特開 2024-172955 異音診断システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024172955

(43)【公開日】2024-12-12

(54)【発明の名称】異音診断システム

(51)【国際特許分類】

   G01H 3/00 20060101AFI20241205BHJP

   G01M 17/007 20060101ALI20241205BHJP

【ＦＩ】

G01H3/00 A

G01M17/007 H

【審査請求】未請求

【請求項の数】1

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023091038

(22)【出願日】2023-06-01

(71)【出願人】

【識別番号】000003207

【氏名又は名称】トヨタ自動車株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000017

【氏名又は名称】弁理士法人アイテック国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】山下 晃弘

【テーマコード（参考）】

2G064

【Ｆターム（参考）】

2G064AA14

2G064AB01

2G064AB02

2G064AB15

2G064CC29

2G064CC41

2G064CC46

2G064DD08

2G064DD14

(57)【要約】

【課題】異音の音源の特定の精度の低下を抑制する。
【解決手段】モータとモータを駆動しＰＷＭ制御されるインバータとを搭載する車両で発生する異音を診断する異音診断システムであって、異音がモータから生じていると推定されるときには、モータの回転数としてのモータ回転数に基づくモータノイズの次数に基づいて前記異音にモータノイズが含まれているか否かを判定する第１判定と、インバータのＰＷＭ制御するのに用いられるキャリア周波数とモータ回転数とに基づくキャリアノイズの次数に基づいて異音にキャリアノイズが含まれているか否かを判定する第２判定とを実行する。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

モータと前記モータを駆動しＰＷＭ制御されるインバータとを搭載する車両で発生する異音を診断する異音診断システムであって、
前記異音が前記モータから生じていると推定されるときには、前記モータの回転数としてのモータ回転数に基づくモータノイズの次数に基づいて前記異音に前記モータノイズが含まれているか否かを判定する第１判定と、前記インバータのＰＷＭ制御に用いられるキャリア周波数と前記モータ回転数とに基づくキャリアノイズの次数に基づいて前記異音に前記キャリアノイズが含まれているか否かを判定する第２判定とを実行する
異音診断システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、異音診断システムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、この種の異音診断システムとしては、エンジンを搭載する車両で発生する異音を診断するものが提案されている（例えば、特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２２－１００１３９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

ところで、モータとモータを駆動するインバータとを搭載する車両では、モータで異音が発生していると推測した場合、その異音は、モータの回転に伴うモータノイズと、インバータのスイッチングによる電流変動によるキャリアノイズ（放射音）とを含む可能性がある。そのため、異音に含まれるのがモータノイズなのかキャリアノイズなのかを判別できず、異音の音源の特定の精度の低下することがある。

【0005】

本開示の異音診断システムは、異音の音源の特定の精度の低下を抑制することを主目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本開示の異音診断システムは、上述の主目的を達成するために以下の手段を採った。本開示の異音診断システムは、モータと前記モータを駆動しＰＷＭ制御されるインバータとを搭載する車両で発生する異音を診断する異音診断システムであって、前記異音が前記モータから生じていると推定されるときには、前記モータの回転数としてのモータ回転数に基づくモータノイズの次数に基づいて前記異音に前記モータノイズが含まれているか否かを判定する第１判定と、前記インバータのＰＷＭ制御に用いられるキャリア周波数と前記モータ回転数とに基づくキャリアノイズの次数に基づいて前記異音に前記キャリアノイズが含まれているか否かを判定する第２判定とを実行することを要旨とする。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】本開示の異音診断システム１を示す概略構成図。

【図2】モータ回転数Ｎｍとノイズの周波数とモータノイズ、キャリアノイズの次数との関係の一例を示す説明図。

【図3】異音診断部２１により実行される判定処理の一例を示すフローチャート。

【発明を実施するための形態】

【0008】

次に、図面を参照しながら、本開示の発明を実施するための形態について説明する。図１は、本開示の異音診断システム１を示す概略構成図である。同図に示す異音診断システム１は、エンジンとモータとモータを駆動するインバータとを搭載するハイブリッド車や、エンジンを搭載せずにモータを搭載する電気自動車（燃料電池車両を含む）といった対象物としての車両Ｖで発生した異音の原因を診断するためのものであり、携帯端末１０と、当該携帯端末１０と通信により情報をやり取り可能なサーバ２０とを含む。携帯端末１０は、異音が発生した車両Ｖの所有者等（車両Ｖのユーザ）への応対や、車道あるいはテストベンチ上で車両Ｖを走行（作動）させて異音を再現する再現テストの実行に際して、車両販売店や整備工場等の作業者（異音診断システム１のユーザ）により利用させるものである。本実施形態において、携帯端末１０は、ＣＰＵやＧＰＵを含むＳｏＣ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、補助記憶装置（フラッシュメモリ）Ｍ、表示部１１、通信モジュール１２、図示しないマイクロフォン等を含むスマートフォンであり、当該携帯端末１０には、異音診断支援アプリケーション（プログラム）がインストールされている。そして、携帯端末１０は、図１に示すように、それぞれ異音診断支援アプリケーション（ソフトウェア）と、表示部１１、通信モジュール１２、ＳｏＣ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、マイクロフォンといったハードウェアとの協働により構築される、問診情報取得部１３、音取得部１４、車両状態取得部１５、演算処理部１６、抽出部１７および表示制御部１８を含む。携帯端末１０の表示部１１は、タッチパネル式の液晶パネルあるいは有機ＥＬパネル等を含むものである。通信モジュール１２は、近距離無線通信あるいはケーブル（ドングル）を介して車両Ｖの電子制御装置と各種情報をやり取りすると共に、例えばインターネット等のネットワークを介してサーバ２０と各種情報をやり取りすることができる。問診情報取得部１３は、異音診断支援アプリケーションと、表示部１１，通信モジュール１２、ＳｏＣ、ＲＯＭおよびＲＡＭ等との協働により構築され、表示部１１または通信モジュール１２を介して、車両Ｖの所有者等から提供される異音発生時における車両Ｖの状態を示す情報（以下、「問診情報」という。）を取得する。問診情報は、車両Ｖの所有者等からの聞き取りを行った車両販売店等の作業者により表示部１１を介して携帯端末１０に入力したものや、車両Ｖの所有者等が自身の携帯情報端末やパーソナルコンピュータ等から例えばサーバ２０により提供される専用のウェブページに入力したものであってよい。この場合、携帯端末１０は、作業者の操作に応じて、サーバ２０から通信モジュール１２を介して問診情報を取得する。問診情報は、車台番号あるいは車両識別番号といった車両Ｖの車種を特定するための車種情報、車両Ｖの所有者等から提供された異音の発生状態の詳細な内容としてのご用命事項、発生日時、発生頻度、音の種類、車速等の車両Ｖの走行に際して変化する車速、エンジンを搭載した車両のおけるエンジン回転数、モータを搭載した車両におけるモータ回転数等の物理量、始動やアイドリング、停車、発進などの車両Ｖの運転状態などの選択項目等を含む。音取得部１４は、異音診断支援アプリケーションと、ＳｏＣ、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびマイクロフォン等との協働により構築され、再現テストが実行される際に音（音圧）の時間軸データを取得する。車両状態取得部１５は、異音診断支援アプリケーションと、ＳｏＣ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、表示部１１および通信モジュール１２等との協働により構築され、再現テストが実行される際に音取得部１４による音の時間軸データの取得に同期して車両Ｖの状態を示す情報（以下、「車両状態情報」）を取得する。車両状態情報は、上述の問診情報の項目に対応した複数の物理量（例えば、車速、モータ回転数Ｎｍ等）を含む。また、車両状態情報には、モータを駆動するインバータをＰＷＭ制御する際のキャリア周波数ｆｃなど車両Ｖの電子制御装置や各種センサ等により算出または検出されて通信モジュール１２を介して取得されるものと、作業者等が再現テストの開始前等に問診情報に基づいて表示部１１から入力するものとが含まれる。演算処理部１６は、異音診断支援アプリケーションと、ＳｏＣ、ＲＯＭおよびＲＡＭ等との協働により構築され、音取得部１４により取得された音の時間軸データの解析処理を実行する。抽出部１７は、異音診断支援アプリケーションと、ＳｏＣ、ＲＯＭおよびＲＡＭ等との協働により構築され、上述の問診情報等に基づいて演算処理部１６の解析処理の結果の絞り込みを行う。表示制御部１８は、異音診断支援アプリケーションと、ＳｏＣ、ＲＯＭおよびＲＡＭ等との協働により構築され、表示部１１を制御する。

【0009】

異音診断システム１のサーバ２０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入出力装置等を含むコンピュータ（情報処理装置）であり、例えば上記車両Ｖを製造する自動車製造者により設置・管理される。サーバ２０には、ＣＰＵやＲＯＭ、ＲＡＭといったハードウェアと、予めインストールされた異音診断アプリケーション（プログラム）との協働により、車両Ｖで発生した異音を診断する異音診断部２１が構築されている。異音診断部２１は、携帯端末１０により取得された問診情報や音の時間軸データ等に基づいて車両Ｖで発生した異音の原因や異音の発生源となった部品を診断するように教師あり学習（機械学習）により構築されたニューラルネットワーク（畳み込みニューラルネットワーク）を含むものである。異音診断部２１の構築に用いられる教師データは、車両Ｖで発生することが判明している複数の異音ごとに、異音が発生するタイミングを含む時間範囲について取得された音の時間軸データや上記問診情報の各項目の内容（値）等を含む。また、サーバ２０では、車両Ｖでの新たな異音の発生が判明した場合、当該新たな異音について取得された音の時間軸データや上記問診情報の各項目の内容等を教師データとする異音診断部２１の再学習が実行される。異音診断部２１を構築するための技術としては、例えば、次の（１）－（５）の論文に記載されたもの、またはそれらの組み合わせを利用することができる。更に、サーバ２０は、車種ごとに、当該車両で発生することが判明している複数の異音についての情報や車両Ｖの車台番号あるいは車両識別番号に対応する車両の諸元（ロータに埋め込まれた磁石数Ｎｍａｇなどのモータの仕様）を格納したデータベースを記憶する記憶装置２２を含む。当該データベースは、複数の異音の各々に、音の時間軸データ、異音の発生原因、発生源となる部品、所有者等から提供された問診情報の内容、異音を解消するための対策といった情報を紐付けして格納すると共に、車台番号あるいは車両識別番号と車両の諸元とを紐付けして格納するものである。また、サーバ２０は、車両Ｖを含む多数の車両から取得される情報や、自動車製造者（開発者等）、車両販売店、整備工場等から送信される新たに判明した異音に関する情報等に基づいて当該データベースを更新する。

【0010】

（１）“Unsupervised Filterbank Learning Using Convolutional Restricted Boltzmann Machine for Environmental Sound Classification”に記載された“CNN with filterbanks learned using convolutional RBM + fusion with GTSC and mel energies”および“CNN with filterbanks learned using convolutional RBM + fusion with GTSC”
（２）“LEARNING FROM BETWEEN-CLASS EXAMPLES FOR DEEP SOUND RECOGNITION”に記載
された“EnvNet-v2 (tokozume2017a) + data augmentation + Between-Class learning”および“EnvNet-v2 (tokozume2017a) + Between-Class learning”
（３）“Novel Phase Encoded Mel Filterbank Energies for Environmental Sound Classification”に記載された“CNN working with phase encoded mel filterbank energies
(PEFBEs), fusion with Mel energies”
（４）“Knowledge Transfer from Weakly Labeled Audio using Convolutional Neural Network for Sound Events and Scenes”に記載された“CNN pretrained on AudioSet”
（５）“Novel TEO-based Gammatone Features for Environmental Sound Classification”に記載された“Fusion of GTSC & TEO-GTSC with CNN”

【0011】

続いて、異音診断システム１による異音診断手順について説明する。車両販売店や整備工場等の作業者は、車両Ｖの所有者等からの異音の解消を依頼されると、当該所有者等から問診情報を聞き取るか、あるいはサーバ２０から問診情報を取得した上で、異音の診断に必要な情報を取得するための再現テストを実行する。再現テストの実行に際して、作業者（ユーザ）は、携帯端末１０の上記異音診断支援アプリケーションを起動させ、表示部１１に表示される録音ボタンをタップする。更に、作業者は、表示部１１に表示される入力画面に所有者等から提供された問診情報のうちの必要な情報を入力し、携帯端末１０を対象車両の電子制御装置に接続する。上述のように、携帯端末１０と対象車両の電子制御装置とは、近距離無線通信により接続されてもよく、ケーブル（ドングル）を介して接続されてもよい。そして、作業者が車両Ｖのスタートスイッチ（ＩＧスイッチ）をオンすると、携帯端末１０は、車両Ｖの車台番号あるいは車両識別番号といった車両情報を当該電子制御装置から取得する。ただし、車両情報は、作業者によって携帯端末１０に入力されてもよい。更に、作業者は、携帯端末１０を車室内の適所に載置または固定する。また、携帯端末１０に外部マイクロフォンが接続された場合、当該外部マイクロフォンは、例えばエンジンルーム等の録音に適した箇所に設置される。次いで、作業者は、表示部１１に表示される録音開始ボタンをタップすると共に、車道や試験台上で車両Ｖを走行（作動）させ、当該車両Ｖの所有者等からの問診情報に基づいて異音が発生した走行状態を再現する。車両Ｖが走行（作動）する間、携帯端末１０の音取得部１４は、車両Ｖから発せられる音の時間軸データを所定時間（微小時間）おきに取得し、車両状態取得部１５は、音取得部１４による音の時間軸データの取得に同期して車両Ｖの電子制御装置から所定時間（微小時間）おきに車両状態情報を取得する。音取得部１４および車両状態取得部１５は、車両Ｖの停車等に応じて表示部１１に表示される録音停止ボタンが作業者によりタップされるまで、音の時間軸データおよび車両状態情報を取得する。音の時間軸データおよび車両状態情報の取得が完了すると、携帯端末１０の演算処理部１６および抽出部１７により音の時間軸データの解析処理が実行される。解析処理では、演算処理部１６は、音取得部１４により取得されている音の時間軸データにＳＴＦＴ（Short-Time Fourier Transform）を施して、音の時間と周波数と音圧との関係を示すスペクトログラム（音響スペクトログラム）とを取得し、表示制御部１８は、携帯端末１０の表示部１１にスペクトログラムを表示させる。携帯端末１０の表示部１１にスペクトログラムが表示されると、作業者は、表示部１１に表示される選択指示ボタンをタップしてスペクトログラムのうちの上記異音診断部２１（サーバ２０）により解析されるべき範囲（以下、「解析範囲」という。）を携帯端末１０に抽出（選択）させるか、あるいは表示部１１で自らの指先により解析範囲を選択（指定）し、サーバ２０に送信する。サーバ２０の異音診断部２１は、スペクトログラムと、問診情報と、解析範囲とに基づいて、車両Ｖで発生した異音の原因を診断する。診断結果には、車両Ｖで発生した異音の原因、異音の発生源となった部品および記憶装置２２から読み出した当該異音を解消するための対策等が含まれる。

【0012】

異音診断部２１が、異音が車両Ｖが搭載するモータから発生していると診断（推定）したときには、この異音には、モータの回転に伴うモータノイズと、インバータのスイッチングによる電流変動によるキャリアノイズとが含まれる可能性がある。図２は、モータ回転数Ｎｍとノイズの周波数とモータノイズの次数とキャリアノイズの次数との関係の一例を示す説明図である。モータノイズは、図示するように、モータ回転数Ｎｍに比例する複数の次数の音を含んでいる。キャリアノイズは、キャリア周波数ｆｃを中心として、モータ回転数Ｎｍに比例する複数の次数の音を含んでいる。モータノイズとキャリアノイズの周波数は、図示するように、同一になることがある（例えば、周波数ｆｄなど）。本実施形態では、異音診断部２１は、異音が車両Ｖが搭載するモータから発生していると診断（推定）したときには、異音がモータノイズであるかキャリアノイズであるかを判別するために、図３に例示した判定処理ルーチンを実行する。この判定処理ルーチンは、複数の解析対象周波数ｆｎａ毎に実行される。複数の解析対象周波数ｆｎａは、解析範囲の最大周波数を超えない範囲内で、解析範囲の最小周波数から所定量刻みの周波数になるよう設定される。

【0013】

本ルーチンが実行されると、解析対象周波数ｆｎａ、異音発生時のモータ回転数Ｎｍおよびキャリア周波数ｆｃ、モータのロータに埋め込まれた磁石数Ｎｍａｇを入力する処理を実行する（ステップＳ１００）。異音発生時のモータ回転数Ｎｍおよびキャリア周波数ｆｃは、問診情報から取得する。磁石数Ｎｍａｇは、車両情報に基づいて記憶装置２２に格納しているデータベースから取得する。続いて、次式（１）、（２）を用いてモータノイズの次数Ｏｍｎ（ｎ１）とキャリアノイズの次数Ｏｃｎ（ｎ２）を算出する（ステップＳ１１０）。式（１）中、値ｎ１ｍａｘ、ｎ２ｍａｘは、次数Ｏｍｎ（ｎ１）、Ｏｍｎ（ｎ２）が可聴範囲の周波数となるように予め定められた値である。続いて、解析対象周波数ｆｎａと次数Ｏｍｎ（ｎ１）とが一致しているか否かを判定する第１判定を実行する（ステップ１２０）。解析対象周波数ｆｎａと次数Ｏｍｎ（ｎ１）とが一致していないときには、異音がモータノイズを含んでいないと判断して、解析対象周波数ｆｎａと次数Ｏｍｎ（ｎ２）とが一致しているか否かを判定する第２判定を実行する（ステップＳ１３０）。解析対象周波数ｆｎａと次数Ｏｍｎ（ｎ２）とが一致していないときには、異音がモータノイズもキャリアノイズも含まないと判断して、本ルーチンを終了し、解析対象周波数ｆｎａと次数Ｏｍｎ（ｎ２）とが一致しているときには、異音がキャリアノイズを含むと判定して（ステップＳ１４０）、本ルーチンを終了する。ステップＳ１２０で解析対象周波数ｆｎａと次数Ｏｍｎ（ｎ１）とが一致しているときには、異音が少なくともモータノイズを含んでいると判断して、解析対象周波数ｆｎａと次数Ｏｍｎ（ｎ２）とが一致しているか否かを判定する第２判定を実行する（ステップＳ１５０）。解析対象周波数ｆｎａと次数Ｏｍｎ（ｎ２）とが一致していないときには、異音がキャリアノイズを含まずにモータノイズを含むと判定して（ステップＳ１６０）、本ルーチンを終了し、解析対象周波数ｆｎａと次数Ｏｍｎ（ｎ２）とが一致しているときには、異音がモータノイズおよびキャリアノイズを含むと判定して（ステップＳ１７０）、本ルーチンを終了する。こうした判定により、異音がキャリアノイズを含むのか、モータノイズを含むのか、モータノイズおよびキャリアノイズを含むのかを判定できる。これにより、異音の音源の特定の精度の低下を抑制できる。

【0014】

Omn(n1)=n1・Nmag/2・Nm(n1は値１以上値n1max以下の整数) ・・・(1)
Omn(n1)=n2・fc・3・Nmag/2・Nm(n2は値１以上値n2maxの整数) ・・・(2)

【0015】

以上説明した実施形態の異音診断システム１によれば、異音がモータから生じていると推定されるときには、モータ回転数Ｎｍに基づくモータノイズの次数Ｏｍｎ（ｎ１）に基づいて異音にモータノイズが含まれているか否かを判定する第１判定と、インバータのＰＷＭ制御するのに用いられるキャリア周波数ｆｃとモータ回転数Ｎｍとに基づくキャリアノイズの次数Ｏｃｎ（ｎ２）に基づいて異音に前記キャリアノイズが含まれているか否かを判定する第２判定とを実行することにより、異音の音源の特定の精度の低下を抑制できる。

【0016】

以上、本発明を実施するための形態について説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、種々なる形態で実施し得ることは勿論である。

【符号の説明】

【0017】

１ 異音診断システム、１０ 携帯端末、２０ サーバ、２１ 異音診断部。

【図1】

【図2】

【図3】