JP2002022552A - 測定データの整定推定方法 - Google Patents
測定データの整定推定方法Info
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- JP2002022552A JP2002022552A JP2000209474A JP2000209474A JP2002022552A JP 2002022552 A JP2002022552 A JP 2002022552A JP 2000209474 A JP2000209474 A JP 2000209474A JP 2000209474 A JP2000209474 A JP 2000209474A JP 2002022552 A JP2002022552 A JP 2002022552A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 飽和・整定までに長時間を要する測定データ
の整定値を精度良く推定できる測定データの整定推定方
法を提供することである。 【解決手段】 サンプリング周期毎に得られた測定デー
タに基づいて近似特性曲線を求める。そして、その近似
特性曲線に基づいて測定データの整定値を推定する。こ
の推定値が所定の精度を保っているか否かを検証するた
めに、整定判定量に対して統計処理を行い、その整定判
定量が所定の閾値の範囲内になったか否かを判定する。
所定の閾値内であるときは、そのサンプリング周期で推
定した推定値を真の整定値とし、相でないときは次のサ
ンプリング周期の処理に移る。つまり、ある程度のサン
プル数の増加や時間の経過によって推定値が安定してく
るので、推定値が安定したところで整定したと判断す
る。
の整定値を精度良く推定できる測定データの整定推定方
法を提供することである。 【解決手段】 サンプリング周期毎に得られた測定デー
タに基づいて近似特性曲線を求める。そして、その近似
特性曲線に基づいて測定データの整定値を推定する。こ
の推定値が所定の精度を保っているか否かを検証するた
めに、整定判定量に対して統計処理を行い、その整定判
定量が所定の閾値の範囲内になったか否かを判定する。
所定の閾値内であるときは、そのサンプリング周期で推
定した推定値を真の整定値とし、相でないときは次のサ
ンプリング周期の処理に移る。つまり、ある程度のサン
プル数の増加や時間の経過によって推定値が安定してく
るので、推定値が安定したところで整定したと判断す
る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、飽和特性を有する
測定データの整定値を推定する測定データの整定推定方
法に関する。
測定データの整定値を推定する測定データの整定推定方
法に関する。
【０００２】
【従来の技術】例えば、回転電機の温度上昇試験におい
ては、回転電機の温度測定個所で測定した温度を、温度
レコーダー等でチャート用紙に時系列でプロットして測
定している。つまり、温度−時間トレンドを出力するこ
とで温度の飽和状態を測定する。
ては、回転電機の温度測定個所で測定した温度を、温度
レコーダー等でチャート用紙に時系列でプロットして測
定している。つまり、温度−時間トレンドを出力するこ
とで温度の飽和状態を測定する。
【０００３】そして、測定温度が規定の温度上昇レート
（例えば２℃／時、１℃／時、０．５℃／３０分）に到
達した場合に温度上昇の飽和・整定と判定して最終温度
上昇値として記録するようにしている。
（例えば２℃／時、１℃／時、０．５℃／３０分）に到
達した場合に温度上昇の飽和・整定と判定して最終温度
上昇値として記録するようにしている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかし、この温度上昇
試験は温度上昇が実際に飽和・整定するまで行わなけれ
ばならないため、非常に長い時間を要する。また、試験
途中で温度の飽和値や飽和時刻を推測するには人間の目
測で行ったり、温度トレンドをカーブ定規で延長し、お
およその値を得る程度であった。このようなことから、
その推測値には個人差もあり不確実さがつきまとうもの
であった。
試験は温度上昇が実際に飽和・整定するまで行わなけれ
ばならないため、非常に長い時間を要する。また、試験
途中で温度の飽和値や飽和時刻を推測するには人間の目
測で行ったり、温度トレンドをカーブ定規で延長し、お
およその値を得る程度であった。このようなことから、
その推測値には個人差もあり不確実さがつきまとうもの
であった。
【０００５】一般に、飽和・整定するまでに長時間を要
する測定データの飽和・整定を求めようとする場合に
は、測定諸量、測定物物性、測定条件、整定判定条件と
いったものに制約されるため非常に長時間を要する。し
かも、整定しているか否かの判定は、実際に諸量が飽和
・整定するまでこれを記録・観測し、随時整定判定条件
と参照してを判定しなければならない。また、飽和・整
定する以前にどの程度の値や時間で飽和・整定するかを
推測しようとする場合には、人間系で見た目で推測する
しかなかった。
する測定データの飽和・整定を求めようとする場合に
は、測定諸量、測定物物性、測定条件、整定判定条件と
いったものに制約されるため非常に長時間を要する。し
かも、整定しているか否かの判定は、実際に諸量が飽和
・整定するまでこれを記録・観測し、随時整定判定条件
と参照してを判定しなければならない。また、飽和・整
定する以前にどの程度の値や時間で飽和・整定するかを
推測しようとする場合には、人間系で見た目で推測する
しかなかった。
【０００６】本発明の目的は、飽和・整定までに長時間
を要する測定データの整定値を精度良く推定できる測定
データの整定推定方法を提供することである。
を要する測定データの整定値を精度良く推定できる測定
データの整定推定方法を提供することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】請求項１の発明に係わる
測定データの整定推定方法は、時系列上で収束する飽和
特性を有する測定データの整定値を推定する測定データ
の整定推定方法において、測定データを所定のサンプリ
ング周期でデジタルデータとして取り込み、所定のサン
プリング周期毎に取り込んだ測定データに基づいて近似
特性曲線を求め、前記近似特性曲線に基づいて測定デー
タの整定値を推定し、前記測定データが整定したか否か
を判定するための整定判定量に対して統計処理を行い、
前記整定判定量が所定の閾値の範囲内になったときはそ
のサンプリング周期で推定した推定値を真の整定値とす
ることを特徴とする。
測定データの整定推定方法は、時系列上で収束する飽和
特性を有する測定データの整定値を推定する測定データ
の整定推定方法において、測定データを所定のサンプリ
ング周期でデジタルデータとして取り込み、所定のサン
プリング周期毎に取り込んだ測定データに基づいて近似
特性曲線を求め、前記近似特性曲線に基づいて測定デー
タの整定値を推定し、前記測定データが整定したか否か
を判定するための整定判定量に対して統計処理を行い、
前記整定判定量が所定の閾値の範囲内になったときはそ
のサンプリング周期で推定した推定値を真の整定値とす
ることを特徴とする。
【０００８】請求項１の発明に係わる測定データの整定
推定方法においては、サンプリング周期毎に得られた測
定データに基づいて近似特性曲線を求める。そして、そ
の近似特性曲線に基づいて測定データの整定値を推定す
る。この推定値が所定の精度を保っているか否かを検証
するために、整定判定量に対して統計処理を行い、その
整定判定量が所定の閾値の範囲内になったか否かを判定
する。所定の閾値内であるときは、そのサンプリング周
期で推定した推定値を真の整定値とし、相でないときは
次のサンプリング周期の処理に移る。つまり、ある程度
のサンプル数の増加や時間の経過によって推定値が安定
してくるので、推定値が安定したところで整定したと判
断する。
推定方法においては、サンプリング周期毎に得られた測
定データに基づいて近似特性曲線を求める。そして、そ
の近似特性曲線に基づいて測定データの整定値を推定す
る。この推定値が所定の精度を保っているか否かを検証
するために、整定判定量に対して統計処理を行い、その
整定判定量が所定の閾値の範囲内になったか否かを判定
する。所定の閾値内であるときは、そのサンプリング周
期で推定した推定値を真の整定値とし、相でないときは
次のサンプリング周期の処理に移る。つまり、ある程度
のサンプル数の増加や時間の経過によって推定値が安定
してくるので、推定値が安定したところで整定したと判
断する。
【０００９】請求項２の発明に係わる測定データの整定
推定方法は、請求項１の発明において、前記整定判定量
として推定した推定値の変化率を算出し、予め設定した
閾値に到達したときに推定値の整定と判断し真の整定値
とすることを特徴とする。
推定方法は、請求項１の発明において、前記整定判定量
として推定した推定値の変化率を算出し、予め設定した
閾値に到達したときに推定値の整定と判断し真の整定値
とすることを特徴とする。
【００１０】請求項２の発明に係わる測定データの整定
推定方法においては、請求項１の発明の作用に加え、推
定値の安定の仕方を統計的に処理し、精度を向上するた
めに推定値の変化率を時間ごとに計算し、予め設定した
閾値に到達した時を推定値の整定と定めて真の推定値と
する。
推定方法においては、請求項１の発明の作用に加え、推
定値の安定の仕方を統計的に処理し、精度を向上するた
めに推定値の変化率を時間ごとに計算し、予め設定した
閾値に到達した時を推定値の整定と定めて真の推定値と
する。
【００１１】請求項３の発明に係わる測定データの整定
推定方法は、請求項１の発明において、前記整定判定量
として推定した推定値平均値の変化率を算出し、予め設
定した閾値に到達したときに推定値の整定と判断し真の
整定値とすることを特徴とする。
推定方法は、請求項１の発明において、前記整定判定量
として推定した推定値平均値の変化率を算出し、予め設
定した閾値に到達したときに推定値の整定と判断し真の
整定値とすることを特徴とする。
【００１２】請求項３の発明に係わる測定データの整定
推定方法においては、請求項１の発明の作用に加え、推
定値の安定の仕方を統計的に処理し、精度を向上するた
めに推定値の平均値の変化率を時間ごとに計算し、予め
設定した閾値に到達した時を推定値の整定と定めて真の
推定値とする。
推定方法においては、請求項１の発明の作用に加え、推
定値の安定の仕方を統計的に処理し、精度を向上するた
めに推定値の平均値の変化率を時間ごとに計算し、予め
設定した閾値に到達した時を推定値の整定と定めて真の
推定値とする。
【００１３】請求項４の発明に係わる測定データの整定
推定方法は、請求項１の発明において、前記整定判定量
として推定した推定値の標準偏差を算出し、予め設定し
た閾値に到達したときに推定値の整定と判断し真の整定
値とすることを特徴とする。
推定方法は、請求項１の発明において、前記整定判定量
として推定した推定値の標準偏差を算出し、予め設定し
た閾値に到達したときに推定値の整定と判断し真の整定
値とすることを特徴とする。
【００１４】請求項４の発明に係わる測定データの整定
推定方法においては、請求項１の発明の作用に加え、推
定値の安定の仕方を統計的に処理し、精度を向上するた
めに推定値の標準偏差の変化を時間ごとに計算し、予め
設定した閾値に到達した時を推定値の整定と定めて真の
推定値とする。
推定方法においては、請求項１の発明の作用に加え、推
定値の安定の仕方を統計的に処理し、精度を向上するた
めに推定値の標準偏差の変化を時間ごとに計算し、予め
設定した閾値に到達した時を推定値の整定と定めて真の
推定値とする。
【００１５】請求項５の発明に係わる測定データの整定
推定方法は、請求項１の発明において、前記整定判定量
として推定した推定値の分散を算出し、予め設定した閾
値に到達したときに推定値の整定と判断し真の整定値と
することを特徴とする。
推定方法は、請求項１の発明において、前記整定判定量
として推定した推定値の分散を算出し、予め設定した閾
値に到達したときに推定値の整定と判断し真の整定値と
することを特徴とする。
【００１６】請求項５の発明に係わる測定データの整定
推定方法においては、請求項１の発明の作用に加え、推
定値の安定の仕方を統計的に処理し、精度を向上するた
めに推定値の分散の変化を時間ごとに計算し、予め設定
した閾値に到達した時を推定値の整定と定めて真の推定
値とする。
推定方法においては、請求項１の発明の作用に加え、推
定値の安定の仕方を統計的に処理し、精度を向上するた
めに推定値の分散の変化を時間ごとに計算し、予め設定
した閾値に到達した時を推定値の整定と定めて真の推定
値とする。
【００１７】請求項６の発明に係わる測定データの整定
推定方法は、請求項１の発明において、前記整定判定量
として推定した推定値の時系列上のσ（平均値±標準偏
差）の変化を算出し、予め設定した閾値に到達したとき
に推定値の整定と判断し真の整定値とすることを特徴と
する。
推定方法は、請求項１の発明において、前記整定判定量
として推定した推定値の時系列上のσ（平均値±標準偏
差）の変化を算出し、予め設定した閾値に到達したとき
に推定値の整定と判断し真の整定値とすることを特徴と
する。
【００１８】請求項６の発明に係わる測定データの整定
推定方法においては、請求項１の発明の作用に加え、推
定値の安定の仕方を統計的に処理し、精度を向上するた
めに推定値のσ、２σまたは３σの変化を時間ごとに計
算し、予め設定した閾値に到達した時を推定値の整定と
定めて真の推定値とする。
推定方法においては、請求項１の発明の作用に加え、推
定値の安定の仕方を統計的に処理し、精度を向上するた
めに推定値のσ、２σまたは３σの変化を時間ごとに計
算し、予め設定した閾値に到達した時を推定値の整定と
定めて真の推定値とする。
【００１９】請求項７の発明に係わる測定データの整定
推定方法は、請求項１の発明において、請求項２乃至請
求項６の整定判定量のうちいずれか２以上を組み合わ
せ、少なくともどれか１つが閾値に到達したとき、推定
値が整定したと判断して、真の整定値とすることを特徴
とする。
推定方法は、請求項１の発明において、請求項２乃至請
求項６の整定判定量のうちいずれか２以上を組み合わ
せ、少なくともどれか１つが閾値に到達したとき、推定
値が整定したと判断して、真の整定値とすることを特徴
とする。
【００２０】請求項７の発明に係わる測定データの整定
推定方法においては、請求項１の発明の作用に加え、請
求項２乃至請求項６の整定判定量のうちいずれか２以上
を組み合わせ、少なくともどれか１つが閾値に到達した
とき、推定値が整定したと判断して、真の整定値とす
る。
推定方法においては、請求項１の発明の作用に加え、請
求項２乃至請求項６の整定判定量のうちいずれか２以上
を組み合わせ、少なくともどれか１つが閾値に到達した
とき、推定値が整定したと判断して、真の整定値とす
る。
【００２１】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を説明
する。本発明の実施の形態においては、測定したデータ
について時系列上にその測定値をデジタル値としてプロ
ットする。そして、飽和または整定した時点の測定値を
求めようとする際に、測定データが飽和または整定する
以前のデータを使用して、最小二乗法によって近似特性
曲線を得て、測定データがが将来いつどのくらいで整定
するかを予想・推定する。この際、最小二乗法の近似誤
差を計算し、誤差の大きいものはデータを取り除いて推
定精度を向上させる。
する。本発明の実施の形態においては、測定したデータ
について時系列上にその測定値をデジタル値としてプロ
ットする。そして、飽和または整定した時点の測定値を
求めようとする際に、測定データが飽和または整定する
以前のデータを使用して、最小二乗法によって近似特性
曲線を得て、測定データがが将来いつどのくらいで整定
するかを予想・推定する。この際、最小二乗法の近似誤
差を計算し、誤差の大きいものはデータを取り除いて推
定精度を向上させる。
【００２２】図１は、本発明の実施の形態に係わる測定
データの整定推定方法の内容を示すフローチャートであ
る。以下、測定データとして温度データである場合を例
に採り説明する。
データの整定推定方法の内容を示すフローチャートであ
る。以下、測定データとして温度データである場合を例
に採り説明する。
【００２３】まず、温度上昇試験の開始と共に温度デー
タを温度レコーダーよりＧＰＩＧ（general purpose in
terface bus）等のインタフェースを介してコンピュー
タに取り込む（Ｓ１）。この温度データの取り込みは、
所定のサンプリング周期で行われる。これにより、一定
時間間隔での温度データが得られる。この測定データを
時系列上に並べていくと、図２に示すように、飽和特性
等の収束する曲線Ｃ１が得られる。
タを温度レコーダーよりＧＰＩＧ（general purpose in
terface bus）等のインタフェースを介してコンピュー
タに取り込む（Ｓ１）。この温度データの取り込みは、
所定のサンプリング周期で行われる。これにより、一定
時間間隔での温度データが得られる。この測定データを
時系列上に並べていくと、図２に示すように、飽和特性
等の収束する曲線Ｃ１が得られる。
【００２４】次に、測定した温度データに基づいて近似
特性曲線Ｃ２を求める（Ｓ２）。いま、測定時間を試験
開始からの経過時間ｔ、測定温度値をＹとする。測定デ
ータを並べて作成される曲線の不飽和領域において、測
定時間ｔおよび測定データを使用して＋∞で収束する数
式（Ｙ＝ｆ（a,b,c,…,ｔ），a,b,c,…は定数）の近似
特性曲線に合わせる。
特性曲線Ｃ２を求める（Ｓ２）。いま、測定時間を試験
開始からの経過時間ｔ、測定温度値をＹとする。測定デ
ータを並べて作成される曲線の不飽和領域において、測
定時間ｔおよび測定データを使用して＋∞で収束する数
式（Ｙ＝ｆ（a,b,c,…,ｔ），a,b,c,…は定数）の近似
特性曲線に合わせる。
【００２５】この温度上昇の近似特性曲線は、最小二乗
法によって近似的に下記（１）式で示される。ａ、ｂ、
ｃは、最小二乗法で得られる定数である。
法によって近似的に下記（１）式で示される。ａ、ｂ、
ｃは、最小二乗法で得られる定数である。
【００２６】Ｙ＝ａ＋ｂ×ｅｘｐ（ｃ×ｔ） …（１）
【００２７】次に、この近似特性曲線に基づいて整定値
を推定する（Ｓ３）。整定したという条件は、所定の温
度上昇レートｄ（℃／時間）になったときである。温度
上昇レートｄは近似特性曲線の微分値つまり曲線の接線
と等しいので、曲線の微分値を用いて下記（２）式より
求める。
を推定する（Ｓ３）。整定したという条件は、所定の温
度上昇レートｄ（℃／時間）になったときである。温度
上昇レートｄは近似特性曲線の微分値つまり曲線の接線
と等しいので、曲線の微分値を用いて下記（２）式より
求める。
【００２８】 ｄＹ／ｄｔ＝ｂｃ×ｅｘｐ（ｃ×ｔ）＝ｄ …（２）
【００２９】整定時刻ｔｄは、ｔｄ＝（ｌｎ（ｄ／ｂ
ｃ））／ｃ であることから、整定時刻ｔｄにおける整
定温度（整定値）Ｙｄは、下記（３）式により求められ
る。
ｃ））／ｃ であることから、整定時刻ｔｄにおける整
定温度（整定値）Ｙｄは、下記（３）式により求められ
る。
【００３０】 Ｙｄ＝ａ＋ｂ×ｅｘｐ（ｃ×ｔｄ） ＝ａ＋ｂ×ｅｘｐ｛ｌｎ（ｄ／ｂｃ）｝ …（３）
【００３１】この推定計算は、測定の初期段階では温度
上昇の変化が急激なため測定精度の問題や試験条件の微
妙な変化が温度変化に顕著に表れてしまう。また、見か
け上過渡現象の様に発散性の曲線となってしまう。
上昇の変化が急激なため測定精度の問題や試験条件の微
妙な変化が温度変化に顕著に表れてしまう。また、見か
け上過渡現象の様に発散性の曲線となってしまう。
【００３２】そこで、推定計算を測定毎（サンプリング
周期毎）に行い、この推定値の時系列上のトレンドとし
て捉えて、より精度の高い推定を行う。すなわち、この
推定を測定毎に行い、この推定値を時系列上にプロット
していく。初期段階では測定誤差、ある種の過渡現象に
よって推定値が測定時刻毎に変動するが、ある程度のサ
ンプル数の増加や時間の経過によって推定値は安定して
くる。
周期毎）に行い、この推定値の時系列上のトレンドとし
て捉えて、より精度の高い推定を行う。すなわち、この
推定を測定毎に行い、この推定値を時系列上にプロット
していく。初期段階では測定誤差、ある種の過渡現象に
よって推定値が測定時刻毎に変動するが、ある程度のサ
ンプル数の増加や時間の経過によって推定値は安定して
くる。
【００３３】推定値が安定したか否かの判定は、整定判
定量が所定の閾値の範囲内になったときに、推定値は安
定したと判定することにより行う。整定判定量として
は、時系列上にプロットした推定値の変化率、推定値平
均値の変化率、推定値の標準偏差、推定値の分散、推定
値の１σ（平均値±標準偏差）、２σ（平均値±２×標
準偏差）、３σ（平均値±３×標準偏差）が用いられ
る。
定量が所定の閾値の範囲内になったときに、推定値は安
定したと判定することにより行う。整定判定量として
は、時系列上にプロットした推定値の変化率、推定値平
均値の変化率、推定値の標準偏差、推定値の分散、推定
値の１σ（平均値±標準偏差）、２σ（平均値±２×標
準偏差）、３σ（平均値±３×標準偏差）が用いられ
る。
【００３４】これら整定判定量に対して統計処理を行
い、これらが予め規定した閾値をクリアすれば推定値の
トレンドが安定したと判定し、この時点の推定値を真の
推定値つまり予想整定値とする。
い、これらが予め規定した閾値をクリアすれば推定値の
トレンドが安定したと判定し、この時点の推定値を真の
推定値つまり予想整定値とする。
【００３５】整定判定量として推定値の変化率を用いる
場合には、推定値の時系列上の変化を測定時間ごとに変
化量を求めて、この変化量を予め設定していた閾値に到
達したところで推定値が整定したと判断して真の推定値
とする。
場合には、推定値の時系列上の変化を測定時間ごとに変
化量を求めて、この変化量を予め設定していた閾値に到
達したところで推定値が整定したと判断して真の推定値
とする。
【００３６】整定判定量として推定値平均値の変化率を
用いる場合には、推定値の時系列上の平均値の変化を測
定時間ごとに変化量を求めて、この平均値の変化量を予
め設定していた閾値に到達したところで推定値が整定し
たと判断して真の推定値とする。
用いる場合には、推定値の時系列上の平均値の変化を測
定時間ごとに変化量を求めて、この平均値の変化量を予
め設定していた閾値に到達したところで推定値が整定し
たと判断して真の推定値とする。
【００３７】整定判定量として推定値の標準偏差を用い
る場合には、推定値の時系列上の標準偏差の変化を測定
時間ごとに求めて、この標準偏差の変化を予め設定して
いた閾値に到達したところで推定値が整定したと判断し
て真の推定値とする。
る場合には、推定値の時系列上の標準偏差の変化を測定
時間ごとに求めて、この標準偏差の変化を予め設定して
いた閾値に到達したところで推定値が整定したと判断し
て真の推定値とする。
【００３８】整定判定量として推定値の分散を用いる場
合には、推定値の時系列上の分散の変化を測定時間ごと
に求めて、この分散の変化を予め設定していた閾値に到
達したところで推定値が整定したと判断して真の推定値
とする。
合には、推定値の時系列上の分散の変化を測定時間ごと
に求めて、この分散の変化を予め設定していた閾値に到
達したところで推定値が整定したと判断して真の推定値
とする。
【００３９】整定判定量として推定値の１σ（平均値±
標準偏差）を用いる場合には、推定値の時系列上のσ
（平均値±標準偏差）の変化を測定時間ごとに求めて、
このσ値の変化を予め設定していた閾値に到達したとこ
ろで推定値が整定したと判断して真の推定値とする。
標準偏差）を用いる場合には、推定値の時系列上のσ
（平均値±標準偏差）の変化を測定時間ごとに求めて、
このσ値の変化を予め設定していた閾値に到達したとこ
ろで推定値が整定したと判断して真の推定値とする。
【００４０】同様に、推定値の２σまたは３σの変化を
時間ごとに計算し、予め設定した閾値に到達した時を推
定値の整定と定めて真の推定値とする。ここで、２σと
は（平均値±２×標準偏差で、１σの範囲を除くも
の）、３σとは（平均値±３×標準偏差で１σ及び２σ
を除くもの）で規定される。この判定を測定毎に行い、
推定値の安定度を判定し、適合すれば真の推定値が得ら
れたとする。
時間ごとに計算し、予め設定した閾値に到達した時を推
定値の整定と定めて真の推定値とする。ここで、２σと
は（平均値±２×標準偏差で、１σの範囲を除くも
の）、３σとは（平均値±３×標準偏差で１σ及び２σ
を除くもの）で規定される。この判定を測定毎に行い、
推定値の安定度を判定し、適合すれば真の推定値が得ら
れたとする。
【００４１】以上の整定判定量を組み合わせて、これら
のうちすべてまたは任意の組み合わせにおいて閾値がど
れか１つが到達するか、すべててが到達するかによっ
て、推定値が整定したと判断して真の推定値とするよう
にしても良い。
のうちすべてまたは任意の組み合わせにおいて閾値がど
れか１つが到達するか、すべててが到達するかによっ
て、推定値が整定したと判断して真の推定値とするよう
にしても良い。
【００４２】以上述べたように、本発明の実施の形態に
よれば、温度上昇試験による温度上昇の整定を求める際
に、温度が飽和していない時点での温度上昇値の整定値
および整定時期を推定できるので、より短い時間で整定
値を得ることができる。
よれば、温度上昇試験による温度上昇の整定を求める際
に、温度が飽和していない時点での温度上昇値の整定値
および整定時期を推定できるので、より短い時間で整定
値を得ることができる。
【００４３】以上の説明は、回転電機の温度上昇試験に
ついて説明したが、他の一般の温度上昇試験や逆に温度
が下降する様な試験や、材料のクリープ現象において長
時間必要とするものの推定といった収束特性を有する曲
線を測定・観測する試験や現象についても適用できる。
ついて説明したが、他の一般の温度上昇試験や逆に温度
が下降する様な試験や、材料のクリープ現象において長
時間必要とするものの推定といった収束特性を有する曲
線を測定・観測する試験や現象についても適用できる。
【００４４】
【発明の効果】以上述べたように本発明によれば、時系
列上で得られるあるデータをプロットしていくと収束す
る性質のある飽和特性等の曲線が得られる場合に、不飽
和領域において予想される飽和・整定時期及び飽和・整
定値を得て、さらにこの推定値を時系列上で観測して統
計処理を行い、任意の統計的判定値を基に推定値が得ら
れたかを判定し、真の推定値を得るので、このような収
束する性質を持つ曲線が得られる事象に対して、より短
い時間で整定値を得ることができる。
列上で得られるあるデータをプロットしていくと収束す
る性質のある飽和特性等の曲線が得られる場合に、不飽
和領域において予想される飽和・整定時期及び飽和・整
定値を得て、さらにこの推定値を時系列上で観測して統
計処理を行い、任意の統計的判定値を基に推定値が得ら
れたかを判定し、真の推定値を得るので、このような収
束する性質を持つ曲線が得られる事象に対して、より短
い時間で整定値を得ることができる。
【００４５】例えば、回転電機の温度上昇試験ような長
時間運転を必要とする試験において、温度整定以前の温
度上昇整定時の温度を推定でき、また精度もほぼ実測に
近い結果が得られる。その結果、試験自体の短縮が可能
となるため、時間の削減、電力、冷却水等の削減が可能
となる。
時間運転を必要とする試験において、温度整定以前の温
度上昇整定時の温度を推定でき、また精度もほぼ実測に
近い結果が得られる。その結果、試験自体の短縮が可能
となるため、時間の削減、電力、冷却水等の削減が可能
となる。
【図１】本発明の実施の形態に係わる測定データの整定
推定方法の内容を示すフローチャート。
推定方法の内容を示すフローチャート。
【図２】本発明の実施の形態における温度上昇試験時の
時間ｔ−温度Ｔの特性図。
時間ｔ−温度Ｔの特性図。
Ｃ１…飽和特性等の収束する曲線、Ｃ２…近似特性曲線
Claims (7)
- 【請求項１】 時系列上で収束する飽和特性を有する測
定データの整定値を推定する測定データの整定推定方法
において、測定データを所定のサンプリング周期でデジ
タルデータとして取り込み、所定のサンプリング周期毎
に取り込んだ測定データに基づいて近似特性曲線を求
め、前記近似特性曲線に基づいて測定データの整定値を
推定し、前記測定データが整定したか否かを判定するた
めの整定判定量に対して統計処理を行い、前記整定判定
量が所定の閾値の範囲内になったときはそのサンプリン
グ周期で推定した推定値を真の整定値とすることを特徴
とする測定データの整定推定方法。 - 【請求項２】 前記整定判定量として推定した推定値の
変化率を算出し、予め設定した閾値に到達したときに推
定値の整定と判断し真の整定値とすることを特徴とする
請求項１に記載の測定データの整定推定方法。 - 【請求項３】 前記整定判定量として推定した推定値平
均値の変化率を算出し、予め設定した閾値に到達したと
きに推定値の整定と判断し真の整定値とすることを特徴
とする請求項１に記載の測定データの整定推定方法。 - 【請求項４】 前記整定判定量として推定した推定値の
標準偏差を算出し、予め設定した閾値に到達したときに
推定値の整定と判断し真の整定値とすることを特徴とす
る請求項１に記載の測定データの整定推定方法。 - 【請求項５】 前記整定判定量として推定した推定値の
分散を算出し、予め設定した閾値に到達したときに推定
値の整定と判断し真の整定値とすることを特徴とする請
求項１に記載の測定データの整定推定方法。 - 【請求項６】 前記整定判定量として推定した推定値の
時系列上のσ（平均値±標準偏差）の変化を算出し、予
め設定した閾値に到達したときに推定値の整定と判断し
真の整定値とすることを特徴とする請求項１に記載の測
定データの整定推定方法。 - 【請求項７】 請求項２乃至請求項６の整定判定量のう
ちいずれか２以上を組み合わせ、少なくともどれか１つ
が閾値に到達したとき、推定値が整定したと判断して、
真の整定値とすることを特徴とする請求項１に記載の測
定データの整定推定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000209474A JP2002022552A (ja) | 2000-07-11 | 2000-07-11 | 測定データの整定推定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000209474A JP2002022552A (ja) | 2000-07-11 | 2000-07-11 | 測定データの整定推定方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002022552A true JP2002022552A (ja) | 2002-01-23 |
Family
ID=18705880
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000209474A Withdrawn JP2002022552A (ja) | 2000-07-11 | 2000-07-11 | 測定データの整定推定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002022552A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008534967A (ja) * | 2005-04-01 | 2008-08-28 | カルディナル ヘルス ３０３ インコーポレイテッド | 温度予測システムおよび方法 |
| JP2009122018A (ja) * | 2007-11-16 | 2009-06-04 | Covidien Ag | 選択可能モードを有する電子温度計 |
| JP2010072907A (ja) * | 2008-09-18 | 2010-04-02 | Panasonic Corp | 自動販売機 |
| JP2010237149A (ja) * | 2009-03-31 | 2010-10-21 | Terumo Corp | 電子体温計及び作動制御方法 |
| US8197132B2 (en) | 2006-10-06 | 2012-06-12 | Covidien Ag | Electronic thermometer with selectable modes |
| JP2015041518A (ja) * | 2013-08-22 | 2015-03-02 | 地方独立行政法人東京都立産業技術研究センター | 照明器具の測光量測定安定性評価方法、測光量測定安定性評価装置、測光量測定安定性評価プログラム、およびその記録媒体 |
-
2000
- 2000-07-11 JP JP2000209474A patent/JP2002022552A/ja not_active Withdrawn
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008534967A (ja) * | 2005-04-01 | 2008-08-28 | カルディナル ヘルス ３０３ インコーポレイテッド | 温度予測システムおよび方法 |
| JP2012022010A (ja) * | 2005-04-01 | 2012-02-02 | Carefusion 303 Inc | 温度予測システムおよび方法 |
| US8197132B2 (en) | 2006-10-06 | 2012-06-12 | Covidien Ag | Electronic thermometer with selectable modes |
| US8585285B2 (en) | 2006-10-06 | 2013-11-19 | Covidien Ag | Electronic thermometer with selectable modes |
| JP2009122018A (ja) * | 2007-11-16 | 2009-06-04 | Covidien Ag | 選択可能モードを有する電子温度計 |
| JP2010072907A (ja) * | 2008-09-18 | 2010-04-02 | Panasonic Corp | 自動販売機 |
| JP2010237149A (ja) * | 2009-03-31 | 2010-10-21 | Terumo Corp | 電子体温計及び作動制御方法 |
| JP2015041518A (ja) * | 2013-08-22 | 2015-03-02 | 地方独立行政法人東京都立産業技術研究センター | 照明器具の測光量測定安定性評価方法、測光量測定安定性評価装置、測光量測定安定性評価プログラム、およびその記録媒体 |
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