超音波の音圧測定解析操作（簡易版）タイプ２

（オシロスコープ100MHzタイプを例にした） 操作手順書（簡易版） Type2 音圧測定解析システム「超音波テスターＮＡ」 ＜オシロスコープ＞ ＵＳＢオシロスコープ Ｐｉｃｏｓｃｏｐｅ２２０７Ａ 分解能 ８ｂｉｔ チャンネル数 ２ｃｈ ・帯域幅(-3dB)：100MHz （100MHzタイプ） ・最大サンプリングレート：1G ・バッファメモリ：40k サンプル ＵＳＢオシロスコープ Ｐｉｃｏｓｃｏｐｅ２２０４Ａ 分解能 ８ｂｉｔ チャンネル数 ２ｃｈ ・帯域幅(-3dB)：10MHz（超音波テスター標準タイプ） ・バッファメモリ：8kサンプル 説明書は、必要な時に再読して下さい。 超音波システム研究所 Ver 2.0 1

1：接続 2：オシロスコープを立ち上げる 2

3：設定 3

4：測定 4

https://youtu.be/0cQa9RcWQnc https://youtu.be/EyJY5tHPq1s ファイル＞全波形の保存 PicoScope data file (.psdata) ファイル＞全波形に名前をつけて保存（解析用） Microsoft Excel CSV ファイル (.csv) 保存データは、最大３２画面のデータを含みます Excel CSV ファイルは、ホルダーに最大３２個作成されます 5

参照 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 6

5：解析 ダブルクリックして立ち上げる https://youtu.be/2RcXz_xtNu4 7

解析用テキストファイル（解析用テキストｃｈＡ．ｔｘｔ）を開く https://youtu.be/uo2PCRF2xIo https://youtu.be/GR7NLxUfU4A 8

解析用テキストｃｈＡ（テキスト ドキュメント (.txt)） ファイル名「D:/us-data/data2/data2」の場合 data11 <- read.table("D:/us-data/data2/data2_01.csv", skip=6, sep=",", nrows=6000) png(file="D:/us-data/data2/data2_01.png") plot(data11$V2, main="音圧測定データ ｃｈＡ") dev.off() data11 <- read.table("D:/us-data/data2/data2_01.csv", skip=6, sep=",", nrows=6000) png(file="D:/us-data/data2/data2sp0001_01.png") a <- spectrum(data11$V2,method="ar") plot(a, sub="パワースペクトル") dev.off() data11 <- read.table("D:/us-data/data2/data2_01.csv", skip=6, sep=",", nrows=6000) png(file="D:/us-data/data2/data2bi0001_01.png") bispec(data11$V2) dev.off() data11 <- read.table("D:/us-data/data2/data2_01.csv", skip=6, sep=",", nrows=6000) png(file="D:/us-data/data2/data2au0001_01.png") autcor(data11$V2) dev.off() data11 <- read.table("D:/us-data/data2/data2_02.csv", skip=6, sep=",", nrows=6000) png(file="D:/us-data/data2/data2_02.png") plot(data11$V2, main="音圧測定データ ｃｈＡ") dev.off() data11 <- read.table("D:/us-data/data2/data2_02.csv", skip=6, sep=",", nrows=6000) png(file="D:/us-data/data2/data2sp0001_02.png") a <- spectrum(data11$V2,method="ar") plot(a, sub="パワースペクトル") dev.off()0:49 2010/01/01 data11 <- read.table("D:/us-data/data2/data2_02.csv", skip=6, sep=",", nrows=6000) png(file="D:/us-data/data2/data2bi0001_02.png") bispec(data11$V2) dev.off() data11 <- read.table("D:/us-data/data2/data2_02.csv", skip=6, sep=",", nrows=6000) png(file="D:/us-data/data2/data2au0001_02.png") autcor(data11$V2) dev.off() ・・・ 9

結果 測定データに対して、 以下の解析（自己相関、バイスペクトル、パワースペクトル）により 超音波の伝搬状態を評価（超音波システム研究所 オリジナル技術）します https://youtu.be/q0C58L-yiWg https://youtu.be/1hLsBHtq0tg 10

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/ 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 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。 11

理論的背景 超音波の検出方法 １：超音波の基礎 やさしい超音波工学 ―拡がる新応用の開拓 (ケイブックス) 川端 昭 (著), 高橋 貞行 (著), 一ノ瀬 昇 (著) 出版社: 工業調査会; 増補版 (1998/01) ２：非線形性の解析 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) 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) ３：弾性波動への適用 「弾性波動論の基本 」 田治米 鏡二 (著) 槇書店 (1994/10) 「弾性波動論 」 佐藤 泰夫 (著) 岩波書店 (1978/03) 12

音圧解析の初歩 13

サンプリング時間の表示方法 入力 data11 <- read.table("C:/2011/201101.csv", skip=0, sep="," , nrows=10 ) data11 応答（パソコンの画面表示） V1 V2 V3 1 Time Channel A Channel B 2 (ms) (V) (V) 3 0.00000000 0.33310950 -0.07290872 4 0.00256000 0.07199316 0.03616443 グラフ ０．５＝１９５ｋＨｚ 5 0.00512000 -0.16211430 -0.00927763 6 0.00768000 0.06299020 -0.09109775 7 0.01024000 0.05398724 0.13611260 8 0.01280000 -0.16211430 0.15430160 9 0.01536000 0.10800500 -0.22745450 10 0.01792000 0.27008880 -0.23654900 > 1 秒／0.00256000ms ＝ 390．625ｋHz 390／2＝ 195ｋHz data11 <- read.table("C:/2011/2011103.csv", skip=0, sep="," , nrows=10 ) data11 V1 V2 V3 1 Time Channel A Channel B 2 (ms) (V) (V) 3 0.00000000 -0.03604236 -0.11838130 4 0.00064000 -0.04504532 -0.06381420 グラフ ０．５＝７８1ｋＨｚ 5 0.00128000 -0.05404828 -0.02746666 6 0.00192000 -0.07205420 0.02706992 7 0.00256000 -0.05404828 0.09067049 8 0.00320000 -0.03604236 0.10885950 9 0.00384000 -0.01803644 0.09976501 10 0.00448000 -0.03604236 0.07248146 1 秒／0.00064000ms ＝ 1562．5ｋHz 1562／2＝ 781ｋHz 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/ 14

＜サンプリング時間の設定は自動調整されます＞ サンプリング時間 解析グラフ 0．5 の周波数 1 秒／1s ＝ 1Hz 1／2＝ 0.5Hz ・・・ 1 秒／0.02ms ＝ 50ｋHz 50／2＝ 25ｋHz 1 秒／0.01ms ＝ 100ｋHz 100／2＝ 50ｋHz 1 秒／0.0050048ms ＝ 200ｋHz 200／2＝ 100ｋHz 1 秒／0.0020032ms ＝ 500ｋHz 500／2＝ 250ｋHz 1 秒／0.0010048ms ＝ 995ｋHz 995／2＝ 497ｋHz 1 秒／0.0005056ms ＝ 1977ｋHz 1977／2＝ 988ｋHz 1 秒／0.0002048ms ＝ 4882ｋHz 4882／2＝ 2441ｋHz（2．4MHｚ） 1 秒／0.0001024ms ＝ 9765ｋHz 9765／2＝ 4882ｋHz（4．8MHｚ） 1 秒／0.0000512ms ＝ 19531ｋHz 19531／2＝ 9765ｋHz（9．7MHｚ） 1 秒／0.0000256ms ＝ 39062ｋHz 39062／2＝ 19531ｋHz（20MHｚ） 1 秒／0.0000128ms ＝ 78125ｋHz 78125／2＝ 39062ｋHz（39MHｚ） ・・・ 1 秒／0.016μs ＝ 62.5MHz 62.5／2＝ 31.25MHｚ 1 秒／0.008μs ＝ 125MHz 125／2＝ 62.5MHｚ 1 秒／0.004μs ＝ 250MHz 250／2＝ 125MHｚ 1 秒／0.002μs ＝ 500MHz 500／2＝ 250MHｚ ・・・ 15

音圧レベルの表示 入力 data11 <- read.table("C:/20111/2011102.csv", skip=6, sep=",") mean(data11$V2) mean(data11$V3) var(data11$V2) var(data11$V3) range(data11$V2) range(data11$V3) 応答（パソコンの画面表示） > data11 <- read.table("C:/20111022w/20111022-0412.csv", skip=6, sep=",") > mean(data11$V2) CH1 の平均値 [1] -0.001047526 > mean(data11$V3) CH2 の平均値 [1] 3.430622e-05 > var(data11$V2) CH1 の分散値 [1] 0.009286384 > var(data11$V3) CH２の分散値 [1] 0.001448241 > range(data11$V2) CH1 の最小・最大値 [1] -0.4412366 0.4141362 > range(data11$V3) CH２の最小・最大値 [1] -0.1547288 0.1361126 > 注意 統計処理を行うために、測定値が自動的に、規格化（正規化）されています バイスペクトルについて理解が深まるまでは 最大・最小値、分散値、平均値 を利用することを推奨します 絶対値としての音圧は、測定データのグラフから読み取ってください その値に対する平均や分散を上記の処理で推定して利用します 16

具体例 data11 <- read.table("C:/20191220/191220-0018/20191220-0018_15.csv", skip=6, sep=",") mean(data11$V2) mean(data11$V3) var(data11$V2) var(data11$V3) range(data11$V2) range(data11$V3) グラフ青 音圧レベル ３６０ｍＶ グラフ赤 音圧レベル １６ｍＶ 以上 17