JP2012122636A - ガス器具判断装置及びその学習方法 - Google Patents

Abstract

【課題】微小時間におけるガス器具の種類毎の振動波形を学習して、短時間でガス器具の種類を判断することが可能なガス器具判断装置及びその学習方法を提供する。
【解決手段】ガス器具判断装置５０は、ガス流量及びガス圧力の少なくとも一方の変化時からの微小時間中に得られた振動波形及び当該振動波形を加工したデータの少なくとも一方からなる取得データと、記憶された参照データとの比較から、使用されたガス器具１０の種類を判断する短期判断部５３ａと、参照データが記憶されておらず、短期判断部５３ａにより使用されたガス器具１０の種類を判断できない場合、微小時間よりも長い時間において得られたガス流量変化推移パターンから使用されたガス器具１０の種類を判断する長期判断部５３ｂと、長期判断部５３ｂにより使用されたガス器具１０の種類を判断できた場合、短期判断部５３ａにより取得された取得データに基づいて、参照データを算出して記憶させる学習部５３ｃと、を備えている。
【選択図】図２

Description

本発明はガス器具判断装置及びその学習方法に関する。

従来、ガス器具使用開始時からの微小時間（例えば１秒程度）中に観測される圧力振動波形を演算処理することで、使用されたガス器具の種類を判断するガス器具判断装置が提案されている。通常、ガス器具にはガバナと呼ばれる機械式の圧力調整器がガス器具の上流側に設置されている。ガス器具使用開始時において、ガバナは使用開始時からの微小時間に圧力変動を発生させる。上記装置は、このような現象に着目し、その圧力変動を圧力センサにて検出することでガス器具の種類を判断する（例えば特許文献１及び２参照）。

また、ガス器具使用時におけるガス流量の時間変化に着目し、その特徴に応じて使用されたガス器具の種類を判断するガス器具判断装置が提案されている。一般にガス器具が空気や湯の温度を制御するときの制御技術には違いがあり、この違いが流量に表れる。このため、このガス器具判断装置は、流量を長期に監視することで使用されたガス器具の種類を判断する（例えば特許文献３〜９参照）。

特開２００５−２６５５１３号公報 特開２０１０−４８７９６号公報 特開２００３−１４８７２８号公報 特開２００３−１４９０１９号公報 特開２００３−１４９０２７号公報 特開２００３−１４９０７５号公報 特開２００３−１９４３３１号公報 特開２００７−９３４５９号公報 特開２００８−１０１９５０号公報

ここで、特許文献１及び２に記載の装置は、ガス器具の種類を特定するために予めガス器具の種類毎の特徴を記憶しておかなければならない。しかし、一般家庭等ではそれぞれ配管状態が異なっており、微小時間における圧力振動波形が配管状態に応じて変化してしまう。このため、微小時間におけるガス器具の種類毎の振動波形を学習しなければ、精度良くガス器具の種類を判断できなくなってしまう。

また、特許文献３〜９に記載の装置では、使用されたガス器具の特徴が表れるまで数時間以上の流量監視が必要となることがあり、短時間でガス器具の種類を判断することができない。

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、微小時間におけるガス器具の種類毎の振動波形を学習して、短時間でガス器具の種類を判断することが可能なガス器具判断装置及びその学習方法を提供することにある。

本発明のガス器具判断装置は、使用されたガス器具の種類を判断するものであって、ガス流量及びガス圧力の少なくとも一方の変化時からの微小時間中に得られた振動波形及び当該振動波形を加工したデータの少なくとも一方からなる取得データと、記憶された参照データとの比較から、使用されたガス器具の種類を判断する第１判断手段と、参照データが記憶されておらず、第１判断手段により使用されたガス器具の種類を判断できない場合、微小時間よりも長い時間において得られたガス流量変化推移パターンから使用されたガス器具の種類を判断する第２判断手段と、第２判断手段により使用されたガス器具の種類を判断できた場合、第１判断手段により取得された取得データに基づいて、参照データを算出して記憶させる学習手段と、を備えることを特徴とする。

この判断装置によれば、微小時間中に得られた振動波形及び当該振動波形を加工したデータの少なくとも一方からなる取得データと、記憶した参照データとの比較から、ガス器具の種類を判断すると共に、参照データが記憶されておらず使用されたガス器具の種類を判断できない場合には、微小時間よりも長い時間において得られたガス流量変化推移パターンから使用されたガス器具の種類を判断する。そして、微小時間よりも長い時間において得られたガス流量変化推移パターンから使用されたガス器具の種類を判断できた場合、取得データに基づいて参照データを算出して記憶させる。

このため、微小時間中に得られた振動波形に基づいてガス器具の種類を判断できない場合、すなわち未学習により参照データが記憶されていない場合には、微小時間よりも長い時間の流量監視を実施してガス器具の種類を判断して参照データの学習が行われることとなる。また、学習後においては参照データが記憶されていることから、その参照データが示す種類のガス器具が使用された場合、微小時間の計測だけでガス器具の種類を判断することが可能となる。従って、微小時間におけるガス器具の種類毎の振動波形を学習して、短時間でガス器具の種類を判断することができる。

また、本発明のガス器具判断装置において、第１判断手段は、振動波形中に閾値以上の周波数成分が含まれていない場合に、ガス漏れであると判断することが好ましい。

この判断装置によれば、振動波形中に閾値以上の周波数成分が含まれていない場合に、ガス漏れであると判断する。ここで、ガス漏れの発生時においても振動波形が得られることとなるが、この振動波形には比較的高い周波数成分が含まれない傾向にある。よって、上記のように振動波形中に閾値以上の周波数成分が含まれていない場合に、ガス漏れであると判断することができる。

また、本発明のガス器具判断装置において、学習手段は、第２判断手段により使用されたガス器具の種類を判断できなかった場合、第１判断手段により取得された取得データを仮参照データとして記憶させ、別の機会に第１判断手段により取得された取得データが当該仮参照データと類似した場合、以前使用したことのあるガス器具が使用されたと判断し、直後の第２判断手段により使用されたガス器具の種類を判断できた場合には、仮参照データに基づいて、参照データを算出して記憶させることが好ましい。

この判断装置によれば、微小時間よりも長い時間の流量監視により使用されたガス器具の種類を判断できなかった場合、微小時間中に取得された取得データを仮参照データとして記憶させる。これにより、たとえ長い時間の流量監視により使用されたガス器具の種類を判断できなかったとしても、その際のデータを破棄することなく、後に利用することができる。また、別の機会に微小時間中に取得された取得データが当該仮参照データと類似した場合、以前使用したことのあるガス器具が使用されたと判断し、直後の長い時間の流量監視により使用されたガス器具の種類を判断できた場合には、仮参照データに基づいて、参照データを算出して記憶させる。このため、長い時間の流量監視により使用されたガス器具の種類を判断できた場合、そのとき取得された取得データのみならず過去に得られた仮参照データとの複数から参照データを算出することができ、より精度の高い参照データを算出することができる。

また、本発明のガス器具判断装置において、外部に対して所定情報を送信する送信手段をさらに備え、学習手段は、参照データを算出して記憶させる学習の開始から所定期間経過後に学習を終了し、送信手段は、所定期間経過して学習手段による学習が終了した後に、第１判断手段により使用されたガス器具の種類を判断できなかった場合、所定情報を外部に送信することが好ましい。

この判断装置によれば、学習開始から所定期間経過後に学習を終了し、学習終了後に微小時間中の振動波形から使用されたガス器具の種類を判断できなかった場合、所定情報を外部に送信する。このため、例えば所定期間が１年間である場合、夏や冬にしか使用されないガス器具についても実際に使用されることとなり、参照データを記憶させることができる。このような状況のもと、微小時間中の振動波形から使用されたガス器具の種類を判断できなかった場合とは、新規のガス器具が購入等されて追加された場合や、故障・事故等があった場合といえる。そして、このような場合に、ガス事業者等に情報送信することができることとなり、利便性を向上させることができる。

また、本発明のガス器具判断装置において、学習手段は、所定期間の計時をリセットするリセット機能を有し、所定期間の計時がリセットされた場合であっても、記憶させた参照データを消去しないことが好ましい。

この判断装置によれば、所定期間の計時をリセットするリセット機能を有し、所定期間の計時がリセットされた場合であっても、記憶させた参照データを消去しない。このため、例えば配管工事等があって配管状態が変化した場合、リセットすることにより学習期間を延ばすことができると共に、配管状態が変化しても利用可能な参照データまで消去することにならず、過去の学習についても生かすことができる。

また、本発明のガス器具判断装置において、学習手段は、第１判断手段により使用されたガス器具の種類が判断された場合、当該ガス器具の参照データを微小時間中に得られた振動波形に基づいて補正することが好ましい。

この判断装置によれば、使用されたガス器具の種類が判断された場合、当該ガス器具の参照データを微小時間中に得られた振動波形に基づいて補正するため、ガス器具の長期に亘る使用によりガス器具が劣化などにより特性が徐々に変化する場合であっても、その変化に応じて参照データを調整することができ、ガス器具の種類の判断精度が低下してしまう事態を抑制することができる。

また、本発明のガス器具判断装置において、学習手段は、初回に記憶した参照データを保存させ、補正を経て参照データが初回に保存させた参照データと所定以上相違した場合、ガス器具の劣化であると判断することが好ましい。

この判断装置によれば、初回に記憶した参照データを保存させ、補正を経て参照データが初回に保存させた参照データと所定以上相違した場合、ガス器具の劣化であると判断するため、ガス器具の長期に亘る使用によりガス器具が劣化した場合を判断することができる。

また、本発明のガス器具判断装置の学習方法は、使用されたガス器具の種類を判断する方法であって、ガス流量及びガス圧力の少なくとも一方の変化時からの微小時間中に得られた振動波形及び当該振動波形を加工したデータの少なくとも一方からなる取得データと、記憶された参照データとの比較から、使用されたガス器具の種類を判断する第１判断工程と、参照データが記憶されておらず、第１判断工程において使用されたガス器具の種類を判断できない場合、微小時間よりも長い時間において得られたガス流量変化推移パターンから使用されたガス器具の種類を判断する第２判断工程と、第２判断工程において使用されたガス器具の種類を判断できた場合、第１判断工程において取得された取得データに基づいて、参照データを算出して記憶させる学習工程と、を備えることを特徴とする。

この学習方法によれば、微小時間中に得られた振動波形及び当該振動波形を加工したデータの少なくとも一方からなる取得データと、記憶した参照データとの比較から、ガス器具の種類を判断すると共に、参照データが記憶されておらず使用されたガス器具の種類を判断できない場合には、微小時間よりも長い時間において得られたガス流量変化推移パターンから使用されたガス器具の種類を判断する。そして、微小時間よりも長い時間において得られたガス流量変化推移パターンから使用されたガス器具の種類を判断できた場合、取得データに基づいて参照データを算出して記憶させる。

このため、微小時間中に得られた振動波形に基づいてガス器具の種類を判断できない場合、すなわち未学習により参照データが記憶されていない場合には、微小時間よりも長い時間の流量監視を実施してガス器具の種類を判断して参照データの学習が行われることとなる。また、学習後においては参照データが記憶されていることから、その参照データが示す種類のガス器具が使用された場合、微小時間の計測だけでガス器具の種類を判断することが可能となる。従って、微小時間におけるガス器具の種類毎の振動波形を学習して、短時間でガス器具の種類を判断することができる。

なお、上記において取得データに基づいて参照データを算出して記憶とは、取得データ（例えば振動波形）からスペクトルデータを算出して参照データとして記憶させる場合等のみならず、取得データ（例えば振動波形やスペクトルデータ）をそのまま参照データとして記憶させる場合も含む概念である。また、複数の取得データから参照データを算出することも含む概念である。

本発明によれば、微小時間におけるガス器具の種類毎の振動波形を学習して、短時間でガス器具の種類を判断することが可能なガス器具判断装置及びその学習方法を提供することができる。

本発明の実施形態に係る判断装置を含むガス供給システムの構成図である。 図１に示したガス器具判断装置の詳細を示す構成図である。 ガス器具が使用された直後の微小時間中に得られる波形の一例を示す図である。 テーブルコンロが使用されたときの圧力振動波形をフーリエ変換して得られるスペクトルデータを示すグラフである。 ガスストーブが使用されたときの圧力振動波形をフーリエ変換して得られるスペクトルデータを示すグラフである。 給湯器が使用されたときの圧力振動波形をフーリエ変換して得られるスペクトルデータを示すグラフである。 ファンヒータが使用されたときの圧力振動波形をフーリエ変換して得られるスペクトルデータを示すグラフである。 各ガス器具の使用時におけるガス流量変化推移パターンを示す図表である。 各ガス器具の使用時におけるガス流量変化推移パターンの具体例を示す図であり、（ａ）は給湯器（給湯）を示し、（ｂ）はＢＦ式風呂釜及びＣＦ式風呂釜を示し、（ｃ）は給湯器（風呂追焚）を示し、（ｄ）はファンヒータを示し、（ｅ）はストーブを示し、（ｆ）はテーブルコンロを示している。 本実施形態に係るガス器具判断装置の学習方法を示すメインフローチャートである。 図１０に示した第１判断処理（Ｓ２）の詳細を示すフローチャートである。 ガス漏れが発生したときの圧力振動波形をフーリエ変換して得られるスペクトルデータを示すグラフである。 図１０に示した第２判断処理（Ｓ５）の詳細を示すフローチャートである。 本実施形態に係るガス器具判断装置の一部構成を示す構成図である。 ガス器具の使用中に他のガス器具が使用された場合の流量波形の例を示す図である。 ２つのガス器具がほぼ同時に使用開始された場合の圧力波形の例を示す図である。

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判断装置を含むガス供給システムの構成図である。ガス供給システム１は、テーブルコンロ、ガスストーブ、給湯器、ファンヒータ、及び床暖房などの各ガス器具１０に燃料ガスを供給するものであって、複数のガス器具１０と、ガス供給元の調整器２０と、配管３１，３２と、ガスメータ４０と、ガス器具判断装置５０とを備えている。なお、図１に示す例では、ガス器具判断装置５０はガスメータ４０と別体であるが、ガスメータ４０内の一機能として搭載されていてもよい。また、ガス器具判断装置５０はガスメータ４０から信号を受け取る構成となっているが、ガスメータ４０でなくても圧力センサや流量センサなどから信号を受け取る構成となっていても良く、ガスメータ４０と別構成になっていても良いし、ガスメータ４０が配置されていなくても良い。

調整器２０は上流からの燃料ガスを所定圧力に調整して第１配管３１に流すものである。第１配管３１は、調整器２０とガスメータ４０とを接続するものである。第２配管３２はガスメータ４０とガス器具１０とを接続する配管である。ガスメータ４０は、燃料ガスの流量を測定して積算流量を表示するものである。このようなガス供給システム１では、ガスメータ４０内に第１配管３１及び第２配管３２とつながる流路が形成されており、調整器２０を通じて流れてきた燃料ガスは第１配管３１からガスメータ４０、及び第２配管３２を通じてガス器具１０に到達し、ガス器具１０において燃焼されることとなる。

また、ガスメータ４０は、内部に流量センサと圧力センサとを備えている。流量センサは、ガスメータ４０の流路内におけるガス流量に応じた計測値の信号を出力するものであって、超音波センサやフローセンサなどで構成される。圧力センサは、ガスメータ４０の流路内におけるガス圧力に応じた計測値の信号を出力するものであって、ピエゾ抵抗式や静電容量式などのセンサによって構成される。さらに、ガスメータ４０は、流量センサにて検出したガス流量に応じた計測値の信号、及び圧力センサにて検出したガス圧力に応じた計測値の信号をガス器具判断装置５０に送信する。

図２は、図１に示したガス器具判断装置５０の詳細を示す構成図である。図２に示すようにガス器具判断装置５０は、使用されたガス器具１０の種類を判断するものであって、ガス圧力データ受信モジュール５１、ガス流量データ受信モジュール５２、メインモジュール５３、トリガ発生検知モジュール５６、ガス圧力データベース５４、ガス流量データベース５５、及びインターフェースメモリ５７を備えている。

ガス圧力データ受信モジュール５１は、ガスメータ４０から送信されたガス圧力の計測信号の受信部として機能するものである。ガス流量データ受信モジュール５２は、ガスメータ４０から送信されたガス流量の計測信号の受信部として機能するものである。

メインモジュール５３は、ガス器具判断装置５０の全体を制御するものであり、短期判断部（第１判断手段）５３ａと、長期判断部（第２判断手段）５３ｂと、学習部（学習手段）５３ｃと、送信部（送信手段）とを備えている。

短期判断部５３ａは、ガス圧力の変化時からの微小時間中に得られた振動波形に基づいて、使用されたガス器具１０の種類を判断するものである。より詳細に短期判断部５３ａは、微小時間中に得られた振動波形及び当該振動波形の少なくとも一方からなる取得データと、記憶された参照データとの比較から、使用されたガス器具１０の種類を判断するものである。

ここで、ガス器具１０が使用されるとガス圧力が変化すると共に、圧力波形は変化直後からの微小時間中に振動する傾向にある。また、この振動は、使用されたガス器具１０毎に固有の特徴を示す傾向にある。よって、短期判断部５３ａは、この特徴を捉えることで使用されたガス器具１０の種類を判断することができる。なお、微小時間とは例えば数秒（最大で２秒）以内の時間であり、短期判断部５３ａは、数秒以内の時間において得られた圧力振動波形から使用されたガス器具１０を判断することとなる。

図３は、ガス器具１０が使用された直後の微小時間中に得られる波形の一例を示す図である。図３に示すように、ガス器具１０が使用された場合、微小時間中に特定の周波数で１ｋＰａ程度又はそれ以下の振幅を示す傾向にある。また、この振幅や周波数は、使用されたガス器具１０の種類や接続された配管３２の配管形状を反映した特徴がある。短期判断部５３ａは、微小時間中における波形の振幅や周波数に基づいて、使用されたガス器具１０の種類を判断する。

さらに、詳しく短期判断部５３ａについて説明する。短期判断部５３ａは、微小時間中に図３に示すような圧力振動波形を得ると、これをフーリエ変換して振幅と周波数との相関を示すスペクトルデータを算出する。短期判断部５３ａは、このスペクトルデータを取得データとし、ガス圧力データベース５４に記憶した参照データとの比較から、使用されたガス器具１０の種類を判断することとなる。なお、短期判断部５３ａは、圧力振動波形を取得データとしてもよいが、以下ではスペクトルデータを取得データであるとして説明する。

図４は、テーブルコンロが使用されたときの圧力振動波形をフーリエ変換して得られるスペクトルデータを示すグラフである。また、図５は、ガスストーブが使用されたときの圧力振動波形をフーリエ変換して得られるスペクトルデータを示すグラフであり、図６は、給湯器が使用されたときの圧力振動波形をフーリエ変換して得られるスペクトルデータを示すグラフであり、図７は、ファンヒータが使用されたときの圧力振動波形をフーリエ変換して得られるスペクトルデータを示すグラフである。

図４に示すように、テーブルコンロが使用された場合、得られる圧力振動波形には２０Ｈｚ以上の周波数成分が殆ど含まれていないが、約１２〜１３Ｈｚ付近の周波数成分において大きな振幅を示す傾向がある。さらに、テーブルコンロが使用された場合、得られる圧力振動波形には１５Ｈｚ以上の周波数成分も僅かに含まれる。

また、図５〜図７に示すように、ガスストーブ、給湯器、及びファンヒータが使用された場合、得られる圧力振動波形には３０Ｈｚ以上の周波数成分において大きな振幅を示す傾向がある。より詳細には図５に示すように、ガスストーブが使用された場合、得られる圧力振動波形には２０〜４０Ｈｚ程度の周波数成分において大きな振幅を示す傾向にある。また、図６に示すように、給湯器が使用された場合、得られる圧力振動波形には２０〜４０Ｈｚ程度の周波数成分に加えて、７０Ｈｚ以上の周波数成分において大きな振幅を示す傾向にある。さらに、図７に示すように、ファンヒータが使用された場合、得られる圧力波形には２０〜４０Ｈｚ及び２５０Ｈｚ程度の周波数成分において大きな振幅を示す傾向にある。なお、図４〜図７において６０Ｈｚ付近に存在するピークは、商用電源によるノイズである。

再度、図２を参照する。ガス圧力データベース５４は、上記したガス器具１０の種類毎の参照データを記憶するものである。なお、初期におけるガス圧力データベース５４は、参照データを記憶しておらず、後述する学習部５３ｃによる学習により参照データを蓄積して記憶していく。

長期判断部５３ｂは、短期判断部５３ａにより使用されたガス器具１０の種類を判断できない場合に、微小時間よりも長い時間において得られたガス流量変化推移パターンから使用されたガス器具１０の種類を判断するものである。特に本実施形態において長期判断部５３ｂは、得られた流量の波形パターンと、予めガス器具１０の種類毎に記憶された記憶パターンとのマッチングにより使用されたガス器具１０を判断するものである。

ここで、ガス器具１０は、使用されるとガス器具１０毎に固有の流量推移を示す傾向にある。よって、長期判断部５３ｂは、この流量推移を捉えることで使用されたガス器具１０の種類を判断することができる。なお、微小時間よりも長い時間とは数分から数時間の時間である。

図８は、各ガス器具１０の使用時におけるガス流量変化推移パターンを示す図表である。なお、図８では、大型湯沸かし器である給湯器の給湯側バーナー（以下、給湯器（給湯））、ＢＦ式風呂釜及びＣＦ式風呂釜、給湯器の風呂追い焚きバーナー（以下、給湯器（風呂追焚））、はファンヒータ、ガスストーブ、並びにテーブルコンロについてガス流量変化推移パターンを示している。

図８に示すように、ガス流量変化推移パターンは、点火時Ａ、初期過渡期Ｂ及び安定期Ｃに分けることができる。ここで、給湯器（給湯）では、点火時Ａにおいて緩点火パターンＡ−１を示し、初期過渡期ＢにおいてハンチングパターンＢ−１、単調減少パターンＢ−２、及び単調増加パターンＢ−３のいずれかを示し、安定期Ｃにおいて比例制御パターンＣ−１を示す。なお、流量レンジは、点火時Ａにおいて１００００Ｋｃａｌ以上５４０００Ｋｃａｌ以下であり、初期過渡期Ｂにおいて１００００Ｋｃａｌ以上６００００Ｋｃａｌ以下であり、安定期Ｃにおいて３０００Ｋｃａｌ以上６００００Ｋｃａｌ以下である。また、継続してガス器具１０を使用可能な制限時間は４０分である。

また、ＢＦ式及びＣＦ式風呂釜では、点火時Ａにおいて口火パターンＡ−２又は固定流量着火パターンＡ−３を示し、初期過渡期Ｂがなく、安定期Ｃにおいて一定パターンＣ−２を示す。なお、流量レンジは、点火時Ａ及び安定期Ｃにおいて５０００Ｋｃａｌ以上１６０００Ｋｃａｌ以下であり、制限時間は４０分である。

また、給湯器（風呂追焚）では、点火時Ａにおいて緩点火パターンＡ−１を示し、初期過渡期Ｂがなく、安定期Ｃにおいて一定パターンＣ−２を示す。なお、流量レンジは、点火時Ａにおいて７０００Ｋｃａｌ以上１１０００Ｋｃａｌ以下であり、安定期Ｃにおいて５０００Ｋｃａｌ以上１２０００Ｋｃａｌ以下であり、制限時間は６０分である。

また、ファンヒータでは、点火時Ａにおいて緩点火パターンＡ−１を示し、初期過渡期Ｂにおいてステップ減少パターンＢ−４を示し、安定期Ｃにおいて一定パターンＣ−２又はステップ制御パターンＣ−３を示す。なお、流量レンジは、点火時Ａにおいて１０００Ｋｃａｌ以上４５００Ｋｃａｌ以下であり、初期過渡期Ｂにおいて１５００Ｋｃａｌ以上５０００Ｋｃａｌ以下であり、安定期Ｃにおいて３００Ｋｃａｌ以上５０００Ｋｃａｌ以下である。また、制限時間は７２０分である。

ストーブでは、点火時Ａにおいて固定流量着火パターンＡ−３又は立消安全口火パターンＡ−４を示し、初期過渡期Ｂがなく、安定期Ｃにおいて一定パターンＣ−２を示す。なお、流量レンジは、点火時Ａにおいて１９００Ｋｃａｌ以上５０００Ｋｃａｌ以下であり、安定期Ｃにおいて１０００Ｋｃａｌ以上５０００Ｋｃａｌ以下であり、制限時間は７２０分である。

テーブルコンロでは、点火時Ａにおいて固定流量着火パターンＡ−３又は立消安全口火パターンＡ−４を示し、初期過渡期Ｂにおいてコンロ手動パターンＢ−５のいずれかを示し、安定期Ｃにおいて一定パターンＣ−２を示す。なお、流量レンジは、点火時Ａ及び初期過渡期Ｂにおいて８００Ｋｃａｌ以上４５００Ｋｃａｌ以下であり、安定期Ｃにおいて２００Ｋｃａｌ以上４５００Ｋｃａｌ以下である。また、制限時間は１２０分である。

図９は、各ガス器具１０の使用時におけるガス流量変化推移パターンの具体例を示す図であり、（ａ）は給湯器（給湯）を示し、（ｂ）はＢＦ式風呂釜及びＣＦ式風呂釜を示している。また、（ｃ）は給湯器（風呂追焚）を示し、（ｄ）はファンヒータを示している。（ｅ）はストーブを示し、（ｆ）はテーブルコンロを示している。

図９（ａ）に示すように、給湯器（給油）では点火時Ａに緩点火が行われ、所定期間緩点火のガス流量が維持される。このため、緩点火パターンＡ−１が観測される。その後、最大ガス流量Ｑｍａｘ（又は任意のガス流量）にてフィードフォワード及びフィードバック制御が行われ、初期過渡期Ｂにおいて最大インプット量Ｑｍａｘ（又は任意のガス流量）から上下に振幅しながら安定期Ｃに向けて収束していく。このため、ハンチングパターンＢ−１が観測される。なお、図９（ａ）の例ではハンチングパターンＢ−１が観測されるが、これ以外にも単調減少パターンＢ−２及び単調増加パターンＢ−３が観測される場合もある。その後、安定期Ｃにおいて、一定ガス流量に維持される比例制御パターンＣ−１が観測される。この安定期Ｃでは、給湯に使われる水量が一定である限り、ほぼ一定のガス流量が維持されるが、フィードフォワード及びフィードバック制御が維持されるので、僅かにガス流量が上下に変動する。

また、図９（ｂ）に示すように、ＢＦ式風呂釜やＣＦ式風呂釜では点火時Ａはおいて、最初にパイロットが点火され、パイロットバーナー用にごく少量のガス流量が発生する。このため、口火パターンＡ−２が観測される。この際、固定流量着火パターンＡ−３が観測されることもある。その後、初期過渡期Ｂを経ることなく、安定期Ｃに至る。安定期Ｃでは、比例弁を利用した制御ではなく、バーナーの面切り替えによってその出力が制御される。このため、安定期Ｃでは、ガス流量は一定であるがバーナー面の切替により段階的に切り替えられることとなり、一定パターンＣ−２が観測される。

また、図９（ｃ）に示すように、給湯器（風呂追焚）では、給湯器（給湯）と同様に、点火時Ａにおいて緩点火パターンＡ−１が観測される。その後、給湯器（風呂追焚）は、初期過渡期Ｂを経ずに安定期Ｃに至る。安定期Ｃにおいてはガス流量が一定に維持される。このため、一定パターンＣ−２が観測される。なお、追い焚き運転では、通常、浴槽温度が設定温度に達すると、運転停止になり自動的にガス流量がなくなる。

また、図９（ｄ）の上図に示すように、ファンヒータでは、点火時Ａにおいて緩点火が行われることから、緩点火パターンＡ−１が観測される。そして、初期過渡期Ｂにおいて、ファンヒータは最大インプット量Ｑｍａｘで（又はそれ以上の流量で急速に）暖房能力を上昇させ、部屋の温度を上昇させる。その後、ファンヒータは、部屋の温度が上昇するにつれて、ステップ式の比例制御により段階的にガス流量が減少させられる。このため、ステップ減少パターンＢ−４が観測される。そして、安定期Ｃでは、通常、部屋の温度に対してインプットガス量が決定されるステップ式の比例制御が行われる。このため、ガス流量は一定流量Ｑ３を中心として上下することとなる。すなわち、ステップ制御パターンＣ−３が観測される。

また、ファンヒータによっては、図９（ｄ）の下図に示されるとおり、緩点火パターンＡ−１から初期過渡期Ｂを経ずに一定パターンＣ−２となる場合もある。

また、図９（ｅ）に示すように、ストーブでは、点火時Ａに最大ガス流量Ｑｍａｘにパイロット用ガス流量を加えたガス流量Ｑ２で点火され、一定時間だけそのガス流量が維持される。また、ストーブにおいてパイロットバーナーは、点火時Ａにおいて一定時間燃焼するのみであり、点火時Ａに燃焼側のバーナーが点火せずに立ち消えしてガスがそのまま流出するのを防止する立ち消え安全機能として設けられている。すなわち、立消安全口火パターンＡ−４が観測される。そして、点火時Ａの後、初期過渡期Ｂを経ることなく、パイロットバーナー用のガス流量ΔＱだけ減少し、安定期Ｃに至る。安定期Ｃでは、ガス流量は一定に維持され、大小２段階のガス流量の制御が行われるものも、それぞれの段階内でガス流量は一定に維持される。このため、一定パターンＣ−２が観測される。なお、別のストーブの点火時Ａでは、固定流量着火パターンＡ−３になる場合がある。

また、図９（ｆ）に示すように、テーブルコンロでは、点火時Ａにおいてダイレクト着火が行われる。このため、固定流量着火パターンＡ−３が観測される。なお、テーブルコンロでは立消安全機能が働くものあるため、立消安全口火パターンＡ−４が観測されることもある。その後、初期過渡期Ｂでは、ユーザによる火力調整が行われるため、コンロ手動パターンＢ−５が観測される。次いで、安定期Ｃでは火力が一定で安定するため、一定パターンＣ−２が観測される。

なお、各パターンの詳細については特開２００３−１４８７２８号公報に記載の通りである。

以上のように、長期判断部５３ｂは、各ガス器具１０のガス流量変化推移パターンをとらえることで、ガス器具１０を判断することができる。

再度、図２を参照する。ガス流量データベース５５は、長期判断部５３ｂにて使用されたガス器具１０を判断するための記憶データを予め記憶したものである。具体的にガス流量データベース５５は、図８及び図９に示すようなガス流量変化推移パターンを記憶データとして記憶している。長期判断部５３ｂは、計測によりガス流量変化推移パターンが得られると、ガス流量データベース５５に記憶される記憶データのうち、該当するものを判断して使用されたガス器具１０の種類を判断することとなる。

学習部５３ｃは、ガス圧力データベース５４に記憶させる参照データの学習を行うものである。上記したように、初期におけるガス圧力データベース５４には、参照データが記憶されていない。このため、初期では微小時間における圧力振動波形から、使用されたガス器具１０の種類を判断することができず、長期判断部５３ｂによって使用されたガス器具１０の種類を判断することとなる。そして、長期判断部５３ｂにより使用されたガス器具１０の種類を判断できた場合、学習部５３ｃは、短期判断部５３ａによって取得された圧力振動波形をフーリエ変換したスペクトルデータ（取得データ）を、長期判断部５３ｂによって判断された種類のガス器具１０と対応付けて、ガス圧力データベース５４に参照データとして記憶させる。

すなわち、本実施形態に係るガス器具判断装置５０は、上記のように短期判断部５３ａによってガス器具１０の種類を判断できない場合、短期判断部５３ａによって得られたスペクトルデータを記憶しておく。そして、長期判断部５３ｂにより使用されたガス器具１０の種類が判断された場合、ガス器具判断装置５０は、その種類のガス器具１０とスペクトルデータとを対応付けて記憶していくことで、学習を行っていくこととなる。

トリガ発生検知モジュール５６は、ガスメータ４０から出力されているガス流量やガス圧力を常時監視して所定以上の変化時を検出し、トリガ信号を出力するものである。例えばトリガ発生検知モジュール５６は、微分回路を含んで構成されており、微分回路により所定以上の変化を検出する。トリガ信号発生検知モジュール５６によりトリガ信号が出力されるとメインモジュール５３は、ガスメータ４０、及びガス圧力データ受信モジュール５１を制御して、通常１０秒に１回の間隔で計測されるガス圧力を、約１ミリ秒に１回の間隔で計測することとなる。これにより、メインモジュール５３は、微小時間における圧力振動波形を正確に検出することとなる。

また、上記した学習部５３ｃによる参照データの学習は、所定期間で終了される。ここで、所定期間は例えば１年である。所定期間が１年であることが好ましい理由は、夏や冬のみに使用されるガス器具１０が実際に使用されないまま学習が終了してしまう事態を防止できるからである。

送信部５３ｄは、所定期間経過して学習部５３ｃによる学習が終了した後に、短期判断部５３ａにより使用されたガス器具１０の種類を判断できなかった場合、所定情報を外部（例えばガス事業者等）に送信する。ここで、例えば所定期間が１年間である場合、季節限定のガス器具１０についても参照データを記憶させることができる。よって、短期判断部５３ａにより使用されたガス器具１０の種類を判断できなかった場合とは、新規のガス器具１０が購入等されて追加された場合や、故障・事故等があった場合といえる。そして、このような場合に、ガス事業者等に情報送信することができることとなり、利便性を向上させることができる。なお、情報送信に際してはインターフェースメモリ５７を介して行われる。

次に、本実施形態に係るガス器具判断装置５０の動作を説明する。図１０は、本実施形態に係るガス器具判断装置５０の学習方法を示すメインフローチャートである。

図１０に示すように、まずメインモジュール５３はトリガ発生検知モジュール５６からトリガ信号が入力されたか否かを判断する（Ｓ１）。トリガ信号が入力されなかったと判断した場合（Ｓ１：ＮＯ）、トリガ信号が入力されたと判断されるまで、この処理が繰り返される。

一方、トリガ信号が入力されたと判断した場合（Ｓ１：ＹＥＳ）、メインモジュール５３は第１判断処理を実行する（Ｓ２）。この処理においてメインモジュール５３の短期判断部５３ａは圧力振動波形と、ガス圧力データベース５４に記憶される参照データとの比較から、使用されたガス器具１０の種類を判断する。

次いで、メインモジュール５３は、圧力振動波形から、使用されたガス器具１０の種類を判断できたか否か、すなわち短期判断部５３ａにより使用されたガス器具１０の種類を判断できたか否かを判断する（Ｓ３）。短期判断部５３ａにより使用されたガス器具１０の種類を判断できた場合（Ｓ３：ＹＥＳ）、処理はステップＳ１に移行する。

短期判断部５３ａにより使用されたガス器具１０の種類を判断できなかった場合（Ｓ３：ＮＯ）、学習部５３ｃは、学習期間である所定期間が経過したか否かを判断する（Ｓ４）。所定期間経過していないと判断した場合（Ｓ４：ＮＯ）、メインモジュール５３は第２判断処理を実行する（Ｓ５）。この処理においてメインモジュール５３の長期判断部５３ｂは、ガス流量変化推移パターンと、ガス流量データベース５５に記憶される記憶パターンとの比較から、使用されたガス器具１０の種類を判断する。また、使用されたガス器具１０の種類を判断できた場合、メインモジュール５３の学習部５３ｃは、ステップＳ２において得られた圧力振動波形又は当該圧力振動波形を加工したデータの少なくとも一方からなる取得データに基づいて、参照データを算出してガス圧力データベース５４に記憶させる。

一方、所定期間経過したと判断した場合（Ｓ４：ＹＥＳ）、送信部５３ｄは外部のガス事業者等に情報送信し（Ｓ６）、処理はステップＳ１に移行する。なお、本実施形態ではステップＳ６の実施からすぐにステップＳ１に移行しているが、ステップＳ５の実施後にステップＳ６を実施してステップＳ１に移行してもよい。この場合、ステップＳ６で学習した参照データには、所定時間した後の学習であることを記憶させておくとよい。

なお、図１０に示す処理はガス器具判断装置５０の電源がオフされるまで、繰り返し実行される。また、本実施形態に係る学習部５３ｃは図１０のステップＳ４に示す所定期間の計時をリセットするリセット機能を有している。そして、ガス器具判断装置５０に所定の操作がされたり、所定の機器からガス器具判断装置５０にリセット要求信号が送信されたりした場合に、リセット要求があったと判断し、学習部５３ｃは所定期間の計時をリセットする。

なお、リセット機能は、例えば配管工事等があって配管状態が変化した場合に活用される。配管状態が変更されると微小時間における圧力振動波形が変化してしまうからである。この場合において、過去に学習（記憶）した参照データは消去してもよいが、消去しないことが望ましい。配管状態が変化しても利用可能な参照データがある場合には過去の学習についても生かすことができるからである。

図１１は、図１０に示した第１判断処理（Ｓ２）の詳細を示すフローチャートである。メインモジュール５３は、サンプリング時間を短縮し、短縮されたサンプリング時間（例えば約１ミリ秒間隔）で圧力を計測する（Ｓ１１）。これにより、メインモジュール５３は、圧力振動波形を取得することとなる。

次いで、短期判断部５３ａは、圧力振動波形に閾値（例えば１５Ｈｚ）以上の周波数成分があるか否かを判断する（Ｓ１２）。圧力振動波形に閾値以上の周波数成分がないと判断した場合（Ｓ１２：ＮＯ）、短期判断部５３ａはガス漏れが発生したと判断する（Ｓ１３）。なお、ステップＳ１３ではガス漏れ警報の出力やガス遮断処理などの保安処理を行うのが好ましい。そして、図１１に示す処理は終了し、処理は図１０のステップＳ３に移行する。

図１２は、ガス漏れが発生したときの圧力振動波形をフーリエ変換して得られるスペクトルデータを示すグラフである。図１２に示すように、ガス漏れが発生した場合、得られる圧力振動波形に１５Ｈｚ以上の周波数成分が含まれていない。このため、図１１に示したステップＳ１３において短期判断部５３ａは、閾値以上の周波数成分がないと判断した場合、ガス漏れが発生したと判断する。

一方、圧力振動波形に閾値以上の周波数成分があると判断した場合（Ｓ１２：ＹＥＳ）、短期判断部５３ａは圧力振動波形をフーリエ変換する（Ｓ１４）。これにより、短期判断部５３ａはスペクトルデータを算出する。次いで、短期判断部５３ａは、ステップＳ１４で算出したスペクトルデータ（取得データ）と、ガス圧力データベース５４に記憶された参照データとを比較し、類似度が所定値以上の参照データがあるか否かを判断する（Ｓ１５）。

類似度が所定値以上の参照データがあると判断した場合（Ｓ１５：ＹＥＳ）、短期判断部５３ａはその参照データが示す種類のガス器具１０が使用されたと判断する（Ｓ１６）。その後、学習部５３ｃはガス圧力データベース５４に記憶される参照データ（具体的にステップＳ１５において類似度が所定値以上と判断された参照データ）を補正する（Ｓ１７）。具体的に学習部５３ｃは、ガス圧力データベース５４に記憶される参照データ（具体的にステップＳ１５において類似度が所定値以上と判断された参照データ）に対して、ステップＳ２１で算出したスペクトルデータを１０％程度加味して補正する。これにより、ガス器具１０が劣化などにより徐々にスペクトルデータが変化する場合であっても、この変化に追従するように参照データを補正でき、ガス器具１０の種類の判断精度が低下してしまう事態を抑制することができる。

その後、学習部５３ｃは、初回に記憶した参照データ（具体的に後述の図１３に示すステップＳ２７の処理において記憶した参照データ）と、現在の参照データ（具体的にステップＳ１７において補正された参照データ）とが所定以上相違しているか否かを判断する（Ｓ１８）。この際、学習部５３ｃは、初回に記憶した参照データと現在の参照データとの類似度が規定値未満となった場合に、所定以上相違していると判断する。所定以上相違していると判断した場合（Ｓ１８：ＹＥＳ）、学習部５３ｃは参照データが示す種類のガス器具１０が劣化していると判断する（Ｓ１９）。このとき、送信部５３ｄを通じてガス事業者等に情報送信してもよい。その後、図１１に示す処理は終了し、処理は図１０のステップＳ３に移行する。

一方、所定以上相違していないと判断した場合（Ｓ１８：ＮＯ）、参照データが示す種類のガス器具１０が劣化していると判断することなく、図１１に示す処理は終了し、処理は図１０のステップＳ３に移行する。ところで、類似度が所定値以上の参照データがないと判断した場合についても（Ｓ１５：ＮＯ）、図１１に示す処理は終了し、処理は図１０のステップＳ３に移行する。

図１３は、図１０に示した第２判断処理（Ｓ５）の詳細を示すフローチャートである。図１３に示すように、まず学習部５３ｃはステップＳ１４で算出したスペクトルデータ（取得データ）と類似度が所定値以上の仮参照データがあるか否かを判断する（Ｓ２１）。

類似度が所定値以上の仮参照データがないと判断した場合（Ｓ２１：ＮＯ）、学習部５３ｃは、ステップＳ１４で算出したスペクトルデータ（取得データ）を新規の仮参照データとしてガス圧力モジュール５４に記憶させる（Ｓ２２）。そして、処理はステップＳ２４に移行する。ここで、仮参照データとは、どの種類のガス器具１０の参照データであるか不明であるが、後の処理においてガス器具１０の種類が明らかとなったときに参照データを精度よく算出するために用いられるデータである。

類似度が所定値以上の仮参照データがあると判断した場合（Ｓ２１：ＹＥＳ）、学習部５３ｃは、今回の取得データを利用して過去に記憶した該当する仮参照データを補正する（Ｓ２３）。このとき、補正方法は例えば図１１のステップＳ１７における補正と同様にして行われる。そして、処理はステップＳ２４に移行する。

ステップＳ２４において長期判断部５３ｂは約２秒間隔で流量を計測する（Ｓ２４）。そして、長期判断部５３ｂは流量計測を長期に亘って行うことより得られたガス流量変化推移パターンから、ガス器具１０の種類の判断が可能か否かを判断する（Ｓ２５）。この際、長期判断部５３ｂは、図８に示したようにしてガス器具１０の種類を判断する。ガス器具１０の種類を判断可能でない場合（Ｓ２５：ＮＯ）、図１３に示す処理は終了し。処理は図１０のステップＳ１に移行する。

一方、ガス器具１０の種類を判断可能である場合（Ｓ２５：ＹＥＳ）、長期判断部５３ｂは、ガス流量変化推移パターンに適合する記憶パターンが示す種類のガス器具１０が使用されたと判断する（Ｓ２６）。次に、学習部５３ｃは、仮参照データを正式な参照データとしてガス圧力データベース５４に記憶させる（Ｓ２７）。その後、図１３に示す処理は終了し、処理は図１０のステップＳ１に移行する。なお、参照データを算出するために使った仮参照データは削除される。

このようにして、本実施形態に係るガス器具判断装置５０及びその学習方法によれば、微小時間中に得られた振動波形及び当該振動波形を加工したデータの少なくとも一方からなる取得データと、記憶した参照データとの比較から、ガス器具１０の種類を判断すると共に、参照データが記憶されておらず使用されたガス器具１０の種類を判断できない場合には、微小時間よりも長い時間において得られたガス流量変化推移パターンから使用されたガス器具１０の種類を判断する。そして、微小時間よりも長い時間において得られたガス流量変化推移パターンから使用されたガス器具１０の種類を判断できた場合、取得データに基づいて参照データを算出して記憶させる。

このため、微小時間中に得られた振動波形に基づいてガス器具１０の種類を判断できない場合、すなわち未学習により参照データが記憶されていない場合には、微小時間よりも長い時間の流量監視を実施してガス器具の種類を判断して参照データの学習が行われることとなる。また、学習後においては参照データが記憶されていることから、その参照データが示す種類のガス器具が使用された場合、微小時間の計測だけでガス器具１０の種類を判断することが可能となる。従って、微小時間におけるガス器具１０の種類毎の振動波形を学習して、短時間でガス器具１０の種類を判断することができる。

特にファンヒータなどは真冬において最大出力で使用され続けるので、図９（ｄ）の下図のようなガス流量変化推移パターンが得られ易く、ファンヒータを判断し難くなってしまう。しかし、初冬や春前では出力を絞ることも多く図９（ｄ）の下図のようなガス流量変化推移パターンが得られ易い。このため、初冬や春前ではファンヒータであることを判断し易い。そして、本実施形態に係るガス器具判断装置５０及びその学習方法によれば、一度長期判断部５３ｂによりファンヒータを判断できれば参照データを算出でき、振動波形からファンヒータを判断することができる。よって、参照データの算出を経ることにより真冬におけるファンヒータの判断精度を向上させることができる。

さらにテーブルコンロでは人間が火力調整するためガス流量変化推移パターンが安定せずテーブルコンロであることを判断し難くなってしまう。しかし、一度長期判断部５３ｂによりテーブルコンロを判断できれば参照データを算出でき、着火時という人間であっても同じ動作を行うときに得られる振動波形から精度良くテーブルコンロを判断することができる。

また、振動波形中に閾値以上の周波数成分が含まれていない場合に、ガス漏れであると判断する。ここで、ガス漏れの発生時においても振動波形が得られることとなるが、この振動波形には比較的高い周波数成分が含まれない傾向にある。よって、上記のように振動波形中に閾値以上の周波数成分が含まれていない場合に、ガス漏れであると判断することができる。

また、微小時間よりも長い時間の流量監視により使用されたガス器具１０の種類を判断できなかった場合、微小時間中に取得された取得データを仮参照データとして記憶させる。これにより、たとえ長い時間の流量監視により使用されたガス器具１０の種類を判断できなかったとしても、その際のデータを破棄することなく、後に利用することができる。また、別の機会に微小時間中に取得された取得データが当該仮参照データと類似した場合、以前使用したことのあるガス器具１０が使用されたと判断し、直後の長い時間の流量監視により使用されたガス器具１０の種類を判断できた場合には、仮参照データに基づいて、参照データを算出して記憶させる。このため、長い時間の流量監視により使用されたガス器具１０の種類を判断できた場合、そのとき取得された取得データのみならず過去に得られた仮参照データとの複数から参照データを算出することができ、より精度の高い参照データを算出することができる。

また、学習開始から所定期間経過後に学習を終了し、学習終了後に微小時間中の振動波形から使用されたガス器具１０の種類を判断できなかった場合、所定情報を外部に送信する。このため、例えば所定期間が１年間である場合、夏や冬にしか使用されないガス器具１０についても実際に使用されることとなり、参照データを記憶させることができる。このような状況のもと、微小時間中の振動波形から使用されたガス器具１０の種類を判断できなかった場合とは、新規のガス器具１０が購入等されて追加された場合や、故障・事故等があった場合といえる。そして、このような場合に、ガス事業者等に情報送信することができることとなり、利便性を向上させることができる。

また、所定期間の計時をリセットするリセット機能を有し、所定期間の計時がリセットされた場合であっても、記憶させた参照データを消去しない。このため、例えば配管工事等があって配管状態が変化した場合、リセットすることにより学習期間を延ばすことができると共に、配管状態が変化しても利用可能な参照データまで消去することにならず、過去の学習についても生かすことができる。

また、使用されたガス器具１０の種類が判断された場合、当該ガス器具１０の参照データを微小時間中に得られた振動波形に基づいて補正するため、ガス器具１０の長期に亘る使用によりガス器具１０が劣化などにより特性が徐々に変化する場合であっても、その変化に応じて参照データを調整することができ、ガス器具１０の種類の判断精度が低下してしまう事態を抑制することができる。

また、初回に記憶した参照データを保存させ、補正を経て参照データが初回に保存させた参照データと所定以上相違した場合、ガス器具１０の劣化であると判断するため、ガス器具１０の長期に亘る使用によりガス器具１０が劣化した場合を判断することができる。

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。

また、本実施形態においてガス器具判断装置５０はガスメータ４０と別体であるが、これに限らず、ガス器具判断装置５０をガスメータ４０と一体に構成してもよい。

また、本実施形態では燃料ガスをＬＰガスとする場合の例について説明したが、これに限らず、都市ガスの場合にも適用可能である。

また、本実施形態では圧力の振動波形からガス漏れ及び使用されたガス器具１０を判断しているが、圧力と流量とには一定の相関があるため、流量の振動波形からガス漏れ及び使用されたガス器具１０を判断するようにしてもよい。

また、本実施形態では最大で２秒以内の微小時間におけるガス漏れ振動波形に基づいて、ガス漏れ及び使用されたガス器具１０を判断している。特に、本実施形態では、圧力や流量を計測する時間は２秒以内で充分であるが、予備的に２秒よりも長い時間の計測を行ってもよい。

また、本実施形態においては圧力振動波形を計測後、ガス器具１０の種類を判断できない場合に、流量計測を開始しているが、これに限らず、圧力と流量とは同時に計測が開始されてもよい。

また、本実施形態では圧力振動波形をフーリエ変換して作成されたスペクトルデータに基づいてガス器具１０の種類を判断しているが、これに限らず、ウェーブレット変換などの波形を解析する手法によって作成される各種データに基づいてガス器具１０の種類を判断してもよい。また、波形解析手法を用いずに、直接圧力振動波形に正規化相互相関（NCC：Normalized Cross Correlation）をかけて類似度を求め、ガス器具１０の種類を判断してもよい。正規化相互相関の数式（１）の通りである。

さらに、本実施形態に係るガス器具判断装置５０は以下の機能を備えていてもよい。図１４は、本実施形態に係るガス器具判断装置５０の一部構成を示す構成図である。ガス器具１０は、一般に１つが使用されている最中に他の１つ以上のガス器具１０が使用される場合がある。このため、これらを区別してガス圧力データベース５４に記憶させる必要がある。

具体的には図１４に示すようにメインモジュール５３は、第１カウンタ５３ｅと第２カウンタ５３ｆとをさらに備えている。第１カウンタ５３ｅは監視している圧力データの数を示すカウンタである。第２カウンタ５３ｆは監視圧力データに番号を付与するためのカウンタである。

以下、動作について説明する。図１５は、ガス器具１０の使用中に他のガス器具１０が使用された場合の流量波形の例を示す図である。まず、時刻ｔ１において、第１ガス器具１０が使用され流量がｆ１に達したとする。これにより、トリガ発生検知モジュール５６によりトリガ信号が発生されて高速サンプリングが行われる。すなわち、ガス圧力データ受信モジュール５１は、１ミリ秒間隔のガス圧力のデータを受信することとなる。このとき、第１カウンタ５３ｅはインクリメントされ、「１」が付与される。また、第２カウンタ５３ｆについてもインクリメントされ、「１」が付与される。これにより、圧力振動波形は、ガス圧力データベース５４の第２カウンタ５３ｆの番号「１」に対応するアドレスに一時記憶される。そして、圧力振動波形の計測時間（例えば１秒）が経過すると、第１カウンタ５３ｅはディクリメントされて「０」が付与される。一方、第２カウンタ５３ｆは「１」のまま維持される。

次いで、時刻ｔ２において第２ガス器具１０が使用され流量がｆ２に達したとする。このとき、第１カウンタ５３ｅはインクリメントされ、「１」が付与される。また、第２カウンタ５３ｆについてもインクリメントされ、「２」が付与される。これにより、圧力振動波形は、ガス圧力データベース５４の第２カウンタ５３ｆの番号「２」に対応するアドレスに一時記憶される。そして、圧力振動波形の計測時間（例えば１秒）が経過すると、第１カウンタ５３ｅはディクリメントされて「０」が付与される。一方、第２カウンタ５３ｆは「２」のまま維持される。

その後、長時間に亘る流量の波形パターンの監視が終了すると第２カウンタ５３ｆはリセットされることとなり、「０」が付与される。なお、図１５に示す例では、時刻ｔ２以降において第１ガス器具１０と第２ガス器具１０との流量値が合算されている。このため、長期判断部５３ｂはガス器具１０の種類を判断するにあたり流量値を第１ガス器具１０と第２ガス器具１０とで分解することはいうまでもない。

図１６は、２つのガス器具１０がほぼ同時に使用開始された場合の圧力波形の例を示す図である。まず、初期圧力がＰ１であるとする。そして、第１ガス器具１０が使用されて圧力がＰ２まで低下したとする。これにより、トリガ発生検知モジュール５６によりトリガ信号が発生されて高速サンプリングが行われる。すなわち、ガス圧力データ受信モジュール５１は、１ミリ秒間隔のガス圧力のデータを受信することとなる。このとき、第１カウンタ５３ｅはインクリメントされ、「１」が付与される。また、第２カウンタ５３ｆについてもインクリメントされ、「１」が付与される。これにより、圧力振動波形は、ガス圧力データベース５４の第２カウンタ５３ｆの番号「１」に対応するアドレスに一時記憶される。

次に、圧力振動波形の計測時間（例えば１秒）が経過する前に、第２ガス器具１０が使用開始されて圧力がＰ３まで低下したとする。このとき、第１カウンタ５３ｅはインクリメントされ、「２」が付与される。また、第２カウンタ５３ｆについてもインクリメントされ、「２」が付与される。これにより、圧力振動波形は、ガス圧力データベース５４の第２カウンタ５３ｆの番号「２」に対応するアドレスに一時記憶される。そして、第１及び第２ガス器具１０の圧力振動波形の計測時間（例えば１秒）が経過すると、第１カウンタ５３ｅは順次ディクリメントされて「０」が付与される。一方、第２カウンタ５３ｆは長時間に亘る流量の波形パターンの監視が終了するとリセットされて「０」が付与される。

なお、図１６に示す例では、時刻ｔ２以降において圧力振動波形は、第１ガス器具１０と第２ガス器具１０との合算となる。しかし、圧力振動波形は１秒程度しか計測されないため、多くの状況において圧力振動波形が合算されることはなく、問題がない。また、合算されたとしても一部の圧力振動波形は合算されていないため、その一部からガス器具１０の種類を判断することもできる。

１…ガス供給システム
１０…ガス器具
２０…調整器
３１…第１配管
３２…第２配管
４０…ガスメータ（判断装置）
５０…ガス器具判断装置
５１…ガス圧力データ受信モジュール
５２…ガス流量データ受信モジュール
５３…メインモジュール
５３ａ…短期判断部（第１判断手段）
５３ｂ…長期判断部（第２判断手段）
５３ｃ…学習部（学習手段）
５３ｄ…送信部（送信手段）
５３ｅ…第１カウンタ
５３ｆ…第２カウンタ
５４…ガス圧力データベース
５５…ガス流量データベース
５６…トリガ発生検知モジュール
５７…インターフェースメモリ

Claims (8)

1. 使用されたガス器具の種類を判断するガス器具判断装置であって、
   ガス流量及びガス圧力の少なくとも一方の変化時からの微小時間中に得られた振動波形及び当該振動波形を加工したデータの少なくとも一方からなる取得データと、記憶された参照データとの比較から、使用されたガス器具の種類を判断する第１判断手段と、
   参照データが記憶されておらず、前記第１判断手段により使用されたガス器具の種類を判断できない場合、前記微小時間よりも長い時間において得られたガス流量変化推移パターンから使用されたガス器具の種類を判断する第２判断手段と、
   前記第２判断手段により使用されたガス器具の種類を判断できた場合、前記第１判断手段により取得された前記取得データに基づいて、前記参照データを算出して記憶させる学習手段と、
   を備えることを特徴とするガス器具判断装置。
2. 前記第１判断手段は、前記振動波形中に閾値以上の周波数成分が含まれていない場合に、ガス漏れであると判断する
   ことを特徴とする請求項１に記載のガス器具判断装置。
3. 前記学習手段は、前記第２判断手段により使用されたガス器具の種類を判断できなかった場合、前記第１判断手段により取得された前記取得データを仮参照データとして記憶させ、別の機会に前記第１判断手段により取得された前記取得データが当該仮参照データと類似した場合、以前使用したことのあるガス器具が使用されたと判断し、直後の前記第２判断手段により使用されたガス器具の種類を判断できた場合には、前記仮参照データに基づいて、前記参照データを算出して記憶させる
   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ガス器具判断装置。
4. 外部に対して所定情報を送信する送信手段をさらに備え、
   前記学習手段は、前記参照データを算出して記憶させる学習の開始から所定期間経過後に学習を終了し、
   前記送信手段は、前記所定期間経過して前記学習手段による学習が終了した後に、前記第１判断手段により使用されたガス器具の種類を判断できなかった場合、所定情報を外部に送信する
   ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載のガス器具判断装置。
5. 前記学習手段は、所定期間の計時をリセットするリセット機能を有し、前記所定期間の計時がリセットされた場合であっても、記憶させた参照データを消去しない
   ことを特徴とする請求項４に記載のガス器具判断装置。
6. 前記学習手段は、前記第１判断手段により使用されたガス器具の種類が判断された場合、当該ガス器具の参照データを前記微小時間中に得られた振動波形に基づいて補正する
   ことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載のガス器具判断装置。
7. 前記学習手段は、初回に記憶した前記参照データを保存させ、前記補正を経て前記参照データが初回に保存させた前記参照データと所定以上相違した場合、ガス器具の劣化であると判断する
   ことを特徴とする請求項６に記載のガス器具判断装置。
8. 使用されたガス器具の種類を判断するガス器具判断装置の学習方法であって、
   ガス流量及びガス圧力の少なくとも一方の変化時からの微小時間中に得られた振動波形及び当該振動波形を加工したデータの少なくとも一方からなる取得データと、記憶された参照データとの比較から、使用されたガス器具の種類を判断する第１判断工程と、
   参照データが記憶されておらず、前記第１判断工程において使用されたガス器具の種類を判断できない場合、前記微小時間よりも長い時間において得られたガス流量変化推移パターンから使用されたガス器具の種類を判断する第２判断工程と、
   前記第２判断工程において使用されたガス器具の種類を判断できた場合、前記第１判断工程において取得された前記取得データに基づいて、前記参照データを算出して記憶させる学習工程と、
   を備えることを特徴とするガス器具判断装置の学習方法。

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