音響監視とは

音は、通常空気や水などの媒質を伝わる圧力波で構成されます。音波は音響波の一種で、一般的に周波数やピッチ（ヘルツ[Hz]）、振幅または音の大きさ（デシベル[dB]）で表されます。これらの特性は、監視用途における音の挙動と強度を定量化するのに役立ちます。音響センサを使って機器が発する音を監視および解析することで、予期しない音響特性を人が確認するために検出できます。 

^{図1: 音響センサ}

音響監視では、複数の種類のセンサが一般的に使用されます。

マイクロホン―これらは音響監視で最も一般的に使われ、空気中を伝わる音波を直接捉えます。音響環境によっては、振動板や微小電子機械システム（MEMS）マイクロホン、超音波マイクロホンが音響監視に適する場合があります。機器の周囲あるいは上にマイクロホンアレイを設置して音を監視し、位相情報を使って騒音源を特定できます。

加速度計―主に振動監視に用いられますが、マイクロホンを補助して、機器筐体や壁などの固体を伝わる構造伝播音を計測可能です。

ハイドロフォン―水中の音圧信号を捉えるために設計されたセンサです。耐腐食性の設計により、水中テスト、監視、測定といった工業および科学用途に最適です。

^{図2: 音響監視の原理}

多くの機械や産業プロセスは、正常稼働時に一定の音響特性を持ちます。この基準となる音響パターンからのズレは、故障や不具合の兆候を示すことがあります。音響監視システムは一般的に、センサ、柔軟なデータ収集 (DAQ) ハードウェアプラットフォーム、および特殊な特性を持つ音響信号を集録、変換、デジタル化、および解析するための専用解析ソフトウェアで構成されます。解析結果に基づいて、メンテナンス計画の策定やコンポーネント修理、プロセス調整が重大な問題発生前に行えます。

音響監視により予知保全が可能となり、機器寿命の延長と安全性向上に寄与しつつ、高額な修理費用を回避できます。一般的なデータ収集の構成例には以下のシステムタイプがあります。

有線システム―センサはワイヤやケーブルでDAQデバイスやコンピュータに接続され、高い信頼性とリアルタイムのデータ伝送を実現します。いくつか欠点もあります。有線システムは設置が難しく、ケーブルが損傷しやすい可能性があります。非常に広い範囲に分散したシステムの配線は困難な場合があります。

無線システム―センサはデータを無線送信するため、設置が難しい場所への配置が容易です。ただし、バッテリ寿命、信号伝播範囲、情報セキュリティの考慮が必要です。

連続（オンライン）監視―有線/無線いずれも連続的または頻繁にデータを取得し、リアルタイムの音響状態を監視します。連続監視はリアルタイムデータを多く提供しますが、障害が長期にわたってゆっくり進行する場合は大量データの取得は必ずしも必要ではありません。

定期（オフライン）チェック―技術者が携帯計測器で音圧レベルを定期的に測定します。柔軟ですが瞬間的な情報に限られます。定期チェックは瞬間的な事象は捉えにくいものの、長期的傾向の把握に適しています。 

音響監視は可聴範囲のノイズや低周波音波を捉え解析しますが、超音波監視は人耳で聞こえない高周波音波に焦点を当てます。超音波監視技術は通常、材料内部を伝わる信号変化を検出し、内部欠陥や構造破壊の点検に利用されます。これにより能動的な状態監視ではなく、材料検査による内部欠陥の検出に用いられます。

音響データ解析は、音響情報のレビューおよび解釈を行い、NI LabVIEWなどのソフトウェアを使い、カスタム解析アプリの構築に活用されます。音響データの解析における主な技術を以下に示します。

周波数スペクトル解析―高速フーリエ変換（FFT）などを用いて音を基本周波数成分に分解し、特定の故障タイプを特定します。

時間周波数解析―ウェーブレット解析などにより時間変化に伴う周波数の変化を検証し、過渡的な音の解析に有効です。

次数解析―回転機械における高調波値の変化の解析に用いられます。これは、システム内のノイズとモータ速度を相関させることで、エンジンやモータの動作変化の監視に特に役立ちます。

パターン認識とAI―機械学習アルゴリズムにより、既知の問題に関連する音の異常検出および分類の自動化が進んでいます。特定された問題はレビュー用にフラグ設定されるか、重要なしきい値を超えた場合はアラームやシャットダウンなどの自動アクションをトリガーします。音響監視におけるAI活用の課題は、AIモデルが何を検知すべきか理解できるよう故障データを含む十分な学習データを用意することです。 

音響監視は幅広い機器やコンポーネント、プロセスに利用されています。

• 回転機械
• ベアリング
• モータ
• ポンプ
• バルブ
• 油圧システム
• 歯車
• コンプレッサ
• パイプライン
• 電気システム

音響監視は以下のような機器やコンポーネントの潜在的な問題を検出可能です。

• ベアリングの摩耗または損傷
• ギアの摩耗
• アライメント不良
• 過熱
• 詰まり
• ひび割れ
• 漏れ
• 潤滑過不足（超音波）
• 電気的異常

音響監視には以下のような顕著な利点があります。

• 重大な故障や稼働停止を防ぐ早期故障検出
• 予知保全によるコスト削減やエネルギー漏れの発見
• 危険状態を検知することによる安全性の向上
• 音響署名の検証による品質向上
• 音響解析の知見によるプロセス最適化

音響測定は製品の設計、検証、テストにおいて重要な役割を果たします。エンジニアは、NI TestStandのようなツールでテストシーケンスを自動化し、騒音、振動、ハーシュネス（NVH）テストを行い、騒音規制の遵守や不要/過剰騒音の原因特定および軽減を実施します。エンジニアは開発や耐久性試験中にコンポーネントの音響性能を検証し、欠陥の検出も行います。

NIは高度な音響監視および解析のための堅牢なプラットフォームを提供します。NI CompactDAQ、NI PXI、およびNI CompactRIOのハードウェアはマイクロホンや加速度計と直接やり取りします。信号調整、フィルタリング、高ダイナミックレンジ、ダイナミック信号集録の基本準拠など、正確な音響測定を可能にする音響と振動入力モジュール特徴を備えています。

カスタムシステム開発および解析用のNI LabVIEWのグラフィカルプログラミング環境など、強力なソフトウェアツールも提供しています。NI FlexLogger™のような構成ベースのソフトウェアはデータロギングを簡素化し、NI DIAdemは大規模データセットの管理、解析、報告に高度な機能を提供します。NIのハードウェアとソフトウェアを組み合わせることで、音響監視のカスタムソリューションを構築し、音響データを有益な洞察に変換します。

NIの音響監視ソリューションは他の方法に比べていくつかの利点があります。

• NIの多くの適用事例における長年の測定実績により、NI機器での測定は状態監視専用のハードウェアよりも高品質です。NI製品はより正確でタイミングの安定性が高く、信頼性の高い測定を保証します。
• NIプラットフォームはモジュラ設計に基づき、システム設計の効率化と運用期間を通じた保守の容易さを実現します。固定パーソナリティシステムと異なり、モジュール追加による新しいチャンネルや測定機能の拡張が容易です。
• NIの高速システムは周期的なバーストだけでなく、すべてのデータを収集可能です。これにより、他のシステムが見逃すイベントを記録できます。