JP2019129489A - 集積回路装置、振動デバイス、電子機器及び移動体 - Google Patents

集積回路装置、振動デバイス、電子機器及び移動体 Download PDF

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Abstract

【課題】 温度検出対象デバイスの温度を推定することで、温度検出データに基づく処理を高い精度で実行可能な集積回路装置、振動デバイス、電子機器及び移動体等の提供。【解決手段】 集積回路装置２０は、第１、第２の温度センサー２６と、第１、第２の温度センサー２６からの第１、第２の温度検出電圧のＡ／Ｄ変換を行い、第１、第２の温度検出データＴＤ１、ＴＤ２を出力するＡ／Ｄ変換回路２７と、第１、第２の温度センサーの温度検出対象デバイスに電気的に接続される接続端子と、第１、第２の温度検出データＴＤ１、ＴＤ２に基づいてデジタル演算を行い、温度検出対象デバイスの温度特性を補正する温度補償処理を行うデジタル信号処理回路２３を含む。【選択図】 図９

Description

本発明は、集積回路装置、振動デバイス、電子機器及び移動体等に関する。
従来より、ＴＣＸＯ（temperature compensated crystal oscillator）、ＯＣＸＯ（oven controlled crystal oscillator）、ＳＰＸＯ（Simple Packaged Crystal Oscillator）等の発振器が知られている。例えばＴＣＸＯは、水晶振動子がもつ発振周波数の温度特性を補償することにより、環境温度の変化に対して安定した発振周波数が得られるようにした発振器である。このＴＣＸＯは、例えば携帯通信端末、ＧＰＳ関連機器、ウェアラブル機器、又は車載機器などにおける基準信号源等として用いられている。
例えば特許文献１には、デジタル演算により温度補償処理を行うＴＣＸＯが開示されている。
特開２０１７−８５５３５号公報
温度補償処理に用いられる温度センサーは、発振器の集積回路装置に設けられている一方で、発振信号を生成する振動子は、集積回路装置とは別体として設けられる。発振器の構造によっては、振動子と温度センサーとの間の熱伝導に対応する熱伝導遅延が生じるため、温度センサーで振動子の正確な温度を測定できない。結果として、温度検出データを用いた温度補償処理を高い精度で実行できないおそれがある。
また、発振器以外の機器においても、温度センサーと、温度センサーによる温度検出対象デバイスとの間に熱伝導遅延が生じ、温度センサーで温度検出対象デバイスの正確な温度を測定できない場合がある。この場合、温度検出データを用いた処理を高い精度で実行できない。
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、第１の温度センサーと、第２の温度センサーと、前記第１の温度センサーからの第１の温度検出電圧のＡ／Ｄ変換を行い、第１の温度検出データを出力し、前記第２の温度センサーからの第２の温度検出電圧のＡ／Ｄ変換を行い、第２の温度検出データを出力するＡ／Ｄ変換回路と、前記第１の温度センサー及び前記第２の温度センサーの温度検出対象である温度検出対象デバイスに電気的に接続される接続端子と、前記第１の温度検出データ及び前記第２の温度検出データに基づいてデジタル演算を行い、前記温度検出対象デバイスの温度特性を補正する温度補償処理を行うデジタル信号処理回路と、を含む集積回路装置に関係する。
本発明の一態様では、集積回路装置に設けられる複数の温度センサーからの温度検出データに基づいて、温度検出対象デバイスの温度特性を補正する。このようにすれば、温度センサーでの温度と温度検出対象デバイスの温度との乖離（温度差）に起因する、処理精度の低下を抑制できる。
また本発明の一態様では、電源電圧が供給される電源端子と、信号が出力される出力端子と、を含み、前記第１の温度センサーと前記接続端子との距離は、前記第１の温度センサーと前記電源端子との距離、及び前記第１の温度センサーと前記出力端子との距離の少なくとも一方より小さくてもよい。
接続端子は、集積回路装置と温度検出対象デバイスの間の主な熱伝導経路となる。上記のように、電源端子又は出力端子に比べて接続端子に近い位置に温度センサーを設けることで、振動子への熱伝導に基づく温度変化を検出しやすくなる。このため、集積回路装置と温度検出対象デバイスとの間の熱伝導を考慮した温度補償処理の精度を向上させることができる。
また本発明の一態様では、前記温度検出対象デバイスを支持するための電極が設けられた支持用端子を含み、前記第２の温度センサーと前記支持用端子との距離は、前記第２の温度センサーと前記電源端子との距離、及び前記第２の温度センサーと前記出力端子との距離の少なくとも一方より小さくてもよい。
支持用端子は、集積回路装置と温度検出対象デバイスとの接続に用いられる端子であるため、集積回路装置と温度検出対象デバイスの間の主な熱伝導経路となる。上記のように、電源端子又は出力端子に比べて支持用端子に近い位置に温度センサーを設けることで、振動子への熱伝導に基づく温度変化を検出しやすくなる。このため、集積回路装置と温度検出対象デバイスとの間の熱伝導を考慮した温度補償処理の精度を向上させることができる。
また本発明の一態様では、前記温度検出対象デバイスと前記集積回路装置とを電気的に接続する配線が形成される中継基板を支持するための電極が設けられた支持用端子を含み、前記第２の温度センサーと前記支持用端子との距離は、前記第２の温度センサーと前記電源端子との距離、及び前記第２の温度センサーと前記出力端子との距離の少なくとも一方より小さくてもよい。
中継基板を介する場合であっても、支持用端子は、集積回路装置と振動子との接続に用いられる端子であるため、集積回路装置と振動子の間の主な熱伝導経路となる。電源端子又は出力端子）に比べて支持用端子に近い位置に温度センサーを設けることで、振動子への熱伝導に基づく温度変化を検出しやすくなる。このため、集積回路装置と温度検出対象デバイスとの間の熱伝導を考慮した温度補償処理の精度を向上させることができる。
また本発明の一態様では、前記デジタル信号処理回路は、前記第１の温度検出データ及び前記第２の温度検出データに基づくニューラルネットワーク演算処理により、前記温度検出対象デバイスの温度特性を補正してもよい。
このようにすれば、ニューラルネットワーク演算を用いて温度補償処理を行うことが可能になる。
また本発明の一態様では、前記デジタル信号処理回路は、前記第１の温度検出データ及び前記第２の温度検出データの少なくとも一方の時間変化量に基づく前記ニューラルネットワーク演算処理により、前記温度検出対象デバイスの温度特性を補正してもよい。
このようにすれば、集積回路装置と温度検出対象デバイスとの間の熱伝導を考慮したニューラルネットワーク演算が可能になるため、温度補償処理の精度向上が可能になる。
また本発明の一態様では、前記デジタル信号処理回路は、前記第１の温度検出データ及び前記第２の温度検出データに基づいて、熱伝導モデルの熱抵抗情報と熱容量情報に基づく熱回路シミュレーション処理を行い、前記温度検出対象デバイスの温度を推定してもよい。
このようにすれば、熱回路シミュレーションにより温度推定処理、もしくは温度補償処理を行うことが可能になる。
また本発明の他の態様は、温度センサーと、前記温度センサーからの温度検出電圧のＡ／Ｄ変換を行い、温度検出データを出力するＡ／Ｄ変換回路と、前記温度センサーの温度検出対象である温度検出対象デバイスに電気的に接続するための接続端子と、前記温度検出データと、前記温度検出データの時間変化量とに基づくニューラルネットワーク演算処理により、前記温度検出対象デバイスの温度特性を補正する温度補償処理を行うデジタル信号処理回路と、を含む集積回路装置に関係する。
本発明の他の態様では、温度検出データの時間変化量に基づくニューラルネットワーク演算により、温度検出対象デバイスの温度特性を補正する。このようにすれば、温度センサーでの温度と温度検出対象デバイスの温度との乖離（温度差）に起因する、処理精度の低下を抑止できる。その際、ニューラルネットワーク演算の入力に時間変化量を用いることで、熱伝導を考慮した精度の高い温度補償処理が可能になる。
また本発明の他の態様では、前記温度検出対象デバイスは、振動子であり、前記集積回路装置は、前記振動子を駆動する駆動回路を有してもよい。
このようにすれば、振動子の温度特性を高い精度で補正することが可能になる。
また本発明の他の態様は、上記のいずれかに記載の集積回路装置と、前記温度検出対象デバイスである振動子と、を含み、前記振動子は、前記接続端子を介して、前記集積回路装置に支持されている振動デバイスに関係する。
このようにすれば、集積回路以外との間の振動子との熱伝導を低減でき、より高精度な温度補償処理が可能となる。
また本発明の他の態様は、上記の集積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、上記の集積回路装置を含む移動体に関係する。
振動子の温度特性の例。 検査工程における温度スイープの例。 温度スイープ中の温度と周波数偏差の関係例。 温度センサーでの検出温度と振動子の温度の温度差の例。 集積回路装置と振動子を含む振動デバイスの構成を示す平面図。 集積回路装置と振動子を含む振動デバイスの構成を示す断面図。 集積回路装置と振動子を含む振動デバイスの構成を示す他の平面図。 集積回路装置と振動子を含む振動デバイスの構成を示す他の断面図。 集積回路装置の構成例。 集積回路装置の他の構成例。 温度センサーの配置を説明する図。 振動デバイス（発振器）の熱伝導経路を説明する図。 振動デバイス（発振器）の熱伝導モデルの例。 振動デバイス（発振器）の熱伝導経路を説明する他の図。 振動デバイス（発振器）の熱伝導モデルの例。 振動デバイス（発振器）の熱伝導モデルをローパスフィルターで近似した例。 温度検出対象デバイスの温度を推定する処理を説明するフローチャート。 ニューラルネットワークの説明図。 誤差逆伝播法の説明図。 検査工程で実測される温度検出データの時間変化例。 実測データと熱伝導モデルから推定される温度推定値の時間変化例。 温度検出対象デバイスの温度を推定する処理を説明するフローチャート。 物理量測定装置である振動デバイスの構成例。 物理量測定装置である振動デバイスの構成例。 物理量測定装置である振動デバイスの動作説明図。 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
まず本実施形態の手法について説明する。ＴＣＸＯ等の発振器は、種々の機器における基準信号源等として用いられる。例えば基地局と通信端末との通信方式として、これまではＦＤＤ（Frequency Division Duplex）が用いられていたが、次世代の５Ｇなどの通信方式では、ＴＤＤ（Time Division Duplex）が用いられる。そしてＴＤＤ方式では、上がりと下りで同じ周波数を用いて時分割でデータが送受信され、各機器に割り当てられたタイムスロットの間にはガードタイムが設定されている。このため、適正な通信を実現するためには、各機器において時刻同期を行う必要があり、正確な絶対時刻の計時が要求される。また発振器を基準信号源として用いる場合には、いわゆるホールドオーバーの問題がある。例えば、ＧＰＳやネットワークからの基準信号に対して、ＰＬＬ回路を用いて発振器の発振信号（出力信号）を同期させることで、周波数変動を抑制できるようになる。しかしながら、ＧＰＳやネットワーク（インターネット）からの基準信号が消失又は異常となるホールドオーバーが発生すると、同期のための基準信号を得ることができなくなる。従って、このようなホールドオーバーが発生した場合には、基準信号が無い状態で発振器側が絶対時刻を計時する必要があり、この計時時刻がずれてしまうと、通信が破綻してしまう。このため、発振器には、ホールドオーバー期間においても、非常に高い周波数安定度が要求される。
発振周波数の精度を低下させる要因として、振動子の温度特性が考えられる。図１は、水晶振動子の温度特性の例であり、横軸は温度を表し、縦軸は周波数偏差（設定周波数に対する誤差）を表す。図１に示すように、水晶振動子は三次関数に近い温度特性を有する。発振器の集積回路装置（狭義にはＤＰＳ）は、温度変動に伴う発振周波数の変動を抑制する温度補償処理を実行する。例えば図９を用いて後述するように、デジタル信号処理回路２３（ＤＳＰ）は、温度検出データＴＤに基づいて周波数制御データＤＤＳを出力し、発振信号生成回路４０は、周波数制御データＤＤＳに基づいて振動子１０の発振周波数を制御する。
図１に示したように、温度補償処理においては振動子１０自体の温度が重要である。そのため、振動子１０の温度を用いれば、十分な精度で温度補償処理を実行可能と考えられる。しかし、振動子１０自体に温度センサー２６を設けることは容易でなく、温度センサー２６は振動子１０以外の場所、特に集積回路装置２０に設けられる。温度センサー２６での温度と、振動子１０の温度に乖離がある場合、当該乖離に起因して、温度補償処理の精度が低下する。
図２は、検査工程における温度スイープの例である。図２の横軸は時間であり縦軸は検査工程で用いられる恒温槽の温度である。図２の例では、＋２５℃を起点として＋１２５℃まで温度を上昇させたあと、−４０℃まで冷却し、その後＋２５℃に戻す制御を３３時間かけて行う。通常、検査工程では、図２のように温度スイープを行い、その際の温度検出データＴＤと、周波数制御データＤＤＳを求め、求めた値を学習データ（教師データ）として、温度補償処理のパラメーター（例えば多項式近似関数の係数）を決定する処理を実行する。
図３は、図２に示した温度スイープを行った場合の、温度補償処理のシミュレーション結果を表す図である。図３の横軸は時間であり、縦軸は周波数偏差（単位：ｐｐｂ）を表す。図３では、集積回路装置２０と振動子１０の間の熱伝導をローパスフィルター（以下、ＬＰＦと記載）とみなし、温度信号に対するローパスフィルター処理後の信号を用いた多項式近似により温度補償処理を行うシンプルな補正システムを想定している。ＬＰＦのカットオフ周波数が低いほど、温度センサー２６と振動子１０の間の熱伝導の遅延が長く、ＬＰＦのカットオフ周波数が高いほど、温度センサー２６と振動子１０の間の熱伝導の遅延が短いことに対応する。図３はカットオフ周波数を１Ｈｚ（熱伝導遅延を１秒）に設定した場合のシミュレーション結果を示している。
図３からわかるように、カットオフ周波数が１Ｈｚである場合、周波数偏差の幅がある程度大きくなってしまう。具体的には、同じ温度でも温度上昇時と温度下降時で、温度補償処理後の周波数偏差が異なる（ヒステリシスが生じる）。このシミュレーション結果は、温度センサー２６と振動子１０の間の熱伝導遅延が１秒程度であっても、当該遅延が要因となり、十分な精度で温度補償処理を実行できない、ということを示している。カットオフ周波数が高ければ（即ち熱伝導遅延が短ければ）、周波数偏差を狭い範囲に抑えることが可能であるが、図３からわかるように、十分な精度を得るために許容される熱伝導遅延は、１秒より短い。
図４は、温度センサー２６と振動子１０の間の熱伝導を説明する図である。図４の横軸は経過時間の対数であり、縦軸は温度センサー２６と振動子１０の温度差を表す。図４は、集積回路装置の所与の回路を熱源として熱が発生し、当該熱が伝達していく様子をシミュレートした結果である。図４に示したように、まず熱源に相対的に近い温度センサー２６の温度が高くなり、振動子１０との温度差が大きくなる。そして、時間の経過とともに振動子１０にも熱が伝達されるため、振動子１０の温度も高くなり、温度センサー２６と振動子１０の温度差は減少し、やがて０になる。
図４からわかるように、温度センサー２６と振動子１０との間には熱伝導に１００秒程度の遅延がある。つまり、熱伝導遅延を１秒より短くすることは現実的とは言えない。図３及び図４から、温度センサー２６と振動子１０の間の熱伝導遅延は、温度補償処理の精度を低下させる要因として無視できないものである、ということがわかる。具体的には、所与の温度に着目した場合、それが上昇時の温度なのか下降時の温度なのか、或いは温度勾配がどの程度であるかに応じて発振周波数が変化するところ、単純に温度検出データを用いたのではそれらを区別できない。つまり温度補償処理を高い精度で行うためには、集積回路装置２０と振動子１０の間の熱伝導を考慮した処理を行う必要がある。
以上では、ＴＣＸＯ等の発振器における温度補償処理について説明した。しかし他の機器においても、温度センサー２６と、当該温度センサー２６による温度検出対象である温度検出対象デバイスとの間の熱伝導（温度差）が、処理上の問題になる場合がある。例えば、ジャイロセンサー等の物理量測定装置では、振動子１０の温度特性により、ゼロ点（角速度等の物理量が０である場合の出力値）が変化してしまうことが知られており、温度検出データに基づくゼロ点補正処理が行われる。物理量測定装置でも、温度センサーで検出される温度と、温度検出対象デバイス（振動子）の間で温度差が生じた場合、当該温度差はゼロ点補正処理の精度を低下させる要因となる。
これに対して、本実施形態に係る集積回路装置２０は、第１の温度センサー２６と、第２の温度センサー２６と、第１の温度センサー２６からの第１の温度検出電圧のＡ／Ｄ変換を行い、第１の温度検出データＴＤ１を出力し、第２の温度センサー２６からの第２の温度検出電圧のＡ／Ｄ変換を行い、第２の温度検出データＴＤ２を出力するＡ／Ｄ変換回路２７と、第１の温度センサー及び第２の温度センサーの温度検出対象である温度検出対象デバイスに電気的に接続される接続端子と、第１の温度検出データＴＤ１及び第２の温度検出データＴＤ２に基づいてデジタル演算を行い、温度検出対象デバイスの温度特性を補正する温度補償処理を行うデジタル信号処理回路２３と、を含む。ここでの温度補償処理は、温度検出対象デバイスの温度（以下、温度推定値と表記）を推定し、温度推定値に基づいて行われる処理であってもよいし、直接的に温度補償用のデータ（例えば周波数制御データＤＤＳ）を求める処理であってもよい。なお、温度センサー２６は３つ以上に拡張可能であるため、以下では、第１〜第Ｎ（Ｎは２以上の整数）の温度センサー２６と表記する。
ここで、集積回路装置２０とは、例えばＡ／Ｄ変換回路２７、デジタル信号処理回路２３、及び発振信号生成回路４０等の各回路と、温度センサー２６とが１チップに集積されたものを表す。
このようにすれば、複数の温度センサー２６からの複数の温度検出データに基づいて、温度検出対象デバイスの温度を推定することが可能になる。集積回路装置２０が発振器に含まれる場合、温度検出対象デバイスとは振動子１０であり、振動子１０の温度を推定することで、発振周波数の温度補償処理を精度よく実行できる。また集積回路装置２０が物理量測定装置（例えばジャイロセンサー）に含まれる場合、温度検出対象デバイスとは振動子であり、振動子の温度を推定することで、ゼロ点補正処理等を精度よく実行できる。その他の機器においても、本実施形態の集積回路装置２０を用いることで、温度センサー２６で検出される温度と、温度検出対象デバイスの温度との乖離（温度差）に起因する精度低下等の問題を抑制できる。
特に、本実施形態では複数の温度センサー２６を用いることで、単一の温度センサーを用いる場合に比べて精度の向上が可能である。例えば、温度検出対象デバイスの温度推定に図１３を用いて後述する熱伝導モデル（熱回路）を用いる場合、複数のノードの電位が熱回路シミュレーション処理の入力となるため、１つのノードの電位が入力となる場合に比べて、温度検出対象デバイスに対応するノードの電位（温度推定値）の推定精度を高くできる。或いは、温度検出対象デバイスの温度推定に図１８を用いて後述するニューラルネットワークを用いる場合、入力数を増やすことができるため、推定精度を高くできる。
また本実施形態の手法は、温度センサー２６と、温度センサー２６からの温度検出電圧のＡ／Ｄ変換を行い、温度検出データＴＤを出力するＡ／Ｄ変換回路２７と、温度センサー２６の温度検出対象である温度検出対象デバイスに電気的に接続するための接続端子と、温度検出データＴＤと、温度検出データの時間変化量とに基づくニューラルネットワーク演算処理により、温度検出対象デバイスの温度を推定する温度推定処理、もしくは前記温度検出対象デバイスの温度特性を補正する温度補償処理を行うデジタル信号処理回路２３と、を含む集積回路装置２０に適用できる。
温度検出データＴＤの時間変化量とは、温度検出データＴＤの所定時間当たりの変化量を表す。例えば、温度検出データＴＤの時間変化量とは、処理対象タイミングに対応する温度検出データと、それよりも前のタイミング（狭義には１つ前のタイミング）で取得された温度検出データの差分情報である。
このように、ニューラルネットワーク演算の入力に温度検出データＴＤの時間変化量を用いることで、温度検出データＴＤの値自体が同じであっても、それが上昇時なのか下降時なのかを区別することが可能になる。また、時間変化量の大きさは温度変化の急激さを表すため、急激な温度変化と緩やかな温度変化を区別することも可能である。即ち、時間変化量を用いることでも、熱伝導を考慮したニューラルネットワーク演算が可能になるため、温度検出対象デバイスの温度推定処理、もしくは温度特性を補正する温度補償処理を高い精度で行うことが可能になる。
なお、温度検出対象デバイスの温度推定をニューラルネットワークを用いて行う場合、上記２つの手法を組み合わせてもよい。即ち、集積回路装置２０は、第１〜第Ｎ（Ｎは２以上の整数）の温度センサー２６と、第１〜第Ｎの温度センサー２６からの第１〜第Ｎの温度検出電圧のＡ／Ｄ変換を行い、第１〜第Ｎの温度検出データＴＤ１〜ＴＤＮを出力するＡ／Ｄ変換回路２７と、第１〜第Ｎの温度センサーの温度検出対象デバイスに電気的に接続される接続端子と、デジタル信号処理回路２３を含む。そしてデジタル信号処理回路２３は、第１〜第Ｎの温度検出データＴＤ１〜ＴＤＮと、第ｉ（ｉは１≦ｉ≦Ｎを満たす整数）の温度検出データＴＤｉの時間変化量に基づくニューラルネットワーク演算処理により、温度検出対象デバイスの温度を推定する。ただし、複数の温度センサー２６を用いる構成、及び時間変化量を用いる構成のいずれか一方を省略してもよい。
２．構成例
図５、図６に本実施形態の集積回路装置２０を含む振動デバイス２（発振器、物理量測定装置）の構成例を示す。図５は、本実施形態の振動デバイス２を示す平面図であり、図６は断面図（側面図）である。振動デバイス２は、振動子１０と、振動子１０を駆動する駆動回路３０を有する集積回路装置２０（ＩＣ）を含む。また振動デバイス２は、振動子１０、集積回路装置２０が実装されるパッケージ３を更に含むことができる。振動子１０は、集積回路装置２０の能動面ＡＦ側（回路素子面側）に設けられている。能動面ＡＦは、集積回路装置２０のトランジスター等の能動素子（回路素子）が形成される面である。図５、図６では、集積回路装置２０から振動子１０へと向かう方向をＤＲ１（第１の方向）としている。方向ＤＲ１は集積回路装置２０の半導体基板に直交する方向である。また方向ＤＲ１に直交する方向を、方向ＤＲ２、ＤＲ３（第２、第３の方向）としている。方向ＤＲ２は例えば集積回路装置２０の長辺方向に沿った方向であり、方向ＤＲ３は短辺方向に沿った方向である。なお振動デバイス２は図５、図６の構成には限定されず、その一部の構成要素を省略したり、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。
振動子１０（resonator）は、電気的な信号により機械的な振動を発生する素子（振動素子）である。振動子１０は、例えば水晶振動片などの振動片（圧電振動片）により実現できる。例えばカット角がＡＴカットやＳＣカットなどの厚みすべり振動する水晶振動片などにより実現できる。例えば振動子１０は、恒温槽を備えない温度補償型発振器（ＴＣＸＯ）に内蔵されている振動子である。或いは振動子１０は、恒温槽を備える恒温槽型発振器（ＯＣＸＯ）に内蔵されている振動子などであってもよい。なお本実施形態の振動子１０は、例えば厚みすべり振動型以外の振動片や、水晶以外の材料で形成された圧電振動片などの種々の振動片により実現できる。例えば振動子１０として、ＳＡＷ（Surface Acoustic Wave）共振子や、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。
振動子１０は、振動片１１（振動基板）と電極１２、１３を有する。振動片１１は圧電材料で構成されており、例えば水晶で構成されている。振動片１１の集積回路装置２０とは反対方向側の面を第１の面とし、集積回路装置２０側の面を第２の面とした場合に、電極１２は振動片１１の第１の面に形成され、電極１３は第２の面に形成される。また振動子１０は、不図示の端子を有しており、この端子を介して集積回路装置２０の端子に電気的に接続される。
集積回路装置２０は、能動面ＡＦの平面視において矩形であり、半導体基板を有し、半導体基板の能動面ＡＦに、トランジスター等の能動素子が形成される。また能動面ＡＦには抵抗、キャパシター等の受動素子が形成されてもよい。なお、ここでいう矩形とは必ずしも完全なものではなく、一部に凸形状や凹形状を含んでいたり、辺が曲線を含むものも許容される。
集積回路装置２０は、振動子１０を駆動する駆動回路３０を有する。また集積回路装置２０は、振動子１０の電極１２（第１の電極）に電気的に接続され、駆動回路３０から振動子１０への出力信号が出力される端子Ｔ１（第１の端子）と、振動子１０の電極１３（第２の電極）に電気的に接続され、振動子１０から駆動回路３０への入力信号が入力される端子Ｔ２（第２の端子）を有する。また集積回路装置２０は、振動子１０の電極１２、１３（第１、第２の電極）に電気的に非接続の端子Ｔ３（第３の端子）を更に有する。また集積回路装置２０は、端子ＴＳ１、ＴＳ２を有してもよい。なお、図５では、ＴＳ１及びＴＳ２がそれぞれ３つの端子を有する例を示したが、具体的な数については種々の変形実施が可能である。ＴＳ１又はＴＳ２は、高電位側の電源ＶＤＤが供給される端子を含む。またＴＳ１又はＴＳ２は、低電位側の電源ＶＳＳ（例えばＧＮＤ）が供給される端子を含む。即ち、端子ＴＳ１、ＴＳ２は電源供給用の電源端子を含み、集積回路装置２０は、これらの電源ＶＤＤ、ＶＳＳが供給されて動作する。また、端子ＴＳ１、ＴＳ２は、種々の信号が出力されたり或いは入力される信号端子を含む。これらの端子Ｔ１〜Ｔ３、ＴＳ１、ＴＳ２は、例えば集積回路装置２０のパッドと呼ばれるものである。なお電気的に接続とは、配線等を介して電気信号が伝達されて届くような接続であり、電気的に非接続とは、電気信号の伝達が遮断されて届かないことである。
例えば集積回路装置２０は、駆動回路３０の出力信号（駆動信号）により振動子１０を駆動する。駆動回路３０は、例えば反転増幅回路（インバーター回路）により実現され、駆動回路３０の出力信号ＯＵＴが、端子Ｔ１を介して振動子１０（電極１２）に出力される。また振動子１０（電極１３）からの入力信号ＩＮ（フィードバック信号）が端子Ｔ２を介して駆動回路３０に入力される。これにより振動子１０を発振させて、所定の発振周波数の発振信号（クロック信号）を生成できる。
図６に示すように振動デバイス２は、セラミック等により形成されるパッケージ３を有する。パッケージ３は、その内側に収容空間Ｓを有しており、この収容空間Ｓに振動子１０、集積回路装置２０が収容される。収容空間Ｓは気密封止されており、減圧状態（望ましくは真空に近い状態）になっている。このパッケージ３により、振動子１０、集積回路装置２０を衝撃、埃、熱、湿気等から好適に保護することができる。パッケージ３はベース４とリッド５を有する。具体的にはパッケージ３は、振動子１０、集積回路装置２０を支持するベース４と、ベース４との間に収容空間Ｓを形成するようにベース４の上面に接合されたリッド５とにより構成されている。
図６の断面図に示すように、ベース４は、その内側に、上面に開口する第１凹部と、第１凹部の底面に開口する第２凹部を有する。第１凹部の底面には段差部６、７が設けられており、段差部６、７には振動デバイス２の内部端子ＴＩ１、ＴＩ２が形成されている。内部端子ＴＩ１、ＴＩ２は、パッケージ３の内部配線（不図示）を介して、振動デバイス２の外部端子ＴＥ１、ＴＥ２に電気的に接続される。外部端子ＴＥ１、ＴＥ２は、パッケージ３の外側底面に形成されている。外部端子ＴＥ１、ＴＥ２は、外部配線（回路基板の配線等）を介して外部デバイスに接続される。例えば集積回路装置２０には端子ＴＳ１、ＴＳ２が設けられており、信号端子ＴＳ１、ＴＳ２には導電性バンプＢＳ１、ＢＳ２が設けられている。そして図６に示すように、信号端子ＴＳ１、ＴＳ２の導電性バンプＢＳ１、ＢＳ２は、振動デバイス２の内部端子ＴＩ１、ＴＩ２に接触して接続される。これにより、集積回路装置２０の信号端子ＴＳ１、ＴＳ２と、振動デバイス２の外部端子ＴＥ１、ＴＥ２とが電気的に接続されるようになる。
図５は集積回路装置２０の能動面ＡＦの平面視での平面図であり、例えば方向ＤＲ１の逆方向から見た図である。この能動面ＡＦの平面視において、集積回路装置２０の端子Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３は振動子１０に重なるように配置されている。図６の断面図（方向ＤＲ３から見た図）に示すように、振動子１０と集積回路装置２０は、その厚さ方向に並ぶように積層して取り付けられている。このように振動子１０と集積回路装置２０を積層して取り付けたユニットを振動子ユニット９（積層体）と呼ぶこととする。
図６に示すように集積回路装置２０の端子Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３には、導電性バンプＢＵ１、ＢＵ２、ＢＵ３（接続バンプ）が設けられている。導電性バンプＢＵ１、ＢＵ２、ＢＵ３は、端子Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３上に形成された突起状の接続電極である。導電性バンプＢＵ１、ＢＵ２、ＢＵ３は例えば金属で形成された金属バンプ（金バンプ、銀バンプ又は銅バンプ等）である。なお導電性バンプとして、樹脂により形成されたバンプのコアを金属でメッキすることで構成される樹脂コアバンプを用いる変形実施も可能である。
そして端子Ｔ１は、導電性バンプＢ１を介して振動子１０の電極１２に電気的に接続される。具体的には図５、図６に示すように、振動子１０には、電極１２に接続される配線１６と、配線１６に接続される不図示の第１の接続用端子とが設けられている。そして端子Ｔ１の導電性バンプＢ１がこの第１の接続用端子に接続されることで、端子Ｔ１と電極１２とが、導電性バンプＢ１、第１の接続用端子及び配線１６を介して電気的に接続されるようになる。また端子Ｔ２は、導電性バンプＢ２を介して振動子１０の電極１３に電気的に接続される。具体的には、振動子１０には、電極１３に接続される配線１７と、配線１７に接続される不図示の第２の接続用端子とが設けられている。図１では電極１３及び配線１７は点線で示されている。そして端子Ｔ２の導電性バンプＢ２がこの第２の接続用端子に接続されることで、端子Ｔ２と電極１３とが、導電性バンプＢ２、第２の接続用端子及び配線１７を介して電気的に接続されるようになる。なお以上では、端子Ｔ１と電極１２が電気的に接続され、端子Ｔ２と電極１３が電気的に接続される場合について説明したが、本実施形態はこれに限定されず、端子Ｔ１と電極１３が電気的に接続され、端子Ｔ２と電極１２が電気的に接続されてもよい。例えば電極１３が第１の電極となり、電極１３が第２の電極となってもよい。
一方、集積回路装置２０の端子Ｔ３は、振動子１０の電極１２、１３とは電気的に非接続のダミーの端子である。例えば端子Ｔ３には導電性バンプＢＵ３が形成されており、この導電性バンプＢＵ３は、振動子１０に接触しているが、振動子１０の電極１２、１３には電気的に接続されていない。例えば集積回路装置２０の端子Ｔ１、Ｔ２は、振動子１０の第１、第２の接続用端子に接続されているが、端子Ｔ３は、これらの第１、第２の接続用端子には接続されていない。
そして振動子１０は、端子Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３に設けられた導電性バンプＢＵ１、ＢＵ２、ＢＵ３を用いて集積回路装置２０の能動面ＡＦ側に支持される。例えば導電性バンプＢＵ１、ＢＵ２、ＢＵ３（及び端子Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３）が支持部材となって、集積回路装置２０により振動子１０が支持（三点支持）される。
図７は、振動デバイス２の他の説明図であり、図８はパッケージ３に実装された状態での振動デバイス２を示す断面図である。図７に示す実施形態の振動デバイス２では、振動子１０と集積回路装置２０との間に中継基板１００が設けられる。例えば振動子１０、中継基板１００、集積回路装置２０は厚さ方向に並ぶように積層して取り付けられている。このように振動子１０と中継基板１００と集積回路装置２０を積層して取り付けたユニットが、振動子ユニット９（積層体）となる。中継基板１００には、集積回路装置２０の端子Ｔ１と振動子１０の電極１２とを電気的に接続するための配線１１１や、集積回路装置２０の端子Ｔ２と振動子１０の電極１３とを電気的に接続するための配線１１５が形成される。これらの配線１１１、１１５は、中継基板１００の振動子１０側の面に設けられた導電性バンプＢＴ１、ＢＴ２を介して、振動子１０の端子に電気的に接続される。そして、振動子１０の端子は、電極１２、１３に接続される。これにより集積回路装置２０の駆動用の端子Ｔ１、Ｔ２が、振動子１０の電極１２、１３に電気的に接続されるようになる。そして端子Ｔ１、Ｔ２の間に駆動電圧が印加されることで、振動子１０が発振動作を行うようになる。このように中継基板１００は、振動子１０と集積回路装置２０との間の電気的な接続を中継する基板である。
この中継基板１００は、集積回路装置２０やパッケージ３の変形により生じる応力を振動子１０に伝わりにくくする機能を有している。中継基板１００は例えば水晶基板により実現できる。例えば水晶基板をエッチング（例えばウェットエッチング）によりパターニングすることで、中継基板１００を形成する。なお中継基板１００を、水晶基板以外の圧電基板や、シリコン基板、樹脂基板、金属基板又はセラミック基板等により実現してもよい。振動子１０と集積回路装置２０の間に中継基板１００を介在させることで、例えば集積回路装置２０やパッケージ３の熱撓み等による変形（応力）が振動子１０に伝わり難くなり、振動子１０の振動特性の低下を抑制することが可能になる。
また図７、図８の振動デバイス２では、集積回路装置２０が、振動子１０の電極１２、１３（第１、第２の電極）に電気的に非接続の端子Ｔ３、Ｔ４（第３、第４の端子）を含む。そして振動子１０は、端子Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４に設けられた導電性バンプＢＵ１、ＢＵ２、ＢＵ３、ＢＵ４を用いて集積回路装置２０の能動面ＡＦ側に支持される。具体的には振動子１０は、集積回路装置２０の端子Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４の導電性バンプＢＵ１、ＢＵ２、ＢＵ３、ＢＵ４により支持される中継基板１００を介して、集積回路装置２０の能動面ＡＦ側に支持される。図５〜図８に示したように、振動子１０又は中継基板１００を支持するための端子は、３つであってもよいし、４つであってもよい。或いは５つ以上の端子を用いて振動子１０又は中継基板１００を支持するようにしてもよい。
図９に、集積回路装置２０の構成例を示す。なお、図９では振動デバイス２が発振器である例を示すが、図２３等を用いて後述するように、振動デバイス２は物理量測定装置であってもよい。
集積回路装置２０は、出力回路２２、デジタル信号処理回路２３、記憶部２４（メモリー）、温度センサー２６、Ａ／Ｄ変換回路２７、発振信号生成回路４０を含む。また集積回路装置２０は、上述した端子Ｔ１，Ｔ２を含む。なお集積回路装置２０は図９の構成には限定されず、その一部の構成要素を省略したり、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。
温度センサー２６（第１〜第Ｎの温度センサー２６−１〜２６−Ｎ）は、環境（例えば集積回路装置２０や振動子１０）の温度に応じて変化する温度依存電圧を、温度検出電圧として出力する。例えば温度センサー２６は、温度依存性を有する回路素子を利用して温度依存電圧を生成し、温度に非依存の電圧（例えばバンドギャップリファレンス電圧）を基準として温度依存電圧を出力する。例えば、ＰＮ接合の順方向電圧を温度依存電圧として出力する。
Ａ／Ｄ変換回路２７は、温度センサー２６からの温度検出電圧のＡ／Ｄ変換を行い、その結果を温度検出データＴＤとして出力する。Ａ／Ｄ変換方式としては、例えば逐次比較型、フラッシュ型、パイプライン型又は二重積分型等を採用できる。
デジタル信号処理回路２３は種々の信号処理を行う。例えばデジタル信号処理回路２３（温度補償部）は、温度検出データＴＤに基づいて、振動子１０の発振周波数の温度特性を補償する温度補償処理を行い、発振周波数を制御するための周波数制御データＤＤＳを出力する。温度補償処理の詳細については後述する。
デジタル信号処理回路２３は、温度補償処理を含む種々の信号処理を時分割に実行するＤＳＰ（Digital Signal Processor）により実現できる。或いはデジタル信号処理回路２３は、ゲートアレイ等の自動配置配線によるＡＳＩＣ回路により実現してもよいし、プロセッサー（例えばＣＰＵ、ＭＰＵ等）とプロセッサー上で動作するプログラムにより実現してもよい。またデジタル信号処理回路２３は温度補償以外の補正処理（例えばエージング補正）を行ってもよい。またデジタル信号処理回路２３は、恒温槽型発振器（ＯＣＸＯ）における恒温槽のヒーター制御（オーブン制御）などを行ってもよい。
記憶部２４は、温度補償処理用のデータを含む種々のデータを記憶する。記憶部２４は、ＲＡＭ（ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ）などの半導体メモリーにより実現してもよいし、不揮発性メモリーにより実現してもよい。
発振信号生成回路４０は、Ｄ／Ａ変換回路２５、発振回路２１を含む。Ｄ／Ａ変換回路２５は、周波数制御データＤＤＳをＤ／Ａ変換し、周波数制御データＤＤＳに対応する制御電圧を発振回路２１に出力する。発振回路２１は、駆動回路３０を有し、駆動回路３０により振動子１０を駆動して振動子１０を発振させる回路である。なお、駆動回路３０の出力ノード、入力ノードの少なくとも一方の接続ノードに対して可変容量回路を設けることが望ましい。可変容量回路は、例えば、Ｄ／Ａ変換回路２５からの制御電圧に基づき容量値が変化するバラクターである。
ただし、発振信号生成回路４０は、他の構成を用いてもよい。図１０は、集積回路装置２０（発振信号生成回路４０）の他の構成例である。図１０の集積回路装置２０の発振信号生成回路４０は、可変容量回路２９と発振回路２１を有する。この発振信号生成回路４０にはＤ／Ａ変換回路２５は設けられていない。図１０の発振信号生成回路４０により生成される発振信号の発振周波数は、デジタル信号処理回路２３からの周波数制御データＤＤＳに基づいて、直接に制御される。即ちＤ／Ａ変換回路２５を介さずに発振信号の発振周波数が制御される。
可変容量回路２９は、デジタル信号処理回路２３からの周波数制御データＤＤＳに基づいて、その容量値が制御される。例えば可変容量回路２９は、複数のキャパシター（キャパシターアレイ）と、周波数制御データＤＤＳに基づき各スイッチ素子のオン、オフが制御される複数のスイッチ素子（スイッチアレイ）を有する。これらの複数のスイッチ素子の各スイッチ素子は、複数のキャパシターの各キャパシターに電気的に接続される。そして、これらの複数のスイッチ素子がオン又はオフされることで、複数のキャパシターのうち、振動子１０の一端に、その一端が接続されるキャパシターの個数が変化する。これにより、可変容量回路２９の容量値が制御されて、振動子１０の一端の容量値が変化する。従って、周波数制御データＤＤＳにより、可変容量回路２９の容量値が直接に制御されて、発振信号の発振周波数を制御できるようになる。
出力回路２２（バッファー回路）は、発振信号生成回路４０（発振回路２１）で生成された発振信号のバッファリングを行って、バッファリング後の信号を出力する。即ち、外部の負荷を十分に駆動できるようにするためのバッファリングを行う。バッファリング後の信号は、例えばクリップドサイン波信号である。但し当該信号は矩形波信号であってもよい。或いは出力回路２２は、クリップドサイン波信号と矩形波信号の両方の出力が可能な回路であってもよい。
次に、集積回路装置２０での温度センサー２６の配置について説明する。上述したように、本実施形態の集積回路装置２０（デジタル信号処理回路２３）では、温度検出対象デバイス（振動子１０）の温度を推定する。温度検出データに基づく温度推定の精度を高くするため、集積回路装置２０と振動子１０との間の熱伝導経路の近傍に、温度センサー２６が設けられる。これにより、当該温度センサー２６からの温度検出データは、集積回路装置２０と振動子１０との間の熱伝導を反映した情報となるため、温度推定の精度向上が期待できる。
図１１は、温度センサー２６の配置を説明する図である。例えば、集積回路装置２０は、温度検出対象デバイスに電気的に接続される接続端子を含む。発振器の例であれば、接続端子とは、駆動回路３０の入力ノード及び出力ノードの一方に接続される第１の発振用端子と、駆動回路３０の入力ノード及び出力ノードの他方に接続される第２の発振用端子である。ここでの第１の発振用端子とは、上述した端子Ｔ１に対応し、第２の発振用端子は端子Ｔ２に対応する。
また集積回路装置２０は、電源電圧が供給される電源端子と、信号が出力される出力端子と、を含む。発振器の例であれば、出力端子から出力される信号とは、発振信号である。また、電源端子及び出力端子は、端子ＴＳ１又はＴＳ２に含まれる端子である。
そして集積回路装置２０が有する温度センサー２６−１は、図１１に示したように、ＴＳ１，ＴＳ２のいずれの端子よりもＴ１に近い位置に配置される。即ち、温度センサー２６−１と第１の発振用端子Ｔ１との距離Ｄ１１は、温度センサー２６−１とＴＳ１との距離Ｄ１２、及び温度センサー２６−１とＴＳ２との距離Ｄ１３との距離より小さい。また温度センサー２６−２は、ＴＳ１，ＴＳ２のいずれの端子よりもＴ２に近い位置に配置される。即ち、温度センサー２６−２と第２の発振用端子Ｔ２との距離Ｄ２１は、温度センサー２６−２とＴＳ１との距離Ｄ２２、及び温度センサー２６−２とＴＳ２との距離Ｄ２３との距離より小さい。即ち、温度センサー２６−１、２６−２の少なくとも一方を第１の温度センサーとした場合、第１の温度センサーと第１の発振用端子との距離は、第１の温度センサーと電源端子との距離、及び第１の温度センサーと出力端子との距離の少なくとも一方により小さい。ここで、第１の温度センサーと第１の発振用端子との距離、第１の温度センサーと電源端子との距離、及び第１の温度センサーと出力端子との距離とはそれぞれ、第１の温度センサーと第１の発振用端子の間の最短距離、第１の温度センサーと電源端子との最短距離、及び第１の温度センサーと出力端子との最短距離をいう。図１１では、温度センサー２６−１と第１の発振用端子との距離が、出力端子との距離と電源端子からの距離のいずれよりも小さい例を示している。同様に図１２では、温度センサー２６−２と第２の発振用端子との距離が、出力端子との距離と電源端子との距離のいずれよりも小さい例を示している。
図５〜図８に示したように、Ｔ１，Ｔ２（ＢＵ１，ＢＵ２）は、振動子１０又は中継基板１００を支持する部材であって、集積回路装置２０と振動子１０の熱伝導経路となる。よって、他の端子（ＴＳ１，ＴＳ２）に比べて相対的にＴ１に近い位置、或いはＴ２に近い位置に温度センサー２６（２６−１，２６−２）を設けることで、高精度の温度推定を実現できる。特に、Ｔ１及びＴ２は、振動子１０の駆動に必須の端子であるため、熱伝導経路となる蓋然性が非常に高く、Ｔ１，Ｔ２の近傍に温度センサー２６を設けることは重要である。なお、本実施形態では温度センサー２６−１と第１の発振用端子との距離が、出力端子との距離と電源端子との距離のいずれよりも小さい構成であるが、一方より小さい構成であれば、温度補償処理の精度を向上することができる。温度センサー２６−２についても同様である。
また、集積回路装置２０は、支持用端子を含む。ここでの支持用端子とは、温度検出対象デバイスと集積回路装置２０とを電気的に接続する配線が形成される中継基板１００を支持するための電極が形成される端子である。この場合、支持用端子とは、図７における端子Ｔ３，Ｔ４に対応する。また、支持用端子とは温度検出対象デバイスを支持するための電極が形成される端子である。この場合、支持用端子とは、図５において振動子１０を支持するための端子Ｔ３に対応する。
温度センサー２６−３は、図１１に示したように、ＴＳ１，ＴＳ２のいずれの端子よりもＴ３に近い位置に配置される。即ち、温度センサー２６−３と支持端子Ｔ３との距離Ｄ３１は、温度センサー２６−３とＴＳ１との距離Ｄ３２、及び温度センサー２６−３とＴＳ２との距離Ｄ３３との距離より小さい。また温度センサー２６−４は、ＴＳ１，ＴＳ２のいずれの端子よりもＴ４に近い位置に配置される。即ち、温度センサー２６−４と支持端子Ｔ３との距離Ｄ４１は、温度センサー２６−４とＴＳ１との距離Ｄ４２、及び温度センサー２６−４とＴＳ２との距離Ｄ４３との距離より小さい。即ち温度センサー２６−３、２６−４の少なくとも一方を第２の温度センサーとした場合、第２の温度センサーと支持用端子との距離は、第２の温度センサーと電源端子との距離、及び第２の温度センサーと出力端子との距離の少なくとも一方より小さい。ここで、第２の温度センサーと支持用端子との距離、第２の温度センサーと電源端子との距離、及び第２の温度センサーと出力端子との距離とはそれぞれ、第２の温度センサーと支持用端子の間の最短距離、第２の温度センサーと電源端子との最短距離、及び第２の温度センサーと出力端子との最短距離をいう。
端子Ｔ３、Ｔ４は、電気的な接続には用いられない端子であるが、振動子１０又は中継基板１００を支持するものである。よって、Ｔ３、Ｔ４も熱伝導経路となるため、その近傍に温度センサー２６を設けるとよい。なお、本実施形態では温度センサー２６−３と支持用端子との距離が、出力端子との距離と電源端子との距離のいずれよりも小さい構成であるが、一方より小さい構成であれば、温度補償処理の精度を向上することができる。温度センサー２６−４についても同様である。
３．温度推定
次に温度検出対象デバイス（振動子１０）の温度を推定する処理について詳細に説明する。
３．１ 熱伝導モデル
デジタル信号処理回路２３は、第１〜第Ｎの温度検出データＴＤ１〜ＴＤＮに基づいて、熱伝導モデルの熱抵抗情報と熱容量情報に基づく熱回路シミュレーション処理を行い、温度検出対象デバイスの温度を推定する。熱抵抗情報とは、熱伝導モデル（熱回路）における抵抗の位置、及び抵抗値を特定する情報である。熱容量情報とは、熱伝導モデル（熱回路）における容量の位置、及び容量値を特定する情報である。
図１２は、振動デバイス２（発振器）の熱伝導経路を説明する図である。図７、図８を用いて上述したように、集積回路装置２０は、端子ＴＳ１，ＴＳ２（ＢＳ１，ＢＳ２）を用いてパッケージ３に支持される。また、集積回路装置２０は、端子Ｔ１〜Ｔ４（ＢＵ１〜ＢＵ４）により中継基板１００を支持し、中継基板１００はＢＴ１，ＢＴ２において振動子１０を支持する。
図１２のＢ１〜Ｂ１０が熱伝導経路、Ｂ１１〜Ｂ１５が熱放射（輻射）経路である。図１２に示したように、パッケージ３、集積回路装置２０、中継基板１００、振動子１０の間では、それぞれ接続に用いられる端子が主な熱伝導経路となる。図１１を用いて上述したように、端子Ｔ１〜Ｔ４の近傍に温度センサー２６（２６−１〜２６−４）が設けられる。また、図１１に不図示の他の温度センサー２６を追加してもよく、図１２では、パッケージ３と集積回路装置２０の間の熱伝導経路の近傍に温度センサー２６（２６−５、２６−６）が設けられる例を示している。
図１３は、図１２に対応する熱伝導モデル（熱回路）の例である。熱伝導は、熱抵抗及び熱容量を含む熱回路としてモデル化可能であることが知られている。図１３のＣ１〜Ｃ６は、それぞれ温度センサー２６−１〜２６−６に対応するノードであり、各温度センサー２６の温度検出データＴＤが、当該ノードの電位に相当する。また、Ｃ７及びＣ８が振動子１０上のノードであり、Ｃ７又はＣ８の電位が、振動子１０の温度（温度推定値）に対応する。
物質に応じて単位熱容量及び単位熱抵抗が決まっているため、発振器の具体的な構造（各部材の材質、長さ、断面積等）に基づいて、図１３の回路の各熱抵抗（ＲＴ１〜ＲＴ２８）の抵抗値、及び各熱容量（ＣＴ１〜ＣＴ８）の容量値が決定される。図１３の例であれば、ＲＴ１〜ＲＴ８は、集積回路装置２０の特性により、抵抗値が決定される熱抵抗である。またＲＴ９〜ＲＴ１２は、集積回路装置２０と中継基板１００との接続部分の特性により、抵抗値が決定される熱抵抗である。他の熱抵抗についても同様であり、ＲＴ１３〜ＲＴ１８は中継基板１００に対応し、ＲＴ１９及びＲＴ２０は中継基板１００と振動子１０の接続部分に対応し、ＲＴ２１は振動子１０に対応する熱抵抗である。ＲＴ２２〜ＲＴ２５は集積回路装置２０とパッケージ３の接続部分或いは熱輻射に対応し、ＲＴ２６及びＲＴ２７はパッケージ３と外部との間に対応し、ＲＴ２８はパッケージ３に対応する熱抵抗である。また、ＣＴ１及びＣＴ２は集積回路装置２０に対応する熱容量であり、ＣＴ３及びＣＴ４は中継基板１００に対応する熱容量であり、ＣＴ５及びＣＴ６は振動子１０に対応する熱容量であり、ＣＴ７及びＣＴ８は、パッケージ３に対応する熱容量である。
温度検出データＴＤ（ＴＤ１〜ＴＤ６）に基づいて、Ｃ１〜Ｃ６の各ノードの電位を決定し、回路シミュレーション処理（熱回路シミュレーション処理）を行うことで、Ｃ７又はＣ８の電位、即ち温度推定値を求めることが可能である。
ただし、複雑な熱伝導モデル（熱回路）を用いた場合、回路シミュレーション処理の処理負荷が大きい。デジタル信号処理回路２３（ＤＳＰ）の性能によっては、集積回路装置２０（発振器）の動作中に、デジタル信号処理回路２３において回路シミュレーション処理を実行することが難しい場合も考えられる。よって本実施形態のデジタル信号処理回路２３は、相対的にシンプルな熱伝導モデルを用いて、温度推定値を求めてもよい。
図１４は、振動デバイス２（発振器）の熱伝導経路を説明する図である。図１４では、集積回路装置２０上の温度センサーを２６−１と２６−３の２つに限定し、熱伝導経路もＤ１〜Ｄ６（図１２のＢ１〜Ｂ６に相当）に限定している。
図１５は、図１４に対応する熱伝導モデル（熱回路）の例である。図１５において、所与の熱源（電流源）に接続される２つのノードＥ１，Ｅ２の電位が、それぞれ温度センサー２６−１，２６−３の温度に対応する。Ｅ３が振動子１０上のノードであり、Ｅ３の電位が振動子１０の温度（温度推定値）に対応する。ＲＴ２９及びＲＴ３０は、集積回路装置２０と中継基板１００との接続部分の特性により、抵抗値が決定される熱抵抗である。ＲＴ３１は中継基板１００に対応する熱抵抗であり、ＲＴ３２及びＲＴ３３は中継基板１００と振動子１０の接続部分に対応する熱抵抗である。ＣＴ９及びＣＴ１０は中継基板１００に対応する熱容量であり、ＣＴ１１は振動子１０に対応する熱容量である。
図１５に示した熱回路は、大きく３つのＬＰＦと加算回路で構成されるモデルに近似できる。図１６は、図１５を近似した場合の構成例であり、熱伝導モデルは、第１〜第３のローパスフィルター（ＬＰＦ１〜ＬＰＦ３）と、加算回路ＡＤＤを含む。ＬＰＦ１には温度センサー２６−１に基づく温度検出データ（ＴＤ１）が入力され、ＬＰＦ２には温度センサー２６−３に基づく温度検出データ（ＴＤ２）が入力される。加算回路ＡＤＤは、ＬＰＦ１の出力とＬＰＦ２の出力を加算する。ＬＰＦ３には、加算回路ＡＤＤの出力（加算結果）が入力され、ＬＰＦ３の出力が、Ｅ１の電位に相当する信号、即ち温度推定値となる。
図１６に示した構成では、フィルター処理（ローパスフィルター処理）と加算処理という容易な演算により、温度検出データから温度推定値を演算でき、デジタル信号処理回路２３での実行が容易である。
図１７は、本実施形態に係る集積回路装置２０（デジタル信号処理回路２３）で実行される温度推定処理を説明するフローチャートである。この処理が開始されると、デジタル信号処理回路２３は、第１〜第Ｎの温度センサー２６から、第１〜第Ｎの温度検出データＴＤ１〜ＴＤＮを取得し（Ｓ１０１）、ノイズ低減用のフィルター処理を行う（Ｓ１０２）。なお、フィルター処理を省略したり、他のノイズ低減処理を行う等の変形実施が可能である。
次にデジタル信号処理回路２３は、熱伝導モデル（熱回路）と、第１〜第Ｎの温度検出データＴＤ１〜ＴＤＮに基づいて、熱回路シミュレーション処理を行って、温度推定値を演算する（Ｓ１０３）。
なお、求められた温度推定値は種々の処理に利用可能である。振動デバイス２が発振器である場合、温度推定値に基づいて、温度変化に伴う発振周波数の変動を抑制する温度補償処理が行われる。ここでの温度補償処理は、多項式近似により行われてもよいし、温度推定値を入力とするニューラルネットワーク演算により行われてもよい。
例えば、検査工程における温度スイープにより実測された温度検出データと、図１３の熱伝導モデルに基づいて、温度スイープに対応する温度推定値の時間変化を求める。さらに検査工程において、発振信号の周波数の時間変化を実測し、実測されたデータに基づいて、所望の周波数の発振信号を出力するための周波数制御データＤＤＳを求める。これにより、温度推定値と周波数制御データＤＤＳの関係を求めることができるため、当該関係を近似する多項式の係数を最小二乗法等により求め、記憶部２４に記憶する。デジタル信号処理回路２３は、第１〜第Ｎの温度検出データＴＤ１〜ＴＤＮに基づく回路シミュレーション処理により温度推定値を求め（上述した図１７）、当該温度推定値を入力（変数）とする多項式近似により、周波数制御データＤＤＳを演算する。
ニューラルネットワーク演算により温度補償処理を行う場合、検査工程での実測データに基づいて、温度推定値と周波数制御データＤＤＳの関係を求める点は同様である。学習処理では、温度推定値に対する周波数制御データＤＤＳを教師データとして、後述する誤差逆伝播法等を用いて重み及びバイアスを決定し、決定された重み及びバイアスを記憶部２４に記憶する。デジタル信号処理回路２３は、第１〜第Ｎの温度検出データＴＤ１〜ＴＤＮに基づく回路シミュレーション処理により温度推定値を求め、当該温度推定値を入力とするニューラルネットワーク演算により、周波数制御データＤＤＳを演算する。なお、温度推定値単体だけでなく、温度推定値の累乗を入力に含めることで、ニューラルネットワーク演算の精度向上を図ってもよい。
また、多項式近似とニューラルネットワーク演算を組み合わせてもよい。具体的には、多項式近似により概略的な温度補償処理を行い、多項式近似で補償しきれない誤差を、ニューラルネットワーク演算で補償する。このようにすれば、相対的に少ないニューロン数のニューラルネットワークでも、高い精度の温度補償処理が可能になるため、記憶部２４が記憶するデータ量を削減できる。
３．２ ニューラルネットワーク演算
上述したように、回路シミュレーション処理は処理負荷が大きいため、集積回路装置２０のデジタル信号処理回路２３（ＤＳＰ）での実行が難しい場合がある。特に、図１３に示した比較的複雑な熱伝導モデルを用いた場合、回路シミュレーション処理の負荷が大きく、ＤＳＰでの実現が難しくなる。よって、熱伝導モデルを用いたニューラルネットワークの学習処理を、あらかじめ他の情報処理装置（ＰＣ等）で実行しておき、集積回路装置２０のデジタル信号処理回路２３は、学習後のパラメーターを用いたニューラルネットワーク演算を行って温度推定値、もしくは周波数制御データＤＤＳを直接求めてもよい。
３．２．１ ニューラルネットワーク演算の概要
図１８は、ニューラルネットワークの基本的な構造例である。ニューラルネットワークは、脳機能を計算機上でシミュレーションする数学モデルである。図１８の１つの円（ノード）をニューロンと呼ぶ。図１８の例では、ニューラルネットワークは、入力層（Ｉ）と、２つの隠れ層（Ｈ１，Ｈ２）と、出力層（Ｏ）を有し、入力層のニューロン数が３、隠れ層のニューロン数がそれぞれ４、出力層のニューロン数が１である。ただし、隠れ層（中間層）の層数や、各層に含まれるニューロンの数は種々の変形実施が可能である。入力層に含まれるニューロンは、それぞれ第１隠れ層（Ｈ１）のニューロンと結合される。第１隠れ層に含まれるニューロンはそれぞれ第２隠れ層（Ｈ２）のニューロンと結合され、第２隠れ層に含まれるニューロンはそれぞれ出力層のニューロンと結合される。
入力層は、それぞれ入力値を出力するニューロンである。図１８の例では、ニューラルネットワークはｘ１，ｘ２，ｘ３を入力として受け付け、入力層の各ニューロンは、それぞれｘ１，ｘ２，ｘ３を出力する。なお、入力値に対して何らかの前処理を行い、入力層の各ニューロンは、前処理後の値を出力してもよい。
隠れ層（中間層）以降の各ニューロンでは、脳の中で電気信号として情報が伝達される様子を模した演算が行われる。脳では、シナプスの結合強度に応じて情報の伝わりやすさが変わるため、ニューラルネットワークでは当該結合強度を重みＷで表現する。
図１８のＷ１は、入力層と第１隠れ層の間の重みである。Ｗ１は入力層に含まれる所与のニューロンと、第１隠れ層に含まれる所与のニューロンとの間の重みの集合を表す。入力層のｐ番目のニューロン数と、第１隠れ層のｑ番目のニューロンの間の重みをｗ１ ｐｑと表現した場合、図１８のＷ１は、ｗ１ １１〜ｗ１ ３４の１２個の重みを含む情報である。より広義には、重みＷ１は、入力層のニューロン数と第１隠れ層のニューロン数の積だけの個数の重みからなる情報である。
第１隠れ層のうち、１番目のニューロンでは、下式（１）に示した演算が行われる。即ち、１つのニューロンでは、当該ニューロンに接続される１つ前の層の各ニューロンの出力を積和（重み付け加算）し、さらにバイアス（ｂ１）を加算する演算を行う。
また、上式（１）に示したように、１つのニューロンでの演算では、非線形関数である活性化関数ｆが用いられる。活性化関数ｆは、例えば下式（２）に示すＲｅＬＵ関数が用いられる。ＲｅＬＵ関数は、変数が０以下であれば０であり、０より大きければ変数自体の値となる関数である。ただし、活性化関数ｆは種々の関数を利用可能であることが知られており、シグモイド関数を用いてもよいし、ＲｅＬＵ関数を改良した関数を用いてもよい。上式（１）では、ｈ１についての演算式を例示したが、１つめの隠れ層の他のニューロンでも同様の演算を行えばよい。
また、これ以降の層についても同様である。例えば、第１隠れ層と第２隠れ層の間の重みをＷ２とした場合、第２隠れ層のニューロンでは、第１隠れ層の出力と重みＷ２を用いた積和演算を行い、バイアスを加算し、活性化関数を適用する演算を行う。
出力層のニューロンでは、その１つ前の層（図１８の例では第２隠れ層）の出力を重み付け加算し、バイアスを加算する演算を行う。ニューラルネットワークは、出力層での演算結果を、当該ニューラルネットワークの出力とする。或いは、出力層の演算結果に対して、何らかの後処理を行った結果を出力してもよい。
以上の説明からわかるように、入力から所望の出力を得るためには、適切な重みとバイアスを設定（学習）する必要がある。学習では、所与の入力ｘと、当該入力での正しい出力ｔ（教師データ）の組を多数用意しておく。ニューラルネットワークの学習処理とは、当該多数の教師データに対して、最も確からしい重み及びバイアスを求める処理と考えることが可能である。ニューラルネットワークの学習処理では、誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）が広く知られている。
図１９は、誤差逆伝播法を説明する図である。なお図１９では、説明を簡略化するために、第１隠れ層、第２隠れ層、出力層のそれぞれについて、１つのニューロンに着目した処理を図示している。誤差逆伝播法では、フォワードパスとバックワードパスを繰り返すことで、パラメーター（重みとバイアス）を更新していく。まず入力ｘと、その時点の重み及びバイアスを用いて、出力ｙを演算する。なお、重み及びバイアスの初期値は種々の設定が可能である。図１９の例においては、下式（３）〜（５）の演算が行われ、ｘｋからｙが演算される。下式（３）〜（５）におけるｕは第１隠れ層の出力を表し、ｖは第２隠れ層の出力を表す。
そして、求められた出力ｙと、入力ｘに対応する教師データｔとに基づいて損失関数Ｅを求める。損失関数Ｅは、例えば下式（６）であるが、単純な差分（ｙ−ｔ）であってもよいし、他の損失関数を用いてもよい。損失関数Ｅを求めるまでの処理をフォワードパスと呼ぶ。
フォワードパスにより損失関数Ｅが求められたら、下式（７）〜（１２）に示すように、損失関数Ｅの偏微分を用いて各パラメーターを更新する。下式（７）〜（１２）において、“＋１”の添え字が付された値は、更新処理後の値を表す。例えばｂ＋１とは、更新処理後のｂの値を表す。またηは学習率を表す。学習率は一定ではなく、学習の状況に応じて変更することが望ましい。
この際、出力層から入力層に向かって、各パラメーターに関する損失関数Ｅの偏微分を、連鎖率を使って計算する。具体的には、上式（７）〜（１２）に示した各偏微分は、下式（１３）〜（１８）を順次計算することで容易に求めることが可能である。また、活性化関数ｆとして上式（２）のＲｅＬＵ関数を用いた場合、微分値が０又は１となるため、偏微分の演算が容易である。式（７）〜（１８）を用いた一連の処理をバックワードパスと呼ぶ。
学習処理では、パラメーターが収束したと判定されるまで、フォワードパス及びバックワードパスを繰り返し実行する。
３．２．２ 本実施形態のニューラルネットワーク演算
ただし図３や図４を用いて上述した熱伝導の影響があるため、ニューラルネットワークの入力として単一の温度センサー２６の温度検出データのみを用いたのでは、高い精度で温度推定を行うことは困難な場合がある。よって本実施形態では、第１〜第Ｎの温度センサー２６からの温度検出データＴＤ１〜ＴＤＮ、及び温度検出データＴＤの時間変化量を入力とするニューラルネットワークを用いて、温度推定値、もしくは周波数制御データＤＤＳを直接求める。
具体的には、第１〜第Ｎの温度センサー２６の温度検出データをＴＤ１〜ＴＤＮとした場合に、温度検出データの時間変化量、温度検出データの累乗を入力候補とする。第１の温度センサー２６（２６−１）の温度検出データＴＤ１であれば、ＴＤ１そのものだけでなく、ＴＤ１＾２、ＴＤ１＾３、…、ＴＤ１＾Ｍ、及びΔＴＤ１が入力候補となる。ここでΔＴＤ１とは、ＴＤ１の時間変化量であり、例えば所与のタイミング（最新のタイミング）のＴＤ１と、過去のタイミング（１つ前のタイミング）のＴＤ１の差分値である。同様に、第ｉの温度検出データＴＤｉについては、ＴＤｉ、ＴＤｉ＾２、…、ＴＤｉ＾Ｍ、ΔＴＤｉが入力候補となる。即ち本実施形態では、１つの温度センサー２６についてＭ＋１個、合計Ｎ×（Ｍ＋１）個のデータを入力として利用可能である。
なお、ここでのＮは例えば６程度であり、Ｍは例えば５程度であるが、温度センサー２６の数や、指数の上限値は種々の変形実施が可能である。また、時間変化量は最新２タイミング間の差分値に限定されず、最新のタイミングと２以上前のタイミングとの間の差分を時間変化量としてもよいし、複数の差分値の平均値等を時間変化量としてもよいし、差分値に対してフィルター処理を施した結果を時間変化量としてもよい。また、入力候補となる時間変化量は１つに限定されず、上述した種々の時間変化量のうちの複数を、入力候補としてもよい。
このように、本実施形態のデジタル信号処理回路２３は、第１〜第Ｎの温度検出データＴＤ１〜ＴＤＮに基づくニューラルネットワーク演算により、温度検出対象デバイスの温度を推定、もしくは周波数制御データを生成する。より具体的には、デジタル信号処理回路２３は、第１〜第Ｎの温度検出データＴＤ１〜ＴＤＮの第ｉの温度検出データＴＤｉの時間変化量に基づくニューラルネットワーク演算処理により、温度検出対象デバイスの温度を推定、もしくは温度検出対象デバイスの温度特性を補正する周波数制御データを生成する。これにより、ニューラルネットワークの入力を適切に設定できるため、温度検出対象デバイスの温度特性を、高い精度で温度補償することが可能になる。
なおデジタル信号処理回路２３のニューラルネットワーク演算では、入力候補の全てを入力として利用することは妨げられない。ただし、入力の数が増えれば、入力層と第１隠れ層の間の重みＷ１に含まれるデータ数が増えるため、記憶部２４が記憶しておくデータの量も増えてしまう。よって、ニューラルネットワークの入力として、上記入力候補のうちの一部を用いてもよい。以下、入力候補のうち、ニューラルネットワークの入力として選択されたデータを入力データＸｉｎと表記する。温度補償処理の精度を向上させるためには、２以上の温度検出データに基づくデータを入力データＸｉｎに含めること、及び１以上の時間変化量を入力データＸｉｎに含めること、の少なくとも一方を満たす必要がある。精度を考慮すれば、上記条件の両方を満たすことが望ましい。
本実施形態におけるニューラルネットワークの学習処理について説明する。まず検査工程において、恒温槽で温度スイープを行い、実測データを取得する。温度スイープは、例えば図２に示したように−４０℃〜１２５℃の範囲で行われる。
図２０は、検査工程で実測される第１〜第Ｎの温度センサー２６の温度検出データＴＤ１〜ＴＤＮの時間変化を表すグラフである。図２０の横軸が時間を表し、縦軸が温度検出データの値を表す。なお、図２０では説明を簡略化するため、２つの温度検出データについて図示している。
温度スイープにより温度検出データＴＤ１〜ＴＤＮが実測されたら、当該温度検出データＴＤ１〜ＴＤＮ（図２０）と熱伝導モデルを用いた回路シミュレーション処理により、図２１に示すように温度推定値の時間変化を求める。なお、温度推定値の演算に用いる熱伝導モデルは、図１３に示した比較的複雑なものであってもよいし、図１５や図１６に示した比較的シンプルなものであってもよい。ただし、学習処理では外部の情報処理装置を利用可能であり、処理負荷が大きな問題とならないことに鑑みれば、比較的複雑な熱伝導モデルを用いた方が精度の点で有利である。
以上のように、検査工程で実測される温度検出データと補正対象データ（発振器の場合は発振周波数、ジャイロの場合はゼロ点出力）、及び当該データに基づく演算処理（累乗及び時間変化量の演算、回路シミュレーション処理）により、入力データＸｉｎと、温度推定値、および補正対象データとの相互の関係を求めることが可能である。
本実施形態で、ニューラルネットワーク演算で温度推定値を出力するには、入力データＸｉｎに対応する温度推定値を学習処理の教師データに用いる。また、別の実施形態として、ニューラルネットワーク演算で温度補償処理を行うには、入力データＸｉｎに対応する補正対象データを学習処理の教師データに用いる。学習処理では、多数の教師データを用意することで学習精度を高くできる。そのため、１回の温度スイープで取得されたデータから、複数の学習用データを抽出するとよい。また、熱伝導を考慮すれば、温度スイープのさせ方も１通りではなく、複数通りの温度スイープを行うとよい。
学習処理は、例えば本実施形態に係る集積回路装置２０とは異なる情報処理装置（ＰＣ等）で行われる。具体的には、上述した誤差逆伝播法等を用いて、適切な重み及びバイアスを決定する処理が行われ、求められた重み及びバイアスが、温度推定処理、もしくは温度補償処理のパラメーターとして、集積回路装置２０の記憶部２４に書き込まれる。
図２２は、本実施形態に係る集積回路装置２０（デジタル信号処理回路２３）で実行される温度推定処理を説明するフローチャートである。この処理が開始されると、デジタル信号処理回路２３は、第１〜第Ｎの温度センサー２６から、第１〜第Ｎの温度検出データＴＤ１〜ＴＤＮを取得し（Ｓ２０１）、ノイズ低減用のフィルター処理を行う（Ｓ２０２）。
次にデジタル信号処理回路２３は、第１〜第Ｎの温度検出データＴＤ１〜ＴＤＮに基づいて、ニューラルネットワークの入力データＸｉｎを求める処理を行う（Ｓ２０３）。これは上述したように、累乗の演算や時間変化量の演算である。そして、演算した入力データＸｉｎを入力として、学習処理によって得られた重みとバイアスに従ってニューラルネットワーク演算を行う（Ｓ２０４）。ここでのニューラルネットワークは、出力層のニューロンが１つであり、温度推定値、もしくは周波数制御データを出力する。
４．物理量測定装置
本実施形態の手法は、上記の集積回路装置２０と、温度検出対象デバイスである振動子１０を含む振動デバイス２に適用できる。振動子１０は、接続端子を介して、集積回路装置２０に支持されている。より具体的には、端子（Ｔ１〜Ｔ３、或いはＴ１〜Ｔ４）に形成された導電性バンプ（ＢＵ１〜ＢＵ３、或いはＢＵ１〜ＢＵ４）を用いて集積回路装置２０の能動面ＡＦ側に支持される。
以上では、振動デバイス２が発振器である場合を主に例にとり説明したが、本実施形態の振動デバイス２は物理量を測定するための物理量測定装置（物理量検出装置）であってもよい。測定される物理量としては角速度、加速度、角加速度、速度、距離又は時間等の種々の物理量を想定できる。図２３、図２４に、このような物理量測定装置としての振動デバイス２の構成例を示す。
図２３の振動デバイス２は、振動子１０と集積回路装置２０を含み、集積回路装置２０は、駆動回路３０、検出回路６０、出力回路２２を含む。具体的には集積回路装置２０は、駆動回路３０により駆動される振動子１０からの検出信号Ｓ１、Ｓ２に基づいて、検出信号Ｓ１、Ｓ２に対応する物理量情報を検出する検出回路６０を含む。そして出力回路２２は、検出回路６０からの信号に基づいて、検出電圧ＶＯＵＴを出力する。
振動子１０（センサー素子、物理量トランスデューサー）は、物理量を検出するための素子であり、振動片４１、４２と、駆動電極４３、４４と、検出電極４５、４６と、接地電極４７を有する。振動片４１、４２は、例えば水晶などの圧電材料の薄板から形成される圧電型振動片である。具体的には、振動片４１、４２は、Ｚカットの水晶基板により形成された振動片である。なお振動片４１、４２の圧電材料は、水晶以外のセラミックスやシリコン等の材料であってもよい。
駆動電極４３には、集積回路装置２０の駆動回路３０からの駆動信号ＤＳ（広義には出力信号）が供給され、これにより駆動用の振動片４１が振動する。振動片４１は例えば後述の図２５の駆動アーム４８Ａ〜４８Ｄである。そして駆動電極４４からのフィードバック信号ＤＧ（広義には入力信号）が駆動回路３０に対して入力される。例えば振動片４１が振動することによるフィードバック信号ＤＧが駆動回路３０に入力される。
そして駆動用の振動片４１が振動することにより検出用の振動片４２が振動し、この振動により発生した電荷（電流）が検出信号Ｓ１、Ｓ２として検出電極４５、４６から検出回路６０に入力される。ここで接地電極４７は接地電位（ＧＮＤ）に設定されている。検出回路６０は、これらの検出信号Ｓ１、Ｓ２に基づいて、検出信号Ｓ１、Ｓ２に対応する物理量情報（角速度等）を検出する。なお以下では振動子１０がジャイロセンサー素子である場合を主に例にとり説明するが、本実施形態はこれに限定されるものではなく、加速度等の他の物理量を検出する素子であってもよい。また振動子１０としては例えば後述の図２５のようなダブルＴ型構造の振動片を用いることができるが、音叉型又はＨ型等の振動片であってもよい。
図２３に示すように集積回路装置２０は、端子Ｔ１、Ｔ２、Ｔ５、Ｔ６と、駆動回路３０と、検出回路６０と、出力回路２２を含む。端子Ｔ１（第１の端子）からは、駆動回路３０の出力信号である駆動信号ＤＳが振動子１０に対して出力される。端子Ｔ２（第２の端子）には、振動子１０から駆動回路３０への入力信号であるフィードバック信号ＤＧが入力される。駆動回路３０は、振動子１０からのフィードバック信号ＤＧが入力されて信号増幅を行う増幅回路や、自動ゲイン制御を行うＡＧＣ回路（ゲイン制御回路）や、駆動信号ＤＳを振動子１０に出力する出力回路などを含むことができる。例えばＡＧＣ回路は、振動子１０からのフィードバック信号ＤＧの振幅が一定になるように、ゲインを可変に自動調整する。ＡＧＣ回路は、増幅回路からの信号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。出力回路は、例えば矩形波の駆動信号ＤＳを出力する。この場合には出力回路はコンパレーターとバッファー回路などにより実現できる。なお出力回路は正弦波の駆動信号ＤＳを出力してもよい。また駆動回路３０は、例えば増幅回路の出力信号に基づいて同期信号ＳＹＣを生成して、検出回路６０に出力する。
検出回路６０は、増幅回路、同期検波回路、調整回路等を含むことができる。増幅回路には、振動子１０からの検出信号Ｓ１、Ｓ２が端子Ｔ１、Ｔ２を介して入力されて、検出信号Ｓ１、Ｓ２の電荷−電圧変換や信号増幅を行う。検出信号Ｓ１、Ｓ２は差動信号を構成している。具体的には増幅回路は、検出信号Ｓ１を増幅する第１のＱ／Ｖ変換回路と、検出信号Ｓ２を増幅する第２のＱ／Ｖ変換回路と、第１、第２のＱ／Ｖ変換回路の出力信号を差動増幅する差動アンプを含むことできる。同期検波回路は、駆動回路３０からの同期信号ＳＹＣを用いた同期検波を行う。例えば検出信号Ｓ１、Ｓ２から所望波を抽出するための同期検波を行う。調整回路は、ゼロ点補正のためのオフセット調整や、感度調整のためのゲイン補正を行う。また検出回路６０は、同期検波等によって除去しきれなかった不要信号を減衰させるフィルター回路を含むことができる。
出力回路２２は、検出回路６０からの検出電圧ＶＯＵＴをバッファリングして、外部に出力する。ジャイロセンサーを例にとれば、検出電圧ＶＯＵＴは、検出された角速度に応じて電圧が変化する電圧信号である。
図２４では、図２３とは異なり、検出回路６０がＡ／Ｄ変換回路を有する。そして検出回路６０からのデジタルの検出データが処理回路９０に入力される。処理回路９０は、検出回路６０からの検出データに基づいて、オフセット調整のための補正処理や感度調整のための補正処理などの各種の補正処理を行う。出力回路２２は、処理回路９０からの補正処理後の検出データＤＯＵＴを、外部に出力する。この場合の出力回路２２は、例えばＩ２ＣやＳＰＩなどのインターフェース回路により実現してもよい。
図２５にダブルＴ型構造の振動子１０の構成の一例を示す。振動子１０は、駆動アーム４８Ａ、４８Ｂ、４８Ｃ、４８Ｄと、検出アーム４９Ａ、４９Ｂと、基部５１と、連結アーム５２Ａ、５２Ｂを有する。矩形状の基部５１に対して＋Ｙ軸方向、−Ｙ軸方向に検出アーム４９Ａ、４９Ｂが延出している。また基部５１に対して＋Ｘ軸方向、−Ｘ軸方向に連結アーム５２Ａ、５２Ｂが延出している。そして連結アーム５２Ａに対して、その先端部から＋Ｙ軸方向、−Ｙ軸方向に駆動アーム４８Ａ、４８Ｂが延出しており、連結アーム５２Ｂに対して、その先端部から＋Ｙ軸方向、−Ｙ軸方向に駆動アーム４８Ｃ、４８Ｄが延出している。駆動アーム４８Ａ、４８Ｂ、４８Ｃ、４８Ｄの先端側に設けられる幅広の錘部５８Ａ、５８Ｂ、５８Ｃ、５８Ｄ（ハンマーヘッド）と、検出アーム４９Ａ、４９Ｂの先端側に設けられる幅広の錘部５９Ａ、５９Ｂ（ハンマーヘッド）は、周波数調整用の錘として用いられる。Ｚ軸を振動子１０の厚さ方向とすると、振動子１０は、Ｚ軸回りでの角速度を検出する。Ｘ軸及びＹ軸は、Ｚ軸に直交する座標軸であり、Ｘ軸とＹ軸は互いに直交する。Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸は、各々、水晶基板の電気軸、機械軸、光軸とも呼ばれる。
駆動アーム４８Ａ、４８Ｂの上面及び下面には、駆動電極４３が形成され、駆動アーム４８Ａ、４８Ｂの右側面及び左側面には、駆動電極４４が形成される。駆動アーム４８Ｃ、４８Ｄの上面及び下面には、駆動電極４４が形成され、駆動アーム４８Ｃ、４８Ｄの右側面及び左側面には駆動電極４３が形成される。そして駆動回路３０からの駆動信号ＤＳ（広義には出力信号）は駆動電極４３（広義には第１の電極）に供給され、駆動電極４４（広義には第２の電極）からのフィードバック信号ＤＧ（広義には入力信号）が駆動回路３０に入力される。検出アーム４９Ａの上面及び下面には、検出電極４５が形成され、検出アーム４９Ａの右側面及び左側面には、接地電極４７が形成される。検出アーム４９Ｂの上面及び下面には、検出電極４６が形成され、検出アーム４９Ｂの右側面及び左側面には、接地電極４７が形成される。そして検出電極４５、４６からの検出信号Ｓ１、Ｓ２は検出回路６０に入力される。
次に図２５を用いて振動デバイス２の動作を説明する。駆動回路３０により駆動電極４３に対して駆動信号ＤＳが印加されると、駆動アーム４８Ａ、４８Ｂ、４８Ｃ、４８Ｄは、逆圧電効果により図２５の矢印Ｃ１に示すような屈曲振動（励振振動）を行う。例えば実線の矢印で示す振動姿態と点線の矢印で示す振動姿態を所定の周波数で繰り返す。即ち、駆動アーム４８Ａ、４８Ｃの先端が互いに接近と離間を繰り返し、駆動アーム４８Ｂ、４８Ｄの先端も互いに接近と離間を繰り返す屈曲振動を行う。このとき駆動アーム４８Ａ及び４８Ｂと駆動アーム４８Ｃ及び４８Ｄとが、基部５１の重心位置を通るＸ軸に対して線対称の振動を行っているので、基部５１、連結アーム５２Ａ、５２Ｂ、検出アーム４９Ａ、４９Ｂはほとんど振動しない。
この状態で、振動子１０に対してＺ軸を回転軸とした角速度が加わると（振動子１０がＺ軸回りで回転すると）、コリオリ力により駆動アーム４８Ａ、４８Ｂ、４８Ｃ、４８Ｄは矢印Ｃ２に示すように振動する。即ち、矢印Ｃ１の方向とＺ軸の方向とに直交する矢印Ｃ２の方向のコリオリ力が、駆動アーム４８Ａ、４８Ｂ、４８Ｃ、４８Ｄに作用することで、矢印Ｃ２の方向の振動成分が発生する。この矢印Ｃ２の振動が連結アーム５２Ａ、５２Ｂを介して基部５１に伝わり、これにより検出アーム４９Ａ、４９Ｂが矢印Ｃ３の方向で屈曲振動を行う。この検出アーム４９Ａ、４９Ｂの屈曲振動による圧電効果で発生した電荷信号が、検出信号Ｓ１、Ｓ２として検出回路６０に入力されて、Ｚ軸回りでの角速度が検出されるようになる。例えば、Ｚ軸回りでの振動子１０の角速度をωとし、質量をｍとし、振動速度をｖとすると、コリオリ力はＦｃ＝２ｍ・ｖ・ωと表される。従って検出回路６０が、コリオリ力に応じた信号である所望信号を検出することで、Ｚ軸回りでの角速度ωを求めることができる。
５．電子機器、移動体
図２６に、本実施形態の振動デバイス２（集積回路装置２０）を含む電子機器５００の構成例を示す。この電子機器５００は、集積回路装置２０と振動子１０を有する振動デバイス２と、処理部５２０を含む。また通信部５１０、操作部５３０、表示部５４０、記憶部５５０、アンテナＡＮＴを含むことができる。
電子機器５００としては、例えば基地局又はルーター等のネットワーク関連機器、距離、時間、流速又は流量等の物理量を計測する高精度の計測機器、生体情報を測定する生体情報測定機器（超音波測定装置、脈波計、血圧測定装置等）、車載機器（自動運転用の機器等）などを想定できる。また電子機器５００として、頭部装着型表示装置や時計関連機器などのウェアラブル機器、ロボット、印刷装置、投影装置、携帯情報端末（スマートフォン等）、コンテンツを配信するコンテンツ提供機器、或いはデジタルカメラ又はビデオカメラ等の映像機器などを想定できる。
通信部５１０（通信インターフェース）は、アンテナＡＮＴを介して外部から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。処理部５２０（プロセッサー）は、電子機器５００の制御処理や、通信部５１０を介して送受信されるデータの種々のデジタル処理などを行う。処理部５２０の機能は、例えばマイクロコンピューターなどのプロセッサーにより実現できる。操作部５３０（操作インターフェース）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などにより実現できる。表示部５４０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５５０は、データ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。
図２７に、本実施形態の振動デバイス２（集積回路装置２０）を含む移動体の例を示す。本実施形態の振動デバイス２（発振器、物理量測定装置）は、例えば、車、飛行機、バイク、自転車、ロボット、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（車載機器）を備えて、地上や空や海上を移動する機器・装置である。図２７は移動体の具体例としての自動車２０６を概略的に示している。自動車２０６には、本実施形態の振動デバイス２が組み込まれる。制御装置２０８は、この振動デバイス２により生成されたクロック信号や測定された物理量情報に基づいて種々の制御処理を行う。例えば物理量情報として、自動車２０６の周囲の物体の距離情報が測定された場合に、制御装置２０８は、測定された距離情報を用いて自動運転のための種々の制御処理を行う。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のブレーキを制御する。なお本実施形態の振動デバイス２が組み込まれる機器は、このような制御装置２０８には限定されず、自動車２０６やロボット等の移動体に設けられる種々の機器に組み込むことができる。
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。上記の実施形態では、温度検出デバイスとして振動子を例にとり説明したが、これに限らず、例えば圧力センサーや原子発振器に含まれるガスセルであっても良い。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。また振動デバイス、回路装置、電子機器、移動体の構成・動作や、振動デバイスでの振動子、中継基板、回路装置の配置構成や接続構成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。
ＡＤＤ…加算回路、ＡＦ…能動面、ＡＮＴ…アンテナ、
ＢＵ１〜ＢＵ４、ＢＳ１、ＢＳ２、ＢＴ１、ＢＴ２…導電性バンプ、
Ｔ１〜Ｔ６、ＴＳ１、ＴＳ２…端子、ＴＥ１、ＴＥ２…外部端子、
ＴＩ１、ＴＩ２…内部端子、２…振動デバイス、３…パッケージ、４…ベース、
５…リッド、６、７…段差部、９…振動子ユニット、１０…振動子、１１…振動片、
１２、１３…電極、１６，１７…配線、２０…集積回路装置、２０…回路装置、
２０…集積回路装置、２１…発振回路、２２…出力回路、２３…デジタル信号処理回路、２４…記憶部、２５…Ｄ／Ａ変換回路、２６…温度センサー、２７…Ａ／Ｄ変換回路、
２９…可変容量回路、３０…駆動回路、４０…発振信号生成回路、４１、４２…振動片、
４３、４４…駆動電極、４５、４６…検出電極、４７…接地電極、
４８Ａ〜４８Ｄ…駆動アーム、４９Ａ、４９Ｂ…検出アーム、５１…基部、
５２Ａ、５２Ｂ…連結アーム、５８Ａ〜５８Ｄ、５９Ａ、５９Ｂ…錘部、
６０…検出回路、９０…処理回路、１００…中継基板、１１１，１１５…配線、
２０６…自動車、２０７…車体、２０８…制御装置、２０９…車輪、５００…電子機器、
５１０…通信部、５２０…処理部、５３０…操作部、５４０…表示部、５５０…記憶部

Claims (12)

  1. 第１の温度センサーと、
    第２の温度センサーと、
    前記第１の温度センサーからの第１の温度検出電圧のＡ／Ｄ変換を行い、第１の温度検出データを出力し、前記第２の温度センサーからの第２の温度検出電圧のＡ／Ｄ変換を行い、第２の温度検出データを出力するＡ／Ｄ変換回路と、
    前記第１の温度センサー及び前記第２の温度センサーの温度検出対象である温度検出対象デバイスに電気的に接続される接続端子と、
    前記第１の温度検出データ及び前記第２の温度検出データに基づいてデジタル演算を行い、前記温度検出対象デバイスの温度特性を補正する温度補償処理を行うデジタル信号処理回路と、
    を含むことを特徴とする集積回路装置。
  2. 請求項１に記載の集積回路装置において、
    電源電圧が供給される電源端子と、
    信号が出力される出力端子と、
    を含み、
    前記第１の温度センサーと前記接続端子との距離は、前記第１の温度センサーと前記電源端子との距離、及び前記第１の温度センサーと前記出力端子との距離の少なくとも一方より小さいことを特徴とする集積回路装置。
  3. 請求項２に記載の集積回路装置において、
    前記温度検出対象デバイスを支持するための電極が設けられた支持用端子を含み、
    前記第２の温度センサーと前記支持用端子との距離は、前記第２の温度センサーと前記電源端子との距離、及び前記第２の温度センサーと前記出力端子との距離の少なくとも一方より小さいことを特徴とする集積回路装置。
  4. 請求項２に記載の集積回路装置において、
    前記温度検出対象デバイスと前記集積回路装置とを電気的に接続する配線が形成される中継基板を支持するための電極が設けられた支持用端子を含み、
    前記第２の温度センサーと前記支持用端子との距離は、前記第２の温度センサーと前記電源端子との距離、及び前記第２の温度センサーと前記出力端子との距離の少なくとも一方より小さいことを特徴とする集積回路装置。
  5. 請求項１乃至４のいずれか一項に記載の集積回路装置において、
    前記デジタル信号処理回路は、
    前記第１の温度検出データ及び前記第２の温度検出データに基づくニューラルネットワーク演算処理により、前記温度検出対象デバイスの温度特性を補正することを特徴とする集積回路装置。
  6. 請求項５に記載の集積回路装置において、
    前記デジタル信号処理回路は、
    前記第１の温度検出データ及び前記第２の温度検出データの少なくとも一方の時間変化量に基づく前記ニューラルネットワーク演算処理により、前記温度検出対象デバイスの温度特性を補正することを特徴とする集積回路装置。
  7. 請求項１乃至４のいずれか一項に記載の集積回路装置において、
    前記デジタル信号処理回路は、
    前記第１の温度検出データ及び前記第２の温度検出データに基づいて、熱伝導モデルの熱抵抗情報と熱容量情報に基づく熱回路シミュレーション処理を行い、前記温度検出対象デバイスの温度を推定することを特徴とする集積回路装置。
  8. 温度センサーと、
    前記温度センサーからの温度検出電圧のＡ／Ｄ変換を行い、温度検出データを出力するＡ／Ｄ変換回路と、
    前記温度センサーの温度検出対象である温度検出対象デバイスに電気的に接続するための接続端子と、
    前記温度検出データと、前記温度検出データの時間変化量とに基づくニューラルネットワーク演算処理により、前記温度検出対象デバイスの温度特性を補正する温度補償処理を行うデジタル信号処理回路と、
    を含むことを特徴とする集積回路装置。
  9. 請求項１乃至８のいずれかに記載の集積回路装置において、
    前記温度検出対象デバイスは、振動子であり、
    前記集積回路装置は、
    前記振動子を駆動する駆動回路を有することを特徴とする集積回路装置。
  10. 請求項１乃至８のいずれかに記載の集積回路装置と、
    前記温度検出対象デバイスである振動子と、
    を含み、
    前記振動子は、
    前記接続端子を介して、前記集積回路装置に支持されていることを特徴とする振動デバイス。
  11. 請求項１乃至９のいずれか一項に記載の集積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集積回路装置を含むことを特徴とする移動体。
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