ヘリウムガス流れにおける相互情報量を用いた電磁弁のオンライン音響故障診断

利用氦气流互信息进行电磁阀在线声学故障诊断

• 批准号: 20919023
• 负责人: 林 庄司
• 金额: $ 0.35万
• 依托单位: University of Fukui
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Scientists
• 财政年份: 2008
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2008 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20919023/
• 关键词: Mutual Information; Helium Gas; Electromagnetic Valve

工場において強い背景騒音中、ガス漏洩音を検出するのは非常に重要である。特に原子電力発電所や化学工場などで高温や有機性の気体の漏洩が起こった場合には重大な事故を引き起こし、作業員や周辺の住民の人命にも関わる大きな問題が生じる可能性がある。著者は相互情報量を用いたオンライン音響故障診断システムを構成し、それを用いることにより実システムに対しリアルタイムで診断が行えることの確認を行った。その結果、漏洩音と騒音のS/N比0.85の空気圧電磁弁からの故障音を検出することに成功している。しかし、ヘリウム(He)ガスの電磁弁からの漏れ音を測定することは大変困難である。それはHeガスの分子量は空気の分子量に比べて小さいためである。そこで、本研究では強い背景雑音がある工場内において、電磁弁からHeガスが漏洩した場合を想定し、S/N比が0.85以下の小さい音においても故障音を検出する。そのために、いかにして背景雑音の影響を軽減し、Heガス漏洩音の特徴を検出するか、また信号の一連の処理をオンラインで行うか。そこで、オンライン音響故障診断システムを用いることにより、実システムに対しリアルタイムで診断が行えることを目的としている。本研究で用いたオンライン音響故障診断システムは、騒音計(RION NL-15)とノート型パソコン(Sony VAIOPCG-GR500)で構成される。本システムは、対象となる音響サンプルを騒音計により取得し、ノート型パソコンに音響信号データを送信する。そしてノート型パソコンに送信された信号はA/D変換され、ニューラルネットワークフィルタに送られる。この時の音響信号データのサンプリング時間は0.125ms、データ数は1024である。それらは100サンプル採取され、ニューラルネットワークフィルタに送信され、学習させた後、相互情報量の値を求める。この音響信号データの相互情報量の値が、電磁弁の故障診断を示す。結果、以下のような成果が得られた。1) 騒音計とA/D変換を含むオンライン音響故障診断システムを構築することによって、S/N比が0.85以下の小さい場合において、Heガス漏洩音の基礎実験を行い、検出システムの有効性が確認された。2) 応用実験として、上記のオンライン故障診断システムを用い,強い背景騒音中でHeガス漏洩の実実験を実施し,リアルタイムで診断を行い、提案したオンライン音響故障診断の有効性が確認された。

It's very important to have strong background noise and leakage noise. In particular, the possibility of major accidents, accidents involving workers and the lives of residents in the vicinity of nuclear power plants and chemical plants due to high temperatures and organic gas leaks is high. For example, if you want to use the mutual information, you can use it to diagnose the sound failure. As a result, the S/N ratio of leakage sound and noise is 0.85, and the fault sound of air voltage electromagnetic generator is successfully detected. It is very difficult to measure the leakage sound of the electromagnetic function. The molecular weight of the compound is smaller than that of the compound. In this study, the strong background noise is detected in the workshop, the electromagnetic leakage is determined, and the S/N ratio is less than 0.85. The influence of background noise is reduced, the characteristics of leakage noise are detected, and the signal is processed continuously. For example, if you want to use the audio fault diagnosis system, you can use it to diagnose the audio fault. This study consists of three parts: audio fault diagnosis system, RION NL-15 and Sony VAIOPCG-GR500. This is the first time I've ever heard of an audio signal. A/D conversion is required for all types of communications. The audio signal data processing time of this time is 0.125ms, and the number of data is 1024. For example, if you want to learn more about the Internet, you can use it to send messages, learn more about the Internet, and learn more about the Internet. The value of the mutual information of the acoustic signal and the fault diagnosis of the electromagnetic function are displayed. The results are as follows: 1)A/D conversion of the acoustic meter includes the construction of an acoustic fault diagnosis system for small cases where the S/N ratio is less than 0.85. The basic implementation of the leakage sound is carried out and the effectiveness of the detection system is confirmed. 2)The diagnosis of the acoustic fault is carried out in the middle of the background noise, and the effectiveness of the acoustic fault diagnosis is confirmed.