JPH102789A

JPH102789A - 回転機械の異音検査方法およびその装置

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Publication number: JPH102789A
Application number: JP15417796A
Authority: JP
Inventors: Yoshiharu Kurikawa; 喜治栗川; Hirohiko Matsushita; 裕彦松下
Original assignee: Daikin Industries Ltd
Current assignee: Daikin Industries Ltd
Priority date: 1996-06-14
Filing date: 1996-06-14
Publication date: 1998-01-06
Anticipated expiration: 2016-06-14
Also published as: JP3132388B2

Abstract

(57)【要約】（修正有）【課題】人間の感覚に合い、良品間の個体差が少ない
スペクトル表現方法を採用するとともに、音の総合的な
特徴を有し、良品・不良品の間での差を大きくすること
により、良品だけのデータから簡単に良否判別を行い得
るようにする。【解決手段】所定個数の良品回転機械の運転音を良品
サンプルデータとして検出し、該各良品サンプルデータ
に対して周波数分析７を施してパワースペクトルとして
表現し、オクターブバンドスペクトルをそれぞれ求め９
た後、これらを平均した平均スペクトルを求め、かくし
て得られた平均スペクトルと各良品サンプルデータに基
づく良品スペクトル距離の平均値を求め１０ておき、検
査対象回転機械の運転音を検査対象サンプルとして上記
と同様な処理により得られた検査対象スペクトル距離と
前記良品スペクトル距離の平均値との差により良否判定
１２を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本願発明は、回転機械の異音
検査方法およびその装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】一般に、空気調和機用等として用いられ
る回転機械には、圧縮機、送風機等があるが、これらの
回転機械においては、加工精度のバラツキ等に起因して
運転中に異音が発生する不良品を完成品検査時に判定す
る必要がある。

【０００３】上記異音検査は、例えば圧縮機を運転しな
がら作業者が耳で聞いて判定するという方法が工場現場
でとられてきていたが、熟練作業者でないと上記判定を
行えないという問題があるため、異音検査の自動化が模
索されている。

【０００４】異音検査を自動化する方法の一つとして
は、例えば圧縮機の運転音データを周波数分析して得ら
れたパワースペクトル（例えば、リニア表示、Ｌｏｇ表
示）により製品の良否判定を行うことが考えられるが、
良品であっても固体差が大きいため、単純に良品と不良
品とに分類することが難しい。例えば、二つの良品デー
タをリニアパワースペクトルで表現したものには、大き
な特徴差があり、これらを含めた分類は極めて難しい。

【０００５】また、異音検査に用いられている方法の一
つに、運転音データを周波数分析して得られたパワース
ペクトルにおけるピーク周波数成分や運転音データの平
均、分散等の統計量から適当なものを一つ選択して判別
の特徴量として使用し、この特徴量のシキイ値により良
否判別を行うものがある。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】ところが、上記したよ
うに特徴量を判別の基準として使用すると、音の一つの
側面の特徴しか表現できず、人間の判別の感覚に合わな
いという問題がある。

【０００７】また、特徴量を複数にすることも考えられ
るが、どれだけの特徴量を組み合わせれば判別に必要十
分かが分からないとともに、高度な多変量解析を使っ
て、最終的に一つの判別評価関数にまとめあげるという
複雑な処理となり、開発コストが高くなり、検査ソフト
も複雑になるという問題が生じる。

【０００８】さらに、不良品の特徴量の値から判別のシ
キイ値を決める場合、本来不良品は少ないのでシキイ値
設定が難しいという問題も生ずる。さらにまた、不良品
発生のメカニズムが分からない場合も多く、不良品を人
工的に作成しても再現性が確認できないという問題もあ
る。

【０００９】本願発明は、上記の点に鑑みてなされたも
ので、人間の感覚に合い、良品間の固体差が少ないスペ
クトル表現方法を採用するとともに、音の総合的な特徴
を有し、良品・不良品の間での差を大きくすることによ
り、良品だけのデータから簡単に良否判別を行い得るよ
うにすることを目的とするものである。

【００１０】

【課題を解決するための手段】本願発明にかかる回転機
械の異音検査方法では、上記課題を解決するために、所
定個数の良品回転機械（例えば、良品圧縮機）の運転音
を良品サンプルデータとして検出し、該各良品サンプル
データに対して周波数分析を施してパワースペクトルと
して表現し、該パワースペクトルに対してオクターブ分
析を施して所定のオクターブバンドスペクトルをそれぞ
れ求めた後、これらを平均した平均スペクトルを求め、
かくして得られた平均スペクトルと各良品サンプルデー
タに基づくオクターブバンドスペクトルとの誤差の二乗
和として求められる良品スペクトル距離の平均値を求め
ておき、検査対象回転機械（例えば、検査対象圧縮機）
の運転音を検査対象サンプルとして上記と同様な処理に
より得られた検査対象スペクトル距離と前記良品スペク
トル距離の平均値との差により良否判定を行うようにし
て、人間の聴感に合った異音検査を自動的に行い得るよ
うにしている。

【００１１】本願発明にかかる回転機械の異音検査方法
において、前記良品スペクトル距離の平均値に基づいて
各良品スペクトル距離の標準偏差を求め、該標準偏差に
おける前記検査対象スペクトル距離の位置により良否判
定を行うようにした場合、標準偏差における位置を確認
するだけでよくなり、検査結果の判定がより簡単に行え
る点で好ましい。

【００１２】また、前記オクターブバンドスペクトル
を、前記パワースペクトルに対して聴感補正処理を施さ
れたものに基づいて求めるようにした場合、人間の聴感
により近づいた判定が得られる点で好ましい。

【００１３】本願発明にかかる回転機械の異音検査装置
では、上記課題を解決するために、回転機械（例えば、
圧縮機）Ｗの運転音をサンプルデータとして取り込むデ
ータ収録手段Ａと、該データ収録手段Ａにより取り込ま
れたサンプルデータに対して周波数分析を施してパワー
スペクトルを求める周波数分析手段７と、該周波数分析
手段７により得られたパワースペクトルに対してオクタ
ーブ分析を施して所定のオクターブバンドスペクトルを
演算するオクターブ演算手段９と、該オクターブ演算手
段９により得られた所定個数の良品サンプルデータのみ
に基づく良品オクターブバンドスペクトルの平均値であ
る平均スペクトルと各サンプルデータに基づくオクター
ブバンドスペクトルとの誤差の二乗和をスペクトル距離
として演算するスペクトル距離演算手段１０と、該スペ
クトル距離演算手段１０により得られた各良品サンプル
データに基づく良品スペクトル距離の平均値と検査対象
サンプルデータに基づく検査対象スペクトル距離とを比
較して良否判定を行う判定手段１２とを備えて構成し
て、人間の聴感に合った異音検査を自動的に行い得るよ
うにしている。

【００１４】本願発明にかかる回転機械の異音検査装置
において、前記スペクトル距離演算手段１０により得ら
れた良品スペクトル距離の平均値に基づいて各良品スペ
クトル距離の標準偏差を演算する標準偏差演算手段１１
を付設するとともに、前記判定手段１２においては前記
検査対象スペクトル距離の前記標準偏差における位置に
より良否判定を行うようにした場合、標準偏差における
位置を確認するだけでよくなり、検査結果の判定がより
簡単に行える点で好ましい。

【００１５】また、、前記周波数分析手段７により得ら
れたパワースペクトルに対して聴感補正をかける聴感補
正手段８を付設した場合、人間の聴感により近づいた判
定が得られる点で好ましい。

【００１６】

【発明の実施の形態】以下、添付の図面を参照して、本
願発明の好適な実施の形態について詳述する。以下にお
いては、圧縮機を回転機械の一例としている。

【００１７】図１には、本願発明の実施の形態にかかる
回転機械（即ち、圧縮機）の異音検査装置のハード構成
が示されており、この異音検査装置は、被検査対象物品
である圧縮機Ｗの運転音データを検出するセンサーとし
て作用するマイク１とエリアシング用のフィルタ（即
ち、アナログフィルタ）２とＡ／Ｄコンバータ３とパソ
コン４とプログラマブルコントローラ（ＰＬＣ）５とを
備えて構成されている。ここで、マイク１、アナログフ
ィルタ２およびＡ／Ｄコンバータ３はデータ収録手段Ａ
を構成している。

【００１８】前記パソコン４は、図２に示すように、雑
音検出手段６、周波数分析手段７、聴感補正手段８、オ
クターブ演算手段９、スペクトル距離演算手段１０、標
準偏差演算手段１１および判定手段１２という各種機能
手段を備えている。符号１３は、この異音検査装置によ
り判定が行えない領域の製品に対して人間が良否判定を
行うための判定装置であり、ＯＫボタン１３ａおよびＮ
Ｇボタン１３ｂを有している。

【００１９】前記雑音検出手段６は、Ａ／Ｄコンバータ
３から入力されたサンプルデータから運転音以外の雑音
を検出するものであり、雑音検出があった場合当該デー
タはサンプルから除外される。

【００２０】前記周波数分析手段７は、サンプルデータ
に対して周波数分析を施してパワースペクトルとして表
現するものであり、該パワースペクトルは、例えば、図
３に示すような波形となる。

【００２１】前記聴感補正手段８は、パワースペクトル
を人の聴感にできるだけ合致させるための補正を行うフ
ィルタであり、聴感補正されたパワースペクトルは、図
４に示すような波形となる。

【００２２】前記オクターブ演算手段９は、聴感補正さ
れたパワースペクトルに対してオクターブ分析を行うも
のであり、本実施の形態においては、オクターブ分析に
より１／３オクターブバンドスペクトルが求められる
（図５参照）。

【００２３】前記スペクトル距離演算手段１０は、所定
個数の良品サンプルデータのみに基づく良品１／３オク
ターブバンドスペクトルの平均値である平均スペクトル
（後に詳述）と各サンプルデータに基づく１／３オクタ
ーブバンドスペクトルとの誤差の二乗和をスペクトル距
離（後に詳述）として演算するものである。

【００２４】前記標準偏差演算手段１１は、良品サンプ
ルデータに基づく良品スペクトル距離の平均値（後に詳
述）に基づいて各良品スペクトル距離の標準偏差を演算
するものである。

【００２５】前記判定手段１２は、検査対象サンプルデ
ータに基づく検査対象スペクトル距離の前記標準偏差に
おける位置により良否判定を行うものである。なお、標
準偏差によらないで、各良品サンプルデータに基づく良
品スペクトル距離の平均値と検査対象サンプルデータに
基づく検査対象スペクトル距離とを直接比較して良否判
定を行う場合もある。

【００２６】上記異音検査装置を用いた圧縮機の異音検
査方法の手順を以下に詳述する。

【００２７】この場合、予め所定個数（即ち、ｎ個）の
良品圧縮機の運転音データを良品サンプルデータとし
て、図９に示すフローチャートに示す処理を行う。

【００２８】ステップＳ₁において良品圧縮機の個数ｋ
を１に設定した後、ステップＳ₂において圧縮機起動信
号を出力して良品圧縮機を運転開始し、ステップＳ₃に
おいて当該運転音を良品サンプルデータとしてデータ収
録手段Ａにより収録し、ステップＳ₄において圧縮機停
止信号を出力して良品圧縮機の運転を停止する。

【００２９】上記のようにして収録されたデータには、
運転音以外の雑音（例えば、検査室ないで生じる雑音）
が混入する場合があるため、ステップＳ₅において雑音
検出手段７により雑音混入検出処理が実行され、ステッ
プＳ₆において雑音検出の有無が判定される。ここで、
肯定判定された（即ち、雑音「有り」と判定された）場
合には、当該データは検査対象から除外され、ステップ
Ｓ₂に戻り、再度データ収録を行う。

【００３０】ステップＳ₆において否定判定された（即
ち、雑音「無し」と判定された）場合には、当該データ
を良品サンプルデータとして採用し、ステップＳ₇にお
いて周波数分析手段７による周波数分析を実行し、良品
サンプルデータをパワースペクトルとして表現する（図
３参照）。ついで、ステップＳ₈において聴感補正手段
８による聴感補正を実行し、聴感補正されたパワースペ
クトル（図４参照）を求め、ステップＳ₉において聴感
補正されたパワースペクトルに基づいてオクターブ演算
手段９によるオクターブ分析を実行し、１／３オクター
ブバンドスペクトルＰ₁（ｆ）（図５イ参照）を求め
る。

【００３１】そして、ステップＳ₁₀において個数ｋ→ｋ
＋１と設定し直した後、ステップＳ₁₁においてｋ＝ｎか
否かの判定を行い、ｋ≠ｎと判定された場合には、ステ
ップＳ₁₂において良品圧縮機の交換を行った後ステップ
Ｓ₂に戻り、以下前記と同様な処理を実行する。上記処
理を繰り返すことにより、ｎ個の良品圧縮機のサンプル
データに基づくｎ個の１／３オクターブバンドスペクト
ルＰｎ（ｆ）が得られる（図５参照）。

【００３２】

【数１】

【００３３】

【数２】

【００３４】次に、検査対象圧縮機の異音検査の手順
を、図１０に示すフローチャートを参照して説明する。

【００３５】ステップＳ₁において検査開始指令が出力
されたと確認されると、ステップＳ₂において検査ルー
プおよび検査回数が２回以下に設定された後、ステップ
Ｓ₃において圧縮機起動信号を出力して検査対象圧縮機
を運転開始し、ステップＳ₄において当該運転音を検査
対象サンプルデータとしてデータ収録手段Ａにより収録
し、ステップＳ₅において圧縮機停止信号を出力して検
査対象圧縮機の運転を停止する。

【００３６】上記のようにして収録されたデータには、
運転音以外の雑音（例えば、検査室ないで生じる雑音）
が混入する場合があるため、ステップＳ₆において雑音
検出手段７により雑音混入検出処理が実行され、ステッ
プＳ₇において雑音検出の有無が判定される。ここで、
肯定判定された（即ち、雑音「有り」と判定された）場
合には、当該データは検査対象から除外され、ステップ
Ｓ₃に戻り、再度データ収録を行う。

【００３７】ステップＳ₇において否定判定された（即
ち、雑音「無し」と判定された）場合には、当該データ
を検査対象サンプルデータとして採用し、ステップＳ₈
において周波数分析手段７による周波数分析を実行し、
検査対象サンプルデータをパワースペクトルとして表現
する。ついで、ステップＳ₉において聴感補正手段８に
よる聴感補正を実行し、聴感補正されたパワースペクト
ルを求め、ステップＳ₁₀において聴感補正されたパワー
スペクトルに基づいてオクターブ演算手段９によるオク
ターブ分析を実行し、１／３オクターブバンドスペクト
ルＰｘ（ｆ）を求める。

【００３８】

【数３】

【００３９】そして、上記判定結果＝ＯＫか否かの判定
がステップＳ₁₄においてなされ、肯定判定された場合に
はステップＳ₁₅においてプログラマブルコントローラ
（ＰＬＣ）５に判定結果＝ＯＫが出力され、その後ステ
ップＳ₁にリターンする。

【００４０】一方、ステップＳ₁₄において否定判定され
た場合には、ステップＳ₁₅において検査ループを設定し
た後、ステップＳ₁₆において判定不能領域にある検査対
象圧縮機について人間による判定を行い、その後ステッ
プＳ₁にリターンする。

【００４１】

【数４】

【００４２】しかも、１／３オクターブバンドスペクト
ルＰｎ（ｆ）を、パワースペクトルに対して聴感補正処
理を施されたものに基づいて求めるようにしているた
め、人間の聴感により近づいた判定が得られる。

【００４３】なお、本願発明は、上記実施の形態で説明
した圧縮機以外の回転機械にも適用可能なことは勿論で
ある。

【００４４】

【発明の効果】本願発明によれば、所定個数の良品回転
機械（例えば、良品圧縮機）の運転音を良品サンプルデ
ータとして検出し、該各良品サンプルデータに対して周
波数分析を施してパワースペクトルとして表現し、該パ
ワースペクトルに対してオクターブ分析を施して所定の
オクターブバンドスペクトルをそれぞれ求めた後、これ
らを平均した平均スペクトルを求め、かくして得られた
平均スペクトルと各良品サンプルデータに基づくオクタ
ーブバンドスペクトルとの誤差の二乗和として求められ
る良品スペクトル距離の平均値を求めておき、検査対象
回転機械（例えば、検査対象圧縮機）の運転音を検査対
象サンプルとして上記と同様な処理により得られた検査
対象スペクトル距離と前記良品スペクトル距離の平均値
との差により良否判定を行うようにしているため、人間
の聴感に合った異音検査を自動的に行い得ることとな
り、人間の判定結果とほぼ一致した異音検査を行うこと
が可能となるという優れた効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本願発明の実施の形態にかかる回転機械の異音
検査装置のハード構成を示す概略構成図である。

【図２】本願発明の実施の形態にかかる回転機械の異音
検査装置におけるパソコンの内容を示すブロック図であ
る。

【図３】本願発明の実施の形態にかかる回転機械の異音
検査装置による周波数分析後のパワースペクトル波形を
示す特性図である。

【図４】本願発明の実施の形態にかかる回転機械の異音
検査装置による聴感補正後のパワースペクトル波形を示
す特性図である。

【図５】本願発明の実施の形態にかかる回転機械の異音
検査装置による良品サンプルデータのオクターブ分析後
の１／３オクターブバンドスペクトル波形を示す特性図
である。

【図６】本願発明の実施の形態にかかる回転機械の異音
検査装置による良品サンプルデータに基づいた１／３オ
クターブバンドスペクトルの平均スペクトル波形を示す
特性図である。

【図７】本願発明の実施の形態にかかる回転機械の異音
検査装置によるスペクトル距離演算の態様を示す説明図
である。

【図８】本願発明の実施の形態にかかる回転機械の異音
検査装置による良品スペクトル距離の標準偏差を示す特
性図である。

【図９】本願発明の実施の形態にかかる回転機械の異音
検査装置を用いた良品スペクトル距離および標準偏差の
演算処理の態様を示すフローチャートである。

【図１０】本願発明の実施の形態にかかる回転機械の異
音検査装置を用いた異音検査手順を示すフローチャート
である。

【符号の説明】

１はセンサー（マイク）、４はパソコン、７は周波数分
析手段、８は聴感補正手段、９はオクターブ演算手段、
１０はスペクトル距離演算手段、１１は標準偏差演算手
段、１２は判定手段、Ｗは回転機械（圧縮機）。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】所定個数の良品回転機械の運転音を良品
サンプルデータとして検出し、該各良品サンプルデータ
に対して周波数分析を施してパワースペクトルとして表
現し、該パワースペクトルに対してオクターブ分析を施
して所定のオクターブバンドスペクトルをそれぞれ求め
た後、これらを平均した平均スペクトルを求め、かくし
て得られた平均スペクトルと各良品サンプルデータに基
づくオクターブバンドスペクトルとの誤差の二乗和とし
て求められる良品スペクトル距離の平均値を求めてお
き、検査対象回転機械の運転音を検査対象サンプルとし
て上記と同様な処理により得られた検査対象スペクトル
距離と前記良品スペクトル距離の平均値との差により良
否判定を行うことを特徴とする回転機械の異音検査方
法。
【請求項２】前記良品スペクトル距離の平均値に基づ
いて各良品スペクトル距離の標準偏差を求め、該標準偏
差における前記検査対象スペクトル距離の位置により良
否判定を行うことを特徴とする前記請求項１記載の回転
機械の異音検査方法。
【請求項３】前記オクターブバンドスペクトルは、前
記パワースペクトルに対して聴感補正処理を施されたも
のに基づいて求められることを特徴とする前記請求項１
および請求項２のいずれか一項記載の回転機械の異音検
査方法。
【請求項４】前記回転機械は圧縮機であることを特徴
とする前記請求項１ないし請求項３のいずれか一項記載
の回転機械の異音検査方法。
【請求項５】回転機械（Ｗ）の運転音をサンプルデー
タとして取り込むデータ収録手段（Ａ）と、該データ収
録手段（Ａ）により取り込まれたサンプルデータに対し
て周波数分析を施してパワースペクトルを求める周波数
分析手段（７）と、該周波数分析手段（７）により得ら
れたパワースペクトルに対してオクターブ分析を施して
所定のオクターブバンドスペクトルを演算するオクター
ブ演算手段（９）と、該オクターブ演算手段（９）によ
り得られた所定個数の良品サンプルデータのみに基づく
良品オクターブバンドスペクトルの平均値である平均ス
ペクトルと各サンプルデータに基づくオクターブバンド
スペクトルとの誤差の二乗和をスペクトル距離として演
算するスペクトル距離演算手段（１０）と、該スペクト
ル距離演算手段（１０）により得られた各良品サンプル
データに基づく良品スペクトル距離の平均値と検査対象
サンプルデータに基づく検査対象スペクトル距離とを比
較して良否判定を行う判定手段（１２）とを備えている
ことを特徴とする回転機械の異音検査装置。
【請求項６】前記オクターブ距離演算手段（９）によ
り得られた良品スペクトル距離の平均値に基づいて各良
品スペクトル距離の標準偏差を演算する標準偏差演算手
段（１１）を付設するとともに、前記判定手段（１２）
においては前記検査対象スペクトル距離の前記標準偏差
における位置により良否判定を行うことを特徴とする前
記請求項５記載の回転機械の異音検査装置。
【請求項７】前記周波数分析手段（７）により得られ
たパワースペクトルに対して聴感補正をかける聴感補正
手段（８）を付設したことを特徴とする前記請求項５お
よび請求項６のいずれか一項記載の回転機械の異音検査
装置。
【請求項８】前記回転機械（Ｗ）は圧縮機であること
を特徴とする前記請求項５ないし請求項７のいずれか一
項記載の回転機械の異音検査装置。