JP7392633B2 - 車両の異音検査装置 - Google Patents

Description

本発明は、車両の異音検査装置に関する。

特許文献１には、車室内の音の周波数成分を入力として、異常の有無の判定結果を出力とするように機械学習されたニューラルネットワークを用いて、変速機等の異常の有無を判定する装置が記載されている。

特開２００８－１５１５３８号公報

変速機がギアの歯打ち等により発する音が、車室において不快な異音として聞こえることがある。変速機が発した音は、多数の経路を通って車室に届く。車室に届く音は、その伝達経路に位置する車両部品の振動伝達特性により変化する。そのため、変速機が発する音自体は設計上許容可能な範囲の音であっても、車室に至るまでの音・振動の伝達経路に位置する車両部品の振動伝達特性によっては、乗員には不快な異音として聞こえてしまうことがある。このように異音には多数の車両部品が関わっている。

異音の原因となる車両部品の特定や異音発生の有無の予測等のための精密な異音検査を、従来型の解析的な手法を用いて行う場合、異音に関わる車両部品のそれぞれの振動伝達特性を計測する必要がある。しかしながら、上記のように異音に関わる車両部品の数は多く、またその中には車両から取り外さなければ振動伝達特性を計測できない部品も含まれる。そのため、精密な異音検査は簡単には行えないものとなっている。

ここで、変速機から異音の評価位置への振動の伝達経路に位置する車両部品を経路部品とし、経路部品の振動伝達特性を示す値を経路部品特性値とし、変速機が発する音の特性を示す値を原音特性値とし、異音の評価位置に届く音の特性を示す値を評価音特性値とする。このとき、上記課題を解決する車両の異音検査装置は、前記原音特性値及び前記評価音特性値を入力とするとともに前記経路部品特性値を出力とするニューラルネットワークであって、前記原音特性値、前記評価音特性値及び前記経路部品特性値の計測値を教師データに用いて学習されたニューラルネットワークが記憶された記憶装置と、前記原音特性値及び前記評価音特性値の計測値を入力とした前記ニューラルネットワークの出力を、前記経路部品特性値の推定値として演算する推定処理を行う実行装置と、を備えている。

上記異音検査装置の記憶装置に記憶されるニューラルネットワークには、原音特性値、評価音特性値、経路部品特性値の関係が学習されたものとなる。よって、同ニューラルネットワークを用いれば、原音特性値及び評価音特性値の計測値からの経路部品特性値の推定値の演算が可能となる。これにより、経路部品を車両から取り外して計測しなくてもその振動伝達特性を推定したり、経路部品を車両に取り付けなくても、その経路部品を車両に取り付けた際に異音が発生するかどうかを推定したり、することが可能となる。よって、精密な異音検査を簡単に行える。

上記ニューラルネットワークの入力には、車両の走行状態を示す量である走行状態量を含めるとともに、上記教師データには、評価音特性値の計測時における走行状態量の計測値を含めるようにするとよい。こうした場合、車両の走行状態による原音特性値や評価音特性値の変化を反映したかたちで、ニューラルネットワークの学習、及び上記第２特性値の推定が可能となる。

なお、経路部品特性値としては、例えば経路部品の振動の伝達係数及び位相を用いるようにするとよい。また、原音特性値、及び評価音特性値としては、音の波形データ、及び周波数スペクトルのいずれか一方を用いるようにするとよい。

なお、実行装置を、異音の発生が確認された状態での、推定処理における経路部品特性値の演算値に基づき、経路部品が前記異音の原因であるか否かを判定する判定処理を行うように構成する。こうした場合、判定処理の判定結果に基づくことで、異音の原因となった経路部品の特定が可能となる。

車両の異音検査装置の第１実施形態の構成を模式的に示す図。 同異音検査装置が用いるニューラルネットワークの構成を模式的に示す図。 同異音検査装置の実行装置が実行する判定ルーチンのフローチャート。 車両の異音検査装置の第２実施形態が用いるニューラルネットワークの構成を模式的に示す図。 車両の異音検査装置の第３実施形態が用いるニューラルネットワークの構成を模式的に示す図。

（第１実施形態）
以下、車両の異音検査装置の第１実施形態を、図１～図３を参照して詳細に説明する。
＜検査対象となる車両の異音について＞
まず、図１を参照して、本実施形態の異音検査装置が検査の対象とする車両１０の駆動系の構成を説明する。車両１０には、エンジン１１が駆動源として搭載されている。エンジン１１の出力は、変速機１２、プロペラ軸１３、差動ギア機構１４を介して車輪軸１５に連結されている。エンジン１１及び変速機１２は、エンジンマウント１６及び変速機マウント１７を介して車体１８に懸架されている。車両１０の駆動系は、これらエンジン１１、変速機１２、プロペラ軸１３、差動ギア機構１４、車輪軸１５等により構成されている。これら駆動系の構成部品と、乗員が搭乗する車室２０と、の間には、遮音材２１が介設されている。

また、車両１０には、電子制御ユニット１９が搭載されている。電子制御ユニット１９には、車両１０の各部に設けられたセンサから車両１０の走行状態を示す状態量である走行状態量が入力されている。走行状態量には、車速Ｖ、エンジン１１の出力回転数ＮＥ、出力トルクＴＥ、冷却水温といったエンジン１１の運転状態を示す量が含まれる。また、変速機１２の出力回転数ＮＯ、出力トルクＴＯ、ギア段、作動油温といった変速機１２の運転状態を示す量も走行状態量には含まれる。そして、電子制御ユニット１９は、入力された走行状態量に基づき、エンジン１１の運転状態の制御や変速機１２のギア段の切替制御などの車両１０の走行状態の制御を行っている。

こうした車両１０の走行中に、変速機１２においてギアの歯打ち音が発生することがある。そして、その歯打ち音が、乗員が不快に感じる異音として車室２０に伝わることがある。変速機１２で発生した振動は、様々な経路を通って車室２０に到達する。車室２０に搭乗した乗員が耳にする音は、各経路を通じて伝達された振動が合わさったものとなる。なお、車両１０における変速機１２から車室２０への振動の伝達経路としては、例えば下記（イ）～（ホ）の経路がある。（イ）変速機１２から遮音材２１を経て車室２０に至る経路。（ロ）変速機１２から変速機マウント１７を通って車体１８に伝わり、車体１８から車室２０に至る経路。（ハ）変速機１２からエンジン１１及びエンジンマウント１６を経て車体１８に伝わり、車体１８から車室２０に至る経路。（ニ）変速機１２からプロペラ軸１３に伝わり、プロペラ軸１３から車体１８を経て車室２０に至る経路。（ホ）変速機１２からプロペラ軸１３を通って差動ギア機構１４に伝わり、差動ギア機構１４から車体１８を経て車室２０に至る経路など、の多数の経路が存在する。変速機１２で発生したギアの歯打ち音が、どのような音として車室２０内の乗員に聞こえるかは、こうした振動伝達経路に位置する車両部品の振動伝達特性に大きく左右される。

以下の説明では、異音の発生源である変速機１２から異音の評価位置である車室２０への各振動伝達経路に位置する車両部品を経路部品と記載する。各経路部品の振動伝達特性には、製造時のバラツキや経年変化が存在する。そして、異音の原因が、発生源である変速機１２ではなく、経路部品にある場合がある。本実施形態の異音検査装置３０は、経路部品が原因の異音が発生したときに、その原因となっている経路部品を特定するための検査を行う装置として構成されている。

＜異音検査装置の構成＞
図１に示すように、本実施形態の異音検査装置３０は、異音検査に係る処理を実行する実行装置３１と、同処理に使われるプログラムやデータを記憶する記憶装置３２と、を備える電子計算機として構成されている。記憶装置３２には、異音検査に使用するニューラルネットワーク３３が記憶されている。

異音検査装置３０には、計測装置３４が接続されている。計測装置３４には、マイクロフォン３５と、加振試験用のインパルスハンマ３６及び加速度センサ３７と、が接続されている。こうした計測装置３４は、異音の原因となっている経路部品を特定するための異音検査に使用する原音特性値、及び評価音特性値の計測に用いられる。原音特性値は、異音の発生源となる車両部品が発する音の特性を示す値である。以下の説明では、異音の発生源となる車両部品を音源部品と記載する。本実施形態では、変速機１２が音源部品である。評価音特性値は、音源部品から異音の評価位置に到達した音の特性を示す値である。本実施形態では、車室２０内の既定の位置が評価位置として設定されている。

＜原音特性値、及び評価音特性値の計測＞
次に、原音特性値、及び評価音特性値の計測について説明する。本実施形態では、原音特性値及び評価音特性値の計測を、異音検査の対象となる車両１０のエンジン１１を停止し、同車両１０が停車した状態で行っている。また、計測に際して、マイクロフォン３５は、評価位置として設定された車室２０内の既定の位置に設置され、加速度センサ３７は変速機１２に取り付けられる。そして、その状態で、インパルスハンマ３６による変速機１２のインパルス加振を行う。計測装置３４は、インパルス加振後、既定のサンプリング周期毎に、加速度センサ３７及びマイクロフォン３５の出力を取得する。本実施形態では、このときの計測装置３４が取得した加速度センサ３７の出力の時系列データを原音特性値の計測値として用いている。また、本実施形態では、このときの計測装置３４が取得したマイクロフォン３５の出力の時系列データを評価音特性値の計測値として用いている。すなわち、本実施形態では、インパルス加振により生じた変速機１２の振動の波形データを、原音特性値として計測している。また、本実施形態では、原音特性値の計測時の車室２０内の音の波形データを、評価音特性値として計測している。

＜ニューラルネットワークの構成＞
異音検査に際して、異音検査装置３０は、検査対象となる車両１０における原音特性値及び評価音特性値の計測値を計測装置３４から取得する。そして、異音検査装置３０は、取得したそれらの計測値と、記憶装置３２に記憶されたニューラルネットワーク３３と、を用いて異音検査を行っている。以下に、こうした異音検査に使用するニューラルネットワーク３３の構成を説明する。

図２に示すように、ニューラルネットワーク３３は、「ｎ」個のノードを有する入力層と、「ｍ」個のノードを有する中間層と、「ｐ」個のノードを有する出力層と、を備えている。なお、以下の説明における「ｉ」は１以上かつｎ以下の任意の整数を、「ｊ」は１以上かつｍ以下の任意の整数を、「ｋ」は１以上かつｐ以下の任意の整数を、それぞれ表している。

図２では、入力層の各ノードへの入力値をＸ１、Ｘ２、…、Ｘｎと示す。入力値のうち、Ｘ１～Ｘａには原音特性値の計測値が、Ｘａ＋１～Ｘｎには評価音特性値の計測値が、それぞれ入力される。具体的には、Ｘ１～Ｘａには、上述した加振試験において計測した加速度センサ３７の出力の時系列データが入力される。また、Ｘａ＋１～Ｘｎには、加振試験において計測したマイクロフォン３５の出力の時系列データが入力される。

また、図２では、中間層の各ノードへの入力値をＵ１、Ｕ２、…、Ｕｍ、中間層の各ノードの出力値をＺ１、Ｚ２、…、Ｚｍと示す。中間層の各ノードの入力値Ｕｊは、入力層の入力値Ｘ１、Ｘ２、…、Ｘｎのそれぞれに重みＷｉｊを乗じた値の和として算出される。中間層の各ノードの出力値Ｚｊは、該当ノードの入力値Ｕｊを引数とした活性化関数Ｆの戻値として算出される。本実施形態では、シグモイド関数を活性化関数Ｆとして用いている。

さらに、図２では、出力層の各ノードへの入力値をＹ１、Ｙ２、…、Ｙｐと示す。Ｙ１～Ｙｐには、中間層の各ノードの出力値Ｚｊのそれぞれに重みＶｊｋを乗じた値の和が入力される。そして、出力層の各ノードの入力値であるＹ１～Ｙｐが、ニューラルネットワーク３３の出力となっている。このニューラルネットワーク３３では、Ｙ１～Ｙｐは、経路部品の一つ、例えばプロペラ軸１３の振動伝達特性を示す値を示す。具体的には、Ｙ１～Ｙｂは、経路部品の振動伝達関数の周波数毎の振動伝達係数、すなわちゲインをそれぞれ示している。また、Ｙｂ＋１～Ｙｐは、同経路部品の振動伝達関数の周波数毎の位相をそれぞれ示している。

以上のように、ニューラルネットワーク３３は、原音特性値及び評価音特性値を入力とする一方、経路部品の振動伝達特性値を出力とするように構成されている。こうした本実施形態では、評価音特性値が第１特性値に、経路部品の振動伝達特性値が第２特性値に、それぞれ対応している。

ちなみに、記憶装置３２には、それぞれ異なる経路部品に対応した複数のニューラルネットワーク３３が記憶されている。ニューラルネットワーク３３を設ける経路部品には、異音の原因となる可能性が高い部品が選ばれている。すなわち、部品を通過する際の振動の変化が大きく、振動伝達特性の個体差や経年変化が大きい経路部品である。なお、ニューラルネットワーク３３の出力層の各ノードの入力値に、複数の検査対象経路部品の振動伝達係数、及び位相を含め、複数の経路部品のニューラルネットワーク３３を一つに纏めるようにしてもよい。

＜ニューラルネットワークの学習＞
次に、こうしたニューラルネットワーク３３の生成方法、すなわち同ニューラルネットワーク３３の学習について説明する。ニューラルネットワーク３３の学習は、学習用の電子計算機により行われる。異音検査装置３０の記憶装置３２には、学習用の電子計算機による学習が完了したニューラルネットワーク３３、すなわち学習済みネットワークが記憶されている。

ニューラルネットワーク３３の学習に際しては、同一車種の複数の車両１０において、加振試験により原音特性値、評価音特性値の計測が行われる。また、各車両１０において、経路部品の振動伝達特性値を計測している。経路部品の振動伝達特性値は、例えば経路部品単体での加振試験を通じて計測される。そして、車両１０毎に、原音特性値、評価音特性値、及び経路部品の振動伝達特性値を一つに纏めたデータセットを作成している。

ニューラルネットワーク３３の学習は、こうして作成された、多数のデータセットにより構成された教師データを用いて行われる。具体的には、まずデータセットにおける原音特性値、及び評価音特性値の値を、Ｘ１～Ｘｎの値としてニューラルネットワーク３３の入力層に入力する。そして、それらの入力に対してニューラルネットワーク３３が出力するＹ１～Ｙｐの値とデータセットにおける経路部品の振動伝達特性値の値との誤差が小さくなるように、誤差逆伝搬法を用いて、各重みＷｉｊ、Ｖｊｋの値を修正する。こうした重みＷｉｊ、Ｖｊｋの修正処理を、上記誤差が予め定めた値以下となるまで繰り返す。そして、上記誤差が予め定めた値以下となると、ニューラルネットワーク３３の学習が完了したものと判定している。

＜異音検査＞
続いて、本実施形態の異音検査装置３０による異音検査の実施態様を説明する。ここでの異音検査は、ディーラ等において、異音が発生した車両１０がユーザにより持ち込まれたときに、その異音の原因を特定するために行われる。異音の原因がその発生源である変速機１２にある場合、すなわち変速機１２が大きい音を発している場合には、人の聴覚により、その原因が変速機１２にあることを容易に確かめられる。しかしながら、異音の原因が経路部品にある場合には、人の聴覚だけでは原因の特定が困難となる。ここでの異音検査は、異音の原因が変速機１２には無いことが確認されており、経路部品のいずれかにあることが疑われる場合に行われる検査となっている。

異音検査に際してはまず、検査対象の車両１０の変速機１２に加速度センサ３７を、車室２０にマイクロフォン３５を設置する。そして、計測装置３４を用いて、上述の態様で、原音特性値、及び評価音特性値を計測する。その計測後、実行装置３１により、経路部品のそれぞれについて、異音の原因であるか否かを判定する判定処理が実行される。

図３に、上記判定のため、実行装置３１が実行する判定ルーチンの処理手順を示す。本ルーチンは、ニューラルネットワーク３３が設けられた経路部品毎に、それぞれ個別に実行される。なお、以下の説明では、判定ルーチンの対象となっている経路部品を、検査対象部品と記載する。

本ルーチンを開始すると、実行装置３１はまずステップＳ１００において、計測装置３４から原音特性値、及び評価音特性値の計測値を取得する。そして、実行装置３１は続くステップＳ１１０において、それら計測値を入力としたニューラルネットワーク３３の出力を演算する。ここで演算するニューラルネットワーク３３の出力は、検査対象となる車両１０の検査対象部品の振動伝達特性値、すなわち同部品の振動の伝達係数及び位相の推定値となる。

なお、記憶装置３２には、検査対象部品の振動の伝達係数及び位相のそれぞれの標準値が予め記憶されている。そして、実行装置３１は、続くステップＳ１２０において、その標準値と、ステップＳ１１０での振動の伝達係数及び位相の演算値とを比較して、検査対象部品が異音の原因であるか否かを判定する。すなわち、実行装置３１は、伝達係数及び位相の演算値の、標準値からの乖離が大きいと判断した場合（Ｓ１３０：ＹＥＳ）、検査対象部品が異音の原因であるとの判定結果を出力する（Ｓ１４０）。これに対して、実行装置３１は、上記乖離が大きくないと判断した場合（Ｓ１３０：ＮＯ）には、検査対象部品が異音の原因でないとの判定結果を出力する（Ｓ１５０）。

＜第１実施形態の作用、効果＞
本実施形態では、ニューラルネットワーク３３を用いて経路部品の振動伝達の特性値を推定している。すなわち、ニューラルネットワーク３３は、異音の発生源である変速機１２が発する音の特性を示す原音特性値と、異音の評価位置である車室２０に伝わった音の特性を示す評価音特性値と、を入力とし、経路部品の振動伝達特性値を出力とする。そして、同ニューラルネットワーク３３は、原音特性値、評価音特性値、及び経路部品の振動伝達の特性値のそれぞれの計測値を教師データに用いて学習されている。

変速機１２から車室２０に伝わる音の波形は、変速機１２から車室２０への振動伝達経路に位置する車両部品、すなわち経路部品のそれぞれの振動伝達特性を反映したものとなる。変速機１２から車室２０への振動伝達経路に存在する経路部品の数が少なければ、波形解析等の従来手法によっても、原音特性値、及び評価音特性値から経路部品の振動伝達の特性値を求めることが可能である。しかしながら、実際の車両１０では、変速機１２から車室２０への振動伝達経路に多数の経路部品が介在しており、従来手法では、各経路部品の振動伝達特性を求めることは困難となっている。これに対して、上記ニューラルネットワーク３３には、原音特性値及び評価音特性値と経路部品の振動伝達の特性値との関係が不明瞭であっても、それらの関係を学習できる。

以上の本実施形態の車両の異音検査装置によれば、以下の効果を奏することができる。
（１）上記のように構成されたニューラルネットワーク３３を用いることで、加振試験による原音特性値及び評価音特性値の計測結果から経路部品の振動伝達の特性値を精度良く推定できる。

（２）各経路部品の振動伝達特性値の推定結果を用いることで、異音の原因となる経路部品を特定できる。
（３）変速機１２の加振試験により、原音特性値及び評価音特性値を計測しているため、異音の原因特定のための検査を簡単に行える。

（第２実施形態）
次に、車両の異音検査装置の第２実施形態を、図４を併せ参照して詳細に説明する。なお本実施形態にあって、上記実施形態と共通する構成については、同一の符号を付してその詳細な説明は省略する。

第１実施形態では、異音検査、及びニューラルネットワーク３３の学習のための原音特性値及び評価音特性値の計測を、車両１０が動いていない状態で行っていた。ただし、変速機１２が発する音や、各経路部品の振動伝達特性は、車両１０の走行状態により変化する。そこで、本実施形態では、車両１０の走行中に、原音特性値及び評価音特性値の計測を行うようにしている。

図４に、本実施形態が採用するニューラルネットワーク３３の構成を示す。図４では、入力層の各ノードのうち、Ｘ１～Ｘａには原音特性値の計測値が、Ｘａ＋１～Ｘｃは評価音特性値の計測値が、Ｘｃ＋１～Ｘｎは車両１０の走行状態量の計測値が、それぞれ入力される。車両１０の走行状態量には、車速Ｖ、エンジン１１の出力回転数ＮＥ及び出力トルクＴＥ、変速機１２の出力回転数ＮＯ及び出力トルクＴＯが含まれる。なお、図４の場合にも、ニューラルネットワーク３３の中間層、及び出力層は、図３の場合と同様の構成となっている。

本実施形態での原音特性値及び評価音特性値の計測に際しては、マイクロフォン３５を車室２０内に設置するとともに、加速度センサ３７を変速機１２に取り付ける。そして、ベンチ台上で車両１０を走行させる。計測装置３４は、このときのマイクロフォン３５及び加速度センサ３７の出力に基づき、変速機１２及び車室２０内の音の波形データを、原音特性値及び評価音特性値の計測値として取得する。また、計測装置３４は、車両１０の電子制御ユニット１９から同車両１０の走行状態量を取得する。このように本実施形態では、インパルスハンマ３６による加振試験ではなく、車両１０を実際に走行させた状態で、原音特性値及び評価音特性値を計測している。

また、本実施形態では、原音特性値、評価音特性値、車両１０の走行状態量、及び経路部品の振動伝達特性値のそれぞれの計測値を一纏めにしたデータセットを教師データに用いてニューラルネットワーク３３の学習を行う。教師データには、使用期間等が異なる多数の車両１０での様々な走行状態で計測された原音特性値、評価音特性値、車両１０の走行状態量、及び経路部品の振動伝達特性値からなる多数のデータセットが含まれる。

本実施形態の異音検査装置３０における実行装置３１は、原音特性値、評価音特性値、及び車両１０の走行状態量の計測値を入力としたニューラルネットワーク３３の出力を経路部品の振動伝達特性値の推定値として演算して異音検査を行っている。すなわち、本実施形態の実行装置３１は、次の態様で判定ルーチンを実行している。すなわち、本実施形態の実行装置３１は、図３のステップＳ１００において、原音特性値及び評価音特性値の計測値と共にそれらの計測時の車両１０の走行状態量の計測値を取得する。続いて、実行装置３１は、ステップＳ１１０において、ステップＳ１００で取得した各計測値を入力とした図４のニューラルネットワーク３３の出力を、経路部品の振動伝達特性値として演算する。そして、本実施形態の実行装置３１は、ステップＳ１２０以降は第１実施形態の場合と同様に処理を行うことで、異音検査を実施する。

上述のように第１実施形態では、インパルスハンマ３６による変速機１２の加振試験を行って原音特性値及び評価音特性値を計測している。そして、その計測値をもとに、ニューラルネットワーク３３の学習を行っている。ただし、異音の発生状況は、車両１０の走行状態により変化する。そのため、加振試験時の計測値に基づくだけでは、原音特性値及び評価音特性値と経路部品の振動伝達特性値との関係を適切に学習できない場合がある。

これに対して本実施形態では、車両１０の走行中の原音特性値、評価音特性の計測値の計測値をもとにニューラルネットワーク３３を学習している。そのため、実際の車両１０の走行中の異音の発生状況を反映したかたちでニューラルネットワーク３３を学習できる。また、車両１０の走行状態量をニューラルネットワーク３３の入力、及び同ニューラルネットワーク３３の学習用の教師データに含めている。そのため、車両１０の走行状態による異音の発生状況の変化を反映したかたちで、ニューラルネットワーク３３を学習できる。

（第３実施形態）
次に、車両の異音検査装置の第３実施形態を、図５を併せ参照して詳細に説明する。なお本実施形態にあって、上記実施形態と共通する構成については、同一の符号を付してその詳細な説明は省略する。

既存の車種をもとに、一部の部品以外は共通の部品を採用する新規の車種を開発する場合がある。ベースの車種から変更する部品が、経路部品に当たる部品である場合、その変更に伴い不快な異音が発生することがある。そのため、こうした車種の開発に際しては、部品変更に伴い、不快な異音が発生するかどうかを評価することがある。本実施形態の異音検査装置は、こうした評価のための異音検査を行う装置として構成されている。

図５は、本実施形態が採用するニューラルネットワーク３３の構成を示す。図５では、入力層の各ノードのうち、Ｘ１～Ｘａには原音特性値の計測値が、Ｘａ＋１～Ｘｄには経路部品の振動伝達の特性を示す経路部品特性値が、Ｘｄ＋１～Ｘｎは車両１０の走行状態量の計測値が、それぞれ入力される。一方、出力層の各ノードの値であるＹ１～Ｙｐは、評価音特性値となっている。なお、入力層の入力値であるＸａ＋１～Ｘｄには、複数の経路部品の経路部品特性値が含まれる。

本実施形態では、第２実施形態の場合と同様の態様で計測した原音特性値、評価音特性値、車両１０の走行状態量、及び経路部品特性値の計測値からなるデータセットを、ニューラルネットワーク３３の教師データに使用する。ただし、本実施形態の場合、ニューラルネットワーク３３の学習に際しては、データセットにおける原音特性値、車両１０の走行状態量、及び経路部品特性値の計測値が入力値に入力される。そして、それらの入力に対してニューラルネットワーク３３が出力するＹ１～Ｙｐの値とデータセットにおける評価音特性値の計測値との誤差が小さくなるように、各重みＷｉｊ、Ｖｊｋの値を修正することで、ニューラルネットワーク３３の学習が進められる。

部品変更に伴う異音の有無を評価するための異音検査に際しては、試作品の加振試験やシミュレーション等により、変更する経路部品の振動伝達特性値を求められる。また、車両１０の試作品での走行試験やシミュレーション等により、車両１０の各走行状態において変速機１２が発する音の特性値、すなわち原音特性値が計測される。なお、原音特性値の計測値は、ベース車種のものを流用するようにしてもよい。そして、実行装置３１は、変更部品を含む各経路部品の経路部品特性値、原音特性値の計測値、及びその計測時の車両１０の走行状態量を入力としたニューラルネットワーク３３の出力を評価音特性値の推定値として演算する。これにより、開発中の車種での評価音特性値が、すなわち車室２０内で乗員が耳にする音の波形データが推定される。そして、その推定結果をもとに不快な異音が発生するかどうかの評価が行われる。こうした本実施形態の異音検査装置３０では、実車を試作したり、実車の精密な振動伝達の物理モデルを作成したり、しなくても、部品変更に伴う異音の発生の有無を確認できるようになる。

上記各実施形態は、以下のように変更して実施することができる。本実施形態及び以下の変更例は、技術的に矛盾しない範囲で互いに組み合わせて実施することができる。
・上記実施形態では、変速機１２に取り付けた加速度センサ３７を用いて原音特性値を計測していたが、変速機１２の近傍に設置したマイクロフォンを用いて原音特性値を計測するようにしてもよい。

・上記実施形態では、車室２０内を異音の評価位置としていた。変速機１２でのギアの歯打ち音が車外に漏れ、その音が不快な異音として車外の人に認識される場合がある。そうした車外での異音を検査する場合には、車両１０の外部に評価位置を設定し、その評価位置で評価音特性値の計測を行うようにするとよい。

・変速機１２以外の車両部品が発する音が原因の異音を検査する装置として異音検査装置３０を構成してもよい。例えばエンジン１１、プロペラ軸１３、差動ギア機構１４も異音の原因となる音を発する車両部品である音源部品となることがある。

・上記実施形態では、原音特性値及び評価音特性値として音の波形データを用いていたが、音の周波数スペクトルのデータを原音特性値、評価音特性値として用いるようにしてもよい。なお、周波数スペクトルは、周波数成分毎の音の大きさを周波数の関数として表したものである。

・上記実施形態では、経路部品の振動伝達関数の振動伝達係数及び位相を、経路部品特性値として用いていた。上記振動伝達係数及び位相の一方、又は双方の代わりとして、或いはそれらに加えてコヒーレント関数の値を経路部品特性値として用いるようにしてもよい。

・上記実施形態では、エンジン１１を駆動源とする車両１０を異音の検査対象としていたが、電気自動車やハイブリッド車などの他の駆動方式の車両を異音の検査対象としてもよい。

・上記実施形態では、ニューラルネットワーク３３の中間層を一層としていたが、複数の中間層を設けるようにしてもよい。

１０…車両
１１…エンジン
１２…変速機（音源部品）
１３…プロペラ軸
１４…差動ギア機構
１５…車輪軸
１６…エンジンマウント
１７…変速機マウント
１８…車体
１９…電子制御ユニット
２０…車室
２１…遮音材
３０…異音検査装置
３１…実行装置
３２…記憶装置
３３…ニューラルネットワーク
３４…計測装置
３５…マイクロフォン
３６…インパルスハンマ
３７…加速度センサ

Claims (5)

1. 変速機から異音の評価位置への振動の伝達経路に位置する車両部品を経路部品とし、前記経路部品の振動伝達特性を示す値を経路部品特性値とし、前記変速機が発する音の特性を示す値を原音特性値とし、前記異音の評価位置に届く音の特性を示す値を評価音特性値としたとき、
   前記原音特性値及び前記評価音特性値を入力とするとともに前記経路部品特性値を出力とするニューラルネットワークであって、前記原音特性値、前記評価音特性値及び前記経路部品特性値の計測値を教師データに用いて学習されたニューラルネットワークが記憶された記憶装置と、
   前記原音特性値及び前記評価音特性値の計測値を入力とした前記ニューラルネットワークの出力を、前記経路部品特性値の推定値として演算する推定処理を行う実行装置と、
   を備える車両の異音検査装置。
2. 前記ニューラルネットワークの入力には、車両の走行状態を示す量である走行状態量が含まれており、前記教師データには、前記評価音特性値の計測時における前記走行状態量の計測値が含まれる請求項１に記載の車両の異音検査装置。
3. 前記経路部品の振動の伝達係数及び位相が前記経路部品特性値として用いられている請求項１又は請求項２に記載の車両の異音検査装置。
4. 音の波形データ、及び周波数スペクトルのいずれか一方が前記原音特性値及び前記評価音特性値として用いられている請求項１～３のいずれか１項に記載の車両の異音検査装置。
5. 前記実行装置は、前記異音の発生が確認された状態での、前記推定処理における前記経路部品特性値の演算値に基づき、前記経路部品が前記異音の原因であるか否かを判定する判定処理を行う請求項１～請求項４のいずれか１項に記載の車両の異音検査装置。