JPH01178814A - 信号の大局的構造認識装置 - Google Patents
信号の大局的構造認識装置Info
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- JPH01178814A JPH01178814A JP63002125A JP212588A JPH01178814A JP H01178814 A JPH01178814 A JP H01178814A JP 63002125 A JP63002125 A JP 63002125A JP 212588 A JP212588 A JP 212588A JP H01178814 A JPH01178814 A JP H01178814A
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- Japan
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- signal
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- vibration
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- 101100457843 Schizosaccharomyces pombe (strain 972 / ATCC 24843) tit1 gene Proteins 0.000 description 1
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Landscapes
- Indication And Recording Devices For Special Purposes And Tariff Metering Devices (AREA)
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
[産業上の利用分野]
本発明は複数の要因から構成される信号が、要因の如何
により信号の振幅と発生時刻が相対的に異なる場合にお
いて、大局的観点から信号を分割し、要因別に信号解析
を行なう上で有用な信号の大局的構造認識装置に関する
。
により信号の振幅と発生時刻が相対的に異なる場合にお
いて、大局的観点から信号を分割し、要因別に信号解析
を行なう上で有用な信号の大局的構造認識装置に関する
。
[従来の技術]
従来は、信号分析の前処理として大振幅部を分離するこ
とをせず、全体を一括処理するのが一般的であった。
とをせず、全体を一括処理するのが一般的であった。
[発明が解決しようとする課題]
複数の要因からなる信号を解析する場合、全体を一度に
一括処理して解析することは極めて困難であり、効率が
悪い。異なった要因による信号が、時系列的にずれて現
われる場合は、要因別に信号を時分割し、それぞれの信
号ごとに必要な信号解析を行なうのが合理的である。し
かし、このような分割を行なう時点は、予め信号の実態
がわかっている場合ばかりではないため、大局的なパタ
ーン認識や、既にわかっている簡単な条件(知識)を利
用して、分割点を認識する必要が生じる。この分割に当
たっては、各種ノイズ、測定の不安定性等の要因のため
、局所的な信号処理を信号全体について単純に作用させ
るたけでは、汎用性のある安定した手法にならない。
一括処理して解析することは極めて困難であり、効率が
悪い。異なった要因による信号が、時系列的にずれて現
われる場合は、要因別に信号を時分割し、それぞれの信
号ごとに必要な信号解析を行なうのが合理的である。し
かし、このような分割を行なう時点は、予め信号の実態
がわかっている場合ばかりではないため、大局的なパタ
ーン認識や、既にわかっている簡単な条件(知識)を利
用して、分割点を認識する必要が生じる。この分割に当
たっては、各種ノイズ、測定の不安定性等の要因のため
、局所的な信号処理を信号全体について単純に作用させ
るたけでは、汎用性のある安定した手法にならない。
そこで本発明は、要因の違いにより信号の大局的な振幅
か明らかに異なるような場合において、人間が直感的に
判断し得るレベルの大局的な把握を行なうことか可能な
信号の大局的構造認識装置を提供することを目的とする
。
か明らかに異なるような場合において、人間が直感的に
判断し得るレベルの大局的な把握を行なうことか可能な
信号の大局的構造認識装置を提供することを目的とする
。
[課題を解決するだめの手段]
本発明は上記課題を解決し!」的を達成するために次の
ような手段を講じた。すなイ)ち、発生時刻のすれた複
数の要因から構成される信号が上記要因の如何により振
幅が異なる場合において、移動区間ごとの信号値のばら
つき度を求めることにより各点での振動の大きさを定量
化する第1の手段と、前記信号の自己相関関数の極値点
から前記の移動区間の最も有効な区間幅を決定する第2
の手段と、前記第1の手段により定量化された振動量の
大きさによって信号を大振動区間と小振動区間とに分割
し区間幅が微小な区間を無視することにより大局的にみ
た大振動部を認識する第3の手段とを備えるようにした
。なお本発明の特徴点を列挙すると次のとおりである。
ような手段を講じた。すなイ)ち、発生時刻のすれた複
数の要因から構成される信号が上記要因の如何により振
幅が異なる場合において、移動区間ごとの信号値のばら
つき度を求めることにより各点での振動の大きさを定量
化する第1の手段と、前記信号の自己相関関数の極値点
から前記の移動区間の最も有効な区間幅を決定する第2
の手段と、前記第1の手段により定量化された振動量の
大きさによって信号を大振動区間と小振動区間とに分割
し区間幅が微小な区間を無視することにより大局的にみ
た大振動部を認識する第3の手段とを備えるようにした
。なお本発明の特徴点を列挙すると次のとおりである。
(1)信号分析の前提として大振幅部を分割する点。
(2)信号の局所的な振幅の大きさを表現するために移
動区間を用いる点。
動区間を用いる点。
(3)大振幅部の周期を求めるのに自己相関関数の極値
点をみる点。
点をみる点。
(4)人間の直感レベルの認識を行なうために、信号の
構成条件と認識結果の照合を行い、パラメータ値へフィ
ードバックする点。
構成条件と認識結果の照合を行い、パラメータ値へフィ
ードバックする点。
[作用コ
上記手段を購じたことにより以下実施例で説明するよう
な作用を呈し、前記目的を達成できることになる。
な作用を呈し、前記目的を達成できることになる。
[実施例コ
第1図〜第6図(a)(b)は本発明の一実施例を示す
図で、第1図は全体の構成を示すブロック図、第2図(
a)(b)(c)は局所的な振幅の大きさを定量化する
手段とその結果得られる移動偏差関数の一例を示す波形
図、第3図(a)(b)は大振幅部の同期を求めるため
の手段としての自己[目間関数の一例を示す波形図、第
4図および第5図は原信号の大振幅部を認識する手段を
説明するための波形図、第6図(a)(b)は信号の構
造条件検証とパラメータ調整とを組み込んだ大振幅部認
識ロジックの一部を示すフロー図である。
図で、第1図は全体の構成を示すブロック図、第2図(
a)(b)(c)は局所的な振幅の大きさを定量化する
手段とその結果得られる移動偏差関数の一例を示す波形
図、第3図(a)(b)は大振幅部の同期を求めるため
の手段としての自己[目間関数の一例を示す波形図、第
4図および第5図は原信号の大振幅部を認識する手段を
説明するための波形図、第6図(a)(b)は信号の構
造条件検証とパラメータ調整とを組み込んだ大振幅部認
識ロジックの一部を示すフロー図である。
第1図において、Aは発生時刻のずれた複数の要因から
構成される信号が上記要因の如何により振幅か異なる場
合において、移動区間ごとの信号値のばらつき度を求め
ることにより、各点での振動の大きさを定量化する第1
の手段である。またBは前記信号の自己相関関数の極値
点から前記の移動区間の最もを効な区間幅を決定する第
2の手段である。さらにCは前記第1の手段により定量
化された振動量の大きさによって信号を大振動区間と小
振動区間とに分割し、区間幅が微小な区間を無視するこ
とにより大局的にみた大振動部を認識する第3の手段で
ある。
構成される信号が上記要因の如何により振幅か異なる場
合において、移動区間ごとの信号値のばらつき度を求め
ることにより、各点での振動の大きさを定量化する第1
の手段である。またBは前記信号の自己相関関数の極値
点から前記の移動区間の最もを効な区間幅を決定する第
2の手段である。さらにCは前記第1の手段により定量
化された振動量の大きさによって信号を大振動区間と小
振動区間とに分割し、区間幅が微小な区間を無視するこ
とにより大局的にみた大振動部を認識する第3の手段で
ある。
A、振幅の大きさの定量化
信号の定義域上で区間幅W、中心値tの区間S (t
)−[t−W/2.t+W/2]を考える。第2図は(
a)に示す原信号の移動区間幅Wにおける区間信号s
(Bでの信号値のばらつきを示す量(分散、標準偏差
、絶対鎖車均等)を第2図(b)の如く取出し求め、こ
れをσ (1)とする。Wは一定として、区間1i号S
(t)を定義域上で移動して得られるσW(t)な
る値の移動偏差関数は、第2図(c)に示す如く信号の
局所的な振幅の大きさを表すものとなる。
)−[t−W/2.t+W/2]を考える。第2図は(
a)に示す原信号の移動区間幅Wにおける区間信号s
(Bでの信号値のばらつきを示す量(分散、標準偏差
、絶対鎖車均等)を第2図(b)の如く取出し求め、こ
れをσ (1)とする。Wは一定として、区間1i号S
(t)を定義域上で移動して得られるσW(t)な
る値の移動偏差関数は、第2図(c)に示す如く信号の
局所的な振幅の大きさを表すものとなる。
B、移動区間幅Wの決定
移動区間幅Wは、識別したい大振幅部の振動の周期pよ
り大きい必要がある。また大きくなる程、構造の把握が
雑になる。したがってpの数倍程度がよい。大振幅部の
周期pは、次のように求める。
り大きい必要がある。また大きくなる程、構造の把握が
雑になる。したがってpの数倍程度がよい。大振幅部の
周期pは、次のように求める。
信号全体についてすらし幅Δtの自己相関関数R(Δt
)を考える。この自己相関関数R(Δt)は信号の定義
域を[1,1] とすると、S e R(Δ t)= fl/ (t −t −
Δ t)1e S t″t8 となる。第3図(b)の87に示すように自己相関関数
R(Δt)は、 ・Δ1=0で最大値をとり(イ)、 ・大きく減少して負の極値R(Δt1)をとり (口
) 、 ・増加して正の極値R(Δt2)をとる()\)。
)を考える。この自己相関関数R(Δt)は信号の定義
域を[1,1] とすると、S e R(Δ t)= fl/ (t −t −
Δ t)1e S t″t8 となる。第3図(b)の87に示すように自己相関関数
R(Δt)は、 ・Δ1=0で最大値をとり(イ)、 ・大きく減少して負の極値R(Δt1)をとり (口
) 、 ・増加して正の極値R(Δt2)をとる()\)。
・その後も振動を繰返し、最終的には減衰していく傾向
になる。
になる。
関数R(Δt)が極大値をとる点は、原信号S1でのな
んらかの周期点に対応している。大振幅部の周期pは、
最初の正の極大値Δt2が対応しているとみられる。微
少ノイズ等の影響が残る場合も、大振幅振動の効果の大
きいため正に戻らないし、信号が更に大局的に周期をも
つ場合も、R(Δt1)より値として大きい点は現われ
るが、pで極大値をもつことには影響しないためである
。
んらかの周期点に対応している。大振幅部の周期pは、
最初の正の極大値Δt2が対応しているとみられる。微
少ノイズ等の影響が残る場合も、大振幅振動の効果の大
きいため正に戻らないし、信号が更に大局的に周期をも
つ場合も、R(Δt1)より値として大きい点は現われ
るが、pで極大値をもつことには影響しないためである
。
従ってP−Δt2である。
Wはpの数倍とする
C3大振幅部の認識
Aで定めた移動偏差値を閾値σ0で分類する。この分類
は、第4図の原信号S1および第5図の信号s2.S3
に示されているように大振幅部T1の小休止や小振幅部
T2に単体で現われる大信号等の影響を受ける。なお第
4図の原信号S1について局所的振動の大きさの計量化
を行なうと、第5図の信号S2が得られ、信号2につい
て閾値による分割と微小区間の無視を行なうと信号S3
か得られる。上記大信号の影響を受けないための対策と
して以下のように大振幅部認識を行なう。
は、第4図の原信号S1および第5図の信号s2.S3
に示されているように大振幅部T1の小休止や小振幅部
T2に単体で現われる大信号等の影響を受ける。なお第
4図の原信号S1について局所的振動の大きさの計量化
を行なうと、第5図の信号S2が得られ、信号2につい
て閾値による分割と微小区間の無視を行なうと信号S3
か得られる。上記大信号の影響を受けないための対策と
して以下のように大振幅部認識を行なう。
σ (1)−σ0の解をt−t、、t2.・・・。
t とすると、
d 麿1 +1゜
i tit 1
d −maxd、とじd、<<dmax118X
l
1であるような(1,,1)の組は無視する。
l
1であるような(1,,1)の組は無視する。
1 1+1
第3図の例では、d m a X d 1o ”’
j t t j 1oであり、(t、、l t3)
、 (t4 、t5 )。
j t t j 1oであり、(t、、l t3)
、 (t4 、t5 )。
(ts、tl)、(ts、 tl)+ (t 、
t )。
t )。
(11)の組はそれぞれ無視されて、
11’ 12
σ (1)−σ0の1効な解はtl、io+ t13
となり、第4図(b)に示す構造か認識される。
となり、第4図(b)に示す構造か認識される。
D、信号に関する条件とりこみ
人間か直感で大振幅部を認識する際、純粋に振幅だけで
判断することは少ない。信号全体から判断して、「大振
幅部はいくつあるはずだ」とか「大振幅部かこんなに長
く続くはずがない」という判断か入っている。これは、
信号が含まれる大振幅の数、大振幅区間幅の上下限など
構造に関して条件を持っているといえる。
判断することは少ない。信号全体から判断して、「大振
幅部はいくつあるはずだ」とか「大振幅部かこんなに長
く続くはずがない」という判断か入っている。これは、
信号が含まれる大振幅の数、大振幅区間幅の上下限など
構造に関して条件を持っているといえる。
A−Cの手段で求めた認識結果をこの(14成条件に照
合し、矛盾がある場合はパラメータW、σ。
合し、矛盾がある場合はパラメータW、σ。
を修正して再度大振幅部認識を行なうことにより、人間
と同様の判断を認識に反映させることができる。判断と
パラメータ調整の一例を次表に示す。
と同様の判断を認識に反映させることができる。判断と
パラメータ調整の一例を次表に示す。
条件検証そのパラメータへのフィードバックの繰り返し
の際、同じパラメータの増減を交互に繰り返してループ
することのないよう考慮する必要がある。また、パラメ
ータ調整により、本来対象とすべきでない異常データま
で、むりやり正常データのように扱うことにならないよ
うに注意することも必要である。
の際、同じパラメータの増減を交互に繰り返してループ
することのないよう考慮する必要がある。また、パラメ
ータ調整により、本来対象とすべきでない異常データま
で、むりやり正常データのように扱うことにならないよ
うに注意することも必要である。
これらの点を考慮した大振幅部認識ロジックの一例を第
6図(a)(b)に示す。以上の手段は、−例としてP
WRプラントのSG非破壊検査においてECT信号、管
板部のうち拡管部信号の認識に適用可能である。
6図(a)(b)に示す。以上の手段は、−例としてP
WRプラントのSG非破壊検査においてECT信号、管
板部のうち拡管部信号の認識に適用可能である。
なお上記説明では大振幅部とそうでない部分の認識につ
いて説明したか、同様のロジックで振幅の大きさか3種
類以上の信号が時間的にずれて重なった信号についても
分割か可能である。
いて説明したか、同様のロジックで振幅の大きさか3種
類以上の信号が時間的にずれて重なった信号についても
分割か可能である。
[発明の効果]
(1)(隻数の要因から構成される信号の解析において
、要因の如何によって生じる信号の振幅が異なり、発生
時刻がずれていれば、分析の前処理として本発明の手段
によって信号を要因別に分割することにより、 ■解析が正確に行なえる。
、要因の如何によって生じる信号の振幅が異なり、発生
時刻がずれていれば、分析の前処理として本発明の手段
によって信号を要因別に分割することにより、 ■解析が正確に行なえる。
■分割した信号ごとに必要な解析を行なえばよいので冗
長な処理が減り、分析の効率が上がる。
長な処理が減り、分析の効率が上がる。
■分割前は混在する信号が邪魔になって効果をあげられ
なかった分析手法が有効になる。
なかった分析手法が有効になる。
といった効果を奏する。
(2)上記の(1)における信号分割を行なうに際して
、 ■移動偏差関数を用いることにより局所的な振動の大き
さを計量化することができる。
、 ■移動偏差関数を用いることにより局所的な振動の大き
さを計量化することができる。
■局所的振動の大きさを相対的に判断する手段により、
ソフトウェアで行なうのは困難な大局的把握が可能にな
る。
ソフトウェアで行なうのは困難な大局的把握が可能にな
る。
■更に検証とフィトバックの繰り返しにより大局的把握
の信頼性が向上する。
の信頼性が向上する。
といった効果を奏する。
第1図〜第6図(a)(b)は本発明の一実悔例を示す
図で、第1図は全体の構成を示すブロック図、第2図(
a)(b)(C)は局所的な振幅の大きさを定量化する
手段とその結果得られる移動偏差関数の一例を示す波形
図、第3図(a)(b)は大振幅部の同期を求めるため
の手段としての自己相関関数の一例を示す波形図、第4
図および第5図は原信号の大振幅部を認識する手段を説
明するための波形図、第6図(a)(b)は信号の(1
1W造条件検証とパラメータ調整とを組み込んだ大振幅
部認識ロジックの一部を示すフロー図である。 Sl・・・原信号、S2・・・移動偏差関数、S3・・
・大振幅部識別結果、S4・・・移動区間の区間幅W、
S5・・移動偏差の閾値σ。、S6・・・信号の構造に
関する条件、知識、S7・・・自己相関関数、A・・・
局所的振動量定量化の手段、B・・・移動区間の区間幅
決定手段、C・・大振幅部認識手段。 出願人代理人 弁理士 鈴江武彦 第 1図 第4目 第6図(a) 第60(b)
図で、第1図は全体の構成を示すブロック図、第2図(
a)(b)(C)は局所的な振幅の大きさを定量化する
手段とその結果得られる移動偏差関数の一例を示す波形
図、第3図(a)(b)は大振幅部の同期を求めるため
の手段としての自己相関関数の一例を示す波形図、第4
図および第5図は原信号の大振幅部を認識する手段を説
明するための波形図、第6図(a)(b)は信号の(1
1W造条件検証とパラメータ調整とを組み込んだ大振幅
部認識ロジックの一部を示すフロー図である。 Sl・・・原信号、S2・・・移動偏差関数、S3・・
・大振幅部識別結果、S4・・・移動区間の区間幅W、
S5・・移動偏差の閾値σ。、S6・・・信号の構造に
関する条件、知識、S7・・・自己相関関数、A・・・
局所的振動量定量化の手段、B・・・移動区間の区間幅
決定手段、C・・大振幅部認識手段。 出願人代理人 弁理士 鈴江武彦 第 1図 第4目 第6図(a) 第60(b)
Claims (1)
- 発生時刻のずれた複数の要因から構成される信号が上記
要因の如何により振幅が異なる場合において移動区間ご
との信号値のばらつき度を求めることにより各点での振
動の大きさを定量化する第1の手段と、前記信号の自己
相関関数の極値点から前記移動区間の最も有効な区間幅
を決定する第2の手段と、前記第1の手段により定量化
された振動量の大きさによって信号を大振動区間と小振
動区間とに分割し区間幅が微小な区間を無視することに
より大局的にみた大振動部を認識する第3の手段とを備
えたことを特徴とする信号の大局的構造認識装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP63002125A JPH01178814A (ja) | 1988-01-08 | 1988-01-08 | 信号の大局的構造認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP63002125A JPH01178814A (ja) | 1988-01-08 | 1988-01-08 | 信号の大局的構造認識装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH01178814A true JPH01178814A (ja) | 1989-07-17 |
Family
ID=11520623
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP63002125A Pending JPH01178814A (ja) | 1988-01-08 | 1988-01-08 | 信号の大局的構造認識装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH01178814A (ja) |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2010128928A1 (en) * | 2009-05-05 | 2010-11-11 | S.P.M. Instrument Ab | An apparatus and a method for analysing the vibration of a machine having a rotating part |
US8762104B2 (en) | 2008-12-22 | 2014-06-24 | S.P.M. Instrument Ab | Method and apparatus for analysing the condition of a machine having a rotating part |
US8812265B2 (en) | 2008-12-22 | 2014-08-19 | S.P.M. Instrument Ab | Analysis system |
US8810396B2 (en) | 2008-12-22 | 2014-08-19 | S.P.M. Instrument Ab | Analysis system |
US9279715B2 (en) | 2010-01-18 | 2016-03-08 | S.P.M. Instrument Ab | Apparatus for analysing the condition of a machine having a rotating part |
US9304033B2 (en) | 2008-12-22 | 2016-04-05 | S.P.M. Instrument Ab | Analysis system |
AU2015203361B2 (en) * | 2009-05-05 | 2017-06-29 | S.P.M. Instrument Ab | An apparatus and a method for analysing the vibration of a machine having a rotating part |
US10203242B2 (en) | 2011-07-14 | 2019-02-12 | S.P.M. Instrument Ab | Method and a system for analysing the condition of a rotating machine part |
-
1988
- 1988-01-08 JP JP63002125A patent/JPH01178814A/ja active Pending
Cited By (22)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9885634B2 (en) | 2008-12-22 | 2018-02-06 | S.P.M. Instrument Ab | Analysis system |
US8762104B2 (en) | 2008-12-22 | 2014-06-24 | S.P.M. Instrument Ab | Method and apparatus for analysing the condition of a machine having a rotating part |
US11599085B2 (en) | 2008-12-22 | 2023-03-07 | S.P.M. Instrument Ab | Method and apparatus for analysing the condition of a machine having a rotating part |
US8812265B2 (en) | 2008-12-22 | 2014-08-19 | S.P.M. Instrument Ab | Analysis system |
US8810396B2 (en) | 2008-12-22 | 2014-08-19 | S.P.M. Instrument Ab | Analysis system |
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