JP2012055100A

JP2012055100A - 使用電気機器判断装置及び使用電気機器判断方法

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Publication number: JP2012055100A
Application number: JP2010196403A
Authority: JP
Inventors: Masato Kondo; 正登近藤; Tatsuo Fujimoto; 龍雄藤本; Kazutoshi Oshiro; 和俊大城; Kazuhiro Azuma; 一裕東
Original assignee: Yazaki Corp
Current assignee: Yazaki Corp
Priority date: 2010-09-02
Filing date: 2010-09-02
Publication date: 2012-03-15

Abstract

【課題】消費電力を抑えつつ、ガス漏れ及び使用ガス器具の少なくとも一方を判断することが可能な使用電気機器判断装置及びガス使用状況判断方法を提供する。
【解決手段】各需要者側に設置され少なくともガス流量を計測するガスメータ４０と、ガスメータ４０から少なくともデータを受信する管理センター５０とからなる使用電気機器判断装置であって、ガスメータ４０は、圧力センサや流量センサにより出力された信号に基づく計測値データを送信し、管理センター５０は、計測値データを受信し、受信した計測値データの所定以上の変化時からの微小時間中に得られる振動波形からガス漏れ及び使用ガス器具の少なくとも一方を判断する。
【選択図】図１

Description

本発明は、使用電気機器判断装置及び使用電気機器判断方法に関する。

従来、使用されている電気機器（以下、使用電気機器という）を判断する使用電気機器判断装置が提案されている。この使用電気機器判断装置では、電気機器に供給される電流値をセンサにより検出し、センサにより検出された電流値を特徴量としてとらえ、とらえた特徴量に基づいて使用電気機器を判断する（例えば特許文献１参照）。

特開２００９−４３１４１号公報

しかし、従来装置では、電流値から使用電気機器を判断するため、電流値にノイズが加算された場合、他の電気機器の使用であると誤認してしまう可能性が高くなってしまう。

本発明はこのような従来の課題を解決するためになされたものであり、その発明の目的とするところは、使用電気機器の判断精度を向上させることが可能な使用電気機器判断装置及び使用電気機器判断方法を提供することにある。

本発明の使用電気機器判断装置は、電気機器に供給される電流値の所定時間分の波形と基準となる基準電流波形との類似度推移を算出する類似度推移算出手段と、類似度推移算出手段により算出された類似度推移に基づいて、使用電気機器を判断する判断手段と、を備えることを特徴とする。

この使用電気機器判断装置によれば、所定時間分の電流値の波形と基準となる基準電流波形との類似度推移を算出する。このため、類似度推移という類似度の全体的な推移を観察することとなり、電流値に多少のノイズが加算されてノイズ加算時点での類似度は低くなったとしても、使用電気機器判断への影響を抑えることができる。従って、使用電気機器の判断精度を向上させることができる。

また、本発明の使用電気機器判断装置において、電流値の所定時間分の波形を解析して、周波数と振幅との相関を示すスペクトルデータを算出する解析手段をさらに備え、判断手段は、解析手段により算出されたスペクトルデータに基づいて、使用電気機器を判断することが好ましい。

この使用電気機器判断装置によれば、周波数と振幅との相関を示すスペクトルデータを算出して使用電気機器を判断するため、電気機器毎に特徴的な振幅や位相制御の様子を明確にとらえることができ、一層使用電気機器の判断精度を向上させることができる。

また、本発明の使用電気機器判断装置において、電流値の波形からスパイクノイズを検出するノイズ検出手段をさらに備え、判断手段は、ノイズ検出手段により検出されたスパイクノイズが所定時間以内に所定数以上発生している場合に、トラッキングが発生したと判断することが好ましい。

この使用電気機器判断装置によれば、スパイクノイズが所定時間以内に所定数以上発生している場合に、トラッキングが発生したと判断するため、コンセントプラグでの放電を判断でき、電気機器の使用であると誤認する可能性を低減すると共に、発火等の可能性の低減にもつなげることができる。

また、本発明の使用電気機器判断装置において、判断手段は、電気機器に供給される電圧値の波形を入力すると共に、トラッキングが発生したと判断した場合、電流波形におけるスパイクノイズの発生タイミングと、電圧値の波形のピークのタイミングとの関係から、トラッキングの進行状態を判断することが好ましい。

この使用電気機器判断装置によれば、電流波形におけるスパイクノイズの発生タイミングと、電圧波形のピークのタイミングとの関係から、トラッキングの進行状態を判断する。ここで、本件発明者らはトラッキングの進行状態を電圧との位相ズレから判断できることを見出した。よって、トラッキングの進行状態についても判断することができる。

また、本発明の使用電気機器判断方法において、電気機器に供給される電流値の所定時間分の波形と基準となる基準電流波形との類似度推移を算出する類似度推移算出工程と、類似度推移算出工程において算出された類似度推移に基づいて、使用電気機器を判断する判断工程と、を有することを特徴とする。

この使用電気機器判断方法によれば、電流センサから出力された所定時間分の電流値の波形と基準となる基準電流波形との類似度推移を算出する。このため、類似度推移という類似度の全体的な推移を観察することとなり、電流値に多少のノイズが加算されてノイズ加算時点での類似度は低くなったとしても、使用電気機器判断への影響を抑えることができる。従って、使用電気機器の判断精度を向上させることができる。

本発明によれば、使用電気機器の判断精度を向上させることが可能な使用電気機器判断装置及びガス使用状況判断方法を提供することができる。

本発明の実施形態に係る使用電気機器判断装置を含む使用電気機器判断システムの構成図である。図１に示した使用電気機器判断装置の詳細を示すブロック図である。図２に示した基準電流波形記憶部の記憶内容の一例を示す図である。各電気機器の使用時における電流波形を示すグラフであり、（ａ）は扇風機の電流波形を示し、（ｂ）はヘアドライヤの電流波形を示し、（ｃ）は掃除機の電流波形を示し、（ｄ）はパソコンの電流波形を示している。図４に示した各電気機器の連続ＮＣＣを示すグラフであって、（ａ）は扇風機の連続ＮＣＣを示し、（ｂ）はヘアドライヤの連続ＮＣＣを示し、（ｃ）は掃除機の連続ＮＣＣを示し、（ｄ）はパソコンの連続ＮＣＣを示している。トラッキング発生時における電流波形の一例を示すグラフである。各種波形を示すグラフであり、（ａ）は電圧波形の一例を示し、（ｂ）はトラッキング初期における電流波形を示し、（ｃ）はトラッキング中期における電流波形を示している。本実施形態に係る使用電気機器判断方法を示すフローチャートである。本実施形態に係る使用電気機器判断装置におけるトラッキング判断方法を示すフローチャートである。第２実施形態に係る使用電気機器判断装置の詳細を示すブロック図である。図１０に示した解析部により算出されるスペクトルデータを示すグラフであって、（ａ）は扇風機のスペクトルデータを示し、（ｂ）はヘアドライヤのスペクトルデータを示し、（ｃ）は掃除機のスペクトルデータを示し、（ｄ）はパソコンのスペクトルデータを示している。第２実施形態に係る使用電気機器判断方法を示すフローチャートである。

以下、本発明の好適な実施形態を図面に基づいて説明する。図１は、本発明の実施形態に係る使用電気機器判断装置を含む使用電気機器判断システムの構成図である。使用電気機器判断システム１は、複数の電気機器１０と、電流センサ２０と、電圧センサ３０と、使用電気機器判断装置４０とを備え、使用電気機器判断装置４０によって複数の電気機器１０から使用中である電気機器を判断するものである。

複数の電気機器１０は、家庭内などにおいて電気の供給を受けて動作する機器であって、例えば扇風機、ヘアドライヤ、掃除機、及びパソコンなどが該当する。電流センサ２０は、複数の電気機器１０に供給される電流値を検出するものである。電圧センサ３０は、複数の電気機器１０に供給される電圧値を検出するものである。

使用電気機器判断装置４０は、電流センサ２０により検出された電流値の波形から、使用電気機器１０を判断するものである。図２は、図１に示した使用電気機器判断装置４０の詳細を示すブロック図である。図２に示しように、使用電気機器判断装置４０は、類似度推移算出部（類似度推移算出手段）４１と、基準電流波形記憶部４２と、判断部（判断手段）４３と、類似度推移記憶部４４とを備えている。

類似度推移算出部４１は、電流センサ２０により検出された所定時間分の電流値の波形と基準となる基準電流波形との類似度推移を算出するものである。基準電流波形記憶部４２は、電流センサ２０により検出された所定時間分の電流値の波形と比較される基準電流波形を記憶したものである。

図３は、図２に示した基準電流波形記憶部４２の記憶内容の一例を示す図である。図３に示すように、基準電流波形記憶部４２は、５０Ｈｚ又は６０Ｈｚのサインカーブを基準電流波形として記憶している。なお、基準電流波形は、図３に示すものに限らず、他のものであってもよい。

再度、図２を参照する。類似度推移算出部４１は、図３に示したようなサインカーブと、電流センサ２０により検出された所定時間分の電流値の波形との類似度推移を算出する。

以下、類似度推移算出部４１の処理について詳細に説明する。まず、本実施形態において類似度推移とは、連続的な正規相互相関（NCC：Normalized Cross Correlation）をいう。より具体的には、以下の式（１）により類似度Ｒ_ＮＣＣが求められる。類似度推移算出部４１は、この式（１）による類似度Ｒ_ＮＣＣの算出を連続的に行うことにより、類似度推移（以下、連続ＮＣＣという）を求める。

次に、図４を参照して各電気機器１０の使用時における電流波形を説明する。図４は、各電気機器１０の使用時における電流波形を示すグラフであり、（ａ）は扇風機の電流波形を示し、（ｂ）はヘアドライヤの電流波形を示し、（ｃ）は掃除機の電流波形を示し、（ｄ）はパソコンの電流波形を示している。

図４（ａ）に示すように、扇風機は例えば周波数６０Ｈｚのサインカーブに近いものとなっており、電流の最大振幅は約０．２４Ａとなっている。また、図４（ｂ）に示すように、ヘアドライヤは例えば周波数６０Ｈｚのサインカーブに近いものとなっており、電流の最大振幅は約１５．６Ａとなっている。

また、図４（ｃ）に示すように、掃除機は例えば周波数６０Ｈｚのサインカーブが一部欠けた波形を示し、電流の最大振幅は約２０Ａとなっている。なお、図４（ｃ）においては３つの電流波形を示しているが、これは、位相制御の違いによるものである。さらに、図４（ｄ）に示すように、パソコンは０Ａ付近をふらつきつつ、ピーク時において急激にピーク電流値まで達する波形を示し、電流の最大振幅は約０．７８Ａとなっている。

類似度推移算出部４１は、上記のような電流波形の所定時間分と、図３に示した基準電流波形とから、式（１）に従って、類似度推移を算出することとなる。

図５は、図４に示した各電気機器１０の連続ＮＣＣを示すグラフであって、（ａ）は扇風機の連続ＮＣＣを示し、（ｂ）はヘアドライヤの連続ＮＣＣを示し、（ｃ）は掃除機の連続ＮＣＣを示し、（ｄ）はパソコンの連続ＮＣＣを示している。

図５（ａ）に示すように、時刻０秒における扇風機の連続ＮＣＣは「１．０」を示し、その後、約０．００１秒において「０．９９９８８」弱まで低下する。そして、連続ＮＣＣは、次第に高まり、約０．００４秒以降について「０．９９９９８」付近の値で安定する。

また、図５（ｂ）に示すように、時刻０秒におけるヘアドライヤの連続ＮＣＣは「１．０」であるが、瞬時的に「０．９９９８８」付近まで低下する。そして、連続ＮＣＣは、約０．００１秒以降について「１．０」付近の値で安定する。

また、図５（ｃ）に示すように、時刻０秒における第１の掃除機の連続ＮＣＣ（実線参照）は「１．０」であるが、直後「０」まで低下する。そして、連続ＮＣＣは、時刻０・００２秒以降から次第に高まり、時刻０・００７秒以降について「０．５」付近の値で安定する。

第２の掃除機についても連続ＮＣＣ（破線）は同様であり、時刻０秒においては「１．０」であるが、直後「０」まで低下する。そして、連続ＮＣＣは、時刻０・００３秒以降から次第に高まり、時刻０・００４秒以降について約「０．９」付近の値で安定する。

第３の掃除機についても連続ＮＣＣ（一点鎖線）は同様であり、時刻０秒においては「１．０」であるが、直後「０」まで低下する。そして、連続ＮＣＣは、時刻０・００４秒以降から次第に高まり、時刻０・００５秒以降について約「０．８」付近の値で安定する。

さらに、図５（ｄ）に示すように、時刻０秒におけるパソコンの連続ＮＣＣ（一点鎖線参照）は「１．０」を示し、その後、約０．００２秒において「−０．７５」付近まで低下する。そして、連続ＮＣＣは、時刻０・００２秒以降から次第に高まり、時刻０・００４秒以降について「０．７５」付近の値で安定する。

このように連続ＮＣＣは使用電気機器１０毎に異なっている。このため、判断部４３は、このような連続ＮＣＣのパターンから使用が開始した電気機器１０を判断する。具体的には図２に示す類似度推移記憶部４４に、各電気機器１０の連続ＮＣＣのパターンを記憶させておく。すなわち、類似度推移記憶部４４は、扇風機について図５（ａ）に示したような連続ＮＣＣのパターンを記憶し、ヘアドライヤについて図５（ｂ）に示したような連続ＮＣＣのパターンを記憶している。また、類似度推移記憶部４４は、掃除機について図５（ｃ）に示したような連続ＮＣＣのパターンを記憶し、パソコンについて図５（ｄ）に示したような連続ＮＣＣのパターンを記憶している。そして、判断部４３は、類似度推移記憶部４４により記憶された連続ＮＣＣのパターンのデータのうち、類似度推移算出部４１により算出された連続ＮＣＣと最も近い連続ＮＣＣのパターンのデータが示す電気機器１０の使用が開始したと判断する。

さらに、使用電気機器判断装置４０は、ノイズ検出部（ノイズ検出手段）４５、及び警報部４６を備えている。ノイズ検出部４５は、電流センサ２０から出力されたスパイクノイズを検出するものである。例えばノイズ検出部４５は、微分回路による微分等によってスパイクノイズを判断することができる。また、ノイズ検出部４５は、スパイクノイズを検出すると、その情報を判断部４３に送信する。

また、判断部４３は、ノイズ検出部４５により検出されたスパイクノイズを所定時間以内に所定数以上発生している場合に、トラッキングが発生したと判断するものである。ここで、トラッキングとは、コンセントプラグを長時間さしたままにしておくと埃がたまり、そこに湿気が加わることによって、プラグの両極間で放電が繰り返し発生する現象をいう。このトラッキングが発生すると、放電が繰り返し発生してプラグの両極間の絶縁部を加熱し、除々に劣化したところで放電発火、又は熱抵抗による発火が起こる可能性がある。判断部４３は、このようなトラッキングを判断することとなる。

図６は、トラッキング発生時における電流波形の一例を示すグラフである。なお、図６は、トラッキング末期における電流波形を示している。図６に示すように、トラッキング発生時には所定時間（例えば０．００５秒）以内に、多数のスパイクノイズが発生する。このため、判断部４３は、所定時間以内に所定数以上スパイクノイズが発生している場合、トラッキングが発生していると判断する。

警報部４６は、トラッキング発生時にその旨をユーザや所定機関に警報するものである。ユーザへの警報は音声やランプ等の表示で行い、所定機関に対してはその旨の信号を送信することで行われる。なお、ユーザへの警報に際しては、テレビに表示するなど、ユーザの視線が向かい易い箇所に表示したり、ユーザの視線が向かい易い箇所から音声出力したりすると一層効果的である。

さらに、本実施形態において判断部４３は、トラッキングの進行状態を判断する機能を有している。図７は、各種波形を示すグラフであり、（ａ）は電圧波形の一例を示し、（ｂ）はトラッキング初期における電流波形を示し、（ｃ）はトラッキング中期における電流波形を示している。

まず、図６と図７（ａ）とを比較すると、電流波形におけるスパイクノイズの発生タイミングは電圧波形のピークと一致する。このような場合、本件発明者らはトラッキングの末期であることを見出した。

同様に、図７（ａ）と図７（ｂ）とを比較すると、電流波形におけるスパイクノイズの発生タイミングは電圧波形のピークと略９０°ずれている。このような場合、本件発明者らはトラッキングの初期であることを見出した。

さらに、図７（ａ）と図７（ｃ）とを比較すると、電流波形におけるスパイクノイズの発生タイミングは電圧波形のピークと０°〜９０°ずれている。このような場合、本件発明者らはトラッキングの中期であることを見出した。

よって、判断部４３は、電気機器１０に供給される電圧値の波形を入力すると共に、トラッキングが発生したと判断した場合、電流波形におけるスパイクノイズの発生タイミングと、電圧値の波形のピークのタイミングとの関係から、トラッキングの進行状態を判断することができる。

なお、スパイクノイズは電気機器１０の使用時に限らず、使用されていない場合においても発生する。このため、判断部４３は電気機器１０の不使用時においてトラッキングを判断してもよい。

次に、本実施形態に係る使用電気機器判断方法について説明する。図８は、本実施形態に係る使用電気機器判断方法を示すフローチャートである。図８に示すように、まず類似度推移算出部４１は、電流センサ２０から出力された信号から電流波形を計測する（Ｓ１）。

次に、類似度推移算出部４１は、基準電流波形記憶部４２から基準波形を読み出す（Ｓ２）。この基準波形は、図３を参照して説明したように例えば５０Ｈｚや６０Ｈｚのサインカーブである。

次いで、類似度推移算出部４１は、連続ＮＣＣを算出する（Ｓ３）。このとき、類似度推移算出部４１は、ステップＳ１にて計測した電流波形と、ステップＳ２で読み出した基準電流波形とから、式（１）に従って、連続ＮＣＣを算出する。

その後、判断部４３は、類似度推移記憶部４４から電気機器１０毎の連続ＮＣＣのパターンのデータを読み出す（Ｓ４）。次に、判断部４３は、ステップＳ４にて読み出された連続ＮＣＣのパターンのデータうち、ステップＳ３にて算出された連続ＮＣＣと最も近いものを特定する。そして、判断部４３は、最も近い連続ＮＣＣのパターンのデータ示す電気機器１０が使用されていると判断する（Ｓ５）。

なお、電気機器１０は複数使用されることがある。しかし、電気機器１０は同時に電源オンされることは稀である。このため、使用電気機器判断装置４０が順次使用電気機器１０を判断していけば、ステップＳ１における電流波形から既に判明している使用電気機器１０の電流波形を減算することにより、新たに使用された電気機器１０の電流波形を得ることができる。よって、電気機器１０が複数使用された場合であっても、使用電気機器１０を判断することができる。この場合、電気機器１０毎の電流波形を予め記憶しておくことが望ましい。

次に、本実施形態に係る使用電気機器判断装置４０におけるトラッキング判断方法について説明する。図９は、本実施形態に係る使用電気機器判断装置４０におけるトラッキング判断方法を示すフローチャートである。

まず、図９に示すようにノイズ検出部４５は、電流センサ２０から出力された信号から電流波形を計測する（Ｓ１１）。次に、ノイズ検出部４５は、スパイクノイズが検出されたか否かを判断する（Ｓ１２）。このとき、ノイズ検出部４５は、微分回路の出力等によりスパイクノイズが検出されたか否かを判断する。

スパイクノイズが検出されていないと判断した場合（Ｓ１２：ＮＯ）、スパイクノイズが検出されたと判断されるまで、この処理が繰り返される。一方、スパイクノイズが検出されたと判断した場合（Ｓ１２：ＹＥＳ）、判断部４３は、スパイクノイズが所定時間内に所定数以上発生したか否かを判断する（Ｓ１３）。

スパイクノイズが所定時間内に所定数以上発生していないと判断した場合（Ｓ１３：ＮＯ）、処理はステップＳ１２に移行する。一方、スパイクノイズが所定時間内に所定数以上発生したと判断した場合（Ｓ１３：ＹＥＳ）、判断部４３はトラッキングが発生していると判断する（Ｓ１４）。

その後、判断部４３は、電圧センサ３０から出力された信号から電圧波形を計測する（Ｓ１５）。次に、判断部４３は、ステップＳ１４において判断されたトラッキングの発生タイミングと、ステップＳ１５にて計測された電圧波形のピークのタイミングとを比較する（Ｓ１６）。

そして、判断部４３は、ステップＳ１６の比較結果から、トラッキングの進行状態を判断する（Ｓ１７）。このとき、判断部４３は、電流波形におけるスパイクノイズの発生タイミングと電圧波形のピークとが略９０°ずれていれば、トラッキングの初期であると判断する。また、判断部４３は、電流波形におけるスパイクノイズの発生タイミングと電圧波形のピークとが０°〜９０°ずれていれば、トラッキングの中期であると判断する。あＳらに、判断部４３は、電流波形におけるスパイクノイズの発生タイミングと電圧波形のピークとが一致していれば、トラッキングの末期であると判断する。

その後、警報部４６は警報を行う（Ｓ１８）。このとき、警報部４６は、ステップＳ１７において判断されたトラッキングの進行状態に応じた警報を実施することが望ましい。その後、図９に示した処理は終了する。

なお、図８及び図９に示す処理は使用電気機器判断装置４０の電源がオフされるまで繰り返し実行されるものとする。

このようにして、本実施形態に係る使用電気機器判断装置４０及び使用電気機器判断方法によれば、所定時間分の電流値の波形と基準となる基準電流波形との類似度推移を算出する。このため、類似度推移という類似度の全体的な推移を観察することとなり、電流値に多少のノイズが加算されてノイズ加算時点での類似度は低くなったとしても、使用電気機器判断への影響を抑えることができる。従って、使用電気機器１０の判断精度を向上させることができる。

また、スパイクノイズが所定時間以内に所定数以上発生している場合に、トラッキングが発生したと判断するため、コンセントプラグでの放電を判断でき、電気機器の使用であると誤認する可能性を低減すると共に、発火等の可能性の低減にもつなげることができる。

また、電流波形におけるスパイクノイズの発生タイミングと、電圧波形のピークのタイミングとの関係から、トラッキングの進行状態を判断する。ここで、本件発明者らはトラッキングの進行状態を電圧との位相ズレから判断できることを見出した。よって、トラッキングの進行状態についても判断することができる。

次に、本発明の第２実施形態を説明する。第２実施形態に係る使用電気機器判断装置４０及び使用電気機器判断方法は、第１実施形態のものと同様であるが、構成及び処理内容が一部異なっている。以下、第１実施形態との相違点を説明する。

図１０は、第２実施形態に係る使用電気機器判断装置４０の詳細を示すブロック図である。図１０に示すように、第２実施形態に係る使用電気機器判断装置４０は、解析部（解析手段）４７と、スペクトルデータ記憶部４８とを備えている。

解析部４７は、電流センサ２０から出力された電流値の所定時間分の波形を解析して、周波数と振幅との相関を示すスペクトルデータを算出するものである。具体的に本実施形態に係る解析部４７は、振動波形をフーリエ変換することにより、スペクトルデータを算出する。なお、解析部４７はフーリエ変換によりスペクトルデータを算出する場合に限らず、他の方法によってスペクトルデータを算出するようにしてもよい。

図１１は、図１０に示した解析部４７により算出されるスペクトルデータを示すグラフであって、（ａ）は扇風機のスペクトルデータを示し、（ｂ）はヘアドライヤのスペクトルデータを示し、（ｃ）は掃除機のスペクトルデータを示し、（ｄ）はパソコンのスペクトルデータを示している。

図１１（ａ）に示すように、扇風機が使用されている場合、周波数約６０Ｈｚにおいて約４７０の振幅が得られる。一方、他の周波数域での振幅は略０となっている。

また、図１１（ｂ）に示すように、ヘアドライヤが使用されている場合、周波数約６０Ｈｚにおいて約３０７００の振幅が得られる。一方、他の周波数域での振幅は略０となっている。

また、図１１（ｃ）に示すように、掃除機が使用されている場合、周波数約６０Ｈｚにおいて約３１５００の振幅が得られる。さらに、周波数約１８０Ｈｚ、約３００Ｈｚ、約４２０Ｈｚ、約５４０Ｈｚ、約６６０Ｈｚ、約７８０Ｈｚ、及び約９００Ｈｚのそれぞれについて、約７５００、約５０００、約２９００、約２３００、約１８００、約１７００、及び約１５００の振幅が得られる。

また、図１１（ｄ）に示すように、パソコンが使用されている場合、周波数約６０Ｈｚにおいて約７６０の振幅が得られる。さらに、周波数約１８０Ｈｚ、及び３００Ｈｚのそれぞれについて、約４００、及び約２００の振幅が得られる。

このようにスペクトルデータは使用電気機器１０毎に異なっている。このため、判断部４３は、このようなスペクトルデータから使用が開始した電気機器１０を判断する。具体的には図１０に示すスペクトルデータ記憶部４８に、各電気機器１０のスペクトルデータを記憶させておく。すなわち、スペクトルデータ記憶部４８は、扇風機について図１１（ａ）に示したようなスペクトルデータを記憶し、ヘアドライヤについて図１１（ｂ）に示したようなスペクトルデータを記憶している。また、スペクトルデータ記憶部４８は、掃除機について図１１（ｃ）に示したようなスペクトルデータを記憶し、パソコンについて図１１（ｄ）に示したようなスペクトルデータを記憶している。そして、判断部４３は、スペクトルデータ記憶部４４により記憶されたスペクトルデータのうち、解析部４７により算出されたスペクトルデータと最も類似度が高いスペクトルデータが示す電気機器１０の使用が開始したと判断する。

特に、第２実施形態において判断部４３は、類似度推移算出部４１についても備えるため、連続ＮＣＣに基づく使用電気機器１０の判断結果と、スペクトルデータに基づく使用電気機器１０の判断結果とが一致したときに、その電気機器１０が使用されていると判断する。ここで、類似度とは、上記したＮＣＣであってもよいし、他の手法により算出された類似度であってもよい。

一方、一致しない場合において判断部４３は、再度使用電気機器１０の判断を実施したり、連続ＮＣＣに基づく使用電気機器１０の判断結果と、スペクトルデータに基づく使用電気機器１０の判断結果とのうち、信頼度が高い方の電気機器１０が使用されていると判断したりする。

図１２は、第２実施形態に係る使用電気機器判断方法を示すフローチャートである。なお、図１２に示すステップＳ２１〜Ｓ２５の処理は図８に示したステップＳ１〜Ｓ５の処理と同様であるため、説明を省略する。

ステップＳ２６において解析部４７は、ステップＳ１にて計測した電流波形をフーリエ変換する（Ｓ２６）。その後、判断部４３は、スペクトルデータ記憶部４８から電気機器１０毎のスペクトルデータを読み出す（Ｓ２７）。次に、判断部４３は、ステップＳ２７にて読み出されたスペクトルデータうち、ステップＳ２６にて得られたスペクトルデータと最も類似度が高いものを特定する。そして、判断部４３は、最も類似度が高いスペクトルデータ示す電気機器１０が使用されていると判断する（Ｓ２８）。

その後、判断部４３は、ステップＳ２５にて得られた連続ＮＣＣに基づく判断結果と、ステップＳ２８にて得られたスペクトルデータに基づく判断結果とが一致するか否かを判断する（Ｓ２９）。判断結果が一致しない場合（Ｓ２９：ＮＯ）、処理はステップＳ２１に移行する。

一方、判断結果が一致する場合（Ｓ２９：ＹＥＳ）、判断部４３は、その判断結果が示す電気機器１０が使用されていると、最終的に判断する（Ｓ３０）。その後、図１２に示す処理は終了する。

なお、図１２に示す処理は使用電気機器判断装置４０の電源がオフされるまで繰り返し実行されるものとする。

このようにして、第２実施形態に係る使用電気機器判断装置４０及び使用電気機器判断方法によれば、第１実施形態と同様に、使用電気機器１０の判断精度を向上させることができる。また、発火等の可能性の低減にもつなげることができる。また、トラッキングの進行状態についても判断することができる。

さらに、第２実施形態によれば、周波数と振幅との相関を示すスペクトルデータを算出して使用電気機器１０を判断するため、電気機器１０毎に特徴的な振幅や位相制御の様子を明確にとらえることができ、一層使用電気機器１０の判断精度を向上させることができる。

以上、実施形態に基づき本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、変更を加えてもよい。

例えば、第２実施形態においては、連続ＮＣＣ及びスペクトルデータに基づいて使用電気機器１０を判断しているが、これに限らず、スペクトルデータのみに基づいて使用電気機器１０を判断してもよい。この場合、図１０に示す類似度推移算出部４１、基準電流波形記憶部４２、及び類似度推移記憶部４４が不要となる。また、図１２に示す処理においては、ステップＳ２２〜Ｓ２５，Ｓ２９，Ｓ３０の処理が不要となる。

また、第１実施形態において類似度推移を式（１）により算出しているが、これに限らず、他の方法で類似度推移を算出するようにしてもよい。

また、第１実施形態において判断部４３は、類似度推移記憶部４４に記憶された連続ＮＣＣデータのうち、判断部４３により算出された連続ＮＣＣと近いものが存在しない場合、類似度推移記憶部４４に記憶された連続ＮＣＣデータが示す電気機器１０に不足があると判断してもよい。

また、第２実施形態において解析部４７は、スペクトルデータの全周波数域で類似度を算出しているが、これに限らず一部の周波数域のみで類似度を算出してもよい。このように、一部の周波数域のみで類似度を算出して演算量を減らすこともできる。

１…使用電気機器判断システム
１０…電気機器
２０…電流センサ
３０…電圧センサ
４０…使用電気機器判断装置
４１…類似度推移算出部（類似度推移算出手段）
４２…基準電流波形記憶部
４３…判断部（判断手段）
４４…類似度推移記憶部
４５…ノイズ検出部（ノイズ検出手段）
４６…警報部
４７…解析部（解析手段）
４８…スペクトルデータ記憶部

Claims

電気機器に供給される電流値の所定時間分の波形と基準となる基準電流波形との類似度推移を算出する類似度推移算出手段と、
前記類似度推移算出手段により算出された類似度推移に基づいて、使用電気機器を判断する判断手段と、
を備えることを特徴とする使用電気機器判断装置。
電流値の所定時間分の波形を解析して、周波数と振幅との相関を示すスペクトルデータを算出する解析手段をさらに備え、
前記判断手段は、前記解析手段により算出されたスペクトルデータに基づいて、使用電気機器を判断する
ことを特徴とする請求項１に記載の使用電気機器判断装置。
電流値の波形からスパイクノイズを検出するノイズ検出手段をさらに備え、
前記判断手段は、前記ノイズ検出手段により検出されたスパイクノイズが所定時間以内に所定数以上発生している場合に、トラッキングが発生したと判断する
ことを特徴とする請求項１又は請求項２のいずれかに記載の使用電気機器判断装置。
前記判断手段は、電気機器に供給される電圧値の波形を入力すると共に、トラッキングが発生したと判断した場合、電流波形におけるスパイクノイズの発生タイミングと、前記電圧値の波形のピークのタイミングとの関係から、トラッキングの進行状態を判断する
ことを特徴とする請求項３に記載の使用電気機器判断装置。
電気機器に供給される電流値の所定時間分の波形と基準となる基準電流波形との類似度推移を算出する類似度推移算出工程と、
前記類似度推移算出工程において算出された類似度推移に基づいて、使用電気機器を判断する判断工程と、
を有することを特徴とする使用電気機器判断方法。