JP2004531695A - 騒音源からの騒音信号を処理する方法および構造 - Google Patents
騒音源からの騒音信号を処理する方法および構造 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2004531695A JP2004531695A JP2002553757A JP2002553757A JP2004531695A JP 2004531695 A JP2004531695 A JP 2004531695A JP 2002553757 A JP2002553757 A JP 2002553757A JP 2002553757 A JP2002553757 A JP 2002553757A JP 2004531695 A JP2004531695 A JP 2004531695A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- noise
- signal
- noise signal
- source
- noise source
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/015—Detecting movement of traffic to be counted or controlled with provision for distinguishing between two or more types of vehicles, e.g. between motor-cars and cycles
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
- Soundproofing, Sound Blocking, And Sound Damping (AREA)
Abstract
本発明は、騒音または音声信号を生成する騒音源を正確に識別する方法に関する。本発明によれば、騒音源(10)からの騒音信号(S)を測定するために、騒音信号(S)を検出し、その信号特性に従って分析し、モデル(M)と比較し、前記比較に基づいて騒音源タイプ(T)と騒音信号(S)を関連付ける。
Description
【0001】
本発明は、騒音源、特に固定または可動騒音源、例えば、車両の騒音信号を測定する方法に関する。さらに、本発明は、騒音信号を測定する構造に関する。
【0002】
航空機の離陸および着陸時や、車両の通過時等において、法的騒音規制値を満たすことを目的として、車両に対して取る騒音低減対策は公知であり、これらは、周囲環境や移動快適性に影響を及ぼす交通騒音を改良しようとするものである。例として、低騒音の排気および吸気系統、ほとんど共鳴の無い推進装置、吸音性ボディーフレーム等が、車両、例えば、路上走行車両、軌道車両あるいは航空機の騒音を低減するものとして公知である。この場合の欠点となるのは、車両自体に騒音低減対策をとっているため、騒音レベルの低減が限定的であることである。現時点では、例えば、低騒音高速道路あるいは気象学的周囲条件のような騒音レベルに影響を及ぼす対策あるいは周囲条件を、騒音限界値との整合性に関して考慮していない。
【0003】
さらに、例えば、ベンゼンおよび粒子等の排出量規制値について排出値を検出および監視する固定受動測定装置を設けることが通例となっている。この場合、適切であれば、測定装置を設置した位置で発生する騒音値も測定される。この場合、このような受動位置関連騒音測定は、騒音レベルを発生させる騒音源を識別するのに適さない。さらに、車両への対策以上の騒音低減対策は困難である。
【0004】
ゆえに、本発明の目的は、騒音源に起因する騒音が特に簡単且つ確実な方法で検出され、測定される騒音源の騒音信号を測定する方法を特定することである。さらに、それが意図するところは、その方法を実行するのに特に適した構造を特定することである。
【0005】
第1に挙げた目的は、本発明によると、騒音源(10)の騒音信号(S)を測定する方法によって達成され、本発明の方法では騒音信号(S)を検出し、信号特性に基づいて分析し、騒音パターン(M)と比較し、その比較に基づいて騒音源タイプ(T)に割り振る。検出された騒音信号の信号特性や、本源的騒音源のタイプへの割り振りについて、このように分析、特に時間または周波数分析を行うことによって、騒音源の時間的または空間的挙動の記録化が可能になる。あるいはこれに加えて、測定された騒音信号および前記騒音信号の本源的騒音源タイプに基づいて、騒音低減あるいは騒音低下対策を実施することができ、例えば、騒音源における騒音低減オープンループまたはクローズドループ制御対策を実施することが可能となる。
【0006】
この場合、本発明は、例えば、住宅地域あるいは病院の近く、あるいは工場において、騒音限界値を満たすためには、この環境で発生する騒音を検出、および監視しなければならないという考えに基づいている。この場合、騒音値を局地的な変数として検出するのでなく、むしろこれらの騒音値の原因となる音源すなわち騒音源こそ判定しなければならない。このため、有利な方法として、検出された騒音信号、特にその振幅または周波数値を分析し、所定の騒音パターンに基づいて本源的騒音源に対する割り振りを行う。
【0007】
好ましくは、騒音信号の振幅値または周波数値は、信号特性として評価される。このように騒音信号の信号特性を時間的または空間的に分析することによって、騒音または妨害レベルの査定および関連騒音源に対するその等級化が可能となる。例として、騒音源の動きは、騒音源の発生順に検出された騒音信号およびその分析に基づいて検出できる。そのため、騒音信号は、以下の関係式に従い音響ドップラー効果を考慮した周波数分析に基づいて補正されるのが好ましい。
【0008】
【表1】
【0009】
ここで、fB=観測手段により感知された周波数、例えば、ノイズセンサによって検出された周波数、fQ=ノイズセンサの周波数、VB=観測手段の速度、VQ=ノイズセンサの速度、c=音速である。
【0010】
あるいは、例えば、製造工場内の電動機等の固定騒音源に対し、振幅の評価に基づいて、ゆえに、騒音および妨害レベル、および騒音パターンとのその比較に基づいて、例えば電動機の起動時など、空中伝播音あるいは構造体伝播音が生成される際に記録された騒音信号に関して、機能的または動作的不良あるいは動作状態の等級化を実行することができる。
【0011】
便宜的には、騒音源は光学的に検出され分析される。騒音源を光学的に検出すると、騒音源タイプの適格な評価が可能となる。これによって、騒音信号を騒音源タイプのモデル、例えば車両の場合「Aクラス」モデル、あるいは機械の場合「旋盤」または「カッター」モデル等に明確に割り振ることができる。従って、騒音源への騒音信号の割り振りを高精度に行うことができる。
【0012】
移動騒音源の騒音信号の割り振りに関しては、前記騒音源の動きが測定され、その騒音源から生じる騒音信号がその動きに基づいて補正されるのが好ましい。このように騒音源の動きを考慮して騒音信号を補正することによって、騒音源のタイプ、例えば、路上走行車両または軌道車両のタイプ、あるいは航空機のタイプの識別が可能となる。このためには、騒音信号の、特に車両または航空機の動作騒音の音響的分析を、速度分析と組み合わせて行うのが好ましい。これによって、移動騒音源、例えば車両の運動または加速度状態についての結論を出すことができる。あるいは、またはこれに加えて、騒音源の運動から生じる、周囲環境との相互作用、特に音響的相互作用を測定することも可能である。
【0013】
有利な方法では、騒音源に作用する少なくとも1つの要因を測定し、騒音源から生じる騒音信号を前記要因に基づいて補正する。例として、気候条件、例えば、雨、気温、大気湿度、風等を、騒音源に影響する要因として測定する。この結果、騒音信号に影響する妨害信号は、例えば、自由環境、ゆえに解放状態での騒音源タイプに騒音信号が割り振られた場合には、減衰されるかあるいは完全に取り除かれる。ゆえに、騒音源タイプを可能な限り正確に識別できる。特に、騒音信号から構成される妨害信号を評価する場合、例えば、豪雨のような、瞬間動作条件について、あるいは、例えば、電動機のブーンという酷い騒音のような、機能的または動作不良についての結論を引き出すことができる。
【0014】
便宜的には、騒音源の位置または周囲条件が測定され、騒音信号がそれに基づいて補正される。立地条件および立地関連条件、例えば、周囲環境での吸収および反射条件を考慮することで、このように、騒音源の運動に起因する非定常状態の吸収および反射条件に関して騒音信号を補正することも可能となる。騒音信号は、データメモリ内に記憶されるのが好ましい。騒音信号、特に例えば製造工場内の電動機のような固定物体、あるいは車両のような移動物体の動作信号の予測的または遡及的音響分析または統計は、データメモリ内に発生順に記憶された騒音信号、および気象パラメータ、位置パラメータのような、外的に検出された外的パラメータに基づいて可能となる。この場合、異なる騒音パターンが、データメモリ内に異なる条件下で異なるタイプの車両に関して記憶される。タイプおよび実施形態に応じて、これらの騒音パターンは、現在検出されている騒音信号、およびそれらの騒音源タイプへの割り振りに基づいて更新され、拡張される。この場合、騒音パターンに関するデータベースは、気候、立地関連、タイプ関連の変化と、それらの変化が騒音源から発生する音または騒音信号へ及ぼす効果との両方に跨るものとなる。
【0015】
便宜的には、騒音源タイプに割り振られた騒音信号は、騒音低減装置のオープンループまたはクローズドループ制御に使用される。その目的のため、検出された騒音信号は、検出外的パラメータに基づいて適宜補正された後、外部装置に送られて、オープンループまたはクローズド制御、例えば、車両の騒音低減負荷制御、あるいは機能、材料または動作不良が識別された場合に、対象物に対する緊急制御が行われる。騒音信号または外的パラメータ等の測定されたデータに基づき、およびそれらから得られた分析または統計結果に基づき、外部装置は、オープンループまたはクローズドループ制御、情報提供または警告を行い、特に、例えば交通経路に影響を与えることで、道路交通の騒音低減の役割を果たす。換言すれば、例えば住宅地域において交通量が増加したために道路交通騒音の強度が非常に高くなり、これが検出されて、検出された騒音信号に基づいて分析された場合、それに対応して騒音低減を目的とした道路交通の制御が、既存の交通案内システムまたは灯火信号オープンループまたはクローズドループ制御と併せて実施される。あるいは、その装置を用いて、確認された騒音源を地域的範囲にわたって追跡することもできる。あるいは、またはこれに加えて、対象物関連騒音信号に関して求められた値を、当該対象物の情報装置、例えば車両の情報装置に送ることもでき、あるいは天候調整騒音信号に関して求められた値をナビゲーション装置に送ることもできる。
【0016】
好ましくは、車両の動作騒音は騒音信号として検出し、車両タイプ、移動状態または車両による環境への音響の影響は、車両の速度およびモデル分析と併せて騒音信号の分析に基づいて測定される。例として、車両の騒音低減経路を設定する中央装置からの対応信号を車両内に存在する負荷制御用の騒音低減装置に送ることができる。
【0017】
第2に挙げた目的は本発明によると、騒音信号を検出する騒音検出装置と、信号特性に基づいて騒音信号を分析し、騒音信号を騒音パターンと比較するデータ処理装置とを有し、騒音信号がその比較に基づいて騒音源タイプに割り振られる、騒音の騒音信号を測定する構造によって達成される。便宜的に、複数のノイズセンサが騒音検出装置として提供される。好ましくは、指向性ノイズセンサ等のノイズセンサのネットワークは、市街地に分散して、あるいは製造工場または機械設備を入れた建物内に分散して、移動経路に沿って配置される。騒音が特に問題となる地域、例えば、住宅地域や病院の近く、あるいはは機械設備を入れた建物内において、騒音信号を地域的に検出するため、ゆえに、場所によって異なる騒音レベルを識別するために、ノイズセンサのネットワークによって検出される騒音信号は、中央データ処理装置に送られて、例えば、音響ドップラー効果、気候の影響、または非定常状態の吸収および反射特性を考慮に入れるなど、分析補正が行われる。
【0018】
データ処理装置は騒音パターンを有するデータベースを具備すると好都合である。例として、道路車両、軌道車両、航空機のような可動物体、あるいは、製造工場内の電動機や機械のような固定物体等の対象物毎に異なる騒音パターンが記憶され、また適切であれば、異なる位置、異なる気候条件または騒音源の動きも考慮に入れて記憶される。データベースに記憶された騒音パターンに基づいて、騒音信号に影響する信号を考慮する騒音源タイプの識別が、特に簡単且つ確実に行うことができる。
【0019】
ある位置において、またはセクションに沿って、騒音負荷を能動的かつ連続的に監視および分析するためには、騒音信号を記憶するデータメモリを備えると好都合である。データメモリには、騒音信号の値が記憶され、ゆえに、例えばテーブルの形態で、発生順にアーカイブされる。データ処理装置の機能のタイプおよび実施形態に応じて、発生順に記憶された騒音信号の騒音レベルは、分析および統計に、特に騒音統計に役立つ。例として、騒音および騒音源の時間的または空間的挙動に関する表現および、騒音負荷に関する表現を、記憶されたデータに基づいて出力できる。
【0020】
騒音源を検出する光学装置を備えると好都合である。例として、ビデオカメラは、少なくとも1つのノイズセンサが配置される位置を記録するのに役立つ。光学検出装置は、例えば移動物体の速度分析に役立つが、騒音検出装置と組み合わせると、車両等の当該物体の速度とその結果生じる騒音の発生とを合わせて評価することが可能になる。さらに、速度分析は、音響ドップラー効果を考慮することによって移動物体の音響騒音信号の補正を提供する。代わりにまたはこれに加えて、誘導ループを例えば観測される高速道路に沿ってあるいはセクションに沿って配置して、当該物体、特に移動物体の速度分析を行うようにしても良い。
【0021】
構造の好ましい実施形態では、気象データを検出する記録装置が備えられる。例として、温度、湿度、風、大気成層、雨等を検出する記録装置が備えられる。プロセスで測定されたデータは、中央データ処理装置に送られて、騒音信号の測定においてこれらのデータが考慮される、特に騒音源タイプへの騒音信号割り振りの際にそれらのデータが考慮される。
【0022】
本発明に従って達成される格段の利点は、音および騒音の発生を恒久的に監視すると共に、騒音の原因となる騒音源を確実に割り出すことを目的として、騒音信号を検出し、信号特性に基づいて分析を行う際に、騒音信号と騒音パターンとの比較に基づいて騒音源のタイプを判定できるように行うことにある。電動機運転中ブーンという音を出す機械や道路上を行き交う多量の交通車両などの騒音発生源を、このように信号特性に基づいて検出した場合、作業場または製造工場などの閉空間、および高速道路沿いと言った環境のいずれにおいてもこの構造を使用することができる。この場合、検出されたデータは、特に簡単に騒音源の定常状態、周期的または非定常状態挙動についての報告作成を行うために使用することができる。
【0023】
本発明の典型的実施形態を図を参照してより詳細に説明する。
【0024】
図の全てを通じて互いに対応する部分には同参照番号を付すものとする。
【0025】
好適な実施態様の説明
図1は、騒音信号Sを検出する騒音検出装置4と、信号特性に基づいて騒音信号Sを分析し、騒音信号Sを騒音パターンMとを比較するデータ処理装置6とを用いて騒音信号Sを測定する構造1を概略的に示す。騒音信号Sは、その比較に基づいて騒音源タイプTに割り振られる。
【0026】
騒音信号Sを発生する騒音源10の画像Bを記録する光学装置8または気象データWを検出する記録装置12も設けられる。データ処理装置6は、騒音源10の動きを決定する、特に光学装置8によって検出された騒音源10の画像Bに基づいて、騒音源10の速度vあるいは加速度を測定する分析装置14を具備する。代わりに、誘導ループ(特に図示せず)からの測定信号を、速度vを決定する目的で分析装置14に送ることができる。補正装置16は、音または騒音信号Sの、移動騒音源10から生じる、ドップラー効果を補正するために設けられる。測定された運動、特に測定された速度vまたは加速度に基づいて、騒音源10によって発生された騒音信号Sが同じように補正装置16によって補正される。この補正後に存在する騒音信号Sは、車両の静止動揺試験台での測定値に匹敵するものである。
【0027】
さらに、記録装置12の気象データWは、騒音源10に影響する要因として補正装置16に送られる。その結果、気象データWは、補正装置16による騒音信号Sの決定の際に考慮される。換言すると、騒音信号Sは、例えば、温度、湿度、風、大気成層のような検出された気候値に基づいて同じように補正される。
【0028】
さらに、騒音源10の瞬間位置Pは、光学検出装置8あるいは位置決めあるいはナビゲーション装置など他の外部装置(図示せず)によって補正装置16に送られる。騒音信号Sに影響する条件、例えば、騒音源10の直ぐ近くの吸収および反射条件が瞬間位置Pに関する情報に基づいて測定される。これらの吸収および反射条件は、騒音信号Sの測定の際に考慮される。
【0029】
補正された騒音信号Sは、評価装置18に送られる。移動騒音源10の場合、特に車両の場合、評価装置18は、補正された騒音信号の信号特性、例えば、振幅値または周波数値に基づいて、その点火周波数、その加速度またはその速度を判定する。さらに認識装置20が設けられて、検出された画像Bに基づいて騒音源タイプTのモデルMOの認識、特に車両モデルの認識を行う。前記認識装置20は、物体または騒音源10の画像パターンが記憶されているデータベース25にアクセスする。この場合、データベース25のパターンライブラリを、対象物または騒音源10の新画像に基づいて更新および拡張することができる。
【0030】
騒音源タイプTを判定するために、データ処理装置6は、多数の騒音パターンMを有するデータベース22を具備する。データベース22のタイプおよび範囲に応じて、異なる騒音パターンMが、関連騒音源タイプTの騒音信号Sに対して記憶される。一方、前記騒音パターンMは、騒音信号Sに影響する要因、例えば、気象データW、騒音源10の動きに起因する環境内の非定常状態吸収および反射条件が取り除かれても良い。他方、騒音パターンMは、現在検出されている未補正騒音信号Sをそれらと比較するために補正しないで記憶されても良い。データ処理装置6は、この目的のための比較装置24を具備する。検出され、適切な場合、影響要因を排除するべく補正された騒音信号Sと記憶された騒音パターンMとの比較に基づいて、当該騒音信号Sは関わりのある騒音源タイプTに割り振られる。例として、車両が騒音源10の場合、認識装置20が、車両モデル、例えばメルセデスベンツのCクラスを識別し、比較装置24が比較結果に基づいて、識別された車両モデルの動力源、すなわち騒音源のタイプT、例えば、メルセデスベンツのCDIエンジンを識別し、これらが騒音信号Sに付与される。
【0031】
別の例を以下で説明する。騒音源10となる車両が、4気筒、スパーク点火式エンジンを有し、定速度vで、ゆえに、例えば、3000min−1の定エンジン速度で移動する場合、特に、排気ガス系統のオリフィスは、エンジンの点火周波数によって決定付けられるブーンという音の騒音信号Sを発する。上記3000min−1(=50Hz)において、第2のエンジン運転指令が、周波数100Hzにおける点火周波数として確立される。
【0032】
マイクロホンなどの固定観測手段あるいは騒音検出装置4は、車両が通過するとき、音響ドップラー効果のため周波数が高くなった後に低くなる形で、100Hzのこのブーンという音の騒音信号Sを感知する。前記固定観測手段4がマイクロホン4によって検出されるブーンという騒音Sの周波数分析に基づいて周波数決定エンジン速度を導き出そうとする場合、周波数補正式を採用する。この目的のため、いろいろな場合の運動(騒音源10/観測手段4)に関する下表による周波数分析に基づいて、それらから生じる音響ドップラー効果が、補正装置16により騒音信号Sの測定の際に考慮される。この表において、騒音源10および観測手段4の運動に関する様々な可能性が、矢印で示されている。この場合、騒音源10の速度は、VQで示され、観測手段4の速度はVBで示され、音速はcで示される。表の式を採用すると、VQ、VBおよびcの大きさを式に代入する必要がある。
【0033】
【表2】
【0034】
その結果、このように速度および騒音を合わせて分析することによって、車両等の移動騒音源10の運動状態または加速度状態について結論を引き出すことができるようになる。データ処理装置6の機能のタイプおよび実施形態に応じて、騒音信号S、補正済み騒音信号S、気象データW、騒音源タイプT、画像Bのような、構造1によって検出されたデータを、外部オープンループまたはクローズドループ制御装置、例えば、車両の騒音低減移動用負荷コントロール装置、騒音低減交通経路案内用の交通案内システム、あるいは製造工場内の回転機械のオープンループまたはクローズドループ制御装置または警報装置に送ることができる。
【0035】
データベース22のタイプおよび実施形態に応じて、データベース22は、現在検出されているデータ、例えば、検出された騒音信号Sまたは気象データWを記憶するデータメモリとして作用する。あるいは、またはこれに加えて、さらなるデータメモリを設けても良い。分析および統計、例えば、騒音統計は、記憶データ、特に発生順に検出、記憶された騒音信号Sに基づいて可能となる。
【0036】
図2は、図1による構造1を高速道路26に沿って配置した状態を概略的に示す。騒音検出装置4は、高速道路26に沿って配置された複数のノイズセンサ28を具備する。例えば、指向性マイクロホンがノイズセンサ28の働きをする。ノイズセンサ28は、データ伝送装置30、例えば、データバスあるいは無線リンクを介して中央データ処理装置6に連結される。騒音源10、例えば、高速道路26上をRの方向に移動する車両の画像を検出するため、光学検出装置8が高架32下に配置される。光学装置8、例えば、ビデオカメラは、データ伝送装置30を介して中央データ処理装置6に連結される。
【0037】
データ処理装置6の動作中、例えば50km/hの速度で移動する車両または移動騒音源10が、画像Bの形態で光学検出装置8によって検出される。記録画像シーケンスBに基づき、データ処理装置6によって、速度vおよびそれから生じる騒音信号Sが、車両10の運動から生じる音響ドップラー効果を考量に入れて測定される。この目的のため、ノイズセンサ28によって検出された騒音信号Sは、音響ドップラー効果による周波数補正に基づいて補正される。さらに、時間的および空間的に検出された騒音信号Sに基づいて点火周波数およびその倍音(第4,第6,第8などのエンジン運転指令)を測定することができる。画像検出の代わりに、車両10の速度vを、例えば、高速道路26内の誘導ループ装置(図示せず)によって測定してもよい。検出された騒音信号Sの周波数対走行速度vの比に基づいて、個別的選択基準が生成されるが、これをビデオ分析等によって検出される車両タイプ情報、および走行中の車両の既知速度伝達比と共に用いることにより、車両の動力源、ゆえに、騒音源タイプTの明確な決定を可能にする。
【0038】
構造1のタイプおよび実施形態に応じて、記録装置12は、ノイズセンサ28によって検出された騒音信号Sの補正の際に考慮される気象データWを追加的に検出できる。さらに、検出データ、例えば車両10の運動あるいはその通過によって生成される騒音信号Sを検出し、場合によりこれを補正したものが、騒音低減を目的として、車両10のオープンループまたはクローズドループ制御装置に送られる。あるいは、中央データ処理装置6によって測定されたデータ、例えば、高速道路26沿いで検出された騒音信号Sを、交通管制目的に使用してもよい。例として交通量の多さが原因で高くなっている騒音強度、ひいては当該地域内の許容騒音限界値の行過ぎ量が、騒音信号Sの分析に基づいて測定される。この情報は、例えば交通案内システムに送られて、速度制限を行ったり、あるいは道路の通行車両を迂回させることによって当該区域の騒音を減少させることができる。
【0039】
図3は、構造1の代替実施形態を示す。この場合、構造1は、閉空間32内、例えば、製造工場または機械設備を入れた建物の騒音信号Sを測定するために提供される。ノイズセンサ28によって検出され、データ通信装置30により伝達された騒音信号Sに基づいて、不具合のある、あるいは運転音のうるさい機械または電動機10の識別が可能となる。このため、騒音信号Sは、適切な場合、補正されるか、あるいは道路上車両の場合の上述方法と同じように妨害信号が除去される。騒音信号Sは、データ処理装置6に基づいて、機械または電動機10を特徴付ける騒音パターンMと比較される。1台の機械または電動機10への騒音信号Sの割り振り、ゆえに、不具合のある機械10の、あるいは不正作業材料または不正ツールの識別は、その比較に基づいて可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図1】騒音検出装置およびデータ処理装置を備えた騒音源の騒音信号を測定する構造を概略的に示す。
【図2】光学式検出システムを備えた図1の構造を道路交通に使用した場合を概略的に示す。
【図3】図1による構造を製造工場において使用した場合を概略的に示す。
本発明は、騒音源、特に固定または可動騒音源、例えば、車両の騒音信号を測定する方法に関する。さらに、本発明は、騒音信号を測定する構造に関する。
【0002】
航空機の離陸および着陸時や、車両の通過時等において、法的騒音規制値を満たすことを目的として、車両に対して取る騒音低減対策は公知であり、これらは、周囲環境や移動快適性に影響を及ぼす交通騒音を改良しようとするものである。例として、低騒音の排気および吸気系統、ほとんど共鳴の無い推進装置、吸音性ボディーフレーム等が、車両、例えば、路上走行車両、軌道車両あるいは航空機の騒音を低減するものとして公知である。この場合の欠点となるのは、車両自体に騒音低減対策をとっているため、騒音レベルの低減が限定的であることである。現時点では、例えば、低騒音高速道路あるいは気象学的周囲条件のような騒音レベルに影響を及ぼす対策あるいは周囲条件を、騒音限界値との整合性に関して考慮していない。
【0003】
さらに、例えば、ベンゼンおよび粒子等の排出量規制値について排出値を検出および監視する固定受動測定装置を設けることが通例となっている。この場合、適切であれば、測定装置を設置した位置で発生する騒音値も測定される。この場合、このような受動位置関連騒音測定は、騒音レベルを発生させる騒音源を識別するのに適さない。さらに、車両への対策以上の騒音低減対策は困難である。
【0004】
ゆえに、本発明の目的は、騒音源に起因する騒音が特に簡単且つ確実な方法で検出され、測定される騒音源の騒音信号を測定する方法を特定することである。さらに、それが意図するところは、その方法を実行するのに特に適した構造を特定することである。
【0005】
第1に挙げた目的は、本発明によると、騒音源(10)の騒音信号(S)を測定する方法によって達成され、本発明の方法では騒音信号(S)を検出し、信号特性に基づいて分析し、騒音パターン(M)と比較し、その比較に基づいて騒音源タイプ(T)に割り振る。検出された騒音信号の信号特性や、本源的騒音源のタイプへの割り振りについて、このように分析、特に時間または周波数分析を行うことによって、騒音源の時間的または空間的挙動の記録化が可能になる。あるいはこれに加えて、測定された騒音信号および前記騒音信号の本源的騒音源タイプに基づいて、騒音低減あるいは騒音低下対策を実施することができ、例えば、騒音源における騒音低減オープンループまたはクローズドループ制御対策を実施することが可能となる。
【0006】
この場合、本発明は、例えば、住宅地域あるいは病院の近く、あるいは工場において、騒音限界値を満たすためには、この環境で発生する騒音を検出、および監視しなければならないという考えに基づいている。この場合、騒音値を局地的な変数として検出するのでなく、むしろこれらの騒音値の原因となる音源すなわち騒音源こそ判定しなければならない。このため、有利な方法として、検出された騒音信号、特にその振幅または周波数値を分析し、所定の騒音パターンに基づいて本源的騒音源に対する割り振りを行う。
【0007】
好ましくは、騒音信号の振幅値または周波数値は、信号特性として評価される。このように騒音信号の信号特性を時間的または空間的に分析することによって、騒音または妨害レベルの査定および関連騒音源に対するその等級化が可能となる。例として、騒音源の動きは、騒音源の発生順に検出された騒音信号およびその分析に基づいて検出できる。そのため、騒音信号は、以下の関係式に従い音響ドップラー効果を考慮した周波数分析に基づいて補正されるのが好ましい。
【0008】
【表1】
【0009】
ここで、fB=観測手段により感知された周波数、例えば、ノイズセンサによって検出された周波数、fQ=ノイズセンサの周波数、VB=観測手段の速度、VQ=ノイズセンサの速度、c=音速である。
【0010】
あるいは、例えば、製造工場内の電動機等の固定騒音源に対し、振幅の評価に基づいて、ゆえに、騒音および妨害レベル、および騒音パターンとのその比較に基づいて、例えば電動機の起動時など、空中伝播音あるいは構造体伝播音が生成される際に記録された騒音信号に関して、機能的または動作的不良あるいは動作状態の等級化を実行することができる。
【0011】
便宜的には、騒音源は光学的に検出され分析される。騒音源を光学的に検出すると、騒音源タイプの適格な評価が可能となる。これによって、騒音信号を騒音源タイプのモデル、例えば車両の場合「Aクラス」モデル、あるいは機械の場合「旋盤」または「カッター」モデル等に明確に割り振ることができる。従って、騒音源への騒音信号の割り振りを高精度に行うことができる。
【0012】
移動騒音源の騒音信号の割り振りに関しては、前記騒音源の動きが測定され、その騒音源から生じる騒音信号がその動きに基づいて補正されるのが好ましい。このように騒音源の動きを考慮して騒音信号を補正することによって、騒音源のタイプ、例えば、路上走行車両または軌道車両のタイプ、あるいは航空機のタイプの識別が可能となる。このためには、騒音信号の、特に車両または航空機の動作騒音の音響的分析を、速度分析と組み合わせて行うのが好ましい。これによって、移動騒音源、例えば車両の運動または加速度状態についての結論を出すことができる。あるいは、またはこれに加えて、騒音源の運動から生じる、周囲環境との相互作用、特に音響的相互作用を測定することも可能である。
【0013】
有利な方法では、騒音源に作用する少なくとも1つの要因を測定し、騒音源から生じる騒音信号を前記要因に基づいて補正する。例として、気候条件、例えば、雨、気温、大気湿度、風等を、騒音源に影響する要因として測定する。この結果、騒音信号に影響する妨害信号は、例えば、自由環境、ゆえに解放状態での騒音源タイプに騒音信号が割り振られた場合には、減衰されるかあるいは完全に取り除かれる。ゆえに、騒音源タイプを可能な限り正確に識別できる。特に、騒音信号から構成される妨害信号を評価する場合、例えば、豪雨のような、瞬間動作条件について、あるいは、例えば、電動機のブーンという酷い騒音のような、機能的または動作不良についての結論を引き出すことができる。
【0014】
便宜的には、騒音源の位置または周囲条件が測定され、騒音信号がそれに基づいて補正される。立地条件および立地関連条件、例えば、周囲環境での吸収および反射条件を考慮することで、このように、騒音源の運動に起因する非定常状態の吸収および反射条件に関して騒音信号を補正することも可能となる。騒音信号は、データメモリ内に記憶されるのが好ましい。騒音信号、特に例えば製造工場内の電動機のような固定物体、あるいは車両のような移動物体の動作信号の予測的または遡及的音響分析または統計は、データメモリ内に発生順に記憶された騒音信号、および気象パラメータ、位置パラメータのような、外的に検出された外的パラメータに基づいて可能となる。この場合、異なる騒音パターンが、データメモリ内に異なる条件下で異なるタイプの車両に関して記憶される。タイプおよび実施形態に応じて、これらの騒音パターンは、現在検出されている騒音信号、およびそれらの騒音源タイプへの割り振りに基づいて更新され、拡張される。この場合、騒音パターンに関するデータベースは、気候、立地関連、タイプ関連の変化と、それらの変化が騒音源から発生する音または騒音信号へ及ぼす効果との両方に跨るものとなる。
【0015】
便宜的には、騒音源タイプに割り振られた騒音信号は、騒音低減装置のオープンループまたはクローズドループ制御に使用される。その目的のため、検出された騒音信号は、検出外的パラメータに基づいて適宜補正された後、外部装置に送られて、オープンループまたはクローズド制御、例えば、車両の騒音低減負荷制御、あるいは機能、材料または動作不良が識別された場合に、対象物に対する緊急制御が行われる。騒音信号または外的パラメータ等の測定されたデータに基づき、およびそれらから得られた分析または統計結果に基づき、外部装置は、オープンループまたはクローズドループ制御、情報提供または警告を行い、特に、例えば交通経路に影響を与えることで、道路交通の騒音低減の役割を果たす。換言すれば、例えば住宅地域において交通量が増加したために道路交通騒音の強度が非常に高くなり、これが検出されて、検出された騒音信号に基づいて分析された場合、それに対応して騒音低減を目的とした道路交通の制御が、既存の交通案内システムまたは灯火信号オープンループまたはクローズドループ制御と併せて実施される。あるいは、その装置を用いて、確認された騒音源を地域的範囲にわたって追跡することもできる。あるいは、またはこれに加えて、対象物関連騒音信号に関して求められた値を、当該対象物の情報装置、例えば車両の情報装置に送ることもでき、あるいは天候調整騒音信号に関して求められた値をナビゲーション装置に送ることもできる。
【0016】
好ましくは、車両の動作騒音は騒音信号として検出し、車両タイプ、移動状態または車両による環境への音響の影響は、車両の速度およびモデル分析と併せて騒音信号の分析に基づいて測定される。例として、車両の騒音低減経路を設定する中央装置からの対応信号を車両内に存在する負荷制御用の騒音低減装置に送ることができる。
【0017】
第2に挙げた目的は本発明によると、騒音信号を検出する騒音検出装置と、信号特性に基づいて騒音信号を分析し、騒音信号を騒音パターンと比較するデータ処理装置とを有し、騒音信号がその比較に基づいて騒音源タイプに割り振られる、騒音の騒音信号を測定する構造によって達成される。便宜的に、複数のノイズセンサが騒音検出装置として提供される。好ましくは、指向性ノイズセンサ等のノイズセンサのネットワークは、市街地に分散して、あるいは製造工場または機械設備を入れた建物内に分散して、移動経路に沿って配置される。騒音が特に問題となる地域、例えば、住宅地域や病院の近く、あるいはは機械設備を入れた建物内において、騒音信号を地域的に検出するため、ゆえに、場所によって異なる騒音レベルを識別するために、ノイズセンサのネットワークによって検出される騒音信号は、中央データ処理装置に送られて、例えば、音響ドップラー効果、気候の影響、または非定常状態の吸収および反射特性を考慮に入れるなど、分析補正が行われる。
【0018】
データ処理装置は騒音パターンを有するデータベースを具備すると好都合である。例として、道路車両、軌道車両、航空機のような可動物体、あるいは、製造工場内の電動機や機械のような固定物体等の対象物毎に異なる騒音パターンが記憶され、また適切であれば、異なる位置、異なる気候条件または騒音源の動きも考慮に入れて記憶される。データベースに記憶された騒音パターンに基づいて、騒音信号に影響する信号を考慮する騒音源タイプの識別が、特に簡単且つ確実に行うことができる。
【0019】
ある位置において、またはセクションに沿って、騒音負荷を能動的かつ連続的に監視および分析するためには、騒音信号を記憶するデータメモリを備えると好都合である。データメモリには、騒音信号の値が記憶され、ゆえに、例えばテーブルの形態で、発生順にアーカイブされる。データ処理装置の機能のタイプおよび実施形態に応じて、発生順に記憶された騒音信号の騒音レベルは、分析および統計に、特に騒音統計に役立つ。例として、騒音および騒音源の時間的または空間的挙動に関する表現および、騒音負荷に関する表現を、記憶されたデータに基づいて出力できる。
【0020】
騒音源を検出する光学装置を備えると好都合である。例として、ビデオカメラは、少なくとも1つのノイズセンサが配置される位置を記録するのに役立つ。光学検出装置は、例えば移動物体の速度分析に役立つが、騒音検出装置と組み合わせると、車両等の当該物体の速度とその結果生じる騒音の発生とを合わせて評価することが可能になる。さらに、速度分析は、音響ドップラー効果を考慮することによって移動物体の音響騒音信号の補正を提供する。代わりにまたはこれに加えて、誘導ループを例えば観測される高速道路に沿ってあるいはセクションに沿って配置して、当該物体、特に移動物体の速度分析を行うようにしても良い。
【0021】
構造の好ましい実施形態では、気象データを検出する記録装置が備えられる。例として、温度、湿度、風、大気成層、雨等を検出する記録装置が備えられる。プロセスで測定されたデータは、中央データ処理装置に送られて、騒音信号の測定においてこれらのデータが考慮される、特に騒音源タイプへの騒音信号割り振りの際にそれらのデータが考慮される。
【0022】
本発明に従って達成される格段の利点は、音および騒音の発生を恒久的に監視すると共に、騒音の原因となる騒音源を確実に割り出すことを目的として、騒音信号を検出し、信号特性に基づいて分析を行う際に、騒音信号と騒音パターンとの比較に基づいて騒音源のタイプを判定できるように行うことにある。電動機運転中ブーンという音を出す機械や道路上を行き交う多量の交通車両などの騒音発生源を、このように信号特性に基づいて検出した場合、作業場または製造工場などの閉空間、および高速道路沿いと言った環境のいずれにおいてもこの構造を使用することができる。この場合、検出されたデータは、特に簡単に騒音源の定常状態、周期的または非定常状態挙動についての報告作成を行うために使用することができる。
【0023】
本発明の典型的実施形態を図を参照してより詳細に説明する。
【0024】
図の全てを通じて互いに対応する部分には同参照番号を付すものとする。
【0025】
好適な実施態様の説明
図1は、騒音信号Sを検出する騒音検出装置4と、信号特性に基づいて騒音信号Sを分析し、騒音信号Sを騒音パターンMとを比較するデータ処理装置6とを用いて騒音信号Sを測定する構造1を概略的に示す。騒音信号Sは、その比較に基づいて騒音源タイプTに割り振られる。
【0026】
騒音信号Sを発生する騒音源10の画像Bを記録する光学装置8または気象データWを検出する記録装置12も設けられる。データ処理装置6は、騒音源10の動きを決定する、特に光学装置8によって検出された騒音源10の画像Bに基づいて、騒音源10の速度vあるいは加速度を測定する分析装置14を具備する。代わりに、誘導ループ(特に図示せず)からの測定信号を、速度vを決定する目的で分析装置14に送ることができる。補正装置16は、音または騒音信号Sの、移動騒音源10から生じる、ドップラー効果を補正するために設けられる。測定された運動、特に測定された速度vまたは加速度に基づいて、騒音源10によって発生された騒音信号Sが同じように補正装置16によって補正される。この補正後に存在する騒音信号Sは、車両の静止動揺試験台での測定値に匹敵するものである。
【0027】
さらに、記録装置12の気象データWは、騒音源10に影響する要因として補正装置16に送られる。その結果、気象データWは、補正装置16による騒音信号Sの決定の際に考慮される。換言すると、騒音信号Sは、例えば、温度、湿度、風、大気成層のような検出された気候値に基づいて同じように補正される。
【0028】
さらに、騒音源10の瞬間位置Pは、光学検出装置8あるいは位置決めあるいはナビゲーション装置など他の外部装置(図示せず)によって補正装置16に送られる。騒音信号Sに影響する条件、例えば、騒音源10の直ぐ近くの吸収および反射条件が瞬間位置Pに関する情報に基づいて測定される。これらの吸収および反射条件は、騒音信号Sの測定の際に考慮される。
【0029】
補正された騒音信号Sは、評価装置18に送られる。移動騒音源10の場合、特に車両の場合、評価装置18は、補正された騒音信号の信号特性、例えば、振幅値または周波数値に基づいて、その点火周波数、その加速度またはその速度を判定する。さらに認識装置20が設けられて、検出された画像Bに基づいて騒音源タイプTのモデルMOの認識、特に車両モデルの認識を行う。前記認識装置20は、物体または騒音源10の画像パターンが記憶されているデータベース25にアクセスする。この場合、データベース25のパターンライブラリを、対象物または騒音源10の新画像に基づいて更新および拡張することができる。
【0030】
騒音源タイプTを判定するために、データ処理装置6は、多数の騒音パターンMを有するデータベース22を具備する。データベース22のタイプおよび範囲に応じて、異なる騒音パターンMが、関連騒音源タイプTの騒音信号Sに対して記憶される。一方、前記騒音パターンMは、騒音信号Sに影響する要因、例えば、気象データW、騒音源10の動きに起因する環境内の非定常状態吸収および反射条件が取り除かれても良い。他方、騒音パターンMは、現在検出されている未補正騒音信号Sをそれらと比較するために補正しないで記憶されても良い。データ処理装置6は、この目的のための比較装置24を具備する。検出され、適切な場合、影響要因を排除するべく補正された騒音信号Sと記憶された騒音パターンMとの比較に基づいて、当該騒音信号Sは関わりのある騒音源タイプTに割り振られる。例として、車両が騒音源10の場合、認識装置20が、車両モデル、例えばメルセデスベンツのCクラスを識別し、比較装置24が比較結果に基づいて、識別された車両モデルの動力源、すなわち騒音源のタイプT、例えば、メルセデスベンツのCDIエンジンを識別し、これらが騒音信号Sに付与される。
【0031】
別の例を以下で説明する。騒音源10となる車両が、4気筒、スパーク点火式エンジンを有し、定速度vで、ゆえに、例えば、3000min−1の定エンジン速度で移動する場合、特に、排気ガス系統のオリフィスは、エンジンの点火周波数によって決定付けられるブーンという音の騒音信号Sを発する。上記3000min−1(=50Hz)において、第2のエンジン運転指令が、周波数100Hzにおける点火周波数として確立される。
【0032】
マイクロホンなどの固定観測手段あるいは騒音検出装置4は、車両が通過するとき、音響ドップラー効果のため周波数が高くなった後に低くなる形で、100Hzのこのブーンという音の騒音信号Sを感知する。前記固定観測手段4がマイクロホン4によって検出されるブーンという騒音Sの周波数分析に基づいて周波数決定エンジン速度を導き出そうとする場合、周波数補正式を採用する。この目的のため、いろいろな場合の運動(騒音源10/観測手段4)に関する下表による周波数分析に基づいて、それらから生じる音響ドップラー効果が、補正装置16により騒音信号Sの測定の際に考慮される。この表において、騒音源10および観測手段4の運動に関する様々な可能性が、矢印で示されている。この場合、騒音源10の速度は、VQで示され、観測手段4の速度はVBで示され、音速はcで示される。表の式を採用すると、VQ、VBおよびcの大きさを式に代入する必要がある。
【0033】
【表2】
【0034】
その結果、このように速度および騒音を合わせて分析することによって、車両等の移動騒音源10の運動状態または加速度状態について結論を引き出すことができるようになる。データ処理装置6の機能のタイプおよび実施形態に応じて、騒音信号S、補正済み騒音信号S、気象データW、騒音源タイプT、画像Bのような、構造1によって検出されたデータを、外部オープンループまたはクローズドループ制御装置、例えば、車両の騒音低減移動用負荷コントロール装置、騒音低減交通経路案内用の交通案内システム、あるいは製造工場内の回転機械のオープンループまたはクローズドループ制御装置または警報装置に送ることができる。
【0035】
データベース22のタイプおよび実施形態に応じて、データベース22は、現在検出されているデータ、例えば、検出された騒音信号Sまたは気象データWを記憶するデータメモリとして作用する。あるいは、またはこれに加えて、さらなるデータメモリを設けても良い。分析および統計、例えば、騒音統計は、記憶データ、特に発生順に検出、記憶された騒音信号Sに基づいて可能となる。
【0036】
図2は、図1による構造1を高速道路26に沿って配置した状態を概略的に示す。騒音検出装置4は、高速道路26に沿って配置された複数のノイズセンサ28を具備する。例えば、指向性マイクロホンがノイズセンサ28の働きをする。ノイズセンサ28は、データ伝送装置30、例えば、データバスあるいは無線リンクを介して中央データ処理装置6に連結される。騒音源10、例えば、高速道路26上をRの方向に移動する車両の画像を検出するため、光学検出装置8が高架32下に配置される。光学装置8、例えば、ビデオカメラは、データ伝送装置30を介して中央データ処理装置6に連結される。
【0037】
データ処理装置6の動作中、例えば50km/hの速度で移動する車両または移動騒音源10が、画像Bの形態で光学検出装置8によって検出される。記録画像シーケンスBに基づき、データ処理装置6によって、速度vおよびそれから生じる騒音信号Sが、車両10の運動から生じる音響ドップラー効果を考量に入れて測定される。この目的のため、ノイズセンサ28によって検出された騒音信号Sは、音響ドップラー効果による周波数補正に基づいて補正される。さらに、時間的および空間的に検出された騒音信号Sに基づいて点火周波数およびその倍音(第4,第6,第8などのエンジン運転指令)を測定することができる。画像検出の代わりに、車両10の速度vを、例えば、高速道路26内の誘導ループ装置(図示せず)によって測定してもよい。検出された騒音信号Sの周波数対走行速度vの比に基づいて、個別的選択基準が生成されるが、これをビデオ分析等によって検出される車両タイプ情報、および走行中の車両の既知速度伝達比と共に用いることにより、車両の動力源、ゆえに、騒音源タイプTの明確な決定を可能にする。
【0038】
構造1のタイプおよび実施形態に応じて、記録装置12は、ノイズセンサ28によって検出された騒音信号Sの補正の際に考慮される気象データWを追加的に検出できる。さらに、検出データ、例えば車両10の運動あるいはその通過によって生成される騒音信号Sを検出し、場合によりこれを補正したものが、騒音低減を目的として、車両10のオープンループまたはクローズドループ制御装置に送られる。あるいは、中央データ処理装置6によって測定されたデータ、例えば、高速道路26沿いで検出された騒音信号Sを、交通管制目的に使用してもよい。例として交通量の多さが原因で高くなっている騒音強度、ひいては当該地域内の許容騒音限界値の行過ぎ量が、騒音信号Sの分析に基づいて測定される。この情報は、例えば交通案内システムに送られて、速度制限を行ったり、あるいは道路の通行車両を迂回させることによって当該区域の騒音を減少させることができる。
【0039】
図3は、構造1の代替実施形態を示す。この場合、構造1は、閉空間32内、例えば、製造工場または機械設備を入れた建物の騒音信号Sを測定するために提供される。ノイズセンサ28によって検出され、データ通信装置30により伝達された騒音信号Sに基づいて、不具合のある、あるいは運転音のうるさい機械または電動機10の識別が可能となる。このため、騒音信号Sは、適切な場合、補正されるか、あるいは道路上車両の場合の上述方法と同じように妨害信号が除去される。騒音信号Sは、データ処理装置6に基づいて、機械または電動機10を特徴付ける騒音パターンMと比較される。1台の機械または電動機10への騒音信号Sの割り振り、ゆえに、不具合のある機械10の、あるいは不正作業材料または不正ツールの識別は、その比較に基づいて可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図1】騒音検出装置およびデータ処理装置を備えた騒音源の騒音信号を測定する構造を概略的に示す。
【図2】光学式検出システムを備えた図1の構造を道路交通に使用した場合を概略的に示す。
【図3】図1による構造を製造工場において使用した場合を概略的に示す。
Claims (21)
- 騒音源(10)の騒音信号(S)を測定する方法であって、前記騒音信号(S)を検出し、信号特性に基づいて分析し、前記騒音信号(S)を騒音パターン(M)と比較し、その比較に基づいて騒音源タイプ(T)に割り振ることを特徴とする、方法。
- 前記騒音信号(S)の振幅値または周波数値を信号特性として評価する、請求項1に記載の方法。
- 前記騒音源(10)を光学的に検出し、分析する、請求項1あるいは2のいずれか一項に記載の方法。
- 前記騒音源(10)の運動を測定し、該騒音源(10)から生じる前記騒音信号(S)をその運動に基づいて補正する、請求項1〜3のいずれか一項に記載の方法。
- 前記騒音源(10)に作用する少なくとも1つの要因を測定し、該騒音源(10)から生じる前記騒音信号(S)を前記要因に基づいて補正する、請求項1〜4のいずれか一項に記載の方法。
- 前記騒音源(10)の位置(P)または周囲条件を測定し、前記騒音信号(S)をそれに基づいて補正する、請求項1〜5のいずれか一項に記載の方法。
- 前記騒音信号(S)をデータメモリ(22)内に記憶させる、請求項1〜6のいずれか一項に記載の方法。
- 前記騒音源タイプ(T)に割り振られた前記騒音信号(S)を、騒音低減装置のオープンループまたはクローズドループ制御に使用することを特徴とする、請求項1〜7のいずれか一項に記載の方法。
- 車両の動作騒音を前記騒音信号(S)として検出し、車両タイプ、運動状態または前記車両による周囲環境への音響的影響を、前記車両の速度分析との関連において前記騒音信号(S)の分析に基づいて測定する、請求項1〜8のいずれか一項に記載の方法。
- 騒音源(10)の騒音信号(S)を測定する構造(1)であって、前記騒音信号(S)を検出する騒音検出装置(4)と、信号特性に基づいて前記騒音信号(S)を分析し、前記騒音信号(S)を騒音パターン(M)と比較するデータ処理装置(6)とを具備し、前記比較に基づいて前記騒音信号(S)を騒音源タイプ(T)に割り振ることを特徴とする構造。
- 複数のノイズセンサ(28)が前記騒音検出装置(4)として設けられる、請求項10に記載の構造。
- 前記データ処理装置(6)は、前記騒音パターン(M)を有するデータベース(22)を具備する、請求項10あるいは11のいずれかに記載の構造。
- 前記騒音信号(S)を記憶するデータメモリ(22)備える、請求項10〜12のいずれか一項に記載の構造。
- 前記騒音源(10)を検出する光学装置(8)を備える、請求項10〜13のいずれか一項に記載の構造。
- 気象データ(W)を検出する記録装置(12)を備える、請求項10〜14のいずれか一項に記載の構造。
- 少なくとも1つの前記特定騒音パターン(M)が前記データベース(22)内の各種騒音源タイプ毎に記憶される、請求項12〜15のいずれか一項に記載の構造。
- 補正された前記騒音信号(S)を情報用に外部装置に転送できる、請求項10〜16のいずれか一項に記載の構造。
- 前記データベース(22)内に記憶された前記各種騒音源タイプ(T)の前記騒音パターン(M)が定常状態、周期的あるいは非定常状態特性を有する、請求項12〜17のいずれか一項に記載の構造。
- 前記騒音検出装置(4)の前記ノイズセンサ(28)が指向特性を有する、請求項11〜18のいずれか一項に記載の構造。
- 前記データ処理装置(6)が画像パターン(MB)を有するデータベース(25)を具備する、請求項10〜19のいずれか一項に記載の構造。
- 監視装置内において使用する、請求項10〜20のいずれか一項に記載の構造。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
DE10064754A DE10064754A1 (de) | 2000-12-22 | 2000-12-22 | Verfahren und Anordnung zur Bestimmung eines Geräuschsignals einer Geräuschquelle |
PCT/EP2001/014622 WO2002052542A2 (de) | 2000-12-22 | 2001-12-12 | Verfahren und anordnung zur bestimmung eines geräuschsignals einer geräuschquelle |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2004531695A true JP2004531695A (ja) | 2004-10-14 |
Family
ID=7668794
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2002553757A Pending JP2004531695A (ja) | 2000-12-22 | 2001-12-12 | 騒音源からの騒音信号を処理する方法および構造 |
Country Status (8)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20050100172A1 (ja) |
EP (1) | EP1344197B1 (ja) |
JP (1) | JP2004531695A (ja) |
BR (1) | BR0116791A (ja) |
DE (2) | DE10064754A1 (ja) |
ES (1) | ES2236136T3 (ja) |
MX (1) | MXPA03005619A (ja) |
WO (1) | WO2002052542A2 (ja) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2010007752A1 (ja) * | 2008-07-15 | 2010-01-21 | 日東紡音響エンジニアリング株式会社 | 航空機の識別方法、並びにそれを用いた航空機騒音の測定方法及び信号判定方法、航空機の識別装置 |
WO2011136234A1 (ja) * | 2010-04-30 | 2011-11-03 | トヨタ自動車株式会社 | 車外音検出装置 |
KR102423293B1 (ko) * | 2022-03-25 | 2022-07-20 | 주식회사 씨엔에스환경기술 | 정온지역 소음 환경 평가를 위한 자동소음측정 방법 |
Families Citing this family (47)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE10320809A1 (de) * | 2003-05-08 | 2004-11-25 | Conti Temic Microelectronic Gmbh | Verfahren zur Erkennung und Überwachung der Bewegung bei Fahrzeugen |
DE102004006848A1 (de) * | 2004-02-12 | 2005-09-01 | Deere & Company, Moline | Verfahren und Überwachungssystem zur Überwachung des Zustands von Arbeitsmaschinen |
JP4248458B2 (ja) * | 2004-07-29 | 2009-04-02 | 日東紡音響エンジニアリング株式会社 | 音圧測定方法 |
US7071841B2 (en) * | 2004-08-19 | 2006-07-04 | Ut-Battelle, Llc | Truck acoustic data analyzer system |
US7377233B2 (en) * | 2005-01-11 | 2008-05-27 | Pariff Llc | Method and apparatus for the automatic identification of birds by their vocalizations |
US20070256499A1 (en) * | 2006-04-21 | 2007-11-08 | Pelecanos Jason W | Machine and operating environment diagnostics, detection and profiling using sound |
US20070297620A1 (en) * | 2006-06-27 | 2007-12-27 | Choy Daniel S J | Methods and Systems for Producing a Zone of Reduced Background Noise |
US8111174B2 (en) * | 2007-10-03 | 2012-02-07 | University Of Southern California | Acoustic signature recognition of running vehicles using spectro-temporal dynamic neural network |
JP4640463B2 (ja) * | 2008-07-11 | 2011-03-02 | ソニー株式会社 | 再生装置、表示方法および表示プログラム |
US8983677B2 (en) * | 2008-10-01 | 2015-03-17 | Honeywell International Inc. | Acoustic fingerprinting of mechanical devices |
US20100082180A1 (en) * | 2008-10-01 | 2010-04-01 | Honeywell International Inc. | Errant vehicle countermeasures |
US8542844B2 (en) * | 2011-04-07 | 2013-09-24 | Visteon Global Technologies, Inc. | Sound modification system and method |
US9357293B2 (en) * | 2012-05-16 | 2016-05-31 | Siemens Aktiengesellschaft | Methods and systems for Doppler recognition aided method (DREAM) for source localization and separation |
KR101471614B1 (ko) * | 2013-06-05 | 2014-12-11 | 김도연 | 소음 차폐 방법 및 장치 |
US9148739B1 (en) * | 2014-03-24 | 2015-09-29 | King Fahd University Of Petroleum And Minerals | System for detecting vehicle noise and method |
DE102014110022A1 (de) | 2014-07-17 | 2016-01-21 | Miele & Cie. Kg | Verfahren und Vorrichtung zum Überwachen einer Funktion eines Haushaltsgeräts, Mobilgerät und Haushaltsgeräteüberwachungssystem |
JP6519653B2 (ja) * | 2015-05-29 | 2019-05-29 | 東芝三菱電機産業システム株式会社 | ノイズ源分析方法 |
WO2017070301A1 (en) * | 2015-10-20 | 2017-04-27 | International Electronic Machines Corp. | Operations monitoring for effect mitigation |
BR112018070565A2 (pt) | 2016-04-07 | 2019-02-12 | Bp Exploration Operating Company Limited | detecção de eventos de fundo de poço usando características de domínio da frequência acústicas |
US11199084B2 (en) | 2016-04-07 | 2021-12-14 | Bp Exploration Operating Company Limited | Detecting downhole events using acoustic frequency domain features |
US10983507B2 (en) | 2016-05-09 | 2021-04-20 | Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc | Method for data collection and frequency analysis with self-organization functionality |
KR102255270B1 (ko) | 2016-05-09 | 2021-05-25 | 스트롱 포스 아이오티 포트폴리오 2016, 엘엘씨 | 산업용 사물 인터넷을 위한 방법들 및 시스템들 |
US11327475B2 (en) | 2016-05-09 | 2022-05-10 | Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc | Methods and systems for intelligent collection and analysis of vehicle data |
US10712738B2 (en) | 2016-05-09 | 2020-07-14 | Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc | Methods and systems for industrial internet of things data collection for vibration sensitive equipment |
US11774944B2 (en) | 2016-05-09 | 2023-10-03 | Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc | Methods and systems for the industrial internet of things |
US11237546B2 (en) | 2016-06-15 | 2022-02-01 | Strong Force loT Portfolio 2016, LLC | Method and system of modifying a data collection trajectory for vehicles |
US10353060B2 (en) * | 2016-12-07 | 2019-07-16 | Raytheon Bbn Technologies Corp. | Detection and signal isolation of individual vehicle signatures |
CA3058256C (en) | 2017-03-31 | 2023-09-12 | Bp Exploration Operating Company Limited | Well and overburden monitoring using distributed acoustic sensors |
ES2950232T3 (es) | 2017-05-16 | 2023-10-06 | Signify Holding Bv | Monitoreo de flujo de ruido y localización de sonido mediante iluminación inteligente |
US11131989B2 (en) | 2017-08-02 | 2021-09-28 | Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc | Systems and methods for data collection including pattern recognition |
KR20200037816A (ko) | 2017-08-02 | 2020-04-09 | 스트롱 포스 아이오티 포트폴리오 2016, 엘엘씨 | 대규모 데이터 세트들을 갖는 산업 사물 인터넷 데이터 수집 환경에서의 검출을 위한 방법들 및 시스템들 |
WO2019038401A1 (en) | 2017-08-23 | 2019-02-28 | Bp Exploration Operating Company Limited | DETECTION OF SAND INPUT LOCATIONS AT THE BOTTOM OF A HOLE |
EP3695099A2 (en) | 2017-10-11 | 2020-08-19 | BP Exploration Operating Company Limited | Detecting events using acoustic frequency domain features |
DE102018204156A1 (de) * | 2018-03-19 | 2019-09-19 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zum Vermindern von Geräuschemissionen von Schienenfahrzeugen |
AU2019386279A1 (en) | 2018-11-29 | 2021-06-17 | Bp Exploration Operating Company Limited | Event detection using DAS features with machine learning |
GB201820331D0 (en) | 2018-12-13 | 2019-01-30 | Bp Exploration Operating Co Ltd | Distributed acoustic sensing autocalibration |
DE102019205011A1 (de) * | 2019-04-08 | 2020-10-08 | Zf Friedrichshafen Ag | Verarbeitungseinheit, Fahrerassistenzsystem und Verfahren zur Geräuscherkennung von Umfeldgeräuschen |
DE102019110125A1 (de) * | 2019-04-17 | 2020-10-22 | Friedrich Boysen Gmbh & Co. Kg | Verfahren zur modellbasierten Berechnung der zu erwartenden Geräuschimmission durch einen längs einer Bewegungsstrecke selbstangetrieben bewegten Gegenstand |
WO2021073740A1 (en) | 2019-10-17 | 2021-04-22 | Lytt Limited | Inflow detection using dts features |
WO2021073741A1 (en) | 2019-10-17 | 2021-04-22 | Lytt Limited | Fluid inflow characterization using hybrid das/dts measurements |
WO2021093974A1 (en) | 2019-11-15 | 2021-05-20 | Lytt Limited | Systems and methods for draw down improvements across wellbores |
CN110954208A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-04-03 | 广西博测检测技术服务有限公司 | 一种噪声巡检方法及设备 |
EP4165284B1 (en) | 2020-06-11 | 2024-08-07 | Lytt Limited | Systems and methods for subterranean fluid flow characterization |
CA3182376A1 (en) | 2020-06-18 | 2021-12-23 | Cagri CERRAHOGLU | Event model training using in situ data |
CN112532941A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-03-19 | 南京中科声势智能科技有限公司 | 车辆源强监测方法、装置、电子设备及存储介质 |
DE102021118762A1 (de) | 2021-07-20 | 2023-01-26 | Datacollect Traffic Systems Gmbh | Verfahren und System zum Erkennen eines elektrisch angetriebenen Fahrzeugs |
DE102022134563A1 (de) | 2022-12-22 | 2024-06-27 | Faurecia Emissions Control Technologies, Germany Gmbh | Verfahren sowie Vorrichtung zur Kontrolle der Geräuschemission eines Kraftfahrzeugs im Straßenverkehr |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4952931A (en) * | 1987-01-27 | 1990-08-28 | Serageldin Ahmedelhadi Y | Signal adaptive processor |
US4806931A (en) * | 1988-01-25 | 1989-02-21 | Richard W. Clark | Sound pattern discrimination system |
JPH03226629A (ja) * | 1990-01-31 | 1991-10-07 | Oki Electric Ind Co Ltd | 発音体の機種判別方法 |
JP2707174B2 (ja) * | 1991-09-19 | 1998-01-28 | 沖電気工業株式会社 | エンジン音からの車種判別方法 |
EP0559962B1 (en) * | 1992-03-11 | 1998-09-16 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Silencing apparatus |
US5619616A (en) * | 1994-04-25 | 1997-04-08 | Minnesota Mining And Manufacturing Company | Vehicle classification system using a passive audio input to a neural network |
FR2790129B1 (fr) * | 1999-02-19 | 2001-05-11 | Frank Seemuller | Equipement de securite pour des vehicules |
-
2000
- 2000-12-22 DE DE10064754A patent/DE10064754A1/de not_active Withdrawn
-
2001
- 2001-12-12 DE DE50105495T patent/DE50105495D1/de not_active Expired - Fee Related
- 2001-12-12 JP JP2002553757A patent/JP2004531695A/ja active Pending
- 2001-12-12 US US10/451,416 patent/US20050100172A1/en not_active Abandoned
- 2001-12-12 WO PCT/EP2001/014622 patent/WO2002052542A2/de active IP Right Grant
- 2001-12-12 MX MXPA03005619A patent/MXPA03005619A/es active IP Right Grant
- 2001-12-12 EP EP01272004A patent/EP1344197B1/de not_active Expired - Lifetime
- 2001-12-12 BR BR0116791-0A patent/BR0116791A/pt not_active IP Right Cessation
- 2001-12-12 ES ES01272004T patent/ES2236136T3/es not_active Expired - Lifetime
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2010007752A1 (ja) * | 2008-07-15 | 2010-01-21 | 日東紡音響エンジニアリング株式会社 | 航空機の識別方法、並びにそれを用いた航空機騒音の測定方法及び信号判定方法、航空機の識別装置 |
WO2011136234A1 (ja) * | 2010-04-30 | 2011-11-03 | トヨタ自動車株式会社 | 車外音検出装置 |
JP2011232293A (ja) * | 2010-04-30 | 2011-11-17 | Toyota Motor Corp | 車外音検出装置 |
KR102423293B1 (ko) * | 2022-03-25 | 2022-07-20 | 주식회사 씨엔에스환경기술 | 정온지역 소음 환경 평가를 위한 자동소음측정 방법 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2002052542A2 (de) | 2002-07-04 |
US20050100172A1 (en) | 2005-05-12 |
WO2002052542A3 (de) | 2002-11-07 |
BR0116791A (pt) | 2004-02-03 |
DE10064754A1 (de) | 2002-07-04 |
DE50105495D1 (de) | 2005-04-07 |
EP1344197B1 (de) | 2005-03-02 |
EP1344197A2 (de) | 2003-09-17 |
ES2236136T3 (es) | 2005-07-16 |
MXPA03005619A (es) | 2004-03-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2004531695A (ja) | 騒音源からの騒音信号を処理する方法および構造 | |
JP4167489B2 (ja) | 騒音源からの騒音信号を処理する方法および構造 | |
US10421470B2 (en) | Method and system for determining a vertical profile of a rail surface | |
US9510123B2 (en) | Method and system for source selective real-time monitoring and mapping of environmental noise | |
JP4298433B2 (ja) | 鉄道車両の異常検知装置 | |
US8577628B2 (en) | System and method for modal identification using smart mobile sensors | |
CN114966699A (zh) | 基于车载雷达运动监测的定点监测*** | |
WO2021085738A1 (ko) | 실시간 악취 추적 통합 모니터링 시스템 | |
US20200332775A1 (en) | Method and apparatus for monitoring a wind turbine | |
KR102107119B1 (ko) | 타이어-노면 마찰음과 인공지능을 이용한 도로포장 상태등급 판정 시스템 및 그 방법 | |
RU2542784C2 (ru) | Способ и электронное устройство для контроля состояния деталей рельсовых транспортных средств | |
JP6459874B2 (ja) | 異常診断システム | |
US11428680B2 (en) | Train emission compliance system | |
CN210707430U (zh) | 道岔运用在线状态监测*** | |
CN112611442A (zh) | 基于轨道伴行光缆的铁路桥梁健康监测方法和*** | |
JP2001341956A (ja) | エレベータの遠隔保守方法及び遠隔保守システム | |
Karimpour et al. | A novel method in light-rail condition monitoring using smartphones | |
JP2005504268A (ja) | ヒトによって主観的に現実のものとしてとられた環境の判断およびモデリングのための方法および装置 | |
US20200317238A1 (en) | Sensor systems and methods for monitoring environmental variables of a rail-bound vehicle | |
WO2020116031A1 (ja) | 線路監視システム、線路監視装置、線路監視方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体 | |
KR20180123770A (ko) | 열차 진동 측정 앱을 탑재한 스마트폰 | |
CN113569362B (zh) | 一种盾构管片的全寿命周期管理***和方法 | |
KR20240081689A (ko) | 화물 열차의 진동 및 온도 측정용 실시간 계측 시스템 | |
KR101990676B1 (ko) | 다수 개의 탐지 모듈에 의한 열차 베어링의 진단 데이터베이스 형성 방법 | |
CN117807850A (zh) | 一种轨道专用桥实时监测与评价*** |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20060922 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20061220 |
|
A602 | Written permission of extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A602 Effective date: 20061227 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20070525 |