【課題】 ノイズを抑制して、ノッキングに起因する振動を検出する。
【解決手段】 エンジンＥＣＵ２００は、バンドパスフィルタ（１）４１０と、バンドパスフィルタ（２）４２０と、バンドパスフィルタ（３）４３０とを含む。バンドパスフィルタ（１）４１０は、ノックセンサが検出した振動から、第１の周波数帯Ａの振動のみを抽出する。バンドパスフィルタ（２）４２０は、ノックセンサが検出した振動から、第２の周波数帯Ｂの振動のみを抽出する。バンドパスフィルタ（３）４３０は、ノックセンサが検出した振動から、第３の周波数帯Ｃの振動のみを抽出する。第１の周波数帯Ａ、第２の周波数帯Ｂおよび第３の周波数帯Ｃの帯域幅は同じである。エンジンＥＣＵ２００は、これらの周波数帯の合成波形における振動の強度のピーク値を算出し、ピーク値に基づいてノッキングが発生したか否かを判定する。 （もっと読む）

【課題】 自己相関によるピッチ測定のための計算量を少なくし、基音のレベルが弱い場合や低音域の楽音等であっても高精度なピッチ測定を効率的に行えるようにする。
【解決手段】 調律器１における音名検出処理では、外部から入力される音響波形の音名を検出するための自己相関処理を実行する。ステップＳ４０〜Ｓ４２では入力された音響波形について、所定の時間範囲の変数ｍ１〜ｍ４を対象に自己相関を求める（第１の自己相関手段）。ステップＳ４３では、前記第１の自己相関手段の変数ｍ４について計算結果に基づき音響波形の音域が高音域か低音域かを判定する（音域判定手段）。ステップＳ４４又はＳ４５では、前記音域判定手段で判定した音域に対応する時間範囲を対象に、前記音響波形について自己相関を求める（第２の自己相関手段）。そして、ステップＳ４６、Ｓ４７において第２の自己相関手段の計算結果に基づき音名を決定する。 （もっと読む）

【課題】 ノイズを抑制してノッキングに起因する振動を検出するとともに、ノイズに起因する振動が取り込まれ得る振動波形により、ノッキングに起因する振動波形とノイズに起因する振動波形とを区別する。
【解決手段】 エンジンＥＣＵ２００は、第１の周波数帯Ａの振動のみを抽出するバンドパスフィルタ（１）４１０と、第２の周波数帯Ｂの振動のみを抽出するバンドパスフィルタ（２）４２０と、第３の周波数帯Ｃの振動のみを抽出するバンドパスフィルタ（３）４３０と、第１〜第３の周波数帯を含む第４の周波数帯Ｄの振動のみを抽出するバンドパスフィルタ（４）４４０とを含む。エンジンＥＣＵ２００は、第４の周波数帯Ｄの振動波形および第１〜第３の周波数帯の合成波形における振動の強度のピーク値に基づいてノッキングが発生したか否かを判定する。 （もっと読む）

【課題】 診断を行う場合に回転機の回転数が変動する場合でも、適切な診断しきい値を迅速に設定することができる軸受異常診断システムを提供する。
【解決手段】 軸受異常診断システム２０を構成する設備保全コンピュータ１７は、加速度ピックアップ１５によって測定された軸受１３の振動データが与えられると当該振動データの代表値を算出し、軸受１３の型式データ及びＰＬＣ３より取得した回転速度情報に基づいて、データベース１９より対応する診断しきい値を読み出して、前記代表値と診断しきい値とを比較することで軸受１３の異常診断を行う。 （もっと読む）

【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】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】加速度センサを用いて、例えば高層マンションやホテル等において上階の人の移動等により生じる床面振動を感知し、住宅環境を管理するための支援を行うこと。
【解決手段】本発明は、加速度センサと、当該加速度センサにより計測された加速度データをセンシング信号として監視装置に送信する通信手段とを有するセンサユニット１と、上記センシング信号の加速度データから高周波成分と低周波成分とを除去すべく所定の帯域の加速度データのみを通過させる帯域通過フィルタ３１４と、この所定帯域の加速度データのピークの絶対値が予め定められた所定の閾値を超えた回数をカウントし、当該回数が所定回数を超えた場合であって、所定の回数を超えた時間の間隔が所定の時間以上である場合には、上記床面振動が発生しているものと判定する床面振動判定部３１５を有する監視装置３と、を具備する上階床面振動検出システムである。 （もっと読む）

【課題】 簡単な構成によって回転状態における転がり軸受の異常判断が可能なセンサ付き転がり軸受装置を提供する。
【解決手段】 センサ装置2は、固定側軌道部材3の１８０°離れた位置に配置された１対の回転数センサ9,10と、各回転数センサ9,10の出力を処理する処理手段31とを備えている。処理手段31は、１対の回転数センサ9,10の出力の位相差の変化を求める位相差変化量演算手段32と、位相差変化量演算手段32で得られた位相差変化量と基準値とを比較して位相差変化量から振動量の正常または異常を判定する振動判定手段33とを有している。 （もっと読む）

【課題】 高分子ゲルの膨潤度を溶液中で正確かつリアルタイムで測定可能な膨潤度測定システムを提供することである。
【解決手段】 端部を固定され測定対象の高分子ゲル６を固定可能なビーム部２とこのビーム部２の一部に設けられる圧電素子３を備える圧電トランスデューサ４と、前記高分子ゲル６を浸漬する溶液８を貯留した浸漬槽７と、前記圧電素子３を振動させる電源部１１と、前記圧電素子３のアドミタンスを測定するアドミタンス測定部１４と、このアドミタンス測定部１４によって測定されたアドミタンス測定データ２３に基づいて前記高分子ゲル６の膨潤度を解析する膨潤度解析部１６と、この膨潤度解析部１６によって得られた前記高分子ゲル６の膨潤度解析データ２５を出力する出力部１７を有するものである。 （もっと読む）

【課題】打撃によって発生する音響信号によるセラミックあるいはプラスチックまたは金属製品、例えば瓦のひび割れの有無を診断する定量的かつ的確に、経済的な方法および装置を提供し、量産製造プロセスの瓦検査装置に組み込で使用することもできる瓦のひび割れの有無を診断する方法および装置を提供する。
【解決手段】瓦のひび割れの有無を診断する一手段として、打撃時に発生する瓦からの音響信号をアナログからデジタルに変換し、高速フーリエ変換などにより周波数分析し、所定の周波数領域の最大値を抽出し、その最大値と正常品瓦の音響信号である基準最大値との差を計算し、その差が所定の閾値以上かどうかにより判定するようにした。瓦をクッション材の支持体に載せ、弾性球により瓦の上側、または下側から打撃し、打音を発生するようにした。 （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）

【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】人の判定結果と異音検査装置における判定結果との相関を、容易かつ確実にとれ、官能検査に代わる高精度な異音検査方法を提供することを目的とするものである。
【解決手段】製品８から発生する音を回転機構１、マイクロホン２、回転制御機構３などの計測手段で計測したデータに基づき、製品８の異音の良否を判定する異音検査を、測定データから人が正常音と判断した製品８の音データを基準値として保存する基準音データ格納部６２の記憶手段と、記憶手段により保存されている正常音の音データと計測手段で測定された製品８の音の測定データとの一致度を算出する一致度算出処理部６３の処理手段と、処理手段により算出された結果を用いて製品８の異音の良否を判定する判定部６４の判定手段にて行う。 （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】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】耐久試験を自動的に行なうことに適した検査装置を提供すること。
【解決手段】ワーク（エンジン）にセンサを付け（Ｓ１）、耐久試験を開始（Ｓ２）。一定時間経過後、耐久試験を一旦停止（Ｓ３）。そして、取得したセンシングデータを、検査装置１０内の判定アルゴリズム作成手段へ渡す（Ｓ４）。初期状態であれば、正常状態と推定し、判定アルゴリズム作成手段は、正常の波形データとして数値化し正常領域を規定する基準空間，判定モデルを作成し、判定アルゴリズムに登録し（Ｓ５）、判定モデルから異常と判定する閾値をセットする（Ｓ６）。ついで、耐久試験を再開し（Ｓ７）、長時間にわたってエンジンを回転させ続ける。耐久試験実行中に各センサから得られるセンシングデータを検査装置内の判定アルゴリズムに与え、リアルタイムに状態判定を行ない（Ｓ８）、閾値を超えることがあれば瞬間停止命令を耐久試験機に出力する（Ｓ９）。 （もっと読む）

【課題】 簡単な振動測定装置の構成で鉄道車両などの車両における軸受の損傷を早期かつ容易に検知することができる軸受監視システムを提供する。
【解決手段】 左側軸受の測定系においては、加速度センサ１Ｌが左軸受振動をＮ回測定し、フィルタ回路３Ｌが振動周波数の高周波帯域のみを通過させて実効値回路４Ｌへ送信する。実効値回路４ＬはＮ回測定中の左軸受振動から左軸受振動最小値を算出する。右側軸受の測定系においても、加速度センサ１Ｒが右軸受振動をＮ回測定し、フィルタ回路３Ｒが振動周波数の高周波帯域のみを通過させて実効値回路４Ｒへ送信する。実効値回路４ＲはＮ回測定中の右軸受振動から右軸受振動最小値を算出する。記録・判定装置５は、左軸受振動最小値と右軸受振動最小値の比が所定の閾値より大きいとき、振動最小値の大きい方の軸受が異常であると判定する。 （もっと読む）