超音波の音圧データ解析：
自己相関・バイスペクトル ver2
2023.8.12 超音波システム研究所
超音波システム研究所は、
多変量自己回帰モデルによるフィードバック解析技術を応用した、
「超音波の伝搬状態を測定・解析・評価する技術」を利用して
超音波利用に関するコンサルティング対応を行っています。
超音波テスターを利用したこれまでの
計測・解析・結果（注）を時系列に整理することで
目的に適した超音波の状態を示す
新しい評価基準（パラメータ）を設定・確認します。
注：
非線形特性（音響流のダイナミック特性）
応答特性
ゆらぎの特性
相互作用による影響
統計数理の考え方を参考に
対象物の音響特性・表面弾性波を考慮した
オリジナル測定・解析手法を開発することで
振動現象に関する、詳細な各種効果の関係性について
新しい理解を深めています。
その結果、
超音波の伝搬状態と対象物の表面について
新しい非線形パラメータが大変有効である事例による
実績が増えています。
特に、洗浄・加工・表面処理効果に関する評価事例・・
良好な確認に基づいた、制御・改善・・・が実現します。
＜統計的な考え方について＞
統計数理には、抽象的な性格と具体的な性格の二面があり、
具体的なものとの接触を通じて
抽象的な考えあるいは方法が発展させられていく、
これが統計数理の特質である
＜＜超音波の音圧データ解析・評価＞＞
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)
注：TIMSAC(TIMe Series Analysis and Control program)
注：「R」フリーな統計処理言語かつ環境
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。
参考動画
超音波の音圧データ解析：バイスペクトル
https://youtu.be/18rIWa7XPFM https://youtu.be/5V7WpMum-sU
https://youtu.be/Yw0jwUAL16o https://youtu.be/S9FuAJ3qdgA
https://youtu.be/PzhtY7Scv-A https://youtu.be/t9vzA_lFivA
https://youtu.be/i19QYB-zELg https://youtu.be/iaysRshbmjU
https://youtu.be/T4oLY9E_HzI https://youtu.be/BzohZ6Z9Yac
https://youtu.be/jr5aAMf3hRQ https://youtu.be/MIZa4B1cm1k
https://youtu.be/AZrdK7pgz3s https://youtu.be/ZkOq9lG8NWg
https://youtu.be/s-0ZMwjlRgs https://youtu.be/iHWE_EpDpj4
https://youtu.be/KuxbllBYhYg https://youtu.be/7tbfhyti6gk
https://youtu.be/ezI6vjWfrBI https://youtu.be/SNkYM90Uujs
超音波の音圧データ解析：自己相関
https://youtu.be/VoBbW-Ytiao https://youtu.be/NMUJ08B62Kk
https://youtu.be/RRkNQpsf7OE https://youtu.be/KxkQxR9UD70
https://youtu.be/mSJYLu1pqsM https://youtu.be/HqHoLRdhOQA
https://youtu.be/G5m0vHeu2ro https://youtu.be/jvgjAbzofPc
https://youtu.be/QIekIOAGAZA https://youtu.be/FDC_KjqXwtc
超音波実験
https://youtu.be/PTEvlWAkTI0 https://youtu.be/PBa8kXKYwOo
https://youtu.be/FMfznK5HdII https://youtu.be/bYXtGFTWIiU
https://youtu.be/VWt6Wg_MgkA https://youtu.be/0Ok_VYXbTdI
＜＜超音波システム＞＞
超音波の音圧測定解析システム（オシロスコープ 100MHz タイプ）
http://ultrasonic-labo.com/?p=17972
超音波の音圧測定解析システム「超音波テスターＮＡ」
http://ultrasonic-labo.com/?p=16120
統計的な考え方を利用した超音波
http://ultrasonic-labo.com/?p=12202
超音波技術：多変量自己回帰モデルによるフィードバック解析
http://ultrasonic-labo.com/?p=15785
音圧測定解析に基づいた、超音波システムの開発技術
http://ultrasonic-labo.com/?p=15767
超音波測定解析の推奨システム
http://ultrasonic-labo.com/?p=1972
超音波計測装置（超音波テスター）を利用した測定事例
http://ultrasonic-labo.com/?p=1685
超音波の音圧測定解析データを公開
http://ultrasonic-labo.com/?p=2387
超音波の非線形振動
http://ultrasonic-labo.com/?p=13908
超音波プローブの発振制御による振動評価技術
http://ultrasonic-labo.com/?p=15285
詳細に興味のある方は
超音波システム研究所にメールでお問い合わせください。
参考 バイスペクトルのダイナミック変化
解析プログラム
注：解析には下記ツールを利用します
注：OML(Open Market License)
注：TIMSAC(TIMe Series Analysis and Control program)
注：「R」フリーな統計処理言語かつ環境
autcor：自己相関の解析関数 bispec：バイスペクトルの解析関数
mulmar：インパルス応答の解析関数 mulnos：パワー寄与率の解析関数
data11 <- read.table("D:/sample/data_01.csv", skip=6, sep=",", nrows=6000)
png(file="D:/sample/data_01.png")
plot(data11$V2, main="音圧測定データ ｃｈＡ")
dev.off()
data11 <- read.table("D:/sample/data_01.csv", skip=6, sep=",", nrows=6000)
png(file="D:/sample/datasp0001_01.png")
a <- spectrum(data11$V2,method="ar")
plot(a, sub="パワースペクトル")
dev.off()
data11 <- read.table("D:/sample/data_01.csv", skip=6, sep=",", nrows=6000)
png(file="D:/sample/databi0001_01.png")
bispec(data11$V2)
dev.off()
data11 <- read.table("D:/sample/data_01.csv", skip=6, sep=",", nrows=6000)
png(file="D:/sample/dataau0001_01.png")
autcor(data11$V2)
dev.off()
・・・・
data11 <- read.table("D:/sample/data_01.csv", skip=6, sep=",", nrows=6000)
png(file="D:/sample/data_01b.png")
plot(data11$V3, main="音圧測定データ ｃｈＢ")
dev.off()
data11 <- read.table("D:/sample/data_01.csv", skip=6, sep=",", nrows=6000)
png(file="D:/sample/datasp0001_01b.png")
a <- spectrum(data11$V3,method="ar")
plot(a, sub="パワースペクトル")
dev.off()
data11 <- read.table("D:/sample/data_01.csv", skip=6, sep=",", nrows=6000)
png(file="D:/sample/databi0001_01b.png")
bispec(data11$V3)
dev.off()
data11 <- read.table("D:/sample/data_01.csv", skip=6, sep=",", nrows=6000)
png(file="D:/sample/dataau0001_01b.png")
autcor(data11$V3)
dev.off()
以上
