(57)【要約】【課題】高精度の計量及び計量時間の短縮を実現する。【解決手段】被計量物３の重量に応じた電気信号を出力する計量部２と、前記電気信号を計量データとして取り込むデータ保持部１０と、前記計量データを移動平均により平滑化し、前記移動平均の変動を最小化する移動平均個数である適合化移動平均個数を算出し、前記平滑化に使用する適合化処理部１１と、前記移動平均により平滑化した値を計量値として表示出力する表示器９とを備える、計量装置。【選択図】図１
2016011869.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被計量物の重量に応じた電気信号を出力する計量部と、
前記電気信号を計量データとして取り込むデータ保持部と、
前記計量データを移動平均により平滑化し、前記移動平均の変動を最小化する移動平均個数である適合化移動平均個数を算出し、前記平滑化に使用する適合化処理部と、
前記移動平均により平滑化した値を計量値として表示出力する表示器と
を備える、計量装置。
【請求項２】
前記適合化処理部での演算に必要な情報を外部から入力設定可能な操作設定部をさらに備え、
前記適合化処理部は、
予め設定するか又は前記操作設定部で入力された前記移動平均個数を、前記移動平均個数を間に含む３個以上の連続整数に変更して前記計量データの前記移動平均をそれぞれ試行計算し、
各前記移動平均個数において移動平均の変動を表す変動評価値をそれぞれ算出し、
各前記変動評価値に基づいて適合化移動平均個数を決定する、請求項１に記載の計量装置。
【請求項３】
前記移動平均は、１重移動平均又は２重移動平均であり、
前記変動評価値は、前記移動平均の時系列データに対して時間経過方向に隣接するデータ間の差分を取り、前記差分の平方和を計算したものである、請求項１又は請求項２に記載の計量装置。
【請求項４】
前記移動平均は、２重移動平均であり、
前記変動評価値は、隣接して異なる移動平均個数の前記移動平均の時系列データに対して同一サンプリング時刻のデータの差分を取り、前記差分の平方和を計算したものである、請求項１又は請求項２に記載の計量装置。
【請求項５】
前記適合化移動平均個数を算出後、前記適合化移動平均個数及び対応する前記計量値の関係データを記憶保管し、計量を繰り返す毎に前記関係データを蓄積する記憶部をさらに備え、
前記適合化処理部は、前記関係データに基づいて前記適合化移動平均個数と前記計量値の関係式を導出し、
新たに計量する際、前記操作設定部で設定されるモードに応じて前記関係式を使用して前記適合化移動平均個数を決定し、移動平均個数を更新する、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の計量装置。
【請求項６】
計量データの振幅が予め定めた値以上であり、前記計量データの変化率が別の予め定めた値以下である場合、前記計量データを移動平均により平滑化し、
前記移動平均の移動平均個数を、前記移動平均個数を間に含む少なくとも３個以上の連続整数に変更して各前記移動平均個数の前記移動平均をそれぞれ試行計算し、
各前記移動平均の変動を表す変動評価値をそれぞれ算出し、
各前記変動評価値に基づいて前記移動平均の変動を最小化する前記移動平均個数である適合化移動平均個数を決定し、
前記計量データを前記適合化移動平均個数の前記移動平均により平滑化した値を計量値とする、計量方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、計量装置及び計量方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
製造業や流通の分野において、ロードセルを用いた計量装置が従来から広く用いられている。ロードセルは弾性体に歪ゲージが接着されていて、荷重を加えた時に生ずる弾性体の歪み量に応じた電圧出力を得るように構成されている。この出力値を増幅した後にデジタル変換し、デジタル変換された出力値に基づいて計量値が算出される。このような計量装置は、被計量物を計量部の積載台に載せるとロードセルに荷重が加えられ、これによって被計量物の計量値が表示されるように構成されている。被計量物を積載台に載せた直後は減衰自由振動が生じ、表示値は徐々に安定化する。また、この時の振動は、ばね−質量系の固有振動に近い周期で振動し、周期は積載台上の被計量物の重量によって変化する。一方、振動する計量値を急速に安定化させるために、振動周期の１周期、又はその整数倍の時間幅で平均化することが有効であることが知られていて、これを利用した技術がいくつか提案されている。
【０００３】
特許文献１では、計算で求めた時間幅（τ）及びその整数倍の時間幅を設定し、これを積分時間幅とする積分器を備えた計量装置が開示されている。しかし、計量装置が商業用の卓上デジタル計量器のような比較的小型機器の場合、ロードセルとこれと接続する計量装置内の機械要素のばね定数は製造メーカの設計開発段階で把握でき、固有振動周期を計算で求めることは可能としても、比較的大型の産業用計量装置の場合、振動周期は設置場所の支持部の影響を大きく受け、また、支持部のばね定数は不明で、計算で振動周期を求めることは困難な場合が多い。
【０００４】
特許文献２では、支持部が吊り下げ構造のロードセル秤で振動周期をフーリエ変換器で直接求め、求められた周期と移動平均による平均化時間を一致させる方法が開示されている。しかし、フーリエ変換は周期函数を振動函数に分解し、周波数毎のスペクトル成分を求めることができるが、被計量物を積載台に載せた直後の振動は減衰振動であり周期函数ではないため、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）の出力結果には求める固有振動周期の他に、低周波のスペクトル成分が含まれ、有効な周期の抽出が難しい。また、構成機器としてはＦＦＴ専用のＤＳＰ（Digital Signal Processing）や高性能のＣＰＵ（Central Processing Unit）が必要となり高価となる問題がある。
【０００５】
特許文献３では、振動周期を求める別の方法として、振動波形のピーク値及びピークの時間間隔(山−山又は谷−谷)等を検出し、この間の平均値を算出し、計量値として出力表示する方法が提案されている。しかし、高周波や低周波のノイズ成分があると、ピークを検出することが難しくなり、安定した時間間隔及びこの間の平均値が求まらず安定した計量値が得られないことがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開昭６２−２６１０２１号公報
【特許文献２】特開平１１−３１１５６６号公報
【特許文献３】特開昭５９−５４９３１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、高精度の計量及び計量時間の短縮を課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の第１の態様は、被計量物の重量に応じた電気信号を出力する計量部と、前記電気信号を計量データとして取り込むデータ保持部と、前記計量データを移動平均により平滑化し、前記移動平均の変動を最小化する移動平均個数である適合化移動平均個数を算出し、前記平滑化に使用する適合化処理部と、前記移動平均により平滑化した値を計量値として表示出力する表示器とを備える、計量装置を提供する。
【０００９】
この計量装置によれば、適合化移動平均個数を使用した移動平均による平滑化を行うため、高精度の計量及び計量時間の短縮が可能である。ここで、移動平均個数とは、各時刻において移動平均値を算出する際に使用するデータの数を表している。一般に計量データの振動は、固有振動周期又はその整数倍の平均時間幅で移動平均をとる場合、その振幅は殆どゼロになる。即ち、この場合の移動平均値が振動収束後の計量値となる。従って、この場合、計量データの振動の収束を待つことなく、収束後の計量値を正確に求めることができる。この計量装置では、移動平均個数を変更し、固有振動周期又はその整数倍の平均時間幅に対応する移動平均個数を適合化移動平均個数として算出することで、移動平均の変動を最小化している。従って、高精度の計量及び計量時間の短縮が可能である。
【００１０】
前記適合化処理部での演算に必要な情報を外部から入力設定可能な操作設定部をさらに備え、前記適合化処理部は、予め設定するか又は前記操作設定部で入力された前記移動平均個数を、前記移動平均個数を間に含む３個以上の連続整数に変更して前記計量データの前記移動平均をそれぞれ試行計算し、各前記移動平均個数において移動平均の変動を表す変動評価値をそれぞれ算出し、各前記変動評価値に基づいて適合化移動平均個数を決定することが好ましい。
【００１１】
この計量装置によれば、複数の連続する移動平均個数で移動平均を計算し、各移動平均に関する変動評価値を求め、これらの大小を比較することで、確実に移動平均の変動を最小化する移動平均個数（適合化移動平均個数）を求めることができる。
【００１２】
前記移動平均は、１重移動平均又は２重移動平均であり、前記変動評価値は、前記移動平均の時系列データに対して時間経過方向に隣接するデータ間の差分を取り、前記差分の平方和を計算したものであることが好ましい。
【００１３】
この計量装置によれば、変動評価値を上記のように設定することで、簡単に及び確実に移動平均の変動（振幅）を数値化して評価できる。変動評価値には、統計処理で使用される偏差平方和を使用しても良い。しかし、時系列データに単調増加又は低周波が含まれる場合、これらの影響を受ける。上記変動評価値は、偏差平方和のように平均値からの差分という概念を使用していないため、単調増加又は低周波の影響を受け難い点で偏差平方和よりも有利である。
【００１４】
前記移動平均は、２重移動平均であり、前記変動評価値は、隣接して異なる移動平均個数の前記２重移動平均の時系列データに対して同一サンプリング時刻のデータの差分を取り、前記差分の平方和を計算したものであってもよい。
【００１５】
この計量装置によれば、変動評価値を上記のように設定することで、同様に、簡単に及び確実に移動平均の変動（振幅）を数値化して評価できる。２重移動平均は、１重移動平均と比較して、振幅がゼロになる移動平均個数の近傍で、その振幅が小さいという特徴がある。従って、２重移動平均を使用した場合、１重移動平均に比べて変動量が少ないため、安定した計量が可能である。２重移動平均の場合、固有振動周期をτとすると、２τ，４τ，…の平均時間幅と一致する移動平均個数で、振幅はゼロになる。さらに、２τ，４τ，…の近傍では、下に凸の曲線となる。従って隣接する移動平均個数に対応する振幅の差分は２τ，４τ，…から離れるほど増大する。この特性を利用し、隣接する移動平均個数に対応する振幅の差分を評価することで、移動平均の変動を評価できる。
【００１６】
前記適合化移動平均個数を算出後、前記適合化移動平均個数及び対応する前記計量値の関係データを記憶保管し、計量を繰り返す毎に前記関係データを蓄積する記憶部をさらに備え、前記適合化処理部は、前記関係データに基づいて前記適合化移動平均個数と前記計量値の関係式を導出し、新たに計量する際、前記操作設定部で設定されるモードに応じて前記関係式を使用して前記適合化移動平均個数を決定し、移動平均個数を更新することが好ましい。
【００１７】
この計量装置によれば、計量値に応じた適合化移動平均個数が直ちに得られるので、通常の移動平均の適合化処理を行う場合と比較して適合化処理時間による応答遅れを防止できる。
【００１８】
本発明の第２の態様は、計量データの振幅が予め定めた値以上であり、前記計量データの変化率が別の予め定めた値以下である場合、前記計量データを移動平均により平滑化し、前記移動平均の移動平均個数を、前記移動平均個数を間に含む少なくとも３個以上の連続整数に変更して各前記移動平均個数の前記移動平均をそれぞれ試行計算し、各前記移動平均の変動を表す変動評価値をそれぞれ算出し、各前記変動評価値に基づいて前記移動平均の変動を最小化する前記移動平均個数である適合化移動平均個数を決定し、前記計量データを前記適合化移動平均個数の前記移動平均により平滑化した値を計量値とする、計量方法を提供する。
【００１９】
この計量方法によれば、適合化移動平均個数を使用した移動平均による平滑化を行うため、高精度の計量及び計量時間の短縮が可能である。複数の連続する移動平均個数で移動平均を計算し、各移動平均に関する変動評価値の大小を比較することで、移動平均の変動を最小化する移動平均個数（適合化移動平均個数）を求めることができる。計量データに対し、適合化移動平均個数の移動平均による平滑化を行うことで、計量データの振動の収束を待つことなく、収束後の計量値を正確に求めることができる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、適合化移動平均個数を使用した移動平均による平滑化を行うため、高精度の計量及び計量時間の短縮が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の計量装置を示す概念図。
【図２】計量データ、平滑化出力、及び計量データの振動１周期あたりの変化率の時間変化を示す図。
【図３】１重移動平均及び２重移動平均を示す概念図。
【図４】１重移動平均処理データの時間変化を示す説明図。
【図５】１重移動平均及び２重移動平均による平滑特性の説明図。
【図６】１重移動平均処理データの差分の時間変化を示す説明図。
【図７】図６の各移動平均個数における変動評価値を示す図。
【図８Ａ】計量処理プログラムを示すフローチャート。
【図８Ｂ】図８Ａの一部である移動平均個数適合化処理の２つのサブフローチャート。
【図９】本発明の第２実施形態の計量装置を示す概念図。
【図１０】本発明の第２実施形態の計算処理プログラムの一部を示すフローチャート
【図１１】適合化移動平均個数と計量値の関係式を示す説明図。
【図１２Ａ】本発明の適用例であるトラックスケールを示す図。
【図１２Ｂ】本発明の適用例であるクレーンスケールを示す図。
【図１２Ｃ】本発明の適用例である車載計量を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
次に、添付図面を参照して本発明の実施形態を説明する。
【００２３】
（第１実施形態）
図１は、本発明の第１実施形態の計量装置１を示している。計量装置１は、計量部２に載置された被計量物３の重量を計量する。
【００２４】
計量装置１は、計量部２、支持部４、増幅器５、Ａ／Ｄ変換器６、制御演算部７、操作設定部８、及び表示器９を備える。
【００２５】
計量部２は、被計量物３を載置する部分である。計量部２は、ロードセル２ａを有する。ロードセル２ａは、計量部２に荷重を加えた際に生ずる歪み量に応じて電圧を出力する。支持部４は、計量部２を支持している。本実施形態においては、計量部２の上に被計量物３を載置する方式をとっているが、吊り下げる方式など他の方式であってもよく、計量部２の態様は特に限定されない。
【００２６】
ロードセル２ａの出力電圧は電気信号として増幅器５に伝送される。増幅器５では、この電気信号を増幅する。増幅された電気信号は、Ａ／Ｄ変換器６に伝送される。Ａ／Ｄ変換器６は、この電気信号をアナログ信号からデジタル信号に変換する。Ａ／Ｄ変換器６により変換されたデジタル信号は、制御演算部７に伝送される。
【００２７】
制御演算部７は、ＣＰＵ(Central Processing Unit)、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）のような記憶装置を含むハードウェアと、それに実装されたソフトウェアにより構築されている。制御演算部７は、データ保持部１０及び適合化処理部１１を備える。適合化処理部１１は、平滑処理部１２を備える。
【００２８】
データ保持部１０は、Ａ／Ｄ変換器６から伝送された信号を所定のサンプリング間隔で計量データとして取り込む。
【００２９】
操作設定部８では、移動平均個数Ｎの初期値や運転モードを入力設定する。例えば、運転モードには運転モード０〜３の４つのモードがあり、操作設定部８で選択可能となっている。運転モード０は、適合化処理を実行せず、移動平均個数は操作設定部８の入力値を使用する。運転モード１は、適合化処理を実行し、移動平均個数更新は適合化処理完了後に実施され、次回計量開始時、適合化処理部１１の予め設定する移動平均個数となる。運転モード２は、適合化処理を実行し、移動平均個数更新は次回計量開始後実施され、適合化処理部１１の予め設定する移動平均個数となる。運転モード３は、適合化処理を実行し、移動平均個数更新は計量開始後、蓄積したデータから計量値に応じた適合化移動平均個数が直ちに適用され、適合化処理部１１の予め設定する移動平均個数となる。なお、適合化処理を実行する場合、適合化処理は計量毎に１回のみ実施される。
【００３０】
適合化処理部１１は、データ保持部１０から計量データを取得する。この計量データは、平滑処理部１２で移動平均により平滑化される。また、適合化処理部１１では、移動平均個数Ｎの適合化処理を実行し、適合化移動平均個数Ｎａを決定する。運転モード及び運転状況によっては適合化処理部１１が、移動平均個数Ｎの適合化処理を実行しない場合もある。
【００３１】
表示器９は、適合化処理後の移動平均により平滑化された計量データ、又は、適合化処理を実行していない計量データを計量値として表示する。ユーザは、表示器９の表示を確認することで、計量部２に載置した被計量物３の重量を認識する。
【００３２】
次に、計量装置１で実行される計量方法の原理を説明する。
【００３３】
被計量物３が計量部２に載置されると計量部２又は支持部４の撓みにより、計量値は安定せず、減衰自由振動が生じる。図２は、減衰振動する計量データ、これを平滑化した平滑化出力、及びその１周期あたりの変化率を示している。ここでの変化率は、振動の１周期あたりの変化率である。従って振動が定常状態の場合、この変化率は殆どゼロとなる。計量装置１は、この振動の収束を待つことなく正確な計量値を取得することができる。
【００３４】
計量値の振動周期は、被計量物３の重量によって変化する。説明のため、計量値の振動周期をτとする。Ａ／Ｄ変換器６でデジタル化された後の計量データのサンプリング周期をΔｔとする。Ｎ（移動平均個数）×Δｔ＝τとなる移動平均個数で、計量データを移動平均平滑化すると、振動による影響が原理上、最も低減されることが知られている。本発明は、この移動平均の平滑化特性を利用している。複数の連続する移動平均個数Ｎで試行計算し、偏差平方和に相当する変動評価値を比較することにより振動影響の小さい移動平均個数を求める。このように、被計量物３の重量によって変化する振動周期に追随して移動平均個数を適合化し、計量時間の短縮及び高精度の計量を可能としている。
【００３５】
本実施形態で使用する移動平均は、単純移動平均（１重移動平均）と単純移動平均を２回適用した２重移動平均である。時系列計量データを｛Ｘｉ｝、移動平均個数をＮとすると、時刻ｉにおける１重移動平均Ｓ［Ｎ，ｉ］及び２重移動平均Ｄ［Ｎ，ｉ］は、それぞれ式（１）及び式（２）のように表される。
【００３６】
【数１】
2016011869.tif 000003
Ｎ：移動平均個数
Ｘ：計量データ
【００３７】
【数２】
2016011869.tif 000004
Ｎ：移動平均個数
Ｓ：１重移動平均
【００３８】
図３は、１重移動平均及び２重移動平均に関して移動平均個数Ｎ＝５の場合の概念図である。１重移動平均は各時刻において過去５つの計量データの平均化を繰り返している。２重移動平均は、１重移動平均結果に対して同様に各時刻において過去５つの計量データの平均化を繰り返している。
【００３９】
振動周期と移動平均による平滑化特性を示すため、振動が正弦波（振幅Ａ０＝１０ｋｇ、周期τ＝４００ｍｓ）、サンプリング周期Δｔ＝４０ｍｓで移動平均個数Ｎを変更した場合の応答計算結果例を使用して説明する。
【００４０】
図４は、１重移動平均Ｓ［Ｎ，ｉ］の時間変化を示している。移動平均開始直後から概略τ（ｓｅｃ）の間、過渡応答を示すが、その後は定常状態となる。特に、Ｎ×Δｔ＝τとなるＮ＝１０では変動振幅はゼロになる。
【００４１】
図５は、移動平均による平滑特性を示す図である。図５には、定常状態に移行した後の振幅と移動平均個数の関係を１重移動平均と２重移動平均とを並べて示している。１重移動平均では、τ、２τ、３τ、４τ…で振幅はゼロとなる。２重移動平均では、２τ、４τ…の平均時間幅と一致する移動平均個数で振幅はゼロとなる。また、これらの近傍の移動平均個数では振幅は小さくなり、離れると大きくなる。
【００４２】
１重移動平均と２重移動平均の比較では、例えば、いずれも振幅がゼロとなる２τの近傍の移動平均個数では２重移動平均の振幅の方がより小さい。従って、より安定した計量値が期待できる。移動平均を複数の連続する移動平均個数で計算し、変動をばらつきと考えれば統計処理で使用される偏差平方和を計算し、この値の大小を比較することにより変動の小さい移動平均個数を求めることが出来る。これと同等の方法を以下で説明する。
【００４３】
通常、偏差平方和はサンプルデータの平均値（又は予測値）から各データに対する偏差を計算し、その平方和を取る。ここでは平均値を使用せず、時間経過方向に隣接するデータ間の差分の平方和を計算し、これを変動評価値Ｐ［Ｎ］とする。即ち、１重移動平均の場合には以下の式（３）のように表される。
【００４４】
【数３】
2016011869.tif 000005
Ｎ：移動平均個数
Ｓ：１重移動平均
【００４５】
同様に、２重移動平均の場合、以下の式（４）のように表される。
【００４６】
【数４】
2016011869.tif 000006
Ｎ：移動平均個数
Ｄ：２重移動平均
【００４７】
通常の偏差平方和を変動評価値としても良いが、これは平均値からの偏差を計算するため、時系列計量データに単調増加や低周波が含まれる場合、この影響を受ける。これと比べて式（３）及び式（４）の場合、影響を受け難い利点がある。
【００４８】
各Ｐ［Ｎ］値の大小を比較することにより、より小さい値を取る移動平均個数Ｎを適合化移動平均個数Ｎａとして求めることができる。図４の計算例の１重移動平均の差分の値を図６に示している。Ｎ＝１０のとき、１重移動平均の差分はゼロであり、計量値が変動していない。Ｎ＝１０から離れるほど、差分は大きくなり、計量値が変動している。また、図７に式（３）によってこの差分の平方和を計算した変動評価値Ｐ［Ｎ］を示している。Ｐ［Ｎ］の値を比較し、この場合Ｎ=１０で最小となるのでＮ＝１０を適合化移動平均個数Ｎａと判定する。
【００４９】
変動評価値は、式（３）及び式（４）以外のものであってもよい。図５の移動平均による平滑特性のグラフを参照すると、２重移動平均の場合の平滑特性を示す曲線は２τ、４τ…の平均時間幅と一致する移動平均個数でゼロとなる。また、２τ、４τ…の近傍では下に凸の曲線となる。従って、隣接する移動平均個数に対応する振幅の差分は２τ、４τ…から離れるほど増大する。この特性を考慮して式（３）及び式（４）と同様な式（５）を定義する。この場合の移動平均は２重移動平均である。変動評価値は、隣接して異なる移動平均個数の２重移動平均の時系列データに対して同一サンプリング時刻のデータの差分を取り、この平方和を算出する。
【００５０】
【数５】
2016011869.tif 000007
Ｎ：移動平均個数
Ｄ：２重移動平均
【００５１】
式（５）は２τ、４τ・・の平均時間幅に近い移動平均個数で小さくなり、離れるほど大きくなる。各Ｐ［Ｎ］値の大小を比較することで、より小さい値を取る移動平均個数Ｎを適合化移動平均個数Ｎａとして求めることができる。また、各Ｐ［Ｎ］値に適当な重み付けをした後に、大小を比較しても良い。例えばａ１,ａ２…を重み係数とすると、ａ１×Ｐ［Ｎ−２］、ａ２×Ｐ［Ｎ−１］、ａ３×Ｐ［Ｎ］、ａ４×Ｐ［Ｎ＋１］、ａ５×Ｐ［Ｎ＋２］の値の大小を比較できる。このようにすることで、各Ｐ［Ｎ］の大小の判別がつきにくい場合、移動平均個数が小さい方を選択して応答性を重視するか、又は、移動平均個数が大きい方を選択して変動の安定性を重視するかによって、重み付けを変更して使用できる。
【００５２】
次に計量装置１の動作方法を説明する。
【００５３】
図８Ａは、本発明の第１実施形態の計量装置１の動作を示すフローチャートである。データ保持部１０は、計量部２のロードセル２ａから増幅器５及びＡ／Ｄ変換器６を介して計量データ｛Ｘｉ｝を取得する（ステップＳ１）。操作設定部８で予め入力設定した運転モード及び運転状況により移動平均個数更新要否が判断される（ステップＳ２）。例えば、運転モード０で操作設定部８の入力値が変更されれば、即、移動平均個数の更新が行われる。また、操作設定部８で入力した移動平均個数以外に予め設定する移動平均個数を使用してもよい。ここで使用される予め設定する移動平均個数には、プログラムの初期値として設定された値の他、直前の適合化処理で決定した適合化移動平均個数も含む。ステップＳ２で移動平均個数更新が必要と判断された場合、ステップＳ３で更新される。ステップＳ２で移動平均個数更新が不要と判断された場合、ステップＳ４へ移行する。初回は、操作設定部８で入力設定した移動平均の初期値に設定される（ステップＳ３）。時系列計量データ｛Ｘｉ｝として、設定された移動平均個数を使用して、式（１）に基づいて１重移動平均を計算する（ステップＳ４）。その後、式（２）に基づいて２重移動平均を計算する（ステップＳ５）。次に計量データの所定時間あたりの変化率を計算する（ステップＳ６）。この所定時間には、サンプリング時間Δｔの整数倍を取ることができるが、振動周期τに近い値を取ることが好ましく、Ｎ（移動平均個数）×Δｔとしてもよい。続いて操作設定部８の運転モード及び運転状況に応じて移動平均個数適合化要否を判断する（ステップＳ７）。例えば、運転モード１で、適合化処理が１回も実施されていないなら、適合化処理に移る。
【００５４】
ステップＳ７で移動平均個数適合化を不要と判断した場合、ステップＳ４及びステップＳ５で平滑化された計量データをさらに平滑化する必要があるかを、操作設定部８のデジタルフィルタの定数設定に基づいて判断する（ステップＳ８）。例えば、指数平滑化フィルタ係数として、０〜９９％が使用される。この値が大きいほど、平滑化効果が大きく、０％設定時は平滑化効果がなく、分岐はＮとなる。このフィルタ係数の設定は計量値の安定状況を見て操作者が調整設定する。
ステップＳ８で平滑化が必要と判断された場合、平滑処理部１２において、指数平滑化フィルタのようなデジタルフィルタで平滑化する（ステップＳ９）。ステップＳ８で平滑化が不要と判断された場合、ステップＳ１０へ移行する。そして、表示器９において、計量値として表示出力する（ステップＳ１０）。
【００５５】
ステップＳ７で移動平均個数適合化を必要と判断した場合、移動平均個数適合化処理の前準備として一定期間の計量データの収集を開始する。図８Ｂは、移動平均個数適合化処理を示す図８Ａの２つのサブフローチャートである。まず、計量データ｛Ｘｉ｝が所定の振幅閾値以上、及び、ステップＳ６で求めた計量データの変化率が別の所定の閾値以下であるかを判断する（ステップＳ１１，ステップＳ１２）。これにより、被計量物３が計量部２に載置され、計量値が増加中であるのか、積載後の減衰振動であるのか判別を行う（図２参照）。この条件（ステップＳ１１，ステップＳ１２）を満たすとき、データ保持部１０は、一定期間の計量データ｛Ｘｉ｝を取得する（ステップＳ１４，ステップＳ１５）。この条件（ステップＳ１１，ステップＳ１２）を満たさない場合、ステップＳ８へ移行する。所定の時間を経過しても一定期間の計量データ｛Ｘｉ｝の取得が完了しない場合は、この処理を中断し、ステップＳ８へ移行するようにタイマーがセットされている（ステップＳ１３）。ステップＳ１５において、計量データ｛Ｘｉ｝の取得が完了した場合、適合化処理部１１において、移動平均個数適合化処理が開始される（ステップＳ２１へ移行する）。ステップＳ１５において、計量データ｛Ｘｉ｝の取得が完了しなかった場合、ステップＳ１１へ移行する。
【００５６】
計量データ｛Ｘｉ｝に対して、現在使用中の移動平均個数Ｎを、この移動平均個数Ｎを間に含む連続数（例えばＮ−２，Ｎ−１、Ｎ、Ｎ＋１，Ｎ＋２）に変更し、平滑処理部１２において、各移動平均個数について式（１）に基づいた１重移動平均計算と式（２）に基づいた２重移動平均計算の試行計算を行う（ステップＳ２１〜２４）。そして、試行計算が終了するまでステップＳ２２へ移行し、これらを繰り返す（ステップＳ２５）。複数の連続する移動平均個数での移動平均の試行計算が全て終了した場合（ステップＳ２５）、得られた平滑化データを使用して、適合化処理部１１において、異なる移動平均個数Ｎに対する変動評価値Ｐ[Ｎ]を式（３）〜（５）のいずれかを使って計算する（ステップＳ２６）。得られた複数のＰ［Ｎ］に対して大小比較を行い（ステップＳ２７）、最小となるＰ［Ｎ］の移動平均個数Ｎを求める。この移動平均個数Ｎを適合化移動平均個数Ｎａと決定する（ステップＳ２８）。例えばＰ［Ｎ−１］が最小であればＮａ＝Ｎ−１と決定する。現在使用中の移動平均個数に対して適合化移動平均個数Ｎａにいずれのタイミングで更新するかは操作設定部８で設定される運転モードによって異なり、ステップＳ２で判断される。移動平均個数適合化処理終了後直ちに変更することもできるし、又は次回の計量開始から変更することもできる。なお、図８Ａ及び図８Ｂのフローチャートは２重移動平均を使う場合の説明図となっているが、本発明は１重移動平均のみでも可能であり、この場合には２重移動平均計算は省略できる。
【００５７】
以上のように、計量装置１は、適合化移動平均個数を使用した移動平均による平滑化を行うため、固有振動周期が被計量物３の重量によって変化する使用環境においても、高精度の計量及び計量時間の短縮が可能である。また、周辺の外乱振動の影響を受け難く、安定した計量が可能である。
【００５８】
（第２実施形態）
図９は、第２実施形態の計量装置１を示している。本実施形態に係る計量装置１は、記憶部１３に関係する部分以外の構成は図１の第１実施形態と同様である。従って、図１に示した構成と同様の部分については同様の符号を付して説明を省略する。
【００５９】
本実施形態では、制御演算部７は、記憶部１３を備える。記憶部１３は、これまでの計量の際に計算した適合化移動平均個数Ｎａとそのときの計量値Ｗとの関係データを記憶保管している。即ち、計量を繰り返すごとにこの関係データを蓄積している。
【００６０】
本実施形態では、図１０の移動平均個数適合化処理のサブフローチャートの最終ステップ（ステップＳ２９）において、適合化移動平均個数ＮａとステップＳ２１〜Ｓ２４で得られている平滑化データに基づく計量値Ｗの関係データを記憶部１３に保管する。計量を繰り返すごとにこの関係データを蓄積し、蓄積したデータから図１１に示すような計量値Ｗと移動平均個数Ｎの関係式（近似式）を導出する。この関係式(近似式)を使用して、計量値Ｗに対する移動平均個数を決定する。そして、ステップＳ３で移動平均個数を変更する機能が追加されている。蓄積したデータ（Ｗｉ、Ｎｉ）の集合から最小二乗法を使用して直線近似式や曲線近似式が導出される。本実施形態では計量部２の積載面に被計量物３が載置されると、計量値に応じた適合化移動平均個数が直ちに適用されるので、移動平均個数適合化処理時間による応答遅れがないという利点がある。
【００６１】
１重移動平均と２重移動平均の比較では１重移動平均の方が応答の遅れは小さいのに対して、２重移動平均は変動がより安定する特質がある。これらを考慮して計量の用途に応じて使い分けることができる。この使い分けは、操作設定部８の運転モードに応じて行われる。例えば、計量の用途による上記の運転モードの使い分けには、計量対象がトラックスケール、クレーンスケール、及び塵芥車の場合がある。図１２ａで示すトラックスケールの場合、トラックが積載台上に進入して停車して計量が開始するまでの数秒間に移動平均個数適合化処理は完了するため、運転モード１が適用できる。図１２ｂのクレーンスケールで計量時間の短縮を目的とする場合、運転モード３が採用される。図１２ｃに示す車載計量で例えば塵芥車では地域を巡回しながら収集場所毎に計量を行う。このような場合、運転モード２を適用し、移動平均個数適合化処理完了後、移動平均個数の更新は、次の収集場所で計量開始前に行うようにすれば移動平均個数適合化処理時間による応答遅れは回避できる。操作設定部８では、このように計量対象に応じた運転モードを設定し、適合化処理部１１で適切な処理を行う。
【００６２】
ここで記載した実施形態では、計量の対象を図１２ａ〜１２ｃのように、トラックスケール、クレーンスケール、及び塵芥車としたが、本発明の計量装置１は、これらに限定されない。被計量物３の重量が大きい場合、計量値の振動の収束に時間がかかるため、本発明はより有効である。しかし、重量が小さい場合、例えば卓上で使用する計量装置１の場合でも使用可能である。従って、本発明は、特に計量の対象を限定することなく使用することができる。
【符号の説明】
【００６３】
１  計量装置
２  計量部
２ａ  ロードセル
３  被計量物
４  支持部
５  増幅器
６  Ａ／Ｄ変換器
７  制御演算部
８  操作設定部
９  表示器
１０  データ保持部
１１  適合化処理部
１２  平滑処理部
１３  記憶部
【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８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１２Ｃ】
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