【課題】振動や移動を伴う可動部を有する電気機械素子において問題となる熱雑音の影響を抑制することを目的とする。
【解決手段】振動又は移動が可能な可動部1を有する電気機械素子11,12,・・が2以上設けられ、これら2以上の電気機械素子11,12,・・において、可動部1の変位により変化する検出量がそれぞれ検出され、2以上の電気機械素子11,12,・・における各検出量から、目的とする検出量を演算する演算部20を設ける。各検出量の平均値又は相互相関関数を求めることにより、熱雑音による影響を抑制できる。 （もっと読む）

【課題】衝撃音を精度よく検出できる衝撃音検出方法および検出装置を提供する。
【解決手段】入力される音信号を絶対値処理部４で絶対値処理し、包絡線処理部５でその包絡線を求め、この包絡線の波形と、衝撃音について同様の処理をして得られた参照波形との相互相関を、相互相関演算部７で演算し、その演算結果が閾値よりも大きいときには、衝撃音であると判定し、出力部８から外部に検出信号を出力するようにしている。 （もっと読む）

【課題】高精度に異常発生を検出可能な異常検出装置を実現する。
【解決手段】プログラマブル表示器の検出システム１には、互いに並列に接続され、入力信号から、それぞれに予め定められた通過帯域以外の信号成分を除去する複数のバンドパスフィルタ１１…と、マッチング処理部４とが設けられており、マッチング処理部４は、上記各バンドパスフィルタ１１の出力信号の時間変化が、予め定められたパターンに一致しているか否かによって、異常が発生したか否かを検出する。 （もっと読む）

システムは、任意の複雑な振動構造のインサイチューまたは非侵入型の振動音響（ＶＡ）分析を提供する。このシステムの主要な利点は、（１）構造的振動と音放射に直接責任のあるＶＡモードを同定することを許容すること、（２）結果として生じる構造的振動と音放射に責任のある個々のＶＡモードからの貢献の量的記述を取得することを可能とすること、（３）非侵入型であるため、自然な稼動条件下で運転されている機械のインサイチューな分析を行うことができること、である。この情報により、最もコスト的に有効なやり方でノイズと振動の問題に取り組むことができる。
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【課題】対象となる設備の診断がより正確に行われる対象設備の診断方法、コンピュータプログラム、及び、対象設備を診断するための装置を実現すること。
【解決手段】取得された波形データを、Ｔ個の分割波形データに分割するステップと、前記Ｔ個の分割波形データの各々をフーリエ変換してＴ個の周波数スペクトルを得るステップと、前記Ｔ個の周波数スペクトルの各々の強さをＰ個に分割された分割周波数帯毎に求めるステップと、前記分割周波数帯毎に求められた周波数スペクトルの強さに基づいて、主成分得点を、前記Ｔ個の周波数スペクトル毎に求めるステップであって、前記主成分得点を求める際に使用する固有ベクトルとして、前記設備の動作が正常であるときに前記所定期間に取得された波形データ、に基づいて予め求めておいた基準固有ベクトル、を用いるステップと、を有することを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】石油精製プラントの運転状態を自動で且つ適正に診断する。
【解決手段】下記のステップ（ａ）〜（ｄ）で石油精製プラントの運転状態を診断する。 （ａ）プロセスデータと音響及び振動データとを含む運転データを収集するステップ （ｂ）前記データ収集ステップで得られた運転データのマハラノビス距離を求めるマハラノビス演算ステップ （ｃ）前記石油精製プラントの正常運転データベースから、前記データ収集ステップで得られた運転データと類似の運転データを抽出し、抽出された運転データのマハラノビス距離を求めるデータマイニングステップ （ｄ）前記マハラノビス演算ステップで求められたマハラノビス距離と前記データマイニングステップで求められたマハラノビス距離との差分を算出し、当該差分と予め設定された閾値とを比較して前記石油精製プラントの運転状態が正常か否かを判定するステップ （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を修正するステップ（Ｓ１０８）と、ノッキングに起因した振動の波形としてメモリに記憶されたノック波形モデルを算出するステップ（Ｓ１１０）と、修正された波形と、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、クランクポジションセンサにより検知されたエンジンの回転数に対応したノック波形モデルを設定するステップ（Ｓ１０８）と、検出された波形と、設定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（Ｓ１１２）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（Ｓ１１４にてＹＥＳ）、ノッキングが発生したと判定するステップ（Ｓ１１６）と、ノック強度Ｎが予め定められた判定値よりも大きくない場合（Ｓ１１４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（Ｓ１２０）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】時系列データの周期性を客観的に判定する。
【解決手段】時系列データの周期性を判定する周期判定装置１００を提供する。受付部２０６は、時系列データおよび周期の設定値を受け付ける。ＤＦＴ変換部２１６は、時系列データをフーリエ変換してフーリエ係数ベクトルを得る。フーリエ係数調整部２１８は、フーリエ係数ベクトルを調整し、異なる調整レベルの複数のフーリエ係数ベクトルを得る。逆ＤＦＴ変換部２２０は、フーリエ係数ベクトルを逆フーリエ変換し、逆変換データを得る。ＢＩＣ計算部２２８は、逆変換データのＢＩＣを計算する。周期判定部２３４は、ＢＩＣが最小の逆変換データに対応するフーリエ係数ベクトル中に、設定値の周期のスペクトルが含まれるか判定する。出力部２０８は、周期判定部の判定結果を出力する。 （もっと読む）

【課題】 装置種類および装置モードに関わらず精度良く動作音の音質を評価できる音質評価方法を提供する。
【解決手段】 画像形成装置の発する音を採取して供試音を作成する。その供試音の音響物理量を測定し、音の不快さを予測する所定の音質評価式を導出する。そして、その音質評価式による音質評価が所定の条件を満たすよう、装置各部にどのような構成を採用するかを設計する（Ｓ１）。その設計内容にしたがって画像形成装置を製造する（Ｓ２：製造過程）。このような製造工程を経ることで、不快な騒音をほとんど発しない画像形成装置を製造することができる。
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【課題】圧縮機で発生する振動や音、電流、電圧等の脈動情報を利用して異常の有無と異常原因の特定を可能とし、圧縮機の周辺外部から比較的容易に異常診断の実行を可能とする圧縮機検査装置を提供する。
【解決手段】圧縮機１から発生する振動や音圧、電流、電圧、電気入力の少なくとも一つの状態量を検知する状態量検知手段を備え、圧縮機１の起動開始から所定時間経過するまでの起動部と起動部以降の定常部とに分けて所定の特徴量パラメータに変換し、あらかじめ記憶されている圧縮機１の正常データと比較して圧縮機１の正常／異常の判断を行なう。 （もっと読む）

【課題】軸受、歯車等の回転体においては劣化が進行するに従って振動が大きくなり、これらを的確にとらえて検知し、即ち、計測対象から得られた振幅振動を周期運動体において衝撃波が発生する振動信号を計測し、衝撃波の間隔数などのデータに基づいて、統計的に異常を検知するとともに設備の状態診断を行うことを目的とし、そのための手段を講じる。
【解決手段】軸受、歯車等の回転体において振動信号などをとらえ、簡易化した１次遅れ自己相関係数を計算し、衝撃波の発生していないときの計算された１次遅れ自己相関係数とを比較し、前者が大きい時には、異常信号として判定する状態診断方法、状態診断システム、装置などを提供する。 （もっと読む）

【課題】 実環境において信号源の数を正しく推定する。
【解決手段】 周波数領域変換部２０が、観測信号x_j(t)(j={1,...,M})を周波数毎の時系列データX_j(f,τ)に変換し、信号分離部３１が、この時系列データX_j(f,τ)から分離信号Y_i(f,τ)を生成してメモリ１０に格納する。次に、パワー算出部３２が、各分離信号Y_i(f,τ)のパワー値を求めてメモリに格納し、エンベロープ相関算出部３３が、異なる分離信号Y_i(f,τ)間の時間差Δτに対するエンベロープ相関値を算出してメモリに格納する。そして、判定部３４が、各分離信号Y_i(f,τ)のパワー値及びエンベロープ相関値と、残響レベル及びエンベロープ相関値のそれぞれのしきい値を示すパラメータth_noise、th_rev及びth_corとを比較し、当該分離信号Y_i(f,τ)が源信号成分であるか否かを判断する。 （もっと読む）