(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
アークの検出対象となる回路中の電圧や電流等の特徴量に関する時系列データを取得する時系列データ取得手段と、取得した時系列データから周波数解析を通じて複数の周波数成分からなる基礎データを生成する基礎データ生成手段と、生成した基礎データを統計処理することによってアーク発生と相関性の高い評価値に変換するデータ処理手段と、評価値が予め定めたアーク判定閾値を越えた場合にアーク発生の判定を行うアーク判定手段とを具備してなるものであって、
複数の周波数成分に係るパワースペクトルの時系列データの不偏分散を計算し、算出された不偏分散を評価パラメータとして算出したマハラノビス距離を前記評価値として用いることを特徴とするアーク検出装置。
【請求項２】
アーク判定手段がアーク発生の判定をなした場合に回路を遮断する遮断手段を更に備える請求項１に記載のアーク検出装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載のアーク検出装置を備えたことを特徴とする航空機。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、直流給電回路上のアーク放電等に特に有効に対処可能としたアーク検出装置及びこれを備えた航空機に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
配線上のアーク放電（アークフォールト）を検出することは、回路を焼損等から保護する上で極めて重要である。従来より、交流のアーク放電を検出する手段として、例えば特許文献１等に示されるように、電圧や電流、インピーダンス等の位相、波形のひずみ等に基づいて異常を捉え、これによりアーク放電を検出することが行われている。
【０００３】
これに対し、航空機等に主として搭載される直流負荷に対する直流給電回路においては、従来から特にアーク放電対策は行われていない。これは、航空機等においてはこれまでさほど高電圧高電流の直流負荷が採用されて来なかったことに起因する。とは言え、近年になって、直流給電回路に遮断装置（サーキットブレーカ）を設け、この遮断装置に過電流を検出させて遮断（トリップ）するようにしたものも開発され始めている。
【特許文献１】特開２００１−０４５６５２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
このように、直流給電回路に対するアーク放電の検出装置に対する関心が高まっている背景には、航空機内で使用する電気機器の増加により，航空機の配線のトラブルに起因する故障が多く発生するようになったことが挙げられる。配線における故障の発生原因についての調査によると、半数以上が，何らかの形で配線にアークが生じたことに起因している。
【０００５】
今後大電力機器の増加により機内の電源が直流、交流ともに高電圧化（例えば、ＤＣ２８Ｖ→ＤＣ２７０Ｖ，ＡＣ１１５Ｖ→ＡＣ２３０Ｖ）にすると，以前よりもアークが発生し易くなるとともに，アーク発生時に生じる熱量も増大することから機体に甚大な被害をもたらす可能性があり，配線に生じたアーク放電を検出して保護することが強く求められている。
【０００６】
しかしながら，かかる従来型の遮断装置ではアーク放電を検出することができない。これは，遮断装置が過電流を検出して遮断するまでの時間に，アーク放電による配線への熱的なインパクトが発煙を生ずる高レベルにまで達したり，過電流が流れないモードのアーク放電の発生によって保護できないままケーブルが焼損したりするためである。近年徐々にアーク放電保護機能を持った遮断装置の製品が発売され始めているが，アークの誤検出問題があるなど、まだ保護機能が確立したとはいえない状況である。
【０００７】
本発明は、先ずもって、電圧や電流、インピーダンス等の位相、波形のひずみでは検出が困難な直流給電回路におけるアーク検出を有効に行い得るようにし、交流給電回路等にも応用可能としたアーク検出装置及びこれを備えた航空機を新たに提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、かかる目的を達成するために、次のような手段を講じたものである。
【０００９】
すなわち、本発明のアーク検出装置は、アークの検出対象となる回路中の電圧や電流等の特徴量に関する時系列データを取得する時系列データ取得手段と、取得した時系列データから周波数解析を通じて複数の周波数成分からなる基礎データを生成する基礎データ生成手段と、生成した基礎データを統計処理することによってアーク発生と相関性の高い評価値に変換するデータ処理手段と、評価値が予め定めたアーク判定閾値を越えた場合にアーク発生の判定を行うアーク判定手段とを具備してなるものであって、複数の周波数成分に係るパワースペクトルの時系列データの不偏分散を計算し、算出された不偏分散を評価パラメータとして算出したマハラノビス距離を前記評価値として用いることを特徴とする。
【００１０】
特徴量としては、アークによって特徴波形が現れるものであれば電圧、電流何れを扱ってもよく、双方を扱うことも可能である。勿論、他にインピーダンスなど適宜の物理量があれば特徴量として取り扱うことができる。
【００１１】
アークの電圧、電流の特徴波形として、アーク発生時に生じる音の成分と同じ成分をアークの特徴波形として取り扱う。アーク発生時に発する音の周波数成分の動きは、電圧、電流の周波数成分の動きと、物理的に同じ現象であるため、アーク発生時に発する音の周波数成分の動きを、モデル化すれば、誤検知することはない。
【００１２】
回路の各部位で発生する外乱の重畳等もあって、特徴量の通常の波形だけではアーク発生時と非発生時とが判別できない場合があるが、この場合でも、アーク放電時の電圧、電流波形は、アーク発生時の音の周波数成分のように、通常、広い周波数領域にわたって特徴的な波形を呈している。そして、時系列データ取得手段によって時系列データを取得し、この時系列データに対して基礎データ生成手段がサンプリングによって複数の周波数成分からなる基礎データを生成して、データ処理手段による統計処理を通じてアーク発生と相関性の高い評価値に変換すれば、アークの有無が浮き彫りになる。このため、その評価値をアーク判定手段においてアーク判定閾値と比較すれば、アーク放電を現象発生時から早期かつ的確に検出ことができる。
【００１４】
分散度合いを用いれば、電流がどの程度時間的に変化しているかを評価することができ、アーク発生の有無を判別する揺らぎを的確に捉えることができる。そして、これに基づきマハラノビス法を適用すれば、アーク発生の有無に応じて値の大きくかけ離れたマハラノビス距離が算出されるため、アーク判定の基準となる評価値として有効に利用することができる。
【００１７】
加えて、アーク判定手段がアーク発生の判定をなしたした場合に回路を遮断する遮断手段を更に備えておけば、早期の対応によって、負荷機器やケーブルの焼損等を未然に回避することが可能となる。
したがって、上記のアーク検出装置は、特に近年の搭載機器の増加に伴うアーク発生が問題となっている航空機に備えることが極めて有用なものとなり得る。
【発明の効果】
【００１８】
本発明は、以上説明した構成であるから、航空機分野を始めとして、各種の産業機器、民生機器分野において、位相やひずみによるアーク検出の難しい直流給電回路であっても、時期を失することなく適切にアーク検出を行うことができ、これにより機器を焼損等から有効に保護し得るようにした新規有用なアーク検出装置を提供することができる。勿論、このような検出装置の検出機能であれば交流給電回路に対しても適用が可能である。そして、このようなアーク検出装置を特に近年においてアーク発生が問題となっている航空機に搭載すれば、航空機の信頼性及び安全性を飛躍的に向上させることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明の一実施形態を、図面を参照して説明する。
【００２０】
この実施形態の直流アーク検出装置１は、航空機に搭載される。直流アーク検出装置１は、図１に示すような直流電源２０を有する直流給電回路２のシリーズアークの検出に特に有効となるもので、接続される負荷機器２１としては、インバータ負荷、ＬＡＭＰ負荷、摺動負荷、ＤＣ／ＤＣコンバータ、抵抗負荷、誘導性負荷、容量性負荷など、種々のものが想定される。直流電源２０は回路保護のために過電圧や電圧レベル低下等の電圧、電流異常に応じて回路を遮断する遮断機能を備えている場合があるが、アークが発生すると、遮断機能が働く前に回路から発煙が発生するなどして焼損に至ることがあり、早期の検出が要求される。
【００２１】
アークの電流・電圧波形は，常に時間変化して安定しない特徴を持ち，高周波広帯域のスペクトル成分を含み、多くの不連続の周波数成分を持つ。しかしながら、特に対象が直流である点、交流成分が生じた場合にも回路の各部位で発生する外乱の重畳等に原因が存する場合等もあるなど、電圧や電流等の特徴量の波形だけではアーク発生時と非発生時とを明確に判別することは困難であり、電圧レベルや電流レベルだけでアーク放電と捉えて回路を遮断する従来の遮断機能だけでは対応できない。
【００２２】
そこで、この実施形態のアーク検出装置１は、図1に示すように、アークの検出対象となる直流給電回路１中の電圧や電流等の特徴量に関する時系列データを取得する時系列データ取得手段たる検出器１１と、この検出器１１で取得した時系列データから周波数解析を通じて複数の周波数成分からなる基礎データを生成する基礎データ生成手段１２と、生成した基礎データを統計処理することによってアーク発生と相関性の高い評価値に変換するデータ処理手段１３と、評価値が予め定めたアーク判定閾値を越えた場合にアーク発生の判定を行うアーク判定手段１４と、アーク判定手段１４がアーク発生の判定をなしたした場合に回路を遮断すべく直流給電回路１に配置した遮断器１５ａを開放する遮断手段１５とを具備する。
【００２３】
アーク判定手段１４において用いられるアーク判定閾値は、実際に直流給電回路１にアークが発生した際にデータ処理手段１３が出力する評価値に基づいて定められるため、予め検出器１１を通じて、アーク発生時の電圧や電流等の特徴量を取得しておく必要がある。前述したように、電流には様々な外乱等が重畳しており、電流波形だけではアーク発生時のものか否かの判別が難しい。図1のアーク判定手段１４を実現するに当り、図２に示すように直流給電回路１にアーク発生装置１６を挿入して積極的にアークを発生させ、その状態において検出器１１で電流等の特徴量の波形を測定して、データ処理手段１３で出力される評価値をアーク判定閾値として記憶しておく。
【００２４】
基礎データ生成手段１２は、検出器１１によって取得される時系列データから周波数解析を通じて複数の周波数成分からなる基礎データを生成する。周波数解析には、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）やＢＰＦ（バンドパスフィルタ）などを利用することができる。
【００２５】
データ処理手段１３は、前述した基礎データを統計処理することによってアーク発生の有無に応じた評価値を出力する。アークの発生、非発生を捉えるには、ピックアップした複数の周波数成分のパワースペクトルがどのような構成からなるか、具体的にはどの程度の大きさでどの程度揺らいでいるか等を捉えることが重要である。そこで、複数の周波数成分のパワースペクトルを統計的に処理することによって、特徴量が見掛け上同じスケールにあってアーク発生の有無の判別が困難な現象でも、アーク発生と相関の強い評価値に変換して、アーク発生の有無を浮き彫りにすることができる。
【００２６】
データ処理手段１３における統計処理の手法としては、パワースペクトルから分散度合いを算出して評価値であるマハラノビス距離を算出する手法や、複数の周波数成分のパワースペクトルをスコア化しそのスコアを評価パラメータとして集計値を算出する手法等が挙げられる。これらの具体例は後記実施例において紹介する。
【００２７】
アーク判定手段１４は、受け取った評価値を、予め記憶させてあるアーク判定閾値とを比較し、評価値がアーク判定閾値を越えているか否かのアーク判定を行って、超えている場合にアーク発生の旨の出力をなす。
【００２８】
遮断手段１５は、アーク判定手段１４からアーク発生が出力されると、直流給電回路１に配置した遮断器１５ａを開放して、負荷への給電を停止する。この遮断器１５ａは、直流電源２０が遮断機能を備えていればその遮断機能を利用してもよい。
【００２９】
上記のデータ処理手段１３、アーク判定手段１４及び遮断手段１５は、必要に応じ基礎データ生成手段１２とともに、ＣＰＵ、メモリ及びインターフェースを含む通常のマイクロプロセッサを主体として構成されるもので、メモリには各々の処理をなすために必要なプログラムやデータが格納されている。ＣＰＵは逐次メモリからこれらのプログラムやデータを呼び出し、所定の演算、処理を行う。
【００３０】
以上のような構成によると、直流給電回路１の各部位で発生するスイッチング動作やノイズその他の外乱の重畳等もあって、電圧や電流等の特徴量の波形だけではアーク発生時と非発生時とが判別できない場合でも、アーク放電は通常、広い周波数領域にわたって特徴的な波形を呈しており、時系列データ取得手段である検出器１１によって時系列データを取得し、この時系列データに対し基礎データ生成手段１２によるサンプリングを通じて複数の周波数成分からなる基礎データを得て、データ処理手段１３による統計処理によってアーク発生と相関性の高いスケールの評価値に変換すれば、アーク発生の有無を浮き彫りにすることができる。このため、アーク放電による配線への熱的なインパクトが発煙を生ずる高レベルにまで達したり，過電流が流れないモードのアーク放電の発生によって保護できないままケーブルが焼損したりする以前に、アーク判定手段１４によってアーク判定閾値に基づくアーク発生の判定を的確に行うことができる。
【００３１】
そして、遮断手段１５から遮断器１５ａに直流給電回路１を遮断させることにより、アーク発生に迅速に対応して、負荷機器２１やケーブルを焼損から有効に保護するとともに、これを搭載した航空機の信頼性及び安全性を飛躍的に向上させることが可能となる。
（実施例１）
【００３２】
次に、以上の基本的な実施形態を踏まえ、アーク放電の種類やアークの特徴をより具体的に検討して、対象とするアーク放電を特定するとともに、アーク特性データの取得試験を行ってアークの特徴波形を捉えた上で、具体的なアーク検出アルゴリズムの検討、構築を試みた実施例を以下に示す。
（１）アーク放電の種類
【００３３】
対象となる直流給電回路１には、パラレルアークとシリーズアークがあるが、この実施例では特にシリーズアークを対象とする。パラレルアークは，発生時に電源短絡となり大電流が流れるため，電源ユニット等の供試体に搭載している高速な短絡保護回路で保護可能であるが，シリーズアークについては発生時に大電流が流れることがないため、短絡保護回路で保護することはできない。一見シリーズアークは弱いアークであると思われるが，ＤＣ２８Ｖ の端子台のねじを緩めた状態で振動させ，シリーズアークを発生させる実験を行ったところ，アーク発生箇所においても２００℃を超える高温となりケーブルから発煙が確認されたという報告があり保護が必要である。
（２）アークの特徴
【００３４】
アークには次のような特徴があることが知られている。
・アークの電流・電圧波形は，常に時間変化して安定しない特徴を持ち，数Ｈｚ〜ＧＨｚまでの高周波広帯域のスペクトル成分を含む。
・多くの不連続の周波数成分を持つことが知られている。
・アークによる広周波数域のノイズの振幅はおよそ信号周波数と反比例して減少する。
・アーク放電の特徴波形は，アークの長さ，気圧，表面の状態(アークによって蒸発やイオン化された金属などの化学的な条件)で変化する。
【００３５】
照明の調光器，コンピュータなど容量性負荷の起動時の突入，油圧ポンプや電動機のような，非線形な特性を持つ負荷は，通常非常にアーク放電と似通ったスペクトル特性を示すので検出が難しい。
【００３６】
また、アーク放電発生時のアークの両端電圧は負荷電流に依存することが知られている。図３のｃの部分つまり１Ａ以下の領域ではグロー放電となりアーク両端の端子電圧が電源電圧の２７０Ｖに対して高いため消弧しやすい。一方ｃの１Ａを超え，遷移領域からアーク放電の領域になるとアークの両端電圧(図３では端子電圧)が急速に低下し，電源の２７０Ｖに対して低くなるためアークが発生すると消弧しにくい。また，電流が増加するにつれてアークの両端電圧の変化が緩やかになりアークが安定しやすい特徴を持つ。
（３）対象とするアーク放電
【００３７】
電源としては、ＡＣとＤＣがあるが、ここでは主としてＤＣを対象とする。ＤＣのアークはＡＣのように電源電圧や電流のゼロ点がないため一度アークが発生すると極めてアークが消弧しにくい。また，電源の高電圧化によりシリーズアークでも大きな熱を生じる。今後高電圧ＤＣを安全に実用化するためには，シリーズアークの検出と保護が必須の技術になると考えられるため，本実施例では高電圧ＤＣ（２７０Ｖ系）のシリーズアークを検出することを目標とした。
（４）アーク特性データ取得試験
【００３８】
アーク放電保護機能を搭載するには，アーク放電発生時に現れる電流・電圧波形の特徴を検出する必要がある。本試験は，アーク放電発生時の電圧・電流波形を観測し，特徴波形を抽出するための基礎データを取得することを目的として実施した。試験はＤＣ２７０Ｖ系のシリーズアークを対象として行った。試験装置の概略は図２に示したものと同様である。アーク発生装置１６を用いてアーク放電を人為的に発生させ，アーク発生時の電圧と電流波形を取得する。このデータを非アーク発生時のデータと比較することでアークの特徴波形を抽出した。
【００３９】
図４はインバータ負荷を接続した電源系統にアーク放電が発生した時の電流波形であり、アーク放電はアーク発生装置１６の電極の接触・開放を繰り返すことにより発生させている。インバータ負荷は，負荷電流が小さいとき即座にアークが消弧してほとんど観測されないが，電極同士が再び接触した瞬間にアークが発生する。アークの持続時間はきわめて短い。
【００４０】
これ以外の試験結果は図示省略するが、ＬＡＭＰ負荷では通電開始時に突入電流が発生する特徴を持ち，アーク発生後電極が再度接触する瞬間にアークによるスパークが発生する。ＤＣ／ＤＣコンバータでは負荷電流が少なかったためアークが瞬時に消弧した。抵抗負荷では，負荷電流を変化させて電流波形の特徴を観測した。１Ａ の負荷電流ではスパイク上の電流が発生し，電流波形が不安定な状態であったが電流の増加とともに次第に安定し，おおよそ２Ａではスパイクは見られなくなる。２Ａの領域では電流の揺らぎが観測されており，電流の増加とともにこの揺らぎ成分は小さくなっていくことが確認された。容量性負荷では、電極を離した直後アークはほとんど発生せず消弧した状態になる。再び電極が接触した時に突入電流が流れ，このときアークによるスパークが一瞬だけ観測された。アークの持続時間は極めて短い。
（５）アークの特徴波形
【００４１】
直流電源に流れる負荷電流とした。電圧を利用した場合，他系統で発生したアークを自系統に発生したと誤検出する可能性があるため，直流電源に流れる負荷電流をパラメータとして検出に利用した。まず，アーク発生時電流波形のパワースペクトルを求めた。
【００４２】
アーク発生時，アーク両端の電圧(アーク電圧)は常に変動する。図５右図は抵抗負荷を接続してアークを発生させた時の負荷電流のパワースペクトルを１．３ｍｓｅｃごとに求め，１００回分のデータをプロットしたものであるが，各周波数のパワースペクトルが時間ごとにダイナミックに変化していることが分かる。この揺らぎはインピーダンスの揺らぎと等価であり，負荷電流もこの揺らぎの影響を受けて変化する。この揺らぎ成分は１ｋＨｚから１００ｋＨｚ程度まで観測でき，周波数が高いほど減衰していく。この成分の動きが、アーク発生時の音の成分の動きであり、ジーという音を発する動きである。アーク発生はこの電流の時間変化を捉えることで検出することができる。
【００４３】
ここで問題となるのがスイッチングを伴う負荷の電流波形である。インバータやＤＣ／ＤＣコンバータのようなスイッチングを伴う負荷はおおむね数ｋＨｚから数１００ｋＨｚ でスイッチング動作を繰り返すため電流波形にこの影響による成分が現れる。図６はインバータ負荷動作時の負荷電流のパワースペクトルを求めた結果である。図のようにスイッチング周波数とその高調波と考えられる成分に大きなスペクトルを持ち，それ以外は小さい。このような負荷とアークの連続的なスペクトルを区別するためには，複数の周波数を同時に観測すれば，複数のスペクトルのうち１つの周波数成分がスイッチング周波数もしくはその高調波にあたったとしても，これらの周波数の影響を受けない他の成分により相対的な影響を小さくできると考えられる。
【００４４】
次にアーク放電と正常な負荷との間に電流波形の揺らぎの差が存在していることを確かめるため，各電流スペクトル成分の時系列データの分散度合いである不偏分散を求めた。図７のように，不偏分散値を用いれば電流がどの程度時間的に変化しているかを評価することが可能である。
【００４５】
５０ｋＨｚでサンプリングしたデータを６４点用いてＦＦＴでパワースペクトルを求め，そのデータ６４回分を時系列データとして次式により不偏分散を算出した。
【００４６】
【数１】
0005369490.tif 000002
【００４７】
図８のグラフは２５０回分の分散データの平均値である。各スペクトルの最大・最小の範囲をエラーバーとしてプロットした。波形の特徴が似通っていて最もアークと区別しにくいインバータ負荷とアーク発生時のスペクトルでも１０ｋＨｚ以上であれば有意な差が見られることから，電流の時間的な揺らぎをアークの検出に使用可能であることが分かった。
（６）アーク検出アルゴリズムの検討
ア）採用したアルゴリズム（ＭＴＳ法）
【００４８】
アーク発生時の特徴波形であるインピーダンス変化による電流の揺らぎを利用した。検出した電流波形の評価には、ＭＡＨＡＬＡＮＯＢＩＳＴＡＧＵＣＨＩ Ｓｙｓｔｅｍ（ＭＴＳ）法を採用した。詳細は後述するが，マハラノビス距離Ｄ２は，相関係数行列の逆行列Ｒ−１を用いた次式であらわされる。
【００４９】
【数２】
0005369490.tif 000003
【００５０】
なお、マハラノビス距離算出に用いるパラメータは、次の表１の通りである。
【００５１】
【表１】
0005369490.tif 000004
【００５２】
図９にＸ，Ｙの２次元のデータで評価を行う場合のマハラノビス距離を用いたパターン認識の概念を示す。図９左図は、評価するデータ(左上▲，右上▲)の，正常時のデータ(●)のX 軸Y 軸それぞれの平均からの距離は等距離(左上▲＝右上▲)である。今回の例では、図９右図に示されるように、マハラノビス距離は，左上▲＞右上▲となり，左上▲は右上▲よりも正常時の状態から離れていることを検出することができる。マハラノビス距離による評価では，評価するパラメータの相関を考慮してスケールを決定するため，評価するパラメータ間に相関関係がある場合に非常に有効である。
イ）評価するためのパラメータ
【００５３】
今回のアルゴリズムではアークが発生時の電流スペクトルが絶えず揺らいでいることに着目した。アーク発生時には広いスペクトル領域でアークに起因する電流成分が観測されると同時に，各スペクトル成分は絶えず時間変化している。この電流スペクトル電流の揺らぎを検出するためには，電流スペクトルの時系列データが必要となる。
【００５４】
まずマハラノビス距離の演算量について検討した。前述したとおりマハラノビス距離の算出には相関係数行列の逆行列を用いた計算が必要である。評価するパラメータ数をN個，パラメータの時系列データの長さをＭ個として計算を行う場合，行列は（Ｎ×Ｍ）行（Ｎ×Ｍ）列の行列となり計算量のオーダーはＯ（（Ｎ×Ｍ）２）となる。したがってパラメータ数の２乗で計算量が増加し，使用する演算器も大規模なものが必要となる。そこで，本アルゴリズムでは時系列データを用いて不偏分散を計算させ，それをパラメータとしてマハラノビス距離を計算させた（図１０参照）。電流スペクトルの不偏分散値はアーク発生時に見られる揺らぎにより大きくなることを利用したものである。不偏分散の計算量はＯ（Ｍ）、マハラノビス距離の演算量はＯ（Ｎ２）となり安定したデータを取得するために時系列データ数を増加させた時の演算量へのインパクトを小さくすることができた。
ウ）ＭＴＳ法を使用するための事前準備
【００５５】
ＭＴＳ法によるパターン認識は，あらかじめマハラノビス距離を求める基準点となるデータが必要になる。本アルゴリズムにおいてはアーク非発生時のデータを基準とし，４つの周波数のパワースペクトルの不偏分散値を評価パラメータとして用いた。まず負荷電流４つの周波数のパワースペクトルについて６４点の時系列データを取得し，不偏分散値を求めベクトルを作成する（表２中の１ｎｙ〜４ｎｙ）。今回基準を求めるためのアーク未発生時のデータはｎ=約３０００個用意した。それぞれのスペクトルについて図 １１の要領でパワースペクトルの不偏分散を求めた。
【００５６】
【表２】
0005369490.tif 000005
【００５７】
求めたパワースペクトルの不偏分散値について，各スペクトルで平均値mと標準偏差σを求め，各ベクトル(No.1〜No.n)を次式により基準化する。
【００５８】
【数３】
0005369490.tif 000006
【００５９】
この基準化にもちいた平均値ｍと標準偏差σは，アーク検出する際のデータの基準化でも同じ値を用いる。次に基準化したデータを使用して相関係数行列Ｒを求める。相関係数行列は次式により求められ，４つのデータを使用する場合４×４の行列となる。
【００６０】
【数４】
0005369490.tif 000007
【００６１】
マハラノビス距離Ｄ２の算出時は相関係数行列の逆行列を用いるため，事前準備時にあらかじめ逆行列にしておくと，検出時の演算量を削減できる。
【００６２】
【数５】
0005369490.tif 000008
エ）アーク検出時のマハラノビス距離の計算
【００６３】
マハラノビス距離Ｄ２を求め，現在のアーク放電が発生しているかどうか判断する。まず始めに事前準備で相関係数の逆行列を作成したときと同様の方法で評価対象となるデータのベクトルｕを生成する。図１０の要領で観測した電流の不偏分散を各周波数について求める。
【００６４】
【数６】
0005369490.tif 000009
次にこのベクトルの各要素について規準化の処理を行い，ベクトルＵを生成する。規準化は次式で行う。
【００６５】
【数７】
0005369490.tif 000010
【００６６】
ｍｊ， σｊはそれぞれ単位空間の平均と標準偏差であり，事前準備で予め求めておいた値を固定値である。この処理により，観測データのスケールを相関係数逆行列のスケールとあわせることができる。以上で計算の準備が整ったのでマハラノビス距離Ｄ２を算出する。マハラノビス距離は次式で求める。ｋはベクトルＵの要素数であり今回はｋ＝４で固定， Ｒ−１は事前準備で求めた相関係数の逆行列であり固定値である。ＵＴはベクトルの転置行列である。
【００６７】
【数８】
0005369490.tif 000011
【００６８】
以上のアルゴリズムをフローチャートにまとめると図１１のようになる。
【００６９】
同図の処理手順を図１のブロック図と対比させると、時系列データ取得手段である検出器１１が取得データ（負荷電流）を取得し、基礎データ生成手段１２がＦＦＴによって周波数分析を行い、４つのスペクトルの過去４６回のデータを使用して基礎データである不偏分数値を算出する。そして、これをベクトル標準化した後、データ処理手段１３がマハラノビス距離を算出し、アーク判定手段１４が閾値判定を行う。閾値以内であれば次の取得データを取り込んで再び周波数分析から開始し、閾値を超えた場合にはＮＧと判定されて、アーク判定手段１４から遮断命令（ＳＳＰＣ  ＯＦＦ命令）が発行され、遮断器１５ａが遮断される。次のリセット命令を受信するまで、遮断器１５ａの遮断状態が維持される。
オ）アルゴリズムの検証
【００７０】
アルゴリズムの検討結果を基に，観測した電流波形をＰＣ上で処理し，マハラノビス距離を求めて検証した。図１２は抵抗負荷時のアーク発生時および未発生時の電流波形データ１．２秒分を用いてマハラノビス距離を算出した結果である。負荷電流１Ａ，２Ａおよび５Ａでアーク発生時とアーク未発生時のデータを重ねてプロットした。横軸は時間，縦軸はマハラノビス距離で，ｌｏｇスケールである。なお，本グラフはマハラノビス距離がどの程度のオーダーになるかを示すためのものであるため，時間軸についてはそれぞれのデータ間で関係はない。
【００７１】
この結果より，アーク未発生時のマハラノビス距離は１０１〜１０３の間，アークが発生すると１０５以上となりアーク発生時と未発生時で有意な差を確認することができた。
カ）性能評価
【００７２】
図１３は抵抗負荷１Ａに通電した状態でアークを発生させたときの負荷電流と、供試体を用いて算出したマハラノビス距離である。アーク判定閾値は、Ｄ２＝４０００に設定してある。アーク発生と同時にマハラノビス距離が急上昇し、アーク放電判定の閾値であるＤ２＝４０００超えて、図１の遮断手段１５が遮断器１５ａ（図におけるＳＳＰＣ）を遮断していることが分かる。
【００７３】
図１４はインバータ負荷の動作状態でアーク放電を発生させたときの負荷電流と、供試体を用いて算出したマハラノビス距離である。左右どちらの図もアーク発生後にマハラノビス距離が上昇し、ほぼ閾値のＤ２＝４０００に達していることが分かる。
【００７４】
また、今回はＤＣの配電系統を対象としていたが、提案したアルゴリズムはＡＣのシリーズアーク検出にも利用できる可能性が高い。
【００７５】
また、今回提案しているアルゴリズムでマハラノビス距離を算出するための相関係数行列と平均、分散値のデータは事前準備として実験により測定を行って算出していたが、このデータを実機搭載状態で測定し学習させるパラメータの動的生成方法を採用してアーク検出装置を構築することも可能である。
（実施例２）
【００７６】
図１５は、評価値として、複数の周波数成分のパワースペクトルをスコア化しそのスコアを評価パラメータとして集計した集計値を利用している例である。
【００７７】
この実施例では、図1の検出器１１で検出した時系列データに対し、基礎データ生成手段１２が複数の周波数帯ごとにそれを取り込むＢＰＦ（バンドパスフィルタ）であり、例えば、４つの周波数Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３，Ｆ４について、基礎データα（α１、α２…）、β（β１、β２…）、γ（γ１、γ２…）、φ（φ１、φ２…）を生成する。
【００７８】
データ処理手段１３は、これらの基礎データαをスコア化する。スコア化は、例えば周波数スペクトルの大きさに応じて１，２，３…などのスコアを付する。そして、そのスコアを評価パラメータとして、ばらつきを捉えるために各周波数ごとにスコアの標準偏差を算出する等の統計処理を施す。広い周波数帯域に亘ってばらつきが大きい（電流の揺らぎが大きい）ほどアーク発生の傾向が高いと言える。そして、標準偏差をトータルした集計値Ｓｃを評価値としてアーク判定手段１４において予め定めたアーク判定閾値Ｓｃ０と比較することでアーク判定い、集計値Ｓｃがアーク判定閾値Ｓｃ０を上回った場合にアーク判定手段１４においてアーク発生の判定をなす。このようにすれば、回路から検出される波形がアーク時の特徴波形に近づくほど評価値が高くなるので、比較的簡単な演算でアーク検出を的確に行うことができ、アーク判定手段１４の判定結果を図1の遮断手段１５に関連づければ、上記実施例1と同様に負荷機器やケーブルの焼損防止を有効に図ることができる。
【００７９】
なお、上記スコアを評価パラメータとして、各周波数のスコアの平均値を予め記憶してあるアーク時の特徴波形に対応したスコアと対比させ、類似性が高いほど高ポイントとなるように集計して、その集計値を評価値として予め定めたアーク判定閾値を上回った場合にアーク判定手段１４においてアーク発生の判定をなすようにしてもよい。このようにしても、回路から検出される波形がアーク時の特徴波形に近づくほど評価値が高くなるので、検出波形の電圧、電流レベル等が予め記憶してあるアーク時の特徴波形のレベルと変らない限りアーク判定は有効に行え、演算負荷を更に減らすことができる。勿論、検出波形と予め記憶してあるアーク時の特徴波形との間で電圧、電流レベル等が異なるときには、レベルが揃うように係数を乗じるなどして調整すること等も可能である。
【００８０】
以上、本発明の実施形態並びに実施例について説明したが、各部の具体的な構成は上記に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００８１】
【図１】本発明の実施形態の構成を示すブロック図。
【図２】同実施形態を構成するアーク時検出用回路の変形例を示す図。
【図３】本発明の実施例１に係るアークの電流電圧特性を示すグラフ。
【図４】同実施例に係るインバータ負荷アーク発生時の電流波形を示すグラフ。
【図５】同実施例に係る抵抗負荷アーク発生時の電流パワースペクトルと変動の様子を示すグラフ。
【図６】同実施例に係るインバータ負荷正常動作時の電流パワースペクトルを示すグラフ。
【図７】同実施例に係る不偏分散を用いた電流成分の時間変化量の評価図。
【図８】同実施例に係る電流のパワースペクトルの不偏分散を示すグラフ。
【図９】同実施例に係るマハラノビス距離の概念図。
【図１０】同実施例に係る電流スペクトルの不偏分散算出プロセスを示す図。
【図１１】同実施例に係る検出アルゴリズムを示すフローチャート。
【図１２】同実施例に係るマハラノビス距離算出結果を示すグラフ。
【図１３】同実施例に係る抵抗負荷（１Ａ）のアーク検出の様子を示すグラフ。
【図１４】同実施例に係るインバータ負荷のアーク検出の様子を示すグラフ。
【図１５】本発明の実施例２に係る構成の要部を示すブロック図。
【符号の説明】
【００８２】
１１…時系列データ取得手段（検出器）
１２…基礎データ生成手段
１３…データ処理手段
１４…アーク検出手段
１５…遮断手段
Ｄ２…マハラノビス距離
Ｓｃ…集計値
【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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