【課題】 鉄道車両の脱線事故の防止に寄与し得る、異常診断方法及び装置を実現する。
【解決手段】 車軸に外嵌固定した１対の内輪５、５と共に回転及び軸方向変位するエンコーダ１３の被検出部である外周面に、外輪４に支持した１対のセンサ１４、１４の検出部を近接対向させる。これら各センサ１４、１４の出力信号の周波数に基づいて上記各内輪５、５の回転速度を算出自在とする。これと共に、上記各センサ１４、１４の出力信号同士の位相差に基づいて上記外輪４と上記内輪５、５との間に作用するアキシアル荷重を算出自在とする。そして、このアキシアル荷重に基づいて異常診断を行なう事により、上記課題を解決する。 （もっと読む）

【課題】歯車検査を簡易かつ短時間で行う。
【解決手段】検査歯車（３０）を検査する歯車検査装置（１０）において、検査歯車に回転可能に係合する基準歯車（２０）と、基準歯車および検査歯車のうちの一方を駆動する駆動手段（５３）と、基準歯車および検査歯車の回転時に、基準歯車および検査歯車により形成される振動加速度を検出する振動加速度検出手段（５１）と、基準歯車および検査歯車のそれぞれの回転軸の回転トリガ信号を検出する回転トリガ信号検出手段（５４）と、振動加速度検出手段により検出された振動加速度と回転トリガ信号検出手段により検出された回転トリガ信号とに基づいて、検査歯車を検査する検査手段（４０）とを具備する歯車検査装置が提供される。基準歯車の歯数と検査歯車の歯数とは互いに素であるか、またはこれらの最大公約数はかなり小さい。 （もっと読む）

【課題】データ処理時間の大幅な増大や装置の高価格化を招くことなく、回転体の異常の有無を従来よりも高精度に判定することができる異常判定装置を提供する。
【解決手段】異常判定装置１は、センサ２から出力されたアナログ信号をＡ／Ｄ変換器５でデジタル信号に変換し、そのデジタル信号をデシメーション処理回路６でデシメーション処理することにより当該デジタル信号のピーク感度を保持しつつ当該デジタル信号を圧縮し、その圧縮したデジタル信号に基づいて判定処理装置７により回転体の異常の有無を判定する。Ａ／Ｄ変換器５でアナログ信号をデジタル信号に変換する際、デシメーション処理後においても処理前のピーク感度が保持される程の高いサンプリング周波数でサンプリングを行うことにより、データ処理時間の大幅な増大や装置の高価格化を招くことなく、回転体の異常の有無を高精度に判定することができる。 （もっと読む）

【課題】 ノッキングが発生したか否かを精度よく判定する。
【解決手段】 エンジンＥＣＵは、ノックセンサの出力電圧値を積算した積算値に基づいて検出されたエンジンの振動波形とノック波形モデルとを比較して、相関係数Ｋを算出するステップ（Ｓ１２０）と、算出された相関係数Ｋと検出された振動波形における積算値の最大値Ｐとの積を、エンジンの回転数が高いほど大きくなるように設定されたＢＧＬで除算することにより、ノック強度Ｎを算出するステップ（Ｓ１２２）と、ノック強度Ｎが判定値よりも大きい場合（Ｓ１２４にてＹＥＳ）、ノッキングが発生したと判定するステップ（Ｓ１２６）と、ノック強度Ｎが判定値よりも大きくない場合（Ｓ１２４にてＮＯ）、ノッキングが発生していないと判定するステップ（Ｓ１３０）とを含む、プログラムを実行する。 （もっと読む）

【課題】 ノッキングが発生したか否かを精度よく判定する。
【解決手段】 エンジンＥＣＵは、ノッキングに起因した振動の波形として検出された波形の減衰率の平均値により波形を補正するステップ（Ｓ１０８）と、補正された波形と、算出されたノック波形モデルとを比較した結果に基づいて、ノック強度Ｎを算出するステップ（Ｓ１１４）と、ノック強度Ｎが予め定められた判定値よりも大きい場合（Ｓ１１６にてＹＥＳ）、ノッキングが発生したと判定するステップ（Ｓ１１８）と、ノック強度Ｎが予め定められた判定値よりも大きくない場合（Ｓ１１６にてＮＯ）、ノッキングが発生していないと判定するステップ（Ｓ１２２）とを含む、プログラムを実行する。 （もっと読む）

【課題】 ノッキングの振動とノイズの振動とを明確に区別して、ノッキングが発生したか否かを精度よく判定する。
【解決手段】 エンジンＥＣＵは、ノックセンサの出力電圧値（振動の強度を表す値）を、クランク角で５度分だけ積算した積算値を算出するステップ（Ｓ１０２）と、上死点から９０度までの積算値の総合計に基づいて、ノック強度Ｎを算出するステップ（Ｓ１１０）と、ノック強度Ｎに基づいて、ノッキングが発生したか否かを判定するステップ（Ｓ１１２、Ｓ１１４、Ｓ１１８）とを含む、プログラムを実行する。 （もっと読む）

【課題】 ノッキングが発生したか否かを精度よく判定する。
【解決手段】 エンジンＥＣＵは、ノイズの発生時期を推定するステップ（Ｓ１０７）と、推定されたノイズの発生時期に基づいて、正規化された振動波形からノイズ波形モデルを減算するステップ（Ｓ１０８）と、減算された波形に積算値がゼロより小さくなる角度がなければ（Ｓ１１０にてＮＯ）、減算された振動波形とノック波形モデルとを比較した結果に基づいて、ノック強度Ｎを算出するステップ（Ｓ１１６）と、ノック強度Ｎが予め定められた判定値よりも大きい場合（Ｓ１１８にてＹＥＳ）、ノッキングが発生したと判定するステップ（Ｓ１２０）と、ノック強度Ｎが予め定められた判定値よりも大きくない場合（Ｓ１１８にてＮＯ）、ノッキングが発生していないと判定するステップ（Ｓ１２４）とを含む、プログラムを実行する。 （もっと読む）

信号源の数Ｎとセンサの数ＭがＮ＞Ｍの関係にある場合に、混合信号を高い品質で分離する。 まず、センサにおいて観測された観測信号の値を周波数領域の信号値に変換し、周波数領域の信号値を用い、センサ間における観測値の相対値を、各周波数において算出する。次に各相対値をＮ個のクラスにクラスタリングし、各クラスの代表値を算出する。そして、これらの代表値を用い、周波数領域の信号値から、Ｖ（１≦Ｖ≦Ｍ）個の信号源から発せられた信号の値を抽出するためのマスクを作成し、このマスクを用い、前記周波数領域の信号値から、Ｖ個の信号源から発せられた信号の値を抽出する。その後、Ｖ＝１であれば限定信号をそのまま分離信号として出力し、Ｖ≧２であればこの限定信号にＩＣＡ等を適用し、分離信号を得る。
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【課題】設備の正常運転時のデータのみを用いて異常の発生ないし異常の兆候を検出することを可能とする。
【解決手段】設備から発生する音波と振動とを信号入力部１で電気信号に変換し、周波数成分抽出部２で電気信号の周波数成分を抽出する。設備の正常運転時の周波数成分を用いて競合型ニューラルネットワーク４ａを学習させ、設備の正常動作に対応付けたクラスタのみを有するとともに各ニューロンごとに設備の正常と異常とを判定する閾値を対応付けたクラスタリングマップを生成する。クラスタ判定部４ｂは、クラスタリングマップの各ニューロンのうちで設備の運転時に信号入力部の出力から抽出した周波数成分に対応するニューロンとの距離が最小になるニューロンを抽出し当該ニューロンに設定されている閾値と前記距離とを比較することにより設備の正常と異常とを判定する。 （もっと読む）

【課題】 圧電素子に発生する電気信号を取り出すための端子部がセンサの側面に配置されたノッキングセンサにおいて、端子部およびその近傍に発生した不要な振動が圧電素子に伝わることを防止することにより、センサの周波数特性を向上させる。
【解決手段】 非共振型ノッキングセンサ１において、電極部材１７ａ，１９ａは、支持部材１１の本体部１２を挿通するための挿通孔と切欠部１７３，１７４，１９３，１９４とが形成され圧電素子２３の端面の少なくとも一方に積層して配置される環状部１７２，１９２と、環状部１７２，１９２から外側に延出する端子部１７１，１９１と、を備えている。従って、電極部材１７ａ，１９ａに切欠部１７３，１７４，１９３，１９４を形成することにより端子部１７１，１９１およびその近傍で発生した振動が電極部材１７ａ，１９ａを伝わり難くすることができる。 （もっと読む）

【課題】設備の正常運転時のデータのみを用いて異常の発生ないし異常の兆候を検出することを可能とする。
【解決手段】設備から発生する音波と振動との周波数成分を周波数成分抽出部２で抽出し、さらに周波数成分修正部３で周波数軸方向に伸縮させて正規化した修正周波数成分を生成する。設備の正常運転時の修正周波数成分を用いて競合型ニューラルネットワーク５ａを学習させ、設備の正常動作に対応付けたクラスタのみを有し各ニューロンごとに設備の正常と異常とを判定する閾値を対応付けたクラスタリングマップを生成する。クラスタ判定部５ｂは、クラスタリングマップの各ニューロンで、設備の運転時に得られる修正周波数成分に対応するニューロンとの距離が最小になるニューロンを抽出し、この距離を当該ニューロンに設定されている閾値と比較することにより設備の正常と異常とを判定する。 （もっと読む）

【課題】 高価で操作が煩雑な機器を用いることなく又人の感覚に頼ることなくキャビテーションの発生量を簡便に且つ高精度に判定できるキャビテーション検出方法の提供。
【解決手段】 液中噴射によるウォータジェットのキャビテーション発生状態を検出する方法において、音響測定手段により前記ウォータジェット噴射時に発生するジェット音を測定して測定信号波形を得る工程と、該音響測定手段からの信号出力を高速フーリエ変換処理を行って予め定められた周波数範囲内における発生成分を抽出する、あるいは前記音響測定手段からの信号出力を予め定められた通過周波数帯域のバンドパスフィルタに通して特定周波数成分を抽出する信号処理工程と、を備えた。 （もっと読む）

【課題】 本発明は、機器の発生する各種警報音等の意味をユーザが認識しやすいように補助することができる音認識補助システムの提供を目的とする。
【解決手段】 本発明は、機器の発生する故障音ないし警報音を含む各種機器音の意味をユーザが認識しやすいように補助する音認識補助システムであって、機器音が入力される音入力手段と、音入力手段に入力された機器音を分析する機器音分析手段と、音分析手段による分析結果に基づいて、機器音の意味を認識するのに役立つ認識補助情報を出力する認識補助情報出力手段とを備えることを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】ギヤからトランスミッションケースへの振動伝達部位における振動、応力、モーメントを計測し、振動発生部位の特定や振動伝達経路の解析を行うため技術を提案する。
【解決手段】振動発生源となるカウンタードライブギア１２を、リング状の分力計２０を介してトランスミッションのケース３にて支持し、信号処理装置３５にて、前記分力計２０に発生する荷重成分、及び、モーメント成分から定量的な値を求め、周波数処理装置３７にて、前記定量的な値をＦＦＴ処理することにより、前記カウンタードライブギア１２における振動を計測する。 （もっと読む）

【課題】 複数のスピーカが発生する音場の特性の測定に要する労力及び時間を削減することができる音場特性測定方法、音場特性測定システム、増幅装置、及び音場特性測定装置を提供する。
【解決手段】 測定信号生成部（信号生成手段）は、複数のスピーカＬ，Ｃ，Ｒ，Ｌｓ，Ｒｓ，ＳＷの夫々に対応する疑似ランダム直交符号で変調した複数の音声信号を生成し、各音声信号に基づいて各スピーカが発生した音声が重なり合った音声に基づいた入力音声信号を生成し、音場測定部（音場測定手段）１４では、測定の開始から所定の経過時間以降の入力音声信号と各スピーカに対応する元の音声信号との相関演算を経過時間を変化させながら行う。疑似ランダム性及び直交性から、各スピーカに対応する音声信号の応答が個別に得られ、相関演算の結果を互いに比較してスピーカ間での音声の相対遅延時間を求める。 （もっと読む）

【課題】 セラミックスハニカムフィルタの外観検査で欠陥があることを判別することが困難な場合において、フィルタが有する共振周波数（固有振動数）を用いて適確に正常品と欠陥品を判別することができるセラミックスハニカムフィルタの検査方法及び検査装置を提供する。
【解決手段】 セラミックスハニカムフィルタが有する複数の共振周波数を用いて該セラミックスハニカムフィルタの欠陥を検査するセラミックスハニカムフィルタの検査方法であって、正常なセラミックスハニカムフィルタが有する任意の２つの共振周波数における共振の強さの比と、検査すべきセラミックスハニカムフィルタの前記２つの共振周波数における共振の強さの比を比較する （もっと読む）

【課題】 実際の回転速度を直接取り込むことができない場合でも、診断精度を確保しつつ、異常の有無や異常の部位を特定することができる機械設備の異常診断装置及び異常診断方法を提供する。
【解決手段】 回転或いは摺動する少なくとも一つの部品１２を備えた、機械設備１０の異常診断装置は、機械設備１０から発生する信号を電気信号として出力する少なくとも一つの検出部２０と、電気信号の波形の周波数分析を行い、周波数分析で得られた実測スペクトルデータの周波数成分と部品１２に起因した周波数成分とを可変な許容幅を持って比較照合し、その照合結果に基づき部品１２の異常の有無及び異常部位を判定する信号処理部３２と、を備える。 （もっと読む）

【課題】 ノイズの影響を受け難くして診断精度を確保しつつ、異常の有無や異常の部位を特定することができる機械設備の異常診断装置及び異常診断方法を提供する。
【解決手段】 回転或いは摺動する少なくとも一つの部品１２を備えた、機械設備の異常診断装置は、機械設備１０から発生する信号を電気信号として出力する少なくとも一つの検出部２０と、電気信号の波形の周波数分析を行い、周波数分析で得られた実測スペクトルデータの周波数成分と部品に起因した周波数成分とを比較照合し、その照合結果に基づき部品の異常の有無及び異常部位を判定する信号処理部３２と、を備える。比較照合に用いられる基準値は、実測スペクトルデータの限定した周波数範囲に基づいて算出される。 （もっと読む）

【課題】 実際の回転速度を直接取り込むことができない場合でも、診断精度を確保しつつ、異常の有無や異常の部位を特定することができる機械設備の異常診断装置及び異常診断方法を提供する。
【解決手段】 回転或いは摺動する少なくとも一つの部品１２を備えた、機械設備１０の異常診断装置は、機械設備１０から発生する信号を電気信号として出力する少なくとも一つの検出部２０と、電気信号の波形の周波数分析を行い、周波数分析で得られたスペクトルに基づき算出した基準値より大きい該スペクトルのピークを抽出し、ピーク間の周波数と回転速度信号に基づき算出した部品の損傷に起因する周波数成分とを比較照合し、その照合結果に基づき部品の異常の有無及び異常部位を判定する信号処理部３２と、を備える。 （もっと読む）

【課題】 簡単な方法で構造物の初期段階の損傷をも検出できる構造物の損傷検出方法を提供する。
【解決手段】 本発明の構造物の損傷検出方法は、構造物の自由振動の時系列波形を得るサンプリング工程と、自由振動の時系列波形を解析して時間−周波数分布を得る解析工程と、時間−周波数分布における、構造物の二次モード以上の振動の継続時間又は構造物の一次モードの振動数が乱れ始めるまでの時間に基づいて、構造物の損傷の有無を判定する判定工程と、を備える。 （もっと読む）