(57)【要約】  欠陥のある光センサを検出する方法は、光センサデータを収集するステップを含む、データを収集するステップと、テンプレートを決定するために、収集されたデータに対する準備手順を実行するステップと、光センサの状態を決定するための検出手順を実行するステップとを含む。準備手順を実行するステップは、明確に定義された条件を有する、一日の一部分を構成する時間期間の間に収集された光センサデータの挙動のテンプレートを決定するステップを含む。検出手順を実行するステップは、更なる複数日に関し、対応する時間期間の間に光センサデータを収集するステップと、当該複数日のうちの代表の複数日を選択するステップと、選択された各日に関する、対応する挙動を決定するステップと、光センサの任意の欠陥を検出するために、対応する挙動をテンプレートと比較するステップとを含む。
2017508152.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
欠陥のある光センサを検出する方法であって、
‐光センサデータを収集するステップを含む、データを収集するステップと、
‐テンプレートを決定するために、収集された前記データに対する準備手順を実行するステップと、
‐光センサの状態を決定するための検出手順を実行するステップと、
を含み、
前記準備手順を実行するステップは、
‐更なる入力データに基づいて決定される明確に定義された条件を有する、一日の一部分を構成する時間期間の間に収集された前記光センサデータの挙動を表すテンプレートを決定するステップ
を含み、
前記検出手順を実行するステップは、
‐更なる複数日に関し、対応する時間期間の間に光センサデータを収集するステップと、
‐同様の明確に定義された条件を特定することによって、前記更なる複数日のうちの代表の複数日を選択するステップと、
‐選択された各日に関する、対応する挙動を決定するステップと、
‐前記光センサの任意の欠陥を検出するために、前記対応する挙動を前記テンプレートと比較するステップと
を含む、方法。
【請求項２】
前記時間期間は夜である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
存在データと、照明器具がオンであるか又はオフであるかについてのデータとによって、前記明確に定義された条件を決定するステップを含む、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記データを収集するステップは、前記光センサデータと併せて屋外気象データを収集するステップを更に含み、
前記光センサデータの挙動を表すテンプレートを決定するステップは、
‐前記時間期間の間に収集された前記光センサデータと前記屋外気象データとの間の関係のテンプレートを決定するステップ
を含み、
前記検出手順を実行するステップは、
‐前記光センサデータと併せて屋外気象データを収集するステップ
を更に含み、
‐前記対応する挙動を決定するステップは、選択された各日に関する、対応する関係を決定するステップを含み、
‐前記対応する挙動を前記テンプレートと比較するステップは、前記光センサの任意の欠陥を検出するために、前記関係を前記テンプレートと比較するステップを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記光センサデータは屋内光センサデータであり、前記関係のテンプレートを決定するステップは、
‐前記時間期間の間に収集された屋外気象データのモデルシーケンスを選択するステップと、
‐前記屋外気象データが前記モデルシーケンスデータの所定の限界内である他の複数日の前記対応する時間期間に関する屋外気象データの更なる複数のシーケンスを選択するステップと、
‐選択された屋外気象データの各シーケンスに関して、対応する前記屋内光センサデータが明確に定義された条件の中で選択されたかどうかを決定し、そうである場合、前記関係を決定するステップと
を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記関係のテンプレートを決定するステップは、
‐各関係を表す係数を決定するステップと、
‐前記係数に関する統計値を決定するステップと
を含み、前記統計値は前記テンプレートを構成する、
請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記係数を決定するステップは、前記屋外気象データに対する前記屋内光センサデータの線形依存性をフィッティングするステップを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記更なる複数日のうちの代表の複数日を選択するステップは、
‐前記更なる複数日の各日に関して、前記屋外気象データが前記モデルシーケンスの所定の限界内であるかどうかを決定し、そうである場合、屋内光センサデータが明確に定義された屋内条件の中で収集されたかどうかを決定し、そうである場合、当該日を選択するステップ
を含み、
前記選択された各日に関する対応する関係を決定するステップは、
‐前記屋内光センサデータと前記屋外気象データとの間の関係をフィッティングするステップと、
‐前記関係を表す係数を決定するステップと、
‐決定された前記係数と以前に決定された係数とを含む係数のセットを生成するステップと
を含み、
前記関係を前記テンプレートと比較するステップは、前記係数のセットを前記テンプレートと比較するステップを含む、
請求項５乃至７の何れか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記係数のセットを前記テンプレートと比較するステップは、管理チャートに前記係数を表示し、前記係数のセット及び前記テンプレートに１以上のネルソンルールを適用するステップを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
存在データによって、前記明確に定義された条件を決定するステップを含む、請求項４乃至９の何れか一項に記載の方法。
【請求項１１】
窓のブラインドについてのデータ、照明システムのスイッチング若しくは調光の状態についてのデータ、又は照明システムによるエネルギ消費についてのデータから成るデータのセットのうちの少なくとも１つのタイプのデータによって、前記明確に定義された屋内条件を決定するステップを含む、請求項４乃至１０の何れか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記更なる複数のシーケンスを選択するステップは、前記屋外気象データ及び前記モデルシーケンスデータに距離関数を適用することによって、前記屋外気象データが前記モデルシーケンスデータの所定の限界内であるかどうかを決定するステップを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項１３】
前記屋外気象データは太陽光照射データを含む、請求項４乃至１２の何れか一項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、欠陥のある光センサを検出する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
照明器具は無線で接続され、照明システムに組み込まれる。光センサ、及び場合によってはＰＩＲセンサ等の他のセンサと組み合わされて、これら照明システムは、エネルギ節約のための昼光適合等の高度な機能を提供するようにデザインされる。しかしながら、照明システムが適切に機能することは、センサが正しく機能することやセンサの較正に依存する。これらは経時的に低下し、ドリフトする恐れがあることが知られている。したがって、センサの故障が検出されたときに再較正又は交換が起こり得るように、センサの挙動を検出するための適切な較正技術が使用されなければならない。
【０００３】
現在の欠陥のある光センサの検出は能動的な態様で行われ、典型的には、照明システムの手動若しくはプログラムされたスイッチのオン及びオフ、並びに／又は、特定の較正光源及び／若しくは基準光センサの利用を含む。したがって、現在の検出方法は、システムモードや制御コードの大幅な追加を必要とする。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
欠陥のある光センサの検出を単純化することが有利である。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
この問題により良く対処するために、本発明の第１の態様では、欠陥のある光センサを検出する方法であって、
‐光センサデータを収集するステップを含む、データを収集するステップと、
‐テンプレートを決定するために、収集されたデータに対する準備手順を実行するステップと、
‐光センサの状態を決定するための検出手順を実行するステップと、
を含み、
準備手順を実行するステップは、
‐明確に定義された条件を有する、一日の一部分を構成する時間期間の間に収集された光センサデータの挙動のテンプレートを決定するステップ
を含み、
検出手順を実行するステップは、
‐更なる複数日に関し、対応する時間期間の間に光センサデータを収集するステップと、
‐当該複数日のうちの代表の複数日を選択するステップと、
‐選択された各日に関する、対応する挙動を決定するステップと、
‐光センサの任意の欠陥を検出するために、対応する挙動をテンプレートと比較するステップと
を含む、方法が提示される。
【０００６】
したがって、本方法は、照明システムからのセンサ情報を、より受動的に記録することに依存する。同様又は同等の状況の間に収集されたデータを選択することによって、データを比較して、光センサの欠陥のある挙動を発見することが可能である。
【０００７】
方法の実施形態によると、時間期間は夜である。これは、光センサが参照する照明システム以外の光源からの光が無視できるか、あるいは比較的一定である点で有利である。
【０００８】
本方法の実施形態によると、データの収集は、光センサデータと併せて屋外気象データを収集するステップを更に含み、光データのテンプレート挙動の決定は、時間期間の間に収集された光センサデータと屋外気象データとの間の関係のテンプレートを決定するステップを含む。更に、検出手順を実行するステップの動作は、光センサデータと併せて屋外気象データを収集するステップを含み、対応する挙動を決定するステップの動作は、選択された各日に関する、対応する関係を決定するステップを含み、対応する挙動をテンプレートと比較するステップの動作は、光センサの任意の欠陥を検出するために、関係をテンプレートと比較するステップを含む。屋外気象データも考慮し、このデータに光センサデータを関連付けることは有利である。
【０００９】
本方法の実施形態によると、光センサデータは屋内光センサデータであり、関係のテンプレートを決定するステップの動作は、
‐時間期間の間に収集された屋外気象データのモデルシーケンスを選択するステップと、
‐屋外気象データがモデルシーケンスデータの所定の限界内である他の複数日の対応する時間期間に関する屋外気象データの更なる複数のシーケンスを選択するステップと、
‐選択された屋外気象データの各シーケンスに関して、対応する屋内光センサデータが明確に定義された条件の中で選択されたかどうかを決定し、そうである場合、関係を決定するステップと
を含む。
【００１０】
本方法の実施形態によると、関係のテンプレートを決定するステップの動作は、
‐各関係を表す係数を決定するステップと、
‐前記係数に関する統計値を決定するステップと
を含み、統計値はテンプレートを構成する。
【００１１】
本方法の実施形態によると、係数を決定するステップの動作は、屋外気象データに対する屋内光センサデータの線形依存性をフィッティングするステップを含む。
【００１２】
本方法の実施形態によると、係数のセットをテンプレートと比較するステップの動作は、管理チャートに係数を表示し、係数のセット及びテンプレートに１以上のネルソンルールを適用するステップを含む。
【００１３】
本方法の実施形態によると、方法は、存在データによって、明確に定義された屋内条件を決定するステップを含む。
【００１４】
本方法の実施形態によると、方法は、窓のブラインドについてのデータ、照明システムのスイッチング若しくは調光の状態についてのデータ、又は照明システムによるエネルギ消費についてのデータから成るデータのセットのうちの少なくとも１つのタイプのデータによって、明確に定義された屋内条件を決定するステップを含む。
【００１５】
本方法の実施形態によると、更なる複数のシーケンスを選択するステップの動作は、屋外気象データ及びモデルシーケンスデータに距離関数を適用することによって、屋外気象データがモデルシーケンスデータの所定の限界内であるかどうかを決定するステップを含む。
【００１６】
本方法の実施形態によると、気象データは太陽光照射データを含む。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
本発明は、より詳細に、添付の図面を参照して説明される。
【００１８】
【図１】本方法を実行するための実施例のシステムのブロック図である。
【図２】様々な時間の範囲に関する、屋外気象データに対する屋内光センサデータを示す図である。
【図３】様々な時間の範囲に関する、屋外気象データに対する屋内光センサデータを示す図である。
【図４】様々な時間の範囲に関する、屋外気象データに対する屋内光センサデータを示す図である。
【図５】様々な時間の範囲に関する、屋外気象データに対する屋内光センサデータを示す図である。
【図６】データ点を結ぶ曲線によって示される、図２から選択されたデータを示す図である。
【図７】データ点を結ぶ曲線によって示される、図２から選択されたデータを示す図である。
【図８】本方法の実施形態による準備手順を示すフローチャートである。
【図９】本方法の実施形態による検出手順を示すフローチャートである。
【図１０】欠陥を決定する一態様を示すチャートである。
【図１１】方法の別の実施形態による手順を示すフローチャートである。
【図１２】方法の別の実施形態による手順を示すフローチャートである。
【図１３】方法の実施形態によって得られる結果を示す図である。
【図１４】方法の実施形態によって得られる結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
欠陥のある光センサを検出する本方法が実施可能な実施例の感知システム１は、建物の別々の部屋内に配置される照明器具の複数のセット４、５を有する照明システム３に、無線又は有線で接続されるコントローラ２を含む。より詳細には、コントローラ２は、屋内照明を検出する、各々の部屋内の屋内光センサ６、７又は複数の屋内光センサと接続される。感知システム１は、建物の屋外に配置される屋外気象センサ８を更に含む。屋外気象センサ８は、典型的には、屋外照度を検出する光センサでもある。コントローラ２は、ディスプレイ９に接続される。上記から理解されるように、感知システム１は、１以上の照明システム３内に配置される複数の光センサ６、７に接続されてもよい。しかしながら、下記で他に記載されない場合、説明は単一の光センサを参照するが、感知システム１が複数の光センサ６、７と接続されるときには、どの光センサ６、７に関しても等しく有効である。
【００２０】
一般的に、本発明による方法は、センサデータを受動的に記録することと、光センサの逸脱した挙動を見つけるためにデータを処理することとに基づくものとみなされる。これは、データの記録に伴って照明器具が能動的に動作される従来技術の方法とは対照的である。方法の第１の実施形態によると、屋内光センサデータ、及びこの実施形態では光センサデータでもある屋外気象データが、屋内光センサ６、７及び屋外気象センサ８によって収集される。データ収集は、複数日に関し、各日の少なくとも一部分の間に実行される。次いで、完全に機能している光センサの挙動を表すテンプレートを決定するために、収集されたデータに対する準備手順が実行される。信頼性のある有用なテンプレートの計算を可能にするために、データが収集されるときの条件は、安定し、再現可能でなければならない。したがって準備手順は、コントローラ２によって、明確に定義された屋内条件及び屋外条件を有する、一日の一部分を構成する時間期間の間に収集された屋内光センサデータと屋外気象データとの間の関係のテンプレートを決定するステップを含む。
【００２１】
テンプレートを決定すると、次いで、光センサ６、７の状態を決定するための検出手順が、各光センサ６、７に対して別々に実行される。一般的に言うと、検出手順は、コントローラ２を用いて、更なる複数日に関し、対応する時間期間の間に、気象センサ８から屋外気象データを収集し、及び光センサ６、７から屋内光センサデータを収集するステップと、当該複数日のうちの代表の複数日を選択するステップと、選択された各日に関して、対応する関係を決定するステップと、光センサ６、７の任意の欠陥を検出するために、関係をテンプレートと比較するステップとを含む。
【００２２】
より詳細には、図８のフローチャートによって示されるように、この実施形態によると準備手順は、連続する複数日に関し、一日中光センサデータ及び気象データを収集するステップを含み、ボックス８０を参照されたい。例えば、センサ出力は５分〜１０分毎にサンプリングされる。図２は、一年の前半の間に取られたサンプルを示し、ｙ軸が屋内光レベルを示し、ｘ軸が屋外光レベルを示すような、屋外気象データに対する屋内光センサデータの依存性として提示される。部屋の内部の照度は屋外照度と共に変化し、この依存性は、光センサの欠陥を検出するための基礎として用いられる。屋内光レベルと屋外光レベルとの間の線形依存性すなわち高い相関関係のためには、ペアが直線上になければならない。しかしながら、図２に見られるように、ペアは決して直線上に集中しているとはいえず、実際には、全体の相関率は約０．３でしかない。
【００２３】
したがって、依存性は、多数の環境条件によって引き起こされる、より複雑な性質のものである。第１に、建物の占有者が、屋外光レベルから導出される屋内光レベルに多くの態様で干渉するであろう。占有者は、ブラインドを開けるか又は閉めることや、照明器具のスイッチをオン及びオフにすることによって直接干渉し得る。第２に、例えば動き回るか、又は机の上の書類を動かすことによってさえ、反射が測定される部屋内の照度レベルを相当に変化させ得る。更に、部屋の配向や遮光が重要な影響を有する。本実施例では、より乱されない態様で依存性を観察するために、週末からのデータが選択された。週末の別々の３日に関する、屋外気象データに対する屋内光センサデータのプロットが図３乃至図５に示される。図３は、４月末のある日を示す。図４は、その次の日を示し、図５は１月初めのある日を示す。プロットに加えて、有向直線によって連続観察が相互接続されている。したがって、矢印は観察の時間的挙動を示す。観察は、日中の始まりで屋外及び屋内の両方が暗い、プロットの左下端で始まる。その後、屋外光レベル及び屋内光レベルの両方が上昇して、低下する。図３から、一日を通じて明らかに非線形であって、部屋に入る太陽光の角度に依存する、屋外光レベルに対する屋内光レベルの関数依存性があることが分かる。図４から、この依存性はほぼ決定論的であることが結論付けられる。実際に、同様であると推定される条件での同様の日に、同じ軌跡が観察される。最後に、図５は季節に対する依存性を示す。やはりデータは、建物内に存在がない日に、非線形である明らかな依存性を示す。しかしながら軌跡の形状は異なり、４月に対して１月には屋外光レベルが低いので、照度の範囲スペースのわずかな部分だけが横切られる。図３でのグラフの外観の説明のとおり、右下端のＡでの急な方向転換は、太陽光が部屋に入り始めたことを表し、左上側へのＢでの急な方向転換は、太陽が建物の後ろに隠れたことを表すことが言える。
【００２４】
結論として、明確に定義された屋内条件及び屋外条件の中での屋内照度レベルと屋外照度レベルとの間に強い関数依存性が存在することが観察される。この依存性は、原則として様々な目的のために活用できる。屋内光センサデータと屋外気象データとの間の関係すなわち関数依存性の上述のテンプレートは、以下のように決定される。図３及び図４から、週末の晴れた早朝の間には、屋内光レベルと屋外光レベルとの間に強い線形相関関係が存在することは明白であり、斯様な相関関係は光センサ診断のために活用され得る。したがって最初に、一日のうちの適切な部分を構成する時間期間の間に収集された屋外気象データのモデルシーケンスが選択され、ボックス８１を参照されたい。この実施例では、示された４月の日のうちの一方の、日中の始まりの２時間半の間の気象データがモデルシーケンスとして選択される。
【００２５】
次いで、他の複数日の対応する時間期間の間の屋外気象データの更なる複数のシーケンスＷが一つずつ検索され、これはボックス８２であり、シーケンスＷは、距離関数ｄ（Ｗ，Ｍ）＜δによってモデルシーケンスＭに対してテストされ、これはボックス８３である。距離が大きすぎる場合、次のシーケンスがテストされる。δの大きさを選択することによって決定される、モデルシーケンスデータＭの所定の限界内にある複数のシーケンスＷが選択される。図６及び図７はこの選択を示し、図６の曲線は、全ての日に、選択された時間期間の間に収集されたデータを表す。図７の曲線は、気象データに対する距離関数、及び存在に基づく選択を適用した後に残った曲線を示す。はっきりと相違する２つの線形曲線のセットがあることが顕著であり、第１のセット１１０は傾斜を有するが小さく、第２のセット１１１はかなりの傾斜を有する。ここで、第１のセットは部屋の窓でブラインドが閉まった状態で収集されたデータからもたらされ、一方、第２のセットはブラインドが開いた状態で収集されたデータからもたらされるので、第３の基準が適用される必要がある。
【００２６】
選択された屋外気象データの各シーケンスＷに関して、対応する屋内光センサデータＳが検索され、これはボックス８４である。屋内光センサデータＳが明確に定義された屋内条件の中で収集されたかどうかが決定され、これはボックス８５であり、この実施形態では、データの収集の間、部屋内に誰かが存在したかどうかを決定することによって実行される。誰も存在しなかった場合、光センサデータＳは承認される。存在データは様々な態様で取得され得る。オフィスにおいて、存在データは典型的には、オフィスを利用する企業から入手できる。代替として、特定の存在センサが感知システム１に追加されてもよい。次いで、関係を表す係数ｂを決定することによって、より詳細には、距離ｄ（Ｓ，ｂＷ）が最小化されるようにｂが計算されて、屋内光センサデータと屋外気象データとの間の関係が決定され、これはボックス８６である。言い換えると、係数の決定は、屋外気象データＷに対する屋内光センサデータＳの線形依存性をフィッティングするステップからなる。複数の選択された光センサデータのシーケンスに関する係数ｂが記憶され、これはボックス８７であり、次いで十分な数の選択された光センサデータのシーケンスひいては対応する係数ｂが見つかったかどうかが決定され、これはボックス８８である。最後にボックス８９で、準備手順の最終動作として、記憶された係数ｂに関する統計値が決定される。統計値はテンプレートを構成する。本方法のこの実施形態によると、統計値はｂの平均値及び標準偏差、すなわち平均値（ｂ）及びσ（ｂ）である。
【００２７】
したがって、テンプレートを決定すると、継続的な監視すなわち検出手順が始まる。本方法の第１の実施形態による検出手順は、図９のフローチャートを用いて説明される。つまり検出手順は、更なる複数日に関し、対応する時間期間の間に屋外気象データ及び屋内光センサデータを収集するステップと、当該複数日のうちの代表の複数日を選択するステップと、選択された各日に関する対応する関係を決定するステップと、光センサの任意の欠陥を検出するために、関係をテンプレートと比較するステップと、である動作を含む。
【００２８】
より詳細には、新たな各日に、時間期間の間、すなわち朝の２時間半の間に光センサデータ及び気象データが収集され、これはボックス９０である。次いでモデルシーケンスＭが検索され、これはボックス９１であり、気象データがモデルシーケンスの所定の限界内にあるかどうか、すなわち気象データのシーケンスＷとモデルシーケンスＭとの間の距離が、ｄ（Ｗ，Ｍ）＜δによって表現される所定の限界値δよりも小さいかどうかが決定され、これはボックス９２である。これは上述の準備手順で行われる決定と同様である。テストがパスすると、次いで、パスした気象データに対応する光センサデータが検索され、これはボックス９３であり、光センサデータが明確に定義された屋内条件の中、すなわち部屋内の人の非存在の中で収集されたかどうかが決定され、これはボックス９４であり、やはり準備手順と同様である。光センサデータが明確に定義された屋内条件の中、すなわち部屋内の人の非存在の中で収集されていない場合、この日のデータは拒否される。テストがパスする場合、次いでこの特定の日に関する光センサデータＳ及び気象データＷが選択される。次に、準備手順と同様に、気象データＷに対する光センサデータＳの線形依存性をフィッティングすることによって、すなわちｄ（Ｓ，ｃＷ）が最小化されるように係数ｃを計算することによって、光センサデータＳと気象データＷとの間の関係が決定され、これはボックス９５である。係数ｃはデータベースに記憶され、これはボックス９６である。したがって、しばらくして、データベースは選択のための基準が満たされた複数日に関する係数ｃのセットを保有する。次いで係数ｃのセットはテンプレート、すなわち平均値（ｂ）及びσ（ｂ）と比較され、光センサの通常の挙動とみなされるものを超える偏差を決定するための適切な品質測定が適用され、これはボックス９７である。例として、品質測定として１以上のいわゆるネルソンルールが適用され得る。平均値及び標準偏差のテンプレートは、続いて係数ｃが追加されるチャートの基礎を構成する。例えば、図１０に示されるように値の間の傾向が検出される。傾向を規定するための１つのルールは、連続する６つを超える係数の値が増加しているか、又は減少していることである。光センサに関して、斯様な傾向は欠陥を意味し得る。更なるルールの実施例として、平均値プラス又はマイナス３つの標準偏差によって規定される間隔から外れる値は、欠陥のあるセンサを示す。
【００２９】
欠陥が発見された場合、オペレータに警告が与えられ、これはボックス９８及びボックス９９であり、管理チャートがディスプレイ９上に表示され、これはボックス１００である。代替的に、欠陥があるかどうかの決定そのものが手動で行われる。このとき管理チャートが表示され、オペレータは欠陥を示し得るパターンを探す。図１１のフローチャートによって示される本方法の第２の実施形態によると、方法は、考慮されるべき昼光のない夜に実行される。このときテンプレートは上述の関係ではなく、直接の光センサの値からなる。したがって、例えばテンプレートは、一日のうちの夜間に加え、非存在も含む明確に定義された条件の間の光センサデータと、光センサによって感知される照明に寄与する照明器具がオンであるか又はオフであるかを規定するデータとを用いて生成される。
【００３０】
より詳細には、準備手順は、ボックス１０１に示されるように、夜の一部分を構成する時間期間の間に光センサデータを収集するステップと、明確に定義された条件が満たされているかどうかを決定する、ボックス１０２のステップとを含む。明確に定義された条件が満たされていない場合、新たなデータが次の夜に収集される。条件が満たされている場合、光センサデータの挙動のテンプレートが決定され、これはボックス１０３である。
【００３１】
検出手順は、図１２のボックス１０４に示されるように、更なる複数日に関し、対応する時間期間の間に光センサデータを収集するステップを含む。次いで当該複数日のうちの代表の複数日が選択され、これはボックス１０５である。選択は同様の明確に定義された条件を特定することによって行われる。各選択された日に関し、対応する挙動が決定され、これはボックス１０６であり、光センサの任意の欠陥を検出するために、対応する挙動がテンプレートと比較され、これはボックス１０７である。ボックス１０８で欠陥が見つかった場合、これはオペレータに警告され、これはボックス１０９である。代替的に、テンプレート及び光センサデータをチャートに表示することによって、最後の欠陥検出が手動で行われてもよい。
【００３２】
複数の夜にわたる収集された光センサの値の実施例が図１４に示され、一連の番号の収集された光センササンプルに対する光レベル（ｙ軸）によって表示される。２つのはっきり異なる光レベルがあり、スイッチがオンにされたライト及びスイッチがオフにされたライトを表す。中間の光レベルは、光センサの平均化挙動から生じ、タイムスロットの間にスイッチのオン及びオフが起こった当該タイムスロットに対応し、したがって、環境は当該タイムスロットの一部分の間だけ、それぞれ暗く、及び照明された。
【００３３】
更に、類似の実施形態は、欠陥を検出するために、継続して一日１回等の、一度に一日に関して動作を行うステップからなる。このとき代表する複数日を選択するステップの動作は、現在の日が代表する日であるかどうかを決定することに置き換えられる。現在の日が代表する日でない場合、手順はそこで終了する。
【００３４】
本方法の上記の実施形態に関し、明確に定義された屋内条件を決定するための更なる入力データは、窓のブラインドについてのデータ、照明システムのスイッチング若しくは調光の状態についてのデータ、又は照明システムによるエネルギ消費についてのデータを含んでもよい。更に、斯様な更なる入力データによって取得された更なる情報に基づいて実行するための追加の決定が可能である。
【００３５】
方法は、再現可能な明確に定義された条件が確立され得る限り、屋内及び他の環境での両方で実行され得ることに留意されたい。
【００３６】
本発明は、図面及び前述の説明において詳細に例示され説明されたが、斯様な例示及び説明は、例示的又は典型的であると考えられるべきであり、限定と考えられるべきではなく、本発明は、開示された実施形態に限定されない。例えば、係数に関して線形以外の関係が決定されてもよい。光センサの機能を決定するために、夜又は夜の一部等の一日の別の部分が選択されてもよい等である。
【００３７】
当業者によって、特許請求された発明を実施するにあたり、図面、明細書、及び添付の請求項の研究から、開示された実施形態の他のバリエーションが理解され達成されることができる。請求項で、「含む」の文言は他の要素又はステップを除外するものではなく、不定冠詞「ａ」又は「ａｎ」は複数を除外するものではない。単一のプロセッサ又は他のユニットは、請求項に記載される複数項目の機能を満たすことができる。特定の手段が、相互に異なる従属請求項に記載されているという単なる事実は、これらの手段の組合せを有利に使用できないことを意味するわけではない。請求項のいかなる参照符号も、範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。
【図１】
2017508152.tif 000003
【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】
2017508152.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
2017508152.tif 000016
【国際調査報告】
2017508152.tif 000017
2017508152.tif 000018