JPS6125951A - 着火時振動の包絡線波形の統計的特徴を利用するエンジンの異常診断方式 - Google Patents
着火時振動の包絡線波形の統計的特徴を利用するエンジンの異常診断方式Info
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- JPS6125951A JPS6125951A JP14733284A JP14733284A JPS6125951A JP S6125951 A JPS6125951 A JP S6125951A JP 14733284 A JP14733284 A JP 14733284A JP 14733284 A JP14733284 A JP 14733284A JP S6125951 A JPS6125951 A JP S6125951A
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- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M15/00—Testing of engines
- G01M15/04—Testing internal-combustion engines
- G01M15/12—Testing internal-combustion engines by monitoring vibrations
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】
（産業上の利用分野）
本発明は、発電用、゛船舶用等の大型のディーゼル・エ
ンジンをはじめ各種エンジンの異常検知と診断を行う方
式に関する。
ンジンをはじめ各種エンジンの異常検知と診断を行う方
式に関する。
（従来技術）
エンジンの故障、例えば発電用ディーゼル・エンジンの
故障には排気弁ふきぬけ、排気弁タペット間隙大、燃料
弁ばねゆるみ、燃料噴射角の狂い、等がある。これらは
いずれもエンジンの出力低下。
故障には排気弁ふきぬけ、排気弁タペット間隙大、燃料
弁ばねゆるみ、燃料噴射角の狂い、等がある。これらは
いずれもエンジンの出力低下。
エンジン効率の劣化、温度の異常上昇、機械的磨耗の促
進などにつながるが、とくに排気弁の亀裂（ふきぬけ）
が弁の破損に進展し、その破片が後段の過給機に侵入し
た場合には重大故障をひきおこすことが多い。このよう
なエンジン異常を検知するために、排気ガスの温度変化
、エンジンから発生ずる振動・音・超音波などを監視す
る方法が試みられているが、いずれも決定的な異常検出
法とは言えず、まして異常診断には程遠い現状である。
進などにつながるが、とくに排気弁の亀裂（ふきぬけ）
が弁の破損に進展し、その破片が後段の過給機に侵入し
た場合には重大故障をひきおこすことが多い。このよう
なエンジン異常を検知するために、排気ガスの温度変化
、エンジンから発生ずる振動・音・超音波などを監視す
る方法が試みられているが、いずれも決定的な異常検出
法とは言えず、まして異常診断には程遠い現状である。
（発明の目的）
本発明はエンジン等の着火時振動波形の特徴に着目して
エンジンの異常を検知・診断し、重大故障への発展を未
然に防止する新規な方式を提供することを目的とするも
のである。
エンジンの異常を検知・診断し、重大故障への発展を未
然に防止する新規な方式を提供することを目的とするも
のである。
即ち、エンジン等の着火時の振動波形をエンジン等の種
々の運転状態について調べたところ、振動の包絡線波形
は故障の種類に応じてそれぞれ特有の形状を示すことが
分かった。そしてその包絡線波形の統計的特性値によっ
て波形の差異を定量的に評価でき、従ってこの包絡線波
形の統計的特性値の差異を故障判別に利用できることが
分かった。本発明はこのようなエンジン等の故障状態に
ついての解明に基づき新規な異常診断方式を提供するも
のである。
々の運転状態について調べたところ、振動の包絡線波形
は故障の種類に応じてそれぞれ特有の形状を示すことが
分かった。そしてその包絡線波形の統計的特性値によっ
て波形の差異を定量的に評価でき、従ってこの包絡線波
形の統計的特性値の差異を故障判別に利用できることが
分かった。本発明はこのようなエンジン等の故障状態に
ついての解明に基づき新規な異常診断方式を提供するも
のである。
（発明の構成）
本発明の第１の発明によるエンジンの異常診断方式は、
エンジンの着火時のシリンダにおける振動を一定時間毎
に検出する振動検出手段と、その振動検出手段の出力す
る振動信号の包絡線波形を抽出する包絡線抽出手段と、
抽出した包絡線波形からその波形を特徴づける複数個の
統計的特性値を算出する包絡線波形特徴抽出手段と、前
記包絡線波形の統計的特性値と運転状態との対応関係を
表す運転状態判別パターンに対し、前記算出した統計的
特性値を照合して、運転状態を判別する運転状態判別手
段とを備えたことを特徴とする。
エンジンの着火時のシリンダにおける振動を一定時間毎
に検出する振動検出手段と、その振動検出手段の出力す
る振動信号の包絡線波形を抽出する包絡線抽出手段と、
抽出した包絡線波形からその波形を特徴づける複数個の
統計的特性値を算出する包絡線波形特徴抽出手段と、前
記包絡線波形の統計的特性値と運転状態との対応関係を
表す運転状態判別パターンに対し、前記算出した統計的
特性値を照合して、運転状態を判別する運転状態判別手
段とを備えたことを特徴とする。
前記統計的特性値としては、実効値、相互相関関数の非
対称面積、歪み度、尖かり度の４個の統計的量を用いる
ことができ、これによりエンジンの異常の的確な検知・
診断を行うことができる。
対称面積、歪み度、尖かり度の４個の統計的量を用いる
ことができ、これによりエンジンの異常の的確な検知・
診断を行うことができる。
また、前記統計的特性値としてはその指数平滑平均値を
用いることにより、故障による特性変化を的確に捉える
ことができる。
用いることにより、故障による特性変化を的確に捉える
ことができる。
本発明の第２の発明によるエンジンの異常診断方式は、
エンジンの着火時のシリンダにおける振動を一定時間毎
に検出する振動検出手段と、その振動検出手段の出力す
る振動信号の包絡線波形を抽出する包絡線抽出手段と、
正常運転状態に対応する標準包絡線波形および各種の異
常運転状態に対応する基準包絡線波形と、前記包絡線抽
出手段により抽出した包絡線波形とから、各種運転状態
ごとの相互相関関数の非対称面積の指数平均値を算出す
る包絡線波形相似度手段と、前記包絡線波形相似度手段
の出力を記録表示する出力手段とを備えたことを特徴と
する。
エンジンの着火時のシリンダにおける振動を一定時間毎
に検出する振動検出手段と、その振動検出手段の出力す
る振動信号の包絡線波形を抽出する包絡線抽出手段と、
正常運転状態に対応する標準包絡線波形および各種の異
常運転状態に対応する基準包絡線波形と、前記包絡線抽
出手段により抽出した包絡線波形とから、各種運転状態
ごとの相互相関関数の非対称面積の指数平均値を算出す
る包絡線波形相似度手段と、前記包絡線波形相似度手段
の出力を記録表示する出力手段とを備えたことを特徴と
する。
本発明の第３の発明によるエンジンの異常診断方式は、
第１の発明と第２の発明の構成を組み合わせた構成を有
し、異常診断の精度をより高めたものである。
第１の発明と第２の発明の構成を組み合わせた構成を有
し、異常診断の精度をより高めたものである。
（基本的な考え方）
前述のようにエンジン等の着火時の振動波形をエンジン
等の種々の運転状態について調べたところ、振動の包絡
線波形は故障の種類に応じてそれぞれ特有の形状を示す
こと、およびその包絡線波形の統計的特性値によって波
形の差異を定量的に評価でき、従ってこの包絡線波形の
統計的特性値の差異を故障判別に利用できることが分か
った。
等の種々の運転状態について調べたところ、振動の包絡
線波形は故障の種類に応じてそれぞれ特有の形状を示す
こと、およびその包絡線波形の統計的特性値によって波
形の差異を定量的に評価でき、従ってこの包絡線波形の
統計的特性値の差異を故障判別に利用できることが分か
った。
これについて更に詳細に説明する。
本発明においては、エンジン着火時のシリンダ側壁にお
ける振動を一定時間（５乃至１０分）ごとに゛検出素子
によってとりだし、これを全波整流して得られた包絡線
波形をＡＤ変換器によって数値化した後マイクロコンピ
ュータにとり込み以後の解析に使用する。サンプリング
周期は、第１図の着火暗振動包絡線波形に示すように、
０．５乃至２ｍｓ、サンプリング点数Ｎは４０乃至５０
点である。なお、シリンダの側壁の振動を用いるのは、
エンジンの各部位のうち側壁における振動波形が故障の
種類によって異なった形状を示し、故障識別が容易とな
るからである。
ける振動を一定時間（５乃至１０分）ごとに゛検出素子
によってとりだし、これを全波整流して得られた包絡線
波形をＡＤ変換器によって数値化した後マイクロコンピ
ュータにとり込み以後の解析に使用する。サンプリング
周期は、第１図の着火暗振動包絡線波形に示すように、
０．５乃至２ｍｓ、サンプリング点数Ｎは４０乃至５０
点である。なお、シリンダの側壁の振動を用いるのは、
エンジンの各部位のうち側壁における振動波形が故障の
種類によって異なった形状を示し、故障識別が容易とな
るからである。
エンジンに種々の人工故障を起させて、着火時のシリン
ダ側壁の振動包絡線波形を測定した例を第２図に示す。
ダ側壁の振動包絡線波形を測定した例を第２図に示す。
故障としては、排気弁タペット間隙大Ｅ、燃料弁ばねゆ
るみＫ、燃料噴射角進みＨ１燃料噴射角おくれ工、排気
弁ふ宇ぬけＪ等を人工的に生成した。これらの波形を観
察すると、平常時と故障時および故障の種類によって波
形が異なることが分かる。
るみＫ、燃料噴射角進みＨ１燃料噴射角おくれ工、排気
弁ふ宇ぬけＪ等を人工的に生成した。これらの波形を観
察すると、平常時と故障時および故障の種類によって波
形が異なることが分かる。
第２図のような波形の差異を定量的に評価するために、
マイクロコンピュータにとり込んだ波形のサンプリング
値を用いて下記の４種類の統計量（以下、特性値と呼ぶ
）即ち、（ｉ）実効値（記号：ＳＤ）、（ｉｉ）相関関
数の非対称面積（記号：８１）、（ｎｉ）歪み度（記号
：ＢＥＴＡｌ、）および（ｔｖ）尖がり度（記号：ＢＥ
ＴＡ２）を用いる。
マイクロコンピュータにとり込んだ波形のサンプリング
値を用いて下記の４種類の統計量（以下、特性値と呼ぶ
）即ち、（ｉ）実効値（記号：ＳＤ）、（ｉｉ）相関関
数の非対称面積（記号：８１）、（ｎｉ）歪み度（記号
：ＢＥＴＡｌ、）および（ｔｖ）尖がり度（記号：ＢＥ
ＴＡ２）を用いる。
（１）実効値ＳＤ
振動波の大きさを表す代表的な量で次式で計算する。
振動の振幅とパワーは、正常時と異常時では異なるので
、その違いをマクロ的に捉えるための特性値としてこの
実効値ＳＤを用いる。
、その違いをマクロ的に捉えるための特性値としてこの
実効値ＳＤを用いる。
（ｉｉ）相関関数の非対称面積Ｓｌ
波形（Ｓ準波形）Ｘと波形（測定波形）Ｙのサンプリン
グ値を用い、相互相関関数の値を次式で計算する。
グ値を用い、相互相関関数の値を次式で計算する。
Ｃｙｘ ＜ｋ） ＝ （（１／Ｎ）ΣＸ、・！／＋−ｋ
）／ Ｃ，、’・−（２−１）・・・（２−２） ただし、てＸ、は波形Ｘと波形Ｙの共分散関数で波形Ｘ
の実効値ｘｓｏとｙの実効値ｙ、。の積として次の（３
−１）〜（３−３）式で定義される。
）／ Ｃ，、’・−（２−１）・・・（２−２） ただし、てＸ、は波形Ｘと波形Ｙの共分散関数で波形Ｘ
の実効値ｘｓｏとｙの実効値ｙ、。の積として次の（３
−１）〜（３−３）式で定義される。
８、。・五／Ｎｊｌｘ、” ・・（３−１
）ｋは整数値をとり、波形Ｘを固定し波形ＹをＸに対し
て相対的に左にずらして積和をとる場合に（２−１）式
、その逆の場合に（２−２）式によってそれぞれＣｘｙ
（ｋ）とＣｙｘ （−ｋ）が計算される。波形Ｘと波
形Ｙのピーク値の発生時点が異なるとＣ２Ｘの値はに＝
ｏの軸に関して左右非対称になる。
）ｋは整数値をとり、波形Ｘを固定し波形ＹをＸに対し
て相対的に左にずらして積和をとる場合に（２−１）式
、その逆の場合に（２−２）式によってそれぞれＣｘｙ
（ｋ）とＣｙｘ （−ｋ）が計算される。波形Ｘと波
形Ｙのピーク値の発生時点が異なるとＣ２Ｘの値はに＝
ｏの軸に関して左右非対称になる。
第３図に正常時の波形をＸ、「ふきぬけ」人工故障時の
波形をＹとして計算した相互相関関数の例を示す。特性
値Ｓ１は図に示すようにＣ，Ｘ（ｋ）と横軸で囲まれた
面積とＣア、（−ｋ）と横軸で囲まれた面積との差とし
て定義され、波形Ｘと波形Ｙの「相似度」（逆の立場か
ら見れば相異度）を表す特性として用いられる。
波形をＹとして計算した相互相関関数の例を示す。特性
値Ｓ１は図に示すようにＣ，Ｘ（ｋ）と横軸で囲まれた
面積とＣア、（−ｋ）と横軸で囲まれた面積との差とし
て定義され、波形Ｘと波形Ｙの「相似度」（逆の立場か
ら見れば相異度）を表す特性として用いられる。
（市）歪み度、および（ｉｖ）尖がり度歪み度と尖かり
度は、ともに統計学で確率密度曲線の形すなわち事象の
確率分布の形を表わす測度として用いられている統計量
である。本発明では振動の包絡線波形を統計学における
確率密度曲線とみなして、統計学で用いるのと同じ計算
式、すなわち下記の（４）式と（５）式によって歪み度
（ＢＥＴＡＩ）と尖がり度（ＢＥＴＡ２）とを計算する
。
度は、ともに統計学で確率密度曲線の形すなわち事象の
確率分布の形を表わす測度として用いられている統計量
である。本発明では振動の包絡線波形を統計学における
確率密度曲線とみなして、統計学で用いるのと同じ計算
式、すなわち下記の（４）式と（５）式によって歪み度
（ＢＥＴＡＩ）と尖がり度（ＢＥＴＡ２）とを計算する
。
（４）式と（５）式に示すようにＢＥＴＡＩとＢＥＴＡ
２は、それぞれ波形の３次モーメントと４次モーメント
を同じ波形の分散（つまり２次モーメント）で正規化し
た値である。
２は、それぞれ波形の３次モーメントと４次モーメント
を同じ波形の分散（つまり２次モーメント）で正規化し
た値である。
第４図（イ）、（ロ）、（ハ）に形状の異なる３個の波
形について歪み度（ＢＥＴＡＩ）と尖がり度（ＢＥＴＡ
２）を計算した例を示す。同図（イ）の波形は歪み度も
尖かり度も大きく、 ＢεＴＡに０．５０６４４４ 、 ＢＥＴＡ２ ＝ ３
．５６３１である。同図（ロ）の波形は（イ）の波形に
比べて歪み度、尖がり度とも小さく、 ＢＥＴＡＩ ＝ ０．１９２４２２ 、 ＢＥＴＡ２
＝ ２．９７６３である。同図（ハ）は３個の波形のう
ちもっとも歪み度も尖かり度も小さく、 ＢＥＴＡＩ ＝ ０．２２１９２３Ｘ１０−４． ＢＥ
ＴＡ２ ＝ ２．４９９６３である。この例かられかる
ように、ＢＥＴＡＩとＢＥＴＡ２は波形の差異を評価す
る指標として用いることができる。
形について歪み度（ＢＥＴＡＩ）と尖がり度（ＢＥＴＡ
２）を計算した例を示す。同図（イ）の波形は歪み度も
尖かり度も大きく、 ＢεＴＡに０．５０６４４４ 、 ＢＥＴＡ２ ＝ ３
．５６３１である。同図（ロ）の波形は（イ）の波形に
比べて歪み度、尖がり度とも小さく、 ＢＥＴＡＩ ＝ ０．１９２４２２ 、 ＢＥＴＡ２
＝ ２．９７６３である。同図（ハ）は３個の波形のう
ちもっとも歪み度も尖かり度も小さく、 ＢＥＴＡＩ ＝ ０．２２１９２３Ｘ１０−４． ＢＥ
ＴＡ２ ＝ ２．４９９６３である。この例かられかる
ように、ＢＥＴＡＩとＢＥＴＡ２は波形の差異を評価す
る指標として用いることができる。
次に、エンジン故障と着火時の振動包絡線波形の特性値
との対応関係を明らかにするため、各種エンジンについ
て実験を行なった。その−例について説明する。定格出
力３０００ｋｗのディーゼル発電機を用い、人工的に第
１表に示す５種類のエンジン故障ＪＥＫＨＩを発生させ
、７５％負荷にて正常運転時と人工故障の下での運転時
と計６種類について各２０個づつの振動波形を記録し、
その包絡線のテークにより前記のＳＤ、 ＳＬ、 ＢＥ
ＴＡＩ、 ＢＥＴＡ２の特性値を計算した。
との対応関係を明らかにするため、各種エンジンについ
て実験を行なった。その−例について説明する。定格出
力３０００ｋｗのディーゼル発電機を用い、人工的に第
１表に示す５種類のエンジン故障ＪＥＫＨＩを発生させ
、７５％負荷にて正常運転時と人工故障の下での運転時
と計６種類について各２０個づつの振動波形を記録し、
その包絡線のテークにより前記のＳＤ、 ＳＬ、 ＢＥ
ＴＡＩ、 ＢＥＴＡ２の特性値を計算した。
全敗分析による平均特性値の存在区間の推定法に各運転
状態における各特性値相互の差異を調へるために分散分
析法を用いて有意差の検定を行なった。その結果を第１
表に示す。
状態における各特性値相互の差異を調へるために分散分
析法を用いて有意差の検定を行なった。その結果を第１
表に示す。
Ｆ分布表によれば、危険率５％と１％での有意水準は次
の通りである。〔注（）内の数値は危険率を示す。〕
Ｆム（５％） ＝ ４．１０ 、 Ｆ３８（逐） 、
７．５３第２表の値がこの値を越える場合には、上記の
危険率、逆に言えば信頼度９５％および９９％で、特性
値の平均値は異なる母集団に属するものとみなされる。
の通りである。〔注（）内の数値は危険率を示す。〕
Ｆム（５％） ＝ ４．１０ 、 Ｆ３８（逐） 、
７．５３第２表の値がこの値を越える場合には、上記の
危険率、逆に言えば信頼度９５％および９９％で、特性
値の平均値は異なる母集団に属するものとみなされる。
第２表の中には、信頼度５％で有意差がある場合には＊
、信頼度９９％で有意差がある場合には＊申を付しであ
る。第５図は各特性値に対する運転状態の判定区間を示
すもので、統計学において標本平均値の存在区間の推定
に用いられる周知のｔ−分布表によって、２０個の特性
値の平均値の存在する推定区間を別の立場から求めたも
のである。当然のことながら第５図の区間と第１表の値
とは密接な関係があり、第５図の推定区間のへだたりが
大きいほど、第１表の分散比が大きい。
、信頼度９９％で有意差がある場合には＊申を付しであ
る。第５図は各特性値に対する運転状態の判定区間を示
すもので、統計学において標本平均値の存在区間の推定
に用いられる周知のｔ−分布表によって、２０個の特性
値の平均値の存在する推定区間を別の立場から求めたも
のである。当然のことながら第５図の区間と第１表の値
とは密接な関係があり、第５図の推定区間のへだたりが
大きいほど、第１表の分散比が大きい。
第１表 各運転状態における特性値相互の間の分散比有
意水準： 鴎（５％’） ＝４．１０． Ｆふ（］
、５％ ＝ ７．５３従って、上表の数値が４．１０以
上なら信頼度９５％で、また７、５３以上なら信頼度９
９％で各運転状態における特性値は異なる母集団に属す
ると判定できる。
意水準： 鴎（５％’） ＝４．１０． Ｆふ（］
、５％ ＝ ７．５３従って、上表の数値が４．１０以
上なら信頼度９５％で、また７、５３以上なら信頼度９
９％で各運転状態における特性値は異なる母集団に属す
ると判定できる。
運転状態Ｊリパターン
第１表かられかるように、波形の差異を定量的に評価す
るための４種類の特性値は、異なる運転状態の下で、き
わめて有意な差を示す。このことから、これらの特性値
の差異を故障判別に用いる有力な手がかりが得られる。
るための４種類の特性値は、異なる運転状態の下で、き
わめて有意な差を示す。このことから、これらの特性値
の差異を故障判別に用いる有力な手がかりが得られる。
本発明における第５図に示すような特性値の判別区間は
この点に着目して導かれたものである。エンジンの型式
・定格などの個体差によって、故障の種類と故障判別区
間は定量的には異なってくるが、基本的な異常診断の考
え方はエンジンの型式・定格いかんにかかわらず適用可
能である。
この点に着目して導かれたものである。エンジンの型式
・定格などの個体差によって、故障の種類と故障判別区
間は定量的には異なってくるが、基本的な異常診断の考
え方はエンジンの型式・定格いかんにかかわらず適用可
能である。
ここで、第５図の各特性値に対する運転状態判定区間の
図について説明すると、各特性値について、前記解析に
基づく各運転状態Ｂ、Ｅ、に、Ｈ。
図について説明すると、各特性値について、前記解析に
基づく各運転状態Ｂ、Ｅ、に、Ｈ。
Ｉ、Ｊの波形の値の範囲を定めるとともに、１２区間に
クラス分けしたものである。すなわち第５図のようにＳ
Ｄに◎、■、■の３区間、Ｓｌに■、■。
クラス分けしたものである。すなわち第５図のようにＳ
Ｄに◎、■、■の３区間、Ｓｌに■、■。
■、■の４区間、ＢＥＴＡ Ｉに■、■、■の３区間、
ＢＥＴＡ２に［相］、■の２区間の計１２区間を設ける
。これを用いて運転状態の判定をするには、第５図にお
いて、たとえばＳＤが区間Ｏ，Ｓ１が区間■、 ＢＥＴ
ＡＩが区間■、ＢＥＴＡ２が区間［相］に属する場合に
は”′正常運転″と判断し、またＳＤが区間■、Ｓｌが
区間■、ＢＥＴＡＩが区間■、ＢＥＴＡ２が区間■に属
する場合には゛排気弁ふきぬけ異常″と判断する。第２
表は、それぞれの特性値が属する区間と正常・異常およ
び異常の種別との関係を総括して示す運転状態判別パタ
ーンである。
ＢＥＴＡ２に［相］、■の２区間の計１２区間を設ける
。これを用いて運転状態の判定をするには、第５図にお
いて、たとえばＳＤが区間Ｏ，Ｓ１が区間■、 ＢＥＴ
ＡＩが区間■、ＢＥＴＡ２が区間［相］に属する場合に
は”′正常運転″と判断し、またＳＤが区間■、Ｓｌが
区間■、ＢＥＴＡＩが区間■、ＢＥＴＡ２が区間■に属
する場合には゛排気弁ふきぬけ異常″と判断する。第２
表は、それぞれの特性値が属する区間と正常・異常およ
び異常の種別との関係を総括して示す運転状態判別パタ
ーンである。
第２表 運転状態判別パターン
胛Ｊの利用
上記の解析においては、２０個の特性値の平均値を用い
ているが、本発明の異常診断法では、特性値の指数平滑
平均値を用いることが好ましいので、この点について説
明する。
ているが、本発明の異常診断法では、特性値の指数平滑
平均値を用いることが好ましいので、この点について説
明する。
指数平滑平均値は、次の（６）式によって得られる■を
平均特性値とするものである。
平均特性値とするものである。
２、Ｉ＝ α・Ｚイ＋（１−α）・２Ｎ−□ ・・・
（６）ここで、 Ｚｓは時刻Ｎにおける指数平滑平均値 ｚＮは時刻Ｎのデータから計算した特性値α は指数平
滑値で０≦α≦１．０ この（６）式において、指数平滑係数αの値は過去の値
の忘却係数に相当し、αの値が小さいほど過去の特性値
が重視され、逆にαの値が大きいほど現在に近い値が重
視される。種々の運転状態における特性値ＳＤを例にと
って指数平滑平均値を求めたところ、毎回の検出波形か
ら計算したＳＤの値にバラツキがあっても、指数平滑平
均値の変動が小さいことを確認することができた。
（６）ここで、 Ｚｓは時刻Ｎにおける指数平滑平均値 ｚＮは時刻Ｎのデータから計算した特性値α は指数平
滑値で０≦α≦１．０ この（６）式において、指数平滑係数αの値は過去の値
の忘却係数に相当し、αの値が小さいほど過去の特性値
が重視され、逆にαの値が大きいほど現在に近い値が重
視される。種々の運転状態における特性値ＳＤを例にと
って指数平滑平均値を求めたところ、毎回の検出波形か
ら計算したＳＤの値にバラツキがあっても、指数平滑平
均値の変動が小さいことを確認することができた。
ある平均値のまわりに変動する時系列データの指数平滑
平均値は指数平滑係数αを小さくするほど真の平均値に
近づき、その変動は小さくなるが、一方αを小さくする
と、特性値の急変に対する追従がおくれる。αの値は対
象とする機器に固有の故障による現象の変化特性と、特
性値を計算する時間間隔を考慮して適切にきめられるべ
きであるが、本実験に用いたディーゼル・エンジンに関
しては０．０５ないし０．１程度が適当である。
平均値は指数平滑係数αを小さくするほど真の平均値に
近づき、その変動は小さくなるが、一方αを小さくする
と、特性値の急変に対する追従がおくれる。αの値は対
象とする機器に固有の故障による現象の変化特性と、特
性値を計算する時間間隔を考慮して適切にきめられるべ
きであるが、本実験に用いたディーゼル・エンジンに関
しては０．０５ないし０．１程度が適当である。
−例として、特性値の一つである相互相関関数の非対称
面積Ｓ１に着目し、ある時刻にエンジン故障が発生し、
Ｓｌが急変した場合を想定して、Ｓｌの指数平滑平均値
（α＝Ｏ，Ｌ）の変化状況をシミュレーションで求めた
結果を第６図に示す。第６図において実線は正常運転状
態が継続する場合を示し、当然のことながら、指数平滑
平均値には顕著な変化は認められない。第６図の点線は
図中に記入したそれぞれの故障が１点鎖線で示した時刻
１０の点で発生した場合の特性値の変化状況を示したも
ので、故障発生後、特性値Ｓ１は徐々に変化をはしめ、
ある時間後に一定値に達する。
面積Ｓ１に着目し、ある時刻にエンジン故障が発生し、
Ｓｌが急変した場合を想定して、Ｓｌの指数平滑平均値
（α＝Ｏ，Ｌ）の変化状況をシミュレーションで求めた
結果を第６図に示す。第６図において実線は正常運転状
態が継続する場合を示し、当然のことながら、指数平滑
平均値には顕著な変化は認められない。第６図の点線は
図中に記入したそれぞれの故障が１点鎖線で示した時刻
１０の点で発生した場合の特性値の変化状況を示したも
ので、故障発生後、特性値Ｓ１は徐々に変化をはしめ、
ある時間後に一定値に達する。
皿低魔騰番
４個の特性値を利用した第２表に示すような運転状態判
別パターンにより、運転状態の判別が可能であることは
前述の通りであるが、２つの波形の相似度を表す相互相
関関数の非対称面積Ｓ１の変化からも、故障が進行しつ
つあるかどうか等の運転状態の異常の検知・診断を行う
ことができる。
別パターンにより、運転状態の判別が可能であることは
前述の通りであるが、２つの波形の相似度を表す相互相
関関数の非対称面積Ｓ１の変化からも、故障が進行しつ
つあるかどうか等の運転状態の異常の検知・診断を行う
ことができる。
この相似度による異常の判別は単独に実施し得るが、前
記の運転状態判別パターンによる判別と併用することに
より診断をより的確に行うことが可能となる。
記の運転状態判別パターンによる判別と併用することに
より診断をより的確に行うことが可能となる。
第７図は、この相似度検出の仕方の概略を示すもので、
まず、平常運転時および各種の人工故障試験時の波形デ
ータの適当数を平均してそれぞれ正常、排気弁ふきぬけ
、排気弁タペット大、燃料弁ばねゆるみ、燃料噴射角進
み、燃料噴射角遅れ等の標準波形ＢＳ、 ＪＳ、 ＥＳ
、 ＫＳ、 ）Ｉｓ、 ＩＳをつくるこの各々と検出器
によってとり出したエンジンの着火時の波形Ｔの包絡線
とから、それぞれの相互相関関数の非対称面積５ＩＢＴ
、 ５ＩＪＴ、 ５ＩＥＴ、 ５ＩＫＴ。
まず、平常運転時および各種の人工故障試験時の波形デ
ータの適当数を平均してそれぞれ正常、排気弁ふきぬけ
、排気弁タペット大、燃料弁ばねゆるみ、燃料噴射角進
み、燃料噴射角遅れ等の標準波形ＢＳ、 ＪＳ、 ＥＳ
、 ＫＳ、 ）Ｉｓ、 ＩＳをつくるこの各々と検出器
によってとり出したエンジンの着火時の波形Ｔの包絡線
とから、それぞれの相互相関関数の非対称面積５ＩＢＴ
、 ５ＩＪＴ、 ５ＩＥＴ、 ５ＩＫＴ。
５ＩＨＴ、 ５ＩＩＴを計算する。そして、その指数平
滑平均値を記録計等により記録し、監視することによっ
て運転状態の変化を知ることができる６例えば、第７図
の５ＩＢＴの記録が徐々に増加傾向を示すと同時に５Ｉ
ＪＴの記録が減少傾向を示す場合には、［排気弁ふきぬ
け故障」が進行しつつあると判断することができる。
滑平均値を記録計等により記録し、監視することによっ
て運転状態の変化を知ることができる６例えば、第７図
の５ＩＢＴの記録が徐々に増加傾向を示すと同時に５Ｉ
ＪＴの記録が減少傾向を示す場合には、［排気弁ふきぬ
け故障」が進行しつつあると判断することができる。
（実施例の説明）
以下１本発明の実施例について説明する。
第８図は前記運転状態判別パターンと、波形相似度検出
とによる判断を併用する本発明の一実施例のシステム全
体の構成を示すブロック図である。
とによる判断を併用する本発明の一実施例のシステム全
体の構成を示すブロック図である。
振動検出手段１は、エンジンのシリンダ中央側壁部のエ
ンジン着火暗振動をセンサで５〜１０分程度の一定時間
毎に検出する部分である。
ンジン着火暗振動をセンサで５〜１０分程度の一定時間
毎に検出する部分である。
包絡線抽出手段２は、数百上から数１０七にわたる広い
周波数帯の成分を含むセンサ出力波形からその包絡線の
波形を抽出する部分である。包絡線波形の抽出はセンサ
出力を全波整流した後、低域フィルタを通すことにより
行うことができる。
周波数帯の成分を含むセンサ出力波形からその包絡線の
波形を抽出する部分である。包絡線波形の抽出はセンサ
出力を全波整流した後、低域フィルタを通すことにより
行うことができる。
ＡＤ変換器３は、前記抽出して包絡線波形をサンプリン
グして数値化する部分である。
グして数値化する部分である。
包絡線波形特徴抽出手段４は、実効値ＳＤを（１）式に
より、歪み度ＢＡＴＡ を（４）式により、尖り度ＢＡ
ＴＡ２を（５）式により、それぞれ算出するとともに、
それらの指数平滑平均値を（６）式により算出する部分
である。
より、歪み度ＢＡＴＡ を（４）式により、尖り度ＢＡ
ＴＡ２を（５）式により、それぞれ算出するとともに、
それらの指数平滑平均値を（６）式により算出する部分
である。
包絡線相似度検出手段５は、正常、排気弁吹き抜け、排
気弁タペット大、燃料弁ばねゆるみ、燃料噴射角進み、
燃料噴射角遅れ等の参照波形ＢＳ。
気弁タペット大、燃料弁ばねゆるみ、燃料噴射角進み、
燃料噴射角遅れ等の参照波形ＢＳ。
ＪＳ、 ＥＳ、 ＫＳ、 Ｈ５，ＩＳを予め設定してお
き、この各々とＡＤ変換器からのエンジン着火暗振動の
包絡線波形Ｔとから、それぞれの相互相関関数の非対称
面積５ＩＢＴ、、 ５ＩＪＴ、 ５ＩＥＴ、 Ｓ、１に
Ｔ、 ５ＩＨＴ、 ５ＩＩＴを（２−１）式および（２
−２）式を用いて計算するとともに、それぞれの指数平
滑平均値を（６）式により計算する部分である。
き、この各々とＡＤ変換器からのエンジン着火暗振動の
包絡線波形Ｔとから、それぞれの相互相関関数の非対称
面積５ＩＢＴ、、 ５ＩＪＴ、 ５ＩＥＴ、 Ｓ、１に
Ｔ、 ５ＩＨＴ、 ５ＩＩＴを（２−１）式および（２
−２）式を用いて計算するとともに、それぞれの指数平
滑平均値を（６）式により計算する部分である。
運転状態判別手段６は、包絡線波形特徴抽出手段４およ
び包絡線波形相似度検出手段５の出力する指数平均値で
表された特性値ＳＤ、 ＢＡＴＡＩ、 ＢＡＴＡ２゜５
ＩＢＴを第５図に示すような予め設定した運転状態判定
区間◎〜■と比較して、どれとどれの区間に属するかを
決定し、次に第２表の運転状態判別パターンにより運転
状態の種別を判定表示するものである。
び包絡線波形相似度検出手段５の出力する指数平均値で
表された特性値ＳＤ、 ＢＡＴＡＩ、 ＢＡＴＡ２゜５
ＩＢＴを第５図に示すような予め設定した運転状態判定
区間◎〜■と比較して、どれとどれの区間に属するかを
決定し、次に第２表の運転状態判別パターンにより運転
状態の種別を判定表示するものである。
連続記録計７は、包絡線波形相似度検出手段５の出力す
る指数平滑平均値で表された相互相関関数の非対称面積
５ＩＢＴ、 ５ＩＪＴ、 ５ＩＥＴ、 ５ＩＫＴ、 Ｓ
］、ＨＴ。
る指数平滑平均値で表された相互相関関数の非対称面積
５ＩＢＴ、 ５ＩＪＴ、 ５ＩＥＴ、 ５ＩＫＴ、 Ｓ
］、ＨＴ。
５ＬＩＴを連続的に記録する出力手段である。運転員は
この連続記録計７および運転状態判別手段６の表示を監
視してエンジンの状態を総合判定する。
この連続記録計７および運転状態判別手段６の表示を監
視してエンジンの状態を総合判定する。
なお、包絡線波形特徴抽出手段４および包絡線波形相似
度検出手段５は、ディジタル論理素子を組み合わせた専
用の個別回路として通常の設計により実現することが可
能であるが、これらの手段４．５をマイクロ・コンピュ
ータとプログラムにより構成すると装置を小形かつ安価
に実現できる。
度検出手段５は、ディジタル論理素子を組み合わせた専
用の個別回路として通常の設計により実現することが可
能であるが、これらの手段４．５をマイクロ・コンピュ
ータとプログラムにより構成すると装置を小形かつ安価
に実現できる。
次に、そのマイクロ・コンピュータを用いた更に具体的
な実施例について説明する。
な実施例について説明する。
第９図は、１６気筒、回転数４５Ｏｒｐｍの４サイクル
デイーゼルエンジンを対称とした装置の例である。
デイーゼルエンジンを対称とした装置の例である。
振動検出手段１は１６個の各気筒の中央側壁に設けられ
た振動を検出するためのセンサ１１からなる。
た振動を検出するためのセンサ１１からなる。
１６個のセンサ出力は、それぞれ全波整流増幅回路１２
によって構成された包絡線抽出手段２よって包絡線波形
が抽出され、チャンネル選択サンプル回路１３の１６Ｃ
Ｈマルチプレクサ１４によってエンジンの各気筒の着火
時期に同期して通常のモードでは順次選択され、増幅器
工６により増幅された後、サンプルホールド回路１７に
よりサンプリングが行われる。
によって構成された包絡線抽出手段２よって包絡線波形
が抽出され、チャンネル選択サンプル回路１３の１６Ｃ
Ｈマルチプレクサ１４によってエンジンの各気筒の着火
時期に同期して通常のモードでは順次選択され、増幅器
工６により増幅された後、サンプルホールド回路１７に
よりサンプリングが行われる。
°即ち、４サイクルエンジンでは２回転で吸気、圧縮、
着火、膨張、排気の一行程を行っている。
着火、膨張、排気の一行程を行っている。
また各気筒の点火は軸の回転角度で３６０’ Ｘ２÷１
６＝４５°づつの遅れで発生する６着火時振動包絡線波
形読み取りのタイミングを示す第１０図において（ｃ）
で示すようにある気筒の着火と着火の間隔は６０ｓｅｃ
÷４５°Ｘ ２Ｊ：ｆ２６７ｍｓｅｃである。本実施例
の装置では安定した波形を得るために同一気筒の連続す
る１０個の着火点の波形を読み取り、それを平均したも
のを用いるようにしいるので全部の読み取りには同図（
ｂ）のように２６６７ｍ５ｅｃを要する、また、同図（
ｄ） 、 （ｅ）に示すように一つの着火時振動波形は
１ｍ５ｅｃ間隔でサンプリングされ、５０個の標本化デ
ータが得られる。
６＝４５°づつの遅れで発生する６着火時振動包絡線波
形読み取りのタイミングを示す第１０図において（ｃ）
で示すようにある気筒の着火と着火の間隔は６０ｓｅｃ
÷４５°Ｘ ２Ｊ：ｆ２６７ｍｓｅｃである。本実施例
の装置では安定した波形を得るために同一気筒の連続す
る１０個の着火点の波形を読み取り、それを平均したも
のを用いるようにしいるので全部の読み取りには同図（
ｂ）のように２６６７ｍ５ｅｃを要する、また、同図（
ｄ） 、 （ｅ）に示すように一つの着火時振動波形は
１ｍ５ｅｃ間隔でサンプリングされ、５０個の標本化デ
ータが得られる。
上記のように気筒の着火は一定の回転速度で発生するの
で着火時振動波形データを読み取るためにタイミングパ
ルスを発生して始動しなければならない。第１１図は角
度信号発生回路であり、エンジン軸５１に取り付けたロ
ータリエンコーダ５２より１°のパルス（１回転３６０
個）を発生し、フライホイル５３の基＄０°（Ｎｏ、１
気筒の着火角度）を光電スイッチ５４で検出し、また、
２回転に１回の着火タイミングパルスを得るためにＮ０
０１気筒の燃料噴射弁起動カムの動作を光電変換器５５
で検出する。これらの検出した３信号によりＮ０１１気
筒の着火開始信号パルス（基準０゛信号パルス）を発生
する。
で着火時振動波形データを読み取るためにタイミングパ
ルスを発生して始動しなければならない。第１１図は角
度信号発生回路であり、エンジン軸５１に取り付けたロ
ータリエンコーダ５２より１°のパルス（１回転３６０
個）を発生し、フライホイル５３の基＄０°（Ｎｏ、１
気筒の着火角度）を光電スイッチ５４で検出し、また、
２回転に１回の着火タイミングパルスを得るためにＮ０
０１気筒の燃料噴射弁起動カムの動作を光電変換器５５
で検出する。これらの検出した３信号によりＮ０１１気
筒の着火開始信号パルス（基準０゛信号パルス）を発生
する。
着火点判別回路２６は、Ｎｏ’、１気筒の着火開始信号
を基準としてマイクロコンピュータ２５よりアドレスＡ
。−Ａｔｏで指示される気筒の着火開始信号（データ標
本化起動信号）を発生するものである。第１３図におい
て、コンピュータ２５からのアドレス信号Ａｏ−Ａ、
。は、Ｎｏ、 １−Ｎｏ、 １６の気筒を指定する４５
ｘ （０−］、５）＝Ｏ−６３０ （４５間隔）の
２進化１０進（ＢＣＤ）コードでありＷＲＩＴＥ信号に
よりラッチされる。一方、ＢＣＤ３桁カウンタ６４〜６
６は、基準０°信号により、リセットされロータリエン
コーダ５２からの１°信号をカウントする。このカウン
タの値とラッチ回路２７にラッチされているアドレス信
号Ａｌ、〜Ａ□。の値とが論理素子６７〜８２からなる
比較回路により比較され、両者が一致した時点でアドレ
ス信号Ａ。−ＡｉＯで指定された気筒の着火開始信号を
データ読み込み開始割り込み信号としてマイクロコンピ
ュータ２５のＩＲＰＲＱ端子に入力される。第１４図は
着火開始信号のタイミング例を示すものである。
を基準としてマイクロコンピュータ２５よりアドレスＡ
。−Ａｔｏで指示される気筒の着火開始信号（データ標
本化起動信号）を発生するものである。第１３図におい
て、コンピュータ２５からのアドレス信号Ａｏ−Ａ、
。は、Ｎｏ、 １−Ｎｏ、 １６の気筒を指定する４５
ｘ （０−］、５）＝Ｏ−６３０ （４５間隔）の
２進化１０進（ＢＣＤ）コードでありＷＲＩＴＥ信号に
よりラッチされる。一方、ＢＣＤ３桁カウンタ６４〜６
６は、基準０°信号により、リセットされロータリエン
コーダ５２からの１°信号をカウントする。このカウン
タの値とラッチ回路２７にラッチされているアドレス信
号Ａｌ、〜Ａ□。の値とが論理素子６７〜８２からなる
比較回路により比較され、両者が一致した時点でアドレ
ス信号Ａ。−ＡｉＯで指定された気筒の着火開始信号を
データ読み込み開始割り込み信号としてマイクロコンピ
ュータ２５のＩＲＰＲＱ端子に入力される。第１４図は
着火開始信号のタイミング例を示すものである。
着火点判別回路からの着火点開始信号の入力に応答して
、コンピュータ２５はアドレスＡ。−Ａ７とＷＲＩＴＥ
コマンドを出力する。アドレスＡ４〜Ａ７とコマンドＷ
ＲＩＴＥにより、ＣＨセレクトラッチ信号およびＡＤ変
換開始信号を発生する。ＣＨセレクトラッチ信号とアド
レス信号Ａ。−Ａ３によりマルチプレクサ１４は指定さ
れたＣＨを選択する。
、コンピュータ２５はアドレスＡ。−Ａ７とＷＲＩＴＥ
コマンドを出力する。アドレスＡ４〜Ａ７とコマンドＷ
ＲＩＴＥにより、ＣＨセレクトラッチ信号およびＡＤ変
換開始信号を発生する。ＣＨセレクトラッチ信号とアド
レス信号Ａ。−Ａ３によりマルチプレクサ１４は指定さ
れたＣＨを選択する。
選択されたＣＨの気筒の振動の包絡線波形信号は増幅器
１６を軽でサンプルホールド回路１７へ入力され、サン
プルされる。
１６を軽でサンプルホールド回路１７へ入力され、サン
プルされる。
一方ＡＤ変換開始信号は遅延回路２３で多少遅れて８ビ
ツトＡＤ変換器１８に与えられ、ＡＤ変換を開始する。
ツトＡＤ変換器１８に与えられ、ＡＤ変換を開始する。
同時にＥＱＣ（ＳＴＡＴＵＳ）がＨとなりサンプルホー
ルド回路１７は入力信号をホールドしＡＤ変換が行われ
ディジタル量は３ステ一トラツチ回路１９ヘラッチされ
る。
ルド回路１７は入力信号をホールドしＡＤ変換が行われ
ディジタル量は３ステ一トラツチ回路１９ヘラッチされ
る。
ＡＤ変換が終了すればＥＯＣ信号がＬとなりサンプルホ
ールド回路１７をサンプル状態とし、コンピュータ２５
に変換終了信号として割込みをかける。
ールド回路１７をサンプル状態とし、コンピュータ２５
に変換終了信号として割込みをかける。
そうすると、コンピュータ２５は割込みによりアドレス
Ａ。−Ａ７とコマンドＲＥＡＤを出し、３ステートラツ
チに出力可能化信号０ＵＴＰＵＴ ＥＮＡＢＬＥを与え
て、データ信号ＤＢ、−ＤＢ１を３ステ一トラツチ回路
１９から受は取る。
Ａ。−Ａ７とコマンドＲＥＡＤを出し、３ステートラツ
チに出力可能化信号０ＵＴＰＵＴ ＥＮＡＢＬＥを与え
て、データ信号ＤＢ、−ＤＢ１を３ステ一トラツチ回路
１９から受は取る。
コンピュータ２５においては、１０個の着火波形のデー
タを平均するとともに、前記の実効値ＳＤ、歪み度ＢＡ
ＴＡ１．尖り度ＢＡＴＡ２、相互相関関数の非対称面積
５ＩＢＴ、 ５ＬＪＴ、 ５ＬＥＴ、 ５ＩＫＴ、 ５
ＬＩＴ、 ５ＬＩＴを算出し、且つそれぞれの指数平滑
平均値を算出する。
タを平均するとともに、前記の実効値ＳＤ、歪み度ＢＡ
ＴＡ１．尖り度ＢＡＴＡ２、相互相関関数の非対称面積
５ＩＢＴ、 ５ＬＪＴ、 ５ＬＥＴ、 ５ＩＫＴ、 ５
ＬＩＴ、 ５ＬＩＴを算出し、且つそれぞれの指数平滑
平均値を算出する。
なお、これらの演算のプログラムは当業者の通常の設計
により実現できる。
により実現できる。
また、コンピュータ２５のメモリ部には、第５図の運転
状態判定区間のデータ、および第２表の運転状態判定パ
ターンが予め記録されており、これと前記算出した特性
値とを照合することにより運転状態の判別を行う。
状態判定区間のデータ、および第２表の運転状態判定パ
ターンが予め記録されており、これと前記算出した特性
値とを照合することにより運転状態の判別を行う。
第１５図は本装置の使用時の動作フローを示、す図であ
る。
る。
（１）回転数を読み込み、正常かどうかを調べる。
（１０３，１０４）。本装置では、着火時点を把握する
ために回転数は一定であることが必要である。本装置の
場合回転数は４５０ｒｐｍ一定である。
ために回転数は一定であることが必要である。本装置の
場合回転数は４５０ｒｐｍ一定である。
（２）負荷を読み込み、安定かどうかを調べる（１０５
゜１０６）。また、比較する負荷対応の正常波形を設定
する。即ち、負荷の大きさによって着火時振動の包絡線
波形は異なるので診断時に負荷に変化がないことを確認
し、参照する基準の波形を設定する。
゜１０６）。また、比較する負荷対応の正常波形を設定
する。即ち、負荷の大きさによって着火時振動の包絡線
波形は異なるので診断時に負荷に変化がないことを確認
し、参照する基準の波形を設定する。
（３）気筒選択は自動か選択かを調べる（１０７）。通
常は自動であり、各気筒は順次選択されるが、特定の気
筒で故障が進行しつつあるような場合、スイッチでそれ
を指定することも可能である。ここではそのスイッチの
状態を判別する。
常は自動であり、各気筒は順次選択されるが、特定の気
筒で故障が進行しつつあるような場合、スイッチでそれ
を指定することも可能である。ここではそのスイッチの
状態を判別する。
（４）選択される気筒の着火角度即ち着火時点をアトレ
として着火点判別回路２８に出力し、また、センサ選択
アドレスを決める（１０８〜１１４）。
として着火点判別回路２８に出力し、また、センサ選択
アドレスを決める（１０８〜１１４）。
（５）着火点判別回路２８からの起動信号の有無を調へ
（１１５）、起動信号を確認すればサンプル数を数え、
１０個以内であれば同一センサアドレスをマルチプレク
サ１４に１ｍ５ｅｃおきに５０回送出して５０個の標本
を読み取る（１１６〜１２４）。
（１１５）、起動信号を確認すればサンプル数を数え、
１０個以内であれば同一センサアドレスをマルチプレク
サ１４に１ｍ５ｅｃおきに５０回送出して５０個の標本
を読み取る（１１６〜１２４）。
（６）サンプル数が１０個を越えれば、再び回転数およ
び負荷を調査する（１２６〜１３０）。
び負荷を調査する（１２６〜１３０）。
（７）変化が無ければ特性値の算出その他の計算を行い
、止具の判定を行い、記録、警報等の出力を行う（１３
１）。
、止具の判定を行い、記録、警報等の出力を行う（１３
１）。
（８）計算処理が終れば自動の場合は次の気筒を選択し
てデータを読み取り、各気筒をサイクリックに処理する
（１３２〜１３４）。
てデータを読み取り、各気筒をサイクリックに処理する
（１３２〜１３４）。
（発明の効果）
以上のように、本発明はエンジン等の着火時振動の包絡
線波形の統計的特性値を異常判別に利用しているので、
エンジン等の異常を的確に検知・診断することができ、
重大事故への発展を未然に防止することができる。
線波形の統計的特性値を異常判別に利用しているので、
エンジン等の異常を的確に検知・診断することができ、
重大事故への発展を未然に防止することができる。
第１図は、エンジン着火時振動の包絡線波形を示す図で
ある。 第２図は、エンジンに種々の人工故障を発生させて測定
した着火時振動包絡線波形を示す図である。 第３図は、正常時と排気弁ふきぬけ異常時の波形の相互
相関関数の非対称面積を説明するための図である。 第４図は、異なる波形の歪み度と尖かり度の計算例を示
す図である。 第５図は、各特性値に対する運転状態判定区間を示す図
である。 第６図は、特性値（Ｓｌ）が急変した場合の指数平均値
の推移を示す図である。 第７図は相似度検出の原理を示す図である。 第８図は、本発明の一実施例のブロック図である。 第９図は、各特性値等の算出部にマイクロコンピュータ
を用いた具体的実施例を示す図である。 第１０図は、着火時振動包絡線波形読み取りのための各
タイミングを示すタイミング図である。 第１１図は、角度信号を発生する部分の構成を示す図で
あり、第１２図は、得られた各信号のタイミングの関係
を示す図である。 第１３図は、着火点判別回路を示す図で、第１４図は着
火開始信号のタイミング例を示すものである。 第１５図は、第９図の装置の動作フロー図である。 １・・・振動検出手段、２・・・包絡線抽出手段、３・
・・ＡＤ変換器、４・・・包絡線波形特徴抽出手段、５
・・・包絡線波形相似度検出手段、６・・・運転状態判
別手段、７・・・連続記録計。 特許出願人 九州電機製造株式会社 第１図 第４図 第５図 第６図 □ （１） 、−、、、’！、−ｙ＋＋６ｚ”
−ｖ第ｉ竹−７螢量１−１１〜 □ ３ ざ牙ヤ髪４濃、２に皮、
ｙ９打ゆるみ ＩＫＩ〜に２・−・・０１０．Ｎ０１
．、・・・・・・・・１ 玉第 で＝−一 ・■Ｔに ３１ 、 ９し ｆＩ
ｌ １２１１− 剃似幻炸
押手続補正書（自発） 収入印紙金額 １“ ＩＩＢ ％ＩＩ ５９４４１０カ１
．８腸許庁長官 志 賀 学 殿 １ 事件の表示 特願昭５９−１４□３３２号エンジ
ンの異常診断方式 ３ 補正をする者 ・１１件との関係 出願人 住 所 福岡市南区清水４丁目１９番１８号て・１
称 九州電機製造株式会社 代人名 岡 １） −。 ４、化１４１人 〒１０５
ある。 第２図は、エンジンに種々の人工故障を発生させて測定
した着火時振動包絡線波形を示す図である。 第３図は、正常時と排気弁ふきぬけ異常時の波形の相互
相関関数の非対称面積を説明するための図である。 第４図は、異なる波形の歪み度と尖かり度の計算例を示
す図である。 第５図は、各特性値に対する運転状態判定区間を示す図
である。 第６図は、特性値（Ｓｌ）が急変した場合の指数平均値
の推移を示す図である。 第７図は相似度検出の原理を示す図である。 第８図は、本発明の一実施例のブロック図である。 第９図は、各特性値等の算出部にマイクロコンピュータ
を用いた具体的実施例を示す図である。 第１０図は、着火時振動包絡線波形読み取りのための各
タイミングを示すタイミング図である。 第１１図は、角度信号を発生する部分の構成を示す図で
あり、第１２図は、得られた各信号のタイミングの関係
を示す図である。 第１３図は、着火点判別回路を示す図で、第１４図は着
火開始信号のタイミング例を示すものである。 第１５図は、第９図の装置の動作フロー図である。 １・・・振動検出手段、２・・・包絡線抽出手段、３・
・・ＡＤ変換器、４・・・包絡線波形特徴抽出手段、５
・・・包絡線波形相似度検出手段、６・・・運転状態判
別手段、７・・・連続記録計。 特許出願人 九州電機製造株式会社 第１図 第４図 第５図 第６図 □ （１） 、−、、、’！、−ｙ＋＋６ｚ”
−ｖ第ｉ竹−７螢量１−１１〜 □ ３ ざ牙ヤ髪４濃、２に皮、
ｙ９打ゆるみ ＩＫＩ〜に２・−・・０１０．Ｎ０１
．、・・・・・・・・１ 玉第 で＝−一 ・■Ｔに ３１ 、 ９し ｆＩ
ｌ １２１１− 剃似幻炸
押手続補正書（自発） 収入印紙金額 １“ ＩＩＢ ％ＩＩ ５９４４１０カ１
．８腸許庁長官 志 賀 学 殿 １ 事件の表示 特願昭５９−１４□３３２号エンジ
ンの異常診断方式 ３ 補正をする者 ・１１件との関係 出願人 住 所 福岡市南区清水４丁目１９番１８号て・１
称 九州電機製造株式会社 代人名 岡 １） −。 ４、化１４１人 〒１０５
Claims (5)
- （１）エンジンの着火時のシリンダにおける振動を一定
時間毎に検出する振動検出手段と、その振動検出手段の
出力する振動信号の包絡線波形を抽出する包絡線抽出手
段と、 抽出した包絡線波形からその波形を特徴づける複数個の
統計的特性値を算出する包絡線波形特徴抽出手段と、 前記包絡線波形の統計的特性値と運転状態との対応関係
を表す運転状態判別パターンに対し、前記算出した統計
的特性値を照合して、運転状態を判別する運転状態判別
手段と、 を備えたことを特徴とするエンジンの異常診断方式。 - （２）前記統計的特性値が、実効値、相互相関関数の非
対称面積、歪み度、尖がり度の４個の統計的量であるこ
とを特徴とする特許請求の範囲第（１）項記載のエンジ
ンの異常診断方式。 - （３）前記統計的特性値としてはその指数平滑平均値を
用いることを特徴とする特許請求の範囲第（２）項記載
のエンジンの異常診断方式。 - （４）エンジンの着火時のシリンダにおける振動を一定
時間毎に検出する振動検出手段と、その振動検出手段の
出力する振動信号の包絡線波形を抽出する包絡線抽出手
段と、 正常運転状態に対応する標準包絡線波形および各種の異
常運転状態に対応する基準包絡線波形と、前記包絡線抽
出手段により抽出した包絡線波形とから、各種運転状態
ごとの相互相関関数の非対称面積の指数平均値を算出す
る包絡線波形相似度手段と、 前記包絡線波形相似度手段の出力を記録表示する出力手
段と を備えたことを特徴とするエンジンの異常診断方式。 - （５）エンジンの着火時のシリンダにおける振動を一定
時間毎に検出する振動検出手段と、その振動検出手段の
出力する振動信号の包絡線波形を抽出する包絡線抽出手
段と、 抽出した包絡線波形からその波形を特徴づける複数の統
計的特性値を算出する包絡線波形特徴抽出手段と、 前記包絡線波形の統計的特性値と運転状態との対応関係
を表す運転状態判別パターンに対し、前記算出した統計
的特性値を照合して、運転状態を判別する運転状態判別
手段と、 正常運転状態に対応する標準包絡線波形および各種の異
常運転状態に対応する基準包絡線波形と、前記包絡線抽
出手段により抽出した包絡線波形とから、各種運転状態
ごとの相互相関関数の非対称面積の指数平均値を算出す
る包絡線波形相似度手段と、 前記包絡線波形相似度手段の出力を記録表示する出力手
段と を備えたことを特徴とするエンジンの異常診断方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP14733284A JPS6125951A (ja) | 1984-07-17 | 1984-07-17 | 着火時振動の包絡線波形の統計的特徴を利用するエンジンの異常診断方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP14733284A JPS6125951A (ja) | 1984-07-17 | 1984-07-17 | 着火時振動の包絡線波形の統計的特徴を利用するエンジンの異常診断方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6125951A true JPS6125951A (ja) | 1986-02-05 |
Family
ID=15427785
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP14733284A Pending JPS6125951A (ja) | 1984-07-17 | 1984-07-17 | 着火時振動の包絡線波形の統計的特徴を利用するエンジンの異常診断方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6125951A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| FR2617539A1 (fr) * | 1987-06-30 | 1989-01-06 | Inst Francais Du Petrole | Methode et dispositif de reglage d'un moteur a allumage commande a partir de la distribution statistique d'un ecart angulaire |
| JP2005330954A (ja) * | 2004-04-22 | 2005-12-02 | Toyota Motor Corp | 内燃機関のノッキング判定装置およびその装置を含む点火制御システム |
| JP2006331300A (ja) * | 2005-05-30 | 2006-12-07 | Internatl Business Mach Corp <Ibm> | 異常判断装置、制御方法、自動車およびプログラム |
| JP2017180841A (ja) * | 2017-06-28 | 2017-10-05 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 電磁弁の制御装置及び電磁弁動作の検知方法 |
| US10240551B2 (en) | 2013-04-26 | 2019-03-26 | Hitachi Automotive Systems, Ltd. | Electromagnetic valve control unit and internal combustion engine control device using same |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5647664A (en) * | 1979-09-26 | 1981-04-30 | Nissan Motor Co Ltd | Knocking control system |
-
1984
- 1984-07-17 JP JP14733284A patent/JPS6125951A/ja active Pending
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| US11300070B2 (en) | 2013-04-26 | 2022-04-12 | Hitachi Astemo, Ltd. | Electromagnetic valve control unit and internal combustion engine control device using same |
| JP2017180841A (ja) * | 2017-06-28 | 2017-10-05 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 電磁弁の制御装置及び電磁弁動作の検知方法 |
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