JPS58131518A - トラッキング分析方法 - Google Patents
トラッキング分析方法Info
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- JPS58131518A JPS58131518A JP57014522A JP1452282A JPS58131518A JP S58131518 A JPS58131518 A JP S58131518A JP 57014522 A JP57014522 A JP 57014522A JP 1452282 A JP1452282 A JP 1452282A JP S58131518 A JPS58131518 A JP S58131518A
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- Japan
- Prior art keywords
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- tracking
- signal
- spectrum
- analysis
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- Granted
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-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
- G01H3/00—Measuring characteristics of vibrations by using a detector in a fluid
- G01H3/04—Frequency
- G01H3/08—Analysing frequencies present in complex vibrations, e.g. comparing harmonics present
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- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
本発明はトラッキング分析方法、特にデジタルフーリエ
演算を用いて定幅トラッキングの可訃な改良された分析
方法に関するものである。
演算を用いて定幅トラッキングの可訃な改良された分析
方法に関するものである。
比較的広帯域の周波数成分を有する被測定信号の周波数
分析を行なうことがしばしば必要となり、各種の物理現
象を解析するために極めて有用な手段となっている。
分析を行なうことがしばしば必要となり、各種の物理現
象を解析するために極めて有用な手段となっている。
このような被測定信号としては振動或いは音などがあり
、振動、音の周波数分析を行なうことＫより、その原因
を適確に知ることが可能となる。
、振動、音の周波数分析を行なうことＫより、その原因
を適確に知ることが可能となる。
この−ような騒音或いは音は特に車両においても重要で
あり、主としてエンジンの回転に基づく車両各部の振動
及び騒音の解析を行なうために各種の周波数分析が行な
われている。このような車両においては、エンジンがア
イドリンク時の低速回転から加速時の高速回転まで広い
周波数変動を有１−１このために、周波数分析にも前述
したエン、ジン回転数に追従したトラッキング分析を行
なうことが必要となる。
あり、主としてエンジンの回転に基づく車両各部の振動
及び騒音の解析を行なうために各種の周波数分析が行な
われている。このような車両においては、エンジンがア
イドリンク時の低速回転から加速時の高速回転まで広い
周波数変動を有１−１このために、周波数分析にも前述
したエン、ジン回転数に追従したトラッキング分析を行
なうことが必要となる。
従って、車両においては、エンジン或いはその他車体の
各部における振動或いは騒音の電気的な検出信号が被測
定信号となり、この被測定信号中に含まれる周波数成分
をその発生源であるエンジンの回転数に対応して取り出
しこの周波数成分の大きさを検出すれば、エンジン回転
に直接起因する振動或いは音のレベル比を知ることがで
き、車両の振動或いは騒音対策として極めて有用な分析
を行なうことができる。前記車両においては、エンジン
回転をトラッキング信号としてとらえ、回転数変動がト
ラッキング信号の周波数変動となるため、これに追従し
て振動或いは音などの被測定中に含まれる成分を求めれ
ばよい。
各部における振動或いは騒音の電気的な検出信号が被測
定信号となり、この被測定信号中に含まれる周波数成分
をその発生源であるエンジンの回転数に対応して取り出
しこの周波数成分の大きさを検出すれば、エンジン回転
に直接起因する振動或いは音のレベル比を知ることがで
き、車両の振動或いは騒音対策として極めて有用な分析
を行なうことができる。前記車両においては、エンジン
回転をトラッキング信号としてとらえ、回転数変動がト
ラッキング信号の周波数変動となるため、これに追従し
て振動或いは音などの被測定中に含まれる成分を求めれ
ばよい。
前述したようなトラッキング分析はＯＲアクティブフィ
ルタなどの固定ノ々ンド幅のフィルタを使ツタヘテロダ
イン式トラッキング分析方法により実現可能であるが、
この従来方法によれば、トラッキング信号すなわち車両
においてはエンジン回転数の分析次数分のフィルタが必
要となり、定幅トラッキングによって分析ノ々ンＰ幅が
変更する時にはまたこの７９７１幅の種類分だけフィル
タを用意しなければならず、装置が大型となり、また高
コストであるという欠点があり、特に近年要望される車
載分析装置などを得ることが到底不可能であった。
ルタなどの固定ノ々ンド幅のフィルタを使ツタヘテロダ
イン式トラッキング分析方法により実現可能であるが、
この従来方法によれば、トラッキング信号すなわち車両
においてはエンジン回転数の分析次数分のフィルタが必
要となり、定幅トラッキングによって分析ノ々ンＰ幅が
変更する時にはまたこの７９７１幅の種類分だけフィル
タを用意しなければならず、装置が大型となり、また高
コストであるという欠点があり、特に近年要望される車
載分析装置などを得ることが到底不可能であった。
従来の比較的使いやすい分析方法としてデジタルフーリ
エ演算を利用した分析方法が知られており、たとえばＦ
ＦＴ （ファースト フーリエ トランスフオーム）演
算分析計が知られている。
エ演算を利用した分析方法が知られており、たとえばＦ
ＦＴ （ファースト フーリエ トランスフオーム）演
算分析計が知られている。
第１図には従来のＦＦＴ演算を用いたトラッキング分析
方法の回路構成が示されており、被測定信号１００はロ
ー、ｅスフイルタ１０によって高調波成分が除去され、
次にＡＤ変換器１２によってデジタル信号に変換される
。そしてデジタル化された被測定信号は一旦ノ々ツファ
メモリ１４に記憶されたのちこのノ々ツファメモリ１４
からＦＦＴ演算器１６に供給され、所望のデジタルフー
リエ変換が行なわれ、その演算結果である周波数スペク
トルがスペクトル検出回路１８によって検出され、所望
の表示器たとえばデータテーブル２０にて表示される。
方法の回路構成が示されており、被測定信号１００はロ
ー、ｅスフイルタ１０によって高調波成分が除去され、
次にＡＤ変換器１２によってデジタル信号に変換される
。そしてデジタル化された被測定信号は一旦ノ々ツファ
メモリ１４に記憶されたのちこのノ々ツファメモリ１４
からＦＦＴ演算器１６に供給され、所望のデジタルフー
リエ変換が行なわれ、その演算結果である周波数スペク
トルがスペクトル検出回路１８によって検出され、所望
の表示器たとえばデータテーブル２０にて表示される。
前記被測定信号１００はたとえば車両の振動、音解析の
場合エンジン或いは車両各部の所定部位における振動或
いは音検出信号であるが、これをエンジン回転数に対応
してトラッキング分析するため、エンジン回転数信号が
トラッキング信号２００として周波数分析のために取り
込まれ、これがサンプリング信号変換回路２２により所
望のサンプリング信号に変換され、このサンプリング信
号が前記ＡＤ変換器１２のサンプリング入力に供給され
る。
場合エンジン或いは車両各部の所定部位における振動或
いは音検出信号であるが、これをエンジン回転数に対応
してトラッキング分析するため、エンジン回転数信号が
トラッキング信号２００として周波数分析のために取り
込まれ、これがサンプリング信号変換回路２２により所
望のサンプリング信号に変換され、このサンプリング信
号が前記ＡＤ変換器１２のサンプリング入力に供給され
る。
従って、第１図の従来装置においては、所望のデジタル
フーリエ変換の周波数分析レンジがトラッキング信号２
０００周波数に応じて変化し、これ罠よりトラッキング
作用が達成される。そして、データテーブル２０への周
波数スペクトルの出力は次数設定器２４により行なわれ
、たとえば、エンジン回転数の場合、２次以降の高調波
成分が不要な場合忙は、端子２６から１火成分のみの設
定入力が行なわれ、これによって設定された１次の次数
に相当するスペクトルがスペクトル検出回路１８へ供給
され、指定された次数に相当する所望のスペクトルとし
てデータテーブル２０に出力される。
フーリエ変換の周波数分析レンジがトラッキング信号２
０００周波数に応じて変化し、これ罠よりトラッキング
作用が達成される。そして、データテーブル２０への周
波数スペクトルの出力は次数設定器２４により行なわれ
、たとえば、エンジン回転数の場合、２次以降の高調波
成分が不要な場合忙は、端子２６から１火成分のみの設
定入力が行なわれ、これによって設定された１次の次数
に相当するスペクトルがスペクトル検出回路１８へ供給
され、指定された次数に相当する所望のスペクトルとし
てデータテーブル２０に出力される。
以上のように、従来のデジタルフーリエ変換によるトラ
ッキング分析では、トラッキング信号２００によって各
分析レンジの周波数帯域を変化させ、これによって同一
の次数分析レンジであってもこの次数分析レンジに含ま
れる周波数帯域がトラッキング信号の周波数変動に応じ
て変わるので、所望のトラッキング作用を得ることがで
きる。
ッキング分析では、トラッキング信号２００によって各
分析レンジの周波数帯域を変化させ、これによって同一
の次数分析レンジであってもこの次数分析レンジに含ま
れる周波数帯域がトラッキング信号の周波数変動に応じ
て変わるので、所望のトラッキング作用を得ることがで
きる。
そして、この各レンジの周波数帯域はサンプリング定理
に基づいて定められ、第１図から明らかなように、サン
プリング信号の周波数はトラッキング信号２００と対応
しているので、所望の追従が可能となる。
に基づいて定められ、第１図から明らかなように、サン
プリング信号の周波数はトラッキング信号２００と対応
しているので、所望の追従が可能となる。
たとえば、車両用エンジンの回転数をトラッキング信号
として、これに基づくエンジンのこもり音を分析する場
合、測定された騒音信号が被測定信号１００となり、回
転数変化に追従してこの時の回転数と対応する音量が求
められる。
として、これに基づくエンジンのこもり音を分析する場
合、測定された騒音信号が被測定信号１００となり、回
転数変化に追従してこの時の回転数と対応する音量が求
められる。
エンジン回転数が１２００’−の場合、４気筒エンジン
では爆発１次周波数は４０Ｈｚとなる。
では爆発１次周波数は４０Ｈｚとなる。
この場合、こもり音分析の７９７１幅を１０Ｈｚに設定
すると、通常の車両エンジンにおいては５００Ｈｚ程度
の周波数まで分析できれば充分であり、これ以上の高調
波成分はごく微量であるため、こもり音分析にははとん
ど必要とされない。従って、この５００Ｈｚを最大分析
周波数とするならば、必要なスペクトル本数は５００／
ｉ ｏ＝ｓ ｏ本となり、またこの５００ Ｈｚの最大
分析レンジは爆発１次が４０ Ｈｚであることから、５
００／４０＝１２．５次の最大次数レンジとなる。従っ
て、１２．５次までの次数分析結果の一次成分の音圧を
読み取り、データテーブル２０に記憶すれば１２ｏｏｒ
ｐａの場合の所望次数の分析を行なうことができ、この
状態が第２Ａ図に示されている。
すると、通常の車両エンジンにおいては５００Ｈｚ程度
の周波数まで分析できれば充分であり、これ以上の高調
波成分はごく微量であるため、こもり音分析にははとん
ど必要とされない。従って、この５００Ｈｚを最大分析
周波数とするならば、必要なスペクトル本数は５００／
ｉ ｏ＝ｓ ｏ本となり、またこの５００ Ｈｚの最大
分析レンジは爆発１次が４０ Ｈｚであることから、５
００／４０＝１２．５次の最大次数レンジとなる。従っ
て、１２．５次までの次数分析結果の一次成分の音圧を
読み取り、データテーブル２０に記憶すれば１２ｏｏｒ
ｐａの場合の所望次数の分析を行なうことができ、この
状態が第２Ａ図に示されている。
そして、次にエンジン回転数が上昇してたとえば４８０
０ｒｐｍとなった場合、爆発−次は１６０ Ｈｙ、とな
り、この時、最大次数レンジは従来の場合変化しないの
で、１２．５次のままであり、従って、この回転数上昇
時における最大分析レンジは１６０ＨｚＸ１２．５次＝
２０００１１ｚとなる。このため、分析７９７１幅は２
０００Ｈｚ１５０本＝ ４０ Ｈｚとなり、回転数が低
い１２００ｒｌ）”の場合に比較して４倍に増加してし
まうという問題があった。第２Ｂ図には回転数が４８０
Ｏｒｐｍに上昇した場合の周波数特性が示されており、
第２Ａ図と比較することにより、従来方式では、エンジ
ン回転数の上昇と共に分析７９７１幅が広くなり、この
ような定比幅トラッキングにより、レベル変動が生じ、
正確な分析が行なえないという欠点を有していた。
０ｒｐｍとなった場合、爆発−次は１６０ Ｈｙ、とな
り、この時、最大次数レンジは従来の場合変化しないの
で、１２．５次のままであり、従って、この回転数上昇
時における最大分析レンジは１６０ＨｚＸ１２．５次＝
２０００１１ｚとなる。このため、分析７９７１幅は２
０００Ｈｚ１５０本＝ ４０ Ｈｚとなり、回転数が低
い１２００ｒｌ）”の場合に比較して４倍に増加してし
まうという問題があった。第２Ｂ図には回転数が４８０
Ｏｒｐｍに上昇した場合の周波数特性が示されており、
第２Ａ図と比較することにより、従来方式では、エンジ
ン回転数の上昇と共に分析７９７１幅が広くなり、この
ような定比幅トラッキングにより、レベル変動が生じ、
正確な分析が行なえないという欠点を有していた。
本発明は、前述した従来の課題に鑑みなされたものであ
り、その目的は、デジタルフーリエ変換な′利用しなか
ら定幅のトラッキングを可能とする改良されたトラッキ
ング分析方法を提供することにある。
り、その目的は、デジタルフーリエ変換な′利用しなか
ら定幅のトラッキングを可能とする改良されたトラッキ
ング分析方法を提供することにある。
上記目的を達成するために、本発明は、広帯域の周波数
成分を含む被測定信号をデジタルフーリエ演算して周波
数スペクトルを求め、トラッキング信号の周波数に対応
した周波数成分のスペクトルのみを取り出し、トラッキ
ング信号の周波数変動に追従して被測定信号の周波数分
析を行なうトラッキング分析方法において、デジタルフ
ーリエ演算を行なうためのサンプリング周波数を所定範
囲内に設定してデジタルフーリエ演算の周波数スペクト
ルレンジを一定あるいはある範囲内とし、トラッキング
信号の周波数変動に対応して取り出す周波数スペクトル
を選択することによって、デジタルフーリエ演算の７９
７１幅をトラッキング信号の周波数変動に拘わらす定幅
としたことを特徴とする。
成分を含む被測定信号をデジタルフーリエ演算して周波
数スペクトルを求め、トラッキング信号の周波数に対応
した周波数成分のスペクトルのみを取り出し、トラッキ
ング信号の周波数変動に追従して被測定信号の周波数分
析を行なうトラッキング分析方法において、デジタルフ
ーリエ演算を行なうためのサンプリング周波数を所定範
囲内に設定してデジタルフーリエ演算の周波数スペクト
ルレンジを一定あるいはある範囲内とし、トラッキング
信号の周波数変動に対応して取り出す周波数スペクトル
を選択することによって、デジタルフーリエ演算の７９
７１幅をトラッキング信号の周波数変動に拘わらす定幅
としたことを特徴とする。
以下図面に基づいて本発明の好適な実施例を説明する。
第３図には本発明に係る分析方法が適応された回路の好
適な実施例が示され、第１図の従来装置と同一部材には
同一符号を付して説明を省略する。
適な実施例が示され、第１図の従来装置と同一部材には
同一符号を付して説明を省略する。
本発明において特徴的なことは、デジタルフーリエ演算
を行なうためのサンプリング周波数を固定してデジタル
フーリエ演算の周波数スペクトルレンジを一定とするこ
とにあり、このために、ＡＤ変換器１２へはサンプリン
グ信号発生器２８から固定周波数のサンプリング入力が
供給され、この結果、ＦＦＴ演算器１６にて行なわれる
デジタルフーリエ演算はサンプリング周波数によって定
まる一定の周波数分析レンジを有することとなり、これ
はトラッキング信号にはなんら影響されることがない。
を行なうためのサンプリング周波数を固定してデジタル
フーリエ演算の周波数スペクトルレンジを一定とするこ
とにあり、このために、ＡＤ変換器１２へはサンプリン
グ信号発生器２８から固定周波数のサンプリング入力が
供給され、この結果、ＦＦＴ演算器１６にて行なわれる
デジタルフーリエ演算はサンプリング周波数によって定
まる一定の周波数分析レンジを有することとなり、これ
はトラッキング信号にはなんら影響されることがない。
従って、デジタルフーリエ演算自体は、エンジン回転数
の変動時においても、常に同一の７９７１幅及びレベル
精度を有することとなる。
の変動時においても、常に同一の７９７１幅及びレベル
精度を有することとなる。
そし−て、本発明においては、トラッキング信号２００
０周波数変動に対応して所望のスペクトルを検出するた
め、周波数スペクトルから取り出すレンジ次数を変化す
ることを特徴とし、このために、次数設定器２４ヘトラ
ッキング信号２００が供給され、このトラッキング次数
２００によって変化する周波数と端子２６からの設定次
数とを組み合わせて次数設定器２４からはスペクトル検
出回路１８から取り出される次数を決定する。
０周波数変動に対応して所望のスペクトルを検出するた
め、周波数スペクトルから取り出すレンジ次数を変化す
ることを特徴とし、このために、次数設定器２４ヘトラ
ッキング信号２００が供給され、このトラッキング次数
２００によって変化する周波数と端子２６からの設定次
数とを組み合わせて次数設定器２４からはスペクトル検
出回路１８から取り出される次数を決定する。
以上のように、本発明によれば、第４図で示されるよう
に、デジタルフーリエ変換特性はトラッキング信号の周
波数変動に対してなんら異なることがなく、トラッキン
グ信号の周波数が変化した時には、その取り出すスペク
トルを変え、すなわちたとえば４０Ｈｚから１６０Ｈｚ
に変えることにより、所望の周波数帯域における信号を
分析検出することが可能となり、従来の第２図に示され
るような、同一次数において各信号を取り出すすなわち
次数は一定で、この次数内の周波数帯域を変化させる方
式に比較して、極めて安定したトラッキング分析を行な
うことが可能となる。
に、デジタルフーリエ変換特性はトラッキング信号の周
波数変動に対してなんら異なることがなく、トラッキン
グ信号の周波数が変化した時には、その取り出すスペク
トルを変え、すなわちたとえば４０Ｈｚから１６０Ｈｚ
に変えることにより、所望の周波数帯域における信号を
分析検出することが可能となり、従来の第２図に示され
るような、同一次数において各信号を取り出すすなわち
次数は一定で、この次数内の周波数帯域を変化させる方
式に比較して、極めて安定したトラッキング分析を行な
うことが可能となる。
従って、本発明によれば、トラッキング信号の周波数変
動に拘わらず第４図に示されるように、定幅トラッキン
グ分析を行なうことが可能となる。
動に拘わらず第４図に示されるように、定幅トラッキン
グ分析を行なうことが可能となる。
以上のようにして、本発明によれば、定幅トラッキング
が可能となるが、このようなトラッキング分析に用いら
れるノ々ンＰパスフィルタの周波数特性は第５図に示さ
れるように７９７１幅Ｂの両仲周波数ｆＬ、ｆＨの透過
損失が中心周波数ｆｃに比べて数デシベル大きくなり、
このため、トラッキング信号がこの／々ンＰ幅内で変化
する時、第６図の拡大図で示されるように出力レベルが
透過損失分だけ誤差を含むこととなり、第７図のような
理想的な平坦特性を得ることができないという問題があ
る。もちろん、このような透過損失量は従来の定比幅に
おける誤差に比して小さいので、このような誤差を許容
したまま分析をすることも可能であるが、本発明の第２
実施例においては、このような透過損失による誤差をも
除去することを可能とするトラッキング分析方法が提供
されている。
が可能となるが、このようなトラッキング分析に用いら
れるノ々ンＰパスフィルタの周波数特性は第５図に示さ
れるように７９７１幅Ｂの両仲周波数ｆＬ、ｆＨの透過
損失が中心周波数ｆｃに比べて数デシベル大きくなり、
このため、トラッキング信号がこの／々ンＰ幅内で変化
する時、第６図の拡大図で示されるように出力レベルが
透過損失分だけ誤差を含むこととなり、第７図のような
理想的な平坦特性を得ることができないという問題があ
る。もちろん、このような透過損失量は従来の定比幅に
おける誤差に比して小さいので、このような誤差を許容
したまま分析をすることも可能であるが、本発明の第２
実施例においては、このような透過損失による誤差をも
除去することを可能とするトラッキング分析方法が提供
されている。
本発明の第２実施例では、トラッキング信号の周波数変
化に対応させて１次数分の周波数スペクトルの７９７１
幅の中心周波数ｆｃを前記トラッキング信号周波数と一
致させるように自動的に調整することを特徴とし、この
ために、フーリエ演算のためにサンプリングされたデジ
タル信号をトラッキング信号の周波数に対応した間引率
で間引くことが行なわれる。
化に対応させて１次数分の周波数スペクトルの７９７１
幅の中心周波数ｆｃを前記トラッキング信号周波数と一
致させるように自動的に調整することを特徴とし、この
ために、フーリエ演算のためにサンプリングされたデジ
タル信号をトラッキング信号の周波数に対応した間引率
で間引くことが行なわれる。
第８図には本発明に好適な第２実施例が示されており、
第１実施例と同一部材には同一符号を付して説明を省略
する。
第１実施例と同一部材には同一符号を付して説明を省略
する。
第２実施例において特徴的なことは、前記間引作用を行
なうため、トラッキング信号２００は回転数カウンタ３
０によってその回転ノぞルス信号が計数され、次にこの
計数信号は間引率演算器３２に供給されて所望の間引率
が演算され、次にこの間引率信号は間引回路３４へ供給
され、メモリ１４に所定のサンプリング周期で取り込ま
れた信号の間引作用が行なわれる。
なうため、トラッキング信号２００は回転数カウンタ３
０によってその回転ノぞルス信号が計数され、次にこの
計数信号は間引率演算器３２に供給されて所望の間引率
が演算され、次にこの間引率信号は間引回路３４へ供給
され、メモリ１４に所定のサンプリング周期で取り込ま
れた信号の間引作用が行なわれる。
従って、この間引率によって周波数分析レンジがある範
囲で変化し、トラッキング信号の周波数に分析する各次
数の周波数スペクトルの７９７１幅の中心周波数ｆｃを
次数倍で一致させることが可能となる。
囲で変化し、トラッキング信号の周波数に分析する各次
数の周波数スペクトルの７９７１幅の中心周波数ｆｃを
次数倍で一致させることが可能となる。
従って前記第２実施例においては第１実施例の定幅トラ
ッキングとフィルタ中心周波数の調整が同時に行なわれ
、これらの作用原理を以下に説明する。すなわち、車両
エンジンを考えた場合、回転速度乙の回転体が発生する
音Ｎ （ｆ）の中からＮ（ｋ・ω）を抽出する。ここで
ｋは次数定数である。Ｎ（ｋ・ω）はに・ω±−ＦＢの
一定幅のスペクトルを含むものである。ＦＢは分析周波
数幅（定数）である。Ｎ （ｆ）は時系列でサンプルさ
れＦＦＴ演算によりＮ （ｉ）のスペクトル列になる。
ッキングとフィルタ中心周波数の調整が同時に行なわれ
、これらの作用原理を以下に説明する。すなわち、車両
エンジンを考えた場合、回転速度乙の回転体が発生する
音Ｎ （ｆ）の中からＮ（ｋ・ω）を抽出する。ここで
ｋは次数定数である。Ｎ（ｋ・ω）はに・ω±−ＦＢの
一定幅のスペクトルを含むものである。ＦＢは分析周波
数幅（定数）である。Ｎ （ｆ）は時系列でサンプルさ
れＦＦＴ演算によりＮ （ｉ）のスペクトル列になる。
以下にＮ （ｉ）の特定のスペクトルＮ（Ｉ）がＮ（ｋ
・ω）を示す方法について述べる。
・ω）を示す方法について述べる。
１） ｋが整数次数の場合の分析法
次数分析の条件として回転体の回転周期信号が与えられ
ωを求めることが出来る。
ωを求めることが出来る。
１−１）定幅分析の条件
小なる方のｎ又はｎ−１を取る。
１−２） ＋ ｙ フルクロックの選定サンプルクロ
ック周期ＴＳは一般に連続でな（’ｌ”ｓ＝＝ ｑ−１
ｓで与えられる。ｑ：間 １−３）引率（任意の整数
）ｔ８：最少単位クロック周期 整数次数の条件から ω のためのデータサンプル数 ｊ：任意の ２）整数
２−１２ｊは必要
とされる分析上限周波数力・ら定まる。
ック周期ＴＳは一般に連続でな（’ｌ”ｓ＝＝ ｑ−１
ｓで与えられる。ｑ：間 １−３）引率（任意の整数
）ｔ８：最少単位クロック周期 整数次数の条件から ω のためのデータサンプル数 ｊ：任意の ２）整数
２−１２ｊは必要
とされる分析上限周波数力・ら定まる。
２ｊのデータサンプリングを行うと有効フＩＪニスベク
トル数はサンプリング定理力）ら（２ｊ／ ２．５６
）。分析帯域＆まスペクトル分析幅（Ｆｍ ） と有効
スペクトル数の積で示される。
トル数はサンプリング定理力）ら（２ｊ／ ２．５６
）。分析帯域＆まスペクトル分析幅（Ｆｍ ） と有効
スペクトル数の積で示される。
即ち （２ｊ ／２．５６ ）・ＦＢン分析上Ｉｌｌ
Ｍｌ波針・・・・・・（３）式 そして間引率ｑは ＦＦＴサンプル時間がｎ／ωに等しく・（１式）ことが
らＦＦＴσ月番目のスペクトル９１０周波数はω／ｎ０
従ってに次の次数スペクトルはＦＦＴスペクトルタ１ｊ
のｎ−に番目のものとなる。
Ｍｌ波針・・・・・・（３）式 そして間引率ｑは ＦＦＴサンプル時間がｎ／ωに等しく・（１式）ことが
らＦＦＴσ月番目のスペクトル９１０周波数はω／ｎ０
従ってに次の次数スペクトルはＦＦＴスペクトルタ１ｊ
のｎ−に番目のものとなる。
ｋが実数（ｋｔ／ｋｔ）次数の場合
） 定幅分析の条件は変わらな℃・。Ｉｌｌちサンプル
時間−＝１／ＦＢ 実数次数の条件から サンプル時間＝ｎ／ｋ・ω−ｊｌ
ｐ ｂ上−−・・・・・・（４）式％式％ （４）式の条件に最も近〜・ｎを定めるに一′！２項ｚ
−２）す／プルクロックの選定 サンプル時間が（４）式を近似的に満足させるｎ ／
ｋ・ωとして与えられれば 。、／に・ω＝ ２Ｊ ａ ’ｌ’ ｓ ……（５）
式そして間引率ｑは ２−３）次′＆！Ｊスペクトルの抽出 ＦＦＴサンプル時間がｎ／ｋ・ωであることからＦ Ｆ
Ｔの１番目のスペクトルの中心周波数はｋ・ω／ｎ、
に次の次数周波数をま戸１」ちｋ・ωであることがらＦ
ＦＴスペクトルのｎ番目かに次の次数スペクトルを示す
ことになる。
時間−＝１／ＦＢ 実数次数の条件から サンプル時間＝ｎ／ｋ・ω−ｊｌ
ｐ ｂ上−−・・・・・・（４）式％式％ （４）式の条件に最も近〜・ｎを定めるに一′！２項ｚ
−２）す／プルクロックの選定 サンプル時間が（４）式を近似的に満足させるｎ ／
ｋ・ωとして与えられれば 。、／に・ω＝ ２Ｊ ａ ’ｌ’ ｓ ……（５）
式そして間引率ｑは ２−３）次′＆！Ｊスペクトルの抽出 ＦＦＴサンプル時間がｎ／ｋ・ωであることからＦ Ｆ
Ｔの１番目のスペクトルの中心周波数はｋ・ω／ｎ、
に次の次数周波数をま戸１」ちｋ・ωであることがらＦ
ＦＴスペクトルのｎ番目かに次の次数スペクトルを示す
ことになる。
この結果は１−３）と矛盾しな℃・０に！ｌ″−整数の
場合は必らずしもＦ Ｆ’ Ｔサンプル時間決定の際に
ｋの要因を考慮しなくて良℃・力″−ｋが実数の場合は
ＦＦＴサンプル時間を決める際にｋの要因を考慮する必
要があり２狸の手法が一般解である。
場合は必らずしもＦ Ｆ’ Ｔサンプル時間決定の際に
ｋの要因を考慮しなくて良℃・力″−ｋが実数の場合は
ＦＦＴサンプル時間を決める際にｋの要因を考慮する必
要があり２狸の手法が一般解である。
以上のように、本発明の第２実施例においては、第８図
の間引率演算器３２によりトラッキング信号の周波数に
対応して前述した（３）２式或いは（５ど弐に基づいて
間引率ｑを演算し、間引回路３４を用いてサンプリング
された信号の間引きが行なわれ、これにより、周波数分
析レンジが変化し、分析する）々ンドパスフィルタの中
心周波数をトラッキング信号に同期した周波数に一致さ
せることができ、フィルタの前記第５．６図に示した透
過損失による誤差発生を除去することが可能となる。
の間引率演算器３２によりトラッキング信号の周波数に
対応して前述した（３）２式或いは（５ど弐に基づいて
間引率ｑを演算し、間引回路３４を用いてサンプリング
された信号の間引きが行なわれ、これにより、周波数分
析レンジが変化し、分析する）々ンドパスフィルタの中
心周波数をトラッキング信号に同期した周波数に一致さ
せることができ、フィルタの前記第５．６図に示した透
過損失による誤差発生を除去することが可能となる。
従来と同様に、車両エンジンに起因するこもり音を分析
する場合を以下に例示する。
する場合を以下に例示する。
エンジン回転数が１２００’−の場合、前述したように
爆発１次周波数は４０ＦＩｚとなり、またこの時の分析
周波数幅ＦＢが１０Ｈｚであるから、（１）式からｎ
＝ ４ となり、次に整数次数の条件から間引率が（、′（１式
より求められ、すなわち、 ２ｊ＝１２８、ｔ Ｂ ＝ ０．．０１２ ｍ５ｅｃ
としてｑ＝６４ となる。
爆発１次周波数は４０ＦＩｚとなり、またこの時の分析
周波数幅ＦＢが１０Ｈｚであるから、（１）式からｎ
＝ ４ となり、次に整数次数の条件から間引率が（、′（１式
より求められ、すなわち、 ２ｊ＝１２８、ｔ Ｂ ＝ ０．．０１２ ｍ５ｅｃ
としてｑ＝６４ となる。
そしてサンプルクロック周期Ｔ８は
ＴＢ＝ｑｔＢ＝６４Ｘ１２Ｘ１０ −０．７８ｍ５ｅｃ
従ってサンプリング周波数ｆｍαＸは となり、分析最大レンジは １２８０÷２．５６＝５００ｔｌｚ また分析７９７１幅は ２．５６ が得られる。この時の検出されるスペクトラ本は１０
ＨｚＸ ｎ、＝４０１１１ｚ、従って第４番目の中心周
波数ｆｃが４０Ｈｚであるスペクトルの音圧レベルがエ
ンジン回転１２００ｒ一時のトラッキングレベルとなる
。
従ってサンプリング周波数ｆｍαＸは となり、分析最大レンジは １２８０÷２．５６＝５００ｔｌｚ また分析７９７１幅は ２．５６ が得られる。この時の検出されるスペクトラ本は１０
ＨｚＸ ｎ、＝４０１１１ｚ、従って第４番目の中心周
波数ｆｃが４０Ｈｚであるスペクトルの音圧レベルがエ
ンジン回転１２００ｒ一時のトラッキングレベルとなる
。
次にエンジン回転数が４７００ｒｆ”Ｋ上昇した場合を
説明する。
説明する。
この時爆発−次周波数は１５７ Ｈｚであるから、前記
原理式から各条件は以下に定まる。すなわち、ｑ＝６６
（６＆３５） Ｔｓｌ＝ｑ ＠ｔｓ＝６６Ｘ１２Ｘ１０−＠−α７９２
ｆｆｌ気ここで間引毎に四捨五入を行なえば、 Ｔｇ ＝ ０．７９６ ｗｃＳ６ｃとなる。
原理式から各条件は以下に定まる。すなわち、ｑ＝６６
（６＆３５） Ｔｓｌ＝ｑ ＠ｔｓ＝６６Ｘ１２Ｘ１０−＠−α７９２
ｆｆｌ気ここで間引毎に四捨五入を行なえば、 Ｔｇ ＝ ０．７９６ ｗｃＳ６ｃとなる。
サンプル周波数ｆ ｍａｘ ＝ ＝ １２５
６．３１１ｚ０．７９６ ｍ＋戒 分析ＭＡＸレンジは＝１２５６．３÷２．５６＝４９（
Ｌ７１１ｚ浪８１Ｈｚ 注目するスペクトルは ９Ｊ３１ Ｘｎ＝！Ｌ８１ Ｘｉ ６＝１５７．０Ｈｚ
従って、第１６番目の）々ンドのスペクトルの音圧レベ
ルが、４７００ｒ９ｍ時のトラッキングレベルとなる。
６．３１１ｚ０．７９６ ｍ＋戒 分析ＭＡＸレンジは＝１２５６．３÷２．５６＝４９（
Ｌ７１１ｚ浪８１Ｈｚ 注目するスペクトルは ９Ｊ３１ Ｘｎ＝！Ｌ８１ Ｘｉ ６＝１５７．０Ｈｚ
従って、第１６番目の）々ンドのスペクトルの音圧レベ
ルが、４７００ｒ９ｍ時のトラッキングレベルとなる。
以上のようにして、本発明の第２実施例によれば、フィ
ルタの中心周波数が変化し、第９図には前記車両エンジ
ンのこもり音分析におけるノ々ンドノにスフィルタの分
析ノ々ンド幅特性が示されており、図から明らかなよう
に、分析ノ々ンＰ幅はほとんど±Ｉ Ｈｚのノ々ンド幅
変動内に抑えることが可能となり、従来のような７９７
１幅の拡大による誤差を確実に除去可能である。
ルタの中心周波数が変化し、第９図には前記車両エンジ
ンのこもり音分析におけるノ々ンドノにスフィルタの分
析ノ々ンド幅特性が示されており、図から明らかなよう
に、分析ノ々ンＰ幅はほとんど±Ｉ Ｈｚのノ々ンド幅
変動内に抑えることが可能となり、従来のような７９７
１幅の拡大による誤差を確実に除去可能である。
前述した第２実施例では分析するノ々ンドパスフィルタ
の中心周波数をトラッキング信号に同期した周波数に一
致させているが同様の作用を有する第３実施例が第１０
図に示され、第２実施例と対応する部材には同一符号を
付して説明を省略する。
の中心周波数をトラッキング信号に同期した周波数に一
致させているが同様の作用を有する第３実施例が第１０
図に示され、第２実施例と対応する部材には同一符号を
付して説明を省略する。
すなわち、トラッキング信号２００は回転数カウンタ３
０によってその回転パルス信号が計数さ才１、次にこの
計数信号は間引率演算器３２に供給されて所望の間引率
が演算され、次にこの間引率信号は間引回路３４へ供給
され、サンプリング信号発生器２８からのサンプリング
信号に間引作用が行なわれる。従って、この間引率によ
って周波数分析レンジがある範囲で変化し、トラッキン
グ信号の周波数に分析する各次数の周波数スペクトルの
７９７１幅の中心周波数ｆ（を次数倍で一致させること
が可能となる。
０によってその回転パルス信号が計数さ才１、次にこの
計数信号は間引率演算器３２に供給されて所望の間引率
が演算され、次にこの間引率信号は間引回路３４へ供給
され、サンプリング信号発生器２８からのサンプリング
信号に間引作用が行なわれる。従って、この間引率によ
って周波数分析レンジがある範囲で変化し、トラッキン
グ信号の周波数に分析する各次数の周波数スペクトルの
７９７１幅の中心周波数ｆ（を次数倍で一致させること
が可能となる。
以上説明したように、本発明によれば、トラッキング信
号の周波数変動に対しても）９７１幅をはとんと一定と
して特に高周波数帯域での誤差発生を除去することが可
能となり、デジタルフーリエ変換を効果的に利用して定
幅トラッキング分析を行なうことが可能となり、一台の
ＦＦＴ演算器により所望の周波数分析が定幅トラッキン
グ可能となるので、従来のアナログ分析計のような多数
のフィルタを必要とすることなく、小型低コストの分析
装置を製造可能となり、特に車両等においては車載型の
分析針を可能とするものである。
号の周波数変動に対しても）９７１幅をはとんと一定と
して特に高周波数帯域での誤差発生を除去することが可
能となり、デジタルフーリエ変換を効果的に利用して定
幅トラッキング分析を行なうことが可能となり、一台の
ＦＦＴ演算器により所望の周波数分析が定幅トラッキン
グ可能となるので、従来のアナログ分析計のような多数
のフィルタを必要とすることなく、小型低コストの分析
装置を製造可能となり、特に車両等においては車載型の
分析針を可能とするものである。
第１図は従来のデジタル７−リエ変換を用いたトラッキ
ング周波数分析装置の概略構成を示すブロック図、 第２Ａ、２Ｂ図は第１図の作用説明図、第３図は本発明
に係るトラッキング分析方法を適用した分析回路の好適
な第１ブロック図を示すブロック図、 第４図は第１実施例の作用説明図、 第５．６．７図は第１実施例の問題点を示す説明図、 第８図は本発明の分析方法を用いた回路の好適な第２実
施例を示すブロック図、 第９図は第８図の特性図、 第１Ｏ図は本発明の第３実施例を示すブロック図である
。 １２・・・ＡＤ変換器、１４・・す々ラフアメモリ、１
６・・・ＦＰＴ演算器、１８・・・スペクトル検出回路
、２８・・・サンプリング信号発生器、３２・・・間引
率演算器、３４・・・間引回路、１００・・・被測定信
号、２００−・・トラッキング信号。 代理人 弁理士 吉 １）研 二 第５図 第６図 ／ｉｌＪ軟 第７図 ／Ｉｆ λ軟
ング周波数分析装置の概略構成を示すブロック図、 第２Ａ、２Ｂ図は第１図の作用説明図、第３図は本発明
に係るトラッキング分析方法を適用した分析回路の好適
な第１ブロック図を示すブロック図、 第４図は第１実施例の作用説明図、 第５．６．７図は第１実施例の問題点を示す説明図、 第８図は本発明の分析方法を用いた回路の好適な第２実
施例を示すブロック図、 第９図は第８図の特性図、 第１Ｏ図は本発明の第３実施例を示すブロック図である
。 １２・・・ＡＤ変換器、１４・・す々ラフアメモリ、１
６・・・ＦＰＴ演算器、１８・・・スペクトル検出回路
、２８・・・サンプリング信号発生器、３２・・・間引
率演算器、３４・・・間引回路、１００・・・被測定信
号、２００−・・トラッキング信号。 代理人 弁理士 吉 １）研 二 第５図 第６図 ／ｉｌＪ軟 第７図 ／Ｉｆ λ軟
Claims (1)
- （１）広帯域の周波数成分を含む被測定信号をデジタル
フーリエ演算して周波数スペクトルを求め、トラッキン
グ信号の周波数に対応した周波数成分のス被りトルのみ
を取り出し、トラッキング信号の周波数変動に追従して
被測定信号の周波数分析を行なうトラッキング分析方法
において、デジタルフーリエ演算を行なうためのサンプ
リング周波数を所定範囲内に設定してデジタルフーリエ
演算の周波数スペクトルレンジを一定あるいはある範囲
内とし、トラッキング信号の周波数変動に対応して取り
出す周波数スペクトルを選択することによって、デジタ
ルフーリエ演算の７９７１幅をトラッキング信号の周波
数変動に拘わらす定幅あるいはある範囲内としたことを
特徴とするトラッキング分析方法。 （２、特許請求の範囲（１）記載の方法において、選択
的に取り出される周波数スペクトルのノ々ンｒの中心周
波数をトラッキング信号の周波数と一致させるためにフ
ーリエ演算のためにサンプリングされたデジタル信号を
トラッキング信号の周波数に対応した間引率で間引くこ
とを特徴とするトラッキング分析方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57014522A JPS58131518A (ja) | 1982-02-01 | 1982-02-01 | トラッキング分析方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57014522A JPS58131518A (ja) | 1982-02-01 | 1982-02-01 | トラッキング分析方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS58131518A true JPS58131518A (ja) | 1983-08-05 |
| JPH0247688B2 JPH0247688B2 (ja) | 1990-10-22 |
Family
ID=11863429
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP57014522A Granted JPS58131518A (ja) | 1982-02-01 | 1982-02-01 | トラッキング分析方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS58131518A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006137142A1 (ja) * | 2005-06-23 | 2006-12-28 | Rion Co., Ltd. | エンジン回転数計測方法及びその装置 |
| US7720646B2 (en) | 2007-02-09 | 2010-05-18 | Ono Sokki Co., Ltd. | Signal processor and tracking method of signal search range |
| JP2013015410A (ja) * | 2011-07-04 | 2013-01-24 | Nsk Ltd | 姿勢状態評価装置、及び姿勢状態評価方法 |
| US20160155537A1 (en) * | 2013-09-24 | 2016-06-02 | Furukawa Electric Co., Ltd. | Submarine cable and multilayer tape for impermeable layer of same |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5522144A (en) * | 1978-08-04 | 1980-02-16 | Mitsubishi Electric Corp | Automatic judging device |
| JPS56135129A (en) * | 1980-03-26 | 1981-10-22 | Kawasaki Steel Corp | Diagnostic unit for rotary machine |
-
1982
- 1982-02-01 JP JP57014522A patent/JPS58131518A/ja active Granted
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5522144A (en) * | 1978-08-04 | 1980-02-16 | Mitsubishi Electric Corp | Automatic judging device |
| JPS56135129A (en) * | 1980-03-26 | 1981-10-22 | Kawasaki Steel Corp | Diagnostic unit for rotary machine |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006137142A1 (ja) * | 2005-06-23 | 2006-12-28 | Rion Co., Ltd. | エンジン回転数計測方法及びその装置 |
| JPWO2006137142A1 (ja) * | 2005-06-23 | 2009-01-08 | リオン株式会社 | エンジン回転数計測方法及びその装置 |
| JP4651667B2 (ja) * | 2005-06-23 | 2011-03-16 | リオン株式会社 | エンジン回転数計測方法及びその装置 |
| US7720646B2 (en) | 2007-02-09 | 2010-05-18 | Ono Sokki Co., Ltd. | Signal processor and tracking method of signal search range |
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| US20160155537A1 (en) * | 2013-09-24 | 2016-06-02 | Furukawa Electric Co., Ltd. | Submarine cable and multilayer tape for impermeable layer of same |
| US10056171B2 (en) * | 2013-09-24 | 2018-08-21 | Furukawa Electric Co., Ltd. | Submarine cable and multilayer tape for impermeable layer of same |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0247688B2 (ja) | 1990-10-22 |
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