WO2021250916A1 - 騒音解析方法、騒音解析プログラム、および騒音解析装置 - Google Patents

騒音解析方法、騒音解析プログラム、および騒音解析装置 Download PDF

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noise
analysis method
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直穂子 豊嶋
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日本電産株式会社
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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H17/00—Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves, not provided for in the preceding groups
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M99/00—Subject matter not provided for in other groups of this subclass

Definitions

  • the present invention relates to a noise analysis method, a noise analysis program, and a noise analysis device.
  • Patent Document 1 proposes a technique for determining the presence or absence of an abnormality by comparing the level of a predetermined degree component of a rotation frequency included in a frequency spectrum with a preset threshold value.
  • an object of the present invention is to achieve both a degree resolution and an SN ratio.
  • One aspect of the noise analysis method is a spectrum calculation step of applying a discrete Fourier transform to at least one of the measured values of vibration and sound generated by a rotating body to calculate a frequency spectrum, and converting the frequency spectrum into a degree spectrum.
  • the spectrum conversion step is performed, and the filter processing step of performing the filter processing for improving the SN ratio for each range common to the order with respect to the order spectrum is performed.
  • one aspect of the noise analysis program according to the present invention is incorporated in an information processing device to cause the information processing device to execute the noise analysis method.
  • one aspect of the noise analysis device is a spectrum calculation unit that calculates a frequency spectrum by performing a discrete Fourier transform on at least one measured value of vibration and sound generated by a rotating body, and a degree spectrum of the above frequency spectrum. It is provided with a spectrum conversion unit for converting to the above, and a filter processing unit for performing a filter processing for improving the SN ratio for each range common to the order with respect to the order spectrum.
  • the noise analysis method, the noise analysis program, and the noise analysis device of the present invention it is possible to achieve both the order resolution and the SN ratio.
  • FIG. 1 is a diagram schematically showing a noise measurement system of a traction motor.
  • FIG. 2 is a diagram showing control in a high acceleration / deceleration mode.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of a frequency spectrum obtained from the measured values.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a degree spectrum.
  • FIG. 5 is a diagram showing an embodiment of the noise analysis device of the present invention.
  • FIG. 6 is a conceptual diagram showing a frequency spectrum.
  • FIG. 7 is a conceptual diagram showing a degree spectrum.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating processing in the FFT processing unit.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating processing in the spectrum conversion unit.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating processing in the unit conversion unit.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating processing in the smoothing processing unit.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating processing in the two-dimensional processing unit.
  • FIG. 1 is a diagram schematically showing a noise measurement system of a traction motor. It was
  • the noise measurement system 100 targets the traction motor 200 as a measurement target, and measures the sound and vibration generated by the traction motor 200, for example, when the traction motor 200 is manufactured.
  • the noise measurement system 100 includes a first load absorption motor 101, a second load absorption motor 103, a measurement unit 105, and a drive control unit 106. It was
  • the traction motor 200 to be measured is connected to the drive shafts of the first load absorbing motor 101 and the second load absorbing motor 103 via the couplings 109 and 110. By connecting the drive shafts to each other by the couplings 109 and 110, the first load absorbing motor 101, the second load absorbing motor 103, and the traction motor 200 rotate at the same speed.
  • a speed sensor 111 for detecting the rotational speed of the drive shaft is provided on the first load motor 101 side. It was
  • a drive command is issued from the drive control unit 106 to each of the motor control unit 201 of the traction motor 200, the motor control unit 102 of the first load absorption motor 101, and the motor control unit 104 of the second load absorption motor 103. It is input and the torque (that is, the load) is controlled. It was
  • the measuring unit 105 measures the vibration generated by the traction motor 200 by the vibration sensor 108 attached to the traction motor 200. Further, the measuring unit 105 measures the sound emitted by the traction motor 200 by the microphone 107 directed to the traction motor 200. Further, the measuring unit 105 measures the rotational speed of the traction motor 200 by the speed sensor 111. The measurement unit 105 receives a synchronization command from the drive control unit 106, and performs each of the above measurements in synchronization with the drive control timing. It was
  • the measuring unit 105 measures both the vibration and the sound of the traction motor 200
  • the measuring unit 105 may measure only one of the vibration and the sound. That is, the measuring unit 105 measures at least one of the vibration and sound generated by the traction motor 200, which is an example of the rotating body according to the present invention.
  • the measured value measured by the measuring unit 105 is sent to the noise analysis device 400 (FIG. 6) together with the value of the rotation speed via, for example, wired communication, wireless communication, or a recording medium.
  • FIG. 2 is a diagram showing control of rotation speed and torque. It was
  • the horizontal axis of the graph of FIG. 2 indicates time, the lower part of the figure shows the rotation speed graph 303, and the upper part of the figure shows the torque graph 304. It was
  • the measuring unit 105 performs measurement under each torque in each inspection section, and it takes a measurement time of, for example, 100 seconds to complete all the measurements. It was
  • the rotation speed changes continuously. Specifically, as shown in the rotation speed graph 303 of FIG. 2, acceleration by uniform acceleration, maintenance of constant speed, and deceleration by uniform acceleration are sequentially executed. In other words, in the high acceleration / deceleration mode, the measurement is performed during the operation of the rotating body in which the rotation speed of the rotating body is changed. It was
  • a plurality of speeds to be inspected for the traction motor 200 can be realized in a shorter time than in the low acceleration / deceleration mode, so that the measurement time is as short as 30 seconds, for example.
  • the measurement is performed during the operation in which the rotation speed is changed by a constant acceleration, it is possible to separate the resonance and the order component whose frequency is constant regardless of the speed.
  • the measurement is performed by including the increase and decrease of the rotation speed during the operation in which the measurement is performed, more specifically, a positive load is applied during the ascent and a negative load is applied during the descent. The movements during power running and regeneration are reproduced. Furthermore, since the measurement is performed during the operation including the constant velocity section between the increase and decrease of the rotation speed, the frequency fluctuation due to the malfunction of the rotation mechanism can be precisely inspected. It was
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of a frequency spectrum obtained from the measured values.
  • the horizontal axis of FIG. 3 indicates the frequency, and the vertical axis indicates the noise level.
  • FIG. 3 shows a frequency spectrum 305 calculated from the measured values in the low acceleration / deceleration mode and a frequency spectrum 306 calculated from the measured values in the high acceleration / deceleration mode for the same measurement target. It was
  • the frequency spectrum is calculated by FFT processing, and attention is paid to the magnitude of the peak generated in the frequency spectrum as representing the magnitude of the component vibrating at that frequency.
  • the frequency accuracy is high and the peak is sharp, whereas in the high acceleration / deceleration mode frequency spectrum 306, the peak is blunted, so that the analysis accuracy may decrease.
  • the blunting of the frequency spectrum 306 in the high acceleration / deceleration mode is due to the fact that the discrete Fourier transform is used as the FFT process and the measured values are divided into time intervals (measurement intervals) and processed.
  • the frequency of the peak changes due to the time change of the rotation speed in the measurement section, which causes the peak to slow down. It is desirable to shorten the measurement section in order to avoid blunting of the peak, but in order to avoid a decrease in frequency decomposition due to FFT processing due to the shortening, a method called zero padding, which will be described in detail later, is used. It was
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a degree spectrum.
  • the horizontal axis of FIG. 4 indicates the order, and the vertical axis indicates the signal strength level.
  • the order spectrum 307 calculated by normalization based on the rotation frequency from the frequency spectrum obtained by the discrete Fourier transform using zero padding has a spike-like noise component due to the influence of zero padding, and the SN ratio is high. descend.
  • an order spectrum 308 having a high SN ratio can be obtained, and noise inspection with high accuracy becomes possible. That is, productivity can be improved by measurement in the high acceleration / deceleration mode, and high inspection accuracy can be obtained.
  • FIG. 5 is a diagram showing an embodiment of the noise analysis device of the present invention.
  • the noise analysis device 400 of the present embodiment is realized by incorporating an embodiment of a noise analysis program into a personal computer which is an example of an information processing device.
  • the noise analysis device 400 may be configured by a dedicated circuit or the like, but in the example shown here, it is realized by a program.
  • the noise analysis device 400 is easily realized by the information processing device.
  • the noise analysis program causes a personal computer to execute an embodiment of the noise analysis method of the present invention. That is, the noise analysis device 400 implements one embodiment of the noise analysis method of the present invention.
  • the functional block shown in FIG. 5 represents the functional configuration of the noise analysis device 400, and also represents the program configuration of the noise analysis program and the analysis procedure of the noise analysis method.
  • the noise analysis device 400 includes a data reading unit 401, an FFT processing unit 402, a spectrum conversion unit 403, a unit conversion unit 404, a smoothing processing unit 405, a two-dimensional processing unit 406, and a determination unit 407. Be prepared.
  • the data reading unit 401 acquires the measured value and the rotation speed from the measuring unit 105 of the noise measuring system 100 shown in FIG.
  • the FFT processing unit 402 performs a discrete Fourier transform on the measured value to calculate a frequency spectrum. In the discrete Fourier transform, zero padding is performed as described later.
  • the FFT processing unit 402 corresponds to an example of the spectrum calculation unit according to the present invention, and executes an example of the spectrum calculation step according to the present invention. It was
  • the spectrum conversion unit 403 converts the frequency spectrum into a degree spectrum by a process described later.
  • the spectrum conversion unit 403 corresponds to an example of the spectrum conversion unit according to the present invention, and executes an example of the spectrum conversion step according to the present invention.
  • the unit conversion unit 404 converts the noise level unit from Pa to dB.
  • the smoothing processing unit 405 smoothes the order spectrum with components having a common order.
  • the two-dimensional processing unit 406 obtains a two-dimensional order spectrum by performing, for example, addition averaging between components having a common order with respect to the three-dimensional order spectrum described later.
  • a two-dimensional order spectrum can be obtained for each of the plurality of time intervals. It was
  • each of the smoothing processing unit 405 and the two-dimensional processing unit 406 performs a filter processing for improving the SN ratio for each range having a common order with respect to the order spectrum. That is, each of the smoothing processing unit 405 and the two-dimensional processing unit 406 corresponds to each example of the filter processing unit according to the present invention, and each executes each example of the filter processing step according to the present invention.
  • the filter processing it is desirable that one or more of the Gaussian smoothing filter, the averaging, and the percentile are applied, and in the present embodiment, the Gaussian smoothing filter and the averaging are applied as an example. It was
  • each reference value corresponding to each of the plurality of time sections described above is used, and good / bad determination (OK / NG determination) is performed for the noise level in each time interval.
  • good / bad determination OK / NG determination
  • FIG. 6 is a conceptual diagram showing a frequency spectrum.
  • the noise analysis device 400 handles the frequency spectrum 500 as three-dimensional spectrum data. That is, the frequency spectrum 500 has a time indicated by the horizontal axis of FIG. 6, a frequency indicated by the vertical axis, and a noise level assigned to each point on the drawing. The magnitude of the noise level given to each point is represented by, for example, the display color of each point.
  • the three-dimensional frequency spectrum 500 represents the time change of the two-dimensional frequency spectrum representing the noise level with respect to the frequency. It was
  • FIG. 7 is a conceptual diagram showing a degree spectrum.
  • the noise analysis device 400 also handles the order spectrum 510 as three-dimensional spectrum data. That is, the order spectrum 510 has a time indicated by the horizontal axis of FIG. 7, an order indicated by the vertical axis, and a noise level assigned to each point on the drawing.
  • the three-dimensional order spectrum 510 represents the time variation of the two-dimensional order spectrum representing the noise level with respect to the frequency.
  • the degree spectrum 510 the degree component 511 appears in a series of parallel lines parallel to the time axis, and the resonance component 512 appears in a U-shape.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating processing in the FFT processing unit 402.
  • the FFT processing is performed on the measured value 520 acquired from the noise measurement system 100 by the data reading unit 401.
  • the measured value 520 is two-dimensional data, has a time and a signal strength, and represents a time change of the signal strength. It was
  • the discrete Fourier transform is performed as the FFT processing. That is, the Hanning window 530 having a short time width is used, and a part of the time interval 521 is acquired from the measured value 520 by multiplying the Hanning window 530 and the measured value 520. Then, the FFT process is executed for this time interval 521, and the two-dimensional frequency spectrum 503 corresponding to the time interval 521 is calculated. The two-dimensional frequency spectrum 503 corresponding to each time interval 521 is calculated while the position of the Hanning window 530 is shifted on the time axis, so that the three-dimensional frequency spectrum 500 can be obtained.
  • this three-dimensional frequency spectrum 500 may be referred to as a spectrogram 500. It was
  • FIG. 9 is a diagram illustrating processing in the spectrum conversion unit 403.
  • the frequency is converted into the order of the three-dimensional frequency spectrum 500, and the three-dimensional order spectrum 510 is calculated.
  • the frequency-to-order conversion is performed by normalization with respect to the rotational frequency of the traction motor 200. That is, the value of the rotation speed acquired from the noise measurement system 100 is the output shaft rotation speed in rpm units, and the motor rotation speed is the output shaft rotation speed x reduction ratio / 60 from the reduction ratio of the output shaft and the motor shaft. The rotation speed in Hz can be obtained. Then, at each time point, a frequency corresponding to n times the rotation frequency at that time point (n is, for example, a positive value in increments of 0.5) is converted to the nth order.
  • the signal strength of the signal strength is about the order range 540 from -0.25th order to +0.25th order centering on the nth order.
  • a representative value is obtained, and the representative value is used as the signal strength in the order spectrum 510.
  • an average value or the like may be obtained, but in the present embodiment, the maximum value is obtained. That is, the spectrum conversion unit 403 sets the maximum value of the spectrum values (that is, the noise level value) of the frequency spectrum 500 included in the order decomposition width of the order spectrum as the spectrum value of the order spectrum 510.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating processing in the unit conversion unit 404. It was
  • the order spectrum 550 in which the unit of the noise level in the order spectrum 510 is converted from Pa to dB by the following conversion formula is obtained.
  • m (order) [dB] 20log 10 ⁇ m (order) [Pa] / P 0 [Pa] ⁇
  • FIG. 11 is a diagram illustrating processing in the smoothing processing unit 405.
  • the smoothing processing unit 405 smoothing processing is performed on the order spectrum 550.
  • the order spectrum 550 represents a time change of the two-dimensional order spectrum 551 representing the signal strength with respect to the order, and in the smoothing process, smoothing is performed in the time axis direction.
  • a Gaussian filter 552 is used, and the degree spectra 551 at a plurality of time points are averaged by the weighted averaging represented by the Gaussian filter 552.
  • the order spectra 551 having different times are the order spectra 551 having different rotation speeds of the motors, but since they have the same order, the order component becomes remarkable by averaging.
  • a smoothed order spectrum 553 is calculated for each time point by a moving average operation in which the averaging process is repeated while the time point at which the Gaussian filter 552 is applied is moved in the time axis direction. That is, the smoothed three-dimensional order spectrum 550 represents the time variation of the smoothed order spectrum 553. It was
  • FIG. 12 is a diagram illustrating processing in the two-dimensional processing unit 406.
  • a two-dimensional order spectrum is calculated for each of the four time sections in total of the two sections during acceleration and the two sections during deceleration. That is, in the three-dimensional order spectrum representing the time change of the smoothed order spectrum 553, the three-dimensional data portion 554 corresponding to each time interval is the processing target. It was
  • the calculation of the two-dimensional order spectrum is specifically realized by the averaging for the three-dimensional data portion 554. That is, by adding and averaging the order spectra 553 constituting the three-dimensional data portion 554, a two-dimensional order spectrum 556 representing the time interval can be obtained.
  • the order spectrum 556 will be obtained one for each of the above-mentioned four time intervals, for example, and each order spectrum 556 represents the noise level in each time interval.
  • the order spectrum 556 of each time interval obtained by the above-mentioned processing is a degree spectrum having a high SN ratio as in the order spectrum 308 shown in FIG. It was
  • the noise level represented by each order spectrum 556 obtained for each time interval is judged by the determination unit 407 based on the reference value prepared for each time interval, and accurate noise analysis is realized. It was
  • noise inspection at the time of motor manufacturing is mentioned as an example of the noise analysis method, the noise analysis program, and the method of use in the noise analysis device of the present invention, but the noise analysis method and the noise analysis program of the present invention are described above. It can be used for a wide range of devices including rotary drive, such as vehicles, turbines, and actuators. It was
  • Noise measurement system 101 103: Load absorption motor 105: Measurement unit 106: Drive control unit 107: Microphone 108: Vibration sensor 111: Speed sensor 200: Traction motor 400: Noise analysis device 401: Data reading unit 402: FFT Processing unit 403: Spectrum conversion unit 404: Unit conversion unit 405: Smoothing processing unit 406: Two-dimensional processing unit 407: Judgment unit

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Abstract

次数分解能とＳＮ比とを両立させる。騒音解析方法は、回転体が発する振動および音の少なくとも一方の計測値に離散フーリエ変換を施して周波数スペクトルを算出するスペクトル算出ステップと、上記周波数スペクトルを次数スペクトルに変換するスペクトル変換ステップと、上記次数スペクトルに対して次数共通の範囲毎に、ＳＮ比向上のフィルタ処理を施すフィルタ処理ステップと、を経る。

Description

騒音解析方法、騒音解析プログラム、および騒音解析装置
本発明は、騒音解析方法、騒音解析プログラム、および騒音解析装置に関する。
従来、モータの振動もしくは作動音に基づいてモータを検査する技術が知られる。また、モータの検査においては、モータの回転次数毎の成分に着目した検査が知られる。　
例えば特許文献１では、周波数スペクトルに含まれる回転周波数の所定の次数成分のレベルと、予め設定しておいた閾値とを比較する事により、異常の有無を判定する技術が提案される。
特開２０１０－０７１８６６号公報
例えば電動自動車のトラクションモータなどにおいてはモータの様々な運転状態についてモータを検査することが求められるので、検査時間の短縮のために、モータの回転速度を変化させながら振動もしくは作動音を計測して検査することが考えられる。

　しかし、計測値を次数で解析する場合、次数分解能とＳＮ比がトレードオフとなることが多く、次数分解能とＳＮ比とを両立させる解析技術が求められる。　そこで、本発明は、次数分解能とＳＮ比とを両立させることを目的とする。
本発明に係る騒音解析方法の一態様は、回転体が発する振動および音の少なくとも一方の計測値に離散フーリエ変換を施して周波数スペクトルを算出するスペクトル算出ステップと、上記周波数スペクトルを次数スペクトルに変換するスペクトル変換ステップと、上記次数スペクトルに対して次数共通の範囲毎に、ＳＮ比向上のフィルタ処理を施すフィルタ処理ステップと、を経る。

　また、本発明に係る騒音解析プログラムの一態様は、情報処理装置に組み込まれて当該情報処理装置に、上記騒音解析方法を実行させる。　
また、本発明に係る騒音解析装置の一態様は、回転体が発する振動および音の少なくとも一方の計測値に離散フーリエ変換を施して周波数スペクトルを算出するスペクトル算出部と、上記周波数スペクトルを次数スペクトルに変換するスペクトル変換部と、上記次数スペクトルに対して次数共通の範囲毎に、ＳＮ比向上のフィルタ処理を施すフィルタ処理部と、を備える。
本発明の騒音解析方法、騒音解析プログラム、および騒音解析装置によれば、次数分解能とＳＮ比とを両立させることができる。
図１は、トラクションモータの騒音計測システムを模式的に示す図である。 図２は、高加減速モードにおける制御を示す図である。 図３は、計測値から得られる周波数スペクトルの例を示す図である。 図４は、次数スペクトルの例を示す図である。 図５は、本発明の騒音解析装置の一実施形態を示す図である。 図６は、周波数スペクトルを示す概念図である。 図７は、次数スペクトルを示す概念図である。 図８は、ＦＦＴ処理部における処理を説明する図である。 図９は、スペクトル変換部における処理を説明する図である。 図１０は、単位変換部における処理を説明する図である。 図１１は、平滑化処理部における処理を説明する図である。 図１２は、２次元化処理部における処理を説明する図である。
以下、添付の図面を参照しながら、本開示の騒音解析方法、騒音解析プログラム、および騒音解析装置の実施形態を詳細に説明する。但し、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするため、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。また、先に説明した図に記載の要素については、後の図の説明において適宜に参照する場合がある。　図１は、トラクションモータの騒音計測システムを模式的に示す図である。　
騒音計測システム１００は、トラクションモータ２００を計測対象とし、例えばトラクションモータ２００の製造時などに、トラクションモータ２００が発する音や振動を計測する。　騒音計測システム１００は、第１の負荷吸収用モータ１０１と、第２の負荷吸収用モータ１０３と、計測部１０５と、駆動制御部１０６を備える。　
計測対象のトラクションモータ２００はカップリング１０９、１１０を介して第１の負荷吸収用モータ１０１と第２の負荷吸収用モータ１０３それぞれの駆動軸に接続される。カップリング１０９、１１０で駆動軸が互いに接続されることで、第１の負荷吸収用モータ１０１、第２の負荷吸収用モータ１０３、およびトラクションモータ２００は、互いに同一の速度で回転する。第１の負荷用モータ１０１側には、駆動軸の回転速度を検出する速度センサ１１１が設けられる。　
トラクションモータ２００のモータ制御部２０１、第１の負荷吸収用モータ１０１のモータ制御部１０２、および第２の負荷吸収用モータ１０３のモータ制御部１０４のそれぞれには、駆動制御部１０６から駆動指令が入力されてトルク(即ち負荷)が制御される。　
計測部１０５は、トラクションモータ２００の発する振動を、トラクションモータ２００に取り付けられた振動センサ１０８によって計測する。また、計測部１０５は、トラクションモータ２００の発する音を、トラクションモータ２００に向けられたマイク１０７によって計測する。更に、計測部１０５は、トラクションモータ２００の回転速度を、速度センサ１１１によって計測する。計測部１０５は駆動制御部１０６から同期指令を受け、駆動の制御タイミングに同期して上記の各計測を行う。　
本実施形態では、計測部１０５がトラクションモータ２００の振動と音の双方を計測する例が示されるが、計測部１０５は振動と音の一方のみを計測するものであってもよい。つまり、計測部１０５は、本発明にいう回転体の一例であるトラクションモータ２００が発する振動および音の少なくとも一方の計測値を計測する。　計測部１０５によって計測された計測値は、回転速度の値と共に、例えば有線通信や無線通信や記録媒体を介して騒音解析装置４００(図６)へと送られる。　ここで、騒音計測システム１００における回転速度やトルク(即ち負荷)の制御について説明する。　図２は、回転速度やトルクの制御を示す図である。　
図２のグラフの横軸は時間を示し、図の下段には回転速度のグラフ３０３が示され、図の上段にはトルクのグラフ３０４が示される。　
図１に示す騒音計測システム１００では、図２に示される高加減速モードによる制御が採用されるが、比較のため低加減速モードが騒音計測システム１００で実行される場合の制御についても説明する。　
低加減速モードでは、回転速度がゆっくり変化し、各検査区間では回転速度がほぼ一定に保たれる。そして、回転速度が保たれた間に、トラクションモータ２００に対して正トルクと負トルクが与えられる。低加減速モードでは、計測部１０５が、各検査区間における各トルク下での計測を行い、全ての計測を終えるのに例えば１００秒といった計測時間を要する。　
一方、高加減速モードでは、回転速度が連続的に変化する。具体的には、図２の回転速度のグラフ３０３が示すように、等加速度による加速と、一定速度の保持と、等加速度による減速が順次に実行される。言い換えると、高加減速モードでは、回転体の回転速度が変更される当該回転体の運転中に計測が行われる。　
高加減速モードでは、トルクのグラフ３０４が示すように、加速中にはトラクションモータ２００に正トルクが与えられ、速度の保持中にトルクの切り替えが行われ、減速中にはトラクションモータ２００に負トルクが与えられる。　
高加減速モードでは、トラクションモータ２００について検査するべき複数速度を、低加減速モードに較べて短時間で実現できるので、計測時間も例えば３０秒といった短時間となる。また、回転速度が等加速度で変更される運転中に計測が行われると、速度によらず振動数が一定となる共振と次数成分を分離することができる。更に、計測が行われる運転中に回転速度の上昇および下降を含み、より具体的には上昇中に正の負荷が印加され、下降中に負の負荷が印加されて計測が行われることで、力行時と回生時の動作が再現される。更にまた、回転速度の上昇と下降との間に等速度区間を含んだ運転中に計測が行われることで、回転機構の不具合による周波数変動を精密に検査できる。　
例えばトラクションモータ２００の製造時における騒音検査の場合、全てのトラクションモータ２００が計測対象となり、計測時間が短時間であると生産性が向上するので、高加減速モードによる計測が望まれる。しかしながら、高加減速モードでの計測値が従来の解析方法で解析された場合、以下説明するような事象が考えられる。

　図３は、計測値から得られる周波数スペクトルの例を示す図である。

　図３の横軸は周波数を示し、縦軸は騒音レベルを示す。　
図３には、同一の計測対象について、低加減速モードの計測値から算出された周波数スペクトル３０５と、高加減速モードの計測値から算出された周波数スペクトル３０６が示される。　
騒音検査ではＦＦＴ処理によって周波数スペクトルが算出され、周波数スペクトル中に生じるピークの大きさがその周波数で振動する成分の大きさを表すものとして着目される。低加減速モードの周波数スペクトル３０５では周波数精度が高くてピークも鋭いのに対し、高加減速モードの周波数スペクトル３０６ではピークが鈍るので、解析の精度が低下する虞がある。高加減速モードにおける周波数スペクトル３０６の鈍化は、ＦＦＴ処理として離散フーリエ変換が用いられて、計測値が時間区間(計測区間)に分けられて処理されることに起因する。高加減速モードでは当該計測区間における回転速度の時間変化により、ピークの周波数が変化し、それによりピークの鈍化が生じる。ピークの鈍化を避けるためには当該計測区間の短縮化が望ましいが、短縮化に伴ってＦＦＴ処理による周波数分解が低下することを避けるため、後で詳述するゼロパディングという手法が用いられる。　
騒音検査では、周波数スペクトルに現れる周波数成分のうち、回転周波数に比例した周波数成分(即ち次数成分)に着目した良否判断が行われる。このため、周波数スペクトルが次数スペクトルに変換されて次数成分の解析に用いられる。

　図４は、次数スペクトルの例を示す図である。

　図４の横軸は次数を示し、縦軸は信号強度レベルを示す。
ゼロパディングが用いられた離散フーリエ変換で得られた周波数スペクトルから、回転周波数を基準とした正規化によって算出される次数スペクトル３０７は、ゼロパディングの影響でスパイク状の雑音成分が生じてＳＮ比が低下する。本実施形態では、このような次数スペクトル３０７に対して後述するフィルタ処理が施されることにより、ＳＮ比の高い次数スペクトル３０８が得られ、高い精度による騒音検査が可能となる。即ち、高加減速モードによる計測で生産性向上が図られると共に、高い検査精度も得られる。

　以下、本実施形態の騒音解析装置および騒音解析方法について詳述する。

　図５は、本発明の騒音解析装置の一実施形態を示す図である。　
本実施形態の騒音解析装置４００は、情報処理装置の一例であるパーソナルコンピュータに、騒音解析プログラムの一実施形態が組み込まれて実現される。騒音解析装置４００は専用の回路などで構成されてもよいが、ここに示す例ではプログラムによって実現される。騒音解析プログラムの一実施形態が用いられることで、情報処理装置によって容易に騒音解析装置４００が実現される。騒音解析プログラムはパーソナルコンピュータに、本発明の騒音解析方法の一実施形態を実行させる。即ち、騒音解析装置４００は、本発明の騒音解析方法の一実施形態を実行する。

　図５に示す機能ブロックは、騒音解析装置４００の機能構成を表すと共に、騒音解析プログラムのプログラム構成と、騒音解析方法の解析手順も表す。　
騒音解析装置４００は、データ読取部４０１と、ＦＦＴ処理部４０２と、スペクトル変換部４０３と、単位変換部４０４と、平滑化処理部４０５と、２次元化処理部４０６と、判定部４０７とを備える。

　データ読取部４０１は、図１に示す騒音計測システム１００の計測部１０５から計測値と回転速度とを取得する。　
ＦＦＴ処理部４０２は、計測値に対して離散フーリエ変換を施して周波数スペクトルを算出する。離散フーリエ変換に際しては、後述するようにゼロパディングが行われる。ＦＦＴ処理部４０２は、本発明にいうスペクトル算出部の一例に相当し、本発明にいうスペクトル算出ステップの一例を実行する。　
スペクトル変換部４０３は、後述する処理で周波数スペクトルを次数スペクトルに変換する。スペクトル変換部４０３は、本発明にいうスペクトル変換部の一例に相当し、本発明にいうスペクトル変換ステップの一例を実行する。

　単位変換部４０４は、騒音レベルの単位をＰａからｄＢに変換する。

　平滑化処理部４０５は、次数スペクトルに対し、次数共通の成分同士で平滑化を行う。　
２次元化処理部４０６は、後述する３次元の次数スペクトルに対し、次数共通の成分同士で例えば加算平均を行って２次元の次数スペクトルを得る。本実施形態では、複数の時間区間それぞれで２次元の次数スペクトルが得られる。　
平滑化処理部４０５と２次元化処理部４０６とのそれぞれは、言い換えると、次数スペクトルに対して次数共通の範囲毎に、ＳＮ比向上のフィルタ処理を施す。つまり、平滑化処理部４０５と２次元化処理部４０６とのそれぞれが、本発明にいうフィルタ処理部の各一例に相当し、それぞれが、本発明にいうフィルタ処理ステップの各一例を実行する。フィルタ処理では、ガウシアンによる平滑フィルタ、加算平均、パーセンタイルのうち、１つ以上の処理が施されることが望ましく、本実施形態では、一例として、ガウシアンによる平滑フィルタと加算平均とが施される。　
次数共通の範囲毎にフィルタ処理が施されることにより、次数スペクトルの十分な分解能が確保されながらもＳＮ比の向上が図られる。　判定部４０７では、上述した複数の時間区間それぞれに対応した各基準値が用いられ、各時間区間の騒音レベルについて良否判定（ＯＫ／ＮＧ判定）が行われる。

　以下、騒音解析装置４００の各部で行われる処理について更に詳しく説明するが、処理の説明に先立って周波数スペクトルと次数スペクトルについて説明する。

　図６は、周波数スペクトルを示す概念図である。　
騒音解析装置４００では、周波数スペクトル５００を３次元のスペクトルデータとして取り扱う。即ち、周波数スペクトル５００は、図６の横軸が示す時間と、縦軸が示す周波数と、図面上の各点に付与された騒音レベルとを有する。なお、各点に付与された騒音レベルの大きさは、例えば各点の表示色で表される。３次元の周波数スペクトル５００は、周波数に対する騒音レベルを表した２次元の周波数スペクトルの時間変化を表す。　
図２に示す高加減速モードでは、加速と減速が等加速度で行われるため、図６に示すように周波数スペクトル５００を時間が横軸で周波数が縦軸として表すと、トラクションモータ２００の回転周波数を基準とした次数成分５０１は斜線状に連なって現れる。一方、トラクションモータ２００のハードウエアに共振した共振成分５０２については、時間軸に平行な平行線状に連なって現れる。

　図７は、次数スペクトルを示す概念図である。　
騒音解析装置４００では、次数スペクトル５１０も３次元のスペクトルデータとして取り扱う。即ち、次数スペクトル５１０は、図７の横軸が示す時間と、縦軸が示す次数と、図面上の各点に付与された騒音レベルとを有する。３次元の次数スペクトル５１０は、周波数に対する騒音レベルを表した２次元の次数スペクトルの時間変化を表す。

　次数スペクトル５１０では、次数成分５１１が時間軸に平行な平行線状に連なって現れ、共振成分５１２がＵ字状に連なって現れる。

　このような周波数スペクトル５００と次数スペクトル５１０の概念を前提として、騒音解析装置４００では以下説明する各処理が実行される。

　図８は、ＦＦＴ処理部４０２における処理を説明する図である。　
ＦＦＴ処理部４０２では、データ読取部４０１によって騒音計測システム１００から取得された計測値５２０に対してＦＦＴ処理が施される。計測値５２０は２次元データであり、時間と信号強度とを有し、信号強度の時間変化を表す。　
ＦＦＴ処理部４０２ではＦＦＴ処理として離散フーリエ変換が行われる。即ち、短時間の時間幅を有するハニング窓５３０が用いられ、ハニング窓５３０と計測値５２０との乗算によって計測値５２０から一部の時間区間５２１が取得される。そして、この時間区間５２１に対してＦＦＴ処理が実行されて当該時間区間５２１に対応した２次元の周波数スペクトル５０３が算出される。ハニング窓５３０の位置が時間軸上でずらされながら、各時間区間５２１に対応した２次元の周波数スペクトル５０３が算出されることで、３次元の周波数スペクトル５００が得られることになる。以下、この３次元の周波数スペクトル５００のことをスペクトログラム５００と称する場合がある。　
時間区間５２１が短時間であるとＦＦＴ処理によって周波数分解能が低下するため、ＦＦＴ処理部４０２では、計測値５２０における変換対象の時間区間５２１と隣接した隣接区間に、計測値５２０に代わる値５２２としてゼロを入力するゼロパディングを行う。ゼロパディングにより、ＦＦＴ処理の対象となるデータの時間範囲が広がるので、ＦＦＴ処理結果の周波数分解能が向上する。この結果、スペクトログラム５００において周波数分解能と時間分解能の両立が実現する。

　図９は、スペクトル変換部４０３における処理を説明する図である。　
スペクトル変換部４０３では、３次元の周波数スペクトル５００について、周波数が次数に変換されて３次元の次数スペクトル５１０が算出される。周波数から次数への変換は、トラクションモータ２００の回転周波数を基準とした正規化によって行われる。即ち、騒音計測システム１００から取得された回転速度の値は、ｒｐｍ単位の出力軸回転数であり、出力軸とモータ軸の減速比より、モータ回転数は、出力軸回転数×減速比／６０でＨｚ単位の回転周波数が得られる。そして、各時点について、当該時点の回転周波数のｎ倍（ｎは例えば０．５刻みの正の値）に相当する周波数がｎ次に換算される。但し、次数の分解幅(例えば０．５次幅)には、複数の周波数が含まれるので、ｎ次を中心として－０．２５次から＋０．２５次までの次数範囲５４０について、信号強度の代表値が求められ、その代表値が次数スペクトル５１０における信号強度として用いられる。代表値としては、平均値などが求められてもよいが、本実施形態では最大値が求められる。つまり、スペクトル変換部４０３は、次数スペクトルの次数分解幅に含まれる周波数スペクトル５００のスペクトル値（即ち騒音レベル値）のうちの最大値を次数スペクトル５１０のスペクトル値とする。最大値が用いられることで、周波数スペクトル５００におけるピーク値が鈍ることなく次数スペクトル５１０へと変換される。ピーク値は騒音解析において重要であり、ピーク値が変換前後で保存されるので適切な騒音解析が可能となる。　図１０は、単位変換部４０４における処理を説明する図である。　
単位変換部４０４では、次数スペクトル５１０における騒音レベルの単位が下記の変換式によってＰａからｄＢに変換された次数スペクトル５５０が得られる。

m(order)[dB]＝２０log１０｛m(order)[Pa]／P０[Pa]｝　
ここで、m(order)は、次数に対応した信号強度であり、P０は対数変換の基準値である。P０の具体的な値は２０μＰａである。

　図１１は、平滑化処理部４０５における処理を説明する図である。　
平滑化処理部４０５では、次数スペクトル５５０に対して平滑化処理が行われる。次数スペクトル５５０は、次数に対する信号強度を表した２次元の次数スペクトル５５１の時間変化を表しており、平滑化処理では、時間軸方向での平滑化が行われる。具体的には例えばガウシアンフィルター５５２が用いられ、ガウシアンフィルター５５２が表した重み付けが付された重み付け平均によって複数時点の次数スペクトル５５１が平均化される。時刻の異なる次数スペクトル５５１は、モータの回転数が異なる次数スペクトル５５１であるが、次数としては互いに共通しているため、平均化によって次数成分が顕著化する。そして、ガウシアンフィルター５５２が適用される時点が時間軸方向に移動されながら平均化処理が繰り返される移動平均演算によって、平滑化された次数スペクトル５５３が各時点について算出される。つまり、平滑化された３次元の次数スペクトル５５０は、平滑化された次数スペクトル５５３の時間変化を表す。　
次数スペクトル５５０に平滑化処理が施されることにより、次数分解能が維持されると共に、図４に示すようなスパイク状の雑音成分が抑制されてＳＮ比が向上する。

　図１２は、２次元化処理部４０６における処理を説明する図である。　
２次元化処理部４０６では、例えば加速中の２区間と減速中の２区間との合計で４つの時間区間それぞれについて２次元次数スペクトルが算出される。つまり、平滑化された次数スペクトル５５３の時間変化を表した３次元の次数スペクトルのうち、各時間区間に相当する３次元データ部分５５４が処理対象となる。　
２次元次数スペクトルの算出は、具体的には３次元データ部分５５４に対する加算平均によって実現される。即ち、３次元データ部分５５４を構成する次数スペクトル５５３同士を加算平均することで、当該時間区間を代表した２次元の次数スペクトル５５６が得られる。

　次数スペクトル５５６は、上述した例えば４つの時間区間について１つずつ得られることになり、各次数スペクトル５５６は、各時間区間における騒音レベルを表したものとなる。　
上述した処理によって得られる各時間区間の次数スペクトル５５６は、図４に示す次数スペクトル３０８のようにＳＮ比の高い次数スペクトルとなる。　
各時間区間について得られた各次数スペクトル５５６の表した騒音レベルは、時間区間毎に用意された基準値に基づいて判定部４０７で良否判定され、精度のよい騒音解析が実現される。　
なお、ここでは、本発明の騒音解析方法、騒音解析プログラム、および騒音解析装置における使用方法の一例としてモータ製造時のノイズ検査が挙げられるが、本発明の騒音解析方法および騒音解析プログラムは上記に限定されず、車両、タービン、アクチュエータなど、回転駆動を含んだ広範囲の装置に使用可能である。　
上述した実施形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した実施の形態ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。例えば、上述した実施形態をハードウエアで実現する場合、スペクトル算出ステップを実行するスペクトル算出部と、スペクトル変換ステップを実行するスペクトル変換部と、フィルタ処理ステップを実行するフィルタ処理部とを有する回路装置によって実現することができる。
１００　　：騒音計測システム１０１、１０３　　：負荷吸収用モータ１０５　　：計測部１０６　　：駆動制御部１０７　　：マイク１０８　　：振動センサ１１１　　：速度センサ２００　　：トラクションモータ４００　　：騒音解析装置４０１　　：データ読取部４０２　　：ＦＦＴ処理部４０３　　：スペクトル変換部４０４　　：単位変換部４０５　　：平滑化処理部４０６　　：２次元化処理部４０７　　：判定部

Claims (10)

  1. 回転体が発する振動および音の少なくとも一方の計測値に離散フーリエ変換を施して周波数スペクトルを算出するスペクトル算出ステップと、

    　前記周波数スペクトルを次数スペクトルに変換するスペクトル変換ステップと、

    　前記次数スペクトルに対して次数共通の範囲毎に、ＳＮ比向上のフィルタ処理を施すフィルタ処理ステップと、

    を経る騒音解析方法。
  2. 前記スペクトル算出ステップの前記離散フーリエ変換では、前記計測値における変換対象の時間区間と隣接した隣接区間に、前記計測値に代わる値としてゼロを入力するゼロパディングを行う請求項１に記載の騒音解析方法。
  3. 前記スペクトル変換ステップでは、次数スペクトルの次数分解幅に含まれる前記周波数スペクトルのスペクトル値のうちの最大値を、当該次数スペクトルのスペクトル値とする請求項１または２に記載の騒音解析方法。
  4. 前記フィルタ処理では、ガウシアンによる平滑フィルタ、加算平均、パーセンタイルのうち、１つ以上の処理が施される請求項１から３のいずれか１項に記載の騒音解析方法。
  5. 前記計測値は、前記回転体の回転速度が変更される当該回転体の運転中に計測された請求項１から４のいずれか１項に記載の騒音解析方法。
  6. 前記運転中に前記回転速度が等加速度で変更される請求項５に記載の騒音解析方法。
  7. 前記運転中に前記回転速度の上昇および下降を含む請求項５または６に記載の騒音解析方法。
  8. 前記運転中には、前記上昇と前記下降との間に等速度区間を含む請求項７に記載の騒音解析方法。
  9. 情報処理装置に組み込まれて当該情報処理装置に、請求項１から８のいずれか１項に記載の騒音解析方法を実行させる騒音解析プログラム。
  10. 回転体が発する振動および音の少なくとも一方の計測値に離散フーリエ変換を施して周波数スペクトルを算出するスペクトル算出部と、

    　前記周波数スペクトルを次数スペクトルに変換するスペクトル変換部と、

    　前記次数スペクトルに対して次数共通の範囲毎に、ＳＮ比向上のフィルタ処理を施すフィルタ処理部と、

    を備える騒音解析装置。
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