(57)【要約】【課題】交流電気システムにおける直列アークを検出する方法（１０）を提供する。【解決手段】この方法は、パターン認識に基づくアプローチであり、電気システム内の導体から未処理電流信号（ｙ１）を１つまたは複数のフィルタ（２２）を通過させてフィルタ済み信号（ｙ２）を形成すること、このフィルタ済み信号（ｙ２）から１つまたは複数の特徴（ｙ３、ｙ４、ｙ５）を抽出すること、およびこの特徴を直列アークを示す既知の特徴に分類することを含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
交流電気システムにおける直列アークを検出するための方法（１０）であって、
未処理電流信号（ｙ１）を前記電気システム中の導体から１つまたは複数のフィルタ（２２）を通過させてフィルタ済み信号（ｙ２）を形成することと、
前記フィルタ済み信号（ｙ２）から１つまたは複数の特徴（ｙ３、ｙ４、ｙ５）を抽出することと、
前記１つまたは複数の特徴（ｙ３、ｙ４、ｙ５）を前記直列アークの既知の状態に分類することと
を含む方法。
【請求項２】
前記１つまたは複数の特徴が、前記フィルタ済み信号の平均、前記フィルタ済み信号の標準偏差、平均フィルタ済み信号、全サイクルの平均、全サイクルの標準偏差、サイクルにおける信号のウィンドウの最大標準偏差、サイクルにおける信号のウィンドウの最小標準偏差、前記最大および最小標準偏差の比、サイクルにおける各サンプルの絶対和、サイクルにおける各隣接するウィンドウについての前記標準偏差の関係、二乗平均平方根値、２つの隣接するサンプル間の最大差、２つの隣接するサンプル間の最小差、前記最大差と前記最小差の比、前記差信号の範囲、隣接するポイント間の前記差の和、およびその任意の組み合わせからなるグループから選択された特徴を含む、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記１つまたは複数の特徴が、最小ピーク振幅、最大ピーク振幅、最小および最大振幅の差、ピーク振幅の平均、振幅の標準偏差、ピーク振幅の尖度、ピーク振幅の歪度、ピーク振幅の二乗平均平方根（ＲＭＳ）、ピーク振幅の波高因子、単位時間あたりのピーク数、およびその任意の組み合わせからなるグループから選択されたピーク特徴（ｙ６）を含む、請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記１つまたは複数の特徴が、ピーク形状の第二次モーメント、ピーク形状の第三次モーメント、ピーク形状の第四次モーメント、最大ピークからピークの中心までの所要時間、および任意のその組み合わせからなるグループから選択されたピーク特徴（ｙ６）を含む、請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記１つまたは複数のフィルタが、高域フィルタ、低域フィルタ、帯域フィルタ、信号処理アルゴリズム、および任意のその組み合わせからなるグループから選択される、請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記導体と直列のバイメタルにかかる前記未処理信号を測定することをさらに含む、請求項１記載の方法。
【請求項７】
未処理信号のデータベース（１２）から前記１つまたは複数のフィルタへ前記未処理信号を入力することをさらに含む、請求項１記載の方法。
【請求項８】
１つまたは複数の異なる分類法を使用して特徴の分類を実施することをさらに含み、前記１つまたは複数の分類法が、決定木、ニューラルネットワーク、サポートベクタマシン、ランダムフォレスト、およびその任意の組み合わせからなるグループから選択される、請求項１記載の方法。
【請求項９】
交流電気システムにおける直列アークを検出するための方法（１０）であって、
電気システム中の導体から１つまたは複数のフィルタ（２２）に未処理電流信号（ｙ１）を入力してフィルタ済み信号（ｙ２）を形成することと、
前記フィルタ済み信号（ｙ２）から複数の特徴（ｙ３、ｙ４、ｙ５）を抽出することと、
前記複数の特徴（ｙ３、ｙ４、ｙ５）と前記直列アークを示す既知の特徴を比較することと
を含む方法。
【請求項１０】
前記既知の特徴が、前記複数の特徴の形状指標、前記複数の特徴のピーク特徴指標（ｙ６）、および任意のその組み合わせを含む、請求項９記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は電気システムに関する。より具体的には、本開示は、交流（ＡＣ）電気システムにおける直列アークを検出するための方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
居住施設、商業、および工業用途における電気システムは、通常、電力源から電力を受信するためのパネルボードを含む。電力は、１つまたは複数の電流遮断器へ、例えば、これらに限定されないが、回路遮断器、トリップユニット、等へパネルボードを介して送信される。
【０００３】
各電流遮断器は、指定された枝路へ電力を分配し、ここでこの各枝路は、１つまたは複数の負荷に電力を供給する。電流遮断器は、ある特定の枝路での特定の電力状態が所定の設定点に到達する場合、その特定の枝路への電力を遮断するように構成される。
【０００４】
例えば、いくつかの電流遮断器は、地絡を起因として電力を遮断することができ、地絡電流遮断器（ＧＦＣＩ）として一般に知られている。地絡状態は、線路導体と中性線の間で不平衡な電流が流れる場合に生じ、この不平衡な電流は、接地に対する電流漏れまたはアーク故障によって引き起こされる可能性がある。
【０００５】
他の電流遮断器は、アーク故障を起因として電力を遮断することができ、アーク故障電流遮断器（ＡＦＣＩ）として一般に知られている。アーク故障は、一般に２つの大きなカテゴリ、すなわち直列アークおよび並列アークに定義される。直列アークは、例えば、電流が単一導線内のギャップを渡って通過する場合に発生し得る。並列アークは、例えば、電流が２つの導線の間を通過する場合に発生し得る。
【０００６】
残念ながら、アーク故障は従来の回路遮断器をトリップさせることはできない。このことは、直列アークを扱う場合、特に当てはまる。直列アークは、居住施設および商業ビルの内部に火災を引き起こす恐れが潜在的にある。火災が起こる可能性は、住宅がより古くなるにつれて増加する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
したがって、本開示で分かるように、１つまたは複数の従来技術システムの前述および他の有害な影響を克服、軽減および／または緩和する、ＡＣ電気システムにおける直列アークを検出する方法についての必要性が継続的に存在する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
交流電気システムにおける直列アークを検出する方法が与えられる。この方法は、パターン認識に基づくアプローチであり、電気システム中の導体から未処理電流信号を１つまたは複数のフィルタを通過させてフィルタ済み信号を形成すること、このフィルタ済み信号から１つまたは複数の特徴を抽出すること、および特徴を分類して直列アークが発生しているか判断することを含む。
【０００９】
電気システム中の導体から未処理電流信号を１つまたは複数のフィルタに入力してフィルタ済み信号を形成すること、このフィルタ済み信号から複数の特徴を抽出すること、およびこの特徴と直列アークを示す既知の特徴を比較することを含む、交流電気システムにおける直列アークを検出する方法もまた与えられる。
【００１０】
本開示の上述および他の特徴ならびに利点は、以下の詳細な記述、図面および添付の特許請求の範囲から当業者によって評価され理解されよう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
図面、詳細には図１および２を参照すると、本開示による直列アークを検出するための方法を示し、この方法は全体として参照番号１０によって示される。方法１０は、パターン認識アプローチを使用して、電流遮断器にかかる感知された電流から複数の特徴を抽出し、直列アーク事象を検出するためにどの特徴または特徴のどの部分が使用可能かを判断する。いくつかの実施形態では、方法１０は検出された直列アーク事象の原因（例えばコンプレッサアーク）が判断可能である。
【００１２】
したがって、方法１０は、直列アーク状態を示す電流信号パターンから、ノーマルおよびニューサンス状態を示す電流信号パターンの認識および区別に有用なツールを提供する。したがって、方法１０は、データ主導のアプローチを使用してＡＣ電気システムにおける直列アークを検出する。
【００１３】
方法１０はデータベース１２を使用することを含む。データベース１２は、多数の未処理信号（ｙ１）、例えば、これらに限定されないが、ＡＣ電気システムの複数の状態から測定された波形を含む。代表的な実施形態では、未処理信号（ｙ１）は、既知の形態で電流遮断器のバイメタルによって測定される。したがって、未処理信号（ｙ１）は、バイメタルと直列である導体上の線電流を含む。
【００１４】
データベース１２は、アーク負荷１４（直列および並列の両方）、ニューサンス負荷１６、およびノーマル負荷１８のインスタンスからの未処理信号（ｙ１）を含み、ここでニューサンス負荷１６は突入信号を表す１つまたは複数の場合からの未処理信号（ｙ１）を含む。
【００１５】
方法１０は、未処理信号（ｙ１）をデータベース１２から特徴抽出段階２０に入力する。図２に示すように、特徴抽出段階２０は１つまたは複数のフィルタ２２（１つのみ図示）を介して未処理信号（ｙ１）を通過させて、または調整して、フィルタ済み信号ｙ２を形成する。図示の実施形態では、フィルタ２２は高域フィルタとして示される。言うまでもなく、特徴抽出段階２０についての本開示によって、他のフィルタ、例えば、これらに限定されないが、高域フィルタ、低域フィルタ、帯域フィルタ、およびその任意の組み合わせを介して未処理信号（ｙ１）を調整して、所望のフィルタ済み信号ｙ２を形成することが意図される。いくつかの実施形態では、特徴抽出段階２０は、例えば外れ信号および／または異常信号を除去するための１つまたは複数の信号処理アルゴリズムを含んでよい。
【００１６】
フィルタされると、特徴抽出段階２０はフィルタ済み信号ｙ２を使用して、フィルタ済み信号の１つまたは複数の特徴を計算する。図示の実施形態では、特徴抽出段階２０がフィルタ済み信号ｙ２から３つの統計的特徴（ｙ３、ｙ４、ｙ５）を計算することを示す。ここで、特徴ｙ３はフィルタ済み信号ｙ２の平均、特徴ｙ４はフィルタ済み信号の標準偏差として示されており、特徴ｙ５は、ｙ２とｙ３の間の差である。
【００１７】
明瞭にする目的のために、特徴抽出段階２０は、フィルタ済み信号ｙ２から３つの統計的特徴のみを判断することが図示されている。しかし、本開示によって特徴抽出段階２０は、任意の既知の特徴を計算すること、例えば、これらに限定されないが、全サイクルの平均、全サイクルの標準偏差、サイクルにおける信号のウィンドウの最大標準偏差（ここでウィンドウ幅は変動可能である）、サイクルにおける信号のウィンドウの最小標準偏差、最大および最小標準偏差の比、サイクルにおける各サンプルの絶対和、サイクルにおける隣接する各ウィンドウについての標準偏差（または平方偏差）の関係、ＲＭＳ値、特徴についての隣接するポイント間の差、例えば、これらに限定されないが、２つの隣接するサンプル間の最大差、２つの隣接するサンプル間の最小差、最大差と最小差の比、信号差の範囲（例えば最大差から最小差を引いたもの）、隣接するポイント間の差の和、上述した第１の差信号において隣接するポイント間の差、いくつかの特徴、例えば、これらに限定されないが、２つの隣接するサンプル間の最大差、２つの隣接するサンプル間の最小差、最大差と最小差の比、差信号の範囲（例えば、最大差から最小差を引いたもの）、隣接するポイント間の差の和、信号ｙ２における明確な頂点の数、等が意図される。本明細書で使用する「信号のウィンドウ」という用語は、波形信号の全サイクルが複数のウィンドウ、または等しい、もしくは異なる長さに分割されていることを意味する。
【００１８】
このように、特徴抽出段階２０は、データベース１２中のアーク負荷１４、ニューサンス負荷１６、およびノーマル負荷１８のインスタンスの信号／波形を測定し特徴づける。
【００１９】
本開示で分かるように、様々な特徴が抽出されると、これらの特徴は、直列アーク、並列アーク、ノーマル状態またはニューサンス状態として特徴づけられた波形特徴を分類することによって、評価可能である。方法１０は、波形特徴を分類する分類法設計段階２４を含む。
【００２０】
分類法設計段階２４は、任意の分類システム、例えば、これらに限定されないが、決定木（ＤＴ）、ニューラルネットワーク（ＮＮ）、ランダムフォレスト（ＲＦ）、サポートベクタマシン（ＳＶＭ）、その任意の組み合わせ、等、であることができる。
【００２１】
明瞭にする目的のために、分類法設計段階２４の第１の例示の実施形態は、決定木として図３から図８を参照して本明細書に述べられる。
【００２２】
図３は、コンプレッサのアーク状態１４を示す未処理信号、フィルタ済み信号、および対応する抽出された特徴（ｙ１、ｙ２、ｙ３、ｙ４、ｙ５）の１つまたは複数のサイクルを比較するグラフを示す。図４は、コンプレッサのニューサンス（すなわち突入）状態１６を示すデータ（ｙ１、ｙ２、ｙ３、ｙ４、ｙ５）の１つまたは複数のサイクルを比較するグラフを示し、図５はコンプレッサのノーマル状態１８を示すデータ（ｙ１、ｙ２、ｙ３、ｙ４、ｙ５）の１つまたは複数のサイクルを比較するグラフを示す。
【００２３】
本開示によって、データ（ｙ１、ｙ２、ｙ３、ｙ４、ｙ５）に対して決定木分析を適用することで、特定の特徴を使用してコンプレッサのアーク状態が検出可能であることが分かった。例えば、図３のアーク状態１４についてのフィルタ済み平均統計的特徴（ｙ５）のグラフは、直列アークが発生する場合、電流信号の独特なバーストパターンを形成するが、ただしこの同じパターンは、図４および図５のノーマルおよびニューサンス状態１６、１８についてのフィルタ済み平均統計的特徴（ｙ５）ではみられないことが分かる。
【００２４】
いくつかの実施形態では、決定木は２つ以上のデータサイクルに適用可能である。２つ以上のサイクルを見ることによって、分類法設計段階２４は、１サイクルのみを見る場合には不可能である特定の特徴を、いくつかのインスタンスにおいて判断することができる。例えば、複数のサイクルを使用して、ニューサンス信号とアークの間をさらに区別するために、周期的または一度のみの事象が除去可能である。
【００２５】
分類法設計段階２４が１つまたは複数の特定の特徴を例えば直列アーク状態のインディケータとして分類すると、方法１０は図１に示す検査段階２６を含む。ここで、特定の識別された特徴（ｙ１、ｙ２、ｙ３、ｙ４、ｙ５）は、データベース１２における直列アーク１４の他のインスタンスに対して検査されて、識別された特徴の動作が許容できるか、すなわち、その特徴が所望の状態の効果的なインディケータであるかが判断可能である。
【００２６】
１つまたは複数の特定の識別された特徴（ｙ１、ｙ２、ｙ３、ｙ４、ｙ５）が、データベース１２内のデータ上で働くときに、所望の状態を適切に示す場合、方法１０が行われ、その特徴は所望の状態のディテクタとして所望の動作で使用可能である。しかし、特定の識別された特徴（ｙ１、ｙ２、ｙ３、ｙ４、ｙ５）が、データベース１２内の未処理信号上で働くときに、所望の状態を適切に示さない場合、方法１０は波形の異なる特徴を見ることに戻る。
【００２７】
したがって、方法１０は、特定の状態、例えば、これらに限定されないが、直列アーク状態、並列アーク状態、ノーマル状態、ニューサンス状態、およびその任意の組み合わせのインディケータであるとして、波形から特徴を抽出および選択することを可能にするデータ主導のアプローチを実現する。さらに、本開示によって、方法１０が、波形の他の状態、例えば、これらに限定されないが、地絡、等のディテクタとしての同様の使用を見い出すことが意図される。
【００２８】
有利なことに、方法１０は、多数の異なる特徴を生成するように構成され、この特徴は次いでノーマル状態の信号および様々なニューサンス負荷を伴う信号のパターンから直列アーク信号のパターンを区別するために使用される。
【００２９】
ここで図６から図８を参照すると、分類法設計段階２４の第２の例示の実施形態を示す。この実施形態では、分類法設計段階２４は、特徴抽出段階２０からの波形の特徴の信号ピーク指標（ｙ６）に焦点を当てる。したがって、分類設計段階２４の第２の実施形態で使用するための特徴抽出段階２０は、任意の既知のピーク領域特徴、例えば、これらに限定されないが、最小ピーク振幅、最大ピーク振幅、最小および最大振幅の差、ピーク振幅の平均、振幅の標準偏差、ピーク振幅の尖度、ピーク振幅の歪度、ピーク振幅の二乗平均平方根（ＲＭＳ）、ピーク振幅の波高因子、単位時間あたりのピーク数、等、を計算することにより、信号ピーク指標（ｙ６）の計算が可能である。加えて、分類法設計段階２４の第２の実施形態で使用するための特徴抽出段階２０は、任意の既知のピーク形状統計、例えば、これらに限定されないが、形状の第二次モーメント、形状の第三次モーメント、形状の第四次モーメント、最大ピークからピークの中心までの所要時間、等、を計算することによって、信号ピーク指標（ｙ６）の計算が可能である。
【００３０】
図６は、データベース１２からコンプレッサの直列アーク状態１４を示すデータ（ｙ１、ｙ２、ｙ６）の１つまたは複数のサイクルを比較するグラフを示す。図７は、コンプレッサのニューサンス（すなわち突入）状態１６を示すデータ（ｙ１、ｙ２、ｙ６）の１つまたは複数のサイクルを比較するグラフを示し、図８は、コンプレッサのノーマル状態１８を示すデータ（ｙ１、ｙ２、ｙ６）の１つまたは複数のサイクルを比較するグラフを示す。
【００３１】
図６に見ることができるように、ピーク特徴ｙ６のグラフは、直列アークが発生する場合、電流信号の独特なバーストパターンを示すが、ただし、この同じパターンは、図７のノーマル状態１６および図８のニューサンス状態１８についての同じピーク特徴（ｙ６）においてはみられない。したがって、分類法設計段階２４はこのピーク指標特徴を認識して、直列アークを検出可能である。
【００３２】
すべての実施形態において、方法１０を使用して、ＡＣ電気システムのノーマル動作から直列アークを正確におよび確実に区別するために、異なる状態（すなわち直列アーク、並列アーク、ニューサンス負荷、ノーマル負荷など）に対応する電流信号を特徴づける識別特徴を任意の個数だけ抽出することが可能である。
【００３３】
直列アークを検出する特徴が判断されると、これらの特徴を、例えば、これに限定されないが、アーク故障回路遮断器（ＡＦＣＩ）などのシステム中で使用してトリップ信号を生成し、その結果、アーク故障がシステム中に接続される他の電気器具に任意のさらなる損害を引き起こす前に回路が適時に切断されるようにすることができる。例えば、ＡＣ電気システム中の電流信号と、直列アーク故障を示すように方法１０により予め決められた特徴を連続して比較するＡＦＣＩが設けられて、この比較の結果を使用して、ＡＦＣＩをトリップさせ、システム中に接続される回路および他の電気器具を保護することが可能である。したがって、この種のイネーブルされるＡＦＣＩ装置は、直列アークが発生するときのみにトリップするように構成可能である。
【００３４】
ここで図９を参照すると、直列アーク故障を検出するためのシステム３０の例示の実施形態を示す。システム３０は、信号ソース３２、フィルタ３４、およびマイクロプロセッサ３６を含む。
【００３５】
ソース３２は、未処理の電流波形信号（ｙ１）の任意の所望のソースであることが可能である。ある実施形態では、ソース３２は上述のデータベース１２であることが可能である。他の実施形態では、ソース３２は電流遮断器のバイメタルである。
【００３６】
システム３０は、ソース３２からフィルタ３４を介して未処理信号（ｙ１）を通過させる。フィルタ３４は未処理信号（ｙ１）を調整し、マイクロプロセッサ３６にフィルタ済み信号（ｙ２）を与えるように構成される。フィルタ３４は、フィルタ回路、マイクロプロセッサ３６中の常駐フィルタアルゴリズム（filtering algorithm resident）、および任意のその組み合わせであることが可能である。例えば、フィルタ３４は、高域フィルタ、低域フィルタ、帯域フィルタ、信号処理アルゴリズム、および任意のその組み合わせであることが可能である。
【００３７】
システム３０は、フィルタ３４からマイクロプロセッサ３６へフィルタ済み信号（ｙ２）を与える。マイクロプロセッサ３６は、フィルタ済み信号（ｙ２）から１つまたは複数の特徴（ｙ３、ｙ４、ｙ５、ｙ６）を生成するように構成される。さらに、マイクロプロセッサ３６は、特徴（ｙ３、ｙ４、ｙ５、ｙ６）と未処理の電流波形信号（ｙ１）の特定の状態を示す１つまたは複数の既知の特徴を比較するように構成される。例えば、マイクロプロセッサ３６は、特徴（ｙ３、ｙ４、ｙ５、ｙ６）とマイクロプロセッサ中の１つまたは複数の所定の常駐特徴（features resident）を比較し、ここで、この１つまたは複数の所定の特徴は、ノーマル状態、ニューサンス状態、直列アーク状態、並列アーク状態、地絡、および任意のその組み合わせなどの状態を示すことが可能である。
【００３８】
この形態で、システム３０は、直列または並列アーク状態などの特定の故障状態を示す未処理の電流波形信号（ｙ１）から、ノーマルおよびニューサンス状態を示す未処理の電流波形信号（ｙ１）を認識および区別するよう構成される。さらに、システム３０は特定の故障状態（例えば、コンプレッサの直列アーク）の原因を判断するように構成される。
【００３９】
ある実施形態では、システム３０は、アーク故障回路遮断器（ＡＦＣＩ）内に常駐する。ここで、マイクロプロセッサ３６は、システム３０が１つまたは複数の故障状態を検出する場合、アーク故障回路遮断器にトリップ信号３８を与えることができる。
【００４０】
「第１」、「第２」、「第３」、「上方」、「下方」、および同様の用語は、本明細書で様々な要素を説明するように使用されてよいことにも留意されたい。これらの説明語句は、具体的に記載されない限り、説明された要素の空間、順次、または階層を示すものではない。
【００４１】
本開示は１つまたは複数の例示の実施形態を参照して記載されているが、本開示の範囲から逸脱するとなく、その要素について様々な変更がなされてよく、均等物が代替されてよいことが当業者は理解されよう。加えて、多くの修正が、その範囲から逸脱することなく開示の教示への特定の状態または材料に適合するようになされてよい。したがって、本開示は、意図される最良の態様として開示される特定の実施形態に限定されないが、その開示は添付の特許請求の範囲内に入るすべての実施形態を含むことが意図される。また、図面の符号に対応する特許請求の範囲中の符号は、単に本願発明の理解をより容易にするために用いられているものであり、本願発明の範囲を狭める意図で用いられたものではない。そして、本願の特許請求の範囲に記載した事項は、明細書に組み込まれ、明細書の記載事項の一部となる。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】本開示による直列アークを検出するための方法の例示的実施形態の構成図である。
【図２】本開示によるデータ特徴の抽出段階の例示的実施形態の概略図である。
【図３】特徴抽出段階の第１の例示的実施形態の中で使用する抽出されたデータの１つまたは複数のサイクルを比較するグラフである。
【図４】特徴抽出段階の第１の例示的実施形態の中で使用する抽出されたデータの１つまたは複数のサイクルを比較するグラフである。
【図５】特徴抽出段階の第１の例示的実施形態の中で使用する抽出されたデータの１つまたは複数のサイクルを比較するグラフである。
【図６】特徴抽出段階の第２の例示的実施形態の中で使用する抽出されたデータの複数のサイクルを比較するグラフを示す。
【図７】特徴抽出段階の第２の例示的実施形態の中で使用する抽出されたデータの複数のサイクルを比較するグラフを示す。
【図８】特徴抽出段階の第２の例示的実施形態の中で使用する抽出されたデータの複数のサイクルを比較するグラフを示す。
【図９】本開示による直列アークを検出するためのシステムの概略図である。
【符号の説明】
【００４３】
１０  直列アークを検出するための方法
１２  データベース
ｙ１  未処理信号
１４  アーク負荷
１６  ニューサンス負荷
１８  ノーマル負荷
２０  特徴抽出段階
２２  １つまたは複数のフィルタ
ｙ２  フィルタ済み信号
ｙ３、ｙ４、ｙ５  統計的特徴
２４  分類法設計段階
２６  検査段階
ｙ６  信号ピーク指標
３０  システム
３２  信号ソース
３４  フィルタ
３６  マイクロプロセッサ
３８  トリップ信号
【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】
2008167645.tif 000008
【図７】
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【図８】
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【図９】
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