超音波の伝搬状態を測定・解析・評価する技術
＜＜ 超音波の音圧データ解析 ＞＞
１）時系列データに関して、
多変量自己回帰モデルによるフィードバック解析により
測定データの統計的な性質（超音波の安定性・変化）について
解析評価します
２）超音波発振による、発振部が発振による影響を
インパルス応答特性・自己相関の解析により
対象物の表面状態・・に関して
超音波振動現象の応答特性として解析評価します
３）発振と対象物（洗浄物、洗浄液、水槽・・）の相互作用を
パワー寄与率の解析により評価します
４）超音波の利用（洗浄・加工・攪拌・・）に関して
超音波効果の主要因である対象物（表面弾性波の伝搬）
あるいは対象液に伝搬する超音波の
非線形（バイスペクトル解析結果）現象により
超音波のダイナミック特性を解析評価します
この解析方法は、
複雑な超音波振動のダイナミック特性を
時系列データの解析手法により、
超音波の測定データに適応させる
これまでの経験と実績に基づいて実現しています。
注：解析には下記ツールを利用します
注：OML(Open Market License)
https://www.ism.ac.jp/ismlib/jpn/ismlib/license.html
注：TIMSAC(TIMe Series Analysis and Control program)
https://jasp.ism.ac.jp/ism/timsac/
注：「R」フリーな統計処理言語かつ環境
https://cran.ism.ac.jp/
バイスペクトルは、以下のように
周波数f1、f2、f1 + f2のスペクトルの積で表すことができる。
B( f1 , f2 ) = X( f1 )Y( f2 )Z( f1 + f2 )
主要周波数がf1であるとき、
f1 + f1 = f2、f1 + f2 = f3で表される
f2、f3という周波数成分が存在すれば
バイスペクトルは値をもつ。
これは主要周波数f1の
整数倍の周波数成分を持つことと同等であるので、
バイスペクトルを評価することにより、
高調波の存在を評価できる。
このカタログについて
| ドキュメント名 | 超音波テスターの非線形解析（バイスペクトル解析）操作手順 |
|---|---|
| ドキュメント種別 | 製品カタログ |
| ファイルサイズ | 4.5Mb |
| 取り扱い企業 | 超音波システム研究所 (この企業の取り扱いカタログ一覧) |
この企業の関連カタログ
このカタログの内容
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超音波テスターSSP-2012
超音波伝搬状態測定解析システム
非線形解析（バイスペクトル解析）
操作手順
超音波システム研究所 Ver 4.0
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１． 準備
解析用データの確認
測定データ（PSDATA ファイル）から
解析用の
Microsoft Office Excel CSV ファイル
がホルダーにあることを確認してください
ファイルがない場合は、CSV ファイルに保存してください
例
D:¥20120321S¥ 20120321-0101.csv
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２． 解析ソフトの立ち上げ
ダブルクリックして立ち上げる
＞｜ 左記のようなプロンプト表示が行われます
エラー表示が行われた場合には、
その他の作業ファイル・・・を終了してから
もう一度立ち上げてください
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３． 解析ソフトの読み込み
３－１：パッケージ－＞
ローカルにあるｚｉｐファイルからの・・・・
３－２：デスクトップのｚｉｐファイル
ＴＩＭＳＡＣ1.2.1 を選択する
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３－３：読み込み画面の確認
３－４：パッケージの読み込み
パッケージ－＞パッケージ読み込み・・・ 選択する
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３－５：ｔｉｍｓａｃの選択
３－６：「ＯＫ」選択により読み込み
以上で解析準備完了です
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参考
バイスペクトル
バイスペクトルは以下のように
周波数 f1、f 2、f1 + f 2 のスペクトルの積で表すことができる。
B( f1 , f 2 ) = X ( f1 )Y( f 2 )Z ( f1 + f 2 )
主要周波数が f1 であるとき、
f1 + f1 = f 2、f1 + f 2 = f3 で表される f 2、f3 という周波数成分
が存在すればバイスペクトルは値をもつ。
これは主要周波数 f1 の整数倍の周波数成分を持つこと
と同等であるので、バイスペクトルを評価することにより、
高調波の存在を評価できる。
詳しい説明は専門書・・・を読んで確認してください
エクセルファイルのデータ列
1 番目のデータ列：時間
2 番目のデータ列：Ach のデータ
3 番目のデータ列：Bch のデータ
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解析コマンド
data11 <- read.table("C:/20191220/20191220-0030/20191220-0030_01.csv",
skip=6, sep=",", nrows=9000)
解説 data11 に" C:/20191220/20191220-0030/20191220-0030_01.csv "のデー
タをセットする
png(file="C:/20191220/20191220-0030/20191220-0030_01.png")
解説 結果の出力先を" C:/20191220/20191220-0030/20191220-0030_01.png "
とする
plot(data11$V2)
解説 data11 の 2 番目のデータ列（１ｃｈの測定データ）に対して
プロット（音圧測定データのグラフ作成）を行う
dev.off()
解説 終了
１ｃｈの測定データ 2ｃｈの測定データ
plot(data11$V３)
解説 data11 の３番目のデータ列（２ｃｈの測定データ）に対して
プロット（音圧測定データのグラフ作成）を行う
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data11 <- read.table("C:/20191220/20191220-0030/20191220-0030_01.csv",
skip=6, sep=",", nrows=9000)
png(file="C:/20191220/20191220-0030/20191220-0030sp0001_01.png")
spectrum(data11$V2,method="ar")
解説 spectrum(data11$V2,method="ar")
data11 の 2 番目のデータ列（１ｃｈの測定データ）に対して
ＡＲ（自己回帰）モデルによるスペクトル解析を行う
dev.off()
data11 <- read.table("C:/20191220/20191220-0030/20191220-0030_01.csv",
skip=6, sep=",", nrows=9000)
png(file="C:/20191220/20191220-0030/20191220-0030bi0001_01.png")
bispec(data11$V2)
解説 bispec(data11$V2)
data11 の 2 番目のデータ列（１ｃｈの測定データ）に対して
バイスペクトル解析を行う
dev.off()
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data11 <- read.table("C:/20191220/20191220-0030/20191220-0030_01.csv",
skip=6, sep=",", nrows=9000)
png(file="C:/20191220/20191220-0030/20191220-0030au0001_01.png")
autcor(data11$V2)
解説 autcor(data11$V2)
data11 の 2 番目のデータ列（１ｃｈの測定データ）に対して
自己相関の解析を行う
dev.off()
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参考
以下のようにテキストデータをコピーして、Ｒの画面にペーストすると
すべての解析を連続的に行います
data11 <- read.table("C: /20191220-0030_01.csv", skip=6, sep=",", nrows=9000)
png(file="C: /20191220-0030_01.png")
plot(data11$V2)
dev.off()
data11 <- read.table("C/20191220-0030_01.csv", skip=6, sep=",", nrows=9000)
png(file="C: /20191220-0030sp0001_01.png")
spectrum(data11$V2,method="ar")
dev.off()
data11 <- read.table("C: /20191220-0030_01.csv", skip=6, sep=",", nrows=9000)
png(file="C: /20191220-0030bi0001_01.png")
bispec(data11$V2)
dev.off()
data11 <- read.table("C: /20191220-0030_01.csv", skip=6, sep=",", nrows=9000)
png(file="C: /20191220-0030au0001_01.png")
autcor(data11$V2)
dev.off()
・・・・
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実施例
コマンドをメモ帳で作成
コピー・ペーストで解析実行
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解析結果（ｐｎｇファイル）が作成・保存されます
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終了時 以下の表示が行われます、保存しなくてかまいません
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解析結果グラフ１：音圧測定データのグラフ
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解析結果グラフ２：自己相関
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解析結果グラフ３：バイスペクトル
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解析結果グラフ４：パワースペクトル
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解析の詳細・解析結果の解釈・・・については
以下の参考書籍・・・の専門書を読んでください
参考書籍
１：統計数理
１）叩いて超音波で見る―非線形効果を利用した計測
佐藤 拓宋 (著) 出版社: コロナ社 (1995/06)
２）電気系の確率と統計
佐藤 拓宋 (著) 出版社: 森北出版 (1971/01)
３）不規則信号論と動特性推定
宮川 洋 (著), 佐藤拓宋 (著), 茅 陽一 (著)
出版社: コロナ社 (1969)
４）赤池情報量規準 AIC―モデリング・予測・知識発見
赤池 弘次 (著), 室田 一雄 (編さん), 土谷 隆 (編さん)
出版社: 共立出版 (2007/07)
５）ダイナミックシステムの統計的解析と制御
赤池 弘次 (著), 中川 東一郎 (著)
出版社: サイエンス社(1972)
参考資料
統計的な考え方を利用した超音波
http://ultrasonic-labo.com/?p=12202
超音波の洗浄・攪拌・加工に関する「論理モデル」
http://ultrasonic-labo.com/?p=3963
物の動きを読む
http://ultrasonic-labo.com/?p=1074
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参考
＜＜超音波の音圧測定・解析＞＞
１）多変量自己回帰モデルによる
フィードバック解析により
超音波伝搬状態の安定性・変化について解析評価します
２）インパルス応答特性・自己相関の解析により
対象物の表面状態・・に関する解析評価を行います
３）パワー寄与率の解析により
超音波（周波数・出力）、形状、材質、測定条件・・
データの最適化に関する解析評価を行います
４）その他（表面弾性波の伝搬）の
非線形（バイスペクトル）解析により
対象物の振動モードに関する
ダイナミック特性の解析評価を行います
この解析方法は、
複雑な超音波振動のダイナミック特性を
時系列データの解析手法により、
超音波の測定データに適応させることで実現しています。
表面弾性波を利用した超音波制御技術
http://ultrasonic-labo.com/?p=14311
表面弾性波の利用技術
http://ultrasonic-labo.com/?p=7665
精密測定プローブ
http://ultrasonic-labo.com/?p=11267
超音波と表面弾性波
（オリジナル超音波システムの開発技術）
http://ultrasonic-labo.com/?p=14264