JP2018205007A - 回路装置、物理量測定装置、電子機器及び移動体 - Google Patents

回路装置、物理量測定装置、電子機器及び移動体 Download PDF

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Abstract

【課題】 物理量測定装置の異常を適切に検出する回路装置、物理量測定装置、電子機器及び移動体等の提供。
【解決手段】 回路装置１００は、物理量測定装置に用いられる回路装置であって、物理量トランスデューサー１２からの検出信号ＴＱに基づいて、物理量の検出処理を行う検出回路６０と、検出回路６０の出力信号に基づく処理を行う処理回路１００を含む。処理回路１００は、検出回路６０で発生するフロアノイズの指標情報を出力信号に基づいて求め、指標情報に基づいて物理量測定装置の異常検出を行う。
【選択図】 図１

Description

本発明は、回路装置、物理量測定装置、電子機器及び移動体等に関する。
デジタルカメラ、スマートフォン等の電子機器や車、飛行機等の移動体には、外的な要因で変化する物理量を検出するための物理量測定装置が組み込まれている。例えば、角速度を検出するジャイロセンサーは、いわゆる手振れ補正、姿勢制御、ＧＰＳ自律航法などに用いられている。
手振れ補正、姿勢制御等の処理を適切に行うためには、物理量測定装置の異常を検出することが重要である。物理量測定装置に異常が発生している場合、測定される物理量が本来の値（ジャイロセンサーであれば本来の角速度）と乖離してしまい、適切な処理を実行できないためである。
例えば特許文献１では、振動子（物理量トランスデューサー）のチューニングにおいて自己振動成分を０からずらすチューニングを行い、抽出された自己振動成分が減少した時に故障と判断する手法が開示されている。
また特許文献２では、入力信号のＤＣ成分を抽出するカルマンフィルターを用いることで、ジャイロセンサーでのＤＣオフセット（ゼロ点の誤差）を低減する手法が開示されている。ＤＣオフセットを低減することで、角度の検出誤差を低減し、手振れ補正等の処理を精度よく行うことが可能になる。
特開２０１０−１０７４１６号公報 特開２０１５−１１４２２０号公報
物理量測定装置では、物理量トランスデューサーと検出回路との間の接続異常が発生する場合がある。例えば、ジャイロセンサーにおいて、センサー検出電極と検出回路のパッドの少なくとも一方が断線するという故障モードが考えられる。この故障モードでは、センサー信号（検出信号）が全く検出できなくなる訳ではなく、感度異常、ゼロ点変動などの現象を引き起こすに過ぎない。例えば、ジャイロセンサーで検出される角速度が小さくなった場合に、実際に回転が小さい（遅い）のか、上記故障モードとなっているのかを判別することが容易でない。
特許文献１の手法において、上記故障モード（接続異常）を検知するには、自己振動成分（漏れ振動成分）の設定とその検出が必要となり、物理量検出回路の他に、同期検波回路、増幅器、積分回路等を含む自己振動成分抽出回路が設けられている。そのため、検出素子および物理量検出回路に問題がない場合であっても、この自己振動成分抽出回路の内部で異常が発生した場合は故障と判断されてしまう課題がある。また特許文献２の手法は、ジャイロセンサーの検出精度向上を図るものであって、異常検出を行うものではない。
本発明は、上記の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態又は態様として実現することが可能である。
本発明の一態様は、物理量測定装置に用いられる回路装置であって、物理量トランスデューサーからの検出信号に基づいて、物理量の検出処理を行う検出回路と、前記検出回路の出力信号に基づく処理を行う処理回路と、を含み、前記処理回路は、前記検出回路で発生するフロアノイズの指標情報を前記出力信号に基づいて求め、前記指標情報に基づいて前記物理量測定装置の異常検出を行う回路装置に関係する。
本発明の一態様では、処理回路は、検出回路で発生するフロアノイズの指標情報に基づいて、物理量測定装置の異常検出を行う。このようにすれば、物理量トランスデューサーから検出回路に亘る信号処理経路における異常であって、検出信号の信号レベル判定等では検出が容易でない接続異常を適切に検出することが可能になる。
また本発明の一態様では、前記処理回路は、前記物理量トランスデューサーと前記検出回路との接続の前記異常検出を、前記指標情報に基づいて行ってもよい。
このようにすれば、物理量トランスデューサーと検出回路の接続異常を適切に検出することが可能になる。
また本発明の一態様では、前記処理回路は、前記フロアノイズの前記指標情報である指標値と閾値とを比較して、前記異常検出を行う異常検出部を含んでもよい。
このようにすれば、フロアノイズの指標値を用いた閾値判定により異常を検出することが可能になる。
また本発明の一態様では、前記検出回路は、前記検出信号が入力される増幅回路を含み、前記フロアノイズは、前記増幅回路で発生するフロアノイズを含んでもよい。
このようにすれば、増幅回路で発生するフロアノイズの指標情報に基づいて、異常検出を行うこと等が可能になる。
また本発明の一態様では、前記増幅回路は、Ｑ／Ｖ変換回路又はＩ／Ｖ変換回路であってもよい。
このようにすれば、Ｑ／Ｖ変換回路又はＩ／Ｖ変換回路を増幅回路として用いる場合に、異常検出を適切に行うこと等が可能になる。
また本発明の一態様では、前記処理回路は、前記フロアノイズの前記指標情報を検出するフロアノイズ検出回路を含み、前記フロアノイズ検出回路は、前記フロアノイズの実効値を求める演算回路を有してもよい。
このようにすれば、フロアノイズの指標情報として、フロアノイズの実効値を求めることが可能になる。
また本発明の一態様では、前記フロアノイズ検出回路は、前記検出回路の前記出力信号に対してフィルター処理を行うハイパスフィルターと、前記演算回路を有し、前記演算回路は、前記フィルター処理後の信号に対して二乗演算を行う二乗演算処理部又は前記フィルター処理後の信号に対して絶対値演算を行う絶対値演算処理部と、前記二乗演算処理部又は前記絶対値演算処理部の出力を平滑化する平滑化回路と、を有してもよい。
このようにすれば、フロアノイズ検出回路を適切な構成により実現することが可能になる。
また本発明の一態様では、前記処理回路は、観測ノイズ及びシステムノイズに基づいてカルマンフィルター処理を行って、前記検出回路の前記出力信号のＤＣ成分を抽出するカルマンフィルターを含み、前記フロアノイズの前記指標情報は、前記カルマンフィルターが出力する誤差共分散であってもよい。
このようにすれば、出力信号のＤＣ成分を抽出するカルマンフィルターを用いて、フロアノイズの指標値を求めることが可能になる。
また本発明の一態様では、前記処理回路は、観測ノイズ及びシステムノイズに基づいてカルマンフィルター処理を行って、前記検出回路の前記出力信号のＤＣ成分を抽出するカルマンフィルターと、前記検出回路の前記出力信号に基づいて、前記指標情報を求めるノイズ推定部と、を含み、前記ノイズ推定部は、前記指標情報に基づいて前記観測ノイズ及び前記システムノイズを推定し、前記観測ノイズ及び前記システムノイズを前記カルマンフィルターに出力してもよい。
このようにすれば、カルマンフィルターで用いる観測ノイズ及びシステムノイズを動的に変更するためのノイズ推定部により、フロアノイズの指標値を求めることが可能になる。
また本発明の他の態様は、上記に記載の回路装置と、前記物理量トランスデューサーと、を含む物理量測定装置に関係する。
また本発明の他の態様は、上記のいずれかに記載の回路装置を含む電子機器に関係する。
また本発明の他の態様は、上記のいずれかに記載の回路装置を含む移動体に関係する。
回路装置の構成例。 増幅回路の構成例。 増幅回路のフロアノイズの説明図。 ノイズゲイン（ノイズ伝達関数）の特性例。 ノイズゲイン（ノイズ伝達関数）の特性例。 検出信号、及びフロアノイズ実効値の時間変化を表す波形図。 増幅回路の他の構成例。 第１の実施形態の処理装置の構成例。 第２の実施形態の処理装置の構成例。 処理装置の動作を模式的に示したタイミングチャート。 第３の実施形態の処理装置の構成例。 処理装置の詳細な構成例。 閾値の設定手法を説明する図。 回路装置の詳細な構成例。 物理量測定装置の構成例。 電子機器の構成例。 移動体の構成例。
以下、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお以下に説明する本実施形態は特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではなく、本実施形態で説明される構成の全てが本発明の解決手段として必須であるとは限らない。
１．本実施形態の手法
図１は本実施形態の回路装置３００（集積回路装置、検出装置）の構成例である。図１に示すように、本実施形態の回路装置３００は、物理量測定装置に用いられる回路装置であって、物理量トランスデューサー１２からの検出信号ＴＱに基づいて、物理量の検出処理を行う検出回路６０と、検出回路６０の出力信号（処理装置１００の入力信号ＰＩ）に基づく処理を行う処理回路１００を含む。
上述したように、物理量測定装置の異常には、検出信号ＴＱの感度やゼロ点が正常状態と異なる状態となる異常であって、検出信号ＴＱが検出できない状態にはならないものが考えられる。その場合、入力信号ＰＩの値（例えば振幅レベル）を単純に監視したとしても、異常の検出は困難である。なぜなら、入力信号ＰＩが所定の信号レベルになったときに、そのような入力があった（例えばジャイロセンサーにおいて当該信号レベルに対応する角速度の回転があった）のか、異常によるものかを判別できないためである。
そこで本実施形態では、処理回路１００は、検出回路６０で発生するフロアノイズの指標情報を、検出回路６０の出力信号に基づいて求め、指標情報に基づいて物理量測定装置の異常検出を行う。
ここで、フロアノイズとは、検出回路６０において発生するノイズを表し、例えばサーマルノイズや１／ｆノイズ等である。具体的には、検出回路６０は、図１５に示すように検出信号ＴＱ（図１５の例では差動信号であるＩＱ１，ＩＱ２）が入力される増幅回路６４を含み、フロアノイズは、増幅回路６４で発生するフロアノイズを含んでもよい。フロアノイズは、回路の設計や使用時の温度、信号の周波数等に応じて変動する可能性はあるが、一定のレベル（振幅）を有するものである。以下、フロアノイズに基づいて異常検出が可能である理由について説明する。
図２は、増幅回路６４の構成例である。増幅回路６４は、オペアンプＯＰと、抵抗ＲｆとキャパシターＣｆを含む。オペアンプＯＰの反転入力端子には、物理量トランスデューサー１２からの検出信号ＴＱが入力される。非反転入力端子には、低電位側電源（狭義にはグラウンド）が供給される。また、抵抗Ｒｆ及びキャパシターＣｆは、オペアンプＯＰの出力端子と反転入力端子との間に並列に設けられる。即ち、抵抗Ｒｆ及びキャパシターＣｆは、帰還抵抗及び帰還容量である。
図３は、検出回路６０と物理量トランスデューサー１２が接続された状態での、増幅回路６４の構成例である。物理量トランスデューサー１２が接続された状態では、増幅回路６４の入力側からは、物理量トランスデューサー１２による寄生容量Ｃｐが接続されているようにみえる。具体的には、図３に示したように、増幅回路６４の入力と低電位側電源（グラウンド）との間に、寄生容量Ｃｐが接続された状態を考えればよい。
増幅回路６４では、回路全体でのノイズが入力箇所（図３のＮｉｎ）で発生したものと仮定し（入力換算ノイズ）、当該入力換算ノイズがノイズ伝達関数ＮＴＦ（ノイズゲイン）により増幅されるものとするモデルが広く用いられる。図３の例ではノイズ伝達関数ＮＴＦは、下式（１）により表される。
図４及び図５は、上式（１）に示したノイズ伝達関数ＮＴＦの周波数特性を表す図である。図４、図５の横軸は周波数、縦軸はゲイン（増幅率、単位ｄＢ）を表す。図４は、Ｒｆ＝１００ＭΩ、Ｃｆ＝１ｐＦ、Ｃｐ＝２ｐＦの例である。また図５は、Ｒｆ＝１００ＭΩ、Ｃｆ＝１ｐＦ、Ｃｐ＝１ｐＦの例である。
図４及び図５からわかるように、Ｒｆ及びＣｆの値が共通であっても（同じ増幅回路６４であっても）、寄生容量Ｃｐの値が変化すれば、ノイズ伝達関数ＮＴＦが変化する。つまり、増幅回路６４の入力換算ノイズのレベルが同程度であっても、寄生容量Ｃｐの値が変化すれば、増幅回路６４のフロアノイズ（検出回路６０のフロアノイズ）が変化することになる。
ここで、物理量トランスデューサー１２と検出回路６０が正常に接続されていれば、検出回路６０から見える寄生容量Ｃｐの値は大きく変化せず、設計により決まる所定値に十分近いと考えられる。それに対して、物理量トランスデューサー１２と検出回路６０（回路装置３００）との接続信号線が断線状態になるなど、接続異常が発生した場合に、寄生容量Ｃｐの値が小さくなる（狭義には、物理量トランスデューサー１２による寄生容量Ｃｐが検出回路６０から見えなくなる）。接続異常は、例えばワイヤーボンディングによりセンサー検出電極と検出回路のパッドを電気的に接続した場合において、検出電極とワイヤーの接合面積、及びパッドとワイヤーの接合面積の少なくとも一方が狭くなる（ワイヤーが剥離する）ことで生じる。
本来、フロアノイズとはある一定レベルで発生してしまうものであって、当該レベルより小さくなることは想定されない。しかし異常発生時には、寄生容量Ｃｐの低下により、フロアノイズのレベルが、正常状態でのフロアノイズのレベルに比べて識別可能な程度に小さくなる。よって本実施形態の回路装置３００（処理回路１００）は、フロアノイズの指標値を求め、当該指標値を用いて、フロアノイズのレベルを判定する。処理回路１００は、フロアノイズのレベルが正常状態に比べて小さくなっている場合に、異常が発生していると判定する。
以上のように、本実施形態の処理回路１００は、物理量トランスデューサー１２と検出回路６０との接続の異常検出を、フロアノイズの指標情報に基づいて行う。入力信号ＰＩの信号レベルを単純に用いた手法では検出が困難な接続異常についても、フロアノイズの指標情報を用いることで、適切に検出することが可能になる。
図６は、入力信号ＰＩ及びフロアノイズの指標情報（実効値）の時間変化を表す波形図である。図６の横軸が時間を表し、縦軸が信号値を表す。図６の例では、Ａ１に示すタイミングにおいて、物理量トランスデューサー１２と検出回路６０との間で接続異常が発生した。
上述したように、検出回路６０の入力信号ＰＩは、接続異常の発生によりゼロ点や感度が変化してしまうが、信号値自体が０にならないケースも考えられる。図６では、Ａ１のタイミング以降の期間においても、入力信号ＰＩとして０でない信号が検出されており、入力信号ＰＩの単純な監視では接続異常の検出が困難である。
それに対して、フロアノイズの指標情報（実効値）は、Ａ１のタイミング以前ではある一定レベル付近の値を維持していたものが、接続異常の発生により、その値が明確に減少する。よって、図６のように、正常状態（Ａ１以前）でのフロアノイズ実効値と、接続異常時（Ａ１の後であって、特にフロアノイズ実効値が安定した後の期間）でのフロアノイズの実効値との間の値を閾値として設定しておく。そして、処理回路１００は、フロアノイズの指標情報（実効値）と当該閾値を比較することで、接続異常の検出を行う。図６の例では、処理回路１００はＡ２のタイミングにおいて接続異常を表す情報（例えば異常フラグ）を出力する。
また、本実施形態の増幅回路６４の構成は図２には限定されない。本実施形態の増幅回路６４は、寄生容量Ｃｐに応じてノイズゲインが変化する構成の増幅回路を広く適用可能である。
図７は増幅回路６４の他の構成例である。図７に示すように増幅回路６４は、差動入力（及び差動出力）の増幅回路であってもよい。より広義には、本実施形態の増幅回路６４は、Ｑ／Ｖ変換回路（電荷電圧変換回路）又はＩ／Ｖ変換回路（電流電圧変換回路）である。
２．フロアノイズの指標情報の算出手法
処理回路１００において、検出回路６０のフロアノイズの指標情報を求める（フロアノイズを推定する）手法はいくつか考えられる。以下、第１〜第３の実施形態について説明する。
２．１ 第１の実施形態
図８は第１の実施形態に係る処理回路１００の構成例である。図８に示すように、処理回路１００は、フロアノイズの実効値を求める演算回路１３２を有し、フロアノイズの指標情報を検出するフロアノイズ検出回路１３０を含む。ここでの実効値とは、広く用いられるＲＭＳ（root mean square，二乗平均の平方根）であってもよいが、これには限定されずＲＭＳに相当する他の情報であってもよい。なお、本実施形態は図８の構成に限定されず、その構成要素の一部を省略したり、他の構成要素を追加したりする等の種々の変形実施が可能である。
図８に示すように、フロアノイズ検出回路１３０は、ハイパスフィルター１３１と、演算回路１３２を有してもよい。そして演算回路１３２は、二乗演算処理部１３３と、二乗演算処理部１３３の出力を平滑化する平滑化回路１３４と、を有する。
ハイパスフィルター１３１は、検出回路６０の出力信号（入力信号ＰＩ）に対するフィルター処理（ハイパスフィルター処理）を行い、出力信号からＤＣ成分を除去する。二乗演算処理部１３３は、ＤＣ成分除去後の信号を二乗する。平滑化回路１３４は、二乗演算処理部１３３により二乗された信号を平滑化し、二乗平均を求める。この二乗平均により信号のノイズ成分が抽出される。平滑化回路１３４は、例えばローパスフィルターにより実現できる。平滑化回路１３４からは、フロアノイズの実効値（フロアノイズの分散）が出力される。
ただし、演算回路１３２はフロアノイズの実効値を求めればよい。実効値は、入力信号ＰＩが二乗演算処理された信号の信号レベルに限定されず、信号値の大きさを表す他の値であってもよい。信号値の大きさは、信号に基づいて生成される正の値であり、例えば信号値の絶対値や、信号値の二乗や、信号のピークトゥーピーク値や、所定時間内での信号の最大値と最小値との差分等である。或いは、それらに対して何らかの演算（例えばゲイン処理等）を行って得られる値であってもよい。
例えば演算回路１３２は、絶対値演算処理部と、絶対値演算処理部の出力を平滑化する平滑化回路１３４と、を有してもよい。この場合、平滑化回路１３４からはフロアノイズの絶対値の平均に相当する情報が出力される。
以上のように、フロアノイズ検出回路１３０を用いることで、フロアノイズのレベルを表す指標情報（分散、絶対値平均等）が求められる。処理回路１００は、フロアノイズの指標情報である指標値と閾値とを比較し、異常検出を行う異常検出部１７０を含む。ここでの閾値は、正常状態でのフロアノイズの指標値と、異常状態でのフロアノイズの指標値とを識別可能な値である。フロアノイズのノイズレベルが高いほど指標値が大きくなる例であれば、異常検出部１７０は、指標情報により表される指標値が閾値より小さい場合に、異常が発生したと判定する。
２．２ 第２の実施形態
図９は、第２の実施形態に係る処理回路１００の構成例である。処理回路１００は、カルマンフィルター１２０と、異常検出部１７０と、監視部１８０を含む。なお、本実施形態は図９の構成に限定されず、その構成要素の一部を省略したり、他の構成要素を追加したりする等の種々の変形実施が可能である。例えば、監視部１８０を省略し、広く知られた構成のカルマンフィルター１２０を用いてもよい。
カルマンフィルター１２０は、観測ノイズσmeas及びシステムノイズσsysに基づいてカルマンフィルター処理を行って、入力信号ＰＩのＤＣ成分ＤＣＱを推定値として出力する。またカルマンフィルター１２０は、推定値の誤差共分散Ｖｃ２を、異常検出部１７０に出力する。
カルマンフィルター１２０により推定された入力信号ＰＩのＤＣ成分ＤＣＱを用いることで、ＤＣオフセット（ゼロ点の誤差）を低減できる。例えば、処理回路１００は、推定されたＤＣ成分ＤＣＱを、入力信号ＰＩから減算する処理を行えばよい。
ここで、カルマンフィルター処理とは、観測値及びシステムの状態を表す変数にノイズ（誤差）が含まれると仮定し、過去から現在までに取得した観測値を用いてシステムの最適な状態を推定する処理である。本実施形態の場合、観測値は入力信号ＰＩであり、推定する変数はＤＣ成分ＤＣＱである。カルマンフィルター処理では、観測更新（観測過程）と時間更新（予測過程）を繰り返し行って状態を推定する。観測更新は、観測値と時間更新の結果を用いてカルマンゲイン、推定値、誤差共分散を更新する過程である。時間更新は、観測更新の結果を用いて、次の時刻での推定値、誤差共分散を予測する過程である。
観測ノイズσmeas及びシステムノイズσsysとしては、例えば予め見積もられた所定の値を用いる。この場合、観測ノイズσmeas及びシステムノイズσsys（或いは、それらの分散σmeas ２、σsys ２）は、例えばレジスターやメモリー等に記憶され、カルマンフィルター１２０がレジスターやメモリーから観測ノイズσmeas及びシステムノイズσsysを読み出す。或いは、第３の実施形態で後述するように、処理回路１００が、観測ノイズσmeas及びシステムノイズσsysを動的に変化させるノイズ推定部１１０を含んでもよい。この場合、ノイズ推定部１１０からカルマンフィルター１２０に観測ノイズσmeas及びシステムノイズσsysが供給される。
カルマンフィルター１２０が推定（抽出）するＤＣ成分ＤＣＱは、入力信号ＰＩから取り出したい所望の信号成分よりも周波数が低い成分である。例えばジャイロセンサーでは、入力信号ＰＩ（物理量信号）にはオフセットが含まれており、そのオフセットを基準とする変化が実際の信号成分となる。この信号成分の周波数は、ジャイロセンサーが検出した動きの周波数に対応している。オフセットは温度変化等によって時間的に変動するため周波数ゼロではないが、動きの周波数に比べれば低い周波数である。
誤差共分散Ｖｃ２は、推定値（ＤＣ成分ＤＣＱ）がどの程度信用できるかをカルマンフィルター１２０が推定したものである。真値に近い推定値が得られていると判断されているほど、誤差共分散Ｖｃ２が小さくなる。即ち、誤差共分散Ｖｃ２が十分小さくなった（所定値に収束した）場合とは、ＤＣ成分の推定精度が十分高くなっている状態を表す。入力信号ＰＩに含まれるフロアノイズが小さくなれば、ＤＣ成分の推定精度も高くなり、誤差共分散Ｖｃ２はさらに小さくなる。つまり、誤差共分散Ｖｃ２は、フロアノイズが小さくなった場合に連動して小さくなる情報であるため、フロアノイズの指標情報として利用可能である。
異常検出部１７０は、カルマンフィルター１２０からの誤差共分散Ｖｃ２の値と、所与の閾値の比較処理に基づいて異常検出を行う。なお、誤差共分散Ｖｃ２はフロアノイズの値そのものになるとは限らないため、ここでの閾値はその点を考慮して設定するとよい。
なお特許文献２では、入力信号の信号レベルが所定範囲を超えたか否かを判断し、カルマンフィルターは、所定範囲を超えたと判断された場合に誤差共分散の時間更新を停止する。本実施形態のカルマンフィルター１２０は、特許文献２と同様の構成であってもよい。
しかし特許文献２の手法では、カルマンフィルターの推定動作の有効と無効を切り替える閾値設定が固定である。そのため、固定の閾値よりも小さい入力（例えばジャイロセンサーにおける微小な角速度の回転）があった場合に、カルマンフィルターの推定動作が停止せず、推定値が入力に追従してしまうおそれがある。そうすると、ＤＣ成分の真値に対して推定値の正確性或いは安定性が低下するおそれがある。
よって本実施形態の処理回路１００は、図９に示したように監視部１８０を含んでもよい。監視部１８０は、入力信号ＰＩに対応する信号レベルに対する、誤差共分散Ｖｃ２に基づく判定処理の結果に基づいて、カルマンフィルター１２０での観測更新処理の停止指示を行う。このようにすれば、観測更新処理の停止指示を行う信号レベルを、誤差共分散Ｖｃ２に応じて適応的に変化させることが可能になる。例えば、固定の閾値ではなく、誤差共分散Ｖｃ２に応じて変化する閾値を設定することが可能になる。
図１０は、本実施形態の信号処理装置の動作を模式的に示したタイミングチャートである。観測値である入力信号ＰＩにはノイズが含まれている。カルマンフィルター１２０は、このノイズが含まれた入力信号ＰＩから真値（真のゼロ点）を推定し、その推定値をＤＣ成分ＤＣＱとして出力する。またカルマンフィルター１２０は、推定値の確からしさを誤差共分散Ｖｃ２として推定している。図１０では、誤差共分散の平方根である誤差推定値Ｖｃ（偏差）を図示している。また図１０では、誤差推定値Ｖｃを範囲で図示しているが、この範囲の上限が＋Ｖｃに相当し、下限が−Ｖｃに相当している。カルマンフィルター１２０は、推定値（ＤＣ成分ＤＣＱ）を中心とし且つ誤差推定値Ｖｃを偏差とする分布内に真値が存在すると推定している。
監視部１８０は、誤差推定値Ｖｃに応じて観測更新処理の停止判定に用いる閾値Ｖｔｈを設定する。具体的には、誤差推定値Ｖｃが小さいほど、閾値Ｖｔｈを小さくする。例えば、図１２で後述するように、誤差共分散Ｖｃ２を変数とする一次関数により閾値の二乗Ｖｔｈ２を求める。監視部１８０は、入力信号ＰＩが−Ｖｔｈ〜＋Ｖｔｈの範囲外となった場合に、停止フラグＦＬＯＶを非アクティブ（第１論理レベル、ローレベル）からアクティブ（第２論理レベル、ハイレベル）にする。図１０には、入力信号ＰＩが＋Ｖｔｈを超えた場合に、停止フラグＦＬＯＶをアクティブにする例を図示している。停止フラグＦＬＯＶをアクティブにすることが観測更新処理の停止指示に相当しており、カルマンフィルター１２０は、停止フラグＦＬＯＶがアクティブの間、観測更新処理を停止する。
２．３ 第３の実施形態
図１１は、第３の実施形態に係る処理回路１００の構成例である。図１１では、図９の構成と比較した場合、処理回路１００がノイズ推定部１１０を更に含む。なお、図９で説明した構成要素には同一の符号を付し、適宜説明を省略する。また、本実施形態は図１１の構成に限定されず、その構成要素の一部を省略したり、他の構成要素を追加したりする等の種々の変形実施が可能である。
ノイズ推定部１１０は、入力信号ＰＩ（入力データ）に応じて動的に変化する観測ノイズσmeas及びシステムノイズσsysを推定する。具体的には、ノイズ推定部１１０は、入力信号ＰＩから観測ノイズの分散σmeas ２及びシステムノイズの分散σsys ２を生成し、入力信号ＰＩの信号値或はその変化に応じて観測ノイズの分散σmeas ２及びシステムノイズの分散σsys ２を変化させる。ノイズ推定部１１０は、推定した観測ノイズσmeas及びシステムノイズσsysをカルマンフィルター１２０に出力する。
カルマンフィルター１２０は、ノイズ推定部１１０により推定された観測ノイズの分散σmeas ２及びシステムノイズの分散σsys ２に基づいてカルマンフィルター処理を行って、入力信号ＰＩのＤＣ成分ＤＣＱを抽出する。
一般的なカルマンフィルターでは、誤差共分散の初期値及びシステムノイズを既知のものとして予め与えておく。誤差共分散は観測更新や時間更新により値が更新されていく。このように、一般的なカルマンフィルターでは、更新の繰り返しの途中で新たに観測ノイズやシステムノイズが外部から与えられるものではない。
一方、本実施形態では観測ノイズσmeas及びシステムノイズσsysを動的に変化させ、カルマンフィルター１２０に外部から供給する。下式（２）〜（６）で後述するように、観測ノイズσmeas及びシステムノイズσsysはカルマンゲインｇ（ｋ）等の内部変数に影響を与える。即ち、観測ノイズσmeas及びシステムノイズσsysを制御することでカルマンフィルター１２０のフィルター特性を適応的に制御できることを意味している。本実施形態では、これを利用することで、入力信号ＰＩ（ジャイロセンサーの物理量信号）のＤＣ成分が変化していないときには通過帯域を低周波数にしておき、信号成分の通過帯域を低周波側に広げることができる。また、ＤＣ成分が変化したときには観測ノイズσmeas及びシステムノイズσsysを変化させて通過帯域を広げ、ＤＣ成分の変化に追従させることができる。このようにして、入力信号ＰＩの変化に対する過渡応答性や、ＤＣ成分の変化に対する追従性を向上できる。
図１２を用いて後述するように、ノイズ推定部１１０は、図８に示したフロアノイズ検出回路１３０と同様の構成である第２の推定部１５０を含み、第２の推定部１５０の出力であるＶｎ２に基づいて、観測ノイズσmeas及びシステムノイズσsysを推定する。第２の推定部１５０の出力Ｖｎ２はフロアノイズの指標値として利用可能である。即ち、本実施形態の処理回路１００では、カルマンフィルター１２０の過渡応答性や追従性を向上させるための構成を、フロアノイズの推定に利用できる。言い換えれば、本実施形態のノイズ推定部１１０により、カルマンフィルター１２０の特性改善と、異常検出のための指標情報算出の２つの処理を実現することが可能である。
以下、カルマンフィルター処理の詳細を説明する。カルマンフィルター１２０は、下式（２）〜（６）に示す一次の線形カルマンフィルター処理を行う。
上式（２）、（３）は時間更新（予測過程）の式であり、上式（４）〜（６）は観測更新（観測過程）の式である。ｋは離散的な時間を表し、ｋが１つ進む度に時間更新及び観測更新が１回行われる。ｘ（ｋ）はカルマンフィルター１２０の推定値である。即ちＤＣＱ＝ｘ（ｋ）である。ｘ-（ｋ）は観測値を得る前に予測した事前推定値である。Ｐ（ｋ）はカルマンフィルター１２０の誤差共分散である。即ち、Ｖｃ２＝Ｐ（ｋ）である。Ｐ-（ｋ）は観測値を得る前に予測した誤差共分散である。ｙ（ｋ）は観測値である。即ち、ＰＩ＝ｙ（ｋ）である。σsys（ｋ）はシステムノイズであり、σmeas（ｋ）は観測ノイズである。
カルマンフィルター１２０は、１つ前の時間ｋ−１に更新した推定値ｘ（ｋ−１）と誤差共分散Ｐ（ｋ−１）を記憶している。そして、現在の時間ｋにおいて観測値ｙ（ｋ）と観測ノイズσmeas（ｋ）とシステムノイズσsys（ｋ）を受付け、それらを用いて上式（２）〜（６）の時間更新及び観測更新を実行し、推定値ｘ（ｋ）をＤＣ成分として出力する。
観測更新処理の停止は、推定値及び誤差共分散の少なくとも一方の更新停止である。推定値の更新停止は、上式（５）による更新を停止することである。例えば、上式（５）の右辺の演算結果をレジスターに格納することが、推定値の更新に相当する。このレジスターへの格納を停止することで、推定値の更新停止を行う。或いは、上式（５）の右辺の演算を停止することで、推定値の更新停止を行ってもよい。誤差共分散の更新停止は、上式（６）による更新を停止することである。
２．４ 変形例
なお、フロアノイズの指標情報を求める手法は上記の第１〜第３の実施形態で説明したものに限定されない。
例えば、第３の実施形態では、ノイズ推定部１１０の出力であるＶｎ２をフロアノイズの指標情報（指標値）とする例を示したが、第２の実施形態と同様に、カルマンフィルター１２０の出力する誤差共分散Ｖｃ２をフロアノイズの指標情報としてもよい。或いは異常検出部１７０は、Ｖｎ２を第１の指標情報とし、誤差共分散Ｖｃ２を第２の指標情報として、その両方を用いて異常検出を行ってもよい。或いは、異常検出部１７０は、２つの指標情報を取得可能な構成であって、選択された一方を異常検出に利用してもよい。
また、第１の実施形態と第２の実施形態を組み合わせることも可能である。例えば処理回路１００は、図８に示したフロアノイズ検出回路１３０と、図９に示したカルマンフィルター１２０（観測ノイズσmeas及びシステムノイズσsysが固定のカルマンフィルター）を含んでもよい。そして異常検出部１７０は、フロアノイズ検出回路１３０からの第１の指標値と、カルマンフィルター１２０の誤差共分散Ｖｃ２である第２の指標値とを用いて異常検出を行う。
３．処理回路の詳細な構成例
図１２は、上記第３の実施形態における処理回路１００の詳細な構成例である。処理回路１００は、カルマンフィルター１２０、第１の推定部１４０、第２の推定部１５０、第３の推定部１６０、監視部１８０、異常検出部１７０、減算処理部１２１、セレクター１２２、ゲイン処理部１１５、加算処理部１６７を含む。第１の推定部１４０、第２の推定部１５０、第３の推定部１６０、ゲイン処理部１１５、加算処理部１６７が、図１１のノイズ推定部１１０に対応している。なお、処理回路１００の構成は図１２に限定されず、その構成要素の一部を省略したり、他の構成要素を追加したりする等の種々の変形実施が可能である。
セレクター１２２は、カルマンフィルター１２０が推定したＤＣ成分ＤＣＱ、又はデータ「０」のいずれかを選択する。減算処理部１２１は、入力信号ＰＩからセレクター１２２の出力を減算し、その結果を信号ＰＱとして出力する。セレクター１２２がＤＣ成分ＤＣＱを選択した場合、ＰＱ＝ＰＩ−ＤＣＱであり、セレクター１２２がデータ「０」を選択した場合、ＰＱ＝ＰＩである。なお、セレクター１２２を省略し、ＤＣ成分ＤＣＱを直接、減算処理部１２１に入力してもよい。或いは、セレクター１２２及び減算処理部１２１を省略し、入力信号ＰＩを直接、信号ＰＱとして用いてもよい。
監視部１８０は、ゲイン処理部１８１、オフセット加算処理部１８２、コンパレーター１８３を含む。ゲイン処理部１８１は、誤差共分散Ｖｃ２をゲイン処理する。オフセット加算処理部１８２は、ゲイン処理部１８１の出力にオフセットＶＯＳを加算処理する。コンパレーター１８３は、信号ＰＱの信号レベルとオフセット加算処理部１８２の出力とを比較する処理を、誤差共分散Ｖｃ２に基づく判定処理として行う。
具体的には、ゲイン処理部１８１は、誤差共分散Ｖｃ２にゲインＧＡ３を乗算する。オフセット加算処理部１８２の出力は閾値Ｖｔｈの二乗（Ｖｔｈ２）に対応しており、下式（７）となる。コンパレーター１８３は、信号ＰＱの二乗（ＰＱ２）と閾値Ｖｔｈの二乗（Ｖｔｈ２）を比較し、信号ＰＱの二乗（ＰＱ２）が閾値Ｖｔｈの二乗（Ｖｔｈ２）より大きい場合にアクティブの停止フラグＦＬＯＶを出力し、信号ＰＱの二乗（ＰＱ２）が閾値Ｖｔｈの二乗（Ｖｔｈ２）より小さい場合に非アクティブの停止フラグＦＬＯＶを出力する。なお、下式（７）のゲインＧＡ３、オフセットＶＯＳの詳細は後述する。
本実施形態によれば、誤差共分散Ｖｃ２をゲイン処理し、その結果にオフセットＶＯＳを加算処理することで、誤差共分散Ｖｃ２に応じて変化する閾値Ｖｔｈを求めることができる。そして、信号ＰＱの信号レベルとオフセット加算処理部１８２の出力とを比較することで、信号レベルが、誤差共分散Ｖｃ２に応じて変化する閾値Ｖｔｈを超えたか否かを判定処理できる。また、誤差共分散Ｖｃ２の一次関数（ゲイン処理、オフセットの加算処理）により閾値Ｖｔｈの二乗を求めるので、その一次関数により閾値Ｖｔｈを調整できる。これにより、システムに適切な閾値Ｖｔｈを設定できる。
第１の推定部１４０は、ジャイロセンサーの動き（入力信号ＰＩの大きな変化）によるノイズを推定する。具体的には、第１の推定部１４０は、ハイパスフィルター１４１、二乗演算処理部１４２、ピークホールド部１４３、ゲイン処理部１４４、加算処理部１４５を含む。
ハイパスフィルター１４１は、信号ＰＱからＤＣ成分を除去する。後段で２乗平均を行うので、ＤＣ成分を除去しておくことで、ＤＣ成分が２乗されて観測ノイズσmeasの誤差となることを防止できる。二乗演算処理部１４２は、ハイパスフィルター１４１からの信号を二乗する。ピークホールド部１４３は、ハイパスフィルター１４１と二乗演算処理部１４２を通過したＡＣ成分の信号を受けて、その信号をピークホールドする。ゲイン処理部１４４は、ピークホールド部１４３の出力にゲイン処理（ゲインＧＡ４を乗じる処理）を行い、その結果を動きノイズＶｐｐ２（動きノイズの分散）として出力する。加算処理部１４５は、動きノイズＶｐｐ２と、第２の推定部１５０が生成するフロアノイズＶｎ２とを加算し、その結果を観測ノイズの分散σmeas ２として出力する。
ジャイロセンサーが検出した動きが大きいほど、ピークホールド部１４３からの信号も大きくなるため、動きが大きいほど観測ノイズσmeasが増加する。観測ノイズσmeasを増加させると、上式（４）から分かるようにカルマンゲインｇ（ｋ）が小さくなり、上式（５）から分かるように観測値ｙ（ｋ）のウエイトを下げて推定値ｘ（ｋ）を算出できる。これにより、動きのＡＣ成分が大きいほど観測値ｙ（ｋ）の影響を低下させて、より精度の高いＤＣ成分を抽出できる。
動きノイズＶｐｐ２から出力されるフロアノイズは、下式（８）で表される。Ｖｎは入力信号ＰＩのフロアノイズである。ＧＡ４はゲイン処理部のゲインであり、ピークホールド部１４３の影響度を調整する係数である。なお、ノイズの二乗信号をピークホールド処理することは、ある一定期間の最大値を出力することとなり、ノイズの二乗信号の平均値に対して実効的なゲインＧpeakがかかる。ピークホールド部１４３は、入力信号をピークホールドしたのち、Ｇpeakで除算した信号を出力する。
第２の推定部１５０は、入力信号ＰＩのフロアノイズを推定する。具体的には、第２の推定部１５０は、二乗演算処理部１５１、セレクター１５２、ローパスフィルター１５３、リミッター１５４を含む。
二乗演算処理部１５１は、信号ＰＱを二乗する。セレクター１５２は、二乗演算処理部１５１の出力、又は第１の推定部１４０の二乗演算処理部１４２の出力を選択する。ローパスフィルター１５３は、二乗演算処理部１５１により二乗された信号をフィルタリング（平滑化）し、二乗平均を求める。この二乗平均により信号のノイズ成分が抽出される。リミッター１５４は、ローパスフィルター１５３からの信号に対してリミット処理を行う。具体的には、ローパスフィルター１５３からの信号が下限値以下である場合には出力を下限値にリミットし、ローパスフィルター１５３からの信号が下限値よりも大きい場合には、その信号をそのまま出力する。下限値は、想定される最小のフロアノイズよりも小さい値であり、例えば１ｄｉｇｉｔである。その結果、リミッター１５４の出力からは、フロアノイズの指標値Ｖｎ２（フロアノイズの分散に相当する指標値）が出力される。
ゲイン処理部１１５は、第２の推定部１５０からのフロアノイズＶｎ２に対して一定のゲインＧＡ１を乗算し、加算処理部１６７に出力する。ゲインＧＡ１は、下式（１２）のように設定する。下式（１２）の導出手法について以下に説明する。
まず、十分に時間が経過した状態での観測ノイズσmeasとシステムノイズσsysの関係を求める。十分に時間が経過した状態はｋ＝∞の状況を想定すればよく、事前誤差共分散Ｐ-（ｋ）が一定値に収束しているとすると、下式（９）が成り立つ。事前誤差共分散Ｐ-（ｋ）の収束値をＰ０としている。
上式（３）、（６）に上式（９）を適用した式と、上式（４）に上式（９）を適用した式とを連立方程式としてカルマンゲインｇ（ｋ）について解くと、下式（１０）となる。下式（１０）では、収束状態ｋ＝∞におけるカルマンゲインｇ（ｋ）をｇとしている。また右辺の近似では、カルマンフィルター１２０の収束状態では通過帯域が非常に低いためσsys＜＜σmeasが成り立つと仮定している。
上式（１０）より、収束状態ではσsys ２＝ｇ２σmeas ２なので、ゲインＧＡ１＝ｇ２である。ＤＣ成分を抽出するための所望のフィルター特性とカルマンゲインｇとの関係が分かれば、その所望のフィルター特性が得られるようにゲインＧＡ１を設定できる。
上式（２）、（５）より、時間が経過したときの最終的な伝達関数を求め、その伝達関数に双一次変換を適用し、その伝達関数に含まれるローパスフィルター特性のカットオフ周波数ｆｃを求め、カルマンゲインｇについて解くと、下式（１１）となる。ｆｓは、カルマンフィルター１２０のサンプリング周波数（動作周波数）である。下式（１１）の右辺の近似では、ｆｃ＜＜ｆｓとした。
上式（１１）より、ゲインＧＡ１＝ｇ２は下式（１２）のように求まる。下式（１２）において、収束状態で最終的に得たい所望のカットオフ周波数（ターゲットカットオフ周波数）をｆｃに設定する。
第３の推定部１６０は、温度変動によるゼロ点（ＤＣオフセット）の変動を推定する。第３の推定部１６０は、温度変化があった場合にシステムノイズσsysを増加させ、カルマンフィルター１２０を収束状態から推定状態に戻す。具体的には、第３の推定部１６０は、遅延部１６１、減算処理部１６２、ローパスフィルター１６３、ゲイン処理部１６４、二乗演算処理部１６５、乗算処理部１６６、加算処理部１６７を含む。
遅延部１６１と減算処理部１６２は、温度センサー（例えば図１４の温度センサー１９０）の時間ｋでの検出信号ＴＳと１つ前の時間ｋ−１での検出信号ＴＳとの差分を求める。ローパスフィルター１６３は、その差分を平滑化する。
ゲイン処理部１６４は、ローパスフィルター１６３からの信号にゲインＧＡ５を乗算する。二乗演算処理部１６５は、その乗算後の信号を２乗する。乗算処理部１６６は、その２乗後の信号と第２の推定部１５０からのフロアノイズの指標値Ｖｎ２とを乗算する。加算処理部１６７は、乗算処理部１６６の出力とゲイン処理部１１５の出力を加算し、その結果をシステムノイズの分散σsys ２としてカルマンフィルター１２０に出力する。
ゲインＧＡ５は、下式（１３）により設定される。ＴＳＥＮは、温度センサーの感度（ｄｉｇｉ／℃）であり、ＴＣＯＥＦＦは、ジャイロセンサーの温度係数（ｄｐｓ／℃）であり、ＳＥＮは、ジャイロセンサーの感度（ｄｉｇｉｔ／ｄｐｓ）である。
以下、図１３を用いて、監視部１８０が閾値Ｖｔｈを設定する上式（７）のゲインＧＡ３、オフセットＶＯＳについて説明する。図１３は、閾値Ｖｔｈの設定手法を説明する図である。
観測ノイズの分散σmeas ２は、上式（８）より下式（１４）となる。
誤差共分散の収束状態における入力信号ＰＩのノイズレベルをＶmin（フロアノイズ）とすると、Ｖｎ２＝Ｖmin ２である。このとき、上式（１４）より下式（１５）が成り立つ。また、動作開始時（収束前状態）は、信号ＰＱは入力信号ＰＩのＤＣ成分ＤＣＱとなる。ＤＣ成分ＤＣＱの想定されうる最大値をＶmax（最大ゼロ点誤差）とすると、ハイパスフィルター１４１の出力はＶmax、二乗演算処理部１４２の出力はＶmax ２、ゲイン処理部１４４の出力はＧＡ４×Ｖmax ２となる。一方、ローパスフィルター１５３の出力はＶmax ２となり、下式（１６）が成り立つ。なお、計算の簡略化のため、ピークホールド部１４３の実効的なゲインＧpeakを１とする。
収束状態では、上式（３）、（６）、（１０）より下式（１７）が成り立つ。
上式（９）、（１１）、（１７）より、収束状態における誤差共分散Ｐ０として下式（１８）が求められる。
収束前状態を、ターゲットカットオフ周波数ｆｃの時定数時間前の状態と仮定すると、収束前状態における誤差共分散Ｐ１として下式（１９）が求められる。
図１３に示すように、収束前状態における閾値を最大閾値Ｖ１とし、収束状態における閾値を最小閾値Ｖ０とする。上式（７）より、最大閾値Ｖ１を下式（２０）、最小閾値Ｖ０を下式（２１）とおくことができる。
上式（２０）、（２１）を連立方程式として解き、上式（１５）、（１６）、（１８）、（１９）を用いると、下式（２２）、（２３）が求められる。即ち、監視部１８０のゲインＧＡ３は下式（２２）により設定され、オフセットＶＯＳは下式（２３）により設定される。
４．回路装置、物理量測定装置
図１４は、本実施形態の回路装置３００（検出装置）の詳細な構成例である。回路装置３００は、駆動回路３０、検出回路６０、処理回路１００（信号処理回路）、温度センサー１９０を含む。なお、回路装置３００は図１４の構成に限定されず、その構成要素の一部（例えば温度センサー）を省略したり、他の構成要素を追加したりする等の種々の変形実施が可能である。
駆動回路３０は、物理量トランスデューサー１２に駆動信号ＤＱを供給し、物理量トランスデューサー１２を駆動する。検出回路６０は、物理量トランスデューサー１２からの検出信号ＴＱを受けて、物理量に応じた物理量信号を検出する。処理回路１００（異常検出部１７０）は、物理量信号を入力信号ＰＩとして物理量測定装置の異常検出を行う。
具体的には、物理量トランスデューサー１２は、物理量を検出するための素子やデバイスである。物理量は、例えば角速度、角加速度、速度、加速度、距離、圧力、音圧、磁気量又は時間等である。なお、回路装置３００は、複数の物理量トランスデューサーからの検出信号に基づいて物理量を検出してもよい。例えば、第１〜第３の物理量トランスデューサーが、各々、第１軸、第２軸、第３軸についての物理量を検出する。第１軸、第２軸、第３軸についての物理量とは、一例としては第１軸、第２軸、第３軸回りでの角速度又は角加速度、或いは第１軸、第２軸、第３軸方向での速度又は加速度などである。第１軸、第２軸、第３軸は一例としてはＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸である。なお第１軸〜第３軸のうちの２軸の物理量だけを検出するものであってもよい。
処理回路１００はＤＳＰ（Digital Signal Processor）等のプロセッサーにより実現され、例えば各部の処理がＤＳＰによる時分割処理で実現される。或いは、処理回路１００は、その各部が個別のハードウェア（ロジック回路）として構成されてもよい。
ゼロ点推定部１０２は、入力信号ＰＩと温度センサー１９０からの検出信号ＴＳ（温度検出電圧）とに基づいて観測ノイズ及びシステムノイズを動的に変化させ、その観測ノイズ及びシステムノイズに基づいてカルマンフィルター処理を行い、入力信号ＰＩのＤＣ成分ＤＣＱ（ＤＣオフセット、ゼロ点）を推定する。ゼロ点推定部１０２は、図９のカルマンフィルター１２０、監視部１８０、或いは図１１のカルマンフィルター１２０、監視部１８０、ノイズ推定部１１０に対応している。
減算処理部１０４は、入力信号ＰＩからＤＣ成分ＤＣＱを減算し、その結果を信号ＰＱとして出力する。なお、減算処理部１０４として図１２の減算処理部１２１を用いてもよい。
処理部１０６は、信号ＰＱに対して種々のデジタル信号処理（例えば補正、積分等）を行い、物理量を表すデジタル値を出力する。処理部１０６が出力する物理量の種類は、検出回路６０が検出する物理量の種類と同一でもよいし、非同一でもよい。例えば、ジャイロセンサーでは検出回路６０が角速度を検出するが、処理部１０６は角速度を出力してもよいし、或いは角速度を積分した角度を出力してもよい。
図１５は、本実施形態の回路装置を含む物理量測定装置の構成例である。図１５では、物理量測定装置の一例として、角速度を検出するジャイロセンサーの構成例を示す。なお、例えば角速度、角加速度、速度、加速度、距離、圧力、音圧、磁気量又は時間等の種々の物理量を検出する物理量測定装置に、本実施形態の処理回路１００を適用可能である。
ジャイロセンサー４００（角速度センサー）は、振動子１０、駆動回路３０、検出回路６０、処理回路１００を含む。
振動子１０（角速度検出素子）は、所定の軸での回転により振動子１０に働くコリオリ力を検出し、そのコリオリ力に応じた信号を出力する素子（物理量トランスデューサー）である。振動子１０は、例えば圧電振動子である。例えば、振動子１０はダブルＴ字型、Ｔ字型、音叉型等の水晶振動子等である。なお、振動子１０として、シリコン基板を用いて形成されたシリコン製振動子としてのＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）振動子等を採用してもよい。
駆動回路３０は、振動子１０からのフィードバック信号ＤＩが入力される増幅回路３２と、自動ゲイン制御を行うゲイン制御回路４０と、駆動信号ＤＱを振動子１０に出力する駆動信号出力回路５０を含む。また同期信号ＳＹＣを検出回路６０に出力する同期信号出力回路５２を含む。
増幅回路３２（Ｉ／Ｖ変換回路）は、振動子１０からのフィードバック信号ＤＩを増幅する。例えば振動子１０からの電流の信号ＤＩを電圧の信号ＤＶに変換して出力する。この増幅回路３２は、演算増幅器、帰還抵抗素子、帰還キャパシターなどにより実現できる。
駆動信号出力回路５０は、増幅回路３２による増幅後の信号ＤＶに基づいて、駆動信号ＤＱを出力する。例えば駆動信号出力回路５０が、矩形波（又は正弦波）の駆動信号を出力する場合には、駆動信号出力回路５０はコンパレーター等により実現できる。
ゲイン制御回路４０（ＡＧＣ）は、駆動信号出力回路５０に制御電圧ＤＳを出力して、駆動信号ＤＱの振幅を制御する。具体的には、ゲイン制御回路４０は、信号ＤＶを監視して、発振ループのゲインを制御する。例えば駆動回路３０では、ジャイロセンサーの感度を一定に保つために、振動子１０の駆動用振動部に供給する駆動電圧の振幅を一定に保つ必要がある。このため、駆動振動系の発振ループ内に、ゲインを自動調整するためのゲイン制御回路４０が設けられる。ゲイン制御回路４０は、振動子１０からのフィードバック信号ＤＩの振幅（振動子１０の駆動用振動部の振動速度）が一定になるように、ゲインを可変に自動調整する。このゲイン制御回路４０は、増幅回路３２の出力信号ＤＶを全波整流する全波整流器や、全波整流器の出力信号の積分処理を行う積分器などにより実現できる。
同期信号出力回路５２は、増幅回路３２による増幅後の信号ＤＶを受け、同期信号ＳＹＣ（参照信号）を検出回路６０に出力する。この同期信号出力回路５２は、正弦波（交流）の信号ＤＶの２値化処理を行って矩形波の同期信号ＳＹＣを生成するコンパレーターや、同期信号ＳＹＣの位相調整を行う位相調整回路（移相器）などにより実現できる。
検出回路６０は、増幅回路６４、同期検波回路８１、Ａ／Ｄ変換回路８２、処理回路１００（ＤＳＰ）を含む。増幅回路６４は、振動子１０からの第１、第２の検出信号ＩＱ１、ＩＱ２を受けて、電荷−電圧変換や差動の信号増幅やゲイン調整などを行う。同期検波回路８１は、駆動回路３０からの同期信号ＳＹＣに基づいて同期検波を行う。Ａ／Ｄ変換回路８２は、同期検波後の信号のＡ／Ｄ変換を行う。処理回路１００はＡ／Ｄ変換回路８２からのデジタル信号（入力信号ＰＩ）に対してデジタルフィルター処理やデジタル補正処理（例えばゼロ点補正処理や感度補正処理など）を行う。
５．移動体、電子機器
図１６に本実施形態の電子機器２００の構成例を示す。電子機器２００は、本実施形態の回路装置３００を含む。またアンテナＡＮＴ、通信部２１０、処理部２２０、操作部２３０、表示部２４０、記憶部２５０を含むことができる。なお本実施形態の電子機器２００は、図１６の構成に限定されず、その構成要素の一部を省略したり、他の構成要素を追加するなどの種々の変形実施が可能である。
本実施形態の電子機器２００としては、例えばデジタルカメラ（デジタルスチルカメラ、ビデオカメラ）、生体情報検出装置（脈拍計、活動量計、歩数計、健康時計等）、頭部装着型表示装置、ロボット、ＧＰＳ内蔵時計、カーナビゲーション装置、ゲーム装置、各種のウェアラブル機器、携帯情報端末（スマートフォン、携帯電話機、携帯型ゲーム装置、タブレットＰＣ等）、コンテンツを配信するコンテンツ提供端末、映像機器、オーディオ機器、或いはネットワーク関連機器（基地局、ルーター等）などの種々の機器を想定できる。例えばデジタルカメラにおいては、本実施形態の回路装置を用いることで、ジャイロセンサーや加速度センサーを利用した手振れ補正等を実現できる。また生体情報検出装置においては、本実施形態の回路装置を用いることで、ジャイロセンサーや加速度センサーを利用したユーザーの体動検出や、運動状態の検出を実現できる。ロボットにおいては、その可動部（アーム、関節）や本体部において本実施形態の回路装置を用いることができる。ロボットは、移動体（走行・歩行ロボット）、電子機器（非走行・非歩行ロボット）のいずれも想定できる。走行・歩行ロボットの場合には、例えば自律走行に本実施形態の回路装置を利用できる。ネットワーク関連機器においては、例えば時刻（絶対時刻等）やタイミングを計時するための装置として本実施形態の回路装置を利用できる。
図１６において、通信部２１０（無線回路）は、アンテナＡＮＴを介して外部からのデータを受信したり、外部にデータを送信する処理を行う。ＣＰＵ、ＭＰＵなどにより実現される処理部２２０（プロセッサー）は、記憶部２５０（メモリー）に記憶された情報に基づいて、各種の演算処理や電子機器２００の制御処理などを行う。操作部２３０は、ユーザーが入力操作を行うためのものであり、操作ボタンやタッチパネルディスプレイをなどにより実現できる。表示部２４０は、各種の情報を表示するものであり、液晶や有機ＥＬなどのディスプレイにより実現できる。記憶部２５０は、各種の情報を記憶するものであり、その機能はＲＡＭやＲＯＭなどの半導体メモリーやＨＤＤ（ハードディスクドライブ）などにより実現できる。
また本実施形態の回路装置は、例えば、車、飛行機、バイク、自転車、或いは船舶等の種々の移動体に組み込むことができる。移動体は、例えばエンジンやモーター等の駆動機構、ハンドルや舵等の操舵機構、各種の電子機器を備えて、地上や空や海上を移動する機器・装置である。
図１７は、移動体の具体例としての自動車２０６を概略的に示したものである。自動車２０６には、処理回路１００を含むジャイロセンサー（不図示）が組み込まれている。ジャイロセンサーは車体２０７の姿勢を検出することができる。ジャイロセンサーの検出信号は車体姿勢制御装置２０８に供給される。車体姿勢制御装置２０８は例えば車体２０７の姿勢に応じてサスペンションの硬軟を制御したり個々の車輪２０９のブレーキを制御したりすることができる。その他、こういった姿勢制御は二足歩行ロボットや航空機、ヘリコプター等の各種の移動体において利用されることができる。姿勢制御の実現にあたってジャイロセンサーは組み込まれることができる。
なお、上記のように本実施形態について詳細に説明したが、本発明の新規事項および効果から実体的に逸脱しない多くの変形が可能であることは当業者には容易に理解できるであろう。従って、このような変形例はすべて本発明の範囲に含まれるものとする。例えば、明細書又は図面において、少なくとも一度、より広義または同義な異なる用語と共に記載された用語は、明細書又は図面のいかなる箇所においても、その異なる用語に置き換えることができる。また本実施形態及び変形例の全ての組み合わせも、本発明の範囲に含まれる。また信号処理装置、検出装置、物理量測定装置、電子機器、移動体の構成・動作等も、本実施形態で説明したものに限定されず、種々の変形実施が可能である。
ＡＮＴ…アンテナ、Ｃｆ…キャパシター、Ｃｐ…寄生容量、ＤＣＱ…ＤＣ成分、
ＤＩ…フィードバック信号、ＤＱ…駆動信号、ＦＬＯＶ…停止フラグ、
ＯＰ…オペアンプ、ＰＩ…入力信号、Ｒｆ…抵抗、ＴＱ…検出信号、
σmeas…観測ノイズ、σsys…システムノイズ、１０…振動子、
１２…物理量トランスデューサー、３０…駆動回路、３２…増幅回路、
４０…ゲイン制御回路、５０…駆動信号出力回路、５２…同期信号出力回路、
６０…検出回路、６４…増幅回路、８１…同期検波回路、８２…Ａ／Ｄ変換回路、
１００…処理回路、１０２…ゼロ点推定部、１０４…減算処理部、１０６…処理部、
１１０…ノイズ推定部、１１５…ゲイン処理部、１２０…カルマンフィルター、
１２１…減算処理部、１２２…セレクター、１３０…フロアノイズ検出回路、
１３１…ハイパスフィルター、１３２…演算回路、１３３…二乗演算処理部、
１３４…平滑化回路、１４０…第１の推定部、１４１…ハイパスフィルター、
１４２…二乗演算処理部、１４３…ピークホールド部、１４４…ゲイン処理部、
１４５…加算処理部、１５０…第２の推定部、１５１…二乗演算処理部、
１５２…セレクター、１５３…ローパスフィルター、１５４…リミッター、
１６０…第３の推定部、１６１…遅延部、１６２…減算処理部、
１６３…ローパスフィルター、１６４…ゲイン処理部、１６５…二乗演算処理部、
１６６…乗算処理部、１６７…加算処理部、１７０…異常検出部、１８０…監視部、
１８１…ゲイン処理部、１８２…オフセット加算処理部、１８３…コンパレーター、
１９０…温度センサー、２００…電子機器、２０６…自動車、２０７…車体、
２０８…車体姿勢制御装置、２０９…車輪、２１０…通信部、２２０…処理部、
２３０…操作部、２４０…表示部、２５０…記憶部、３００…回路装置、
４００…ジャイロセンサー

Claims (12)

  1. 物理量測定装置に用いられる回路装置であって、
    物理量トランスデューサーからの検出信号に基づいて、物理量の検出処理を行う検出回路と、
    前記検出回路の出力信号に基づく処理を行う処理回路と、
    を含み、
    前記処理回路は、
    前記検出回路で発生するフロアノイズの指標情報を前記出力信号に基づいて求め、前記指標情報に基づいて前記物理量測定装置の異常検出を行うことを特徴とする回路装置。
  2. 請求項１に記載の回路装置において、
    前記処理回路は、
    前記物理量トランスデューサーと前記検出回路との接続の前記異常検出を、前記指標情報に基づいて行うことを特徴とする回路装置。
  3. 請求項１又は２に記載の回路装置において、
    前記処理回路は、
    前記フロアノイズの前記指標情報である指標値と閾値とを比較して、前記異常検出を行う異常検出部を含むことを特徴とする回路装置。
  4. 請求項１乃至３のいずれか一項に記載の回路装置において、
    前記検出回路は、前記検出信号が入力される増幅回路を含み、
    前記フロアノイズは、前記増幅回路で発生するフロアノイズを含むことを特徴とする回路装置。
  5. 請求項４に記載の回路装置において、
    前記増幅回路は、Ｑ／Ｖ変換回路又はＩ／Ｖ変換回路であることを特徴とする回路装置。
  6. 請求項１乃至５のいずれか一項に記載の回路装置において、
    前記処理回路は、
    前記フロアノイズの前記指標情報を検出するフロアノイズ検出回路を含み、
    前記フロアノイズ検出回路は、
    前記フロアノイズの実効値を求める演算回路を有することを特徴とする回路装置。
  7. 請求項６に記載の回路装置において、
    前記フロアノイズ検出回路は、
    前記検出回路の前記出力信号に対してフィルター処理を行うハイパスフィルターと、前記演算回路と、を有し、
    前記演算回路は、
    前記フィルター処理後の信号に対して二乗演算を行う二乗演算処理部又は前記フィルター処理後の信号に対して絶対値演算を行う絶対値演算処理部と、
    前記二乗演算処理部又は前記絶対値演算処理部の出力を平滑化する平滑化回路と、を有することを特徴とする回路装置。
  8. 請求項１乃至５のいずれか一項に記載の回路装置において、
    前記処理回路は、
    観測ノイズ及びシステムノイズに基づいてカルマンフィルター処理を行って、前記検出回路の前記出力信号のＤＣ成分を抽出するカルマンフィルターを含み、
    前記フロアノイズの前記指標情報は、前記カルマンフィルターが出力する誤差共分散であることを特徴とする回路装置。
  9. 請求項１乃至５のいずれか一項に記載の回路装置において、
    前記処理回路は、
    観測ノイズ及びシステムノイズに基づいてカルマンフィルター処理を行って、前記検出回路の前記出力信号のＤＣ成分を抽出するカルマンフィルターと、
    前記検出回路の前記出力信号に基づいて、前記指標情報を求めるノイズ推定部と、
    を含み、
    前記ノイズ推定部は、
    前記指標情報に基づいて前記観測ノイズ及び前記システムノイズを推定し、前記観測ノイズ及び前記システムノイズを前記カルマンフィルターに出力することを特徴とする回路装置。
  10. 請求項１乃至９のいずれか一項に記載の回路装置と、
    前記物理量トランスデューサーと、
    を含むことを特徴とする物理量測定装置。
  11. 請求項１乃至９のいずれか一項に記載の回路装置を含むことを特徴とする電子機器。
  12. 請求項１乃至９のいずれか一項に記載の回路装置を含むことを特徴とする移動体。
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