JPH0783787A

JPH0783787A - 音響監視方法及び装置

Info

Publication number: JPH0783787A
Application number: JP5233297A
Authority: JP
Inventors: Izumi Yamada; 泉山田; Yuji Matsui; 祐二松井; Haruo Fujimori; 治男藤森
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1993-09-20
Filing date: 1993-09-20
Publication date: 1995-03-31

Abstract

(57)【要約】【目的】プラントの異常事象の監視において、ピークの
幅やピークの数に制限を受けにくい共鳴状雑音を除去し
て異常検出感度向上を図る音響監視装置を提供する。【構成】漏洩音を含む音響信号を検出して電気信号に変
換するマイクロホン１１と、この電気信号を適切なレベ
ルに増幅する増幅器２０と漏洩音以外の共鳴状雑音を除
去する雑音除去部３と、漏洩音の検出音響信号レベルの
大きさから異常の有無を判別する異常判別部９で構成す
る。【効果】プラント正常運転時にも発生し異常音検出の感
度低下要因になる複数の共鳴状雑音が自動的に除去でき
ので、異常音検出の感度向上が可能となり、音響監視装
置の性能向上が可能となる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明はプラントおよびプラント
機器の運転状態が正常であるか異常であるかの判定をお
こなうためのプラント監視装置に係り、特に、プラント
の音響を用いる監視に好適で、共鳴状雑音を除去して異
常検出感度向上を図る音響監視方法とその装置に関する
ものである。

【０００２】

【従来の技術】プラントやプラント機器の異常を音で判
定しようとする事例は多いが、音の発生源が数多くある
ため、対象とする異常音をその他の雑音と区別すること
はなかなか難しい。本発明の音響監視方法及び装置は、
雑音のうち共鳴状雑音（通常、共鳴音は周波数スペクト
ル上でみるとある幅をもったピークとして認識される。
しかし、周波数スペクトル上のある幅を持ったピークす
べてが共鳴で発生するわけではない。例えば後述する電
磁音のように加振力そのものが周波数スペクトル上で極
めて狭い幅のピークとして観察される場合もある。本明
細書では、音の発生メカニズムを無視して、周波数スペ
クトル上である幅を持って観察される成分を共鳴状雑音
と呼ぶことにする。）を除去して異常検出感度を向上し
ようとするものであり、従来この種の音響監視装置の例
として、特開平３ー２９８３１号公報に記載のような、
隣あう二つの周波数点間の振幅の差（パワーの変化率）
が基準値を超えて大きいときピークと判断して除去する
共鳴状雑音除去方式からなる漏洩検出器がある。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】上記、従来技術は、狭
帯域のピークとして表れる雑音の除去を目的としてお
り、やや幅広の共鳴状雑音の除去の目的には必ずしも適
さないという点に問題があった。共鳴状雑音としては、
例えばモータの回転数とコイルの極数から決まる電磁音
（川井ほか：「回転機械の振幅騒音その原因と対策・
解析・調査・診断」経営開発センタ、１９７８−１
２）、気中共鳴音（小林、船川：「熱交換器における管
群の振動と気中の共鳴」日本機械学会誌ＶＯＬ．８
２，ＮＯ７２８、１９７６−６）、細隙部を流体が通
過することによる共鳴音（半田、豊永：「ポンプウェア
リング部で発生した高周波音とその対策」ターボ機械
ＶＯＬ．１８、ＮＯ４、１９９０−４）等各種あ
る。また、メカニズム不明な共鳴状の雑音も現場におい
て観測されることがある。このような、共鳴状の雑音
は、必ずしもその発生周波数や、その周波数帯域が明瞭
でない場合も多く、その高調波の存在も考えられ（フー
リェ変換による周波数分析では、相対的に高周波の方が
周波数分解能が高くなるので、ピークが複数の周波数点
間に渡ることが多い）、従来法のように、単に隣あう二
つの周波数点間でピークを判別する方式では共鳴状雑音
を除去しきれない場合があるという点に問題があった。

【０００４】従って、本発明の目的は、ピークの幅やピ
ークの数に制限を受けにくい共鳴状雑音の除去法により
異常検出感度向上を図る音響監視方法及び装置を提供す
ることにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記目的を解決するため
に、本発明は、プラントの監視対象の音響信号を計測す
るステップと、該計測された音響信号を増幅するステッ
プと、該増幅された音響信号を周波数領域に変換するス
テップと、該変換された音響信号の周波数スペクトルの
計測振幅の極小値から前記周波数スペクトルのピーク領
域の始点及び終点を求め、前記始点と前記終点間の平均
振幅を算出し、前記平均振幅と予め設定した基準値を比
較し、該比較結果からピークを判別するステップと、前
記ピーク領域の前記始点と前記終点を補完しピーク除去
を行うステップと、該ピ−ク除去した周波数領域上の音
響信号から補正振幅を算出するステップと、該算出され
た補正振幅の大きさにより前記監視対象の異常の有無を
判別するステップを有することを特徴とする音響監視方
法を提供する。

【０００６】また、本発明の他の解決手段として、プラ
ントの監視対象の音響信号を計測する音響計測部と、該
音響計測部で計測された前記音響信号を増幅する増幅部
と、該増幅部で増幅された前記音響信号を周波数領域に
変換し、ピーク除去して補正振幅を算出する雑音除去部
と、該雑音除去部で算出された前記補正振幅の大きさに
より前記監視対象の異常の有無を判別する異常判別部を
備えた音響監視装置において、前記雑音除去部は、前記
増幅部で増幅された前記音響信号をアナログ信号からデ
ジタル信号に変換するＡＤ変換部と、前記ＡＤ変換部で
デジタル信号に変換された前期音響信号を周波数領域に
変換する周波数分析部と、該周波数分析部で変換された
前記音響信号の周波数スペクトルの計測振幅の極小値か
ら前記周波数スペクトルのピーク領域の始点及び終点を
求め、前記始点と前記終点間の平均振幅を算出し、前記
平均振幅と予め設定した基準値を比較し、該比較結果か
らピークを判別し、前記ピーク領域の前記始点と前記終
点を補完しピーク除去を行うピーク自動除去部と、該ピ
−ク除去した周波数領域上の前記音響信号から補正振幅
を算出する補正振幅演算部とを有することを特徴とする
音響監視装置を提供する。

【０００７】

【作用】音響計測部で計測された音響信号を周波数領域
に変換する周波数分析部は、音響信号の時間領域上では
判然としない共鳴状の成分をピークとして見ることがで
きるようにする。周波数領域上で計測振幅の極小値から
ピーク領域の始点、終点を求め、ピーク領域の平均振幅
とピーク領域周辺の平均振幅との比較からピークを判別
し、ピーク領域の始点と終点を補完しピーク除去を行う
ピーク自動除去部は、ピークの幅やピークの数に制限を
受けにくいピーク検索、ピーク除去を実現するのに効果
がある。また、ピ−ク除去した周波数領域上の前記音響
信号から補正振幅を算出する補正振幅演算部は、共鳴状
雑音が無い場合の音響信号の周波数スペクトルを生成す
る。これにより正常時でも発生している音響信号振幅を
支配する共鳴状雑音を除くことが可能となる。また、音
響信号の正常時の振幅を見かけ上小さくできるので、こ
れに異常判別部を付加することで異常検出の感度向上を
図ることができる。更に、上記のピーク自動除去部は、
高い信頼度でのピーク除去性能が期待できるので、ピー
クの判定に人が介在する必要が無くなり、ピーク除去処
理の自動化が可能になり、リアルタイムでの音響監視が
実現できる。

【０００８】

【実施例】以下、本発明に係る第一の実施例、第二の実
施例について説明する。

【０００９】まず、第一の実施例について説明する。

【００１０】図１は、原子力発電プラントの冷却材の漏
洩検出に用いた、本発明の１実施例に係る音響監視装置
を示す。高温・高圧水の流れる冷却材配管１０３を通る
冷却材は、漏洩点１０２から漏洩するときには音をとも
なって噴出する。この音をマイクロホン１１で検出して
電気信号に変換し、増幅部２０で適当な信号レベルに増
幅するとともに、雑音除去部３で漏洩音以外の雑音を低
減し、異常判別部９で漏洩音の音響信号レベルが設定値
を越えたときに異常と判定する装置構成としてある。

【００１１】冷却材が微小な漏洩点１０２から漏洩する
場合、ジェット流となり、発生する音の周波数帯域は広
くブロードになる。一方、ここで除去対象となる共鳴状
雑音としては、前述したように、モータの回転数とコイ
ルの極数から決まる電磁音、気中共鳴音、流体が隙間を
流れることで生じる共鳴音、メカニズム不明な共鳴状の
音等である。このような、共鳴状雑音は、その音源のパ
ワーが小さい場合でも、比較的狭い幅の周波数帯域に音
のパワーが集中するため、結果的にブロードな周波数帯
域の音源に比べて大きな音圧振幅となることが多い。図
１の装置構成で、このような共鳴状雑音だけを除去し
て、ブロードな周波数帯域を有する漏洩音だけを選択的
に抽出して、音の大きさから漏洩判定をすることが可能
となる。

【００１２】図２は、図１の雑音除去部３の構成を示
す。雑音除去処理部３は、ＡＤ変換部３０、周波数分析
部３２、スペクトルスムージング部３４、ピーク自動除
去部３６、補正振幅演算部３８から構成される。ＡＤ変
換部３０ではアナログ信号である音響信号をデジタル信
号に変換する。周波数分析部３２では、デジタル信号に
変換された音響信号を周波数領域に変換する。スペクト
ルスムージング部３４では、時々刻々と変化する周波数
スペクトルの時間変化を時間軸上でスムージングする。
ピーク自動除去部３６では、周波数領域上の音響信号の
ピークを検出して、ピーク領域をそのベースラインに置
き換えることでピーク除去を行う。補正振幅演算部３８
では、ピーク除去した周波数領域上の音響信号から補正
振幅を算出する機能を有する。

【００１３】以下、各部の機能及び詳細構成について必
要に応じて図を用いて説明する。

【００１４】図２において、増幅部２０で増幅された音
響信号をＡＤ変換し、周波数分析して周波数領域に変換
することで、時間領域上では判然としない共鳴状雑音の
発生を周波数軸上のピークの有無でとらえることができ
るようになる。

【００１５】図３に、図２のスペクトルスムージング部
３４の詳細構成を示す。スペクトルスムージング部３４
は、周波数分析点数に等しい数のローパスフィルタから
なる。周波数分析結果として得た各周波数毎の計測振幅
を時間軸上で平滑化を図っている。これにより、ランダ
ムな変動にともなう不要な周波数スペクトルのピークを
除くことができる。

【００１６】図４に、図２のピーク自動除去部３６で用
いたピーク除去処理の方法を示す。周波数スペクトル上
の計測振幅の極小値をピーク始点候補（ピーク領域下限
周波数）、ピーク終点候補（ピーク領域上限周波数）と
し、ピークとピーク周辺の平均振幅を比較してピーク領
域の平均振幅があらかじめ設定したＫｐ倍を越えて大き
いときにピークと判定する方式としている。本方式で
は、計測振幅の極小値を単純に振幅が小さくなった後で
大きくなる点として探索しているため、ピークの緩やか
さや急峻さの影響を受けない点が、従来の放射線計測等
で用いられるピーク探索法に比べて良い点である。ま
た、従来法ではピークの幅を半値幅の係数倍にとれば良
いとか、ピークをガウス分布等の基本形状に近似できる
という知見が必要であったが、本発明ではそのような前
提があてはまらない形状のピークも除去可能である。

【００１７】図５は、図４のピーク除去処理方法を具体
化したフローチャートを示す。始めに、ステップ３６２
で音響信号の周波数スペクトルの低周波側端部をピーク
探索の開始点に設定すると共に、ステップ３６３で計測
振幅の最初の極小値として始点候補に設定し、ピーク除
去の処理を始める。ステップ３６４で始点以降の高周波
側の極小値を探索し、ステップ３６６で最初に見つけた
極小値を終点候補とする。勾配が負から正に変化する点
が極小値である。ステップ３６８で始点・終点候補間の
平均振幅を算出する。ステップ３７０で始点・終点候補
周辺の平均振幅を算出する。ステップ３７２で始点・終
点候補間の平均振幅と始点・終点候補周辺の平均振幅と
を比較し、あらかじめ設定して有る係数Ｋｐ倍より始点
・終点候補間の平均振幅が大きいときにピーク有りと判
定する。ステップ３７２でピーク有りと判定した場合
は、ステップ３７４で始点・終点候補間を直線補完し
て、これをベースラインと見てピークと置き換える。ス
テップ３７４でベースライン置き換え処理後もしくはス
テップ３７２でピークと判断できない場合は、ステップ
３７６でピーク検索処理が終点に達したかどうかを判定
し、終点に達したならば処理を終了し、終点に達してな
いときは、ステップ３７８で現在の終点候補を検索開始
始点に置き換えて同様の処理を行う。

【００１８】図６の周波数スペクトルを例にしてピーク
除去処理の手順を説明する。始めに、音響信号の周波数
スペクトルの低周波側端部ｆ₁をピーク探索の始点に設
定してピーク除去の処理を始める。始点以降の高周波側
の計測振幅の極小値を探索し、最初に見つけた極小値ｆ
₂を終点候補とする。ｆ₁、ｆ₂の周辺とｆ₁、ｆ₂の中間
の平均振幅とを比較する。この場合は、Ｋｐ倍より小さ
いのでベースラインの置き換えは行わない。次に、ｆ₂
を始点に置き換えて同様の処理を行う。ｆ₃が終点候補
となり、平均振幅比較によりベースラインの置き換えを
行う。このように、高周波側端部までベースラインの置
き換えの判断を進めて処理を終える。上記の手順によ
り、幅の狭いピークも幅の広いピークも同じように除去
できる。これにより、検出音響信号に共鳴状雑音が含ま
れていれば、それを自動的に除去できる。

【００１９】図７に、ピーク自動除去処理前後の周波数
スペクトルを示す。（ａ）は処理前の音響信号の周波数
スペクトルであり、（ｂ）は処理後の周波数スペクトル
である。ピーク成分が除去できていることがわかる。

【００２０】図８に、図２の補正振幅演算部３８の詳細
構成を示す。本実施例においては周波数分析結果とし
て、音響信号のパワーを出力する構成としている。この
ため、補正振幅の算出においては、加算部３８１で各解
析点のパワーの総和を求め、ローパスフィルタ３８２を
通して適当な応答の補正振幅を求めている。本実施例の
補正振幅は、いわゆる音圧信号の実効値を２乗した値で
ある。

【００２１】図９は、共鳴状雑音の除去処理の効果を示
す。共鳴状雑音の除去前後の周波数スペクトルから振幅
を算出して、時間軸上での振幅の変化を示したものであ
る。（ａ）は共鳴状雑音除去処理前の計測振幅の時間変
化を示している。共鳴状雑音の発生のタイミングで計測
振幅が急激に増加しているが、漏洩音の発生のタイミン
グでは計測振幅変化はわからない。一方、（ｂ）は共鳴
状雑音除去処理後の時間軸上での補正振幅変化であり、
共鳴状雑音の発生のタイミングでは補正振幅の変化はな
いが、漏洩音の発生のタイミングでは明瞭な補正振幅変
化が生じていることがわかる。（ａ）と（ｂ）の比較か
らわかるように振幅の増加は共鳴状雑音の方が大きい
が、共鳴状雑音除去処理により雑音より十分小さい漏洩
音が検出できていることがわかる。このように、本発明
の共鳴状雑音除去処理のＳＮ比の改善効果は極めて高
い。

【００２２】すでに述べたように異常判別部９では、共
鳴状雑音を除いてもなお基準値を越えて音響信号の補正
振幅が大きくなったときに漏洩発生と判別する機能を有
している。基準値は、入力が音圧信号の実効値の２乗で
あることを考慮して設定してある。

【００２３】以上、本発明の音響監視方法および装置を
冷却材漏洩検出器に適用した例を説明した。本実施例の
漏洩検出器においては、比較的漏洩検出の応答が速いこ
とが要求されているためＡＤ変換器３２以降はデジタル
信号処理専用ＬＳＩを採用して、リアルタイム処理を実
現している。また、実施例の周波数分析はフーリェ変換
によっているが、その他の周波数分析法例えばウェーブ
レット変換等も適用可能である。

【００２４】次に、第二の実施例について説明する。適
用の対称は第一の実施例と同様である。装置構成も同様
である。第一の実施例に比較して、異常検出の応答性を
速くすることを目的に音響監視装置を構築してある。応
答性を速めるために図２に示すスペクトルスムージング
部３４のローパスフィルタの時定数を小さくする必要が
ある。このため、得られる周波数分析結果は第一の実施
例の場合よりも小さなピークが多く存在するようにな
る。第二の実施例では、応答性を速くした代償としてあ
らわれるこのような小さなピークに影響されないピーク
除去をするようにしている。第二の実施例におけるピー
ク除去処理方式を図１０、図１１により説明する。

【００２５】図１０に、ピーク除去処理方法を具体化し
たフローチャートを示す。始めに、ステップ３８２で音
響信号の周波数スペクトルの低周波側端部をピーク探索
の開始点に設定すると共に、ステップ３８３で計測振幅
の最初の極小値として始点候補に設定し、ピーク除去の
処理を始める。ステップ３８４で始点以降の高周波側の
各極小値を探索し、ステップ３８５で始点候補から各極
小値までの平均振幅を算出する。ステップ３８６で始点
から各極小値毎の平均振幅を順に比較して、最初の平均
振幅が極大となる極小値を終点候補とする。次に、ステ
ップ３８８で始点・終点候補間の平均振幅を算出し、ス
テップ３９０で始点・終点候補周辺の平均振幅を算出す
る。ステップ３９２で始点・終点候補間の平均振幅と始
点・終点候補周辺の平均振幅とを比較し、あらかじめ設
定して有る係数Ｋｐ倍より始点・終点候補間の平均振幅
が大きいときにピーク有りと判定する。ステップ３９２
でピーク有りと判定した場合は、ステップ３９４で始点
・終点候補間を直線補完して、これをベースラインと見
てピークと置き換える。ステップ３９４でベースライン
置き換え処理後もしくはステップ３９２でピークと判断
できない場合は、ステップ３９６でピーク検索処理が終
点に達したかどうかを判定し、終点に達したならば処理
を終了し、終点に達してないときは、ステップ３９８で
現在の終点候補を検索開始始点に置き換えて同様の処理
を行う。以上のように、第一の実施例とは、終点候補の
設定法に違いがある。すなわち、第一の実施例では終点
候補を始点候補に隣あう極小値としていたのに対し、第
二の実施例では複数の極小値と始点間の平均振幅を求
め、始点に近い平均振幅の極大値に対する極小値を終点
候補に設定している。

【００２６】図１１の周波数スペクトルを例にしてピー
ク除去処理の手順を説明する。ｆ₂を始点候補とする。
計測振幅の極小値探索によりｆ₂〜ｆ₅の極小値を見つけ
る。ｆ₆はスペクトルの端部であり、ここでは極小値と
同等に扱う。ｆ₂〜ｆ₃、ｆ₂〜ｆ₄、ｆ₂〜ｆ₅、ｆ₂〜ｆ₆
間の平均面積を求める。ｆ₂〜ｆ₃間の平均振幅が始点か
ら始めて最初の極大であるため、ｆ₃を終点候補に設定
する。以下は、第一の実施例と同様に始点及び終点候補
周辺の平均振幅と、ｆ₂〜ｆ₃間の平均振幅を比較してピ
ークかどうかの判定を行う。この場合は、ピークと判定
してｆ₂〜ｆ₃間をベースラインに置き換える。次に、始
点候補をｆ₃に設定して同様の処理を行う。終点候補と
して、ｆ₅を設定しｆ₃〜ｆ₅間をベースラインに置き換
える。第一の実施例においてはｆ₃〜ｆ₄、ｆ₄〜ｆ₅間そ
れぞれについてピーク判別を行っており、場合によって
はｆ₃〜ｆ₄間を除去できないような場合もあるが、第二
の実施例ではこのような小さなピークも除けるようにな
っており、小さなピークが存在するような場合にも正し
くピーク除去ができる。なお、第二の実施例ではピーク
除去を低周波側から高周波側に進めている。低周波側か
ら高周波側に向かってピーク除去処理をした後、高周波
側から低周波側に向かって同様の処理を行えば、さらに
ピーク除去性能は向上する。特に、幅広ピークに狭いピ
ークが重畳した複雑ピークの除去に適する。

【００２７】第一の実施例、第二の実施例のような監視
系においては、設計段階で異常音が発生したときにどの
程度の時間で異常が検知できるか定量的に示すことが必
要とされることがある。そこで、第一の実施例、第二の
実施例においては、上述したように基本的な信号処理は
リアルタイムで実施し、スペクトルスムージング部３４
のローパスフィルタ３４−１〜３４−ｎと補正振幅演算
部３８のローパスフィルタ３８２は双一次変換で求めた
解析的な表現が可能なフィルタをデジタル的に実現して
いる。解析的な表現が可能なデジタルフィルタの表現方
法としては、アナログフィルタを標準Ｚ変換する方法や
双一次変換する方法等がある。

【００２８】当然のことであるが、本発明を流体が隙間
を通ることで生じる共鳴状雑音が発生している機器のケ
ーシング電播音を用いる音響監視に適用すれば、従来隙
間共鳴状雑音に隠れていた異常音響の監視が可能とな
る。さらに、共鳴状雑音除去後の音響監視に従来の音響
異常識別手法を適用することで、詳細な音響監視も可能
となる。なお、本発明を共鳴状の雑音である電磁音、気
中共鳴音、細隙部を流体が通過することによる共鳴音等
の雑音除去に用いることで、これら雑音に埋もれた異常
徴候を示す音響成分をＳＮ比良く検出できるようになる
のは勿論である。本明細書では単に音響と記述している
が、これは可聴音のみを指しているのではなく、いわゆ
る振動、超音波等の弾性波も含んでおり、例えばポンプ
等の機器壁を伝わる弾性波を用いる監視にも本発明が適
用できる。

【００２９】本発明の特有の効果として下記の項目が挙
げられる。

【００３０】(1)ピーク自動除去ステップを解析的に表
現できるような構成とする事により、音響監視装置の性
能把握が解析的に実現でき、設計のマンパワー削減が可
能となり、音響監視装置の性能向上の効果がある。

【００３１】(2)音響信号を周波数領域に変換し、周波
数領域上でピークの有無を正確にかつ詳細に判別する機
構を採用することにより、複雑なピークも確実に除くこ
とが可能となり、音響監視装置の誤動作低減に寄与で
き、音響監視装置の信頼性向上の効果がある。

【００３２】(3)図５のピーク除去方式を採用すること
で、音響監視装置の簡単化が図れ、経済性向上の効果が
ある。

【００３３】(４)従来のアナログ方式の漏洩検出器では
共鳴音発生周波数の成分はすべて除去する処理を行って
いたが、本実施例ではベースラインを残すようにしてあ
る。これにより信号である漏洩音成分の信号処理による
除去が少なくなるので、より漏洩検出器の高感度化に寄
与でき、音響監視装置の性能向上の効果がある。

【００３４】

【発明の効果】本発明によれば、プラント正常運転時に
も発生し異常音検出の感度低下要因になる複数の共鳴状
雑音が自動的に除去できるので、異常音検出の感度向上
が可能となり、音響監視装置の性能向上の効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】原子力発電プラントの冷却材の漏洩検出に用い
た、本発明の一実施例に係る音響監視装置を示す図であ
る。

【図２】図１の雑音除去部３の構成を示す図である。

【図３】図２のスペクトルスムージング部３４の詳細構
成を示す図である。

【図４】図２のピーク自動除去部３６で用いたピーク除
去処理の方法を示す図である。

【図５】図４のピーク除去処理方法を具体化したフロー
チャートを示す図である。

【図６】音響信号の周波数スペクトルを示す図である。

【図７】ピーク自動除去処理前後の周波数スペクトルを
示す図である。

【図８】図２の補正振幅演算部３８の詳細構成を示す図
である。

【図９】共鳴状雑音の除去処理の効果を示す図である。

【図１０】第二の実施例のピーク除去処理方法を具体化
したフローチャートを示す図である。

【図１１】第二の実施例の音響信号の周波数スペクトル
を示す図である。

【符号の説明】

３…雑音除去部、９…異常判別部、１１…マイクロホ
ン、２０…増幅部、３０…ＡＤ変換部、３２…周波数分
析部、３４…スペクトルスムージング部、３６…ピーク
自動除去部、３８…補正振幅演算部、１０２…漏洩点、
１０３…冷却材配管、３８１…加算部、３８２…ローパ
スフィルタ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】プラントの監視対象の音響信号を計測する
ステップと、該計測された音響信号を増幅するステップ
と、該増幅された音響信号を周波数領域に変換するステ
ップと、該変換された音響信号の周波数スペクトルの計
測振幅の極小値から前記周波数スペクトルのピーク領域
の始点及び終点を求め、前記始点と前記終点間の平均振
幅を算出し、前記平均振幅と予め設定した基準値を比較
し、該比較結果からピークを判別するステップと、前記
ピーク領域の前記始点と前記終点を補完しピーク除去を
行うステップと、該ピ−ク除去した周波数領域上の音響
信号から補正振幅を算出するステップと、該算出された
補正振幅の大きさにより前記監視対象の異常の有無を判
別するステップを有することを特徴とする音響監視方
法。
【請求項２】プラントの監視対象の音響信号を計測する
ステップと、該計測された音響信号を増幅するステップ
と、該増幅された音響信号を周波数領域に変換するステ
ップと、該変換された音響信号の周波数スペクトルの計
測振幅の極小値から前記周波数スペクトルのピーク領域
の始点及び終点を求め、前記始点と前記終点間の平均振
幅を算出し、前記平均振幅と予め設定した基準値を比較
し、該比較結果からピークを判別するステップと、前記
ピーク領域を前記始点と前記終点とを補完したベースラ
インに置き換えることでピーク除去を行うステップと、
該ピ−ク除去した周波数領域上の音響信号から補正振幅
を算出するステップと、該算出された補正振幅の大きさ
により前記監視対象の異常の有無を判別するステップを
有することを特徴とする音響監視方法。
【請求項３】請求項１、請求項２の音響監視方法におい
て、前記ピークを判別するステップで設定した前記基準
値は、前記ピーク領域の前記始点及び前記終点周辺の平
均振幅と所定のピーク判別係数とで決めることを特徴と
する音響監視方法。
【請求項４】請求項１ないし請求項３の音響監視装置に
おいて、前記平均振幅は、前記計測振幅の積分値から算
出することを特徴とする音響監視方法。
【請求項５】請求項１、請求項２の音響監視方法におい
て、前記ピークを判別するステップが、前記終点の候補
を複数定め、候補毎のピーク領域平均振幅を始点の近く
から順に比較し最初の極大の終点候補を終点にし、前記
ピーク領域平均振幅が前記設定した基準値よりも所定係
数倍大きいかどうか判別することを特徴とする音響監視
方法。
【請求項６】請求項１、請求項２の音響監視方法におい
て、前記ピークを判別するステップと前記ピーク除去を
行うステップを、前記周波数スペクトルの低周波側と高
周波側の両方から行うことを特徴とする音響監視方法。
【請求項７】プラントの監視対象の音響信号を計測する
音響計測部と、該音響計測部で計測された前記音響信号
を増幅する増幅部と、該増幅部で増幅された前記音響信
号を周波数領域に変換し、ピーク除去して補正振幅を算
出する雑音除去部と、該雑音除去部で算出された前記補
正振幅の大きさにより前記監視対象の異常の有無を判別
する異常判別部を備えた音響監視装置において、前記雑
音除去部は、前記増幅部で増幅された前記音響信号をア
ナログ信号からデジタル信号に変換するＡＤ変換部と、
前記ＡＤ変換部でデジタル信号に変換された前期音響信
号を周波数領域に変換する周波数分析部と、該周波数分
析部で変換された前記音響信号の周波数スペクトルの計
測振幅の極小値から前記周波数スペクトルのピーク領域
の始点及び終点を求め、前記始点と前記終点間の平均振
幅を算出し、前記平均振幅と予め設定した基準値を比較
し、該比較結果からピークを判別し、前記ピーク領域の
前記始点と前記終点を補完しピーク除去を行うピーク自
動除去部と、該ピ−ク除去した周波数領域上の前記音響
信号から補正振幅を算出する補正振幅演算部とを有する
ことを特徴とする音響監視装置。
【請求項８】請求項７の音響監視装置において、前記雑
音除去部に前記周波数スペクトルを時間軸上でスムージ
ング処理するスペクトルスムージング部を付加すること
を特徴とする音響監視装置。
【請求項９】請求項７の音響監視装置において、ピーク
除去して前記補正振幅を算出する前記雑音除去部が、解
析的に表現可能な雑音除去部であることを特徴とする音
響監視装置。