(57)【要約】  負荷が変動する負荷変動周期から、その変動による影響を除去するフィルタを生成する負荷変動除去フィルタ設計部（１０３）と、入力信号から、各々が予め定められた期間となっている複数の区間信号を取得する区間信号取得部（１０４）と、複数の区間信号の各々を周波数領域の複数の成分値に変換することで、複数の周波数領域データを生成する周波数領域変換部（１０６）と、複数の周波数領域データの各々において、複数の成分値からキャリア周波数に対応する周波数の成分値を抽出して、抽出された成分値を対応する期間の値とすることで、時系列データを生成するキャリア周波数成分抽出部（１０７）と、時系列データに対してフィルタを適用することで、処理後の時系列データを生成する負荷変動除去フィルタ適用部（１０８）と、処理後の時系列データから、コンデンサの容量を推定するコンデンサ容量推定部（１１０）とを備える。
2019239511.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電源、前記電源からの直流電圧を平滑化するコンデンサ、前記平滑化された直流電圧の供給を受けて交流電圧を生成するインバータ、及び、前記交流電圧の供給を受けて稼働する電気機器を備える機器システムにおける前記コンデンサの容量を推定するコンデンサ容量推定装置であって、
前記電気機器にかかる負荷が変動する周期である負荷変動周期から、前記変動による影響を除去するフィルタを生成するフィルタ設計部と、
前記交流電圧に含まれる、前記インバータを制御するためのＰＷＭ（Ｐｕｌｓｅ  Ｗｉｄｔｈ  Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）信号に同期したキャリア周波数を成分として含む入力信号から、予め定められた期間の区間信号を取得する区間信号取得部と、
前記区間信号から予め定められた時間幅の複数の信号を分割し、前記分割された複数の信号の各々を周波数領域の複数の成分値に変換することで、複数の周波数領域データを生成する周波数領域変換部と、
前記複数の周波数領域データの各々において、前記複数の成分値から前記キャリア周波数に対応する周波数の成分値を抽出して、前記抽出された成分値を、対応する前記抽出された信号に応じた時間の値とすることで、時系列で複数の前記抽出された成分値を示す時系列データを生成するキャリア周波数成分抽出部と、
前記時系列データに対して前記フィルタを適用することで、処理後の時系列データを生成するフィルタ適用部と、
前記処理後の時系列データから、前記コンデンサの容量を推定するコンデンサ容量推定部と、を備えること
を特徴とするコンデンサ容量推定装置。
【請求項２】
前記フィルタは、前記負荷変動周期に対応する周波数の成分を除去するローパスフィルタであること
を特徴とする請求項１に記載のコンデンサ容量推定装置。
【請求項３】
前記入力信号は、前記コンデンサのコンデンサ間電圧を示す信号であること
を特徴とする請求項１又は２に記載のコンデンサ容量推定装置。
【請求項４】
前記入力信号は、前記電源からの電源電流を示す信号であること
を特徴とする請求項１又は２に記載のコンデンサ容量推定装置。
【請求項５】
前記入力信号は、前記インバータの相電圧を示す信号であること
を特徴とする請求項１又は２に記載のコンデンサ容量推定装置。
【請求項６】
前記入力信号は、前記インバータの線間電圧を示す信号であること
を特徴とする請求項１又は２に記載のコンデンサ容量推定装置。
【請求項７】
前記入力信号から、前記負荷が変動する期間である変動期間を取得して、前記負荷変動周期を順次更新する負荷変動周期取得部をさらに備え、
前記フィルタ設計部は、前記負荷変動周期が更新される毎に、前記フィルタを更新し、
前記フィルタ適用部は、前記フィルタが更新される毎に、前記時系列データに対して適用する前記フィルタを更新すること
を特徴とする請求項１から６の何れか一項に記載のコンデンサ容量推定装置。
【請求項８】
前記負荷変動周期取得部は、前記入力信号の変化点を検知することで、前記負荷変動周期を取得すること
を特徴とする請求項７に記載のコンデンサ容量推定装置。
【請求項９】
前記負荷変動周期取得部は、前記入力信号から取得された前記変動期間が、前記負荷変動周期で示される期間よりも長い場合に、前記負荷変動周期が前記入力信号から取得された前記変動期間を示すように、前記負荷変動周期を更新すること
を特徴とする請求項７又は８に記載のコンデンサ容量推定装置。
【請求項１０】
前記コンデンサ容量推定部は、前記処理後の時系列データで特定される特徴量が大きいほど、前記コンデンサの容量が小さくなるように、前記コンデンサの容量を推定すること
を特徴とする請求項１から９の何れか一項に記載のコンデンサ容量推定装置。
【請求項１１】
電動機システム、前記電動機システムから動力の提供を受けて動作する機器及びコンデンサ容量推定装置を備える自動車制御システムであって、
前記電動機システムは、
電源と、
前記電源からの直流電圧を平滑化するコンデンサと、
前記平滑化された直流電圧の供給を受けて交流電圧を生成するインバータと、
前記交流電圧の供給を受けて駆動する電動機と、を備え、
前記コンデンサ容量推定装置は、
前記電動機にかかる負荷が変動する周期である負荷変動周期から、前記変動による影響を除去するフィルタを生成するフィルタ設計部と、
前記交流電圧に含まれる、前記インバータを制御するためのＰＷＭ（Ｐｕｌｓｅ  Ｗｉｄｔｈ  Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）信号に同期したキャリア周波数を成分として含む入力信号から、予め定められた期間の区間信号を取得する区間信号取得部と、
前記区間信号から予め定められた時間幅の複数の信号を分割し、前記分割された複数の信号の各々を周波数領域の複数の成分値に変換することで、複数の周波数領域データを生成する周波数領域変換部と、
前記複数の周波数領域データの各々において、前記複数の成分値から前記キャリア周波数に対応する周波数の成分値を抽出して、前記抽出された成分値を、対応する前記抽出された信号に応じた時間の値とすることで、時系列で複数の前記抽出された成分値を示す時系列データを生成するキャリア周波数成分抽出部と、
前記時系列データに対して前記フィルタを適用することで、処理後の時系列データを生成するフィルタ適用部と、
前記処理後の時系列データから、前記コンデンサの容量を推定するコンデンサ容量推定部と、を備えること
を特徴とする自動車制御システム。
【請求項１２】
電動機システム、前記電動機システムから動力の提供を受けて動作する機器及びコンデンサ容量推定装置を備えるＦＡ（Ｆａｃｔｏｒｙ  Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ）システムであって、
前記電動機システムは、
電源と、
前記電源からの直流電圧を平滑化するコンデンサと、
前記平滑化された直流電圧の供給を受けて交流電圧を生成するインバータと、
前記交流電圧の供給を受けて駆動する電動機と、を備え、
前記コンデンサ容量推定装置は、
前記電動機にかかる負荷が変動する周期である負荷変動周期から、前記変動による影響を除去するフィルタを生成するフィルタ設計部と、
前記交流電圧に含まれる、前記インバータを制御するためのＰＷＭ（Ｐｕｌｓｅ  Ｗｉｄｔｈ  Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）信号に同期したキャリア周波数を成分として含む入力信号から、予め定められた期間の区間信号を取得する区間信号取得部と、
前記区間信号から予め定められた時間幅の複数の信号を分割し、前記分割された複数の信号の各々を周波数領域の複数の成分値に変換することで、複数の周波数領域データを生成する周波数領域変換部と、
前記複数の周波数領域データの各々において、前記複数の成分値から前記キャリア周波数に対応する周波数の成分値を抽出して、前記抽出された成分値を、対応する前記抽出された信号に応じた時間の値とすることで、時系列で複数の前記抽出された成分値を示す時系列データを生成するキャリア周波数成分抽出部と、
前記時系列データに対して前記フィルタを適用することで、処理後の時系列データを生成するフィルタ適用部と、
前記処理後の時系列データから、前記コンデンサの容量を推定するコンデンサ容量推定部と、を備えること
を特徴とするＦＡシステム。
【請求項１３】
電源、前記電源からの直流電圧を平滑化するコンデンサ、前記平滑化された直流電圧の供給を受けて交流電圧を生成するインバータ、及び、前記交流電圧の供給を受けて稼働する電気機器を備える機器システムにおける前記コンデンサの容量を推定するコンデンサ容量推定方法であって、
前記電気機器にかかる負荷が変動する周期である負荷変動周期から、前記変動による影響を除去するフィルタを生成し、
前記交流電圧に含まれる、前記インバータを制御するためのＰＷＭ（Ｐｕｌｓｅ  Ｗｉｄｔｈ  Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）信号に同期したキャリア周波数を成分として含む入力信号から、予め定められた期間の区間信号を取得し、
前記区間信号から予め定められた時間幅の複数の信号を分割し、前記分割された複数の信号の各々を周波数領域の複数の成分値に変換することで、複数の周波数領域データを生成し、
前記複数の周波数領域データの各々において、前記複数の成分値から前記キャリア周波数に対応する周波数の成分値を抽出して、前記抽出された成分値を、対応する前記抽出された信号に応じた時間の値とすることで、時系列で複数の前記抽出された成分値を示す時系列データを生成し、
前記時系列データに対して前記フィルタを適用することで、処理後の時系列データを生成し、
前記処理後の時系列データから、前記コンデンサの容量を推定すること
を特徴とするコンデンサ容量推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンデンサ容量推定装置、自動車制御システム、ＦＡ（Ｆａｃｔｏｒｙ  Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ）システム及びコンデンサ容量推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、自動運転又は電気自動車といった高度な運転制御システム、及び、ＦＡによる生産自動化の技術が発展しており、それらを構成する機器の保守が重要となっている。これらの機器の稼働率を向上させるためにも、機器をオンタイムで監視し、劣化又は故障といった不具合の兆候を事前に取得する状態監視による保全が求められる。【０００３】
このような状態監視保全を行う技術の一つとして、交流から直流に整流した電源電圧を平滑化する平滑コンデンサの状態監視技術が考えられている。この状態監視技術は、コンデンサの容量を監視し、その経年劣化による容量減少を推定する。【０００４】
コンデンサの容量をオンタイムで監視し、その劣化を診断するにあたって、その精度を担保するためには、機器に接続される負荷の変動を考慮した容量の推定を行わなければいけない。【０００５】
例えば、特許文献１は、可変直流電流を作成するコンバータと、可変周波数電力を生成し、電動機に供給するインバータと、可変直流電圧を平滑化するために設置されたコンデンサとからなる回路において、一定時間毎にコンデンサの両端電圧のリップル電圧のピークホールド値を閾値判定することで、コンデンサの容量劣化の監視をオンタイムで実行している。【０００６】
また、特許文献１は、電動機の負荷を考慮した推定を行うために、電動機の負荷電流を計測し、負荷電流の変化と、閾値とを事前に対応付けておき、閾値判定をする際に負荷電流を参照して対応した閾値を使う方法をとっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開平１１−１６０３７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１は、コンデンサの両端電圧のリップル電圧を微分した値を特徴量として、劣化を判定するために使用している。このため、負荷の変動による特徴量の変化を考慮するために、電動機の負荷電流を容量測定とは別に計測する必要があるといった課題がある。【０００９】
そこで、本発明の１又は複数の態様は、負荷に対応する物理量を計測することなく、コンデンサの容量を監視できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の一態様に係るコンデンサ容量推定装置は、電源、前記電源からの直流電圧を平滑化するコンデンサ、前記平滑化された直流電圧の供給を受けて交流電圧を生成するインバータ、及び、前記交流電圧の供給を受けて稼働する電気機器を備える機器システムにおける前記コンデンサの容量を推定するコンデンサ容量推定装置であって、前記電気機器にかかる負荷が変動する周期である負荷変動周期から、前記変動による影響を除去するフィルタを生成するフィルタ設計部と、前記交流電圧に含まれる、前記インバータを制御するためのＰＷＭ（Ｐｕｌｓｅ  Ｗｉｄｔｈ  Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）信号に同期したキャリア周波数を成分として含む入力信号から、予め定められた期間の区間信号を取得する区間信号取得部と、前記区間信号から予め定められた時間幅の複数の信号を分割し、前記分割された複数の信号の各々を周波数領域の複数の成分値に変換することで、複数の周波数領域データを生成する周波数領域変換部と、前記複数の周波数領域データの各々において、前記複数の成分値から前記キャリア周波数に対応する周波数の成分値を抽出して、前記抽出された成分値を、対応する前記抽出された信号に応じた時間の値とすることで、時系列で複数の前記抽出された成分値を示す時系列データを生成するキャリア周波数成分抽出部と、前記時系列データに対して前記フィルタを適用することで、処理後の時系列データを生成するフィルタ適用部と、前記処理後の時系列データから、前記コンデンサの容量を推定するコンデンサ容量推定部と、を備えることを特徴とする。【００１１】
本発明の一態様に係る自動車制御システムは、電動機システム、前記電動機システムから動力の提供を受けて動作する機器及びコンデンサ容量推定装置を備える自動車制御システムであって、前記電動機システムは、電源と、前記電源からの直流電圧を平滑化するコンデンサと、前記平滑化された直流電圧の供給を受けて交流電圧を生成するインバータと、前記交流電圧の供給を受けて駆動する電動機と、を備え、前記コンデンサ容量推定装置は、前記電動機にかかる負荷が変動する周期である負荷変動周期から、前記変動による影響を除去するフィルタを生成するフィルタ設計部と、前記交流電圧に含まれる、前記インバータを制御するためのＰＷＭ信号に同期したキャリア周波数を成分として含む入力信号から、予め定められた期間の区間信号を取得する区間信号取得部と、前記区間信号から予め定められた時間幅の複数の信号を分割し、前記分割された複数の信号の各々を周波数領域の複数の成分値に変換することで、複数の周波数領域データを生成する周波数領域変換部と、前記複数の周波数領域データの各々において、前記複数の成分値から前記キャリア周波数に対応する周波数の成分値を抽出して、前記抽出された成分値を、対応する前記抽出された信号に応じた時間の値とすることで、時系列で複数の前記抽出された成分値を示す時系列データを生成するキャリア周波数成分抽出部と、前記時系列データに対して前記フィルタを適用することで、処理後の時系列データを生成するフィルタ適用部と、前記処理後の時系列データから、前記コンデンサの容量を推定するコンデンサ容量推定部と、を備えることを特徴とする。【００１２】
本発明の一態様に係るＦＡシステムは、電動機システム、前記電動機システムから動力の提供を受けて動作する機器及びコンデンサ容量推定装置を備えるＦＡ（Ｆａｃｔｏｒｙ  Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ）システムであって、前記電動機システムは、電源と、前記電源からの直流電圧を平滑化するコンデンサと、前記平滑化された直流電圧の供給を受けて交流電圧を生成するインバータと、前記交流電圧の供給を受けて駆動する電動機と、を備え、前記コンデンサ容量推定装置は、前記電動機にかかる負荷が変動する周期である負荷変動周期から、前記変動による影響を除去するフィルタを生成するフィルタ設計部と、前記交流電圧に含まれる、前記インバータを制御するためのＰＷＭ信号に同期したキャリア周波数を成分として含む入力信号から、予め定められた期間の区間信号を取得する区間信号取得部と、前記区間信号から予め定められた時間幅の複数の信号を分割し、前記分割された複数の信号の各々を周波数領域の複数の成分値に変換することで、複数の周波数領域データを生成する周波数領域変換部と、前記複数の周波数領域データの各々において、前記複数の成分値から前記キャリア周波数に対応する周波数の成分値を抽出して、前記抽出された成分値を、対応する前記抽出された信号に応じた時間の値とすることで、時系列で複数の前記抽出された成分値を示す時系列データを生成するキャリア周波数成分抽出部と、前記時系列データに対して前記フィルタを適用することで、処理後の時系列データを生成するフィルタ適用部と、前記処理後の時系列データから、前記コンデンサの容量を推定するコンデンサ容量推定部と、を備えることを特徴とする。【００１３】
本発明の一態様に係るコンデンサ容量推定方法は、電源、前記電源からの直流電圧を平滑化するコンデンサ、前記平滑化された直流電圧の供給を受けて交流電圧を生成するインバータ、及び、前記交流電圧の供給を受けて稼働する電気機器を備える機器システムにおける前記コンデンサの容量を推定するコンデンサ容量推定方法であって、前記電気機器にかかる負荷が変動する周期である負荷変動周期から、前記変動による影響を除去するフィルタを生成し、前記交流電圧に含まれる、前記インバータを制御するためのＰＷＭ信号に同期したキャリア周波数を成分として含む入力信号から、予め定められた期間の区間信号を取得し、前記区間信号から予め定められた時間幅の複数の信号を分割し、前記分割された複数の信号の各々を周波数領域の複数の成分値に変換することで、複数の周波数領域データを生成し、前記複数の周波数領域データの各々において、前記複数の成分値から前記キャリア周波数に対応する周波数の成分値を抽出して、前記抽出された成分値を、対応する前記抽出された信号に応じた時間の値とすることで、時系列で複数の前記抽出された成分値を示す時系列データを生成し、前記時系列データに対して前記フィルタを適用することで、処理後の時系列データを生成し、前記処理後の時系列データから、前記コンデンサの容量を推定することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の１又は複数の態様によれば、負荷に対応する物理量を計測することなく、コンデンサの容量を監視することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】実施の形態１〜３に係るコンデンサ容量推定装置の構成を概略的に示すブロック図である。
【図２】（Ａ）及び（Ｂ）は、ハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図３】電動機システムの構成例を示す概略図である。
【図４】負荷変動周期を算出する動作を示すフローチャートである。
【図５】負荷変動周期の一例を示す概略図である。
【図６】（Ａ）及び（Ｂ）は、負荷変動周期を求めるための説明図である。
【図７】脈動負荷の周期を算出する動作を示すフローチャートである。
【図８】（Ａ）〜（Ｃ）は、区間信号から３次元の周波数スペクトログラムを求めるための説明図である。
【図９】キャリア周波数の時系列データの一例を示す概略図である。
【図１０】コンデンサの容量変化に対する、キャリア周波数の成分値の違いを示すグラフである。
【図１１】コンデンサの容量と、キャリア周波数の成分値との関係を示すグラフである。
【図１２】自動車制御システム又はＦＡシステムを示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係るコンデンサ容量推定装置１００の構成を概略的に示すブロック図である。
コンデンサ容量推定装置１００は、負荷変動周期取得部１０１と、負荷変動周期記憶部１０２と、負荷変動除去フィルタ設計部１０３と、区間信号取得部１０４と、区間信号記憶部１０５と、周波数領域変換部１０６と、キャリア周波数成分抽出部１０７と、負荷変動除去フィルタ適用部１０８と、容量推定モデル記憶部１０９と、コンデンサ容量推定部１１０とを備える。
【００１７】
負荷変動周期取得部１０１は、入力信号から負荷変動周期を取得する。負荷変動周期は、後述する電動機にかかる負荷が変動する周期である。例えば、負荷変動周期取得部１０１は、後述するコンデンサ間電圧を示す信号を入力信号として、その信号の負荷変動周期を算出する。または、負荷変動周期取得部１０１は、負荷変動周期記憶部１０２に事前に記憶されている負荷変動周期を読み込むことで、負荷変動周期を取得する。取得された負荷変動周期は、負荷変動除去フィルタ設計部１０３に提供される。
【００１８】
負荷変動周期記憶部１０２は、負荷変動周期を記憶する。負荷変動周期記憶部１０２に記憶されている負荷変動周期は、負荷変動周期取得部１０１で算出されてもよく、予め記憶されていてもよい。
負荷変動除去フィルタ設計部１０３は、負荷変動周期取得部１０１から提供された負荷変動周期から、負荷の変動による影響を除去するフィルタ、言い換えると、負荷変動による短期的な信号の変動を除去するフィルタを生成するフィルタ設計部である。具体的には、負荷変動除去フィルタ設計部１０３は、負荷変動周期取得部１０１から提供された負荷変動周期に対応する周波数よりも低い周波数の信号を通過させるフィルタを生成する。
【００１９】
区間信号取得部１０４は、コンデンサ間電圧を示す信号を入力信号として、後述するコンデンサの容量を推定する時間間隔の長さに相当する信号を、区間信号として取得する。例えば、区間信号取得部１０４は、入力信号を区間信号記憶部１０５にバッファしておき、予め定められた期間の入力信号がバッファされると、そのバッファされた入力信号を区間信号として、周波数領域変換部１０６に提供する。
区間信号記憶部１０５は、区間信号を記憶する。
【００２０】
周波数領域変換部１０６は、区間信号取得部１０４から提供された区間信号を複数の信号に分割し、その複数の信号の各々を周波数領域の複数の成分値に変換することで、複数の周波数領域データを生成する。例えば、周波数領域変換部１０６は、区間信号取得部１０４から提供された区間信号を周波数変換し、周波数領域データとしての３次元の周波数スペクトログラムを生成する。ここでの成分値は、信号を周波数変換した後の周波数ビンである。
【００２１】
キャリア周波数成分抽出部１０７は、周波数領域変換部１０６で生成された複数の周波数領域データの各々において、複数の成分値からキャリア周波数に対応する周波数の成分値を抽出して、抽出された成分値を、対応する信号に応じた時間の値とすることで、時系列で複数の抽出された成分値を示す時系列データを生成する。具体的には、キャリア周波数成分抽出部１０７は、周波数領域変換部１０６から提供された周波数スペクトログラムからインバータ１５３のＰＷＭ（Ｐｕｌｓｅ  Ｗｉｄｔｈ  Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）信号のキャリア周波数に対応する周波数の成分を抽出し、対応する区間信号に対応する期間におけるキャリア周波数成分の時系列データを生成する。キャリア周波数は、インバータのスイッチング素子のオンとオフの周波数であり、ＰＷＭ信号に同期している。
【００２２】
負荷変動除去フィルタ適用部１０８は、時系列データに対して、負荷変動除去フィルタ設計部１０３で生成されたフィルタを適用することで、処理後の時系列データを生成するフィルタ適用部である。具体的には、負荷変動除去フィルタ適用部１０８は、負荷変動除去フィルタ設計部１０３が作成したフィルタと、キャリア周波数成分抽出部１０７が抽出したキャリア周波数成分の時系列データを受け取り、その時系列データにフィルタを適用する。フィルタ適用後の時系列データは、キャリア周波数成分抽出部１０７で抽出された成分値から、負荷変動による短期的な信号の変動による影響が除去された値を示す。
【００２３】
容量推定モデル記憶部１０９は、キャリア周波数成分抽出部１０７で生成されたキャリア周波数成分の時系列データを構成する値を特徴量として用いて、教師データを生成し、学習された推定モデルを記憶する。
コンデンサ容量推定部１１０は、負荷変動除去フィルタ適用部１０８からフィルタ適用後の時系列データの提供を受け、その時系列データを構成する値を特徴量としてコンデンサ容量を推定する。
【００２４】
以上に記載された負荷変動周期取得部１０１、負荷変動除去フィルタ設計部１０３、区間信号取得部１０４、周波数領域変換部１０６、キャリア周波数成分抽出部１０７、負荷変動除去フィルタ適用部１０８及びコンデンサ容量推定部１１０の一部又は全部は、例えば、図２（Ａ）に示されているように、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔｓ）又はＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）等の処理回路１３０で構成することができる。
【００２５】
また、負荷変動周期取得部１０１、負荷変動除去フィルタ設計部１０３、区間信号取得部１０４、周波数領域変換部１０６、キャリア周波数成分抽出部１０７、負荷変動除去フィルタ適用部１０８及びコンデンサ容量推定部１１０の一部又は全部は、例えば、図２（Ｂ）に示されているように、メモリ１３１と、メモリ１３１に格納されているプログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等のプロセッサ１３２とにより構成することができる。このようなプログラムは、ネットワークを通じて提供されてもよく、また、記録媒体に記録されて提供されてもよい。即ち、このようなプログラムは、例えば、プログラムプロダクトとして提供されてもよい。
【００２６】
なお、負荷変動周期記憶部１０２、区間信号記憶部１０５及び容量推定モデル記憶部１０９は、揮発性のメモリ又は不揮発性のメモリにより構成することができる。
【００２７】
コンデンサ容量推定装置１００は、機器システムにおいて推定を行う。機器システムにおいて稼動する電気機器は、インバータから交流電圧の供給を受けて稼動する機器であり、一例として、電動機（モータ）、無停電電源装置、放電灯安定器、誘導加熱用高周波電力発生装置又は高周波電力発生装置等がある。本実施の形態では、電気機器として電動機を例として説明する。コンデンサ容量推定装置１００は、図３に示されているような電動機システム１５０において推定を行う。
電動機システム１５０は、直流電圧を出力する電源１５１と、その直流電圧を平滑化するコンデンサ１５２と、平滑化された直流電圧の供給を受けて、可変周波数の交流電圧を生成するインバータ１５３と、その交流電圧の供給を受けて駆動する電動機１５４とを備える。
【００２８】
ここで、電源１５１は、直流電圧を出力しても、交流電圧を整流器によって直流電圧に変換してもよい。
なお、電動機１５４は、動力を発生し、その動力を図示しない機器に提供する。
【００２９】
以下では、電動機システム１５０を構成するコンデンサ１５２の容量を推定するコンデンサ容量推定装置１００の具体的な動作について説明する。
コンデンサ容量推定装置１００は、コンデンサ１５２の両端電圧Ｖｄｃをもとに、その容量を推定する。
【００３０】
負荷変動周期取得部１０１は、電動機１５４の負荷が変動する周期である負荷変動周期を取得する。
もっとも単純な負荷変動周期の取得方法は、予め後述する処理によって、電動機１５４の負荷変動周期を測定及び算出し、負荷変動周期記憶部１０２に記憶させておき、その値を読み込むようにすればよい。または、負荷変動周期取得部１０１が、負荷変動周期を算出する処理を定期的に実行し、必要に応じて、負荷変動周期記憶部１０２に記憶されている負荷変動周期を更新するようにしてもよい。
【００３１】
負荷変動周期を予め記憶しておき、その負荷変動周期を更新しない場合は、フィルタの設計が最初の一度だけで済み、以降の実行が不要となるため、計算コストを削減することができる。
他方、定期的に負荷変動周期を算出して、記憶している負荷変動周期を更新する場合は、計算コストはかかるが、実際の機器の稼働状況に合わせた負荷変動周期を取得できるため、より正確に負荷によるキャリア周波数成分の時系列データの変動を除去することができる。
【００３２】
図４は、負荷変動周期を算出する動作を示すフローチャートである。
負荷変動周期取得部１０１は、入力信号を一定の時間間隔で区切ることで、部分信号を生成する（Ｓ１０）。
負荷変動周期取得部１０１は、生成された部分信号と、一つ前に生成した部分信号である過去部分信号との類似度を算出する（Ｓ１１）。
【００３３】
負荷変動周期取得部１０１は、算出された類似度を閾値で判定することにより、入力信号の変化点を検知する（Ｓ１２）。具体的には、算出された類似度が、予め定められた値（閾値）よりも小さくなった場合に、負荷変動周期取得部１０１は、入力信号に変化点があったと検知する。
【００３４】
負荷変動周期取得部１０１は、変化点を検知したか否かを判断する（Ｓ１３）。変化点を検知した場合（Ｓ１３でＹｅｓ）には、処理はステップＳ１４に進み、変化点を検知しない場合（Ｓ１３でＮｏ）には、処理はステップＳ１６に進む。
【００３５】
ステップＳ１４では、負荷変動周期取得部１０１は、検知された変化点が１個目の変化点である第１変化点であるか否かを判断する。検知された変化点が第１変化点である場合（Ｓ１４でＹｅｓ）には、処理はステップＳ１５に進み、検知された変化点が第１変化点ではない場合（Ｓ１４でＮｏ）には、処理はステップＳ１７に進む。
【００３６】
ステップＳ１５では、負荷変動周期取得部１０１は、第１変化点が検知された時刻である第１時刻を示す第１時刻情報を記憶する。そして、処理はステップＳ１６に進む。
ステップＳ１６では、負荷変動周期取得部１０１は、過去部分信号を更新する。具体的には、負荷変動周期取得部１０１は、過去部分信号を、ステップＳ１０で生成された部分信号で更新する。そして、処理はステップＳ１０に戻る。
【００３７】
一方、ステップＳ１７では、検知された変化点が第１変化点ではない場合には、検知された変化点は、２個目の変化点である第２変化点であるため、負荷変動周期取得部１０１は、第２変化点が検知された時刻である第２時刻を示す第２時刻情報を記憶する。
【００３８】
そして、負荷変動周期取得部１０１は、第１時刻情報で示される第１時刻と、第２時刻情報で示される第２時刻との差から、負荷変動周期を算出する（Ｓ１８）。
負荷変動周期取得部１０１は、算出された負荷変動周期を負荷変動周期記憶部１０２に記憶させる（Ｓ１９）。
以上のように、負荷変動周期取得部１０１は、入力信号の変化点を検知することで、負荷が変動する期間である変動期間により、負荷変動周期を取得することができる。
【００３９】
図５は、負荷変動周期の一例を示す概略図である。
負荷変動周期取得部１０１に入力される、コンデンサ１５２の両端電圧Ｖｄｃを示す入力信号が、図５のように得られた場合は、負荷変動周期取得部１０１は、第１変化点Ｐ１及び第２変化点Ｐ２の期間Ｔを求め、この期間Ｔを負荷変動周期として取得する。
【００４０】
なお、ステップＳ１９では、負荷変動周期取得部１０１は、負荷変動周期記憶部１０２に既に記憶されている負荷変動周期よりも、ステップＳ１８で算出された負荷変動周期が長い場合に、負荷変動周期記憶部１０２に既に記憶されている負荷変動周期を、ステップＳ１８で算出された負荷変動周期で更新することが望ましい。このような更新を行うことで、負荷変動除去フィルタ適用部１０８は、全ての負荷によるキャリア周波数成分の時系列データの変動を除去することができる。
【００４１】
図４に示されているフローチャートでは、負荷変動周期取得部１０１は、ステップＳ１１での類似度の算出を、動的時間伸縮法（ＤＴＷ：Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｔｉｍｅ  Ｗａｒｐｉｎｇ）アルゴリズムを用いて行っているが、それ以外のアルゴリズムを用いて、類似度の算出を行ってもよい。
例えば、負荷変動周期取得部１０１は、部分信号と、過去部分信号との相互相関を使って、変化点を検知してもよい。
また、負荷変動周期取得部１０１は、時系列に沿って複数生成した部分信号を集合した部分空間の距離を評価する特異スペクトル変化法を用いて、変化度を検出し、変化度が予め定められた値を超えた場合に、変化点を検知したとすることも可能である。
【００４２】
なお、図４に示されている例では、負荷変動周期の算出を一度しか行っていないが、負荷変動周期取得部１０１は、負荷変動周期の算出処理を繰り返し実行して、その値を更新し、機器に応じた負荷変動周期を取得してもよい。
ここでの負荷変動周期は、自動車であれば、例えば、ハンドルを転舵してカーブする際に生じる操舵トルクの変化時間を示し、金属部品加工機であれば、例えば、金属を加工するために金属と接触して負荷を掛けている時間等を示す。
【００４３】
上述の例のような、大きさが一定時間毎に変化するような負荷変動のほかに、電動機１５４の回転及びその先に接続する機器の動作に応じて周期的に負荷が脈動する脈動負荷が発生する場合もある。そのような場合には、負荷変動周期取得部１０１は、図６（Ａ）及び（Ｂ）に示すように、入力信号に対してローパスフィルタを適用して、キャリア周波数成分を除去したのち、その期間Ｔを求めることになる。
【００４４】
図７は、脈動負荷の周期を算出する動作を示すフローチャートである。
負荷変動周期取得部１０１は、入力信号に対してローパスフィルタを適用し、キャリア周波数成分を除去する（Ｓ２０）。
【００４５】
負荷変動周期取得部１０１は、ローパスフィルタ適用後の入力信号を周波数領域へ変換する（Ｓ２１）。
負荷変動周期取得部１０１は、周波数領域へ変換された変換後の信号から、基本周波数を抽出する（Ｓ２２）。
そして、負荷変動周期取得部１０１は、基本周波数の逆数を負荷変動周期として求め、求められた負荷変動周期を負荷変動周期記憶部１０２に記憶させる（Ｓ２３）。
【００４６】
ここで、負荷変動周期取得部１０１は、ローパスフィルタの適用後の入力信号に対して、基本周波数から負荷変動周期を求めるのではなく、図４に示されているフローチャートと同様に、入力信号の類似度から、負荷変動周期を求めてもよい。その場合、負荷変動周期取得部１０１は、２つの変化点の時間差から負荷変動周期を算出するのではなく、部分信号の類似度が最も高くなる期間を負荷変動周期として算出する。
【００４７】
負荷変動除去フィルタ設計部１０３は、負荷変動周期取得部１０１から提供された負荷変動周期をもとに、負荷変動除去フィルタ適用部１０８においてキャリア周波数成分抽出部１０７から提供される時系列データに適用するフィルタの設計を行う。設計されるフィルタは、電動機１５４の負荷の変動による時系列データの変動を除去するために使用される。そのため、負荷変動除去フィルタ設計部１０３は、負荷変動周期の逆数である負荷変動周波数の成分を除去するローパスフィルタを設計し、負荷変動除去フィルタ適用部１０８にそのローパスフィルタを示すフィルタ情報を提供する。例えば、このローパスフィルタは、負荷変動周波数が阻止帯域に含まれるように設計するとよい。
【００４８】
なお、負荷変動除去フィルタ設計部１０３は、負荷変動周期取得部１０１から提供された負荷変動周期に変化がない場合に、新たにフィルタの設計をせず前回のフィルタ情報をそのまま負荷変動除去フィルタ適用部１０８に提供してもよい。そうすることで、フィルタの設計に掛かる計算コストを削減することができる。
【００４９】
一方、負荷変動周期取得部１０１が負荷変動周期を逐次更新する場合、負荷変動除去フィルタ設計部１０３は、負荷変動周期が変化する毎にフィルタを再設計することが望ましい。これにより、負荷変動周期が変化したとしても、それに対応したフィルタを構築することができ、後段の負荷変動除去フィルタ適用部１０８においてキャリア周波数成分の時系列データから負荷による変動をより正確に除去することが可能となる。
【００５０】
区間信号取得部１０４は、入力信号を区間信号記憶部１０５に記憶させて、記憶された信号の内、コンデンサの容量を推定する時間間隔の長さに相当する信号を区間信号として取得する。取得された区間信号は、周波数領域変換部１０６に提供される。区間信号とする時間間隔は、実時間で定めた一定時間であってもよい。また、その時間間隔は、後段で周波数変換を行うことを考慮して、入力信号で示される、コンデンサ１５２の両端電圧Ｖｄｃのサンプリング単位で２の累乗の倍数となるような時間間隔であってもよい。
【００５１】
周波数領域変換部１０６は、区間信号取得部１０４から提供された区間信号を、周波数領域に変換する。周波数領域への変換には、短時間フーリエ変換が用いられる。
具体的には、周波数領域変換部１０６は、図８（Ａ）に示されているように、時間間隔Ｔｃの区間信号ＰＳを一定の時間幅ＦＴの複数のフレームに分割する。なお、図８（Ａ）の横軸は、時間（ｔ）であり、縦軸は、コンデンサ両端電圧（Ｖｄｃ）である。
そして、周波数領域変換部１０６は、図８（Ｂ）に示されているように、各フレームに対してフーリエ変換を適用することで、周波数毎の成分値を算出する。図８（Ｂ）の横軸は、周波数（ｆ）であり、縦軸は、成分値（ｐ）である。ここでの成分値は、周波数スペクトルである。
さらに、周波数領域変換部１０６は、図８（Ｃ）に示されているように、時間、周波数値及び成分値からなる３次元の周波数スペクトログラムを生成し、その周波数スペクトグラムをキャリア周波数成分抽出部１０７に提供する。
【００５２】
なお、フレームに分割する時間幅ＦＴは、例えば、フーリエ変換に高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を用いる場合では、サンプリング単位で２の累乗に対応する時間幅であればよい。
また、区間信号ＰＳを分割するときに、前のフレームに一部が重複するようにフレームの分割を行ってもよい。
【００５３】
キャリア周波数成分抽出部１０７は、周波数領域変換部１０６から提供された周波数スペクトログラムから、キャリア周波数成分及びその高調波成分に対応する成分値を抽出する。
具体的には、キャリア周波数成分抽出部１０７は、周波数スペクトログラムから、周波数値がキャリア周波数及びその整数倍となる成分値だけを抽出する。そして、キャリア周波数成分抽出部１０７は、抽出された成分値を対応する周波数値と対応付けた時系列データを生成し、その時系列データを負荷変動除去フィルタ適用部１０８に提供する。
図９は、キャリア周波数ｆｃの時系列データの一例を示す概略図である。
図９に示されているように、時系列データでは、キャリア周波数ｆｃの成分値が、時系列に従って示されている。
【００５４】
なお、上記ではキャリア周波数及びその高調波成分のみの成分値に着目しているが、キャリア周波数成分抽出部１０７は、一定の周波数幅を取り、周辺の周波数値を含めた成分値を多次元の配列として抽出してもよい。ＰＷＭ信号を構成する搬送波及び信号波の組み合わせ条件によっては、高調波成分に成分値がなくなり、側帯波に成分値が現れることがある。このため、キャリア周波数成分抽出部１０７が幅を持って成分値を抽出することで、そのような構成の差異に影響を受けることなくキャリア周波数に係る特徴を示す成分値を抽出することができる。
【００５５】
負荷変動除去フィルタ適用部１０８は、負荷変動除去フィルタ設計部１０３から提供されたフィルタ情報で示されるフィルタを用いて、キャリア周波数成分抽出部１０７から提供された、キャリア周波数成分の時系列データから、負荷による変動を除去する。例えば、負荷変動除去フィルタ適用部１０８は、その時系列データに対応する信号に対して、ローパスフィルタを適用すればよい。これにより、コンデンサ容量推定部１１０において容量を推定する際に使用する特徴量から、負荷変動による短期的な変動を除去し、コンデンサ１５２の容量劣化による変動のみを抽出することができる。このため、コンデンサ容量推定部１１０は、容量の推定を精度良く行うことができる。
【００５６】
容量推定モデル記憶部１０９は、コンデンサ１５２の容量を推定するための容量推定モデルを記憶する。推定器は、例えば、サポートベクタマシン回帰と呼ばれるアルゴリズムを使用する。サポートベクタマシン回帰は、２つのクラスを識別する識別平面を学習する際に、サポートベクタを用いて２クラス間の距離を最大化するという考えに基づくサポートベクタマシンというアルゴリズムを回帰問題に適用したものである。そして、容量推定モデル記憶部１０９は、例えば、サポートベクタマシン回帰のアルゴリズムを用いて学習され構築された推定モデルの情報、言い換えると、回帰超平面の構成に必要なサンプルであるサポートベクタの情報、又は、回帰平面を表す式の回帰係数パラメータの情報を記憶する。
【００５７】
具体的には、サポートベクタマシン回帰等を用いて回帰平面を学習することで、下記の（１）式で示される推定関数式が求められる。
Ｃ＝Ｆ（ｘ）                                              （１）
ここで、Ｃは、コンデンサ１５２の容量の推定値を示し、Ｆは、学習された回帰平面を示す関数、ｘは、特徴量を示す。
【００５８】
推定モデルの情報としては、上記の関数Ｆを構成するための情報である。
例えば、関数Ｆがｎ次関数（ｎは、２以上の整数）である場合は、下記の（２）式の係数が、推定モデルの情報である。
Ｆ＝ａ＿０＋ａ＿１×ｘ＋ａ＿２×ｘ２＋ａ＿３×ｘ３＋・・・＋ａ＿ｎ×ｘｎ
（２）
なお、係数は、ａ＿０、ａ＿１、ａ＿２、ａ＿３、・・・、ａ＿ｎである。
また、回帰平面（回帰曲線）を再構築するのに必要なサポートベクタの情報等も、推定モデルの情報として記憶される。
【００５９】
コンデンサ容量推定部１１０は、負荷変動除去フィルタ適用部１０８から提供される、フィルタ適用後のキャリア周波数の時系列データを構成する値を特徴量として、コンデンサ１５２の容量を特定（推定）するコンデンサ容量特定部である。例えば、コンデンサ容量推定部１１０は、容量推定モデル記憶部１０９に記憶されている容量推定モデルを用いて、特徴量からコンデンサ１５２の容量を推定する。
なお、ここでは、フィルタ適用後のキャリア周波数の時系列データを構成する値を平均化した値を特徴量としている。
【００６０】
図１０は、コンデンサの容量変化に対する、キャリア周波数の成分値の違いを示すグラフである。
図１０の横軸は、周波数を示し、その縦軸は、周波数毎の成分値（単位：ｄＢ）を示す。図１０は、周波数２０ｋＨｚ付近の成分値を抜き出したものであり、コンデンサ１５２の容量が１００％、９０％及び８０％であるときの成分値を示している。
図１０に示されているように、コンデンサ１５２の容量が減少するほど、コンデンサ両端電圧Ｖｄｃのキャリア周波数の成分値は、増加する傾向にある。
【００６１】
図１１は、コンデンサ１５２の容量と、キャリア周波数の成分値との関係を示すグラフである。
図１１の横軸は、コンデンサ１５２の容量を示し、その縦軸は、容量毎の成分値（単位：ｄＢ）を示す。
図１１に示されているように、キャリア周波数の成分値は、コンデンサ１５２の容量が減少するに伴い単調増加することが確認できる。
【００６２】
以上に従い、コンデンサ容量推定部１１０は、フィルタ適用後のキャリア周波数の時系列データを構成する値で特定される特徴量が大きければ大きいほど、コンデンサ１５２の容量が少なくなるように、コンデンサ１５２の容量を推定するものとする。
【００６３】
なお、コンデンサ容量推定部１１０は、コンデンサ１５２の容量を推定する際に、強化学習の枠組みを取り入れて、機器稼働中において検出結果の誤差を修正するように、推定モデルを逐次更新するようにしてもよい。
【００６４】
学習においては、コンデンサ容量推定部１１０は、負荷変動除去フィルタ適用部１０８から提供された、負荷による変動を排した特徴量と、コンデンサ１５２の容量とをラベルデータとして回帰平面を学習し、その結果を容量推定モデル記憶部１０９に記憶させる。
【００６５】
なお、ここではサポートベクタマシン回帰による推定を例に説明したが、単回帰分析、重回帰分析、ニューラルネットワーク又はディープラーニングによる回帰等のアルゴリズムが使用されてもよい。
【００６６】
コンデンサ１５２の劣化は、使用状況だけでなく、周囲の環境、例えば、温度又は湿度にも影響を受ける。機械学習の枠組みを用いて推定モデルを構築することにより、例えば、環境に関する情報を特徴量として追加することができるため、非線形なシステムへ柔軟に拡張できるといった効果がある。
【００６７】
コンデンサ容量推定部１１０が出力する容量の推定結果は、推定毎に逐次出力してもよく、連続する一定数の推定結果の中央値又は平均値として出力してもよい。複数の推定結果をもとに推定結果を出力することで、一時的な推定誤りの影響を低減することができる。
【００６８】
以上のように、実施の形態１に係るコンデンサ容量推定装置１００は、平滑用のコンデンサ１５２の両端電圧Ｖｄｃのみからコンデンサ１５２の容量を推定することができる。容量の推定には、コンデンサ容量推定装置１００は、電圧波形をそのまま取り扱うのではなく、周波数領域に変換し、キャリア周波数成分を抽出したものを特徴量として使用している。また、コンデンサ容量推定装置１００は、コンデンサ１５２の両端電圧Ｖｄｃから電動機１５４の負荷変動周期を取得し、それをもとに特徴量の変動を除去する。従って、高精度な容量推定が可能となる。
【００６９】
実施の形態１に係るコンデンサ容量推定装置１００を備えた自動車制御システム又はＦＡシステムは、機器が稼働中であってもコンデンサ１５２の容量をオンタイムで監視することができる。そのため、コンデンサ１５２の容量を測定するために機器を停止する必要がないため、例えば、自動車制御システムに実施の形態１を適用した場合は、走行中に発生する欠陥を未然に防ぐことが可能となる。また、ＦＡシステムに実施の形態１を適用した場合は、その稼働率を向上することができる。さらに、稼働中に正確な容量を取得するため、適切な保守のタイミングを設定することができる。従って、コンデンサ１５２及び機器の保守コストを大きく削減することが可能となる。
【００７０】
さらに、コンデンサ１５２の容量を推定するために必要な情報がコンデンサ１５２の両端電圧Ｖｄｃのみであり、既存の機器であっても取得が容易であるため、機器の構成を殆ど変更することなく、既存の機器にコンデンサ容量推定装置１００を追加することが容易であるという利点もある。
【００７１】
実施の形態２．
ＰＷＭ制御のキャリア周波数のリップル成分は、電源電流にも現れる。
このため、図１に示されている実施の形態２に係るコンデンサ容量推定装置２００には、入力信号として電源電流を示す信号が入力される。
【００７２】
例えば、実施の形態２に係るコンデンサ容量推定装置２００には、図３に示されているような電動機システム１５０において、コンデンサ１５２の両端電圧Ｖｄｃの代わりに、電源電流Ｉｂを示す入力信号が入力される。
【００７３】
なお、電源電流Ｉｂを示す信号を入力信号とする場合は、電流測定のために回路に直列に測定用の抵抗を加え、抵抗両端の電圧を測定することで電源電流Ｉｂが測定される。
【００７４】
実施の形態３．
ＰＷＭ制御のキャリア周波数のリップル成分は、インバータの相電圧及び線間電圧にも現れる。
このため、図１に示されている実施の形態３に係るコンデンサ容量推定装置３００には、入力信号としてインバータの線間電圧を示す信号が入力される。
【００７５】
例えば、実施の形態３に係るコンデンサ容量推定装置３００には、図３に示されている電動機システム１５０において、インバータ１５３の相電圧Ｖｕｎ、Ｖｖｎ、Ｖｗｎのいずれかを示す入力信号が入力される。
なお、コンデンサ１５２の両端電圧Ｖｄｃの代わりに、図３に示されているインバータ１５３の線間電圧Ｖｕｖ、Ｖｖｗ、Ｖｗｕのいずれかを示す入力信号が入力されてもよい。
【００７６】
また、以上に記載された実施の形態１〜３では、コンデンサ容量推定装置１００〜３００において、特徴量を抽出しているが、実施の形態１〜３は、このような例に限定されない。
例えば、周波数領域変換部１０６及びキャリア周波数成分抽出部１０７での処理といった、特徴量の抽出に係る処理を、コンデンサ容量推定装置１００〜３００の外部、例えば、外部のサーバーで実行され、その結果を通信によって、コンデンサ容量推定装置１００〜３００が取得するように構成されてもよい。これにより特徴量の算出又はコンデンサ１５２の容量の推定にかかる計算コストが大きく、コンデンサ容量推定装置１００〜３００に搭載されているＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）又はＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）だけでは実現できない場合であっても、コンデンサ容量推定装置１００〜３００を構成することが可能になる。
【００７７】
図１２に示されているように、実施の形態１〜３に係るコンデンサ容量推定装置１００〜３００の何れかと、図３に示されている電動機システム１５０と、電動機システム１５０から動力を得て動作を行う機器１７０を備えることで、自動車制御システム１８０を構成することができる。ここでの機器１７０は、自動車のハンドル等を自動的に操作する自動運転システム等である。
【００７８】
また、図１２に示されているように、実施の形態１〜３に係るコンデンサ容量推定装置１００〜３００の何れかと、図３に示されている電動機システム１５０と、電動機システム１５０から動力を得て動作を行う機器１７１を備えることで、ＦＡシステム１８１を構成することができる。ここでの機器１７１は、組立等を自動的に行う生産自動化システム等である。
【００７９】
以上に記載した実施の形態１〜３では、キャリア周波数成分抽出部１０７は、周波数がキャリア周波数及びキャリア周波数の整数倍となっている成分値を抽出しているが、実施の形態１〜３は、このような例に限定されない。
例えば、キャリア周波数成分抽出部１０７は、周波数がキャリア周波数となっている成分値のみを抽出してもよい。
【符号の説明】
【００８０】
１００，２００，３００  コンデンサ容量推定装置、  １０１  負荷変動周期取得部、  １０２  負荷変動周期記憶部、  １０３  負荷変動除去フィルタ設計部、  １０４  区間信号取得部、  １０５  区間信号記憶部、  １０６  周波数領域変換部、  １０７  キャリア周波数成分抽出部、  １０８  負荷変動除去フィルタ適用部、  １０９  容量推定モデル記憶部、  １１０  コンデンサ容量推定部、  １５０  電動機システム、  １５１  電源、  １５２  コンデンサ、  １５３  インバータ、  １５４  電動機。
【図１】
2019239511.tif 000003
【図２】
2019239511.tif 000004
【図３】
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【図４】
2019239511.tif 000006
【図５】
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【図６】
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【図７】
2019239511.tif 000009
【図８】
2019239511.tif 000010
【図９】
2019239511.tif 000011
【図１０】
2019239511.tif 000012
【図１１】
2019239511.tif 000013
【図１２】
2019239511.tif 000014
【国際調査報告】
2019239511.tif 000015
2019239511.tif 000016
2019239511.tif 000017
2019239511.tif 000018