(57)【要約】【課題】  回路において、所望の位置を境に一方および／または他方の電気的情報（回路方程式を変形することでは求められなかった）を推定可能とする簡便な回路評価装置および回路評価方法を提供する。【解決手段】  回路評価装置（１０）において、１または２以上のフィルタ（１２）と、該フィルタ（１２）を境に回路（１）の一方および他方の電気的変化を検出可能とする検出手段（１３、１４）と、該電気的変化を分析することで回路（１）の一方および／または他方の電気的情報を推定可能とする回路評価手段（１１）を備える。フィルタおよび検出手段の数を多くすると、推定精度の向上、推定可能な未知数の数の増加、フィルタの劣化の検出等が見込まれる。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
回路の電気的情報を推定可能とする回路評価装置であって、１または２以上のフィルタを境に、回路の一方および他方の電気的変化を分析することで回路の一方および／または他方の電気的情報を推定可能とする回路評価手段を備える事を特徴とする回路評価装置。
【請求項２】
回路の電気的情報を推定可能とする回路評価方法であって、１または２以上のフィルタを境に、回路の一方および他方の電気的変化を分析することで回路の一方および／または他方の電気的情報を推定可能とする事を特徴とする回路評価方法。
【請求項３】
学習プログラムであって、１または２以上のフィルタを境に、見込まれる変動範囲について関係付けられた、回路の一方および他方の電気的変化と、回路の一方および／または他方の電気的情報を用いて学習させることで、該電気的変化を分析することで該電気的情報を推定可能とする推定プログラムを生成可能とすることを特徴とする学習プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、大きさに拘わらない電気および電子の回路（巨大な回路である商用電源ラインを含めて）の電気的情報を出力可能とする装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
回路上の負荷、例えば電子回路上の部品、電気回路上の部品、また巨大な回路である商用電源ライン上の機器の中には、該回路にノイズを還すノイズ源となり得るものがある。しかし一般に、回路において複数のノイズが合成されるため、各負荷のノイズ強度を求めることも、外の負荷を誤動作させる程の重大なノイズ源を突き止めることも困難であった。そこで本発明の出願人は、簡便に、回路上の重大なノイズ源の特定を補助可能とする、具体的にノイズの潮流方向を判定可能とする技術について、先に２の特許を出願した（特許文献１および２）。例えば特許文献１の図６において、電圧監視手段１がフィルタ８３を境に導線の一方および他方の電圧を周波数分解した後に、基準データ５９と比較することで電源ノイズの潮流方向を判定可能とした。
【０００３】
ところで、フィルタの濾波効果は、該フィルタを境に商用電源ラインの一方（電源側）と他方（負荷側）のインピーダンスに依存する。よって前記２のインピーダンスが不明であれば濾波効果は演算できず、好適なフィルタを選択できない。同様に、商用電源ラインの一方と他方のノイズ源の強度が求められれば、フィルタの要／不要を判定できる。
【特許文献１】特願２００３−３４４１９６号
【特許文献２】特願２００５−０８７６６０号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、回路上の所望の位置を境に一方および／または他方の電気的情報（従来の回路方程式を変形することでは求められなかった）を推定可能とする簡便な回路評価装置および回路評価方法を提供する事を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するために、回路の電気的情報を推定可能とする回路評価装置において、１または２以上のフィルタを境に、回路の一方および他方の電気的変化を分析することで回路の一方および／または他方の電気的情報を推定可能とする回路評価手段を備える。
【０００６】
次に、回路の電気的情報を推定可能とする回路評価方法において、１または２以上のフィルタを境に、回路の一方および他方の電気的変化を分析することで回路の一方および／または他方の電気的情報を推定可能とする。
【０００７】
次に、学習プログラムにおいて、１または２以上のフィルタを境に、見込まれる変動範囲について関係付けられた、回路の一方および他方の電気的変化と、回路の一方および／または他方の電気的情報を用いて学習させることで、該電気的変化を分析することで該電気的情報を推定可能とする推定プログラムを生成可能とすることを特徴とする。
【０００８】
ところで前記回路は、直流回路、交流回路、通信回路等あらゆる通電可能な回路が対象とされ、常時通電している必要は無い。前記電気的状態は電気または電子の回路に関して数式で表現可能な値であって、名称にある「電気」に限定されず、例えば電圧、電流、電力、磁界強度、電界強度、総合的なインピーダンス、あるいは総合的なノイズ源の強度である。前記電気的情報は電気的状態についての情報であり、前記電気的変化は電気的状態の変化であり、例えば瞬時的、定常的又は定時的なノイズである。
【０００９】
なお本発明の回路評価手段および回路評価方法について、フィルタが振幅と位相の少なくとも一方を変化可能な周波数帯域について回路の一方および／または他方の電気的情報を推定可能とする。簡便なフィルタは例えば抵抗、コイル、コンデンサであり、少なくとも一部の周波数帯域において電気的変化の振幅と位相の少なくとも一方を変化可能ないかなる負荷もフィルタの候補である。フィルタは１に限定されず、２以上のフィルタと、各フィルタの間に電気的状態を検出可能とする検出手段が其々備えられた組み合わせも本発明に含まれる。フィルタおよび検出手段の数を多くすると、推定精度の向上、推定可能な未知数の数の増加、あるいはフィルタの劣化の検出等が見込まれる。なおフィルタおよび検出手段は、回路に対する接触型も非接触型も可能であり、また回路評価装置に内蔵も分離も可能である。
【００１０】
ところで本発明は、回路方程式を変形することでは求められない未知数を推定する技術を開示するものである。そこで本発明の回路評価手段および回路評価方法の核心技術、即ち回路の一方および／または他方の電気的情報を推定可能とする技術について、少なくとも一部に人工知能的または統計解析的な理論を採用する。本発明において、人工ニューラルネットワーク理論（以下「ＮＮ」という）を採用する実施例を開示することで、外の一部の理論、例えばファジー理論、を採用しても本発明の課題を解決できることを開示するものである。本発明の課題を解決可能な如何なる技術も、人工知能的または統計解析的な理論が採用される限り本発明に含まれることは勿論である。但し、ファジー理論については、適正なモデリングが求められ、また、一部の統計解析的理論については、合成信号から原信号を分離できても、原信号の強度を正確に得難い等、外の理論はＮＮよりも解決までに少なからず困難が予想される。
【００１１】
ＮＮは既にプラント制御や生体信号解析等で多数の実績を有している。ＮＮは階層型ＮＮとリカレントＮＮに大別される。本発明において、階層型ＮＮの一種であるバックプロパゲーションＮＮ（以下「ＢＰＮＮ」という）を採用する実施例を開示した。理由は、本発明の課題について各未知数の変動範囲を見込み易く、ＢＰＮＮにおいて予め学習させておけることにある。ＢＰＮＮの一例を示す。学習プログラムについて、入力データの集合である入力層と、出力データの集合である出力層と、両層の間に隠れ層を備え、入力データ、即ち回路の一方および他方の電気的変化および外の情報と、出力データ、即ち回路の一方および／または他方の電気的情報を、見込まれる変動範囲について用いることで、予め学習させておく。該学習により生成される順方向伝播のＮＮプログラムは、推定プログラムとして回路評価手段に組み込まれ、電気的情報を高速に推定可能とする。なお、前記隠れ層の最適なユニット数は評価関数、例えば平均２乗偏差（以下「ＲＭＳＥ」という）、を鑑みて決定される。
【００１２】
本発明の回路評価装置および回路評価方法の要部処理流れの一例を示す。まず２以上の電気的状態を検出し、該電気的状態をＡ／Ｄ変換し、該電気的状態の変化、即ち電気的変化を「周波数軸」に変換（例えばＦＦＴ）し、必要であれば外の情報を追加し、必要であれば前記各データを好適な形式に変換して、以上で「周波数軸」の入力データが準備される。次に、前記入力データを推定プログラムに入力することで回路の一方および／または他方の「周波数軸」の電気的情報を推定する。要求されれば次に、前記電気的情報を「時間軸」に逆変換する。なお要部処理流れは１に限定されず、手順の違い、前記変換および逆変換の手法の違い（例えばＷａｖｅｌｅｔ変換）、前記推定手法の違い等により複数考えられ、いずれも本発明の技術の１（変種）である。
【００１３】
ところで従来の電源モニタやテスタは、回路に接続したとしても、回路の電気的状態を変化させることはない。それに対して本発明の回路評価装置について、フィルタを備えており、検出した電気的状態が本来の（回路評価装置を未接続の状態での）電気的状態とは異なる可能性が高い。そこで本発明の回路評価手段および回路評価方法において、求めた電気的情報から回路方程式を変形して本来の電気的情報を演算するか、またはＢＰＮＮの出力層を本来の電気的情報に変更して学習させ、直接推定可能とする。
【００１４】
また回路評価装置において、前記電気的変化を検出可能とする２以上の検出手段に加え更に、コンピュータ（以下「ＰＣ」という）が一般的に備える各部、例えばデータを記憶するメモリと、外の機器と有線又は無線で通信可能とする通信部と、タイマと、スイッチ等の操作部と、ＬＣＤ等の警報部と、各部に給電するバッテリおよび各部を制御する制御部を適宜備え、また回路が商用電源ラインであれば更に電圧を検出して該電圧に適合する電圧自動切換手段を備える。
【００１５】
また本発明の回路評価装置および回路評価方法について、分離した電気的情報を評価する機能を備えることは有効である。例えば電気的情報がノイズの強度であって、前記機能は該強度が国際的なノイズ規制値以下に収まっているか判定するものである。本発明の回路評価装置を小型にするため、前記機能をＰＣ用のソフトウェアとして提供し処理をＰＣに任せることは有効である。そのために、１または２以上の回路評価装置が各々通信部を介してＰＣをモニタ（コントローラ）とするネットワークを構成可能とすることは有効である。また電気的状態の強度が弱い回路のインピーダンスを分離可能とするために、本発明の回路評価装置について、対象の周波数帯域の波を意図的に回路に加える１または２以上の発信部を備えることは有効である。
【発明の効果】
【００１６】
本発明は、次に記載されるような効果を奏する。本発明の回路評価装置および回路評価方法について、回路の所望の位置を境に一方および／または他方の電気的情報を推定でき、回路を伝導するノイズの発生源の特定を補助でき、ノイズ対策の要／不要の判断を補助でき、例えばＰＣ、オーディオ・ビデオ機器などを有害な電源ノイズから保護する好適な方法を提示できる。例えば回路評価装置を、電源ノイズの発生源と推測される全ての電気機器の近くに、順に接続し所定の時間監視する事で電源ノイズの発生源を推定でき、該発生源の電気機器について、使用中止する、フィルタを接続する等の適切な対策を検討できる。更に回路評価装置を境に一方および他方のインピーダンスを推定できるため、適切なフィルタを示唆できる。電源ノイズが検出されないにも拘わらずＰＣがエラーを起こすならば、直ちに他に原因を求めることができる。また回路評価手段を分電盤に組込む事で、屋外から侵入した電源ノイズと屋内で発生した電源ノイズを分別できる。また、最新技術である「燃料電池」について、従来困難であった作動中のインピーダンスの測定を可能にすることで更なる進展が見込まれる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、本発明の実施の形態を実施例にもとづき図面を参照して説明する。
【実施例１】
【００１８】
図１において、本発明の回路評価装置１０は回路１に対して接触または非接触して設置されており、回路評価装置１０を境に、回路１の一方において総合的なインピーダンスＺＡ２およびノイズ源ＥＡ４を仮定し、同様に他方において総合的なインピーダンスＺＢ３およびノイズ源ＥＢ５を仮定する。インピーダンスＺＡ２、ノイズ源ＥＡ４、インピーダンスＺＢ３およびノイズ源ＥＢ５の値は基本的に未知とする。回路評価装置１０について、フィルタ１２と、回路１の一方の電気的状態を検出可能とする第１検出手段１３と、他方の電気的状態を検出可能とする第２検出手段１４と、各電気的状態を入力し分析する事で回路の一方および／または他方の電気的情報を推定可能とする回路評価手段１１と、操作部１６と、メモリ１７と、警報部１８と、通信部１９と、各部を制御する制御部１５を備える。
【００１９】
図２に示す通り、学習プログラムおよび推定プログラムの要部について、入力層２１と、出力層２３と、両層の間に隠れ層２２を備える。前記隠れ層２２のユニット数について、該ユニット数が６４の場合にＲＭＳＥが０．０４７８、該ユニット数が１２８の場合にＲＭＳＥが０．０４９７となり、両者の間に精度の向上が見られなかったため、該ユニット数を６４個とした。学習プログラムにおいて、入力データ、即ち回路の一方および他方の電気的変化および外の情報と、出力データ、即ち回路の一方および他方の電気的情報を、見込まれる変動範囲について用いることで、予め学習させておく。前記学習により生成される順方向伝播のＮＮプログラムは、推定プログラムとして回路評価手段１１に組み込まれ、回路の一方の電気的情報２４および他方の電気的情報２５を高速に推定可能とする。
【実施例２】
【００２０】
図３の回路評価装置４０について、第１フィルタ４２と、第２フィルタ４３と、回路３０の電気的状態を検出可能とする第１検出手段４４、第２検出手段４５、第３検出手段４６と、各電気的状態を入力し分析する事で回路の一方および他方の電気的情報を推定可能とする回路評価手段４１と、評価対象の周波数帯域の波を回路３０に加える発信部４８と、メモリ４９と、警報部５０と、通信部５１と、各部を制御する制御部４７を備える。
【００２１】
図４に示す通り、学習プログラムおよび推定プログラムの要部について、入力層６１と、出力層６３と、両層の間に隠れ層６２を備え、実施例１の図２と多くの点において類似している。実施例１との相違点は、本実施例において、第１フィルタ４２および第２フィルタ４３が劣化する可能性を鑑みている点にある。具体的に学習プログラムにおいて、入力データ、即ち回路の一方および他方の電気的変化および外の情報と、出力データ、即ち回路の一方および他方の電気的情報を、「フィルタの劣化を鑑みて広範に」見込まれる変動範囲について用いることで、予め学習させておく。前記学習により生成される順方向伝播のＮＮプログラムは、推定プログラムとして回路評価手段４１に組み込まれ、回路の一方の電気的情報２４と、他方の電気的情報２５と、第１フィルタの劣化情報６６と、第２フィルタの劣化情報６７を高速に推定可能とする。第１フィルタの劣化情報６６は第１フィルタ４２の劣化の程度（推定値）を表し、第２フィルタの劣化情報６７は第２フィルタ４３の劣化の程度（推定値）を表す。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】実施例１における回路評価装置の要部ブロック図である。
【図２】実施例１における学習プログラムおよび推定プログラムの要部を説明するネットワーク図である。
【図３】実施例２における回路評価装置の要部ブロック図である。
【図４】実施例２における学習プログラムおよび推定プログラムの要部を説明するネットワーク図である。
【符号の説明】
【００２３】
１，３０  回路
２  一方の総合的なインピーダンスＺＡ
３  他方の総合的なインピーダンスＺＢ
４  一方の総合的なノイズ源ＥＡ
５  他方の総合的なノイズ源ＥＢ
１０，４０  回路評価装置
１１，４１  回路評価手段
１２  フィルタ
１３，４４  第１検出手段
１４，４５  第２検出手段
１５，４７  制御部
１６  操作部
１７，４９  メモリ
１８，５０  警報部
１９，５１  通信部
２１，６１  入力層
２２，６２  隠れ層
２３，６３  出力層
２４，６４  一方の電気的情報
２５，６５  他方の電気的情報
４２  第１フィルタ
４３  第２フィルタ
４６  第３検出手段
４８  発信手段
６６  第１フィルタの劣化情報
６７  第２フィルタの劣化情報
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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