(57)【要約】  流体（Ｆ）内の成分（Ｃ）の量または濃度を、経時的に測定および追跡するための装置は、流体（Ｆ）内の成分（Ｃ）の量または濃度を測定し、この量または濃度を経時的に追跡するための定量信号を供給することが可能なセンサ（１０）と、定量追跡信号のローパスフィルタ（３０）を備えた信号処理モジュール（１２）と、フィルタリングされた定量追跡信号を供給するための出力インターフェイス（３６）と、を備える。  信号処理モジュール（１２）は、所定のスライディングタイムウィンドウ内の定量追跡信号の変動の瞬間的傾向の値（Ｖ）の推定器（３２）を備える。信号処理モジュールは、変動の瞬間的傾向の推定値に応じたローパスフィルタ（３０）の高カットオフ周波数を、経時的に調整するための手段（３４）をさらに備える。
2020518839.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
流体（Ｆ）内の成分（Ｃ）の量または濃度を、経時的に測定および追跡するための装置であって、
−  前記流体（Ｆ）内の成分（Ｃ）の量または濃度を測定し、この量または濃度を経時的に追跡するための定量信号を供給することが可能なセンサ（１０）と、
−  定量追跡信号のローパスフィルタ（３０）を備えた信号処理モジュール（１２）と、
−  フィルタリングされた前記定量追跡信号を供給するための出力インターフェイス（３６）と、を備えた装置において、
前記信号処理モジュール（１２）は、
−  所定のスライディングタイムウィンドウ内の前記定量追跡信号の変動の瞬間的傾向の値（Ｖ）の推定器（３２）と、
−  変動の瞬間的傾向の推定値（Ｖ）に応じた前記ローパスフィルタ（３０）の高カットオフ周波数を、経時的に調整するための手段（３４）と、
を備える、ことを特徴とする装置。
【請求項２】
前記推定器（３２）は、前記定量追跡信号の変動の瞬間的傾向の前記値（Ｖ）を、特に線形回帰を介して、前記所定のスライディングタイムウィンドウ内のこの信号の傾斜の値を供給することにより、推定するように設計されている、ことを特徴とする請求項１に記載の測定および追跡装置。
【請求項３】
前記調整手段（３４）は、
−  変動の瞬間的傾向の前記推定値（Ｖ）の絶対値が減少した場合、前記ローパスフィルタ（３０）の高カットオフ周波数を減少させ、
−  変動の瞬間的傾向の前記推定値（Ｖ）の絶対値が増加した場合、前記ローパスフィルタ（３０）の高カットオフ周波数を増加させる、
ように設計されている、ことを特徴とする請求項１または２に記載の測定および追跡装置。
【請求項４】
前記ローパスフィルタ（３０）は、前記定量追跡信号のタイムサンプリング後に、次の時間回帰関係に従って、指数関数的に重み付けされた移動平均によるデジタルフィルタリングを行うように設計され、
2020518839.tif 000015
【請求項５】
前記調整手段（３４）は、
−  変動の瞬間的傾向のＮ個の状態を区別し、Ｎ≧２であり、これらＮ個の状態のそれぞれは、前記ローパスフィルタ（３０）の高カットオフ周波数の所定の対応する値、および、変動の瞬間的傾向の可能な値の範囲内で定義される間隔［０；１］内の値とのメンバーシップ関数、に関連付けられており、
−  前記ローパスフィルタ（３０）の高カットオフ周波数を、変動の瞬間的傾向のＮ個の状態のそれぞれにおける、変動の瞬間的傾向の前記推定値のＮ度のメンバーシップによりそれぞれ重み付けされた、高カットオフ周波数のＮ個の所定の値の合計として調整し、これらの度数のメンバーシップは、前記Ｎ個のメンバーシップ関数を用いて計算される、
ようにしてファジィ理論を用いて構成されている、ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の測定および追跡装置。
【請求項６】
Ｎ≧３であり、
−  第１の安定状態は、０．９〜１の間の指数関数的重み付け係数αの値にリンクされる、高カットオフ周波数に関連し、
−  遅い変動の第２の状態は、０．７〜０．９の間の指数関数的重み付け係数αの値にリンクされる、高カットオフ周波数に関連し、
−  速い変動の第３の状態は、０．１〜０．３の間の指数関数的重み付け係数αの値にリンクされる、高カットオフ周波数に関連する、ことを特徴とする請求項４または５に記載の測定および追跡装置。
【請求項７】
各メンバーシップ関数は、ガウスまたは区分線形関数である、ことを特徴とする請求項５または６に記載の測定および追跡装置。
【請求項８】
前記センサ（１０）は、非分散型赤外線エミッタ（１６）と、サーモパイル検出器（１８）とを有するガスセンサである、ことを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載の測定および追跡装置。
【請求項９】
流体（Ｆ）内の成分（Ｃ）の量または濃度を、経時的に測定および追跡するための方法であって、
−  センサ（１０）を用いて、前記流体（Ｆ）内の成分（Ｃ）の量または濃度を測定し（１００）、この量または濃度を経時的に追跡するための定量信号を供給するステップ（１０２）と、
−  ローパスフィルタ（３０）を用いて、定量追跡信号を処理するステップ（１０４，１０６，１０８）と、
−  フィルタリングされた前記定量信号を、出力（３６）にて供給するステップ（１１０）と、を備えた方法において、
前記定量追跡信号を処理する前記ステップ（１０４，１０６，１０８）は、
−  所定のスライディングタイムウィンドウ内の前記定量信号の変動の瞬間的傾向（Ｖ）の、経時的な推定（１０４）と、
−  変動の推定された前記瞬間的傾向（Ｖ）に応じた前記ローパスフィルタ（３０）の高カットオフ周波数の、経時的な調整（１０６）と、
を含む、ことを特徴とする方法。
【請求項１０】
通信ネットワークからダウンロード可能であり、および／またはコンピュータにより読み取り可能な媒体に記録され、および／またはプロセッサにより実行可能であるコンピュータプログラムであって、
−  流体（Ｆ）内の成分（Ｃ）の量または濃度を、経時的に追跡するための定量デジタル信号を受信するステップ（１０２）と、
−  ローパスフィルタリングによって前記定量追跡信号を処理するステップ（１０４，１０６，１０８）と、
を実行するための命令を備えた、コンピュータプログラムにおいて、
−  所定のスライディングタイムウィンドウ内の前記定量信号の変動の瞬間的傾向（Ｖ）を、経時的に推定するステップ（１０４）と、
−  変動の推定された前記瞬間的傾向（Ｖ）に応じた前記ローパスフィルタリングの高カットオフ周波数を、経時的に調整するステップ（１０６）と、
を実行するための命令を用いて、前記ローパスフィルタリングは実行される、ことを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、流体内の成分の量または濃度を、経時的に測定および追跡するための装置に関する。本発明は、また、対応する方法およびコンピュータプログラムに関する。
【０００２】
本発明は、より具体的には、
−  流体内の成分の量または濃度を測定し、この量または濃度を経時的に追跡するための定量信号を供給することが可能なセンサと、
−  定量追跡信号のローパスフィルタを備えた信号処理モジュールと、
−  フィルタリングされた定量追跡信号を供給するための出力インターフェイスと、
を備えた装置に適用される。
【背景技術】
【０００３】
工業的な用途は、任意の気体または液体流体内の、気体、液体、または個体成分の検出用に、多数ある。使用することができるセンサも、多数あり、用途に応じる。非限定の例は、気体を構成することができる様々な種のスペクトル吸収特性と、ベール−ランベルトの法則とに基づく光学的検出方法を用いて、識別された汚染物質および／または温室効果ガスなどの特定の気体種を、空気中で探すことである。センサは、この場合、ＮＤＩＲ型（“Ｎｏｎ−Ｄｉｓｐｅｒｓｉｖｅ  ＩｎｆｒａＲｅｄ（非分散型赤外線）”）とすることができ、すなわち、非分散型赤外線エミッタと、一般的には、サーモパイル検出器と、を有する。
【０００４】
この種の装置は、例えば、米国特許出願第ＵＳ２００３／００５８４３９Ａ１号、または特許出願第ＷＯ２００７／０６４３７０Ａ２号に述べられている。同じ光学的方法を用いるが、さらに最適化された製造コストおよび大きさを有する他の装置も、本出願者によって、ＭＥＭＳ技術（“ＭｉｃｒｏＥｌｅｃｔｒｏＭｅｃｈａｎｉｃａｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ”）と共に市販されている。これらの装置は、タブレットコンピュータ、携帯電話、カメラその他の携帯型電子システムに統合することができる。これらの装置は、また、家庭用オートメーションの定常的なシステム、空気の質の工業的検出または分析に統合することもできる。これらの装置が供給する信号は、好適には、識別された危険がある場合の情報の表示、または、警告のトリガリングに、好適に用いることができる。
【０００５】
しかし、この種の装置によって供給される信号の、より良い使用のために、前記信号がセンサから直接来ることは、ほとんどない。これら信号は、通常、信号からの特定の雑音またはアーチファクトの除去を目的とする、軽度のローパスフィルタリングを少なくとも含む処理を経る。このフィルタリングは、さらに、情報の読み出しまたは検出の解釈を促進する平滑化を生じる。一方で、平滑化は、成分の推定量または濃度と、各時点の実際の量または濃度との間に、待ち時間を導入する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
この待ち時間は、特定の使用において、流体内の危険または極めて重要と判定される成分の急速な増加または減少が、正確な検出および高い反応性を要求（警告またはアクションプランのトリガリング）するという問題を生じる場合がある。よって、ローパスフィルタリングの有効性と待ち時間との間で、常に不十分な妥協を、見出さなければならない。
【０００７】
よって、前述の妥協を少なくとも部分的には克服することを可能とする装置を提供することが、望まれる場合がある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
したがって、流体内の成分の量または濃度を、経時的に測定および追跡するための装置が提案され、この装置は、
−  流体内の成分の量または濃度を測定し、この量または濃度を経時的に追跡するための定量信号を供給することが可能なセンサと、
−  定量追跡信号のローパスフィルタを備えた信号処理モジュールと、
−  フィルタリングされた定量追跡信号を供給するための出力インターフェイスと、を備え、
信号処理モジュールは、
−  所定のスライディングタイムウィンドウ内の定量追跡信号の変動の瞬間的傾向の値の推定器と、
−  変動の瞬間的傾向の推定値に応じたローパスフィルタの高カットオフ周波数を、経時的に調整するための手段と、
を備える。
【０００９】
ローパスフィルタリングの高カットオフ周波数に直接行うことで、処置は、通常、待ち時間に対して直接とられ、高カットオフ周波数が低いほど、定量追跡信号は、解釈がより平滑かつ容易であるが、導入される待ち時間はより増加し、逆に、高カットオフ周波数が高いほど、待ち時間はより低下するが、定量追跡信号は、より雑音が多くなり、解釈が困難となる。よって、本発明は、上述したように不十分な妥協からそのパラメータが得られる、ローパスフィルタの待ち時間よりも、ずっと短くすることが可能な、所定のスライディングタイムウィンドウ内の量的追跡信号の変動の推定に応じて、この高カットオフ周波数を動的に適合することを可能にする。そうすることにより、ローパスフィルタリングは、信号の変動性に対してリアルタイムで適合され、妥協は、動的となり、よって満足の得られるものとなる。
【００１０】
さらに、ローパスフィルタの概念は、バンドパスフィルタの概念を含むことが留意される。実際に、バンドパスフィルタは、ローパスフィルタの特定のケース、すなわち、その高カットオフ周波数よりも低い低カットオフ周波数をさらに有する、ローパスフィルタとみなすべきである
任意で、推定器は、定量追跡信号の変動の瞬間的傾向の値を、特に線形回帰を介して、所定のスライディングタイムウィンドウ内のこの信号の傾斜の値を供給することにより、推定するように設計されている。この特定の簡素な推定は、非常に短い時間で、実行することができる。
【００１１】
また、任意で、調整手段は、
−  変動の瞬間的傾向の推定値の絶対値が減少した場合、ローパスフィルタの高カットオフ周波数を減少させ、
−  変動の瞬間的傾向の推定値の絶対値が増加した場合、ローパスフィルタの高カットオフ周波数を増加させる、
ように設計されている。
【００１２】
また、任意で、ローパスフィルタは、定量追跡信号の時間的なサンプリング後に、次の時間回帰関係に従って、指数関数的に重み付けされた移動平均によるデジタルフィルタリングを行うように設計され、
2020518839.tif 000003
また、任意で、調整手段は、
−  変動の瞬間的傾向のＮ個の状態を区別し、Ｎ≧２であり、これらＮ個の状態のそれぞれは、ローパスフィルタの高カットオフ周波数の所定の対応する値、および、変動の瞬間的傾向の可能な値の範囲内で定義される間隔［０；１］内の値とのメンバーシップ関数、に関連付けられており、
−  ローパスフィルタの高カットオフ周波数を、変動の瞬間的傾向のＮ個の状態のそれぞれにおける、変動の瞬間的傾向の推定値のＮ度のメンバーシップによりそれぞれ重み付けされた、高カットオフ周波数のＮ個の所定の値の合計として調整し、これらの度数のメンバーシップは、Ｎ個のメンバーシップ関数を用いて計算される、
ようにしてファジィ理論を用いて構成されている。
【００１３】
ファジィ論理を用いた構成は、反応的だがローパスフィルタリングの断絶がない調整を提供する。
【００１４】
また、任意で、Ｎ≧３であり、
−  第１の安定状態は、０．９〜１の間の指数関数的重み付け係数αの値にリンクされる、高カットオフ周波数に関連し、
−  遅い変動の第２の状態は、０．７〜０．９の間の指数関数的重み付け係数αの値にリンクされる、高カットオフ周波数に関連し、
−  速い変動の第３の状態は、０．１〜０．３の間の指数関数的重み付け係数αの値にリンクされる、高カットオフ周波数に関連する。
【００１５】
また、任意で、各メンバーシップ関数は、ガウスまたは区分線形関数である。これらの関数は、ファジィ論理を用いて簡潔に実施される。
【００１６】
また、任意で、センサは、非分散型赤外線エミッタと、サーモパイル検出器とを有するガスセンサである。この場合、本発明は、気体媒体内の気体の検出における使用を可能にする。
【００１７】
また、流体内の成分の量または濃度を、経時的に測定および追跡するための方法が提案され、この方法は、
−  センサを用いて、流体内の成分の量または濃度を測定し、この量または濃度を経時的に追跡するための定量信号を供給するステップと、
−  ローパスフィルタを用いて、定量追跡信号を処理するステップと、
−  フィルタリングされた定量信号を、出力にて供給するステップと、を備え、
定量追跡信号を処理するステップは、
−  所定のスライディングタイムウィンドウ内の定量信号の変動の瞬間的傾向の、経時的な推定と、
−  変動の推定された瞬間的傾向に応じたローパスフィルタの高カットオフ周波数の、経時的な調整と、を含む。
【００１８】
また、通信ネットワークからダウンロード可能であり、および／またはコンピュータにより読み取り可能な媒体に記録され、および／またはプロセッサにより実行可能であるコンピュータプログラムが、提案され、このコンピュータプログラムは、
−  流体内の成分の量または濃度を、経時的に追跡するための定量デジタル信号を受信するステップと、
−  ローパスフィルタリングによって定量追跡信号を処理するステップと、
を実行するための命令を備えており、
−  所定のスライディングタイムウィンドウ内の定量信号の変動の瞬間的傾向を、経時的に推定するステップと、
−  変動の推定された瞬間的傾向に応じたローパスフィルタリングの高カットオフ周波数を、経時的に調整するステップと、
を実行するための命令を用いて、ローパスフィルタリングは実行される。
【００１９】
本発明は、単なる例として与えられ、添付の図面を参照して行われる、以下の説明を利用して、より良く理解される。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の実施形態に係る、流体内の成分の量または濃度を測定および追跡するための装置の全体的構造を、模式的に示す図。
【図２】図１の装置によって実行される、流体内の成分の量または濃度を測定および追跡するための方法の、連続するステップを示す図。
【図３】図２の方法により用いられる、ファジィ論理モデルのメンバーシップ関数の図表を示す図。
【図４】図２の方法を実行した中間結果を、図表を用いて示す図。
【図５】図２の方法を実行した最終結果を、図表を用いて示す図。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
流体Ｆ内の成分Ｃの量または濃度を、経時的に測定および追跡することに適した、図１に示される装置は、センサ１０と、信号処理モジュール１２と、モジュール１２により供給されるデータを使用するためのモジュール１４と、を備える。
【００２２】
センサ１０は、流体Ｆ内の成分Ｃの量または濃度を測定し、この量または濃度を、経時的に追跡するための定量信号を供給することが可能である。図１に、非限定だが正確に示される例によれば、センサ１０は、ＮＤＩＲ型の気体媒体内の気体種のセンサであり、すなわち、赤外線エミッタ１６と、サーモパイル検出器１８と、を有する。この特定のケースでは、流体Ｆは、気体であり、成分Ｃは、特定の気体種であり、Ｆ内の成分Ｃの量または濃度の検出が望まれる。より正確には、センサ１０は、分析されるべき気体Ｆが入る、第１の開口２２と、この同じ気体Ｆが出る、第２の開口２４とが設けられたチャンバ２０を備える。気体の入力および／または出力は、圧力差を維持することにより強制すること、または単純な拡散効果により自発的にすることができる。赤外線エミッタ１６は、所定のスペクトルバンド内でチャンバ内の気体Ｆを照明し、サーモパイル検出器１８は、気体Ｆにより伝達される光放射を受信する。この光放射は、気体Ｆ内の成分Ｃの量または濃度に直接リンクされる、特定の吸収を経ている。次いで、センサ１０の変換器２６は、サーモパイル検出器１８により受信されたアナログ光放射を、サンプリングされたデジタル信号に変換し、このデジタル信号は、気体Ｆ内の成分Ｃによる光放射の吸収に、直接リンクされ、各サンプリング時間に測定された成分Ｃの量または濃度を最終的に表す。この定量追跡信号は、以下の残りの説明において、ｙ１，．．．，ｙｉ．．．として表記される。
【００２３】
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好適な実施形態において、瞬間的変動の推定器３２は、定量追跡信号ｙ１，．．．，ｙｉ，．．．の変動の瞬間的傾向の値Ｖを、特に線形回帰を介して、所定のスライディングタイムウィンドウ内のこの信号の傾斜の値を供給することにより、推定するように設計されている。このような線形回帰は、定量追跡信号が、考察されるウィンドウ内でほぼ線形であると想定可能な場合に、関係があり、これは、多くの場合、短い時間間隔のケースで当てはまる。例えば、値Ｖの推定が望まれる時間ｘｉにおける、スライディングタイムウィンドウのＴ個のサンプリング時間を、ｘｉ−Ｔ，．．．，ｘｉと表記することにより、線形回帰は、対応する追跡信号ｙｉ−Ｔ，．．．，ｙｉを、
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と表記することにより、平均二次誤差の最小化による最小二乗解決策である、
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また、好適な実施形態において、調整手段３４は、
−  推定器３２により計算された変動の瞬間的傾向の値Ｖの絶対値が、減少した場合、ローパスフィルタ３０の高カットオフ周波数ｆｃを減少させ、
−  推定器３２により計算された変動の瞬間的傾向の値Ｖの絶対値が、増加した場合、ローパスフィルタ３０の高カットオフ周波数ｆｃを増加させる、ように設計されている。
【００２４】
この場合、Ｖとｆｃの間の直接の関係を、調整手段において、例えば増加関数の形態で事前に定義しておき、Ｖに応じて高カットオフ周波数ｆｃを調整することができる。値Ｖは、定量追跡信号の新たなサンプルの受信毎に、修正することができるため、高カットオフ周波数ｆｃを、同レートで調整することもできる。
【００２５】
また、好適な実施形態において、ローパスフィルタ３０は、デジタルであり、サンプリングされた定量追跡信号ｙ１，．．．，ｙｎ，．．．に対し、次の時間回帰関係に従って、指数関数的に重み付けされた移動平均によるデジタルフィルタリングを行うように設計され、
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ただし、αは、０〜１の間の移動平均によるデジタルフィルタリングの指数関数的重み付け係数であり、このデジタルフィルタリングの高カットオフ周波数ｆｃに、数学的に関係する。これは、例えば、上記の時間回帰関係に基づき証明することができ、この数学的関係は、−３ｄＢの高カットオフ周波数の推定値に関する次の形態を取る。
【００２６】
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ただし、ＦＳは、サンプリング周波数であり、ＣＯＳ−１は、コサイン関数の逆数であり、ｍａｘ（；）は、２つの値の間の最大値を返す関数である。
【００２７】
この数学的関係は、“デジタル信号処理を理解する（Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）”と題された、リック・ライオンズ（Ｒｉｃｋ  Ｌｙｏｎｓ）による研究、第３版、Ｐｒｅｎｔｉｃｅ  Ｈａｌｌ  Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ，２０１１，ｐ．６１３〜６１４の教示から、特にもたらされる。これは、ｆｃが、ＦＳと比べて小さいままの場合、特にｆｃ≦０．１ＦＳである限りにおいて、以下のやり方で簡素化することができる。
【００２８】
2020518839.tif 000010
この場合、Ｖとｆｃの間の直接関係は、Ｖとαの間の直接関係による合計の均等により、事前定義することができる。
【００２９】
好適な実施形態において、この直接関係は、調整手段３４内で、
−  変動の瞬間的傾向のＮ個の分離した状態が、定義および区別され、Ｎ≧２であり、これらＮ個の状態のそれぞれは、ローパスフィルタ３０の高カットオフ周波数ｆｃの所定の対応する値ｆｃ（ｎ）、または同等のやり方で、重み付け係数αの所定の対応する値α（ｎ）、および、Ｖに関する可能な値の範囲内で定義される間隔［０；１］内（例えば［０；＋∞［に含まれる）の値とのメンバーシップ関数ＦＭＳ，ｎ、に関連付けられており、
−  ローパスフィルタ３０の高カットオフ周波数ｆｃを、あるいは同等のやり方で、重み付け係数αを、変動の瞬間的傾向のＮ個の状態のそれぞれにおける、推定値ＶのＮ度のメンバーシップによりそれぞれ重み付けされた、高カットオフ周波数のＮ個の所定の値の合計として、あるいは同等のやり方で、重み付け係数のＮ個の所定値の合計として調整し、これらの度数のメンバーシップは、Ｎ個のメンバーシップ関数を用いて計算される、ようにして、ファジィ論理を用いて構成される。
【００３０】
各メンバーシップ関数は、例えば、ガウスまたは区分線形関数である。ファジィ理論で良く知られている、任意の他のファミリーのメンバーシップ関数を、意図される用途および状況の必要性に応じて適合することができる。
【００３１】
信号処理モジュール１２の要素３０，３２，３４は、図１に示され、かつ機能的に詳細に上述されているように、例えば、データおよびコンピュータプログラムのファイルを保存するための１つまたは複数のメモリに関連する、プロセッサを備えた従来のコンピュータなどの、少なくとも１つのコンピュータ装置で実現することができ、あるいはさらに、１つまたは複数のメモリに関連する、１つまたは複数のプロセッサで直接実現することができる。
【００３２】
これらの機能モジュールは、よって、複数のコンピュータプログラム、または同じコンピュータプログラムの複数の機能、を備え、これらのプログラムまたは機能は、任意の可能な組合せに応じて、互いにグループ化し、１つまたは複数のソフトウェアとすることが可能である。これらは、また、少なくとも部分的には、マイクロプログラミングまたはマイクロワイヤリングして、専用の集積回路とすることができる。よって、代替案として、上述した１つまたは複数の機能モジュールを実現する各コンピュータ装置は、同じ動作を実行するために、デジタル回路のみで（コンピュータプログラムなしで）構成される電子装置で置換することもできる。
【００３３】
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センサ１０と、信号処理モジュール１２と、データを使用するためのモジュール１４とは、構造的に分離できることが留意される。よって、図１に示される装置は、単体、あるいは、有線または無線のデータ送信手段により互いに接続された、複数の個別の物理的要素として設計することができる。様々な可能な構成が、意図される用途により導かれる。
【００３４】
図１の装置の動作を、これより、図２に示される方法の様々なステップを参照して、詳細に説明する。
【００３５】
センサ１０により連続的に実行されるステップ１００の間、サーモパイル検出器１８は、赤外線エミッタ１６により放出され、気体Ｆにより伝達された光放射の、成分Ｃによる光吸収の測定の、連続するアナログ信号を供給する。
【００３６】
センサ１０の変換器２６により連続的に実行されるステップ１０２の間、ステップ１００の実行によってサーモパイル検出器１８により供給される連続アナログ信号を、デジタル変換し、定量追跡信号ｙ１，．．．，ｙｉ，．．．の連続するタイムサンプルを供給する。
【００３７】
タイムサンプリングの各時点で、推定器３２により実行されるステップ１０４の間、所定の長さＮを有するスライディングタイムウィンドウ内の、定量追跡信号ｙ１，．．．，ｙｉ．．．の変動の瞬間的傾向の値Ｖが、計算される。
【００３８】
タイムサンプリングの各時点で、調整手段３４により実行されるステップ１０６の間、ローパスフィルタ３０の高カットオフ周波数ｆｃ、または同等のやり方で、指数関数的に重み付けされた移動平均によるデジタルフィルタリングの場合の、前述の重み付け係数αが、ステップ１０４において推定された値Ｖに従って調整される。
【００３９】
2020518839.tif 000012
−  第１の安定状態は、０．９〜１の間の指数関数的重み付け係数αの値α（１）、例えばα（１）＝０．９９にリンクされる、高カットオフ周波数に関連し、
−  遅い変動の第２の状態は、０．７〜０．９の間の指数関数的重み付け係数αの値α（２）、例えばα（２）＝０．８にリンクされる、高カットオフ周波数に関連し、
−  速い変動の第３の状態は、０．１〜０．３の間の指数関数的重み付け係数αの値α（３）、例えばα（３）＝０．２にリンクされる、高カットオフ周波数に関連する。
【００４０】
安定状態は、値の範囲［０；＋∞［で定義される間隔［０；１］内の値を有する、第１のメンバーシップ関数ＦＭＳ，１と関連する。簡潔に図示するために、この第１のメンバーシップ関数は、図３の例において区分線形である。この関数は、最初に、第１の間隔内で値１を連続して取り、次いで、第２の間隔内で、０に向けて線形に減少し、次いで、値の範囲の残りのうちで、値０を連続して取る。
【００４１】
遅い変動の状態は、値の範囲［０；＋∞［で定義される間隔［０；１］内の値を有する、第２のメンバーシップ関数ＦＭＳ，２と関連する。簡潔に図示するために、この第２のメンバーシップ関数も、区分線形である。この関数は、最初に、第１の間隔内で値０を連続して取り、次いで、第２の間隔内で、１に向けて線形に増加し、次いで、第３の間隔内で、値１を連続して取り、次いで、第４の間隔内で、値０を連続して取り、次いで、値の範囲の残りのうちで、値０を連続して取る。
【００４２】
速い変動の状態は、値の範囲［０；＋∞［で定義される間隔［０；１］内の値を有する、第３のメンバーシップ関数ＦＭＳ，３と関連する。簡素に図示するために、この第３のメンバーシップ関数も、区分線形である。この関数は、最初に、第１、第２および第３の間隔内で値０を連続して取り、次いで、第４の間隔内で、１に向けて線形に増加し、次いで、値の範囲の残りのうちで、値１を連続して取る。
【００４３】
重み付け係数αは、よって、次の関係式によりサンプリングされる各時点で推定される値Ｖから決定される。
【００４４】
2020518839.tif 000013
または、例えば図３の正確な図示において、
α＝０．８×０．９９＋０．２×０．８＋０×０．２＝０．９５２
となる。
【００４５】
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【００４６】
上述したような、測定および追跡用の装置は、ノイズ除去されたやり方で、かつ面倒な待ち時間なしに、流体Ｆ内の成分Ｃの量または濃度の測定および追跡を可能にすることが明らかである。
【００４７】
さらに、本発明は、図１および図２を参照して上述した実施形態に限定されないことが留意される。
【００４８】
よって、例えば、ローパスフィルタは、サーモパイル検出器１８から来る信号に関して、直接提案したが、サンプリングおよびデジタル化の後、特にベール−ランベルトの法則に従う変換の後に、処理チェーン内の他の位置で提案することも可能であった。いずれにしても、この代替案は、あまり好適ではなく、その理由は、ベール−ランベルトの法則の指数関数的表現は、ローパスフィルタリング前の雑音のある変動の、著しい増幅をもたらすからである。
【００４９】
ここで当業者に開示された教示に鑑みて、上述した実施形態に対して様々な修正を行い得ることは、より一般的に、当業者に明らかとなるであろう。特に、定量追跡信号の瞬間的変動の推定を、この方法の簡潔さの理由から、線形回帰によって好適に推奨したが、信号の瞬間的変動の傾向を推定するための、当業者に知られた他の方法を、適用することができる。同様に、指数関数的に重み付けされた移動平均によるデジタルフィルタリングを、ローパスフィルタ３０の動作に関して推奨したが、調整可能なカットオフ周波数を有する、他のローパスフィルタ、特に、無限インパルス応答を有する他のフィルタが、可能である。同様に、ファジィ論理を用いた構成は、特定の利点を有し賢明であるが、Ｖおよびｆｃの間の複数の直接関係を、当業者により定義することもできる。
【００５０】
一般的に、以下の特許請求の範囲において、使用される用語は、本明細書に開示された実施形態に対して、本発明を限定するものと解釈されるべきではなく、特許請求の範囲がその表現によりカバーすることを意図する全ての均等物を含むものと、解釈されるべきであり、これら均等物を提供することは、当業者に対して開示された教示の実施に対して、当業者の一般的な知識を適用することにより、当業者の手の届く範囲内にある。
【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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【国際調査報告】
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