ビームフォーミングとは何か、音響イメージングカメラはそれをどのように検出するか
ビームフォーミングは、一般に信号処理で使用され、圧縮空気の漏れや部分放電（PD）などの特定の音源を識別するために音響カメラによって使用される技術です。とはいえ、この方法の有効性はさまざまな要因に依存し、すべてのカメラメーカーが同等の能力でこの方法を採用しているわけではありません。この記事では、最適な結果を得るために最も高度なデバイスがビームフォーミングをどのように活用するかの概要を説明します。
ビームフォーミングの簡単な説明
ビームフォーミングの基本原理は、機械的（水の波）または電磁的（空中を伝わる音波）な波のエネルギーを中心に展開します。この技術では、信号を全方向に拡散させるのではなく、特定の信号で波を伝送し、それらをレシーバーに向けます。その単純さにもかかわらず、ビームフォーミングは新しい概念ではありません。最初は、第一次世界大戦中にフランス軍が航空機の接近を検知するリスニング装置を開発するために使用しました。その後、ビームフォーミングは、無線アンテナが信号を一方向に集束させ、他の音と比較して強度を高めるように改良されました。
音響カメラは、この手法を逆にして使用します。それらは、目的の方向から到達する音声信号を強化し、バックグラウンドノイズと見なされることが多い他の方向からの音を最小限に抑えます。この技術はビームフォーミングとして知られ、マイクアレイデータを処理して音源強度の分布の視覚的表現を生成するために使用されます。ロバート・ドハティは、「ビームフォーミングとは」と題した2008年の会議論文で、この処理方法として航空音響ビームフォーミングを定義しています。
音響カメラを使用した音源の位置特定は、音波または信号がカメラのアレイ内の異なるマイクにわずかに異なる時間で到達するという原則に基づいています。音源が静止している場合、音源は常にカメラに対して特定の角度から発せられるため、信号は他のマイクよりも先に特定のマイクに到達します。アレイ内の残りのマイクは、遅延バージョンの音声信号を受信します。これらの遅延を合計することによって、音源の正確な位置を正確に計算し、決定することが可能となります。
マイクロフォンアレイのノイズ堅牢性を強化することで、ビームフォーミングは、製紙工場やパルプ工場の小さな漏れの検出など、ノイズの多い環境で音響カメラがわずかな音でも検出できるようにします。さらに、音響カメラのビームフォーミングにより、広大な距離と広い領域にわたって音源を正確に位置特定することができます。
カメラの最適化によりビームフォーミング結果を最大化する
音響カメラのパフォーマンスを最適化するには、アレイ内のマイクの適切な数と配置を決定し、その形状を設計するなど、いくつかの重要な要素が必要です。デバイスの計算能力も、正確なビームフォーミング結果を達成する上で重要な要素です。FLIRの音響イメージングカメラは、高度な最適化技術を活用してビームフォーミングをフルに活用することで、他のカメラメーカーに比べて3つの大きな利点をもたらします。
- ゴーストソースが少ない：ゴーストソースは、ビームフォーミング技術を使用する音響カメラが示すことができるが、存在しない音源です。カメラが最適化されているほど、ゴーストソースを見つける可能性は低くなります。
- ヒートマップ解像度の向上：音響カメラは音源をより正確に特定し、音圧レベルをより正確に計算できます。
- 感度の向上：カメラは、小さな漏れや弱い部分放電などのノイズの多い環境で、より小さな音源を検出します。
分析はプロセスをどのように改善しますか？
音響カメラがビームフォーミング技術を効果的に実装し、正確に音源を特定すると、焦点は分析機能に移ります。FLIRの音響イメージングカメラは、分析を使用して、不要な音源を排除し、検出された音に関する貴重なデータを提供します。圧縮空気の漏れを特定する場合、漏れのサイズを把握し、その費用を見積もることは、漏れの修理が費用対効果に優れているかどうかなど、最適な保守計画を決定する上で重要な要素です。
FLIRの音響イメージングカメラは、分析を使用して位相分解部分放電（PRPD）パターンを表示し、部分放電検出中の部分放電活動を示します。このパターンに基づいて部分放電の種類を特定できる人もいますが、各PDの種類の結果を理解している人はごくわずかしかいません。この問題に対処するために、FLIRの音響イメージングカメラは、付属の音響カメラビューアークラウドソフトウェアを提供して、部分放電の種類を自動的に分類し、その場所と強度に基づいてその重大度を評価し、それを解決するための適切なソリューションを提案します。