JP3132388B2 - Abnormal noise inspection method and apparatus for rotating machine - Google Patents
Abnormal noise inspection method and apparatus for rotating machineInfo
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Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本願発明は、回転機械の異音
検査方法およびその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 a method and an apparatus for detecting abnormal noise in a rotating machine.
【０００２】[0002]
【従来の技術】一般に、空気調和機用等として用いられ
る回転機械には、圧縮機、送風機等があるが、これらの
回転機械においては、加工精度のバラツキ等に起因して
運転中に異音が発生する不良品を完成品検査時に判定す
る必要がある。2. Description of the Related Art Generally, rotary machines used for air conditioners and the like include compressors and blowers, and these rotary machines have abnormal noise during operation due to variations in processing accuracy. It is necessary to judge the defective product in which the occurrence occurs in the finished product inspection.
【０００３】上記異音検査は、例えば圧縮機を運転しな
がら作業者が耳で聞いて判定するという方法が工場現場
でとられてきていたが、熟練作業者でないと上記判定を
行えないという問題があるため、異音検査の自動化が模
索されている。[0003] In the above-mentioned abnormal noise inspection, for example, a method in which a worker hears and judges while operating a compressor has been taken at a factory site, but the above-mentioned judgment cannot be made unless a skilled worker. Because of this, automation of abnormal noise inspection is being sought.
【０００４】異音検査を自動化する方法の一つとして
は、例えば圧縮機の運転音データを周波数分析して得ら
れたパワースペクトル（例えば、リニア表示、Ｌｏｇ表
示）により製品の良否判定を行うことが考えられるが、
良品であっても固体差が大きいため、単純に良品と不良
品とに分類することが難しい。例えば、二つの良品デー
タをリニアパワースペクトルで表現したものには、大き
な特徴差があり、これらを含めた分類は極めて難しい。One of the methods for automating the abnormal noise inspection is to judge the quality of a product based on a power spectrum (for example, a linear display or a log display) obtained by frequency analysis of compressor operating sound data. Can be considered,
Even if it is a good product, it is difficult to simply classify it into a good product and a defective product because there is a large difference between individuals. For example, two good data represented by a linear power spectrum have a large feature difference, and it is extremely difficult to classify these data.
【０００５】また、異音検査に用いられている方法の一
つに、運転音データを周波数分析して得られたパワース
ペクトルにおけるピーク周波数成分や運転音データの平
均、分散等の統計量から適当なものを一つ選択して判別
の特徴量として使用し、この特徴量のシキイ値により良
否判別を行うものがある。[0005] One of the methods used in the abnormal noise inspection is to appropriately calculate the peak frequency component in the power spectrum obtained by frequency analysis of the driving sound data and the statistics such as the average and variance of the driving sound data. There is one that selects one of the characteristic values and uses it as a characteristic amount of the determination, and performs pass / fail determination based on the threshold value of the characteristic amount.
【０００６】[0006]
【発明が解決しようとする課題】ところが、上記したよ
うに特徴量を判別の基準として使用すると、音の一つの
側面の特徴しか表現できず、人間の判別の感覚に合わな
いという問題がある。However, when the feature amount is used as a criterion for discrimination as described above, there is a problem that only a feature of one side of a sound can be expressed, which does not match a human sense of discrimination.
【０００７】また、特徴量を複数にすることも考えられ
るが、どれだけの特徴量を組み合わせれば判別に必要十
分かが分からないとともに、高度な多変量解析を使っ
て、最終的に一つの判別評価関数にまとめあげるという
複雑な処理となり、開発コストが高くなり、検査ソフト
も複雑になるという問題が生じる。It is also conceivable to use a plurality of feature values. However, it is not clear how many feature values need to be combined for discrimination. This is a complicated process of collecting the data into a discriminant evaluation function, which increases the development cost and complicates the inspection software.
【０００８】さらに、不良品の特徴量の値から判別のシ
キイ値を決める場合、本来不良品は少ないのでシキイ値
設定が難しいという問題も生ずる。さらにまた、不良品
発生のメカニズムが分からない場合も多く、不良品を人
工的に作成しても再現性が確認できないという問題もあ
る。Further, when the threshold value for discrimination is determined from the value of the characteristic amount of a defective product, there is a problem that it is difficult to set the threshold value because the defective product is originally small. Furthermore, the mechanism of defective product generation is often unknown, and there is a problem that reproducibility cannot be confirmed even if defective products are artificially created.
【０００９】本願発明は、上記の点に鑑みてなされたも
ので、人間の感覚に合い、良品間の固体差が少ないスペ
クトル表現方法を採用するとともに、音の総合的な特徴
を有し、良品・不良品の間での差を大きくすることによ
り、良品だけのデータから簡単に良否判別を行い得るよ
うにすることを目的とするものである。The present invention has been made in view of the above points, and adopts a spectrum expression method that matches human senses and has a small difference between non-defective products, and has comprehensive sound characteristics. The object of the present invention is to make it possible to easily determine the acceptability from data of only good products by increasing the difference between defective products.
【００１０】[0010]
【課題を解決するための手段】本願発明にかかる回転機
械の異音検査方法では、上記課題を解決するために、所
定個数の良品回転機械（例えば、良品圧縮機）の運転音
を良品サンプルデータとして検出し、該各良品サンプル
データに対して周波数分析を施してパワースペクトルと
して表現し、該パワースペクトルに対してオクターブ分
析を施して所定のオクターブバンドスペクトルをそれぞ
れ求めた後、これらを平均した平均スペクトルを求め、
かくして得られた平均スペクトルと各良品サンプルデー
タに基づくオクターブバンドスペクトルとの誤差の二乗
和として求められる良品スペクトル距離の平均値を求め
ておき、検査対象回転機械（例えば、検査対象圧縮機）
の運転音を検査対象サンプルとして上記と同様な処理に
より得られた検査対象スペクトル距離と前記良品スペク
トル距離の平均値との差により良否判定を行うようにし
て、人間の聴感に合った異音検査を自動的に行い得るよ
うにしている。SUMMARY OF THE INVENTION In order to solve the above-mentioned problems, the method for inspecting abnormal noise of a rotating machine according to the present invention uses the operation sound of a predetermined number of non-defective rotating machines (for example, a non-defective compressor) as non-defective sample data. After performing frequency analysis on each non-defective sample data and expressing it as a power spectrum, performing octave analysis on the power spectrum to obtain a predetermined octave band spectrum, and averaging these. Find the spectrum,
The average value of the non-defective spectral distance obtained as the sum of squares of the error between the average spectrum thus obtained and the octave band spectrum based on each non-defective sample data is determined, and the rotary machine to be inspected (for example, a compressor to be inspected)
The driving noise of the test is used as a test sample, and the pass / fail judgment is made based on the difference between the test target spectral distance obtained by the same process as described above and the average value of the non-defective spectral distance, so that an abnormal sound test suitable for human hearing is performed. Automatically.
【００１１】本願発明にかかる回転機械の異音検査方法
において、前記良品スペクトル距離の平均値に基づいて
各良品スペクトル距離の標準偏差を求め、該標準偏差に
おける前記検査対象スペクトル距離の位置により良否判
定を行うようにした場合、標準偏差における位置を確認
するだけでよくなり、検査結果の判定がより簡単に行え
る点で好ましい。In the abnormal noise inspection method for a rotating machine according to the present invention, a standard deviation of each non-defective spectral distance is obtained based on an average value of the non-defective spectral distances, and a pass / fail judgment is made based on a position of the inspection target spectral distance in the standard deviation. In this case, it is only necessary to confirm the position at the standard deviation, which is preferable in that the inspection result can be determined more easily.
【００１２】また、前記オクターブバンドスペクトル
を、前記パワースペクトルに対して聴感補正処理を施さ
れたものに基づいて求めるようにした場合、人間の聴感
により近づいた判定が得られる点で好ましい。It is preferable that the octave band spectrum is obtained based on the power spectrum obtained by subjecting the power spectrum to audibility correction processing, since it is possible to obtain a determination closer to human audibility.
【００１３】本願発明にかかる回転機械の異音検査装置
では、上記課題を解決するために、回転機械（例えば、
圧縮機）Ｗの運転音をサンプルデータとして取り込むデ
ータ収録手段Ａと、該データ収録手段Ａにより取り込ま
れたサンプルデータに対して周波数分析を施してパワー
スペクトルを求める周波数分析手段７と、該周波数分析
手段７により得られたパワースペクトルに対してオクタ
ーブ分析を施して所定のオクターブバンドスペクトルを
演算するオクターブ演算手段９と、該オクターブ演算手
段９により得られた所定個数の良品サンプルデータのみ
に基づく良品オクターブバンドスペクトルの平均値であ
る平均スペクトルと各サンプルデータに基づくオクター
ブバンドスペクトルとの誤差の二乗和をスペクトル距離
として演算するスペクトル距離演算手段１０と、該スペ
クトル距離演算手段１０により得られた各良品サンプル
データに基づく良品スペクトル距離の平均値と検査対象
サンプルデータに基づく検査対象スペクトル距離とを比
較して良否判定を行う判定手段１２とを備えて構成し
て、人間の聴感に合った異音検査を自動的に行い得るよ
うにしている。In order to solve the above problems, the apparatus for inspecting abnormal noise of a rotating machine according to the present invention employs a rotating machine (for example,
Data recording means A for capturing the operating sound of the compressor W as sample data, frequency analysis means 7 for performing frequency analysis on the sample data captured by the data recording means A to obtain a power spectrum, Octave calculating means 9 for performing an octave analysis on the power spectrum obtained by the means 7 to calculate a predetermined octave band spectrum, and a non-defective octave based only on a predetermined number of non-defective sample data obtained by the octave calculating means 9 A spectrum distance calculating means 10 for calculating, as a spectrum distance, a sum of squares of an error between an average spectrum which is an average value of the band spectrum and an octave band spectrum based on each sample data; and each good sample obtained by the spectrum distance calculating means 10 Good based on data A determination means for comparing the average value of the spectral distance with the spectral distance to be inspected based on the sample data to be inspected to make a pass / fail judgment to automatically perform an abnormal noise test suitable for human hearing; I'm trying to get.
【００１４】本願発明にかかる回転機械の異音検査装置
において、前記スペクトル距離演算手段１０により得ら
れた良品スペクトル距離の平均値に基づいて各良品スペ
クトル距離の標準偏差を演算する標準偏差演算手段１１
を付設するとともに、前記判定手段１２においては前記
検査対象スペクトル距離の前記標準偏差における位置に
より良否判定を行うようにした場合、標準偏差における
位置を確認するだけでよくなり、検査結果の判定がより
簡単に行える点で好ましい。In the apparatus for inspecting abnormal noise of a rotating machine according to the present invention, standard deviation calculating means for calculating a standard deviation of each good spectrum distance based on an average value of good spectrum distances obtained by said spectrum distance calculating means.
In addition, if the determination means 12 performs the pass / fail determination based on the position of the inspection target spectral distance at the standard deviation, it is only necessary to confirm the position at the standard deviation, and the determination of the inspection result is more efficient. This is preferable because it can be easily performed.
【００１５】また、、前記周波数分析手段７により得ら
れたパワースペクトルに対して聴感補正をかける聴感補
正手段８を付設した場合、人間の聴感により近づいた判
定が得られる点で好ましい。Further, it is preferable to provide an audibility correction means 8 for performing audibility correction on the power spectrum obtained by the frequency analysis means 7 in that a judgment closer to human audibility can be obtained.
【００１６】[0016]
【発明の実施の形態】以下、添付の図面を参照して、本
願発明の好適な実施の形態について詳述する。以下にお
いては、圧縮機を回転機械の一例としている。Preferred embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the accompanying drawings. In the following, a compressor is an example of a rotating machine.
【００１７】図１には、本願発明の実施の形態にかかる
回転機械（即ち、圧縮機）の異音検査装置のハード構成
が示されており、この異音検査装置は、被検査対象物品
である圧縮機Ｗの運転音データを検出するセンサーとし
て作用するマイク１とエリアシング用のフィルタ（即
ち、アナログフィルタ）２とＡ／Ｄコンバータ３とパソ
コン４とプログラマブルコントローラ（ＰＬＣ）５とを
備えて構成されている。ここで、マイク１、アナログフ
ィルタ２およびＡ／Ｄコンバータ３はデータ収録手段Ａ
を構成している。FIG. 1 shows a hardware configuration of an abnormal noise inspection device for a rotary machine (ie, a compressor) according to an embodiment of the present invention. It includes a microphone 1 acting as a sensor for detecting driving sound data of a certain compressor W, an aliasing filter (ie, an analog filter) 2, an A / D converter 3, a personal computer 4, and a programmable controller (PLC) 5. It is configured. Here, the microphone 1, the analog filter 2, and the A / D converter 3 are data recording means A
Is composed.
【００１８】前記パソコン４は、図２に示すように、雑
音検出手段６、周波数分析手段７、聴感補正手段８、オ
クターブ演算手段９、スペクトル距離演算手段１０、標
準偏差演算手段１１および判定手段１２という各種機能
手段を備えている。符号１３は、この異音検査装置によ
り判定が行えない領域の製品に対して人間が良否判定を
行うための判定装置であり、ＯＫボタン１３ａおよびＮ
Ｇボタン１３ｂを有している。As shown in FIG. 2, the personal computer 4 comprises a noise detecting means 6, a frequency analyzing means 7, an audibility correcting means 8, an octave calculating means 9, a spectral distance calculating means 10, a standard deviation calculating means 11, and a judging means 12. It has various functional means. Reference numeral 13 denotes a determination device for allowing a human to make a quality determination on a product in an area where the determination cannot be performed by the abnormal noise inspection device.
It has a G button 13b.
【００１９】前記雑音検出手段６は、Ａ／Ｄコンバータ
３から入力されたサンプルデータから運転音以外の雑音
を検出するものであり、雑音検出があった場合当該デー
タはサンプルから除外される。The noise detecting means 6 detects noise other than the driving sound from the sample data input from the A / D converter 3, and when noise is detected, the data is excluded from the sample.
【００２０】前記周波数分析手段７は、サンプルデータ
に対して周波数分析を施してパワースペクトルとして表
現するものであり、該パワースペクトルは、例えば、図
３に示すような波形となる。The frequency analysis means 7 performs frequency analysis on the sample data and expresses it as a power spectrum. The power spectrum has a waveform as shown in FIG. 3, for example.
【００２１】前記聴感補正手段８は、パワースペクトル
を人の聴感にできるだけ合致させるための補正を行うフ
ィルタであり、聴感補正されたパワースペクトルは、図
４に示すような波形となる。The audibility correction means 8 is a filter for correcting the power spectrum so as to match the sensation of a person as much as possible. The audibility-corrected power spectrum has a waveform as shown in FIG.
【００２２】前記オクターブ演算手段９は、聴感補正さ
れたパワースペクトルに対してオクターブ分析を行うも
のであり、本実施の形態においては、オクターブ分析に
より１／３オクターブバンドスペクトルが求められる
（図５参照）。The octave calculating means 9 performs an octave analysis on the power spectrum whose audibility has been corrected. In this embodiment, a １ ／ octave band spectrum is obtained by the octave analysis (see FIG. 5). ).
【００２３】前記スペクトル距離演算手段１０は、所定
個数の良品サンプルデータのみに基づく良品１／３オク
ターブバンドスペクトルの平均値である平均スペクトル
（後に詳述）と各サンプルデータに基づく１／３オクタ
ーブバンドスペクトルとの誤差の二乗和をスペクトル距
離（後に詳述）として演算するものである。The spectrum distance calculating means 10 calculates an average spectrum (which will be described in detail later) which is an average value of non-defective 1/3 octave band spectra based on only a predetermined number of non-defective sample data and a 1/3 octave band based on each sample data. The sum of squares of the error with the spectrum is calculated as a spectrum distance (described in detail later).
【００２４】前記標準偏差演算手段１１は、良品サンプ
ルデータに基づく良品スペクトル距離の平均値（後に詳
述）に基づいて各良品スペクトル距離の標準偏差を演算
するものである。The standard deviation calculating means 11 calculates the standard deviation of each non-defective spectral distance based on an average value of the non-defective spectral distances based on non-defective sample data (described in detail later).
【００２５】前記判定手段１２は、検査対象サンプルデ
ータに基づく検査対象スペクトル距離の前記標準偏差に
おける位置により良否判定を行うものである。なお、標
準偏差によらないで、各良品サンプルデータに基づく良
品スペクトル距離の平均値と検査対象サンプルデータに
基づく検査対象スペクトル距離とを直接比較して良否判
定を行う場合もある。The judging means 12 judges pass / fail based on the position of the spectral distance to be inspected based on the sample data to be inspected at the standard deviation. In some cases, the pass / fail judgment is made by directly comparing the average value of the non-defective spectral distance based on each non-defective sample data with the inspected spectral distance based on the inspected sample data, without relying on the standard deviation.
【００２６】上記異音検査装置を用いた圧縮機の異音検
査方法の手順を以下に詳述する。The procedure of the abnormal noise inspection method of the compressor using the abnormal noise inspection device will be described in detail below.
【００２７】この場合、予め所定個数（即ち、ｎ個）の
良品圧縮機の運転音データを良品サンプルデータとし
て、図９に示すフローチャートに示す処理を行う。In this case, the process shown in the flowchart of FIG. 9 is performed in advance by using the operation sound data of a predetermined number (ie, n) of good compressors as good sample data.
【００２８】ステップＳ1において良品圧縮機の個数ｋ
を１に設定した後、ステップＳ2において圧縮機起動信
号を出力して良品圧縮機を運転開始し、ステップＳ3に
おいて当該運転音を良品サンプルデータとしてデータ収
録手段Ａにより収録し、ステップＳ4において圧縮機停
止信号を出力して良品圧縮機の運転を停止する。[0028] The number of non-defective compressor in step S 1 k
After setting to 1, and outputs a compressor start signal good compressor starts operated in step S 2, the operating noise recorded by the data recording means A as good sample data in step S 3, Step S 4 , A compressor stop signal is output to stop the operation of the non-defective compressor.
【００２９】上記のようにして収録されたデータには、
運転音以外の雑音（例えば、検査室ないで生じる雑音）
が混入する場合があるため、ステップＳ5において雑音
検出手段７により雑音混入検出処理が実行され、ステッ
プＳ6において雑音検出の有無が判定される。ここで、
肯定判定された（即ち、雑音「有り」と判定された）場
合には、当該データは検査対象から除外され、ステップ
Ｓ2に戻り、再度データ収録を行う。The data recorded as described above includes:
Noise other than driving noise (for example, noise generated without a laboratory)
There because they may be mixed, noisy detection processing by the noise detection unit 7 in step S 5 is performed, the presence or absence of noise detection is determined in step S 6. here,
Positive determination has been (i.e., is determined as a noise "present") if so, the data is excluded from the inspection target, the process returns to step S 2, performs again data acquisition.
【００３０】ステップＳ6において否定判定された（即
ち、雑音「無し」と判定された）場合には、当該データ
を良品サンプルデータとして採用し、ステップＳ7にお
いて周波数分析手段７による周波数分析を実行し、良品
サンプルデータをパワースペクトルとして表現する（図
３参照）。ついで、ステップＳ8において聴感補正手段
８による聴感補正を実行し、聴感補正されたパワースペ
クトル（図４参照）を求め、ステップＳ9において聴感
補正されたパワースペクトルに基づいてオクターブ演算
手段９によるオクターブ分析を実行し、１／３オクター
ブバンドスペクトルＰ1（ｆ）（図５イ参照）を求め
る。The negative determination is made in step S 6 (i.e., is determined as a noise "no"), then, employs the data as good sample data, performs frequency analysis by the frequency analyzing means 7 in step S 7 Then, the non-defective sample data is expressed as a power spectrum (see FIG. 3). Then, run the audibility correction by audibility correcting means 8 in step S 8, determine the audibility corrected power spectrum (see FIG. 4), octaves by Octave calculating means 9 based on the power spectrum audibility correction in step S 9 The analysis is performed to obtain a 1/3 octave band spectrum P 1 (f) (see FIG. 5A).
【００３１】そして、ステップＳ10において個数ｋ→ｋ
＋１と設定し直した後、ステップＳ11においてｋ＝ｎか
否かの判定を行い、ｋ≠ｎと判定された場合には、ステ
ップＳ12において良品圧縮機の交換を行った後ステップ
Ｓ2に戻り、以下前記と同様な処理を実行する。上記処
理を繰り返すことにより、ｎ個の良品圧縮機のサンプル
データに基づくｎ個の１／３オクターブバンドスペクト
ルＰｎ（ｆ）が得られる（図５参照）。[0031] Then, the number k → k in step S 10
+1 After resetting, performs a k = n is determined whether or not in step S 11, k ≠ when it is determined that n is Step S 2 after the exchange of the defective compressor in step S 12 Then, the same processing as described above is performed. By repeating the above process, n 1/3 octave band spectra Pn (f) based on the sample data of n good compressors are obtained (see FIG. 5).
【００３２】[0032]
【数１】 (Equation 1)
【００３３】[0033]
【数２】 (Equation 2)
【００３４】次に、検査対象圧縮機の異音検査の手順
を、図１０に示すフローチャートを参照して説明する。Next, the procedure of the abnormal noise inspection of the compressor to be inspected will be described with reference to the flowchart shown in FIG.
【００３５】ステップＳ1において検査開始指令が出力
されたと確認されると、ステップＳ2において検査ルー
プおよび検査回数が２回以下に設定された後、ステップ
Ｓ3において圧縮機起動信号を出力して検査対象圧縮機
を運転開始し、ステップＳ4において当該運転音を検査
対象サンプルデータとしてデータ収録手段Ａにより収録
し、ステップＳ5において圧縮機停止信号を出力して検
査対象圧縮機の運転を停止する。[0035] When the inspection start command in step S 1 is being confirmed to have been output, after the test loops and testing times in step S 2 is set to two or less, and outputs a compressor activation signal in step S 3 start operated inspected compressor, recorded by the data recording means a the operating noise as the test target sample data in step S 4, stops the operation of the inspection target compressor outputs a compressor stop signal in step S 5 I do.
【００３６】上記のようにして収録されたデータには、
運転音以外の雑音（例えば、検査室ないで生じる雑音）
が混入する場合があるため、ステップＳ6において雑音
検出手段７により雑音混入検出処理が実行され、ステッ
プＳ7において雑音検出の有無が判定される。ここで、
肯定判定された（即ち、雑音「有り」と判定された）場
合には、当該データは検査対象から除外され、ステップ
Ｓ3に戻り、再度データ収録を行う。The data recorded as described above includes:
Noise other than driving noise (for example, noise generated without a laboratory)
There because they may be mixed, noisy detection processing is performed by the noise detection unit 7 in step S 6, the presence or absence of noise detection is determined in step S 7. here,
Positive determination has been (i.e., is determined as a noise "present") if so, the data is excluded from the inspection target, the process returns to step S 3, performs again data acquisition.
【００３７】ステップＳ7において否定判定された（即
ち、雑音「無し」と判定された）場合には、当該データ
を検査対象サンプルデータとして採用し、ステップＳ8
において周波数分析手段７による周波数分析を実行し、
検査対象サンプルデータをパワースペクトルとして表現
する。ついで、ステップＳ9において聴感補正手段８に
よる聴感補正を実行し、聴感補正されたパワースペクト
ルを求め、ステップＳ10において聴感補正されたパワー
スペクトルに基づいてオクターブ演算手段９によるオク
ターブ分析を実行し、１／３オクターブバンドスペクト
ルＰｘ（ｆ）を求める。The negative determination is made in step S 7 (i.e., it is determined as a noise "no"), then, employs the data as a test target sample data, the step S 8
Performs frequency analysis by the frequency analysis means 7 at
The inspection target sample data is expressed as a power spectrum. Then, run the audibility correction by audibility correcting means 8 in step S 9, obtains a power spectrum audibility correction, perform the octave analysis by octave calculating means 9 based on the power spectrum audibility corrected in step S 10, A 1/3 octave band spectrum Px (f) is obtained.
【００３８】[0038]
【数３】 (Equation 3)
【００３９】そして、上記判定結果＝ＯＫか否かの判定
がステップＳ14においてなされ、肯定判定された場合に
はステップＳ15においてプログラマブルコントローラ
（ＰＬＣ）５に判定結果＝ＯＫが出力され、その後ステ
ップＳ1にリターンする。[0039] Then, the determination result = OK whether determination is made in step S 14, if an affirmative determination is output determination result = OK to the programmable controller (PLC) 5 in step S 15, then step to return to S 1.
【００４０】一方、ステップＳ14において否定判定され
た場合には、ステップＳ15において検査ループを設定し
た後、ステップＳ16において判定不能領域にある検査対
象圧縮機について人間による判定を行い、その後ステッ
プＳ1にリターンする。On the other hand, if a negative determination is made in step S 14, after setting the test loop in step S 15, a judgment by human inspection target compressor in the indeterminable region in step S 16, then step to return to S 1.
【００４１】[0041]
【数４】 (Equation 4)
【００４２】しかも、１／３オクターブバンドスペクト
ルＰｎ（ｆ）を、パワースペクトルに対して聴感補正処
理を施されたものに基づいて求めるようにしているた
め、人間の聴感により近づいた判定が得られる。Furthermore, since the 1/3 octave band spectrum Pn (f) is obtained based on the power spectrum that has been subjected to the audibility correction processing, it is possible to obtain a judgment closer to human audibility. .
【００４３】なお、本願発明は、上記実施の形態で説明
した圧縮機以外の回転機械にも適用可能なことは勿論で
ある。It is needless to say that the present invention is applicable to rotating machines other than the compressor described in the above embodiment.
【００４４】[0044]
【発明の効果】本願発明によれば、所定個数の良品回転
機械（例えば、良品圧縮機）の運転音を良品サンプルデ
ータとして検出し、該各良品サンプルデータに対して周
波数分析を施してパワースペクトルとして表現し、該パ
ワースペクトルに対してオクターブ分析を施して所定の
オクターブバンドスペクトルをそれぞれ求めた後、これ
らを平均した平均スペクトルを求め、かくして得られた
平均スペクトルと各良品サンプルデータに基づくオクタ
ーブバンドスペクトルとの誤差の二乗和として求められ
る良品スペクトル距離の平均値を求めておき、検査対象
回転機械（例えば、検査対象圧縮機）の運転音を検査対
象サンプルとして上記と同様な処理により得られた検査
対象スペクトル距離と前記良品スペクトル距離の平均値
との差により良否判定を行うようにしているため、人間
の聴感に合った異音検査を自動的に行い得ることとな
り、人間の判定結果とほぼ一致した異音検査を行うこと
が可能となるという優れた効果がある。According to the present invention, the operating noise of a predetermined number of non-defective rotary machines (for example, non-defective compressors) is detected as non-defective sample data, and the non-defective sample data is subjected to frequency analysis to perform power spectrum analysis. After performing an octave analysis on the power spectrum to obtain a predetermined octave band spectrum, an average spectrum obtained by averaging them is obtained, and the octave band based on the average spectrum thus obtained and each good sample data is obtained. The average value of the non-defective spectral distance obtained as the sum of the squares of the error with the spectrum is obtained, and the operation sound of the rotating machine to be inspected (for example, the compressor to be inspected) is obtained as a sample to be inspected by the same processing as above. Good or bad according to the difference between the inspection target spectrum distance and the average value of the good product spectrum distance As a result, it is possible to automatically perform an abnormal noise test that matches human hearing, and it is possible to perform an abnormal noise test that almost matches the human judgment result. is there.
【図１】本願発明の実施の形態にかかる回転機械の異音
検査装置のハード構成を示す概略構成図である。FIG. 1 is a schematic configuration diagram showing a hardware configuration of an abnormal noise inspection device for a rotating machine according to an embodiment of the present invention.
【図２】本願発明の実施の形態にかかる回転機械の異音
検査装置におけるパソコンの内容を示すブロック図であ
る。FIG. 2 is a block diagram showing the contents of a personal computer in the abnormal noise inspection device for a rotating machine according to the embodiment of the present invention.
【図３】本願発明の実施の形態にかかる回転機械の異音
検査装置による周波数分析後のパワースペクトル波形を
示す特性図である。FIG. 3 is a characteristic diagram showing a power spectrum waveform after frequency analysis by the abnormal noise inspection device for a rotating machine according to the embodiment of the present invention.
【図４】本願発明の実施の形態にかかる回転機械の異音
検査装置による聴感補正後のパワースペクトル波形を示
す特性図である。FIG. 4 is a characteristic diagram showing a power spectrum waveform after audibility has been corrected by the abnormal noise inspection device for a rotating machine according to the embodiment of the present invention.
【図５】本願発明の実施の形態にかかる回転機械の異音
検査装置による良品サンプルデータのオクターブ分析後
の１／３オクターブバンドスペクトル波形を示す特性図
である。FIG. 5 is a characteristic diagram showing a 1/3 octave band spectrum waveform after octave analysis of non-defective sample data by the abnormal noise inspection device for a rotating machine according to the embodiment of the present invention.
【図６】本願発明の実施の形態にかかる回転機械の異音
検査装置による良品サンプルデータに基づいた１／３オ
クターブバンドスペクトルの平均スペクトル波形を示す
特性図である。FIG. 6 is a characteristic diagram showing an average spectrum waveform of a 1/3 octave band spectrum based on non-defective sample data by the abnormal noise inspection device for a rotating machine according to the embodiment of the present invention.
【図７】本願発明の実施の形態にかかる回転機械の異音
検査装置によるスペクトル距離演算の態様を示す説明図
である。FIG. 7 is an explanatory diagram showing a mode of a spectral distance calculation by the abnormal noise inspection device for the rotating machine according to the embodiment of the present invention.
【図８】本願発明の実施の形態にかかる回転機械の異音
検査装置による良品スペクトル距離の標準偏差を示す特
性図である。FIG. 8 is a characteristic diagram showing a standard deviation of a non-defective spectral distance by the abnormal noise inspection device for a rotating machine according to the embodiment of the present invention.
【図９】本願発明の実施の形態にかかる回転機械の異音
検査装置を用いた良品スペクトル距離および標準偏差の
演算処理の態様を示すフローチャートである。FIG. 9 is a flowchart showing an aspect of a process of calculating a non-defective spectral distance and a standard deviation using the abnormal noise inspection device for a rotating machine according to the embodiment of the present invention.
【図１０】本願発明の実施の形態にかかる回転機械の異
音検査装置を用いた異音検査手順を示すフローチャート
である。FIG. 10 is a flowchart showing an abnormal noise inspection procedure using the abnormal noise inspection apparatus for a rotating machine according to the embodiment of the present invention.
１はセンサー（マイク）、４はパソコン、７は周波数分
析手段、８は聴感補正手段、９はオクターブ演算手段、
１０はスペクトル距離演算手段、１１は標準偏差演算手
段、１２は判定手段、Ｗは回転機械（圧縮機）。1 is a sensor (microphone), 4 is a personal computer, 7 is frequency analysis means, 8 is audibility correction means, 9 is octave calculation means,
10 is a spectrum distance calculating means, 11 is a standard deviation calculating means, 12 is a judging means, and W is a rotary machine (compressor).
フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭59−97015（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−102569（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−114900（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−66625（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−19521（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−159231（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−82922（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−102224（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01H 17/00 G01M 19/00 Continuation of front page (56) References JP-A-59-97015 (JP, A) JP-A-60-102569 (JP, A) JP-A-60-114900 (JP, A) JP-A-6-66625 (JP) JP-A-4-19521 (JP, A) JP-A-7-159231 (JP, A) JP-A-3-82922 (JP, A) JP-A-3-102224 (JP, A) (58) Field surveyed (Int. Cl. 7 , DB name) G01H 17/00 G01M 19/00
Claims (8)
サンプルデータとして検出し、該各良品サンプルデータ
に対して周波数分析を施してパワースペクトルとして表
現し、該パワースペクトルに対してオクターブ分析を施
して所定のオクターブバンドスペクトルをそれぞれ求め
た後、これらを平均した平均スペクトルを求め、かくし
て得られた平均スペクトルと各良品サンプルデータに基
づくオクターブバンドスペクトルとの誤差の二乗和とし
て求められる良品スペクトル距離の平均値を求めてお
き、検査対象回転機械の運転音を検査対象サンプルとし
て上記と同様な処理により得られた検査対象スペクトル
距離と前記良品スペクトル距離の平均値との差により良
否判定を行うことを特徴とする回転機械の異音検査方
法。An operation sound of a predetermined number of non-defective rotating machines is detected as non-defective sample data, frequency analysis is performed on each of the non-defective sample data and expressed as a power spectrum, and octave analysis is performed on the power spectrum. After obtaining each of the predetermined octave band spectra, an average spectrum obtained by averaging them is obtained, and a non-defective spectrum distance obtained as a square sum of an error between the thus obtained average spectrum and an octave band spectrum based on each non-defective sample data. The average value of the inspection target rotating machine is determined and the pass / fail judgment is made based on the difference between the average value of the inspection target spectral distance and the average value of the non-defective spectral distance obtained by performing the same process as above using the operation sound of the inspection target rotary machine as the inspection target sample. A method for inspecting abnormal noise of a rotating machine.
いて各良品スペクトル距離の標準偏差を求め、該標準偏
差における前記検査対象スペクトル距離の位置により良
否判定を行うことを特徴とする前記請求項１記載の回転
機械の異音検査方法。2. The method according to claim 1, wherein a standard deviation of each of the non-defective spectral distances is obtained based on an average value of the non-defective spectral distances, and a pass / fail judgment is performed based on the position of the inspection target spectral distance in the standard deviation. Abnormal noise inspection method for rotating machinery as described.
記パワースペクトルに対して聴感補正処理を施されたも
のに基づいて求められることを特徴とする前記請求項１
および請求項２のいずれか一項記載の回転機械の異音検
査方法。3. The method according to claim 1, wherein the octave band spectrum is obtained based on a result obtained by performing an audibility correction process on the power spectrum.
An abnormal noise inspection method for a rotary machine according to claim 2.
とする前記請求項１ないし請求項３のいずれか一項記載
の回転機械の異音検査方法。4. The abnormal noise inspection method for a rotary machine according to claim 1, wherein the rotary machine is a compressor.
タとして取り込むデータ収録手段（Ａ）と、該データ収
録手段（Ａ）により取り込まれたサンプルデータに対し
て周波数分析を施してパワースペクトルを求める周波数
分析手段（７）と、該周波数分析手段（７）により得ら
れたパワースペクトルに対してオクターブ分析を施して
所定のオクターブバンドスペクトルを演算するオクター
ブ演算手段（９）と、該オクターブ演算手段（９）によ
り得られた所定個数の良品サンプルデータのみに基づく
良品オクターブバンドスペクトルの平均値である平均ス
ペクトルと各サンプルデータに基づくオクターブバンド
スペクトルとの誤差の二乗和をスペクトル距離として演
算するスペクトル距離演算手段（１０）と、該スペクト
ル距離演算手段（１０）により得られた各良品サンプル
データに基づく良品スペクトル距離の平均値と検査対象
サンプルデータに基づく検査対象スペクトル距離とを比
較して良否判定を行う判定手段（１２）とを備えている
ことを特徴とする回転機械の異音検査装置。5. A data recording means (A) for capturing the operating noise of the rotating machine (W) as sample data, and a frequency analysis is performed on the sample data captured by the data recording means (A) to obtain a power spectrum. Frequency analysis means (7) to be obtained, octave calculation means (9) for performing octave analysis on the power spectrum obtained by the frequency analysis means (7) to calculate a predetermined octave band spectrum, and octave calculation means A spectral distance for calculating a sum of squares of an error between an average spectrum which is an average value of non-defective octave band spectra based on only a predetermined number of non-defective sample data obtained in (9) and an octave band spectrum based on each sample data as a spectral distance. Calculating means (10) and the spectral distance calculating means (1 And determining means (12) for comparing the average value of the non-defective spectral distance based on each non-defective sample data obtained in step (0) with the inspected spectral distance based on the inspected sample data. Characteristic inspection equipment for rotating machinery.
り得られた良品スペクトル距離の平均値に基づいて各良
品スペクトル距離の標準偏差を演算する標準偏差演算手
段（１１）を付設するとともに、前記判定手段（１２）
においては前記検査対象スペクトル距離の前記標準偏差
における位置により良否判定を行うことを特徴とする前
記請求項５記載の回転機械の異音検査装置。6. A standard deviation calculating means (11) for calculating a standard deviation of each non-defective spectral distance based on an average value of non-defective spectral distances obtained by said octave distance calculating means (9), and said judgment is performed. Means (12)
6. The abnormal noise inspection device for a rotary machine according to claim 5, wherein the pass / fail judgment is made based on the position of the inspection target spectral distance in the standard deviation.
たパワースペクトルに対して聴感補正をかける聴感補正
手段（８）を付設したことを特徴とする前記請求項５お
よび請求項６のいずれか一項記載の回転機械の異音検査
装置。7. The audibility correction means (8) for applying audibility correction to the power spectrum obtained by the frequency analysis means (7) is provided. An abnormal noise inspection device for a rotary machine according to claim 1.
を特徴とする前記請求項５ないし請求項７のいずれか一
項記載の回転機械の異音検査装置。8. The abnormal noise inspection device for a rotating machine according to claim 5, wherein the rotating machine (W) is a compressor.
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