JP2007248139A - トラッキング短絡の検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 負荷機器による変動要因を排除して、電路に発生するトラッキング短絡を初期段階で的確に検出する。
【解決手段】 電路に流れる電流波形のピーク値を測定し（Ｓ１）、ピーク値の測定値から負荷機器の待機状態を確認する（Ｓ２）。負荷機器の待機状態において、電流ピーク値の変化量を演算し（Ｓ３）、その変化量を閾値と比較し（Ｓ４）、変化量が閾値を超えた場合にトラッキング短絡を検出する（Ｓ５）。
【選択図】 図１

Description

本発明は、電路に発生するトラッキング短絡を検出する方法に関する。

電源プラグをコンセントに差し込んだままの状態で長期間放置すると、電源プラグの刃の間にほこり、水、湿気等が付着して刃の間に炭化導電路ができ微少な火花放電が発生するトラッキング現象が起こる。この現象はプラグ間の短絡を起こし火災が発生する原因になることから、トラッキング短絡を早期に検出する方法が期待されている。

従来、電流波形を周波数解析することで、トラッキング短絡を検出する方法が知られている。また、負荷機器の稼動状態で電路の電流値を常時監視し、電流値が閾値を超えた場合にトラッキングの発生を検出する方法も提案されている（例えば特許文献１、２）。
特開２００１−４１９９３号公報 特開２００１−１０３６５７号公報

しかし、周波数解析によってトラッキング短絡を検出する方法は、検出精度のばらつきによって誤検出を招きやすい問題点があった。また、負荷機器の稼動状態でトラッキング短絡を検出する方法は、負荷機器の使用状況や負荷機器からの突入電流によって電流波形が大きく変動するため、トラッキング短絡を示す電流波形が相対的に小さくなり、トラッキング現象を初期段階で判別することが困難であった。

本発明の目的は、これらの問題点を解決するべく、負荷機器による変動要因を排除して、電路に発生するトラッキング短絡を初期段階で的確に検出できる方法を提供することにある。

上記課題を解決するため、本発明のトラッキング短絡検出方法は、電路に流れる電流波形のピーク値を測定する測定ステップと、ピーク値の測定値から負荷機器の待機状態を確認する確認ステップと、待機状態におけるピーク値の変化量を演算する演算ステップと、変化量が閾値を超えた場合にトラッキング短絡が発生していると判断する判断ステップと、を有することを特徴とするものである。

ここで、トラッキング短絡をより高精度に検出するために、次の手段を採用するのが好ましい。
（ａ）判断ステップにおいて、待機状態におけるピーク値の正常な変化量の倍数を閾値として用いる。
（ｂ）判断ステップにおいて、ピーク値の変化量が閾値を少なくとも二回続けて超えたときにトラッキング短絡が発生していると判断する。
（ｃ）演算ステップが、待機状態における所定期間内に測定したピーク値の平均値を複数回連続して求める処理と、前記平均値のうち最大平均値と最小平均値との較差を求める処理とを含み、判断ステップにおいて、前記較差が閾値を超えた場合にトラッキング短絡が発生していると判断する。
（ｄ）演算ステップが、所定期間内に測定したピーク値の最大値、最小値及び平均値を求める処理と、前記最大値と最小値との差を平均値で除算した値を求める処理とを含み、判断ステップにおいて、前記除算値が閾値を超えた場合にトラッキング短絡が発生していると判断する。

本発明の方法によれば、負荷機器の待機状態において、電流ピーク値の変化を監視するので、負荷機器による変動要因を排除して、電路のトラッキング短絡を初期段階で的確に検出できる効果がある。

以下、本発明を具体化した実施の形態を図面に基づいて説明する。図１はトラッキング短絡の検出方法を概念的に示すフローチャートである。この実施形態の検出方法は、電路に流れる電流波形のピーク値を測定するステップ（Ｓ１）と、ピーク値の測定値から負荷機器の待機状態を確認するステップ（Ｓ２）と、待機状態におけるピーク値の変化量を演算するステップ（Ｓ３）と、変化量と閾値とを比較するステップ（Ｓ４）と、変化量が閾値を超えた場合にトラッキング短絡を検出するステップ（Ｓ５）とから構成されている。以下に、より具体的な検出方法を幾つかの実施例を挙げて詳細に説明する。

図２はトラッキング短絡検出方法の実施例１を示すフローチャートであり、図３（Ａ）は負荷機器の待機状態において電路にトラッキングが発生していないときの電流ピーク値の変化を示すグラフであり、図３（Ｂ）は待機状態の電路にトラッキングが発生しているときの電流ピーク値の変化を示すグラフである。

図２に示すように、まず、電路に流れる電流波形を監視し、そのピーク値を測定し、一サイクルあたり一つの測定値を抽出する（Ｓ１１）。次に、ピーク値の測定値に基づき、負荷機器が待機状態であるか否かを確認する（Ｓ１２）。負荷機器が待機状態である場合は、ピーク値がほぼ一定に推移するが、負荷機器が使用状態である場合は、ピーク値が絶えず変動する。この違いから負荷機器が待機状態であるか使用状態であるかを確認し、使用状態を確認した場合にピーク値の測定を継続し、待機状態を確認した場合に次の演算ステップに進む。

演算ステップにおいて、以下のような処理を行い、待機状態におけるピーク値の変化量を演算する。
（ａ）１０サイクルの期間内に測定した１０個の電流ピーク値の平均値Ｘ１を求める（Ｓ１３）。
（ｂ）同じ処理を６回連続し、６０サイクルの期間に６個の平均値（Ｘ１）〜（Ｘ６）を求める（Ｓ１４）。
（ｃ）６個の平均値（Ｘ１）〜（Ｘ６）から最大平均値Ｘｍａｘ及び最小平均値Ｘｍｉｎを求める（Ｓ１５）。
（ｄ）最大平均値Ｘｍａｘと最小平均値Ｘｍｉｎの較差ΔＸを求める（Ｓ１６）。

続いて、判断ステップ（Ｓ１７）に進み、最大平均値Ｘｍａｘと最小平均値Ｘｍｉｎとの較差ΔＸを予め設定した閾値Ａと比較する。ここで、待機状態の電路が正常であるときには、図３（Ａ）に示すように、１０サイクル毎の平均値（Ｘ１）〜（Ｘ６）がほぼ一定に推移するが、トラッキングが発生しているときには、図３（Ｂ）に示すように、平均値（Ｘ１）〜（Ｘ６）が大きく変化する。このため、正常時における電流ピーク値の変化量を基準にして閾値Ａを設定し、この閾値Ａと演算により求めた較差ΔＸとを比較する。そして、較差ΔＸが閾値Ａより小さい場合は、電路が正常であると判断して測定ステップ（Ｓ１１）に戻り、較差ΔＸが閾値Ａより大きい場合に、電路にトラッキング短絡が発生していると判断する（Ｓ１８）。

この実施例１の検出方法によれば、負荷機器の待機状態において、電流ピーク値の変化量を監視するので、負荷機器の使用による電流変化や負荷機器からの突入電流等の変動要因を排除するための特別なデータ処理が不要になる。このため、ごく簡単な方法によりトラッキング短絡を初期段階で高精度に検出でき、この検出結果に従って電路遮断器を動作させることで、トラッキング短絡による火災事故の発生を未然に防止することができる。特に、電流ピーク値の平均値を比較的短い１０サイクル期間内に求め、６０サイクル期間の平均値の較差ΔＸに基づいてトラッキングを判断するので、瞬間的に発生する電流波形の急激な変化を見逃すことなく、トラッキング短絡を精度よく継続的に検出することが可能となる。

図４はトラッキング短絡検出方法の実施例２を示すフローチャートであり、図５は負荷機器の待機状態において電路に流れる電流のピーク値の変化を例示するグラフである。なお、図４に示す（Ｓ２１）〜（Ｓ２６）の処理は、実施例１の図２に示す（Ｓ１１）〜（Ｓ１６）の処理と同じ内容である。

図４に示すように、実施例２の検出方法は、トラッキングを判断するときの処理において実施例１と相違する。すなわち、この実施例２では、待機状態の基準値Δαのｎ倍となる値を閾値（Δα×ｎ）として使用する。ここで、基準値Δαとは、負荷機器の待機状態における電流ピーク値の正常な変化量を示す値（実施例１の閾値Ａと同じ値）、であり、例えば図５に示すように、ピーク値の変化量がほぼ一定に推移する＜正常区間＞において、ピーク値の最大平均値と最小平均値との差より求めることができる。倍率ｎは、電路の種類又はトラッキングの検出精度に応じて適宜に設定できる。

そして、演算ステップ（Ｓ２６）で求めた最大平均値Ｘｍａｘと最小平均値Ｘｍｉｎとの較差ΔＸを閾値（Δα×ｎ）と比較し（Ｓ２７）、較差ΔＸが閾値（Δα×ｎ）より小さい場合に、電路が正常であると判断して測定ステップ（Ｓ２１）に戻る。一方、較差ΔＸが閾値（Δα×ｎ）を超過した場合は、続いて、超過回数を確認し（Ｓ２８）、例えば一回だけの超過であれば、これをノイズとみなし、電路が正常であると判断する。これに対し、図５に示すように、電流ピーク値が不定期に大きく変化する＜トラッキング発生区間＞において、較差ΔＸが閾値（Δα×ｎ）を数回連続して超過した場合は、電路にトラッキング短絡が発生していると判断する（Ｓ２９）。なお、超過回数は、電路の種類又はトラッキングの検出精度に応じ適宜に設定できる。

従って、この実施例２の検出方法によれば、特に、判断ステップ（Ｓ２７）において、待機状態の基準値Δαのｎ倍となる閾値を用いているので、微小な電流変化をトラッキングとして誤検出する可能性が少なくなる。また、電流ピーク値の較差ΔＸが閾値（Δα×ｎ）を数回続けて超過したときにトラッキングを判断するので、単発的な波形変化をノイズとして排除し、トラッキング特有の連続的な波形変化に対し確実に応答できる利点がある。さらに、両者を組み合わせることで、電路の種類や用途に応じて検出精度を適宜選択できる利点もある。その他の効果は、実施例１と同じである。

図６はトラッキング短絡検出方法の実施例３を示すフローチャートであり、図７（Ａ）は負荷機器の待機状態において電路が正常であるときの電流ピーク値の変化を示すグラフであり、図７（Ｂ）は待機状態の電路にトラッキングが発生しているときの電流ピーク値の変化を示すグラフである。なお、図６に示す（Ｓ３１），（Ｓ３２）の処理は、実施例１の（Ｓ１１），（Ｓ１２）の処理と同じ内容である。

図６に示すように、実施例３の検出方法は、負荷機器の待機状態で電流ピーク値の変化量を演算する処理において実施例１，２と相違する。この実施例３の演算ステップは、以下の処理を組み合わせて構成されている。
（ａ）６０サイクルの期間内に測定した６０個の電流ピーク値から最大値、最小値及び平均値を求める（Ｓ３３）。
（ｂ）電流ピーク値の最大値と最小値との差Δを求める（Ｓ３４）。
（ｃ）この差Δを６０サイクル期間の平均値で除算し、その除算値を当該期間における電流ピーク値の変化率Ｙとして求める（Ｓ３５）。

続く判断ステップ（Ｓ３６）において、変化率Ｙを予め設定した閾値Ｂと比較する。ここで、待機状態の電路が正常であるときには、図７（Ａ）に示すように、６０サイクル期間の平均値（Ｘ１）〜（Ｘ３）がほぼ一定に推移するが、トラッキングが発生しているときには、図７（Ｂ）に示すように、平均値（Ｘ１）〜（Ｘ３）が大きく変化する。このため、正常時における電流ピーク値の変化率を基準にして閾値Ｂを設定し、この閾値Ｂと演算により求めた変化率Ｙとを比較する。そして、変化率Ｙが閾値Ｂより小さい場合は、電路が正常であると判断して測定ステップ（Ｓ３１）に戻り、変化率Ｙが閾値Ｂを超過した場合に、電路にトラッキング短絡が発生していると判断する（Ｓ３６）。

この実施例３の検出方法によっても、実施例１と同様、負荷機器の待機状態で電流ピーク値の変化量を監視するので、負荷機器の使用による変動要因を排除して、ごく簡単な方法によりトラッキング短絡を初期段階で高精度に検出することができる。特に、電流ピーク値の変化量を６０サイクル期間毎の変化率Ｙとして算出しているので、電流波形の変化を比較的長い周期で余裕を持って監視でき、微小な電流変化や単発的な電流変化に誤って応答する可能性を少なくし、トラッキング検出精度の信頼性を高めることができる。なお、この実施例３の検出方法において、実施例２と同様の判断手法を採用し、閾値Ｂに正常時の変化率の倍数である値を用い、演算により求めた変化率Ｙが閾値Ｂを数回続けて超過したときにトラッキングを判断するように構成することも可能である。

本発明の実施形態を概念的に示すトラッキング検出方法のフローチャートである。 本発明の実施例１を示すトラッキング検出方法のフローチャートである。 実施例１の検出方法を補足説明するために電流ピーク値の変化を例示するグラフである。 本発明の実施例２を示すトラッキング検出方法のフローチャートである。 実施例２の検出方法を補足説明するために電流ピーク値の変化を例示するグラフである。 本発明の実施例３を示すトラッキング検出方法のフローチャートである。 実施例３の検出方法を補足説明するために電流ピーク値の変化を例示するグラフである。

符号の説明

Ｓ１ ピーク値を測定するステップ
Ｓ２ 待機状態を確認するステップ
Ｓ３ ピーク値の変化量を演算するステップ
Ｓ４ 変化量を閾値と比較するステップ
Ｓ５ トラッキング短絡を検出するステップ

Claims (5)

1. 電路に発生するトラッキング短絡を検出する方法であって、
   電路に流れる電流波形のピーク値を測定する測定ステップと、
   ピーク値の測定値から負荷機器の待機状態を確認する確認ステップと、
   待機状態におけるピーク値の変化量を演算する演算ステップと、
   変化量が閾値を超えた場合にトラッキング短絡が発生していると判断する判断ステップと、
   を有することを特徴とするトラッキング短絡検出方法。
2. 判断ステップにおいて、待機状態におけるピーク値の正常な変化量の倍数を閾値として用いる請求項１記載のトラッキング短絡検出方法。
3. 判断ステップにおいて、ピーク値の変化量が閾値を少なくとも二回続けて超えたときにトラッキング短絡が発生していると判断する請求項１又は２記載のトラッキング短絡検出方法。
4. 演算ステップが、待機状態における所定期間内に測定したピーク値の平均値を複数回連続して求める処理と、前記平均値のうち最大平均値と最小平均値との較差を求める処理とを含み、
   判断ステップにおいて、前記較差が閾値を超えた場合にトラッキング短絡が発生していると判断する請求項１〜３のいずれか一項に記載のトラッキング短絡検出方法。
5. 演算ステップが、所定期間内に測定したピーク値の最大値、最小値及び平均値を求める処理と、前記最大値と最小値との差を平均値で除算した値を求める処理とを含み、
   判断ステップにおいて、前記除算値が閾値を超えた場合にトラッキング短絡が発生していると判断する請求項１〜３のいずれか一項に記載のトラッキング短絡検出方法。
   

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