JP3032592B2 - Signal feature component analyzer - Google Patents
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Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は機器の振動情報等に対し
てＦＦＴ（高速フーリエ変換：Fast FourierTransform
）等の周波数解析を行うことにより、この機器の診断
を行う信号特徴成分解析装置に関するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an FFT (Fast Fourier Transform)
The present invention relates to a signal characteristic component analyzer that diagnoses this device by performing frequency analysis such as (1).
【０００２】[0002]
【従来の技術】近時、プラント等の構成機器の診断を行
うため、これらの機器から発せられる振動情報に対して
ＦＦＴアナライザ等の周波数解析器を用いて周波数解析
を行い、その系の振動モード等の特性を解析する技術が
開発されている。2. Description of the Related Art Recently, in order to diagnose a component such as a plant, a frequency analysis is performed using a frequency analyzer such as an FFT analyzer on vibration information generated from such a device, and a vibration mode of the system is analyzed. Techniques for analyzing characteristics such as these have been developed.
【０００３】プラントの構成機器としては、例えば、ポ
ンプ，モータ等の回転機械をあげることができるが、こ
れらの回転機械は、その回転軸の軸偏心により、強弱を
有する擦れ音のような振動音をしばしば発生する。[0003] The components of the plant include, for example, rotary machines such as pumps and motors. These rotary machines are characterized by vibrating noise such as rubbing noise having strong and weak due to the eccentricity of the rotating shaft. Often occurs.
【０００４】一般に、このような回転軸の軸偏心による
振動で信号源から発せられる信号は、図１０（ａ）に示
すように、全ての周波数を含んでおり、また、図１０
（ｂ）に示すように、そのレベルはある周期で振動す
る。そして、任意の時間（ｔ）における、このような信
号のレベルｅ（ｔ）は次式によって表わされる。In general, a signal emitted from a signal source due to the vibration due to the shaft eccentricity of the rotating shaft includes all frequencies as shown in FIG.
The level oscillates with a certain period, as shown in FIG. Then, the level e (t) of such a signal at an arbitrary time (t) is represented by the following equation.
【０００５】 ｅ（ｔ）＝Ａ（１＋ｋcos （２πｆ0 ｔ））Ｗ ここで、Ａは振幅、ｋはレベル変動幅、ｆ0 は回転軸の
回転周波数にあたるレベル変動周期、Ｗはホワイトノイ
ズである。E (t) = A (1 + k cos (2πf 0 t)) W Here, A is amplitude, k is a level variation width, f 0 is a level variation period corresponding to the rotation frequency of the rotating shaft, and W is white noise. .
【０００６】このような信号を、それぞれ異なる場所に
設けられた２つの信号検出手段（例えば加速度センサ
ー）により検出しようとする場合、例えば回転機械のケ
ーシング等を伝わる際の伝達関数の影響を受け、信号が
信号源から各センサーに到達する際のゲイン・周波数特
性は、図１０（ｃ），（ｄ）に示すように、互いに異な
ったものとなる。When such a signal is to be detected by two signal detecting means (for example, acceleration sensors) provided at different places, for example, the signal is affected by a transfer function when the signal is transmitted through a casing or the like of a rotary machine. The gain / frequency characteristics when a signal reaches each sensor from the signal source are different from each other as shown in FIGS. 10 (c) and 10 (d).
【０００７】そして、各信号検出手段からの検出信号Ｓ
1 ，Ｓ2は、それぞれ図１０（ｅ），（ｆ）に示すよう
に、ピーク周波数ｆ1 ，ｆ2 を含んだものとなり、ま
た、これらｆ1 ，ｆ2 成分の信号レベルは、図１０
（ｇ），（ｈ）に示すように、時間的に変動したものと
なる。Then, the detection signal S from each signal detecting means is obtained.
1, S 2 are respectively views 10 (e), (f), the result as including the peak frequencies f 1, f 2, also, the signal levels of these f 1, f 2 components, FIG. 10
As shown in (g) and (h), it fluctuates with time.
【０００８】[0008]
【発明が解決しようとする課題】上記のように、それぞ
れ検出信号Ｓ1 ，Ｓ2 の同波数ｆ1 ，ｆ2 の信号レベル
は、それぞれ図１０（ｇ），（ｈ）に示すように、時間
的に変動したものとなっているが、これは入力信号レベ
ルの変化すなわち回転軸の回転速度に対応しているから
である。したがって、図１０（ｅ），（ｆ）におけるピ
ーク周波数ｆ1 ，ｆ2 の値も、実際には、周期的に他の
値に変動することになる。As described above, the signal levels of the same wave numbers f 1 and f 2 of the detection signals S 1 and S 2 respectively are as shown in FIGS. 10 (g) and 10 (h). Although it fluctuates with time, this is because it corresponds to the change in the input signal level, that is, the rotation speed of the rotating shaft. Therefore, the values of the peak frequencies f 1 and f 2 in FIGS. 10 (e) and 10 (f) actually change periodically to other values.
【０００９】しかし、このようなｆ1 ，ｆ2 の変動幅が
一定範囲内で且つ同一であれば問題はないが、そうでな
い場合には、この変動幅の相異の相関性が問題となる。However, there is no problem if the fluctuation widths of f 1 and f 2 are within a certain range and the same, but if not, there is a problem of the correlation between the fluctuation widths. .
【００１０】すなわち、ｆ1 ，ｆ2 の変動幅が一定範囲
を超え、且つその変動幅が同一の場合は、回転軸のある
個所で擦れ等の不具合が発生し、２つの信号検出手段は
この不具合に起因する信号を同様に検出していることに
なる。That is, when the fluctuation widths of f 1 and f 2 exceed a certain range and the fluctuation widths are the same, a problem such as rubbing occurs at a certain position on the rotating shaft. This means that the signal caused by the malfunction is detected in the same manner.
【００１１】これに対し、ｆ1 ，ｆ2 の変動幅が一定範
囲を超え、且つその変動幅が異なる場合には、これが電
気的ノイズ等の外乱に起因するものなのか、あるいは、
回転軸の他の個所で別の擦れが発生し、これを一方の信
号検出手段のみが検出したことによるものなのか、その
原因を特定するのは従来装置では困難であった。On the other hand, if the fluctuation widths of f 1 and f 2 exceed a certain range and the fluctuation widths are different, whether the fluctuations are caused by disturbance such as electric noise, or
It has been difficult with the conventional apparatus to determine whether another rub has occurred at another portion of the rotating shaft and this is detected by only one of the signal detection means or not.
【００１２】本発明は上記事情に鑑みてなされたもので
あり、異なる場所に設置された２つの信号検出手段から
の検出信号により得られる特性が互いに異なる場合に、
その原因を容易に究明することができ、もって機器に対
する異常診断の信頼性を向上させることができる信号特
徴成分解析装置を提供しようとするものである。[0012] The present invention has been made in view of the above circumstances, and when the characteristics obtained by the detection signals from two signal detection means provided at different locations are different from each other,
It is an object of the present invention to provide a signal characteristic component analyzer capable of easily finding the cause thereof and improving the reliability of abnormality diagnosis for equipment.
【００１３】[0013]
【課題を解決するための手段】本発明は上記課題を解決
するための手段として、同一信号発生源からの信号をそ
れぞれ異なる位置で検出する第１，第２の信号検出手段
と、前記第１，第２の信号検出手段からの第１，第２の
検出信号のディジタルデータを時系列的に記録する時刻
歴生データファイル手段と、前記時刻歴生データファイ
ル手段に記録された時刻歴生データに対してＦＦＴ解析
を行う第１のＦＦＴ解析手段と、前記第１のＦＦＴ解析
手段による解析結果を、前記第１，第２の検出信号の双
方の特徴成分を含む時刻歴スペクトルデータとして記録
する時刻歴スペクトルデータファイル手段と、前記時刻
歴スペクトルデータファイル手段に記録された時刻歴ス
ペクトルデータから得られる２重ＦＦＴ処理用データに
対してＦＦＴ解析を行う第２のＦＦＴ解析手段と、前記
第２のＦＦＴ解析手段による解析結果を、前記第１，第
２の相関関係を示す対象信号スペクトルデータとして記
録する２重ＦＦＴ解析結果ファイル手段と、を備えた構
成としたものである。According to the present invention, as means for solving the above problems, there are provided first and second signal detecting means for detecting signals from the same signal source at different positions, and the first and second signal detecting means. Time history data file means for recording digital data of the first and second detection signals from the second signal detection means in time series, and time history data recorded in the time history data file means. The first FFT analysis means for performing FFT analysis on the first and second FFT analysis means are recorded as time history spectrum data including both characteristic components of the first and second detection signals. Time history spectrum data file means, and FFT analysis on double FFT processing data obtained from the time history spectrum data recorded in the time history spectrum data file means A second FFT analysis unit for performing the analysis, and a double FFT analysis result file unit for recording an analysis result by the second FFT analysis unit as target signal spectrum data indicating the first and second correlations. The configuration is as follows.
【００１４】[0014]
【作用】上記構成において、信号発生源からの信号は、
第１，第２の信号検出手段によりそれぞれ検出され、こ
れらは時系列的なディジタルデータとして時刻歴生デー
タファイル手段に記録される。In the above arrangement, the signal from the signal generation source is:
These are detected by the first and second signal detecting means, respectively, and these are recorded in the time history data file means as time-series digital data.
【００１５】この場合、第１，第２の検出信号の信号レ
ベルは周期的に変動しているため、ＦＦＴアルゴリズム
を用いＦＦＴ解析を行うことができる。第１のＦＦＴ解
析手段は、このＦＦＴ解析を行う。In this case, since the signal levels of the first and second detection signals fluctuate periodically, FFT analysis can be performed using the FFT algorithm. The first FFT analysis means performs this FFT analysis.
【００１６】このＦＦＴ解析手段のＦＦＴ解析により、
第１，第２の検出信号の特徴成分が時系列的に変化して
いる時刻歴スペクトルデータを得ることができる。そし
て、これらは時刻歴スペクトルデータファイル手段に記
録される。By the FFT analysis of the FFT analysis means,
Time history spectrum data in which the characteristic components of the first and second detection signals change in time series can be obtained. These are recorded in the time history spectrum data file means.
【００１７】この時刻歴スペクトルデータから２重ＦＦ
Ｔ処理用データが得られるが、第２のＦＦＴ解析手段は
この２重ＦＦＴ処理用データに対して２度目のＦＦＴ解
析を行う。この解析により対象信号スペクトルデータを
得られるが、この対象信号スペクトルデータには、時刻
歴スペクトルデータの双方の特徴成分の相関関係を示す
データが含まれている。２重ＦＦＴ解析結果ファイル手
段は、この対象信号スペクトルデータを記録する。From the time history spectrum data, a double FF
Although data for T processing is obtained, the second FFT analysis means performs a second FFT analysis on the data for double FFT processing. The target signal spectrum data can be obtained by this analysis, and the target signal spectrum data includes data indicating the correlation between both characteristic components of the time history spectrum data. The double FFT analysis result file means records the target signal spectrum data.
【００１８】[0018]
【実施例】以下、本発明の実施例を図に基き説明する。
図１はこの実施例の構成を示すブロック図である。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of this embodiment.
【００１９】この図において、第１，第２の信号検出手
段１，２で検出された信号はＡ／Ｄ変換器３，４でＡ／
Ｄ変換された後、データ収集装置５で収集され、時刻歴
生データとして時刻歴生データファイル手段６に記録さ
れるようになっている。In this figure, the signals detected by the first and second signal detecting means 1 and 2 are converted by A / D converters 3 and 4 into A / D signals.
After the D conversion, the data is collected by the data collection device 5 and recorded in the time history data file means 6 as time history data.
【００２０】この時刻歴生データは、第１のＦＦＴ解析
手段７により取出されてＦＦＴ解析が行なわれる。そし
て、その解析結果は時刻歴スペクトルデータファイル手
段８に記録されるようになっている。The time history data is taken out by the first FFT analysis means 7 and subjected to FFT analysis. Then, the analysis result is recorded in the time history spectrum data file means 8.
【００２１】データ変換器９は、この時刻歴スペクトル
データを取出して２重ＦＦＴ処理用データにデータ変換
し、これを２重ＦＦＴ処理用データファイル１０に記録
するようになっている。The data converter 9 takes out the time history spectrum data, converts it into data for double FFT processing, and records this in the data file 10 for double FFT processing.
【００２２】第２のＦＦＴ解析手段１１は、この２重Ｆ
ＦＴ処理用データを取出して再度ＦＦＴ解析を行ない、
その解析結果を２重ＦＦＴ解析結果ファイル手段１２に
記録するようになっている。The second FFT analysis means 11 uses the double FFT
Take out the data for FT processing, perform FFT analysis again,
The analysis result is recorded in the double FFT analysis result file means 12.
【００２３】そして、表示制御回路１３は、上記の各フ
ァイル手段６，８，１２のデータを取出し、ディスプレ
イ１４の画面に表示するようになっている。The display control circuit 13 takes out the data of the file means 6, 8, and 12 and displays the data on the screen of the display 14.
【００２４】次に、上記のように構成される本実施例の
動作を図２のフローチャートおよび図３乃至図５の特性
図を参照しつつ説明する。Next, the operation of the present embodiment configured as described above will be described with reference to the flowchart of FIG. 2 and the characteristic diagrams of FIGS.
【００２５】データ収集装置５は、予めデータ収集周
期、データ収集長、収集信号数などのデータ収集条件を
定め（ステップ１）、Ａ／Ｄ変換器３，４からのデータ
を収集して（ステップ２）、これを時刻歴生データファ
イル手段６に書込むようにする（ステップ３）。図３
は、この書込まれた時刻歴生データをディスプレイ１４
に表示したものである。The data collection device 5 determines data collection conditions such as a data collection cycle, a data collection length, and the number of collected signals in advance (step 1), and collects data from the A / D converters 3 and 4 (step 1). 2) This is written in the time history data file means 6 (step 3). FIG.
Displays the written time history data on the display 14.
Is displayed.
【００２６】第１のＦＦＴ解析手段７は、解析チャンネ
ル等のＦＦＴ解析条件が予め設定されており（ステップ
４）、この条件下で時刻歴生データファイル手段６から
データを取出してＦＦＴ解析を行なう（ステップ５）。
この解析結果は、時刻歴スペクトルデータとして時刻歴
スペクトルデータファイル手段８に書込まれる（ステッ
プ６）。図４は、この書込まれた時刻歴スペクトルデー
タをディスプレイ１４に表示したものである。In the first FFT analysis means 7, FFT analysis conditions such as an analysis channel are set in advance (step 4). Under these conditions, data is taken out from the time history data file means 6 and subjected to FFT analysis. (Step 5).
This analysis result is written to the time history spectrum data file means 8 as time history spectrum data (step 6). FIG. 4 shows the written time history spectrum data on the display 14.
【００２７】データ変換器９は、予めデータ変換条件が
定められており（ステップ７）、この条件下で時刻歴ス
ペクトルデータファイル手段８からデータを取出してデ
ータ変換を行ない（ステップ８）、これを２重ＦＦＴ処
理用データとして２重ＦＦＴ処理用データファイル１０
に書込む（ステップ９）。In the data converter 9, data conversion conditions are determined in advance (step 7). Under these conditions, data is extracted from the time history spectrum data file means 8 and data conversion is performed (step 8). Data file 10 for double FFT processing as data for double FFT processing
(Step 9).
【００２８】第２のＦＦＴ解析手段１１は、予め解析チ
ャンネル等の解析条件が定められており（ステップ１
０）、この条件下で２重ＦＦＴ処理用データファイル１
０から２重ＦＦＴ処理用データを取出して２重ＦＦＴ解
析を行なう（ステップ１１）。この解析結果は、対象信
号スペクトルデータとして２重ＦＦＴ解析結果ファイル
手段１２に書込まれる（ステップ１２）。図５は、この
書込まれた対象信号スペクトルデータをディスプレイ１
４に表示したものである。In the second FFT analysis means 11, analysis conditions such as an analysis channel are determined in advance (step 1).
0), the data file 1 for double FFT processing under these conditions
Data for double FFT processing is extracted from 0 and double FFT analysis is performed (step 11). This analysis result is written to the dual FFT analysis result file means 12 as target signal spectrum data (step 12). FIG. 5 shows the written target signal spectrum data on the display 1.
4.
【００２９】上記した過程における図３および図４につ
き説明を加えると、図４のピーク成分ｆ1 (t) ，ｆ
2 (t) はある周期で変動するが、このある周期とは図５
に示すピーク周波数ｆ0 に対応する周期である。そし
て、このピーク周波数ｆ0 は、回転機械が正常であれ
ば、通常、回転軸の回転周波数（例えばｆ0 ′とする）
と等しいはずであるから、このｆ0 とｆ0 ′とが一致す
るか否かによって、ピーク周波数ｆ1 (t) ，ｆ2 (t) の
変動幅の変化が通常と異なる場合の原因を容易に推定す
ることができる。Referring to FIGS. 3 and 4 in the above process, the peak components f 1 (t), f 1 in FIG.
2 (t) fluctuates in a certain period, and this certain period is
Is a cycle corresponding to the peak frequency f 0 shown in FIG. If the rotating machine is normal, the peak frequency f 0 is usually the rotation frequency of the rotating shaft (for example, f 0 ′).
Therefore, the cause of the case where the variation of the fluctuation range of the peak frequencies f 1 (t) and f 2 (t) is different from the normal is easily determined by whether or not f 0 and f 0 ′ match. Can be estimated.
【００３０】また、ピーク周波数ｆ1 (t) 成分およびＦ
2 (t) 成分の相関解析を行なうことにより、ｆ1 (t) ，
ｆ2 (t) の各変動幅が互いに異なる場合の原因が、回転
軸の同一個所の擦れによるものなのか、あるいは他の個
所の擦れによるものなのかを容易に推定することができ
る。The peak frequency f 1 (t) component and F
By performing correlation analysis of the 2 (t) component, f 1 (t),
It is possible to easily estimate whether the cause of the case where the respective fluctuation ranges of f 2 (t) are different from each other is due to the rubbing of the same portion of the rotating shaft or the rubbing of another portion.
【００３１】なお、上記実施例では、１回目のＦＦＴ解
析で図４に示すような周波数スペクトルの時系列データ
を求め、このデータに対して２回目のＦＦＴ解析を行な
う例を示したが、１回目のＦＦＴ解析でコヒーレンス，
位相，伝達関数、ＲＭＳ（パワー）等の他の量について
の時系列データを求め、このデータに対して２回目のＦ
ＦＴ解析を行なうようにしてもよい。In the above embodiment, an example has been shown in which time series data of a frequency spectrum as shown in FIG. 4 is obtained by the first FFT analysis and the second FFT analysis is performed on this data. Coherence in the second FFT analysis,
Time series data for other quantities such as phase, transfer function, and RMS (power) are obtained, and a second F
FT analysis may be performed.
【００３２】また、図１における第１，第２のＦＦＴ解
析手段７，１１の機能は、ＦＦＴアナライザ等のハード
ウエアで実現することができるが、コンピュータのソフ
トウエアモジュールで実現することも可能である。The functions of the first and second FFT analyzing means 7 and 11 in FIG. 1 can be realized by hardware such as an FFT analyzer, but can also be realized by a software module of a computer. is there.
【００３３】ところで、上述した解析装置は、信号検出
手段からの信号をディジタル化して処理するわゆるディ
ジタル方式のものであるが、この信号をアナログ信号の
まま処理する所謂アナログ方式により構成することも可
能である。The above-mentioned analyzer is of a so-called digital type which digitizes a signal from the signal detecting means and processes the signal. However, it may be constituted by a so-called analog type which processes this signal as an analog signal. It is possible.
【００３４】図６は、このようなアナログ方式の解析装
置の構成例を示すブロック図である。FIG. 6 is a block diagram showing an example of the configuration of such an analog type analyzer.
【００３５】この図において、第１，第２の信号検出手
段１，２からは図７（ａ），（ｂ）に示すような波形の
信号Ｓ1 ，Ｓ2 が出力される。これらの信号Ｓ1 ，Ｓ2
は第１，第２のバンドパスフィルタ１０１，１０２に入
力され、図８（ａ），（ｂ）に示すように、信号Ｓ1 に
ついてはｆ1 −△ｆからｆ1 ＋△ｆまでの成分が通過
し、信号Ｓ2 についてはｆ2 −△ｆからｆ2＋△ｆまで
の成分が通過するようになっている。In this figure, signals S 1 and S 2 having waveforms as shown in FIGS. 7A and 7B are outputted from the first and second signal detecting means 1 and 2 . These signals S 1 and S 2
Is input to the first, second bandpass filter 101 and 102, as shown in FIG. 8 (a), (b) , the signals S 1 is f 1 - component from △ f to f 1 + △ f There passed, the signal S 2 is f 2 - △ components up f 2 + △ f is adapted to pass through f. from
【００３６】そして、第１，第２のバンドパスフィルタ
１０１，１０２を通過した各信号成分は、第１，第２の
検波回路１０３，１０４に入力されて、図９（ａ），
（ｂ）に示すように、振幅レベル情報を含む信号に変換
され、この変換された信号が周波数解析手段１０５に入
力される。The signal components that have passed through the first and second band-pass filters 101 and 102 are input to first and second detection circuits 103 and 104, respectively.
As shown in (b), the signal is converted into a signal including amplitude level information, and the converted signal is input to the frequency analysis unit 105.
【００３７】周波数解析手段１０５は、この入力された
信号の実効値等の測定に基いて、図１の装置の場合と同
様の解析結果を得ることができる。この解析結果は、表
示制御回路１３によりディスプレイ１４に表示される。The frequency analysis means 105 can obtain an analysis result similar to that of the apparatus shown in FIG. 1 based on the measurement of the effective value and the like of the input signal. This analysis result is displayed on the display 14 by the display control circuit 13.
【００３８】[0038]
【発明の効果】以上のように、本発明によれば、２つの
信号検出手段から得られる時刻歴生データに対してＦＦ
Ｔ解析を行なうことにより時刻歴スペクトルデータを得
るようにし、この時刻歴スペクトルデータに対してさら
にＦＦＴ解析を行なうことにより対象信号スペクトルデ
ータを得るように構成したので、２つの信号検出手段か
らの検出信号により得られる特性が互いに異なる場合
に、その原因を容易に究明することができ、機器に対す
る異常診断の信頼性を向上させることができるという効
果がある。As described above, according to the present invention, the time history data obtained from the two signal detection means is FF
Since the time history spectrum data is obtained by performing the T analysis and the target signal spectrum data is obtained by further performing the FFT analysis on the time history spectrum data, the detection from the two signal detecting means is performed. When the characteristics obtained by the signals are different from each other, the cause can be easily investigated, and there is an effect that the reliability of abnormality diagnosis for the device can be improved.
【図１】請求項１記載の発明の実施例の構成を示すブロ
ック図。FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an embodiment of the invention described in claim 1.
【図２】図１の動作を説明するためのフローチャート。FIG. 2 is a flowchart for explaining the operation of FIG. 1;
【図３】図１の動作を説明するための波形図。FIG. 3 is a waveform chart for explaining the operation of FIG. 1;
【図４】図１の動作を説明するための特性図。FIG. 4 is a characteristic diagram for explaining the operation of FIG. 1;
【図５】図２の動作を説明するための特性図。FIG. 5 is a characteristic diagram for explaining the operation of FIG. 2;
【図６】請求項２記載の発明の実施例の構成を示すブロ
ック図。FIG. 6 is a block diagram showing a configuration of an embodiment of the invention described in claim 2;
【図７】図６の動作を説明するための波形図。FIG. 7 is a waveform chart for explaining the operation of FIG. 6;
【図８】図６の動作を説明するための波形図。FIG. 8 is a waveform chart for explaining the operation of FIG. 6;
【図９】図６の動作を説明するための波形図。FIG. 9 is a waveform chart for explaining the operation of FIG. 6;
【図１０】従来技術の説明図。FIG. 10 is an explanatory diagram of a conventional technique.
１ 第１の信号検出手段 ２ 第２の信号検出手段 ６ 時刻歴生データファイル手段 ７ 第１のＦＦＴ解析手段 ８ 時刻歴スペクトルデータファイル手段 １１ 第２のＦＦＴ解析手段 １２ ２重ＦＦＴ解析結果ファイル手段 １０１ 第１のバンドパスフィルタ １０２ 第２のバンドパスフィルタ １０３ 第１の検波回路 １０４ 第２の検波回路 １０５ 周波数解析手段 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 1st signal detection means 2 2nd signal detection means 6 Time history data file means 7 1st FFT analysis means 8 Time history spectrum data file means 11 2nd FFT analysis means 12 Double FFT analysis result file means Reference Signs List 101 first bandpass filter 102 second bandpass filter 103 first detection circuit 104 second detection circuit 105 frequency analysis means
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平２−205728（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−93620（ＪＰ，Ａ) 特開 昭58−219424（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−238438（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01M 19/00 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continuation of the front page (56) References JP-A-2-205728 (JP, A) JP-A-62-293620 (JP, A) JP-A-58-219424 (JP, A) JP-A-62-219424 238438 (JP, A) (58) Fields investigated (Int. Cl. 7 , DB name) G01M 19/00
Claims (2)
る位置で検出する第１，第２の信号検出手段と、前記第
１，第２の信号検出手段からの第１，第２の検出信号の
ディジタルデータを時系列的に記録する時刻歴生データ
ファイル手段と、前記時刻歴生データファイル手段に記
録された時刻歴生データに対してＦＦＴ解析を行う第１
のＦＦＴ解析手段と、前記第１のＦＦＴ解析手段による
解析結果を、前記第１，第２の検出信号の双方の特徴成
分を含む時刻歴スペクトルデータとして記録する時刻歴
スペクトルデータファイル手段と、前記時刻歴スペクト
ルデータファイル手段に記録された時刻歴スペクトルデ
ータから得られる２重ＦＦＴ処理用データに対してＦＦ
Ｔ解析を行う第２のＦＦＴ解析手段と、前記第２のＦＦ
Ｔ解析手段による解析結果を、前記時刻歴スペクトルデ
ータ内の双方の特徴成分の相関関係を示す対象信号スペ
クトルデータとして記録する２重ＦＦＴ解析結果ファイ
ル手段と、を備えた信号特徴成分解析装置。1. First and second signal detection means for detecting signals from the same signal source at different positions, and first and second detection signals from the first and second signal detection means. Time history data file means for recording digital data in time series, and a first time history analysis means for performing FFT analysis on the time history data recorded in the time history data file means.
FFT analysis means, time history spectrum data file means for recording the analysis result of the first FFT analysis means as time history spectrum data including both characteristic components of the first and second detection signals, FF is applied to the data for double FFT processing obtained from the time history spectrum data recorded in the time history spectrum data file means.
Second FFT analysis means for performing T-analysis, and the second FF analysis means
A signal characteristic component analysis device comprising: a double FFT analysis result file unit for recording an analysis result by the T analysis unit as target signal spectrum data indicating a correlation between both characteristic components in the time history spectrum data.
る位置で検出する第１，第２の信号検出手段と、前記第
１，第２の信号検出手段からの第１，第２のアナログ検
出信号に対し、予め定められた所定周波数帯域の信号成
分のみを通過させる第１，第２のバンドパスフィルタ
と、前記第１，第２のバンドパスフィルタを通過した信
号を、振幅レベル情報を含む信号に変換する第１，第２
の検波回路と、前記第１，第２の検波回路から出力され
る各信号に対し、それぞれの信号成分の実効値測定に基
く周波数解析を行う周波数解析手段と、を備え、この周
波数解析に基いて前記第１，第２のアナログ検出信号間
の相関関係を求めるようにした信号特徴成分解析装置。2. The first and second signal detection means for detecting signals from the same signal source at different positions, and the first and second analog detection means from the first and second signal detection means. A first and a second band-pass filter for passing only a signal component of a predetermined frequency band with respect to a signal, and a signal passing through the first and the second band-pass filter includes amplitude level information. First and second to convert to signal
And frequency analysis means for performing frequency analysis on each signal output from the first and second detection circuits based on the measurement of the effective value of each signal component, based on the frequency analysis. A signal characteristic component analyzer for obtaining a correlation between the first and second analog detection signals.
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| JP3034253A JP3032592B2 (en) | 1991-02-28 | 1991-02-28 | Signal feature component analyzer |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3034253A JP3032592B2 (en) | 1991-02-28 | 1991-02-28 | Signal feature component analyzer |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04273036A JPH04273036A (en) | 1992-09-29 |
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Family Applications (1)
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