JPH0763736A - クラック検出装置 - Google Patents
クラック検出装置Info
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- JPH0763736A JPH0763736A JP5211668A JP21166893A JPH0763736A JP H0763736 A JPH0763736 A JP H0763736A JP 5211668 A JP5211668 A JP 5211668A JP 21166893 A JP21166893 A JP 21166893A JP H0763736 A JPH0763736 A JP H0763736A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 周期度演算手段等が正常に作動しているか否
かを判別する機能を付加し、クラックの有無についての
検出結果の信頼性を向上する。 【構成】 ワークＷを加熱した後に冷却するに際してワ
ークＷにクラックが発生したか否かを検出するために、
ワークＷから発生するアコースティックエミッションを
検出するＡ／Ｅ検出手段Ａと、Ａ／Ｅ検出手段Ａで検出
された信号に認められる周期性の程度を算出する周期度
演算手段Ｂと、ワークＷの冷却中にＡ／Ｅ検出手段Ａで
検出された信号に基づいて周期度演算手段Ｂで演算され
た周期度を第一基準値と比較してクラックが発生したか
否かを判別するクラック発生判別手段Ｃとを備えたクラ
ック検出装置に、ワークＷの加熱中にＡ／Ｅ検出手段Ａ
で検出された信号に基づいて周期度演算手段Ｂで演算さ
れた周期度を第二基準値と比較して装置に異常が発生し
ているか否かを判別する装置異常判別手段Ｄを付加し
た。
かを判別する機能を付加し、クラックの有無についての
検出結果の信頼性を向上する。 【構成】 ワークＷを加熱した後に冷却するに際してワ
ークＷにクラックが発生したか否かを検出するために、
ワークＷから発生するアコースティックエミッションを
検出するＡ／Ｅ検出手段Ａと、Ａ／Ｅ検出手段Ａで検出
された信号に認められる周期性の程度を算出する周期度
演算手段Ｂと、ワークＷの冷却中にＡ／Ｅ検出手段Ａで
検出された信号に基づいて周期度演算手段Ｂで演算され
た周期度を第一基準値と比較してクラックが発生したか
否かを判別するクラック発生判別手段Ｃとを備えたクラ
ック検出装置に、ワークＷの加熱中にＡ／Ｅ検出手段Ａ
で検出された信号に基づいて周期度演算手段Ｂで演算さ
れた周期度を第二基準値と比較して装置に異常が発生し
ているか否かを判別する装置異常判別手段Ｄを付加し
た。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、ワークを加熱した後
に冷却するに際して該ワークにクラックが発生したか否
かを検出するクラック検出装置に関するものである。
に冷却するに際して該ワークにクラックが発生したか否
かを検出するクラック検出装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】ワークを加熱した後に冷却するに際して
該ワークにクラックが発生したか否かを検出するクラッ
ク検出装置として、すでに、本出願人の出願に係る特開
平３−１９１８５９号公報に開示されているものが開発
されている。そのクラック検出装置は、ワークから発生
するアコースティックエミッションを検出するＡ／Ｅ検
出手段と、該Ａ／Ｅ検出手段で検出された信号に認めら
れる周期性の程度を算出する周期度演算手段と、該ワー
クの冷却中に該Ａ／Ｅ検出手段で検出された信号に基づ
いて該周期度演算手段で演算された周期度を第一基準値
と比較してクラックが発生したか否かを判別するクラッ
ク発生判別手段とを備えている。
該ワークにクラックが発生したか否かを検出するクラッ
ク検出装置として、すでに、本出願人の出願に係る特開
平３−１９１８５９号公報に開示されているものが開発
されている。そのクラック検出装置は、ワークから発生
するアコースティックエミッションを検出するＡ／Ｅ検
出手段と、該Ａ／Ｅ検出手段で検出された信号に認めら
れる周期性の程度を算出する周期度演算手段と、該ワー
クの冷却中に該Ａ／Ｅ検出手段で検出された信号に基づ
いて該周期度演算手段で演算された周期度を第一基準値
と比較してクラックが発生したか否かを判別するクラッ
ク発生判別手段とを備えている。
【０００３】すなわち、クラックが発生していない場合
にはＡ／Ｅ検出手段で検出された信号（Ａ／Ｅ信号）の
周期度は低く、クラックが発生している場合にはＡ／Ｅ
信号の周期度が高いことが知られていることから、その
周期度を周期度演算手段によって算出し、周期度が所定
の第一基準値以下の場合にはクラックが発生していない
と判別し、周期度がその第一基準値以上の場合にはクラ
ックが発生したと判別するのである。
にはＡ／Ｅ検出手段で検出された信号（Ａ／Ｅ信号）の
周期度は低く、クラックが発生している場合にはＡ／Ｅ
信号の周期度が高いことが知られていることから、その
周期度を周期度演算手段によって算出し、周期度が所定
の第一基準値以下の場合にはクラックが発生していない
と判別し、周期度がその第一基準値以上の場合にはクラ
ックが発生したと判別するのである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】ところで、Ａ／Ｅ検出
手段や周期度演算手段に故障等の異常が発生すれば、ワ
ークにクラックが発生していなくてもクラックが発生し
ているように検出したり、ワークにクラックが発生して
いてもクラックが発生していないように検出することが
あり得る。しかし、上記の装置には、周期度演算手段等
が正常に作動しているか故障等により異常が発生してい
るかを判別する機能が設けられていない。このため、そ
の装置によってクラックの有無について検出された結果
についても完全には信頼することができず、クラックの
有無を確実に検出する点におけるネックとなっていた。
手段や周期度演算手段に故障等の異常が発生すれば、ワ
ークにクラックが発生していなくてもクラックが発生し
ているように検出したり、ワークにクラックが発生して
いてもクラックが発生していないように検出することが
あり得る。しかし、上記の装置には、周期度演算手段等
が正常に作動しているか故障等により異常が発生してい
るかを判別する機能が設けられていない。このため、そ
の装置によってクラックの有無について検出された結果
についても完全には信頼することができず、クラックの
有無を確実に検出する点におけるネックとなっていた。
【０００５】そこで、本発明は、上記従来のクラック検
出装置に周期度演算手段等が正常に作動しているか否か
を判別する機能を付加し、クラックの有無についての検
出結果の信頼性を向上することを課題とする。
出装置に周期度演算手段等が正常に作動しているか否か
を判別する機能を付加し、クラックの有無についての検
出結果の信頼性を向上することを課題とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】この課題を解決するため
に、本発明は、図１に模式的に示すように、ワークＷを
加熱した後に冷却するに際してワークＷにクラックが発
生したか否かを検出するために、ワークＷから発生する
アコースティックエミッションを検出するＡ／Ｅ検出手
段Ａと、Ａ／Ｅ検出手段Ａで検出された信号に認められ
る周期性の程度を算出する周期度演算手段Ｂと、ワーク
Ｗの冷却中にＡ／Ｅ検出手段Ａで検出された信号に基づ
いて周期度演算手段Ｂで演算された周期度を第一基準値
と比較してクラックが発生したか否かを判別するクラッ
ク発生判別手段Ｃとを備えたクラック検出装置に、ワー
クＷの加熱中にＡ／Ｅ検出手段Ａで検出された信号に基
づいて周期度演算手段Ｂで演算された周期度を第二基準
値と比較して装置に異常が発生しているか否かを判別す
る装置異常判別手段Ｄを付加したことを特徴とする。
に、本発明は、図１に模式的に示すように、ワークＷを
加熱した後に冷却するに際してワークＷにクラックが発
生したか否かを検出するために、ワークＷから発生する
アコースティックエミッションを検出するＡ／Ｅ検出手
段Ａと、Ａ／Ｅ検出手段Ａで検出された信号に認められ
る周期性の程度を算出する周期度演算手段Ｂと、ワーク
Ｗの冷却中にＡ／Ｅ検出手段Ａで検出された信号に基づ
いて周期度演算手段Ｂで演算された周期度を第一基準値
と比較してクラックが発生したか否かを判別するクラッ
ク発生判別手段Ｃとを備えたクラック検出装置に、ワー
クＷの加熱中にＡ／Ｅ検出手段Ａで検出された信号に基
づいて周期度演算手段Ｂで演算された周期度を第二基準
値と比較して装置に異常が発生しているか否かを判別す
る装置異常判別手段Ｄを付加したことを特徴とする。
【０００７】
【作用】本発明においては、ワークＷの冷却中にＡ／Ｅ
検出手段Ａで検出された信号についての周期性の程度が
周期度演算手段Ｂによって算出され、クラック発生判別
手段Ｃにおいてその周期度と第一基準値とが比較されて
クラックが発生したか否かを判別する装置において、ワ
ークＷの加熱中にＡ／Ｅ検出手段Ａで検出された信号に
ついての周期性の程度が前述と同じ周期度演算手段Ｂで
演算され、装置異常判別手段Ｄにおいてその周期度と第
二基準値とが比較されて、装置に異常が発生しているか
否かが判別される。このため、Ａ／Ｅ検出手段Ａや周期
度演算手段Ｂが正常に作動しているか異常が発生してい
るかが容易に判別されることとなり、クラックの発生の
有無についての検出結果の信頼性が向上する。
検出手段Ａで検出された信号についての周期性の程度が
周期度演算手段Ｂによって算出され、クラック発生判別
手段Ｃにおいてその周期度と第一基準値とが比較されて
クラックが発生したか否かを判別する装置において、ワ
ークＷの加熱中にＡ／Ｅ検出手段Ａで検出された信号に
ついての周期性の程度が前述と同じ周期度演算手段Ｂで
演算され、装置異常判別手段Ｄにおいてその周期度と第
二基準値とが比較されて、装置に異常が発生しているか
否かが判別される。このため、Ａ／Ｅ検出手段Ａや周期
度演算手段Ｂが正常に作動しているか異常が発生してい
るかが容易に判別されることとなり、クラックの発生の
有無についての検出結果の信頼性が向上する。
【０００８】
【実施例】次に、本発明の一実施例を図面に基づいて説
明する。図２に示すように、このクラック検出装置は、
Ａ／Ｅ検出部２０（Ａ／Ｅ検出手段Ａ），自己相関演算
回路３０（周期度演算手段Ｂ），クラック発生判別部４
０（クラック発生判別手段Ｃ），異常判別部５０（装置
異常判別手段Ｄ）を有している。
明する。図２に示すように、このクラック検出装置は、
Ａ／Ｅ検出部２０（Ａ／Ｅ検出手段Ａ），自己相関演算
回路３０（周期度演算手段Ｂ），クラック発生判別部４
０（クラック発生判別手段Ｃ），異常判別部５０（装置
異常判別手段Ｄ）を有している。
【０００９】高周波焼入装置８０において、ワークＷは
第一チャック８２及び第二チャック８３によって支持さ
れ、焼入コイル８１によって高周波焼入される。そし
て、その後、ワークＷは冷却剤によって冷却される。そ
の焼入れ及び冷却の際にワークＷから第二チャック８３
に伝達されるアコースティックエミッション（ＡＥ波）
が、ＡＥセンサ２１によって検出される。そのＡＥ波信
号（電圧）は図３のようになる。そして、高周波焼入れ
の際にワークＷにクラックが発生したか否かが、ＡＥ波
信号の冷却時間領域部分に基づいて、Ａ／Ｅ検出部２
０，自己相関演算回路３０，クラック発生判別部４０に
よって検出される。また、Ａ／Ｅ検出部２０や自己相関
演算回路３０が正常に作動しているか異常が発生してい
るかが、加熱時間領域部分に基づいて、異常判別部５０
によって判別される。
第一チャック８２及び第二チャック８３によって支持さ
れ、焼入コイル８１によって高周波焼入される。そし
て、その後、ワークＷは冷却剤によって冷却される。そ
の焼入れ及び冷却の際にワークＷから第二チャック８３
に伝達されるアコースティックエミッション（ＡＥ波）
が、ＡＥセンサ２１によって検出される。そのＡＥ波信
号（電圧）は図３のようになる。そして、高周波焼入れ
の際にワークＷにクラックが発生したか否かが、ＡＥ波
信号の冷却時間領域部分に基づいて、Ａ／Ｅ検出部２
０，自己相関演算回路３０，クラック発生判別部４０に
よって検出される。また、Ａ／Ｅ検出部２０や自己相関
演算回路３０が正常に作動しているか異常が発生してい
るかが、加熱時間領域部分に基づいて、異常判別部５０
によって判別される。
【００１０】ＡＥセンサ２１によって検出されたＡＥ波
信号は、プリアンプ２２及びメインアンプ２３によって
増幅され、フィルタ２４によって低レベルのノイズ成分
が除去され、サンプルホールド回路２５へ入力される。
サンプルホールド回路２５では、設定部２６で設定され
たサンプリング周期でＡＥ波信号がサンプリングされ維
持される。サンプルホールド回路２５からの出力（アナ
ログ信号）はＡ／Ｄ変換器２７でデジタル変換され、そ
のデジタル信号（離散化波形データ）はメモリ２８に格
納される。
信号は、プリアンプ２２及びメインアンプ２３によって
増幅され、フィルタ２４によって低レベルのノイズ成分
が除去され、サンプルホールド回路２５へ入力される。
サンプルホールド回路２５では、設定部２６で設定され
たサンプリング周期でＡＥ波信号がサンプリングされ維
持される。サンプルホールド回路２５からの出力（アナ
ログ信号）はＡ／Ｄ変換器２７でデジタル変換され、そ
のデジタル信号（離散化波形データ）はメモリ２８に格
納される。
【００１１】自己相関演算回路３０においては、メモリ
２８に格納されたＡＥ波信号の離散化波形データについ
て、次の数１に示す自己相関関数値Ｒ（ｋ）の配列が求
められる。
２８に格納されたＡＥ波信号の離散化波形データについ
て、次の数１に示す自己相関関数値Ｒ（ｋ）の配列が求
められる。
【数１】 Ｎは、全サンプリング数であり、ｘ（ｎ）は、時系列順
でｎ＋１番目にサンプリングされた離散化波形データを
示す（なお、１番目にサンプリングされたデータはｘ
（０）となる）。ｘ（ｎ＋ｋ）は、ｘ（ｎ）より時系列
順でｋ番だけ遅くサンプリングされた離散化波形データ
であり、そのｋを遅延数という。一般的に、遅延数ｋを
横軸として自己相関関数値Ｒ（ｋ）を縦軸としてグラフ
にした場合に、自己相関関数値Ｒ（ｋ）の値はゼロを基
準として、振動しつつ減衰していく。そして、ＡＥ波信
号の周期性が高い場合には自己相関性が高く、図５に示
すように、遅延数ｋの値を大きくしても、自己相関関数
値Ｒ（ｋ）の値がなかなかゼロに収束しないことが知ら
れている。一方、ＡＥ波信号の周期性が低い場合には、
自己相関性が低く、自己相関関数値Ｒ（ｋ）の値が遅延
数ｋの値が小さいうちから急速にゼロに収束することが
知られている。
でｎ＋１番目にサンプリングされた離散化波形データを
示す（なお、１番目にサンプリングされたデータはｘ
（０）となる）。ｘ（ｎ＋ｋ）は、ｘ（ｎ）より時系列
順でｋ番だけ遅くサンプリングされた離散化波形データ
であり、そのｋを遅延数という。一般的に、遅延数ｋを
横軸として自己相関関数値Ｒ（ｋ）を縦軸としてグラフ
にした場合に、自己相関関数値Ｒ（ｋ）の値はゼロを基
準として、振動しつつ減衰していく。そして、ＡＥ波信
号の周期性が高い場合には自己相関性が高く、図５に示
すように、遅延数ｋの値を大きくしても、自己相関関数
値Ｒ（ｋ）の値がなかなかゼロに収束しないことが知ら
れている。一方、ＡＥ波信号の周期性が低い場合には、
自己相関性が低く、自己相関関数値Ｒ（ｋ）の値が遅延
数ｋの値が小さいうちから急速にゼロに収束することが
知られている。
【００１２】この自己相関関数値Ｒ（ｋ）をもとに、ク
ラック発生判別部４０で、ワークＷにクラックが発生し
ているか否かが判別される。なお、その際、ワークＷが
冷却されている時間帯におけるＡＥ波信号についての処
理をするために、高周波焼入装置８０における冷却開始
信号発生器８４からの信号に基づいてゲート回路２９が
オン状態とされ、ＡＥ波信号（離散化波形データ）のう
ちの冷却時間領域部分がメモリ２８に格納され、そのデ
ータについて自己相関演算回路３０において自己相関関
数値Ｒ（ｋ）が算出される。また、同様に、その際に判
定部４６もオン状態とされる。そして、区間設定部４２
で所定の遅延数ｋが設定され、基準設定部４４で所定の
閾値（第一基準値に該当する）が設定され、判定部４６
で、その自己相関関数値Ｒ（ｋ）（正確にはその各周期
ごとに最大値）と、その閾値とが比較される。ここで、
ワークＷにクラックが発生していると、冷却期間中に発
生するＡＥ波の周期性が高いことが知られており、その
場合は前述したように自己相関関数値Ｒ（ｋ）の値がな
かなか収束しなく、ワークＷにクラックが発生していな
いとその逆となる。このため、自己相関関数値Ｒ（ｋ）
が閾値よりも大きい場合は、その値がなかなか収束して
いないことがわかり、ワークＷにクラックが発生してい
ると判別される。また、自己相関関数値Ｒ（ｋ）が閾値
よりも小さい場合は、ワークＷにクラックが発生してい
ないと判別される。そして、その判別結果が、判別結果
出力部４８から出力される。
ラック発生判別部４０で、ワークＷにクラックが発生し
ているか否かが判別される。なお、その際、ワークＷが
冷却されている時間帯におけるＡＥ波信号についての処
理をするために、高周波焼入装置８０における冷却開始
信号発生器８４からの信号に基づいてゲート回路２９が
オン状態とされ、ＡＥ波信号（離散化波形データ）のう
ちの冷却時間領域部分がメモリ２８に格納され、そのデ
ータについて自己相関演算回路３０において自己相関関
数値Ｒ（ｋ）が算出される。また、同様に、その際に判
定部４６もオン状態とされる。そして、区間設定部４２
で所定の遅延数ｋが設定され、基準設定部４４で所定の
閾値（第一基準値に該当する）が設定され、判定部４６
で、その自己相関関数値Ｒ（ｋ）（正確にはその各周期
ごとに最大値）と、その閾値とが比較される。ここで、
ワークＷにクラックが発生していると、冷却期間中に発
生するＡＥ波の周期性が高いことが知られており、その
場合は前述したように自己相関関数値Ｒ（ｋ）の値がな
かなか収束しなく、ワークＷにクラックが発生していな
いとその逆となる。このため、自己相関関数値Ｒ（ｋ）
が閾値よりも大きい場合は、その値がなかなか収束して
いないことがわかり、ワークＷにクラックが発生してい
ると判別される。また、自己相関関数値Ｒ（ｋ）が閾値
よりも小さい場合は、ワークＷにクラックが発生してい
ないと判別される。そして、その判別結果が、判別結果
出力部４８から出力される。
【００１３】異常判別部５０は、Ａ／Ｅ検出部２０が正
常に作動しているか否かを判別するＡ／Ｅ検出部判別部
６０と、自己相関演算回路３０等が正常に作動するか否
かを判別する自己相関演算回路等判別部７０とを有して
いる。
常に作動しているか否かを判別するＡ／Ｅ検出部判別部
６０と、自己相関演算回路３０等が正常に作動するか否
かを判別する自己相関演算回路等判別部７０とを有して
いる。
【００１４】Ａ／Ｅ検出部判別部６０は、基準設定部６
２，ゲート回路６４，波高計測部６６，異常信号出力部
６８を有している。波高計測部６６には、Ａ／Ｅ検出部
２０のフィルタ２４からの出力（ＡＥ波信号）が入力さ
れる。その際、高周波焼入装置８０における加熱開始信
号発生器８６からの信号に基づいて、ゲート回路６４に
よってＡＥ波信号の加熱時間領域部分（図３）のみが入
力される。Ａ／Ｅ検出部２０が正常に作動している際に
おいては、図４に示すようにそのＡＥ波信号の波高値が
ほぼ一定の高さであることがわかっている。一方、基準
設定部６２では所定の適切な閾値が設定され、その閾値
が波高計測部６６に入力される。そして、波高計測部６
６では、ＡＥ波信号（正確にはその各周期ごとのピーク
値）と閾値とが比較され、ＡＥ波信号（ピーク値）が閾
値を下回った場合には、Ａ／Ｅ検出部２０に異常が発生
していることから、異常信号出力部６８から異常信号が
出力される。
２，ゲート回路６４，波高計測部６６，異常信号出力部
６８を有している。波高計測部６６には、Ａ／Ｅ検出部
２０のフィルタ２４からの出力（ＡＥ波信号）が入力さ
れる。その際、高周波焼入装置８０における加熱開始信
号発生器８６からの信号に基づいて、ゲート回路６４に
よってＡＥ波信号の加熱時間領域部分（図３）のみが入
力される。Ａ／Ｅ検出部２０が正常に作動している際に
おいては、図４に示すようにそのＡＥ波信号の波高値が
ほぼ一定の高さであることがわかっている。一方、基準
設定部６２では所定の適切な閾値が設定され、その閾値
が波高計測部６６に入力される。そして、波高計測部６
６では、ＡＥ波信号（正確にはその各周期ごとのピーク
値）と閾値とが比較され、ＡＥ波信号（ピーク値）が閾
値を下回った場合には、Ａ／Ｅ検出部２０に異常が発生
していることから、異常信号出力部６８から異常信号が
出力される。
【００１５】また、自己相関演算回路等判別部７０は、
基準設定部７２，ゲート回路６４，判定部７６，異常信
号出力部７８を有している。そして、加熱時間中にワー
クＷから発生するＡＥ波信号について自己相関演算回路
３０において自己相関関数値Ｒ（ｋ）が算出され、その
結果に基づいて、自己相関演算回路３０が正常に作動し
ているか異常が発生しているかが判別される。なお、ワ
ークＷが加熱されている時間帯におけるＡＥ波信号につ
いて自己相関演算するために、高周波焼入装置８０にお
ける加熱信号発生器８６からの信号に基づいてゲート回
路６４がオン状態とされ、ＡＥ波信号（離散化波形デー
タ）のうちの加熱時間領域部分がメモリ２８に格納され
る。また、同様に、その際に判定部７６もオン状態とさ
れる。そして、メモリ２８に格納されたデータについて
自己相関演算回路３０において自己相関関数値Ｒ（ｋ）
が算出される。その自己相関関数値Ｒ（ｋ）の式は前述
したものと同じであるが、再度数２に示す。
基準設定部７２，ゲート回路６４，判定部７６，異常信
号出力部７８を有している。そして、加熱時間中にワー
クＷから発生するＡＥ波信号について自己相関演算回路
３０において自己相関関数値Ｒ（ｋ）が算出され、その
結果に基づいて、自己相関演算回路３０が正常に作動し
ているか異常が発生しているかが判別される。なお、ワ
ークＷが加熱されている時間帯におけるＡＥ波信号につ
いて自己相関演算するために、高周波焼入装置８０にお
ける加熱信号発生器８６からの信号に基づいてゲート回
路６４がオン状態とされ、ＡＥ波信号（離散化波形デー
タ）のうちの加熱時間領域部分がメモリ２８に格納され
る。また、同様に、その際に判定部７６もオン状態とさ
れる。そして、メモリ２８に格納されたデータについて
自己相関演算回路３０において自己相関関数値Ｒ（ｋ）
が算出される。その自己相関関数値Ｒ（ｋ）の式は前述
したものと同じであるが、再度数２に示す。
【数２】 前述したように、Ｎは、全サンプリング数であり、ｘ
（ｎ）は、時系列順でｎ＋１番目にサンプリングされた
離散化波形データを示す。ｘ（ｎ＋ｋ）は、ｘ（ｎ）よ
り時系列順でｋ番だけ遅くサンプリングされた離散化波
形データであり、そのｋを遅延数という。前述したよう
に、一般的に、遅延数ｋを横軸として自己相関関数値Ｒ
（ｋ）を縦軸としてグラフにした場合に、自己相関関数
値Ｒ（ｋ）の値はゼロを基準として、振動しつつ減衰し
ていく。そして、ＡＥ波信号の周期性が高い場合には自
己相関性が高く、図５に示すように、遅延数ｋの値を大
きくしても、自己相関関数値Ｒ（ｋ）の値がなかなかゼ
ロに収束しないことが知られており、ＡＥ波信号の周期
性が低い場合には、自己相関性が低く、自己相関関数値
Ｒ（ｋ）の値が遅延数ｋの値が小さいうちから急速にゼ
ロに収束することが知られている。そして、ワークＷが
加熱されている際には、ワークＷから発生するＡＥ波の
周期性が高いことが知られている。このため、その場合
は前述したように自己相関関数値Ｒ（ｋ）の値がなかな
か収束しないわけである。
（ｎ）は、時系列順でｎ＋１番目にサンプリングされた
離散化波形データを示す。ｘ（ｎ＋ｋ）は、ｘ（ｎ）よ
り時系列順でｋ番だけ遅くサンプリングされた離散化波
形データであり、そのｋを遅延数という。前述したよう
に、一般的に、遅延数ｋを横軸として自己相関関数値Ｒ
（ｋ）を縦軸としてグラフにした場合に、自己相関関数
値Ｒ（ｋ）の値はゼロを基準として、振動しつつ減衰し
ていく。そして、ＡＥ波信号の周期性が高い場合には自
己相関性が高く、図５に示すように、遅延数ｋの値を大
きくしても、自己相関関数値Ｒ（ｋ）の値がなかなかゼ
ロに収束しないことが知られており、ＡＥ波信号の周期
性が低い場合には、自己相関性が低く、自己相関関数値
Ｒ（ｋ）の値が遅延数ｋの値が小さいうちから急速にゼ
ロに収束することが知られている。そして、ワークＷが
加熱されている際には、ワークＷから発生するＡＥ波の
周期性が高いことが知られている。このため、その場合
は前述したように自己相関関数値Ｒ（ｋ）の値がなかな
か収束しないわけである。
【００１６】基準設定部７２では、その収束度合いを認
識するための閾値（第二基準値）が設定されている。こ
こで、第二基準値は、ワークＷの加熱中に発生するＡＥ
波に認められる周期度のうちの最低レベルに等しく設定
されている。また、その閾値は判定部７６に入力され
る。そして、判定部７６において、自己相関関数値Ｒ
（ｋ）とその閾値とが比較される（なお、その際の遅延
数ｋは前述のクラック発生判別に用いられたものと同じ
値が用いられる）。そして、図５のように、自己相関関
数値Ｒ（ｋ）が閾値よりも大きい場合は、その値がなか
なか収束していないことがわかり、自己相関演算回路３
０等が正常に作動していることがわかる。また、自己相
関関数値Ｒ（ｋ）が閾値よりも小さい場合は、その値が
急速にゼロに収束してることがわかり、自己相関演算回
路３０等に異常が発生していることが判別される。この
ことは、当然に認められるはずの周期性が得られないこ
とになり、装置に何らかの異常があることがわかる。そ
して、異常が発生していると判別された場合には、異常
信号出力部７８から異常信号が出力される。
識するための閾値（第二基準値）が設定されている。こ
こで、第二基準値は、ワークＷの加熱中に発生するＡＥ
波に認められる周期度のうちの最低レベルに等しく設定
されている。また、その閾値は判定部７６に入力され
る。そして、判定部７６において、自己相関関数値Ｒ
（ｋ）とその閾値とが比較される（なお、その際の遅延
数ｋは前述のクラック発生判別に用いられたものと同じ
値が用いられる）。そして、図５のように、自己相関関
数値Ｒ（ｋ）が閾値よりも大きい場合は、その値がなか
なか収束していないことがわかり、自己相関演算回路３
０等が正常に作動していることがわかる。また、自己相
関関数値Ｒ（ｋ）が閾値よりも小さい場合は、その値が
急速にゼロに収束してることがわかり、自己相関演算回
路３０等に異常が発生していることが判別される。この
ことは、当然に認められるはずの周期性が得られないこ
とになり、装置に何らかの異常があることがわかる。そ
して、異常が発生していると判別された場合には、異常
信号出力部７８から異常信号が出力される。
【００１７】このように、このクラック検出装置におい
ては、Ａ／Ｅ検出部２０と自己相関演算回路３０の両方
において、正常に作動する状態か異常が発生しているか
否かが容易に診断される。このため、クラックが発生し
ているか否かの検出の信頼性が高くなるのである。
ては、Ａ／Ｅ検出部２０と自己相関演算回路３０の両方
において、正常に作動する状態か異常が発生しているか
否かが容易に診断される。このため、クラックが発生し
ているか否かの検出の信頼性が高くなるのである。
【００１８】
【発明の効果】この発明によれば、周期度演算手段に異
常が発生した場合にはそれを認識することができるた
め、ワークにクラックが発生しているか否かについての
検出結果の信頼性が向上する。このため、クラックの発
生しているワークのみを確実に除去することが可能とな
る。すなわち、クラックの発生していないワークについ
てクラックが発生していると誤って判断してそのワーク
を除去するような無駄がなくなり、かつ、クラックが発
生しているワークについてクラックは発生していないと
誤判断してしまうことがなくなり、そのワークやそのワ
ークを含む製品の品質が向上することとなる。また、こ
の発明では、ワークの冷却に先立つ加熱中に装置の異常
がチェックされるために、クラック検出の直前に装置が
チェックされ、また、クラック検出のたびごとに装置チ
ェックが可能である。このため、そのクラック検出につ
いて極めて高い信頼性が得られることとなる。
常が発生した場合にはそれを認識することができるた
め、ワークにクラックが発生しているか否かについての
検出結果の信頼性が向上する。このため、クラックの発
生しているワークのみを確実に除去することが可能とな
る。すなわち、クラックの発生していないワークについ
てクラックが発生していると誤って判断してそのワーク
を除去するような無駄がなくなり、かつ、クラックが発
生しているワークについてクラックは発生していないと
誤判断してしまうことがなくなり、そのワークやそのワ
ークを含む製品の品質が向上することとなる。また、こ
の発明では、ワークの冷却に先立つ加熱中に装置の異常
がチェックされるために、クラック検出の直前に装置が
チェックされ、また、クラック検出のたびごとに装置チ
ェックが可能である。このため、そのクラック検出につ
いて極めて高い信頼性が得られることとなる。
【図１】本発明の内容を模式的に示すブロック図であ
る。
る。
【図２】本発明の一実施例の内容を示す回路図である。
【図３】図２の装置においてワークから発生するＡＥ波
を検出した結果を示すグラフである。
を検出した結果を示すグラフである。
【図４】図２の装置におけるＡ／Ｅ検出部判別部に入力
されるＡＥ波信号を示すグラフである。Ａ／Ｅ検出部判
別部が正常に作動している場合のグラフである。
されるＡＥ波信号を示すグラフである。Ａ／Ｅ検出部判
別部が正常に作動している場合のグラフである。
【図５】図２の装置における自己相関演算回路判別部に
入力されるＡＥ波信号（離散化波形データ）を示すグラ
フである。自己相関演算回路が正常に作動している場合
のグラフである。
入力されるＡＥ波信号（離散化波形データ）を示すグラ
フである。自己相関演算回路が正常に作動している場合
のグラフである。
２０ Ａ／Ｅ検出部（Ａ／Ｅ検出手段Ａ） ３０ 自己相関演算回路（周期度演算手段Ｂ） ４０ クラック発生判別部（クラック発生判別手段Ｃ） ５０ 異常判別部（装置異常判別手段Ｄ）
Claims (1)
- 【請求項１】 ワークを加熱した後に冷却するに際して
該ワークにクラックが発生したか否かを検出するため
に、該ワークから発生するアコースティックエミッショ
ンを検出するＡ／Ｅ検出手段と、該Ａ／Ｅ検出手段で検
出された信号に認められる周期性の程度を算出する周期
度演算手段と、該ワークの冷却中に該Ａ／Ｅ検出手段で
検出された信号に基づいて該周期度演算手段で演算され
た周期度を第一基準値と比較してクラックが発生したか
否かを判別するクラック発生判別手段とを備えたクラッ
ク検出装置に、 該ワークの加熱中に該Ａ／Ｅ検出手段で検出された信号
に基づいて該周期度演算手段で演算された周期度を第二
基準値と比較して装置に異常が発生しているか否かを判
別する装置異常判別手段を付加したことを特徴とするク
ラック検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5211668A JPH0763736A (ja) | 1993-08-26 | 1993-08-26 | クラック検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5211668A JPH0763736A (ja) | 1993-08-26 | 1993-08-26 | クラック検出装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0763736A true JPH0763736A (ja) | 1995-03-10 |
Family
ID=16609623
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5211668A Pending JPH0763736A (ja) | 1993-08-26 | 1993-08-26 | クラック検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0763736A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8316712B2 (en) | 2010-11-19 | 2012-11-27 | Margan Physical Diagnostics Ltd. | Quantitative acoustic emission non-destructive inspection for revealing, typifying and assessing fracture hazards |
| WO2019180897A1 (ja) * | 2018-03-23 | 2019-09-26 | 日本電気株式会社 | 点検管理装置、点検管理方法、及び、プログラムを格納する記録媒体 |
-
1993
- 1993-08-26 JP JP5211668A patent/JPH0763736A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8316712B2 (en) | 2010-11-19 | 2012-11-27 | Margan Physical Diagnostics Ltd. | Quantitative acoustic emission non-destructive inspection for revealing, typifying and assessing fracture hazards |
| WO2019180897A1 (ja) * | 2018-03-23 | 2019-09-26 | 日本電気株式会社 | 点検管理装置、点検管理方法、及び、プログラムを格納する記録媒体 |
| JPWO2019180897A1 (ja) * | 2018-03-23 | 2021-03-11 | 日本電気株式会社 | 点検管理装置、点検管理方法、プログラム、点検ロボット、及び、点検ロボット管理システム |
| US11913789B2 (en) | 2018-03-23 | 2024-02-27 | Nec Corporation | Inspection management device, inspection management method, and recording medium to store program |
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