はじめに

ここでは音と振動を計測するためのリアルタイムスペクトラムアナライザについて説明します。
これらの機器はDCから数メガヘルツの周波数範囲のデータ収録と解析に使用されます。これには超低周波から超音波までのあらゆる範囲の音響信号が含まれます。

一部のアプリケーションでは、スペクトルアナライザはFFTアナライザと呼ばれます 。

SIRIUS-R2DB 16チャネル FFTアナライザ

DC から数メガヘルツまでの周波数範囲をカバーするFFTアナライザは、次のようなさまざまなアプリケーション領域で使用されます。

  • 音響
  • NVH (騒音、振動、ハーシュネス)
  • パワーとエネルギー
  • 航空宇宙と防衛

対象となる周波数範囲が MHz から GHz の範囲にある電気通信などのアプリケーション領域の場合は、他のタイプのスペクトラムアナライザを使用する必要があります。これらは通常、RFスペクトラムアナライザと呼ばれます。

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スペクトラムアナライザとは何ですか?

スペクトラムアナライザは、周波数領域の範囲内の入力信号の大きさを計測する機器です。 主な用途は、既知および未知の信号のスペクトルのパワーを計測することです。 さらにスペクトラムアナライザには、さまざまなアプリケーション領域に適したより深い信号解析のためのツールや機能を備えていることがよくあります。

スペクトルとは何ですか?

スペクトルは信号を従属変数の関数としてグラフで表現したものです。

例えばサウンドスペクトルは、音（通常は音の短いサンプル）を、それぞれの周波数における振動量で表現したものです。一般的にはパワーまたは音圧を周波数の関数として表示します。 パワーまたは圧力は通常デシベルで計測され、周波​​数は 1 秒あたりの振動数 (またはヘルツ、略称 Hz) または 1 秒あたりの数千振動 (キロヘルツ、略称 kHz) で計測されます。

スペクトルの図 - 周波数に対する信号の大きさを表す

スペクトラムアナライザは何をするのですか?

スペクトラムアナライザは収録したデータを画像化し、より多くの情報を抽出しより深い理解を得るためにさまざまなアプリケーションで使用されています。

音、騒音、振動データのスペクトラムアナライザは、次のような作業を成功させるための主要なツールとして多くの業界で使用されています。

  • 回転機械の診断と状態監視
  • 騒音監視
  • 構造力学およびモーダル試験
  • 音質分類と室内音響
  • その他

スペクトラムアナライザは多くの場合、以下に示すように一連のハードウェアとソフトウェアのコンポーネントで構成されています。これらのコンポーネントを組み合わせることで、スペクトルデータの解析と使用するスペクトルアナライザに応じて異なるツールや機能の使用が可能になります。

スペクトル解析を実行するために必要な標準的なコンポーネントの図

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データ収録デバイス (DAQ) は、時間領域でアナログ入力データを収録します。アナログ時間データは、ADC (Analog-to-Digital Converter)によってデジタル時間データに変換されます。ADCはすべてのセンサ測定値を、ADCサンプルレートで定義された時間長の離散時間間隔に加算します。

連続的なアナログ時間信号が離散的なデジタル時間信号に変換される様子

スペクトルアナライザではデータは時間領域から周波数領域に変換され、対象となるデータ特性が個々のスペクトル線に分割されます。スペクトルアナライザは時系列でデータを表す代わりに時間データブロックを処理し、ブロックごとにスペクトルを生成します。スペクトルの個々のスペクトル線は計測データの異なる独立した特性を表しており、これらをまとめると関連する時間データブロックの信号形状になります。

時間 (左) および周波数 (右)領域で表された音声信号の時間ブロック

領域変換とそれに続く解析操作は通常、DAQ デバイスに接続されているコンピュータ上のアプリケーションによって実行されます。このコンピュータからスペクトラムアナライザを操作できるようになります。

収録＆解析ソフトウェアDewesoftX は、FFT，オクターブ，ウォーターフォール，オービット，
XY，YTなどの幅広い種類の表示で、時間領域と周波数領域のデータを同時に表示できる

興味深いデータ特性を最適に表現するために使用するドメインは、計測対象によって異なります。
音，騒音，振動のデータ収録用のスペクトラムアナライザは、通常、周波数領域と回転領域でデータを表します。

スペクトラムアナライザはどのように使用されますか?

ベアリングの欠陥

ベアリングの欠陥は、回転機器で発生する最も一般的な故障の1つです。このような不具合は多くの場合、スペクトラムアナライザを使用する機械状態監視ソリューションによって防止できます。

一般的な転がり軸受は以下の部品で構成されます。

  • 転動体 - ボール/ローラー
  • ケージ
  • 内輪
  • 外輪

ベアリングには重大な故障の原因となるさまざまな種類の欠陥が発生する可能性があるので、回転機械診断と健全性モニタリングは、その発生を未然に防ぐために使用されます。 振動をモニタリングしベアリングに関連する振動信号を解析することで、深刻なダメージが発生する前に対応し、対策を講じることが可能になります。

外輪の欠陥

外輪のベアリングの欠陥は、通常、BPFO (外輪のボール通過周波数) の複数のピーク (高調波) の存在によって周波数スペクトルで特徴付けられます。

BPFOは、シャフトが1回転する間にボールが外輪の欠陥点を通過する回数×シャフト回転数で表されます。

BPFO を計算する式は次のとおりです。

Nb2∗RPM∗(1−BdPd∗cosB)

Nbは転動体の数，Bdはボール径，Pdはピッチ径，βは接触角です。
一般的なBPFO周波数は、2 ～ 15 x RPM です。

BFPO周波数

RPM回転速度を計測しBPFOを計算することで、関連する高調波周波数を決定できます。このような高調波が発生しその大きさが増加し始めた場合は、ベアリングの外輪の欠陥の兆候である可能性があります。

多くの音響および振動スペクトラムアナライザには、そのような高調波周波数での警告やアラームレベルを設定するのに役立つ監視ツールがあります。

音質チューニング例

音質計測は、サウンド エンジニアリングを成功させるために不可欠なツールです。さまざまな種類の機械が発する音が、人間の耳でどのように知覚されるかを実証的に評価する必要性に取り組みます。

自家用車の音質計測と解析

音の聴感は主観的なものですが、さまざまな音質パラメータや測定基準を適用することで、客観的な計測やテストが可能になります。これらの音質パラメータを決定する過程で、スペクトラムアナライザが使用されます。

音質パラメータの1つは、たとえばシャープネスです。シャープネスは鋭く痛みを伴う高周波音の感覚に対応し、高周波エネルギーの量と総エネルギーを比較します。シャープネスアルゴリズムは、特に1/3オクターブ帯域スペクトルを使用してシャープネス指標を決定できます。

一般に信号内の周波数成分が高いほど、シャープネスの計測値は高くなります。

1/3 オクターブバンドのスペクトル。通常はヒストグラムとしてプロットされる

その他の重要な音質パラメータには、ラウドネス，ノイズ基準，アーティキュレーションインデックスなどがあります。これらはすべて、さまざまな側面から音質を定義することができます。

音質メトリクスを使用すると全体的なサウンド体験を向上させ、ユーザーにとってより魅力的なものにするために、どの構成パーツを再設計し、別の構成にし、チューニングすべきかがより明確になります。

スペクトル解析とは何ですか?

スペクトラムアナライザの可能性を最大限に活用するために、多くのツールや機能が基本的なスペクトラムアナライザに追加されることがよくありますが、使用される基本メカニズムはデータドメイン変換です。

スペクトルアナライザを音や振動の解析に使用すると、収録された時間データ x(t) が時間領域から別の領域に変換されます。この他の領域は周波数領域 X(f) であることが非常に多いですが、たとえば回転/次数領域などであることもあります。

時間領域ではセンサが同時に発生する複数のイベントを観察すると、これは時間の経過とともに、さまざまなイベントコンポーネントの内容によって形成される 1 つの信号として表されます。

ただし時間データが周波数領域に変換されると、データの内容は発生頻度に応じて分割されます。これによりデータに含まれるさまざまな特性が、周期的な運動の速度に基づいてさまざまなスペクトル線にプロットされます。

通常、スペクトラムアナライザは FFT (高速フーリエ変換)を使用して 、時間表現から周波数表現を取得します。

フーリエ級数は、時間データの形状を形成する一連の正弦波成分として視覚化できます。フーリエ級数の振幅位相は、たとえば次のように表すことができます。

x(t)=A02∑k=1∞(Ak∗cos(2πFkt−δk))

ここで、A0 は DCオフセット成分、Ak は個々の正弦波成分のピーク振幅の大きさであり、これは x(t) の形状に対する重み付けされた寄与として見ることもできます。fk は周波数成分、k は位相オフセットです。

例を示します。音叉からの音圧と時間のデータは、時間領域の440Hz の正弦関数で表されます。周波数領域では、440Hzの音叉周波数成分を表すスペクトル線の周波数軸上の振幅ピークによって示されます。

時間領域 (左) と周波数領域 (右) で表された音叉信号

別の例をあげます。指を鳴らすと音圧と時間のデータが、その過渡音を再現するために形成された時間関数を示します。 このような音は単一の純音では生成できないため、この形状には異なる周期を持つ複数の正弦波成分が含まれています。

周波数スペクトルでは複数の正弦波成分が、その時間周期に関して周波数軸上の異なるスペクトル線で示されます。関連するスペクトル線の大きさは、音圧信号で表される個々の正弦波成分の重みを示します。

時間領域 (左) と周波数領域 (右) で表されたフィンガースナップ信号

スペクトラムアナライザの選び方

音，振動，電力計測などのマルチチャネル スペクトラムアナライザには、次のようないくつかのフォームファクタがあります。

  • ベンチトップ型振動解析装置
  • ラックマウント型振動解析装置
  • ハンドヘルドまたはポータブル振動解析析装置

SIRIUS-R2DB ベンチトップ DAQ システム

SIRIUS-R3 ラックマウント

Dewesoft SIRIUS スペクトラム アナライザ

テストに最適な機器のフォームファクタを検討する場合、その決定は特定のテスト設定と以下のような要件によって決まります。

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センサは何個必要ですか?

テストシナリオによって、最適なチャネル数は異なります。テストによってはセンサのチャネル数を減らしてもうまくいく場合もありますが、多くの場合テストに余計な時間がかかるので、それを考慮する必要があります。テスト設定は頻繁に変更されますか?

多チャネル計測システムの接続、セットアップ、管理は時間のかかる作業ですが、適切な計測システムにはその作業を簡素化するための一連の機能が備わっています。例えば、TEDSセンサのサポートや、アプリケーションソフトウェアの自動センサ再設定ツールなどです。

機器は複数のテスト設定に分割されることがありますか?

より大きな計測システムを、より小さな独立したシステムに分割できるようにする場合、個別に構成できる、または連携して動作できる複数の機器の選択が必要になる場合があります。

テストセットアップの場所は固定されていますか?

テストセットアップが同じ場所に留まるように設計されている場合は、ラックマウント型の機器とアプリケーションを実行しているPCが有効かもしれません。しかしテストセットアップを定期的に移動する場合は、ポータブル型が最適かもしれません。

機器は過酷な環境に耐える必要がありますか?

多くのテストシナリオは、極端な温度，水しぶきや水没，強い衝撃，極端な振動などの過酷な環境下で行われます。このような場合、機器の IP (侵入保護) 等級を考慮する必要があります。

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どのスペクトラムアナライザが何に最適ですか?

周波数解析は、音響，騒音，振動，電力計測などの幅広いアプリケーションでよく使用されます。

各アプリケーション領域には、いろいろな重要なイベントを発生させ調査するために構築されたさまざまなテストセットアップがあります。計測セットアップは、これらの関心のある観測値をできるだけ多く含む範囲でのデータ収録と解析をサポートする必要があります。

スペクトラムアナライザがこれらのアプリケーション領域をどの程度サポートしているかは、スペクトラムアナライザが構築されるさまざまなハードウェアやソフトウェアコンポーネントの一連の仕様パラメータまたは要件によって決まります。 スペクトラムアナライザの一般的なコンポーネントに関する要件のいくつかを以下に示します。

センサーの要件

この記事では主にスペクトルアナライザに焦点を当てているため、センサの要件については簡単な説明に留めます。興味深いセンサ要件の一部は次のとおりです。

  • TEDS (トランスデューサ電子データシート)
  • 過負荷からの回復
  • 感度
  • 周波数応答
  • 温度応答
  • ESD (静電気放電) / RFI (無線周波数妨害) 保護

これらの要件とその他多くの要件を合わせて、どのセンサが特定の試験用途に最適であるかを示します。

DAQ デバイスの要件

DAQ デバイスを選択するには、計測アプリケーションに必要なさまざまな要件を検討する必要があります。これらの要件には次のようなものがあります。

  • 入出力チャネル数
  • サンプリングレートと帯域幅の要件
  • ビット分解能

それぞれを詳しく見てみましょう。

チャネル数

音圧レベル計測はマイクロホン1チャネルで可能ですが、多くの規格では特定の計測セットアップが必要であり、使用しなければならない音響センサや振動センサの数が規定されていることがよくあります。

一部のテストは数百、場合によっては数千のセンサを使用して実行され、すべてのセンサを取得して解析する必要があります。テストに多くのチャネルが必要な場合、計測機器の価格と性能は使用者の選択に大きな影響を与える可能性があります。

大規模な計測システムの性能は通常、要求されたデータを提供する複数の計測ユニットに処理負荷を分散することで制御されます。

サンプルレートと帯域幅

音響計測の場合では多くの場合、人間の可聴域をカバーする20Hzから20kHzを計測範囲とします。

自動車のフレームの振動計測では、計測範囲は10Hzから3.2kHzになります。これによりフレームの構造力学や速度プロファイル上の振動挙動など、関心のあるほとんどの観察がカバーされます。

高電圧インバータの E モビリティ計測やパイロショック計測の場合、短い過渡現象を形成するすべての特性をカバーするため、対象範囲を数MHzまでにすることができます。

スペクトラムアナライザは、対象範囲をカバーする帯域幅をサポートする必要があります。システム帯域幅は、生成されたスペクトルの最大範囲です。例えば、スペクトラムアナライザが0Hzから5kHzまでのデータを表示および解析できる場合、その帯域幅は5kHzになります。

帯域幅はスペクトラムアナライザのADCのサンプルレートに関連しますが、同じではありません。
サンプルレートは、新しいデータサンプルが収録されるレートです。 たとえば、CDは通常 44.1kHz のサンプルレートで録音されます。

ナイキスト定理とアンチエイリアシングフィルタにより、サンプルレートと帯域幅の関係は2または2.56に設定されることがよくあります。

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CDの例では、帯域幅は、たとえば 44.1kHz / 2.56 = 17.2kHzとなり、ほとんどの人間の可聴域をほぼカバーします。可聴域はすでにカバーされているため、多くの場合、より高いサンプル レートを使用する必要はありません。またサンプルレートが高いほど、1 秒あたりの時間データのディスク容量が大きくなります。

ビット分解能

もう 1 つの仕様パラメータはビット分解能です。レベルを100%の精度で記述できたとしても、ほとんどの計測データサンプルは本質的に異なるレベル値を持ちます。相対レベル精度の限界は、ビット分解能によって決まります。

音響および振動アプリケーションに使用されるスペクトラムアナライザのADCのビット分解能は、多くの場合 16 ビットから 24 ビットです。

ビット分解能の違いによる信号への影響を示す拡大グラフ

ダイナミックレベル範囲が広く、同時に正確なレベル値が重要なデータを収録する場合には、多くの場合、高いビット分解能が必要になります。

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DEWESoftは、サンプルレート，ビット分解能，S/N比などに関するほとんどの要求をカバーする、さまざまなデータ収録システムを提供しています 。DAQ デバイスは、スペクトラムアナライザ ソリューションのハードウェア部分として機能します。

スペクトラムアナライザのソフトウェア要件

前述したように基本的なスペクトラムアナライザの可能性を最大限に活用するために、多くのツールや機能が追加されることがよくあります。多くの顧客にとって、スペクトラムアナライザに搭載されているこれらの機能のいくつかは、必要な仕事をこなすための必須部品です。

レベル表示付きカーソルとマーカ

ユーザーが表示やグラフを操作できる機能 (例: 拡大および縮小，興味のある部分のピンポイント表示，さまざまな種類のマーカの追加など) は、多くのユーザーから高く評価されています。たとえば音声信号を表すスペクトルがある場合、高調波カーソル値が望ましいテスト結果の一部になる可能性があります。またはモーダルテストを行う場合、減衰マーカが解析に含まれることがよくあります。

基準曲線と許容曲線

基準曲線と許容曲線はデータ検証ツールとして使用でき、データが予想される基準と比較して表示されたり、許容の数値とともに表示されます。また、アラームやイベントに使用されるトリガ出力も提供できます。

下限（緑） と上限（赤） の基準曲線の間のデータ値を持つスペクトル（青）の図

3Dスペクトログラム

プロファイル上に複数のスペクトルが表示されるため、傾向を追跡し一部のプロファイルに関するスペクトルの変化を概観することができます。たとえば自動車アプリケーションでは、さまざまな計測信号が速度プロファイルにわたって解析されることがよくあります。

速度範囲に対する回転領域のスペクトル次数データを示す3Dグラフ。
さらに次数とスピードのスライス/カットも定義されている。

【動画】新しいDewesoftX 3Dグラフのプレゼンテーションビデオ

数学的演算

演算によって、さらに拡張された解析能力を提供することができます。演算は単純な値のスケーリングから、より複雑なユーザー定義の演算まですべて行うことができます。アプリケーションソフトウェアの中には演算スクリプトをサポートし、導き出された演算データを仮想チャネル出力として利用できるものもあります。

他のチャネルから派生した新しいチャネルを作成する演算の例

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イベントとアラーム

データ解析がユーザー定義の設定でトリガーされた場合に、スペクトラムアナライザがユーザーに通知することができます。また、テストシャットダウン機構としても使用され、アラーム情報をサードパーティ機器に送信するためにも使用されます

自動レポート

テストの実行中または実行後にレポートを生成する機能。一部のアプリケーションソフトウェアには、ユーザーがグラフ，メトリック，メタデータ，その他の必要な情報を含むレポートを作成および変更できるレポートツールが含まれています。

サードパーティの計測ソースとの相互解析

複数のソースからのクロスデータ解析は、スペクトラムアナライザがDAQデバイスに直接接続されたセンサからのデータに加えて、他のソースからもデータを取得する場合に多く評価されます。
たとえば、スペクトラムアナライザで計測されたデータに関連して、別の収録ソースからの温度データを確認する場合などです。

データ管理

データ管理機能は、計測および解析されたデータの保存，変換，インポート，エクスポート，ストリーミングなどの方法を決定します。

Dewesoftは生データの保存と時系列データベースへの保存を提供します。Dewesoft Historianのデータベースは ローカルの計測ユニット上に配置することも、リモートサーバやクラウド上に配置することもできます。

分散型のモニタリングと解析

DAQデバイスのチャネル解析を複数のPC分割し、すべてのPCでアプリケーションソフトウェアを実行します。これにより複数のユーザーが相互に作用し、自分のPCに提供された信号を並行して解析することができます。

このような一連の機能と長年の現場経験があれば、ソフトウェアアプリケーションはユーザーシナリオに対応してユーザーをガイドし支援する、より具体的な仕事を実行するように設計できます。

スペクトラムアナライザのアプリケーションには
どのようなものがありますか?

Dewesoftは長年にわたり、スペクトル解析のための堅牢な信号解析プラットフォームを構築してきました。0Hz から数 MHz までの周波数範囲でのあらゆる種類の信号のデータ収録と解析に関するほとんどのユーザーシナリオをカバーします。これらのシナリオのいくつかは、 収録＆解析ソフトウェアDewesoftXに含まれています 。

  • 予知保全とモニタリング
  • 機械の健全性モニタリング
  • 構造試験 - モーダル解析，サイン処理，FFT解析
  • 耐久性と疲労試験と解析
  • 回転機械，ローターバランシング，ねじり解析
  • 燃焼解析
  • 人体振動試験
  • 音響パワー，レベル，強度，音質
  • 機械的衝撃応答試験，落下試験
  • ベアリングの障害検出

DewesoftX はさまざまなソースからデータを収録して解析します

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スペクトラムアナライザは他に何に使用されますか?

この記事では、収録した音，騒音，振動データを解析するためにスペクトルアナライザがどのように使用されるかに焦点を当ててきました。しかしスペクトラムアナライザは、他の種類の計測にも使われています。 以下にいくつかの使用例を示します。

電気通信

電気通信業界では、 無線周波数 (RF) 広帯域および伝送試験が、アンテナ，ケーブル，発振器などのRFコンポーネントの試験とともに行われています。

RF機器をテストする場合、対象となる周波数範囲は通常MHzからGHzです。

GHz帯でデータを収録して解析する場合、一般的には確立されたRFコンバータ技術が使用されます。RF コンバータは、同調周波数 (中心周波数) に対して信号周波数範囲を復調およびシフトするヘテロダイン技術を使用します。

これによりRFスペクトルの周波数軸は DC - 0Hzから始まるのではなく、同調周波数とその周囲の帯域幅で定義される周波数から始まることがよくあります。

一般的なRFスペクトラムアナライザの表示。右側のボタンは、中心，開始周波数，停止周波数など

化学

化学および製薬業界では、質量解析にスペクトルアナライザが使用されます。これらは、計測対象のイオン含有量を表すスペクトルを生成し、質量電荷比に基づいて個々のスペクトル線に分割します。これにより化学者は、計測物が何で構成されているか、または不要な不純物が含まれているかどうかを簡単に結論付けることができます。

質量電荷比に基づいた異なるスペクトル線に位置するさまざまなイオンタイプを持つ、
ヘキサナール分子の質量スペクトル

素粒子物理学

もうひとつの例はCERNにあります。加速された粒子が衝突し一連の新しい粒子が出現すると、スペクトルアナライザを使用して粒子センサからのデータが表示されます。 それらは出現した粒子を質量とエネルギーの関係に基づいて、個々のスペクトル線に分割しています。 このようにして、さまざまな粒子特性が質量エネルギー領域のスペクトルデータで分離されるため、物理学者は出現する粒子の内容を概観するのに役立ちます。

加速衝突粒子の影響により出現した素粒子を示す質量エネルギースペクトル