(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
電動機を可変速制御するインバータ装置に搭載され、入力端子に与えられる信号を読み込んで制御を行う制御回路において、
前記入力端子に与えられる二値レベル信号を一定周期毎にサンプリングして、サンプリングしたデータ値を記憶手段に記憶させるサンプリング手段と、
このサンプリング手段による動作が所定時間経過すると、前記記憶手段に記憶されたデータ値について、データ値「０」が連続した期間の長さと、データ値「１」が連続した期間の長さとから、ノイズの発生によるデータ値の変化と推定されるノイズ発生周期Ｔｗと、前記データ値が変化した状態が連続するノイズ持続時間Ｔｈとを検出するノイズ情報検出手段と、
前記ノイズ発生周期Ｔｗと前記ノイズ持続時間Ｔｈとに基づいて、ノイズの影響を回避するように、前記サンプリング手段が通常処理時にデータをサンプリングする周期Ｔin及び／又は前記サンプリング周期毎に連続してデータをサンプリングする回数Ｒｎを設定するサンプリング設定手段とを備えることを特徴とするインバータ装置の制御回路。
【請求項２】
前記ノイズ情報検出手段は、前記ノイズ持続時間Ｔｈについて平均値Ｔhaveと標準偏差値Ｔhσとを求め、
前記サンプリング設定手段は、前記標準偏差値Ｔhσと前記平均値Ｔhaveとがそれぞれについて定められた所定値未満の場合は、前記平均値Ｔhaveと前記標準偏差値Ｔhσとに基づいて、前記回数Ｒｎを設定することを特徴とする請求項１記載のインバータ装置の制御回路。
【請求項３】
前記サンプリング設定手段は、前記回数Ｒｎを、前記平均値Ｔhaveに前記標準偏差値Ｔhσの５倍を加えた値に設定することを特徴とする請求項２記載のインバータ装置の制御回路。
【請求項４】
前記サンプリング設定手段は、前記回数Ｒｎが「３」未満となった場合は、前記回数Ｒｎを「３」に設定することを特徴とする請求項３記載のインバータ装置の制御回路。
【請求項５】
前記サンプリング設定手段は、前記平均値Ｔhaveと標準偏差値Ｔhσとが、それぞれについて定められた所定値を超え得る場合は、前記ノイズ発生周期Ｔwについて平均値Ｔwaveと標準偏差値Ｔwσとを求め、
前記標準偏差値Ｔwσが予め定められた所定値未満であり、且つ平均値Ｔwaveが現在のサンプリング周期Ｔin未満である場合は、以下のモジュロ演算
ＭＯＤ（Ｔin＊１０／Ｔwave，１０）
を行い、その演算結果に基づきサンプリング周期Ｔinが平均値Ｔwaveの整数倍に近いと判断すると、前記サンプリング周期Ｔinを変更することを特徴とする請求項２ないし４の何れかに記載のインバータ装置の制御回路。
【請求項６】
前記サンプリング設定手段は、前記モジュロ演算の値が「５」になるように、前記サンプリング周期Ｔinを変更することを特徴とする請求項５記載のインバータ装置の制御回路。
【請求項７】
前記サンプリング設定手段は、前記標準偏差値Ｔwσが前記所定値以上である場合は、前記ノイズ発生周期Ｔｗについて、所定時間幅の階級に属するデータ値の度数分布を求め、
サンプリングデータ数と前記階級数とから有意と判断される度数の階級が１つだけ存在する場合には、その階級の中心値を前記平均値Ｔwaveとして、前記モジュロ演算を行うことを特徴とする請求項５又は６記載のインバータ装置の制御回路。
【請求項８】
前記サンプリング設定手段は、前記有意と判断される度数の階級が複数存在する場合には、前記平均値Ｔhaveと前記標準偏差値Ｔhσとに基づいて、前記回数Ｒｎを設定することを特徴とする請求項７記載のインバータ装置の制御回路。
【請求項９】
少なくとも、前記サンプリング設定手段が前記回数Ｒｎを設定した場合と、前記サンプリング周期Ｔinを変更した場合とについて、外部にアラーム出力を行うアラーム出力手段を備えたことを特徴とする請求項５ないし８の何れかに記載のインバータ装置の制御回路。
【請求項１０】
前記アラーム出力手段は、前記サンプリング設定手段が前記回数Ｒｎを設定した場合については、前記ノイズ発生周期Ｔｗが前記サンプリング周期Ｔinを含む所定の範囲内にある場合と、前記ノイズ発生周期Ｔｗが複数存在する場合とで異なるアラームを出力することを特徴とする請求項９記載のインバータ装置の制御回路。
【請求項１１】
前記サンプリング手段に対し、前記入力端子を介して信号を入力する経路に替えて、前記記憶手段に記憶させたデータを入力させる入力切替え手段を備えたことを特徴とする請求項１乃至１０の何れかに記載のインバータ装置の制御回路。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、電動機を可変速制御するインバータ装置に搭載され、入力端子に与えられる信号を読み込んで制御するインバータ装置の制御回路に関する。
【背景技術】
【０００２】
インバータ装置は、電動機を可変速制御するため、電動機に対して出力する電圧と周波数とを制御する。斯様なインバータ装置は、電動機を回転させることで発生するノイズや、その他の装置が動作することで発生するノイズ等に晒される環境に設置されることが多い。すると、インバータ装置の入力端子にノイズが印加されて、入力状態の変化を誤検出する場合がある。
【０００３】
一般には、上記のようにノイズの影響を受けることを回避するため、入力端子にノイズフィルタを配置したり、入力信号をソフトウェアによってフィルタリングするフィルタ時間を長く設定することで対応している。例えば、１μ秒毎に３回入力端子のレベルを読み出し、それらの多数決結果を有効なデータ値とすると、更にこの処理を１ｍ秒毎に所定回数行い、全てのデータ値が同一のレベルである場合に、入力端子に与えられているデータ値を確定して更新するといった処理が行われている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平７−２１２２０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、ノイズフィルタは、フィルタ定数（遮断周波数）の設定が、必ずしも実際に発生しているノイズの特性に一致するとは限らない。また、フィルタ時間に余裕を持たせて長めに設定すると、入力応答が遅れることに繋がるという問題がある。そして、上述のようなソフトウェアによるフィルタリング処理の場合は、ランダムに発生するノイズに対しては有効である。
【０００６】
ところが、例えばユーザが現場で使用しているシステムに用いられるリレーやコンタクタが制御されてＯＮ／ＯＦＦすることにより、周期的なノイズが発生する場合がある。例えば、１ｍ秒の周期で３μ秒以上のパルス幅のノイズが発生すると、前述のフィルタリング処理ではノイズを排除することができず、サンプリングされたノイズレベルをデータとして受け付けてしまい誤動作する可能性がある。このようなノイズは、１ｍ秒毎に行う処理の回数を増やしても除去することができない。
そこで、実際に発生しているノイズの特性に応じて、ノイズの影響を適切に回避できるインバータ装置の制御回路を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
実施形態によれば、電動機を可変速制御するインバータ装置に搭載され、入力端子に与えられる信号を読み込んで制御を行う制御回路において、サンプリング手段は、前記入力端子に与えられる二値レベル信号を一定周期毎にサンプリングして、サンプリングしたデータ値を記憶手段に記憶させ、ノイズ情報検出手段は、前記サンプリング手段による動作が所定時間経過すると、前記記憶手段に記憶されたデータ値について、データ値「０」が連続した期間の長さと、データ値「１」が連続した期間の長さとから、ノイズの発生によるデータ値の変化と推定されるノイズ発生周期Ｔｗと、前記データ値が変化した状態が連続するノイズ持続時間Ｔｈとを検出する。そして、サンプリング設定手段は、前記ノイズ発生周期Ｔｗと前記ノイズ持続時間Ｔｈとに基づいて、ノイズの影響を回避するように、前記サンプリング手段が通常処理時にデータをサンプリングする周期Ｔin及び／又は前記サンプリング周期毎に連続してデータをサンプリングする回数Ｒｎを設定する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１の実施形態であり、ノイズ検出処理を示すフローチャート
【図２】ノイズ検出処理のタイミングチャート
【図３】読込み周期Ｔin，連続読込み回数Ｒｎを決定する処理を示すフローチャート
【図４】入力信号処理を示すフローチャート
【図５】図４の処理イメージを示す図
【図６】周期Ｔin，回数Ｒｎを変更する処理を示すフローチャート
【図７】インバータ装置の構成を概略的に示す機能ブロック図
【図８】度数分布処理を行ったデータの一例を示す図
【図９】ノイズデータ例Ａを示す図
【図１０】ノイズデータ例Ａの分析結果を示す図
【図１１】ノイズデータ例Ｂを示す図
【図１２】ノイズデータ例Ｂの分析結果を示す図
【図１３】ヒストグラムを示す図
【図１４】ノイズデータ例Ｃを示す図
【図１５】ノイズデータ例Ｃの分析結果を示す図
【図１６】ノイズ検出要求起動処理を示すフローチャート
【図１７】第２実施形態であり、アラームデータの出力例を示す図
【図１８】第３実施形態を示す図７相当図
【図１９】検証に用いるノイズデータ例を示す図
【発明を実施するための形態】
【０００９】
（第１実施形態）
以下、第１実施形態について図１ないし図１６を参照して説明する。図７は、インバータ装置の構成を概略的に示す機能ブロック図である。インバータ装置１は、制御回路２とインバータ主回路３とを備え、制御回路２には、入力端子４に与えられる信号が入力回路５を介して与えられる。入力回路５は、例えばローパスフィルタや保護回路等を含んで構成されている。制御回路２は、ＣＰＵ若しくはマイクロコンピュータで構成され、入力端子４に与えられる信号に応じてインバータ主回路３に制御信号を与え、例えば三相誘導モータからなる電動機６の駆動を制御する。
【００１０】
制御回路２は、その内部に演算部７，入力データ格納保存部８，入力データ解析結果保存部９，連続データ取得間隔保存部１０，サンプリング周期保存部１１，入力データＯＮ判定時間保存部１２，入力データＯＦＦ判定時間保存部１３，入力端子データ収集時間保存部１４，偏差値判定部１５，アラーム出力部１６等を備えている。尚、各保存部８〜１４はメモリであり、偏差値判定部１５については、演算部７により実行されるソフトウェア的な機能部分を外在化して示すものである。
【００１１】
次に、本実施例の作用について説明する。図４は、制御回路２によって一般的に行われている入力信号処理を示すフローチャートである。この処理は、入力端子４のデータをサンプリングする周期Ｔin（例えばＴin＝５００μ秒）毎に発生するタイマ割り込み等により繰り返し実行される。基本的には、入力端子４のデータを１μ秒毎に読み込み、連続してｎ（≧３）回同一のレベルであった場合のデータを有効と判断する（多数決処理）。尚、上記１μ秒は予め連続データ取得間隔保存部１０に、サンプリング周期Ｔinは予めサンプリング周期保存部１１に保存されており、上記多数決処理の「ｎ」については、データ値「１」の場合は入力データＯＮ判定時間保存部１２に、データ値「０」の場合は入力データＯＦＦ判定時間保存部１３にそれぞれ保存されている。
【００１２】
先ず、入力カウンタをゼロクリアし、「前入力端子有効データ」に「入力端子有効データ」を代入して初期化を行うと（Ｓ３００）、「前データ」に現在の入力端子４よりサンプリングしたデータ値を代入する（Ｓ３０１）。それから、データを連続して読み込む場合の周期が１μ秒となるようダミー遅延処理を行う（Ｓ３０２）。
次に、「新データ」に入力端子４よりサンプリングしたデータ値を代入すると（Ｓ３１０）、「前データ」と「新データ」とが一致するか否かを判断し（Ｓ３１１）、一致の場合は（ＹＥＳ）Ｓ３１１１に、不一致の場合は（ＮＯ）ステップＳ３１１５に移行する。ステップＳ３１１１では「入力カウンタ」をインクリメントし、続いて「前データ」に「新データ」を代入して更新する（Ｓ３１１２）。
【００１３】
次に、「入力カウンタ」のカウント値が「ｎ」か否かを判断し（Ｓ３１１３）、「ｎ」であれば（ＹＥＳ）「入力端子有効データ」を「新データ」で更新し（Ｓ３１１４）、「ｎ」でなければ（ＮＯ）ステップＳ３１０に戻る。ここでステップＳ３１１〜Ｓ３１１３の処理に要する時間が１μ秒である。ステップＳ３１１５（Ａ）では、「入力端子有効データ」と「前入力端子有効データ」とが同じであれば（ＹＥＳ）「連続有効カウント」をインクリメントし（Ｂ）、両者が異なれば（ＮＯ）「連続有効カウント」をリセットする（Ｃ）。
【００１４】
「連続有効カウント」は、「入力端子有効データ」として同じ値が続いた回数をカウントするもので、インバータ装置１の入力端子処理において、入力端子４のＯＮ／ＯＦＦ（１／０）のデータと計測時間との両方を用いて処理を行なっている（例えばＯＮが５ｍｓ続いた場合に運転コマンドを有効にするなど）。ステップＳ３１１５の実行後は処理を終了する。ステップＳ３１１４で「入力端子有効データ」を更新しない場合は、以前の「入力端子有効データ」のままとなる。また、図５は、上記の処理をイメージ的に説明するものである。
【００１５】
以上のような入力信号処理を行うに当たり、周期的なノイズが発生して重畳されている場合には、そのノイズ発生周期とノイズデータが連続して生じている持続時間とを検出する処理について、以下説明する。
図１は、ノイズ検出処理を示すフローチャートである。この処理は、ノイズ検出処理要求時に起動され（後述する図１６参照）、一度呼ばれると、この中で１μ秒毎に処理を繰り返し、条件を満たせば終了する。先ず、「前データ」，「時間」，「Ａ時間」，「Ｂ時間」に夫々「０」を代入すると共に、各データを格納するテーブルのポインタを初期値にセットする（Ｓ１）。それから「時間」をインクリメント（１μ秒相当）すると（Ｓ２）、「新データ」に入力端子４よりサンプリングしたデータ値を代入する（Ｓ３）。そして、「前データ」と「新データ」とが一致するか否かを判断し（Ｓ４）、両者が一致しており変化がなければ（ＹＥＳ）、処理時間を１μ秒にするため例えばＮＯＰ命令を実行するなどのダミー処理（Ｓ５）を行った後、ステップＳ７に移行する。この場合、時間のみが更新される。
【００１６】
一方、ステップＳ４において、「前データ」と「新データ」とが一致せず変化した場合は（ＮＯ）、続くステップＳ６において「新データ」の値がＯＮ，すなわち「１」か否かを判断する。「新データ」の値がＯＮであれば（ＹＥＳ）データ値は「０」→「１」に変化したことになり、この場合は「時間」を「Ａ時間（ＯＦＦ時間）」に代入して記憶させ（Ｓ６１０）、続いてステップＳ５と同様のダミー処理を行う（Ｓ６１１）。
【００１７】
ステップＳ６において、「新データ」の値がＯＮでなければ（ＮＯ）データ値は「１」→「０」に変化したことになり、この場合は「時間」より「Ａ時間」を減じたものを「Ｂ時間（ＯＮ時間）」に代入して記憶させる（Ｓ６２０）。更に、「時間」を「ノイズ間隔」に代入して記憶させ（Ｓ６２１）、ＯＮ時間，ノイズ間隔のデータを格納テーブルに保存すると（Ｓ６２２）、格納テーブルのポインタを更新し（インクリメント；Ｓ６２３）、「時間」をゼロクリアする（Ｓ６２４）。尚、「Ａ時間」，「Ｂ時間」，「ノイズ間隔」等の関係については、図２に示す。この後に、ステップＳ５，Ｓ６１１と同様のダミー処理を行う（Ｓ６２５）。
【００１８】
そして、「前データ」に「新データ」をセットすると（Ｓ７）、続くステップＳ８で、データ入力処理の完了を確認する。ここではポインタが「５００」に達したか否か、若しくは所定時間が経過したか否かを判断し、未完了の場合はステップＳ２に戻る。この処理により、５００回分のノイズ周期とＯＮ時間（ノイズ持続時間Ｔｈ）のデータが収集できる。サンプリングされたデータは、入力データ格納保存部８に記憶される。ここで、データのサンプリング（収集）をどれだけ行うか、並びに上記所定時間は、予め入力端子データ収集期間保存部１４に保存されている。
【００１９】
尚、所定時間が経過して終了となった場合にはサンプル数が「５００」に満たないが、ノイズの発生回数が少ないケースであるから問題とならない。ここでの所定時間としては、例えば通常の入力端子の処理周期が５００μ秒程度とすると、その２倍×（５００回）とすれば５００ｍｓ程度で十分である。５００回に満たない場合は、後述する図４に示すＳ４１２以降のノイズ幅対策のみを行なうようにする。
【００２０】
次に、上記の処理により収集したデータを解析し、入力端子４の信号処理について、サンプリング周期Ｔin及び連続サンプリング回数Ｒｎに反映する処理（ノイズ分析処理）を、図３のフローチャートに示す。この処理は、ノイズが発生していると判断される場合にのみ（Ｓ４００：ＮＯ）実行される。すなわち、収集したデータを解析した結果、データの変化が全く生じなかった場合はノイズの発生なし（ＹＥＳ）と判断される。
【００２１】
以下では、上記ＯＮ時間をＴonとして、先ずＯＮ時間Ｔonについて平均値Ｔonave，標準偏差Ｔonσを求め、度数分布テーブルを作成する（Ｓ４０１）。標準偏差Ｔonσが小さくある程度の幅を有している場合は、ノイズの影響による誤認識を生じる可能性が高い。また、度数分布を得る場合は、データ範囲の中心値に該当個数のデータがあるとみなし、平均値Ｔonave，標準偏差Ｔonσを求める。これらの解析結果は、入力データ解析結果保存部９に保存される。
次に、ノイズ周期Ｔｗについて同様に平均値Ｔwave，標準偏差Ｔwσを求め、度数分布テーブルを作成する（Ｓ４０２）。標準偏差Ｔwσが小さく、入力データのサンプリング周期Ｔinに対して整数倍となる関係が有る場合は、やはりノイズの影響による誤認識を生じる可能性が高い。度数分布を得る場合は、データ範囲の中心値に該当個数のデータがあるとみなし、平均値Ｔwave，標準偏差Ｔwσを求める。
【００２２】
続くステップＳ４６０では、平均値Ｔwaveに標準偏差Ｔwσの５倍を加算した値が、４００μ秒を超えて且つ１ｍ秒未満となる範囲内にあるか否かを判断する。すなわち、ノイズ発生周期Ｔｗが、サンプリング周期Ｔinの近傍（当該周期Ｔinを含む所定範囲内）にあるか否かを判断する。ここで「ＹＥＳ」であればステップＳ４６１に、「ＮＯ」であればステップＳ４１０に移行する。ステップＳ４６１に移行した場合は、ノイズ周期Ｔｗの間隔がある範囲内にまとまっていることを示すので、サンプリング周期Ｔinを（１）式で設定する。尚、右辺はステップＳ４６０で用いる値に等しい。
Ｔin＝Ｔwave＋Ｔwσ×５ …（１）
【００２３】
ステップＳ４１０では、標準偏差Ｔonσが１μ秒未満か否かを判断する。Ｔonσ＜１μ秒の場合は（ＹＥＳ）、平均値Ｔonaveの±３μにノイズが集中していることを示す。この場合、ステップＳ４１１に移行する。また、Ｔonσ≧１μ秒であれば（ＮＯ）ステップＳ４２０に移行する。ステップＳ４１１では、平均値Ｔonaveが３μ秒未満か否かを判断する。Ｔonave＜３μ秒の場合は（ＹＥＳ）、入力端子のデータを連続して読み取る回数ＲｎをステップＳ４１２以降のように設定することで、ノイズの影響を排除することが可能となる。また、Ｔonave≧３μ秒の場合はステップＳ４２０に移行する。
【００２４】
ステップＳ４１２では、連続サンプリング回数Ｒｎを（２）式で設定する。
Ｒｎ＝Ｔonave＋Ｔonσ×５     …（２）
この場合は回数Ｒｎのみ変更すれば良い。例えばＴonave＝３μ，Ｔonσ＝１μ秒であれば、Ｒｎ＝８となる。そして、ノイズアラームをセットすると（Ｓ４１３）、続くステップＳ４１４では、入力信号処理における多数決の最小数として連続サンプリング回数Ｒｎを「３」以上とする（Ｒｎ≧ｎ）。したがって、Ｒｎ＜３であれば（Ａ：ＹＥＳ）Ｒｎ＝３に設定し（Ｂ）処理を終了する。
【００２５】
次に、ステップＳ４２０以降の処理（Ｔonσ≧１μ秒，Ｔonave≧３μ秒の場合）について説明する。先ず、標準偏差Ｔwσが５０μ秒未満か否かを判断する（Ｓ４２０）。Ｔwσ≧５０μ秒であれば（ＮＯ）ノイズの分散が大きいと判断し、度数分布結果の分析処理であるステップＳ４４１以降の処理を実行する。一方、Ｔwσ＜５０μ秒であれば（ＹＥＳ）、現在のサンプリング周期Ｔinと平均値Ｔwaveとの大小関係を判定する（ステップＳ４２１）。Ｔin＞Ｔwaveであれば（ＹＥＳ）、サンプリング周期Ｔinの変更処理を行う（Ｓ４２２）。
【００２６】
以下、ステップＳ４２２で行う処理について説明する。サンプリング周期Ｔinが、ノイズ周期Ｔｗの整数倍に一致している場合には、入力端子４のデータをサンプリングする際にノイズの影響を受ける可能性が高い。そこで、Ｔin／Ｔwaveの小数点第１位が「８，９，０，１，２」の何れかの場合は、両者の関係が整数倍に近いと判断する。すなわち、以下のモジュロ演算を行い、
ＡＡ＝ＭＯＤ(Ｔin＊１０／Ｔwave，１０)    …（３）
このＡＡの値が「８，９，０，１，２」の何れかであればサンプリング周期Ｔinを変更する。例えば余りが「５」になるように変更するため、以下の演算を行う。
ＢＢ＝｛ＩＮＴ(Ｔin＊１０／Ｔwave)＋５｝＊Ｔwave／１０      …（４）
【００２７】
以下、具体数値例をいくつか挙げる。
＜Ｔwave＝２６０，Ｔin＝５００の場合＞
ＡＡ＝ＭＯＤ(Ｔin＊１０／Ｔwave，１０)
＝ＭＯＤ(５０００／２６０，１０)＝９
となるので、サンプリング周期Ｔinを変更する。
ＢＢ＝｛ＩＮＴ(Ｔin＊１０／Ｔwave)＋５)＊Ｔwave／１０
＝｛ＩＮＴ(５０００／２６０)＋５)＊２６０／１０＝６２４
この場合、サンプリング周期Ｔinを６２４μ秒に変更する。
【００２８】
＜Ｔwave＝２４０,Ｔin＝５００の場合＞
ＡＡ＝ＭＯＤ(Ｔin＊１０／Ｔwave，１０)
＝ＭＯＤ(５０００／２４０，１０)＝０
この場合も、サンプリング周期Ｔinを変更する。
ＢＢ＝(ＩＮＴ(Ｔin＊１０／Ｔwave)＋５)＊Ｔwave／１０
＝(ＩＮＴ(５０００／２４０)＋５)＊２４０／１０＝６００
この場合、サンプリング周期Ｔinを６００μ秒に変更する。
【００２９】
＜Ｔwave＝３００，Ｔin＝５００の場合＞
ＡＡ＝ＭＯＤ(Ｔin＊１０／Ｔwave，１０)
＝ＭＯＤ(５０００／３００，１０)＝６
この場合、変更は不要と判断する。
【００３０】
＜Ｔwave＝２６，Ｔin＝５００の場合＞
ＡＡ＝ＭＯＤ(Ｔin＊１０／Ｔwave，１０)
＝ＭＯＤ(５０００／２６，１０)＝２
サンプリング周期Ｔinを変更する。
ＢＢ＝(ＩＮＴ(Ｔin＊１０／Ｔwave)＋５)＊Ｔwave／１０
＝(ＩＮＴ(５０００／２６)＋５)＊２６／１０＝５１２
この場合、サンプリング周期Ｔinを５１２μ秒に変更する。
【００３１】
＜Ｔwave＝３０,Ｔin＝５００の場合＞
ＡＡ＝ＭＯＤ(Ｔin＊１０／Ｔwave，１０)
＝ＭＯＤ(５０００／３０,１０)＝６
変更は不要と判断する。ステップＳ４２２の実行後は、ノイズアラームをセットする（Ｓ４２３）。
【００３２】
また、ステップＳ４２１においてＴin≦Ｔwaveであれば（ＮＯ）、ステップＳ４３０〜Ｓ４３３の処理を行う。ステップＳ４３０，Ｓ４３１の処理は、ステップＳ４１２，Ｓ４１４と同様である。続くステップＳ４３２では、Ｒｎ＞２０か否かを判断する。Ｒｎ＞２０の場合はノイズの影響が無視できないとし、ノイズアラームをセットして（Ｓ４３３）Ｔin，Ｒｎは変更せず、そのままリターンする（すなわち、図３の処理を終了することになる）。
【００３３】
次に、ステップＳ４４１以降の度数分布データ処理について説明する。ノイズ周期データを５０μ秒幅の窓（階級）で区切って度数分布を求めておく。図８には、度数分布処理を行ったデータの一例を示す。度数が１００度（５００回のサンプリングに対し、１０個の窓で２倍以上の度数が有るものを有意と判断）以上のものが有る場合は（Ｓ４４１：ＹＥＳ）、次のステップＳ４５０に移行する。また、度数が１００度以上のものがない場合は（ＮＯ）ノイズの影響は受けないと判断し、ステップＳ４３０以降で連続サンプリング回数Ｒｎの設定を行うが、ノイズデータが有意な特徴を示していないことから正しいと限らないため、その前にステップＳ４５１でノイズアラームをセットする。
【００３４】
ステップＳ４５０では、度数が１００度以上のノイズ周期が１つの場合は（ＹＥＳ）、その窓の範囲の中心値をＴwaveとして、ステップＳ４２２の処理を実行する。一方、度数が１００度以上のノイズ周期が複数存在する場合は（ＮＯ）、サンプリング周期Ｔinを変更することでノイズの影響を回避することは容易ではないため、ステップＳ４３０以降で連続サンプリング回数Ｒｎを設定するが、この場合も１００度以上のノイズ周期が２つ以上存在し、Ｒｎの設定が正しいとは限らないため、ステップＳ４５１でノイズアラームをセットする。
【００３５】
尚、以上の処理では、サンプリング周期Ｔin,連続サンプリング回数Ｒｎの設定に対し、簡略な演算に限定したが、高度な演算等が可能な場合には、データのスペクトル分析など高度な解析に基づいてこれらの測定したデータからの分析結果を元に、ノイズの影響を受けないＴinやＲｎの設定を行なうことができる。
【００３６】
以上の処理を行った結果、サンプリング周期Ｔin，並びに連続サンプリング回数Ｒｎの変更を行う処理について図６を参照して説明する。ノイズ診断の結果の反映は、入力端子４のデータ値「０；ＯＦＦ」若しくは「１；ＯＮ」が特定の時間（例えば１秒）継続した時に入力端子４のデータ値の変更はないと判断し、サンプリング周期Ｔin及び読込み回数Ｒｎの変更を行う。図６に変更処理のフローチャートを示す。
【００３７】
先ず、ノイズの影響による変更要求があるか否かを判断する（ステップＳ１１）。上記変更要求は、電源投入時には初期設定処理によりリセットされ、ステップＳ４１２，Ｓ４２２，Ｓ４３０，Ｓ４３３，Ｓ４５１の処理を実行した際にセットされる。変更要求がある場合は（ＹＥＳ）、入力端子４のデータ値が変化しない状態が一定時間を超えたか否かを判断し（ステップＳ１２）、一定時間を超えた場合は（ＹＥＳ）以上の処理に基づいて変更すべき対象，すなわち、サンプリング周期Ｔin,連続サンプリング回数Ｒｎの何れかを変更する（ステップＳ１３）。それから、変更要求をリセットする（ステップＳ１４）。
【００３８】
以下、具体的なノイズデータ例について、上記の処理を適用した結果を説明する。
＜ノイズデータ例Ａ＞
図９において、Ｎｏ.１の「１５」は、データ値「１」（入力端子ＯＮ）の状態が１μ秒毎に１５回連続したこと示しており、Ｎｏ.２の「９９８」は、データ値「０」（入力端子OFF）の状態が９９８回連続したことを示す。
このデータが所定の個数（例えば１０００）に至ったところでデータの解析を行なう。Ｎｏ．１とＮｏ．２，Ｎｏ．３とＮｏ．４，すなわち、奇数番目と偶数番目とを対にすることでデータ値が「０」から「１」に変化する間隔を、また奇数番目のデータでデータ値「１」の状態が継続する幅を得る。例えば図８のようなデータについて、ノイズ発生周期Ｔｗ，オン時間Ｔonの平均と標準偏差Ｔｗσとを求めた結果が、図１０に示すようになったとする。
【００３９】
このように、ノイズ発生周期Ｔｗの平均値Ｔwaveが９９９μ秒，標準偏差Ｔｗσが２８．８μ秒であるから、（Ｔwave＋Ｔｗσ×５）を求めると１１４３μ秒となり、Ｔin＞Ｔwaveであるから、ステップＳ４２１で「ＹＥＳ」と判断してステップＳ４２２を実行する。
ＡＡ＝ＭＯＤ(１００００／９９９，１０)＝０
ＢＢ＝｛ＩＮＴ(Ｔin＊１０／Ｔwave)＋５)＊Ｔwave／１０
＝｛ＩＮＴ(１００００／９９９)＋５)＊９９９／１０＝１４９８
この場合、サンプリング周期Ｔinを１４９８μ秒に変更する。
【００４０】
＜ノイズデータ例Ｂ＞
また、図１１は異なるデータ例Ｂであり、同様に図１２に示すように解析すると、ノイズ発生周期Ｔｗの平均値７５４μ秒に対して、標準偏差が２４５．４μ秒のように比較的大きくなった場合である。この場合、これらのデータの度数分布を求めてみると、図１３に示すように、５００μ秒と１０００μ秒の二つの周期でノイズが発生していることが判る。
この場合、（Ｔwave＋Ｔｗσ×５）を求めると１９８１μ秒となり、ステップＳ４２０で「ＮＯ」と判断し、ステップＳ４４０以降の度数分布処理を行う。図１３に示すように、度数が「１００」以上の時間が２つあるので、ステップＳ４５０で「ＮＯ」と判断し、ステップＳ４３０において連続サンプリング回数Ｒｎの設定を行う。
【００４１】
＜ノイズデータ例Ｃ＞
また、図１４及び図１５は、ノイズデータ例Ｃの図１０及び図１１相当図である。この場合、（Ｔwave＋Ｔｗσ×５）を求めると１００３．５μ秒となり、Ｔonσ＝０．８μ秒＜１μ秒，Ｔonave＝１．７μ秒＜３μ秒であるから、ステップＳ４１２の処理を実行する。
Ｔonave＋Ｔonσ×５＝１．７＋０．８×５＝５．７
→ｎ＝６
となる。したがって、サンプリング周期Ｔinはそのままで、連続サンプリング回数Ｒｎ＝６に設定する。
【００４２】
ここで図１の処理において、入力端子４のノイズ監視を行うために、１μ秒毎に５００ｍｓの間データの蓄積を行うと、必要となるデータビット数は
５００ｍｓ／１μ秒＝５０００００となる。これを１バイト単位でデータを記憶するメモリの容量に換算すると、５０００００／８＝６２．５（ｋバイト）が必要となる。また、ノイズの分析度数として５００度数があれば十分信頼性があると言えるので、必要となるメモリの容量は５００×２×２＝２０００，すなわち２ｋバイトで十分である。
【００４３】
ノイズの周期が２バイトを越えるのは、１μ秒単位の場合は６５．５３６ｍＳであるから、これで十分である。また、度数を、ノイズ周期に関係なく５００度数と一定にできるため、分析がノイズ周期の影響を受けないメリットがある。上記のノイズデータ例Ａ〜Ｃについても、５００度数のデータで解析することができる。また、図８に示すように、５０μ秒の幅毎の度数を記憶する方法であれば、メモリ容量は１０×２×１＝２０（バイト）と非常に少なくすることができる。
【００４４】
また、実際にインバータ装置１を使用する際には、入力端子４を介して指令が入力されることはそれほど頻繁にない。したがって、上記のノイズ診断をインバータ装置１の通常の動作中に行なうことも、制御回路２に使用されるＣＰＵの処理能力が高い場合には可能である。ただし、ＣＰＵの処理能力がそれほど高くない場合や、他の機能の処理を優先して行なう必要がある場合は、電源投入後にこのノイズ診断を行ってアラームの出力や入力端子のサンプリング周期Ｔin、連続サンプリング回数Ｒｎの設定を行なう。
【００４５】
尚、図１に示すノイズ検出処理（ノイズデータのサンプリング）は、例えばインバータ装置１が動作していない状態で行うようにする。ここで「インバータが動作していない状態」とは、インバータ装置１の電源投入直後やリセット直後，インバータ装置１の運転開始前や運転停止完了後の等を意味する。これにより、インバータ装置１の運転効率や処理性能を低下させることなくノイズの検出処理を行うことができる。また、ノイズの検出処理は、インバータ装置１の動作状態に関係なく周期的に行うようにしても良い。
【００４６】
図１６は、上述のようにノイズ検出処理を起動するためのフローチャートである。ステップＳ２１において、インバータ装置１の電源投入直後，リセット直後，運転開始前，運転停止完了後等にセットされたり、周期的にセットされるノイズ検出要求の有無を判断し、検出要求が有れば（ＹＥＳ）図１に示すノイズ検出処理を実行する（ステップＳ２２）。それから、ノイズ検出要求を「無」にセットする（ステップＳ２３）。
【００４７】
以上のように本実施形態によれば、電動機６を可変速制御するインバータ装置１に搭載され、入力端子４に与えられる信号を読み込んで制御を行う制御回路２において、演算部７は、入力端子４に与えられる二値レベル信号を一定周期毎にサンプリングし、サンプリングしたデータ値を入力データ格納保存部８に記憶させる。サンプリング動作が所定時間経過すると、入力データ格納保存部８に記憶されたデータ値について、データ値「０」が連続した期間の長さと、データ値「１」が連続した期間の長さとから、ノイズの発生によるデータ値の変化と推定されるノイズ発生周期Ｔｗと、そのデータ値が変化した状態（０→１になった状態）が連続するノイズ持続時間Ｔonとを検出する。
【００４８】
そして、ノイズ発生周期Ｔｗとノイズ持続時間Ｔonとに基づいてノイズの影響を回避するように、通常処理時にデータをサンプリングする周期Ｔin及び／又はサンプリング周期毎に連続してデータをサンプリングする連続サンプリング回数Ｒｎを設定する。したがって、実際に発生しているノイズの特性を解析した結果に応じて、通常処理時のサンプリング周期Ｔin及び／又は連続サンプリング回数Ｒｎを設定でき、ノイズの影響を回避してデータのサンプリングを行うことが可能となる。
【００４９】
また、制御回路２の偏差値判定部１５は、ノイズ持続時間Ｔonについて平均値Ｔonaveと標準偏差値Ｔonσとを求め、各値がそれぞれについて定められた所定値（３μ秒，１μ秒）未満の場合は、平均値Ｔonaveと標準偏差値Ｔonσとに基づいて連続サンプリング回数Ｒｎを（２）式で設定する。すなわち、この場合は、平均値Ｔonaveの±３μにノイズのＯＮ幅が集中していることを示すので、ノイズの影響を排除することが可能となる。この場合、演算部７は、連続サンプリング回数Ｒｎが「３」未満となった場合は、当該回数Ｒｎを「３」に設定するので、多数決処理に最低限必要なデータ数を確保することができる。
【００５０】
また、演算部７は、平均値Ｔonaveと標準偏差値Ｔonσとが、それぞれについて定められた所定値を超え得る場合は、ノイズ発生周期Ｔwについて平均値Ｔwaveと標準偏差値Ｔwσとを求め、標準偏差値Ｔwσが予め定められた所定値未満であり、且つ平均値Ｔwaveが現在のサンプリング周期Ｔin未満である場合は、（３）式のモジュロ演算を行い、その演算結果に基づきサンプリング周期Ｔinが平均値Ｔwaveの整数倍に近いと判断すると、サンプリング周期Ｔinを変更する。すなわち、この場合は、通常処理時のサンプリングが周期的に発生しているノイズの影響を受ける可能性が極めて高いので、サンプリング周期Ｔinを変更することでその可能性を解除できる。この場合、演算部７は、前記モジュロ演算の値が「５」になるようにサンプリング周期Ｔinを変更するので、変更後のサンプリング周期Ｔinがノイズ発生周期の平均値Ｔwaveの整数倍とならないように確実に変更することができる。
【００５１】
更に、演算部７は、標準偏差値Ｔwσが前記所定値以上である場合は、ノイズ発生周期Ｔwについて、所定時間幅の階級に属するデータ値の度数分布を求め，サンプリングデータ数と前記階級数とから有意と判断される度数の階級が１つだけ存在する場合には、その階級の中心値を平均値Ｔwaveとして前記モジュロ演算を行う。すなわち、この場合には、上記階級の中心値がノイズ発生周期の平均値であると妥当に見做すことができるので、モジュロ演算の結果によりノイズ発生周期を確実に回避したサンプリングを行うことが可能となる。
【００５２】
加えて、演算部７は、有意と判断される度数の階級が複数存在する場合には、平均値Ｔonaveと標準偏差値Ｔonσとに基づいて連続サンプリング回数Ｒｎを設定する。この場合は、度数分布の結果からは、ノイズの影響を確実に回避するために、サンプリング周期Ｔinについては妥当な変更設定を行うことができないので、平均値Ｔonaveと標準偏差値Ｔonσとから連続サンプリング回数Ｒｎを設定する。
【００５３】
（第２実施形態）
図１７は第２実施形態であり、制御回路２がアラーム出力を行う場合の出力例を示す。制御回路２は、アラーム出力部１６を用いて以下のようにアラーム出力を行う。アラーム出力部１６がアラームデータとして１６ビットのデータを出力する場合に、例えば
ビット０：Ｔin変更アラーム検出  （ノイズデータ例Ａ，Ｓ４２２を実行）
ビット１：Ｒｎ信頼性アラーム検出（ノイズデータ例Ｂ，Ｓ４３０を実行）
ビット２：Ｒｎ変更アラーム検出  （ノイズデータ例Ｃ，Ｓ４１２を実行）
ビット３：Ｒｎ応答時間超過アラーム検出            （Ｓ４３３を実行）
と割当てておき、対応するアラームのビットを「１」にセットすることでアラーム出力を行う。これにより、ユーザはどのようなパターンのノイズが発生しているのかを知ることができる。
【００５４】
すなわち、ノイズデータ例Ａのように、ノイズ周期Ｔｗが入力端子４のデータサンプリング周期Ｔinの整数倍に近い場合には、ノイズの影響を受けて入力データ値を誤認識する可能性が非常に高い。また、ノイズデータ例Ｂのように複数のノイズ周期がある場合は、サンプリング周期Ｔinを変更してノイズの影響を回避することが困難であるから、制御回路２としては連続サンプリング回数Ｒｎを変更して対応するが、必ずしも十分な対応とは言えない。またノイズデータ例Ｃのような場合は、（１）式の計算結果が所定の範囲内にあるためノイズ周期Ｔｗがサンプリング周期Ｔinに比較的近く、且つノイズ持続時間Ｔonの標準偏差値Ｔonσと平均値Ｔonaveが何れも所定値未満であることから、この場合もサンプリング周期Ｔinを変更してノイズの影響を回避することが困難である。結果としてノイズデータ例Ｂと同様に、連続サンプリング回数Ｒｎを変更して対応するが、この場合、ノイズの影響を受ける可能性はより低い。
【００５５】
実際のアラーム出力としては、例えばインバータ装置のパネル面の周波数表示等を行なう表示手段に表示をしたり、リレーやオープンコレクタにて用意されている出力端子にアラーム信号として出力したり、上位機器に対してデータ通信により出力することが可能である。したがって、図１７に示すデータはパラレル／シリアルの何れの形式でも良い。
【００５６】
また、アラーム出力を使用者が通信等にて確認し、ノイズデータ例Ｂの検出がセットされている場合は、制御回路２ではノイズ分析が満足に行なわれていないことが判る。この場合、ノイズ周期Ｔｗ、ノイズ幅Ｔonの各度数分布のデータを通信等により外部に送信し、ホストコンピュータなど上位機器によりノイズの分析を行わせることも可能である。例えば、それぞれのノイズ周期Ｔｗの整数倍と入力端子４のサンプリング周期Ｔinが近いか否かでノイズの影響が及ぶか否かを判断し、サンプリング周期Ｔinや、連続サンプリング回数Ｒｎを変更するかどうかを決定したり、ノイズの影響を受けないようなＴin,Ｒｎを決定することもできる。そして、決定したＴin,Ｒｎを通信にて制御回路２に送信し設定させれば、同様の効果をより高度に得ることができる。
【００５７】
また、同様に、ノイズの検出周期Ｔｗや、入力データＯＮ判定時間，入力データＯＦＦ判定時間若しくはそれらの度数分布データを外部に読み出すことも可能である。斯様に構成すれば、外部に読み出したこれらの情報から上位機器によりサンプリング周期Ｔin，連続サンプリング回数Ｒｎを算出し、その結果をインバータ装置１に書き込むことで、ノイズの影響を受けない入力信号端子処理を実現できる。
【００５８】
以上のように第２実施形態によれば、演算部７は、連続サンプリング回数Ｒｎを設定した場合と、サンプリング周期Ｔinを変更した場合（ノイズデータ例Ａ）と、連続サンプリング回数Ｒｎを変更した場合（ノイズデータ例Ｂ，Ｃ）とについて、外部にアラーム出力を行うようにした。また、後者については、ノイズ発生周期Ｔｗがサンプリング周期Ｔinを含む所定の範囲内にある場合（ノイズデータ例Ｂ）と、ノイズ発生周期Ｔｗが複数存在する場合（ノイズデータ例Ｃ）とで異なるアラームを出力するようにした。したがって、ユーザは、そのアラーム出力結果を参照することで、インバータ装置１が動作している環境下でどのようなノイズが発生しているのかを知ることができ、ノイズ対策等を行うことが可能となる。
【００５９】
（第３実施形態）
図１８及び図１９は第３実施形態を示すものである。第３実施形態のインバータ装置２１では、入力回路５の出力信号がマルチプレクサ２２を介して演算部２に替わる演算部２３に与えられるようになっており、マルチプレクサ２２のもう一方の入力端子には、演算部２３より出力されるデータが与えられている。そして、マルチプレクサ２２の切替え制御は演算部２３が行う。演算部２３は、ノイズ診断のために読み込み、入力データ格納保存部８に記憶させてデータを、入力端子４より入力されるデータに替えてマルチプレクサ２２を介して出力し、自身に入力することで、ノイズ診断を実施した後に再度ノイズ診断を行い、誤検出の回避有無のチェックを行う。
【００６０】
図１９は、演算部２３が入力データ格納保存部８に記憶させて、検証のため出力するデータの一例である。毎時０μから４μ秒の５回連続してデータ「１（ＯＮ）」と認識した場合に、入力端子４のデータをＯＮとする入力処理が行なわれている場合、図１９に示すように、端子認識が「１」のタイミングで本来ＯＦＦであるべきデータをＯＮと認識してしまうことが確認できる。
以上のように第３実施形態によれば、入力端子４を介して信号を入力する経路に替えて、入力データ格納保存部８に記憶させたデータを入力させるマルチプレクサ２２を備えたので、例えば、ノイズ情報に基づいて実際にサンプリング周期Ｔinや連続サンプリング回数Ｒｎを変更した結果により、ノイズの影響を回避できるかどうか等を検証することが可能となる。
【００６１】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると共に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【００６２】
例えば、ノイズ診断等を、インバータ装置１の処理負荷がそれほど高くない電動機６の停止中に行なっても良い。
サンプリング周期Ｔinや、連続読み込み回数Ｒｎ，データ値を確定するための多数決の数ｎ等については適宜変更して良い。また、ノイズ情報を解析するためのデータサンプリング数についても同様である。
例えばステップＳ４６０や（１）式で用いる値については、必ずしも標準偏差値の５倍を加算したものにする必要はなく、適宜変更して良い。
ノイズデータは、デフォルトの信号レベルが「１（ＯＮ）」の場合は、「０（ＯＦＦ）」を対象としても良い。
【符号の説明】
【００６３】
図面中、１はインバータ装置、２は制御回路（サンプリング手段，ノイズ情報検出手段，サンプリング設定手段）、３はインバータ主回路、４は入力端子、６は電動機、７は演算部、８は入力データ格納部（記憶手段）、１６はアラーム出力部（アラーム出力手段）、２２はマルチプレクサ（入力切替え手段）、２３は演算部を示す。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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