超音波＜計測・解析＞事例
＜＜超音波の音圧測定解析＞＞
音圧データ・データ解析
＜＜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)
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、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
超音波の音圧データ解析：自己相関
超音波実験
