい
て評価点に対する音源または振動源の寄与を診断する。
これにより、ディジタルフィルタリング処理結果、すな
わち多入力の場合には多入力のディジタルフィルタリン
グ処理の総和、単入力の場合には単入力を遅延して生成
した過去の複数の入力のディジタルフィルタリング処理
結果の総和が目標値に収束するときの評価点に対する音
源または振動源の寄与を診断することができる。また、
本発明では、評価点に対する音源または振動源の寄与率
を演算して表示している。このため、寄与の度合いを一
目瞭然に判断することができる。
【００１１】請求項２の発明では、センサで検出された
所定部位における音響または振動のアナログ値は、アナ
ログ値をディジタル値に変換するアナログ−ディジタル
変換手段でディジタル値に変換される。フィルタは、フ
ィルタ係数とディジタル値を遅延して生成した過去の複
数のディジタル値とを用いてディジタルフィルタリング
処理する。変更手段は、フィルタ出力と目標値との偏差
が最小になるようにフィルタ係数を変更し、寄与率演算
手段は偏差が最小になるときの所定期間内のフィルタ出
力を用いて評価点に対する寄与率を演算する。この寄与
率は表示手段に表示される。
所定部位における音響または振動のアナログ値は、アナ
ログ値をディジタル値に変換するアナログ−ディジタル
変換手段でディジタル値に変換される。フィルタは、フ
ィルタ係数とディジタル値を遅延して生成した過去の複
数のディジタル値とを用いてディジタルフィルタリング
処理する。変更手段は、フィルタ出力と目標値との偏差
が最小になるようにフィルタ係数を変更し、寄与率演算
手段は偏差が最小になるときの所定期間内のフィルタ出
力を用いて評価点に対する寄与率を演算する。この寄与
率は表示手段に表示される。
【００１２】このように、請求項２の発明では１つの音
源または振動源の寄与率演算して表示しているので、１
つの音源または振動源の評価点に対する寄与率を一目瞭
然に判断することができる。
源または振動源の寄与率演算して表示しているので、１
つの音源または振動源の評価点に対する寄与率を一目瞭
然に判断することができる。
【００１３】また、請求項３の発明は、複数のセンサに
よって複数の所定部位における音響または振動を各々ア
ナログ値で検出し、アナログ−ディジタル変換手段でア
ナログ値を各々ディジタル値に変換する。複数のフィル
タは、各々複数のディジタル値と複数のフィルタ係数と
を用いてディジタルフィルタリング処理し、変更手段は
フィルタ出力の総和と目標値との偏差が最小になるよう
にフィルタ係数の少なくとも１つを変更し、寄与率演算
手段は偏差が最小になるときの所定期間内のフィルタ出
力を用いて評価点に対する寄与率を演算する。この寄与
率は表示手段に表示される。
よって複数の所定部位における音響または振動を各々ア
ナログ値で検出し、アナログ−ディジタル変換手段でア
ナログ値を各々ディジタル値に変換する。複数のフィル
タは、各々複数のディジタル値と複数のフィルタ係数と
を用いてディジタルフィルタリング処理し、変更手段は
フィルタ出力の総和と目標値との偏差が最小になるよう
にフィルタ係数の少なくとも１つを変更し、寄与率演算
手段は偏差が最小になるときの所定期間内のフィルタ出
力を用いて評価点に対する寄与率を演算する。この寄与
率は表示手段に表示される。
【００１４】このように、請求項３の発明では複数の音
源または振動源の寄与率演算して表示しているので、複
数の音源または振動源の評価点に対する寄与率を一目瞭
然に判断することができる。
源または振動源の寄与率演算して表示しているので、複
数の音源または振動源の評価点に対する寄与率を一目瞭
然に判断することができる。
【００１５】
【実施例】以下図面を参照して、本発明の一実施例を詳
細に説明する。本実施例は自動車の車内騒音の寄与解析
に本発明を適用したものである。
細に説明する。本実施例は自動車の車内騒音の寄与解析
に本発明を適用したものである。
【００１６】一般に、走行時のドライバに対する車室内
騒音の低減対策を考える場合、図１に示す車室内の各主
要パネルＡ〜Ｇを音源とする音響または振動源とする振
動のドライバや乗員の耳元音に対する寄与を求めること
が非常に重要になる。これは、寄与の大きい部位（パネ
ル）の順に制振・吸音材料等で対策していけば効率的な
対策が実施できるからである。
騒音の低減対策を考える場合、図１に示す車室内の各主
要パネルＡ〜Ｇを音源とする音響または振動源とする振
動のドライバや乗員の耳元音に対する寄与を求めること
が非常に重要になる。これは、寄与の大きい部位（パネ
ル）の順に制振・吸音材料等で対策していけば効率的な
対策が実施できるからである。
【００１７】本実施例の音源・振動源の寄与診断装置
は、図１に示すように、音源における音響または振動源
における振動をアナログ値で検出する加速度センサで構
成された複数の振動センサ２ａ〜２ｇと、評価点におけ
る音響を検出するマイクロホン３とを備えている。これ
らの振動センサ２ａ〜２ｇは、音源または振動源である
車室内の主要パネルＡ〜Ｇの各々に取付けられ、マイク
ロホン３は、評価点である前席ドライバの耳元近傍位置
に設置される。
は、図１に示すように、音源における音響または振動源
における振動をアナログ値で検出する加速度センサで構
成された複数の振動センサ２ａ〜２ｇと、評価点におけ
る音響を検出するマイクロホン３とを備えている。これ
らの振動センサ２ａ〜２ｇは、音源または振動源である
車室内の主要パネルＡ〜Ｇの各々に取付けられ、マイク
ロホン３は、評価点である前席ドライバの耳元近傍位置
に設置される。
【００１８】各振動センサ２ａ〜２ｇおよびマイクロホ
ン３は、寄与解析装置４に接続されている。この寄与解
析装置４は、適応フィルタ演算部６、寄与率を演算する
パーソナルコンピュータ等を含んで構成されかつ寄与率
を演算するための間隔、グラフのスケールや座標を変更
するためのキーボード等の変更手段７Ａが接続された寄
与率演算回路部７、及びＣＲＴ等で構成された寄与率表
示部５から構成されている。
ン３は、寄与解析装置４に接続されている。この寄与解
析装置４は、適応フィルタ演算部６、寄与率を演算する
パーソナルコンピュータ等を含んで構成されかつ寄与率
を演算するための間隔、グラフのスケールや座標を変更
するためのキーボード等の変更手段７Ａが接続された寄
与率演算回路部７、及びＣＲＴ等で構成された寄与率表
示部５から構成されている。
【００１９】適応フィルタ演算部６は、図２に示すよう
に、マイクロホン３及び各振動センサ２ａ〜２ｇの各々
に接続れたアンチエリアジングフィルタであるローパス
フィルタ（ＬＰＦ）２０〜２７、ローパスフィルタ２０
〜２７の各々に接続されかつ所定周期でアナログ値をデ
ィジタル値に変換するＡ／Ｄ変換器３０〜３７、Ａ／Ｄ
変換器３０〜３７の各々に接続されかつ入力された信号
を所定時間遅延させて出力する遅延回路（ＤＥＬＡＹ）
５０〜５７、遅延回路５１〜５７の各々に接続されかつ
Ａ／Ｄ変換周期と同じ周期でディジタルフィルタリング
処理を行う適応型ディジタルフィルタ（ＡＤＦ）４１〜
４７、適応型ディジタルフィルタ４１〜４７の各々に接
続されて適応型ディジタルフィルタ４１〜４７出力の総
和を演算する加算回路６０、遅延回路５０に接続された
バンドパスフィルタ（ＦＩＲ）４０、及び、加算回路６
０出力とバンドパスフィルタ４０出力との偏差を演算し
て残差信号Ｅk として出力する加算回路６２から構成さ
れている。加算回路６０の出力端は、適応型ディジタル
フィルタ４１〜４７の各々に接続され、適応型ディジタ
ルフィルタ４１〜４７の出力端はまた寄与率演算回路部
７に接続されている。
に、マイクロホン３及び各振動センサ２ａ〜２ｇの各々
に接続れたアンチエリアジングフィルタであるローパス
フィルタ（ＬＰＦ）２０〜２７、ローパスフィルタ２０
〜２７の各々に接続されかつ所定周期でアナログ値をデ
ィジタル値に変換するＡ／Ｄ変換器３０〜３７、Ａ／Ｄ
変換器３０〜３７の各々に接続されかつ入力された信号
を所定時間遅延させて出力する遅延回路（ＤＥＬＡＹ）
５０〜５７、遅延回路５１〜５７の各々に接続されかつ
Ａ／Ｄ変換周期と同じ周期でディジタルフィルタリング
処理を行う適応型ディジタルフィルタ（ＡＤＦ）４１〜
４７、適応型ディジタルフィルタ４１〜４７の各々に接
続されて適応型ディジタルフィルタ４１〜４７出力の総
和を演算する加算回路６０、遅延回路５０に接続された
バンドパスフィルタ（ＦＩＲ）４０、及び、加算回路６
０出力とバンドパスフィルタ４０出力との偏差を演算し
て残差信号Ｅk として出力する加算回路６２から構成さ
れている。加算回路６０の出力端は、適応型ディジタル
フィルタ４１〜４７の各々に接続され、適応型ディジタ
ルフィルタ４１〜４７の出力端はまた寄与率演算回路部
７に接続されている。
【００２０】上記適応型ディジタルフィルタの各々は、
ＤＰＳ（ディジタルシグナルプロッセサ）等のハードウ
エアで構成されているが、模式的には図３に示すよう
に、入力されたディジタル値Ｘとフィルタ係数Ｗとの積
を演算することにより、ディジタルフィルタリング処理
を行うＦＩＲ型、ＩＩＲ型またはラチス型のディジタル
フィルタで構成されたブロック６４と、一般的なフィル
タ係数更新アルゴリズムであるＬＭＳ（最小平均自乗）
アルゴリズム、ニュートン法または最急下法を用いて残
差信号が最小になるようにフィルタ係数を更新するブロ
ック６６とで表すことができる。なお、この適応型ディ
ジタルフィルタは演算を高速化するという点で上記のよ
うにハードウエアで構成するのが好ましいが、ソフトウ
エアで構成してもよい。
ＤＰＳ（ディジタルシグナルプロッセサ）等のハードウ
エアで構成されているが、模式的には図３に示すよう
に、入力されたディジタル値Ｘとフィルタ係数Ｗとの積
を演算することにより、ディジタルフィルタリング処理
を行うＦＩＲ型、ＩＩＲ型またはラチス型のディジタル
フィルタで構成されたブロック６４と、一般的なフィル
タ係数更新アルゴリズムであるＬＭＳ（最小平均自乗）
アルゴリズム、ニュートン法または最急下法を用いて残
差信号が最小になるようにフィルタ係数を更新するブロ
ック６６とで表すことができる。なお、この適応型ディ
ジタルフィルタは演算を高速化するという点で上記のよ
うにハードウエアで構成するのが好ましいが、ソフトウ
エアで構成してもよい。
【００２１】適応フィルタ演算部６は、模式的に図４に
示すように表すことができ、ディジタルフィルタリング
処理値を以下の（１）式に従って加算し、加算回路６０
からｋ時刻（現在時刻）の総和Ｙk を出力する。
示すように表すことができ、ディジタルフィルタリング
処理値を以下の（１）式に従って加算し、加算回路６０
からｋ時刻（現在時刻）の総和Ｙk を出力する。
【００２２】 Ｙk ＝ＸakＷak＋ＸbkＷbk＋ＸckＷck＋・・・＋ＸgkＷgk・・・（１） ただし、Ｘak、Ｘbk、Ｘck、・・・Ｘgkはディジタル値
である各適応型ディジタルフィルタ４１〜４７へのｋ時
刻の入力、Ｗak、Ｗbk、Ｗck、・・・Ｗgkは各適応型デ
ィジタルフィルタ４１〜４７のｋ時刻のフィルタ係数で
ある。
である各適応型ディジタルフィルタ４１〜４７へのｋ時
刻の入力、Ｗak、Ｗbk、Ｗck、・・・Ｗgkは各適応型デ
ィジタルフィルタ４１〜４７のｋ時刻のフィルタ係数で
ある。
【００２３】また、加算回路６２からはｋ時刻のバンド
パスフィルタ４０出力ｄk と総和Ｙ k との差である残差
信号Ｅk ＝ｄk −Ｙk が出力される。そして、ブロック
６６では、ＬＭＳアルゴリズム等を使用して残差信号Ｅ
k が最小（例えば、０）になるようにフィルタ係数を更
新しｋ＋１時刻のフィルタ係数とする。
パスフィルタ４０出力ｄk と総和Ｙ k との差である残差
信号Ｅk ＝ｄk −Ｙk が出力される。そして、ブロック
６６では、ＬＭＳアルゴリズム等を使用して残差信号Ｅ
k が最小（例えば、０）になるようにフィルタ係数を更
新しｋ＋１時刻のフィルタ係数とする。
【００２４】寄与率演算回路部７は、適応型ディジタル
フィルタ４１〜４７の各々に接続された複数の寄与率演
算手段によって構成されている。この寄与率演算手段の
各々は、図５示すように、入力信号の２乗を演算する乗
算回路部８、所定時間ｉ内（時刻ｋ−ｉ〜時刻ｋ）の乗
算回路部８出力を加算して２乗平均を演算し、この２乗
平均から寄与率を演算する寄与率演算回路部９、及び指
定された座標及びスケールに応じた表示を行うために座
標変換を行う座標変換回路部１０から構成されている。
Ｙａk ＝ＸakＷakとすると、所定時間ｉ内のパネルＡに
ついての２乗平均値Ｙａabは、所定時間ｉ内のディジタ
ルフィルタリング処理値を用いて以下の（２）式に示す
ように表される。 Ｙａab＝（Ｙａk 2 ＋Ｙａk-1 2＋Ｙａk-2 2＋・・・＋Ｙａk-i 2 ）／（ｉ＋１） ・・・（２） 同様に、Ｙｂk ＝ＸbkＷbk、Ｙｃk ＝ＸckＷck・・・Ｙ
ｄk ＝ＸgkＷgkとすれば、パネルＢ〜Ｇについての２乗
平均値も次のように表される。 Ｙｂab＝（Ｙｂk 2 ＋Ｙｂk-1 2＋Ｙｂk-2 2＋・・・＋Ｙｂk-i 2 ）／（ｉ＋１） Ｙｃab＝（Ｙｃk 2 ＋Ｙｃk-1 2＋Ｙｃk-2 2＋・・・＋Ｙｃk-i 2 ）／（ｉ＋１） ・・・ Ｙｇab＝（Ｙｇk 2 ＋Ｙｇk-1 2＋Ｙｇk-2 2＋・・・＋Ｙｇk-i 2 ）／（ｉ＋１） ・・・（３） また、寄与率はＹａab／Ｙk 、Ｙｂab／Ｙk 、・・・Ｙ
ｇab／Ｙk のようになる。
フィルタ４１〜４７の各々に接続された複数の寄与率演
算手段によって構成されている。この寄与率演算手段の
各々は、図５示すように、入力信号の２乗を演算する乗
算回路部８、所定時間ｉ内（時刻ｋ−ｉ〜時刻ｋ）の乗
算回路部８出力を加算して２乗平均を演算し、この２乗
平均から寄与率を演算する寄与率演算回路部９、及び指
定された座標及びスケールに応じた表示を行うために座
標変換を行う座標変換回路部１０から構成されている。
Ｙａk ＝ＸakＷakとすると、所定時間ｉ内のパネルＡに
ついての２乗平均値Ｙａabは、所定時間ｉ内のディジタ
ルフィルタリング処理値を用いて以下の（２）式に示す
ように表される。 Ｙａab＝（Ｙａk 2 ＋Ｙａk-1 2＋Ｙａk-2 2＋・・・＋Ｙａk-i 2 ）／（ｉ＋１） ・・・（２） 同様に、Ｙｂk ＝ＸbkＷbk、Ｙｃk ＝ＸckＷck・・・Ｙ
ｄk ＝ＸgkＷgkとすれば、パネルＢ〜Ｇについての２乗
平均値も次のように表される。 Ｙｂab＝（Ｙｂk 2 ＋Ｙｂk-1 2＋Ｙｂk-2 2＋・・・＋Ｙｂk-i 2 ）／（ｉ＋１） Ｙｃab＝（Ｙｃk 2 ＋Ｙｃk-1 2＋Ｙｃk-2 2＋・・・＋Ｙｃk-i 2 ）／（ｉ＋１） ・・・ Ｙｇab＝（Ｙｇk 2 ＋Ｙｇk-1 2＋Ｙｇk-2 2＋・・・＋Ｙｇk-i 2 ）／（ｉ＋１） ・・・（３） また、寄与率はＹａab／Ｙk 、Ｙｂab／Ｙk 、・・・Ｙ
ｇab／Ｙk のようになる。
【００２５】次に本実施例の作用について説明する。各
振動センサ２ａ〜２ｇで検出されたアナログ信号である
検出信号は、各々ローパスフィルタ２１〜２７に入力さ
れて高周波成分が除去される。ローパスフィルタ２１〜
２７の出力信号は各々Ａ／Ｄ変換器３１〜３７に入力さ
れ、各々所定周期でＡ／Ｄ変換され、ディジタル信号と
して出力される。これらのディジタル信号は、遅延回路
５１〜５７へ入力されて遅延された後、適応フィルタ４
１〜４７に入力され、上記で説明したようにＡ／Ｄ変換
周期と同じ周期でディジタルフィルタリング処理が行わ
れ、その出力信号Ｙａk 〜Ｙｇk は各々演算回路６０に
入力される。
振動センサ２ａ〜２ｇで検出されたアナログ信号である
検出信号は、各々ローパスフィルタ２１〜２７に入力さ
れて高周波成分が除去される。ローパスフィルタ２１〜
２７の出力信号は各々Ａ／Ｄ変換器３１〜３７に入力さ
れ、各々所定周期でＡ／Ｄ変換され、ディジタル信号と
して出力される。これらのディジタル信号は、遅延回路
５１〜５７へ入力されて遅延された後、適応フィルタ４
１〜４７に入力され、上記で説明したようにＡ／Ｄ変換
周期と同じ周期でディジタルフィルタリング処理が行わ
れ、その出力信号Ｙａk 〜Ｙｇk は各々演算回路６０に
入力される。
【００２６】また、マイクロホン３からの検出信号（目
標信号）は、アンチエリアジングフィルタであるローパ
スフィルタ２０に入力され、その出力信号は、Ａ／Ｄ変
換器３０に入力され、所定周期でディジタル信号に変換
され出力される。このディジタル信号は、遅延回路５０
を通した後分析周波数帯域を制限するためのバンドパス
フィルタ４０へ入力され、その出力信号ｄk は、加算回
路６２に入力される。
標信号）は、アンチエリアジングフィルタであるローパ
スフィルタ２０に入力され、その出力信号は、Ａ／Ｄ変
換器３０に入力され、所定周期でディジタル信号に変換
され出力される。このディジタル信号は、遅延回路５０
を通した後分析周波数帯域を制限するためのバンドパス
フィルタ４０へ入力され、その出力信号ｄk は、加算回
路６２に入力される。
【００２７】ここで、上記の遅延回路５１〜５７を用い
ることにより、信号が分析周波数帯域制限用バンドパス
フィルタ４０を通過することによる遅れを補正すること
ができる。すなわち、信号ｄk と信号Ｙａk 〜Ｙｇk と
の時間軸上の同時性を確保することが可能となり、音源
または振動源の探査も可能となる。このように信号の時
間軸上の同時性を確保するためには、遅延回路５１〜５
７を用いることが望ましいが、通常は、遅延回路５１〜
５７を用いなくても寄与解析が可能なケースが多い。な
お、遅延回路５０は、シミュレーションまたはモデル信
号を使用した性能チェックや回路の動作チェック等で使
用されるものであり、通常は使用しなくてもよい。
ることにより、信号が分析周波数帯域制限用バンドパス
フィルタ４０を通過することによる遅れを補正すること
ができる。すなわち、信号ｄk と信号Ｙａk 〜Ｙｇk と
の時間軸上の同時性を確保することが可能となり、音源
または振動源の探査も可能となる。このように信号の時
間軸上の同時性を確保するためには、遅延回路５１〜５
７を用いることが望ましいが、通常は、遅延回路５１〜
５７を用いなくても寄与解析が可能なケースが多い。な
お、遅延回路５０は、シミュレーションまたはモデル信
号を使用した性能チェックや回路の動作チェック等で使
用されるものであり、通常は使用しなくてもよい。
【００２８】各適応型ディジタルフィルタ４１〜４７の
各ブロックからの出力は、寄与率演算回路部７に入力さ
れ、寄与率演算回路部７は、各適応型ディジタルフィル
タの出力信号Ｙａk 〜Ｙｇk と総和Ｙk とを用いて上記
で説明したように寄与率を演算する。
各ブロックからの出力は、寄与率演算回路部７に入力さ
れ、寄与率演算回路部７は、各適応型ディジタルフィル
タの出力信号Ｙａk 〜Ｙｇk と総和Ｙk とを用いて上記
で説明したように寄与率を演算する。
【００２９】そして、この寄与率は、寄与率表示部５に
より、リアルタイムで図６、図８、図９に示すようなグ
ラフ、図７に示すような棒グラフで表示される。なお、
各図においてｃｈ１〜ｃｈ７は各々パネルＡ〜Ｇの値を
示し、ｅｒｒは残差を示し、ｄｅｓｉｒｅは目標信号を
示す。
より、リアルタイムで図６、図８、図９に示すようなグ
ラフ、図７に示すような棒グラフで表示される。なお、
各図においてｃｈ１〜ｃｈ７は各々パネルＡ〜Ｇの値を
示し、ｅｒｒは残差を示し、ｄｅｓｉｒｅは目標信号を
示す。
【００３０】フィルタ係数は、ブロック６６により残差
信号Ｅk が最小になるように変更されるため、最終的に
は残差が所定値に収束したときの寄与率、すなわち残差
が最小になるときの所定期間内のフィルタ出力を用いて
評価点に対する寄与率が演算されて表示される。
信号Ｅk が最小になるように変更されるため、最終的に
は残差が所定値に収束したときの寄与率、すなわち残差
が最小になるときの所定期間内のフィルタ出力を用いて
評価点に対する寄与率が演算されて表示される。
【００３１】寄与率演算部７におて、平均時間間隔を変
更することにより、棒グラフ表示の表示時間間隔が調整
でき、速い変化の信号に対しては平均時間間隔を短く指
定し、定常的信号に対しては平均時間間隔を長く指定す
るとにより、結果を確認し易くすることができる。ま
た、縦軸は、５０％、１００％等のフルスケールを可変
にしておくことで、結果をより確認し易くすることがで
きる。
更することにより、棒グラフ表示の表示時間間隔が調整
でき、速い変化の信号に対しては平均時間間隔を短く指
定し、定常的信号に対しては平均時間間隔を長く指定す
るとにより、結果を確認し易くすることができる。ま
た、縦軸は、５０％、１００％等のフルスケールを可変
にしておくことで、結果をより確認し易くすることがで
きる。
【００３２】なお、上記では２乗平均値を用いて寄与率
を演算したが、Ｙａk 〜Ｙｇk の平均値を用いて以下の
ように寄与率を演算してもよい。 （Ｙａk ＋Ｙａk-1 ＋Ｙａk-2 ＋・・・＋Ｙａk-i ）／｛（ｉ＋１）・Ｙk ｝ （Ｙｂk ＋Ｙｂk-1 ＋Ｙｂk-2 ＋・・・＋Ｙｂk-i ）／｛（ｉ＋１）・Ｙk ｝ ・・・ （Ｙｇk ＋Ｙｇk-1 ＋Ｙｇk-2 ＋・・・＋Ｙｇk-i ）／｛（ｉ＋１）・Ｙk ｝ ・・・（４） 図１１は、従来の時間領域寄与解析手法及び装置による
定速走行（５０km／ｈ）時の寄与分析結果である。この
図からは、定性的に寄与の大きいパネルは判断できる
が、定量的な寄与の度合は判断できない。加速走行時の
寄与分析結果も同様であり、定性的に寄与の時系列変化
は判断できるが、定量的な寄与の度合いは判断できな
い。
を演算したが、Ｙａk 〜Ｙｇk の平均値を用いて以下の
ように寄与率を演算してもよい。 （Ｙａk ＋Ｙａk-1 ＋Ｙａk-2 ＋・・・＋Ｙａk-i ）／｛（ｉ＋１）・Ｙk ｝ （Ｙｂk ＋Ｙｂk-1 ＋Ｙｂk-2 ＋・・・＋Ｙｂk-i ）／｛（ｉ＋１）・Ｙk ｝ ・・・ （Ｙｇk ＋Ｙｇk-1 ＋Ｙｇk-2 ＋・・・＋Ｙｇk-i ）／｛（ｉ＋１）・Ｙk ｝ ・・・（４） 図１１は、従来の時間領域寄与解析手法及び装置による
定速走行（５０km／ｈ）時の寄与分析結果である。この
図からは、定性的に寄与の大きいパネルは判断できる
が、定量的な寄与の度合は判断できない。加速走行時の
寄与分析結果も同様であり、定性的に寄与の時系列変化
は判断できるが、定量的な寄与の度合いは判断できな
い。
【００３３】図７は、上記実施例による定速走行時の出
力結果を示すものである。ここに表示されている棒グラ
フより、所定エンジン回転速度（５６２９．７０ＲＰ
Ｍ、この値は変更可能である）での各パネル振動の車内
騒音に対する寄与率が定量的に一目瞭然に把握すること
ができる。
力結果を示すものである。ここに表示されている棒グラ
フより、所定エンジン回転速度（５６２９．７０ＲＰ
Ｍ、この値は変更可能である）での各パネル振動の車内
騒音に対する寄与率が定量的に一目瞭然に把握すること
ができる。
【００３４】図６、図８に、上記実施例の寄与解析装置
による出力結果を示す。図６のグラフは、横軸が時間で
縦軸が寄与率であり、図８のグラフは、横軸がエンジン
回転速度で縦軸が寄与率である。これらより、各パネル
の寄与率の時間（または回転速度）依存性が定量的に判
断できる。また、このグラフより、任意時間（または回
転速度）での図７に示すのと同様の棒グラフ表示も可能
である。また、図９はスケールを変更したときのグラフ
である。
による出力結果を示す。図６のグラフは、横軸が時間で
縦軸が寄与率であり、図８のグラフは、横軸がエンジン
回転速度で縦軸が寄与率である。これらより、各パネル
の寄与率の時間（または回転速度）依存性が定量的に判
断できる。また、このグラフより、任意時間（または回
転速度）での図７に示すのと同様の棒グラフ表示も可能
である。また、図９はスケールを変更したときのグラフ
である。
【００３５】なお、上記では適応フィルタ演算部に多数
の信号が入力される場合を例に説明したが、単一の入力
の場合にも本発明を適用することができる。単一の入力
の適応フィルタ演算部は、模式的に図１０のように表す
ことができ、このときの加算回路出力は、以下のように
なる。
の信号が入力される場合を例に説明したが、単一の入力
の場合にも本発明を適用することができる。単一の入力
の適応フィルタ演算部は、模式的に図１０のように表す
ことができ、このときの加算回路出力は、以下のように
なる。
【００３６】 Ｙk ＝Ｘk Ｗ0k＋Ｘk-1 Ｗ1k＋Ｘk-2 Ｗ2k＋・・・＋Ｘk-L ＷLk・・・（５） その他は上記と同様であるので説明は省略する。
【００３７】以上説明したように本実施例は、適応ディ
ジタルフィルタを用いることにより、位相情報をも含め
て評価点に対する音響または振動の寄与を診断してお
り、短時間データ及び過渡的データ等の変化の早いデー
タについても容易に取り扱ってリアルタイムかつ定量的
に寄与率が求められるので、実用性が極めて高い。ま
た、従来のマスキング手法、周波数領域寄与解析手法、
時間領域寄与解析手法に比べ、リアルタイムかつ定量的
に寄与の度合いが判断できるので、非常に有効な手法及
び装置になる。
ジタルフィルタを用いることにより、位相情報をも含め
て評価点に対する音響または振動の寄与を診断してお
り、短時間データ及び過渡的データ等の変化の早いデー
タについても容易に取り扱ってリアルタイムかつ定量的
に寄与率が求められるので、実用性が極めて高い。ま
た、従来のマスキング手法、周波数領域寄与解析手法、
時間領域寄与解析手法に比べ、リアルタイムかつ定量的
に寄与の度合いが判断できるので、非常に有効な手法及
び装置になる。
【００３８】そのため、防音防振対策を効率的かつ的確
に行うことができ、更に、定量的に寄与率が求められる
ので、対策効果もある程度定量的な予測が可能となる。
に行うことができ、更に、定量的に寄与率が求められる
ので、対策効果もある程度定量的な予測が可能となる。
【００３９】また、音・振動のアクティブ制御の際、因
果性の高い音源、振動源を選択する場合や、アクティブ
制御の効果を定量的に予測する場合等にも適用すること
ができる。
果性の高い音源、振動源を選択する場合や、アクティブ
制御の効果を定量的に予測する場合等にも適用すること
ができる。
【００４０】本発明は上記実施例の他、一般機器の騒
音、振動問題、車の音・振動問題、鉄道騒音・振動の音
源・振動源同定、ＯＡ機器類の騒音・振動問題、建築構
造物の騒音・振動問題等の様々な多方面の問題に応用が
可能である。
音、振動問題、車の音・振動問題、鉄道騒音・振動の音
源・振動源同定、ＯＡ機器類の騒音・振動問題、建築構
造物の騒音・振動問題等の様々な多方面の問題に応用が
可能である。
【００４１】
【発明の効果】以上説明したように請求項１〜３の発明
によれば、複雑な音響系または振動系において、実稼働
状態で、リアルタイムかつ定量的に音源または振動源の
評価点に対する寄与率を一目瞭然に判断することが可能
である、という効果が得られる。
によれば、複雑な音響系または振動系において、実稼働
状態で、リアルタイムかつ定量的に音源または振動源の
評価点に対する寄与率を一目瞭然に判断することが可能
である、という効果が得られる。
【図１】本発明の一実施例の車内騒音の寄与解析装置を
示すブロック図である。
示すブロック図である。
【図２】図１の適応フィルタ演算部の詳細を示すブロッ
ク図である。
ク図である。
【図３】図１の適応型ディジタルフィルタを模式的に示
すブロック図である。
すブロック図である。
【図４】図１の適応フィルタ演算部の模式図である。
【図５】図１の寄与率演算回路部のブロック図である。
【図６】本実施例による横軸を時間とする出力結果のグ
ラフである。
ラフである。
【図７】本実施例による出力結果を示す棒グラフであ
る。
る。
【図８】本実施例による横軸をエンジン回転速度とする
出力結果のグラフである。
出力結果のグラフである。
【図９】本実施例による横軸をエンジン回転速度とする
出力結果のグラフである。
出力結果のグラフである。
【図１０】単一入力の適応フィルタ演算部の模式図であ
る。
る。
【図１１】従来の出力結果を示すグラフである。
２ａ〜２ｇ 振動センサ ３ マイクロホン ４ 寄与解析表示装置 ５ 寄与率表示部 ６ 適応フィルタ演算部 ７ 寄与率演算回路部 ２０〜２７ ローパスフィルタ ３０〜３７ Ａ／Ｄ変換器 ４１〜４７ 適応ディジタルフィルタ ４０ バンドパスフィルタ ５０〜５７ 遅延回路
【手続補正書】
【提出日】平成７年３月９日
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３６
【補正方法】変更
【補正内容】
【００３６】 ＹK ＝ＸK ＷOK＋ＸK-1 Ｗ1K＋ＸK-2 Ｗ2K＋・・・＋ＸK-L ＷLK・・・（５） その他は上記と同様であるので説明は省略する。本実施
例では、分析対象周波数帯域をより明確に制限するた
め、センサで検出した音又は振動（入力信号）に対し、
ディジタルフィルタリング処理を行なう前に、ローパ
ス、ハイパス、バンドパス等のフィルタリング処理を行
なう方が精度の良い結果が得られる場合もある。また、
分析対象周波数帯域が回転数に同期して時間変化する場
合には、回転数と同期させたトラッキングフィルタを用
いて寄与分析することも有効な分析方法である。また、
本実施例の音は通常、マイクロホンより検出し、騒音計
アップ等で増幅した信号を用い、振動は通常、変位セン
サ、速度センサ、加速度センサ等により検出し、アンプ
で増幅した信号を用いる。ただし、音又は振動と完全に
相関のある電気信号も代用することは可能である。本実
施例では、フィルタリング出力信号をＦＦＴ（高速フー
リエ変換）等により周波数領域に変更することにより、
寄与率の周波数特性を得ることができる。また、フィル
タリング出力信号を所定時間内で平均処理し、求めた周
波数スペクトル又はパワースペクトルを用いて、複数フ
ィルタ出力の総和の周波数スペクトル又はパワースペク
トルで割り算することにより、周波数領域での各入力の
寄与率が求められる。更に、各々のディジタルフィルタ
係数について、ＦＦＴ等で周波数領域へ変更することに
より、各々の入力信号（音又は振動）と評価点信号（音
又は振動）との間の伝達特性が求まり、防音・防振対策
又は低騒音化設計に対し有効な情報が得られることにな
る。上記では、音又は振動をアナログ値で検出した後デ
ィジタル値に変換する例について説明したが、直接ディ
ジタル値で検出するセンサを用いるようにしてもよい。
例では、分析対象周波数帯域をより明確に制限するた
め、センサで検出した音又は振動（入力信号）に対し、
ディジタルフィルタリング処理を行なう前に、ローパ
ス、ハイパス、バンドパス等のフィルタリング処理を行
なう方が精度の良い結果が得られる場合もある。また、
分析対象周波数帯域が回転数に同期して時間変化する場
合には、回転数と同期させたトラッキングフィルタを用
いて寄与分析することも有効な分析方法である。また、
本実施例の音は通常、マイクロホンより検出し、騒音計
アップ等で増幅した信号を用い、振動は通常、変位セン
サ、速度センサ、加速度センサ等により検出し、アンプ
で増幅した信号を用いる。ただし、音又は振動と完全に
相関のある電気信号も代用することは可能である。本実
施例では、フィルタリング出力信号をＦＦＴ（高速フー
リエ変換）等により周波数領域に変更することにより、
寄与率の周波数特性を得ることができる。また、フィル
タリング出力信号を所定時間内で平均処理し、求めた周
波数スペクトル又はパワースペクトルを用いて、複数フ
ィルタ出力の総和の周波数スペクトル又はパワースペク
トルで割り算することにより、周波数領域での各入力の
寄与率が求められる。更に、各々のディジタルフィルタ
係数について、ＦＦＴ等で周波数領域へ変更することに
より、各々の入力信号（音又は振動）と評価点信号（音
又は振動）との間の伝達特性が求まり、防音・防振対策
又は低騒音化設計に対し有効な情報が得られることにな
る。上記では、音又は振動をアナログ値で検出した後デ
ィジタル値に変換する例について説明したが、直接ディ
ジタル値で検出するセンサを用いるようにしてもよい。
Claims (3)
- 【請求項１】 音源における音響または振動源における
振動をアナログ値で検出し、 前記アナログ値をディジタル値に変換した後、該ディジ
タル値とディジタルフィルタリング処理結果が目標値に
近づくように変更されるフィルタ係数とを用いてディジ
タルフィルタリング処理し、 ディジタルフィルタリング処理結果に基づいて評価点に
対する音源または振動源の寄与を診断する音源・振動源
の寄与診断方法において、 評価点に対する音源または振動源の寄与率を演算して表
示することを特徴とする音源・振動源の寄与率診断方
法。 - 【請求項２】 所定部位における音響または振動をアナ
ログ値で検出するセンサと、 前記アナログ値をディジタル値に変換するアナログ−デ
ィジタル変換手段と、 前記ディジタル値を遅延して生成した過去の複数のディ
ジタル値と複数のフィルタ係数とを用いてディジタルフ
ィルタリング処理するフィルタと、 前記ディジタルフィルタリング処理結果の総和と目標値
との偏差が最小になるように前記フィルタ係数を変更す
る変更手段と、 前記偏差が最小になるときの所定期間内のフィルタ出力
を用いて評価点に対する寄与率を演算する寄与率演算手
段と、 前記寄与率を表示する表示手段と、 を含む音源・振動源の寄与診断装置。 - 【請求項３】 複数の所定部位における音響または振動
を各々アナログ値で検出する複数のセンサと、 各々前記アナログ値をディジタル値に変換する複数のア
ナログ−ディジタル変換手段と、 各々前記ディジタル値とフィルタ係数とを用いてディジ
タルフィルタリング処理する複数のフィルタと、 前記フィルタ出力の総和と目標値との偏差が最小になる
ように前記フィルタ係数の少なくとも１つを変更する変
更手段と、 前記偏差が最小になるときの所定期間内のフィルタ出力
を用いて評価点に対する寄与率を演算する寄与率演算手
段と、 前記寄与率を表示する表示手段と、 を含む音源・振動源の寄与診断装置。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6036931A JPH07243906A (ja) | 1994-03-08 | 1994-03-08 | 音源・振動源の寄与診断方法およびその装置 |
| EP19950103201 EP0671610B1 (en) | 1994-03-08 | 1995-03-06 | Apparatus for diagnosing sound source and vibration source |
| DE1995617075 DE69517075T2 (de) | 1994-03-08 | 1995-03-06 | Gerät zur Diagnose von Schall- und Schwingungsquellen |
| DE1995103201 DE671610T1 (de) | 1994-03-08 | 1995-03-06 | Verfahren und Gerät zur Schallquelle- und Schwingungsquellediagnose. |
| US08/949,759 US6324290B1 (en) | 1994-03-08 | 1997-10-14 | Method and apparatus for diagnosing sound source and sound vibration source |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6036931A JPH07243906A (ja) | 1994-03-08 | 1994-03-08 | 音源・振動源の寄与診断方法およびその装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07243906A true JPH07243906A (ja) | 1995-09-19 |
Family
ID=12483511
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6036931A Pending JPH07243906A (ja) | 1994-03-08 | 1994-03-08 | 音源・振動源の寄与診断方法およびその装置 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| EP (1) | EP0671610B1 (ja) |
| JP (1) | JPH07243906A (ja) |
| DE (2) | DE69517075T2 (ja) |
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| CN105181346A (zh) * | 2015-08-25 | 2015-12-23 | 富卓汽车内饰（安徽）有限公司 | 汽车座椅的椅背异响在线检测系统 |
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|---|---|---|---|---|
| US6542857B1 (en) | 1996-02-06 | 2003-04-01 | The Regents Of The University Of California | System and method for characterizing synthesizing and/or canceling out acoustic signals from inanimate sound sources |
| GB9803050D0 (en) * | 1998-02-13 | 1998-04-08 | Automotive Products Plc | Monitoring systems |
| GB2339473A (en) * | 1998-02-13 | 2000-01-26 | Automotive Products Plc | Monitoring systems |
| DE102005040192A1 (de) | 2005-08-25 | 2007-03-01 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zur Erkennung von Quietschgeräuschen |
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Citations (2)
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