JP5625403B2 - 直流モータのリップル検出装置、リップル検出方法、およびリップル検出プログラム - Google Patents

Description

本発明は、直流モータの電機子電流に含まれる電流リップルを検出する装置、方法、およびプログラムに関する。

直流モータの一種に、回転電機子にコンミテータを備えてブラシから通電方向を切り換える方式の直流ブラシモータがあり、例えば車両用シート装置のシートスライド用やリクライニング角度調整用などに適用されている。直流ブラシモータでは、回転電機子が回転してブラシとコンミテータの接触が切り替わることに起因して電流リップルが発生し、電機子電流に重畳する。したがって、直流の電機子電流に含まれる交流分の電流リップルを抽出して波形整形し、極大点、極小点、ゼロクロス点などの特異点を検出することにより、回転電機子の回転位相を知ることができ、回転位相センサや累積回転量センサの代わりになる。つまり、これらのセンサを別途設ける必要がなくなり、上記例では車両用シート装置が簡素となり、製作コストを低減できる。

しかしながら、電機子電流には電流リップルだけでなく定常的な低周波ノイズが重畳する場合が多く、さらには電流リップルよりも高い周波数成分を含む高周波ノイズが定常的あるいは突発的に重畳することもある。例えば、４極１０スロットの直流モータにおいては、電気角の３６０°ではなく７２０°で構造上のトポロジー（位相上の類似性）をもつため、７２０°を周期とする電流成分が重畳する。換言すれば、リップル周波数の１／２の周波数をもつ１／２周波数ノイズ、一般的には１／ｎ周波数ノイズと呼ばれる低周波ノイズが電機子電流に重畳する。このような１／ｎ周波数ノイズの影響を抑制して電流リップルを確実に検出することを目的とした装置の一例が特許文献１に開示されている。

特許文献１のリップル検出装置は、初期リップル検出手段、特徴検出手段、およびリップル検出手段を備え、低域ノイズ（低周波ノイズ）の周波数で定まった過去の時点と現時点での電機子電流の特徴を比較して、近似している場合に電流リップルが発生していると判断するようになっている。これにより、電流リップルの周期的な変化に基づいて、電流リップルを確実に検出することができる、とされている。

また、電流リップルは、ジッタ成分と呼ばれる微妙なゆらぎを含んでおり、さらには電機子電流の増減に追従して変化する。このため、電流リップルは周期的に類似した波形となるが、同一波形の繰り返しにはならない。したがって、波形のばらつきなどの影響により電流リップルを検出できないリップル抜けや、電流リップルと区別できないノイズが重畳することによるリップル増しが発生して、繰り返しの周期がずれあるいは波形の類似性が損なわれて検出精度が低下するおそれがある。このため、リップル抜けやリップル増しを始めとする波形のばらつきやノイズの影響を検出し、補正を行う各種技術が提案されている。

特開２００７−３１８８３７号公報

ところで、特許文献１では、過去の時点と現時点での電機子電流の特徴を比較するが、単一量の比較では、正常な波形のばらつきと誤検出とを判別することが困難になるおそれがある。例えば、特徴として電流リップル波形の変化量を用いる場合、変化量の増減が電機子電流の増減に追従した正常なものであるか、誤検出によるものであるかの判別が難しい。また、特徴としてリップル周期を用いる場合、リップル周期が短くなった原因が直流モータの回転速度の増加に起因した正常なものであるか、誤検出によるものであるかの判別が難しい。

本来、直流モータのロータおよびステータは回転対称に構成され、ロータの機械的な１回転未満に構造上のトポロジー（類似性）あるいは電気角の３６０°をもつのが通常である。しかしながら、実際には製造上の寸法公差や組み付け誤差などの影響により、１回転したときの電流リップル波形の類似性が最も顕著となる。例えば、コンミテータおよびブラシを有する直流ブラシモータでは、それぞれのコンミテータおよびブラシの組み合わせで決まる固有の特徴をもった電流リップルが発生する。つまり、電流リップルは、モータのリップル発生機構の一種の指紋であり、機械的な１回転を周期として類似性を比較することにより、検出の妥当性を最も的確に判定できるものと考えられる。また、電機子電流の増減の影響を取り除くためには、単一量の絶対値を比較するのではなく、複数量からなるデータ列の変化パターンを比較することが効果的と考えられる。

一方、波形のばらつきやノイズの影響を検出し補正を行う技術では、補正した結果が正しいか否かを確認する方法がない。つまり、検出した電流リップルの精度を保証することが難しい。したがって、独立した別の検出方法を併用して、リップル検出の精度向上を図ることが好ましい。

本発明は、上記背景技術の問題点に鑑みてなされたもので、電流リップルの検出精度を従来よりも大幅に向上するとともに、他の検出装置や検出方法との併用によりリップル検出の確からしさを保証でき、さらには一定の記憶エリアと軽い演算負荷で実現可能な直流モータのリップル検出装置、リップル検出方法、およびリップル検出プログラムを提供することを解決すべき課題とする。

上記課題を解決する請求項１に係る直流モータのリップル検出装置の発明は、直流モータの電機子電流に含まれる電流リップルを検出するリップル検出装置であって、前記電機子電流から前記電流リップルを抽出し、各該電流リップルがもつ特徴量を検出する検出手段と、検出した各前記電流リップルの前記特徴量を時系列順に記憶する記憶手段と、複数の前記特徴量を含む第１データ列と、該第１データ列以前の同数の前記特徴量を含む第２データ列とを比較し、対応する各前記特徴量の変化パターンが類似しているときに集合マッチと判定する判定手段とを備え、前記判定手段は、前記集合マッチと判定したときに、前記第１データ列と前記第２データ列との時系列的な隔たりを前記特徴量の個数で表した検出周期数を求め、前記直流モータが１回転する間に検出する特徴量の本来の個数である本来周期数と前記検出周期数とを比較し、さらに、前記本来周期数と前記検出周期数とが一致した場合にリップル検出が妥当に行われていると判定し、前記本来周期数よりも前記検出周期数が小さい場合に前記電流リップルを検出できないリップル抜けが発生したと判定し、前記本来周期数よりも前記検出周期数が大きい場合に前記電流リップルと区別できないノイズが重畳するリップル増しが発生したと判定する、ことを特徴とする。

請求項２に係る発明は、請求項１において、前記判定手段は、最新の特徴量を含んで第１データ列を設定し、該第１データ列よりも前回の判定で得られた検出周期数分または前記本来周期数分だけ以前の第２データ列を設定し、前記第１データ列および前記第２データ列における前記集合マッチの有無を判定し、該集合マッチを判定できないときに前記第２データ列を時系列的に移動して前記集合マッチを探査することを特徴とする。

請求項３に係る発明は、請求項１または２において、前記判定手段は、前記第１データ列に含まれる全ての特徴量を加算して第１和を求め、前記第１データ列に含まれる各特徴量の前記第１和に対する割合である各第１割合を求め、前記第２データ列に含まれる全ての特徴量を加算して第２和を求め、前記第２データ列に含まれる各特徴量の前記第２和に対する割合である各第２割合を求め、前記各第１割合と対応する前記各第２割合とを比較して許容差の範囲内で一致しているときに前記集合マッチと判定することを特徴とする。

請求項４に係る発明は、請求項３において、前記判定手段は、前記集合マッチと判定できずかつ前記許容差の範囲内で一致しない第１割合および第２割合の組み合わせが許容不一致数以内の場合に部分マッチと判定し、前記第１データ列および前記第２データ列の少なくとも一方にノイズの影響を受けた特徴量を含んでいると判定することを特徴とする。

請求項５に係る発明は、請求項４において、前記判定手段は、前記部分マッチと判定したときに、一致しない第１割合および第２割合の組み合わせの基になっている第１データ列および第２データ列のそれぞれの特徴量を除外して以降の判定を行うことを特徴とする。

請求項６に係る発明は、請求項１〜５のいずれか一項において、前記判定手段は、前記検出周期数を確定するときに、認定回数以上継続して同一値を求める継続条件、あるいは認定確率以上で同一値を求める確率条件を用いることを特徴とする。

請求項７に係る発明は、請求項１〜６のいずれか一項において、前記特徴量は、前記電流リップルの極小値から極大値までの増加量を示す立ち上がり幅、あるいは前記電流リップルの極大値から極小値までの減少量を示す立ち下がり幅、あるいは前記立ち上がり幅と前記立ち下がり幅との組み合わせであることを特徴とする。

請求項８に係る直流モータのリップル検出方法の発明は、直流モータの電機子電流に含まれる電流リップルを検出するリップル検出方法であって、前記電機子電流から前記電流リップルを抽出し、各該電流リップルがもつ特徴量を検出する検出ステップと、検出した各前記電流リップルの前記特徴量を時系列順に記憶する記憶ステップと、複数の前記特徴量を含む第１データ列を設定し、該第１データ列に含まれる全ての特徴量を加算して第１和を求め、前記第１データ列に含まれる各特徴量の前記第１和に対する割合である各第１割合を求める第１演算ステップと、前記第１データ列以前の同数の前記特徴量を含む第２データ列を設定し、該第２データ列に含まれる全ての特徴量を加算して第２和を求め、前記第２データ列に含まれる各特徴量の前記第２和に対する割合である各第２割合を求める第２演算ステップと、前記各第１割合と対応する前記各第２割合とを比較して許容差の範囲内で一致しているときに集合マッチと判定し、一致していないときに前記第２データ列を時系列的に移動して前記第２演算ステップを再度実施し、前記集合マッチを探査する探査ステップと、前記集合マッチと判定したときに、前記第１データ列と前記第２データ列との時系列的な隔たりを前記特徴量の個数で示した検出周期数を求め、前記直流モータが１回転する間に検出する特徴量の本来の個数である本来周期数と前記検出周期数とを比較し、前記本来周期数と前記検出周期数とが一致した場合にリップル検出が妥当に行われていると判定し、前記本来周期数よりも前記検出周期数が小さい場合に前記電流リップルを検出できないリップル抜けが発生したと判定し、前記本来周期数よりも前記検出周期数が大きい場合に前記電流リップルと区別できないノイズが重畳するリップル増しが発生したと判定するマッチ時判定ステップと、前記集合マッチと判定できなかったときに、前記第１データ列および前記第２データ列の少なくとも一方にノイズの影響を受けた特徴量を含んでいると判定するミスマッチ時判定ステップと、を有することを特徴とする。

請求項９に係る直流モータのリップル検出プログラムの発明は、請求項８の各前記ステップをコンピュータに実行させるプログラムであることを特徴とする。

請求項１に係る直流モータのリップル検出装置の発明では、各電流リップルがもつ特徴量を検出して時系列順に記憶しており、判定手段は、複数の特徴量を含んで時系列的に隔たった第１データ列および第２データ列を比較し、変化パターンが類似した集合マッチによりリップル検出が妥当に行われていると判定する。一般的に、電流リップルを発生する機構は直流モータの構造、主に固定子と回転子の位置関係に依存する。このため、電流リップルは本来、直流モータの１回転を周期とする類似波形の繰り返しとなる。したがって、１回転分に相当する時系列的な隔たりで第１データ列および第２データ列を設定して比較し、特徴量の変化パターンが類似していればリップル検出が妥当に行われていると判定できる。また、特徴量の変化パターンが類似していなければ、ノイズなどの影響によりリップル検出の精度が低下していると判定できる。

また、本発明では、電流リップルの特徴量の増減変動が顕著であるほど、第１データ列および第２データ列の変化パターンが類似しているか否かを正確に判定できる。これに対し、従来の各種リップル検出装置や検出手法では、電流リップルが同一波形で繰り返していれば高精度であるが、変動があると精度低下を引き起こしていた。したがって、本発明のリップル検出装置を従来のリップル検出装置と併用することにより、互いの弱点を補完しあって、リップル検出の確からしさを保証できる。

さらに、集合マッチと判定したときに、検出した変化パターンが繰り返す検出周期数と直流モータの本来周期数とを比較することにより、リップル検出の妥当性あるいはリップル抜けやリップル増しの発生を判定できる。したがって、リップルの検出取りこぼしや余剰なノイズの検出などの検出誤りの度合いを判定でき、電流リップルの検出精度を従来よりも大幅に向上できる。また、検出誤りに対する補正などを行う他の検出装置や検出手法と併用することにより、補正処理の正当性まで含めてリップル検出の確からしさを保証できる。

請求項２に係る発明では、最新の特徴量を含んで第１データ列を設定し、第１データ列よりも検出周期数分または本来周期数分だけ以前の第２データ列を設定して、集合マッチの有無を判定し、集合マッチを判定できないときに第２データ列を時系列的に移動して集合マッチを探査する。つまり、最新の第１データ列に類似する可能性の大きい検出周期数分または本来周期数分だけ以前の第２データ列を優先して集合マッチの有無を判定し、不可のときに限り第２データ列を時系列的に移動して集合マッチを探査する。これにより、判定手段の演算処理が効率化され、一定の記憶エリアと軽い演算負荷で実現可能となり、加えて判定所要時間が短縮される。

請求項３に係る発明では、判定手段は、各特徴量の絶対値ではなく相対的な割合の変化パターンを用いて集合マッチを判定する。これは、特徴量を正規化することに相当し、特徴量が直流モータの運転状態に依存して変化する場合にも高精度な判定を行える。例えば、特徴量として電流リップルの立ち上がり幅を用いる場合、電機子電流の増加につれて電流リップルの変化が顕著となり立ち上がり幅も増加する。このときの第１データ列に含まれる複数の立ち上がり幅はそれぞれ、第２データ列に含まれて対応する立ち上がり幅よりも大きくなり、絶対値で比較すると判定を誤るおそれがある。これに対して、第１および第２データ列に含まれる複数の立ち上がり幅をそれぞれ第１割合および第２割合という相対値に正規化した後に比較すれば、変化パターンが類似しているか否かが見やすくなり判定を誤るおそれがなくなる。つまり、直流モータの運転状態が変化しているときであっても、電流リップルの検出精度を従来よりも大幅に向上できる。

請求項４に係る発明では、集合マッチと判定できないときでも、多数の第１割合および第２割合の組み合わせが一致し、許容不一致数以内の少数の組み合わせが不一致の場合に部分マッチと判定し、ノイズの影響を受けた特徴量を含んでいると判定する。これにより、ノイズの影響を受けても許容不一致数以内であれば、特徴量の変化パターンの類似性を見つけ、リップル検出の妥当性を判定できる。

請求項５に係る発明では、部分マッチと判定したときに、一致しない第１割合および第２割合の組み合わせの基になっている第１データ列および第２データ列のそれぞれの特徴量を除外して以降の判定を行う。つまり、ノイズの影響を受けたと推定される特徴量を除外し、以降は時系列的に不連続な複数の特徴量を含む第１データ列および第２データ列を比較して判定する。これにより、ノイズの影響を避けることができ、変化パターンが類似しているか否かを精度良く判定でき、電流リップルの検出精度を従来よりも大幅に向上できる。

請求項６に係る発明では、検出周期数を確定する条件として、認定回数以上継続して同一値を求める継続条件、あるいは認定確率以上で同一値を求める確率条件を用いる。これにより、変化パターンが繰り返す検出周期数を求める信頼性が向上し、リップル検出の妥当性判定の信頼性が極めて高くなる。

請求項７に係る発明では、特徴量は、電流リップルの立ち上がり幅、立ち下がり幅、およびリップル周期のいずれか、あるいは２個以上の組み合わせとしている。つまり、電流リップル波形の生波形データでなく、波形を代表する単一数値を特徴量としている。このため、判定手段で処理するデータ量は少量となり、また電機子電流の変化の様相が変動しても扱うデータ量は殆ど変化せず、判定手段は限られた一定の記憶エリアを有すればよい。また、特徴量を検出したときにのみ判定処理を行えばよく、生波形データを継続的に処理する必要がないので演算負荷が軽い。したがって、専用のディジタル演算処理回路での実現のみならず、汎用の通信手段およびマイコンを組み合わせた構成での実現が可能である。

請求項８に係る直流モータのリップル検出方法の発明は、検出ステップ、記憶ステップ、第１演算ステップ、第２演算ステップ、探査ステップ、マッチ時判定ステップ、およびミスマッチ時判定ステップを有する。これにより、リップルの検出取りこぼしや余剰なノイズの検出などの検出誤りの度合いを判定できるので、電流リップルの検出精度を従来よりも大幅に向上できる。また、検出誤りに対する補正などを行う他の検出装置や検出手法と併用することにより、補正処理の正当性まで含めてリップル検出の確からしさを保証できる。さらに、第１データ列および第２データ列の各特徴量を正規化して変化パターンを比較するので、直流モータの運転状態が変化しているときであっても、電流リップルの検出精度を従来よりも大幅に向上できる。

請求項９に係る直流モータのリップル検出プログラムの発明では、請求項８の各ステップをコンピュータに実行させることができる。

本発明の第１実施形態の直流モータのリップル検出装置およびリップル検出方法を説明する機能ブロック図である。 第１実施形態のリップル検出装置を用いたリップル検出方法を説明する演算処理フローの図である。 第１実施形態における検出ステップおよび記憶ステップを説明する図であり、（１）は立ち上がり幅（特徴量）の検出方法、（２）は立ち上がり幅（特徴量）の記憶方法を示している。 （１）は第１データ列を対象とする第１演算ステップの演算処理内容、（２）は第２データ列を対象とする第２演算ステップの演算処理内容、をそれぞれ説明する演算表の図である。 探査ステップで集合マッチの有無を判定する演算処理内容を説明する演算表の図である。 リップル抜けが発生しているときに、記憶手段が記憶した波形番号および立ち上がり幅（特徴量）のセットである。 図６の立ち上がり幅（特徴量）を基にして探査ステップで集合マッチを探査する演算処理内容を説明する演算表の図である。 リップル増しが発生しているときに、記憶手段が記憶した波形番号および立ち上がり幅（特徴量）のセットである。 図８の立ち上がり幅（特徴量）を基にして探査ステップで集合マッチを探査する演算処理内容を説明する演算表の図である。 最新立ち上がり幅がノイズの影響を受けて増加しているときに、記憶手段が記憶した波形番号および立ち上がり幅（特徴量）のセットである。 ノイズの影響を受けているときに、探査ステップで集合マッチの有無を判定する演算処理内容を説明する演算表の図である。 本発明の第２実施形態を説明する状態遷移図である。 第２実施形態を説明する状態遷移表である。 本発明の第３実施形態を説明する状態遷移図である。 第３実施形態を説明する状態遷移表である。

本発明を実施するための第１実施形態を、図１〜図１１を参考にして説明する。図１は、本発明の第１実施形態の直流モータのリップル検出装置１およびリップル検出方法を説明する機能ブロック図である。直流モータ９は、図略の車両用シート装置のシートスライド用に適用されているものである。直流モータ９は、４極１０スロットの直流ブラシモータであり、ロータが１回転する間にブラシとコンミテータの接触の組み合わせが２０通り発生する。したがって、ロータが１回転する間に電流リップル波形Ｉｒは２０回増減し、本来２０個の増減波形を周期として類似した電流リップル波形Ｉｒが繰り返す。この２０個が本来周期数ＴＮである。

リップル検出装置１は、専用のディジタル演算処理回路で構成され、ハードウェアとして演算処理部、入力部、出力部、記憶部などを備えて動作するようになっている。なお、これに限定されずリップル検出装置１は、プログラムで構成することも可能である。リップル検出装置１は、機能的には、検出手段に相当するフィルタ部２および特徴量検出部３、記憶手段４、判定手段５などにより構成されている。

フィルタ部２は、遮断周波数を可変に制御できるディジタルフィルタである。フィルタ部２は、直流モータ９の電機子電流Ｉｍをフィルタリングして電流リップル波形Ｉｒを抽出し、特徴量検出部３に出力する。特徴量検出部３は、電流リップル波形Ｉｒがもつ特徴量を検出する手段であり、特徴量として立ち上がり幅Ｃを検出する。立ち上がり幅Ｃは、電流リップル波形Ｉｒが増減するたびに検出される単一の数値データであり、電流リップル波形Ｉｒの極小値から極大値までの増加量を意味する。立ち上がり幅Ｃの単位の次元はアンペアであるが、変化パターンを比較するためには絶対量である必要はなく、検出、記憶および演算処理を行いやすい任意の単位系を用いることができる。本実施形態では、ディジタル計測されたディジタル値で表記し、単位は付さないものとする。特徴量検出部３は、検出した立ち上がり幅Ｃを逐次記憶手段４に出力する。フィルタ部２および特徴量検出部３には、従来の各種ディジタル演算回路を用いることができ、検出方式に特別な制約はない。

記憶手段４は、立ち上がり幅Ｃを時系列順に記憶する手段である。記憶手段４は、受け取った立ち上がり幅Ｃに波形番号ｎを付し、波形番号ｎおよび立ち上がり幅Ｃ（ｎ）をセットにして記憶部に記憶する。波形番号ｎ＝０は現在の最新立ち上がり幅Ｃ（０）を示し、過去にさかのぼるにしたがって波形番号ｎを増加させて記憶するようになっている。また、立ち上がり幅Ｃ（ｎ）を記憶する記憶数は３０個あれば十分である。記憶手段４は、特徴量検出部３から新規立ち上がり幅Ｃ（ｎｅｗ）を受け取ると、記憶している各立ち上がり幅Ｃ（ｎ）の波形番号ｎを１ずつ増加させて更新し、新規立ち上がり幅Ｃ（ｎｅｗ）を最新立ち上がり幅Ｃ（０）として記憶する。

判定手段５は、記憶手段４が記憶した立ち上がり幅Ｃ（ｎ）を用いて演算処理を行い、リップル検出の妥当性を判定する手段である。判定手段５には、本来周期数ＴＮ、データ個数Ｎ、下限閾値ゲインＧＬおよび上限閾値ゲインＧＨなどの諸定数を予め初期設定しておく。本来周期数ＴＮは、上述したように直流モータ９の構造から決まる固有の値である。データ個数Ｎは、判定に用いる第１データ列Ｄ１および第２データ列Ｄ２に含まれる立ち上がり幅Ｃ（ｎ）の個数である。下限閾値ゲインＧＬおよび上限閾値ゲインＧＨは、変化パターンの類似性を判定する際の許容差の基準となる量である。判定手段５の機能は、次の演算処理フローで詳述する。

図２は、第１実施形態のリップル検出装置１を用いたリップル検出方法を説明する演算処理フローの図である。図中のステップＳ１で、フィルタ部２は恒常的にフィルタリング処理を行う。ステップＳ２で、特徴量検出部３は新規立ち上がり幅Ｃ（ｎｅｗ）を逐次検出する。ステップＳ１およびＳ２の処理は検出ステップに相当する。ステップＳ３は記憶ステップに相当し、記憶手段４は、新規立ち上がり幅Ｃ（ｎｅｗ）を受け取ったときに、その都度立ち上がり幅Ｃ（ｎ）を更新する。

ステップＳ４以降の演算処理は判定手段５が担っている。判定手段５は、立ち上がり幅Ｃ（ｎ）が更新されたときに動作し、ステップＳ４で第１データ列Ｄ１を設定する。具体的には、第１データ列Ｄ１は現在の最新立ち上がり幅Ｃ（０）を先頭としてデータ個数Ｎの立ち上がり幅Ｃ（ｎ）を含むものとする。一例として、データ個数N＝５とする。つまり、第１データ列Ｄ１は、順序付けられた５個の要素を有する一種の集合である。ステップＳ５では、第１データ列Ｄ１に関して、各第１割合ｄ１を演算する。この演算では、まず第１データ列Ｄ１に含まれる５個の立ち上がり幅Ｃ（ｉ）を加算して第１和Ｓｕｍ１を求める。次に、各立ち上がり幅Ｃ（ｉ）の第１和Ｓｕｍ１に対する割合を演算して各第１割合ｄ１（ｉ）とする。ステップＳ４およびＳ５の演算処理は第１演算ステップに相当し、これらの演算内容は下式で示される。

第１データ列Ｄ１＝Ｃ（ｉ）、ただしｉ＝０〜（Ｎ−１）
＝［Ｃ（０）、Ｃ（１）、Ｃ（２）、Ｃ（３）、Ｃ（４）］
第１和Ｓｕｍ１＝Ｃ（０）＋Ｃ（１）＋Ｃ（２）＋Ｃ（３）＋Ｃ（４）
各第１割合ｄ１（ｉ）＝Ｃ（ｉ）／Ｓｕｍ１

次のステップＳ６で、第２データ列Ｄ２を設定する。具体的には、第１データ列Ｄ２は第１データ列Ｄ１よりも後述する検出周期数ＴＤ分だけ以前の同数（すなわちデータ個数Ｎ＝５）の立ち上がり幅Ｃ（ｎ）を含むものとする。また検出周期数ＴＤが得られていないときには、本来周期数ＴＮ分だけ以前の同数の立ち上がり幅Ｃ（ｎ）をもつものとする。第２データ列Ｄ２も、順序付けられた５個の要素を有する一種の集合である。ステップＳ７では、第２データ列Ｄ２に関して、各第２割合ｄ２を演算する。この演算は第１データ列Ｄ１の場合と同様であり、まず第２和Ｓｕｍ２を求め、次に第２和Ｓｕｍ２に対する割合を演算する。ステップＳ６およびＳ７の演算処理は第２演算ステップに相当し、これらの演算内容は下式で示される。

第２データ列Ｄ２＝Ｃ（ｉ＋ＴＤ）またはＣ（ｉ＋ＴＮ）、ただしｉ＝０〜（Ｎ−１）
第２和Ｓｕｍ２＝Σ｛Ｃ（ｉ＋ＴＤ）｝またはΣ｛Ｃ（ｉ＋ＴＮ）｝
各第２割合ｄ２（ｉ）＝Ｃ（ｉ＋ＴＤ）／Ｓｕｍ２または
＝Ｃ（ｉ＋ＴＮ）／Ｓｕｍ２
上式で検出周期数ＴＤ＝２０または本来周期数ＴＮ＝２０である場合、第２データ列Ｄ２は下式に書き換えることができる。
第２データ列Ｄ２＝［Ｃ（２０）、Ｃ（２１）、Ｃ（２２）、Ｃ（２３）、Ｃ（２４）］

次のステップＳ８で、各第１割合ｄ１（ｉ）と各第２割合ｄ２（ｉ）とが概ね一致しているか、すなわち変化パターンが類似しているか比較する。比較に際しては、初期設定された下限閾値ゲインＧＬおよび上限閾値ゲインＧＨを用い、第１割合ｄ１（ｉ）と対応する第２割合ｄ２（ｉ）の全５組の組み合わせが下式を満足しているときに概ね一致、すなわち集合マッチと判定する。ステップＳ８に先立ち、許容差として例えば±１０％を見込む場合、下限閾値ゲインＧＬ＝０．９、上限閾値ゲインＧＨ＝１．１を初期設定しておく。

ＧＬ×ｄ２（ｉ）≦ｄ１（ｉ）≦ＧＨ×ｄ２（ｉ）
上式により集合マッチと判定したときにはステップＳ１１に進み、集合マッチと判定できなかったときにはステップＳ９に進む。

ステップＳ９では、後述する第２データ列Ｄ２の移動が所定範囲にわたって行われ、集合マッチの探査が終了したか否かを確認する。演算処理フローの中で初めてステップＳ９に到達したときには第２データ列Ｄ２の移動は行われておらず、したがって探査は終了しておらずステップＳ１０に進む。ステップＳ１０では、第２データ列Ｄ２を現在に近づけるようにあるいは過去にさかのぼるように、立ち上がり幅Ｃ（ｎ）１個分ずつ時系列的に移動する。そして、ステップＳ７に戻る。

再度のステップＳ７では、移動後の第２データ列Ｄ２に関して、再度第２和Ｓｕｍ２および各第２割合ｄ２を演算する。さらに、ステップＳ８で集合マッチの判定を繰り返す。このように、ステップＳ７〜Ｓ１０で構成された閉ループにより、第２データ列Ｄ２を時系列的に移動して集合マッチを探査する演算処理が探査ステップに相当する。ステップＳ９において、第２データ列Ｄ２の移動が所定範囲を網羅しても集合マッチと判定できなかったときには、ステップＳ１６に進む。所定範囲の一例として、検出周期数ＴＤまたは本来周期数ＴＮを中心として前後５個分の移動を考慮する。つまり、ステップＳ７およびステップＳ８は、最大で１１回の演算処理を行うことになる。

集合マッチと判定して進んだステップＳ１１では、検出周期数ＴＤを確定する。検出周期数ＴＤは、集合マッチを判定したときの第１データ列Ｄ１および第２データ列Ｄ２の時系列的な隔たりを立ち上がり幅Ｃ（ｎ）の個数で表した値である。検出周期数ＴＤは、毎回一定とは限らず、新規立ち上がり幅Ｃ（ｎｅｗ）による更新で変化する場合が生じ得る。次にステップＳ１２で、本来周期数ＴＮと検出周期数ＴＤとを比較し、比較結果に基づいてステップＳ１３〜Ｓ１５のいずれかに進む。

本来周期数ＴＮと検出周期数ＴＤとが一致した場合のステップＳ１３では、リップル検出が妥当に行われていると判定する。なぜなら、本来周期数ＴＮに合致して立ち上がり幅Ｃ（ｎ）の変化パターンの類似が検出されており、第１データ列Ｄ１と第２データ列Ｄ２の間の時間帯においても正しくリップル検出を行っていると判断できるからである。

本来周期数ＴＮよりも検出周期数ＴＤが小さい場合のステップＳ１４では、電流リップルを検出できないリップル抜けが発生したと判定する。なぜなら、本来周期数ＴＮよりも少ない個数の間隔で立ち上がり幅Ｃ（ｎ）の変化パターンの類似が検出されており、第２データ列Ｄ２と第１データ列Ｄ１の間の時間帯において電流リップルの検出取りこぼし、すなわちリップル抜けが発生していると判断できるからである。なお、リップル抜けの原因としては、ジッタ成分によるゆらぎや電機子電流Ｉｍの増減が電流リップル波形Ｉｒに影響を及ぼしたことが考えられる。

本来周期数ＴＮよりも検出周期数ＴＤが大きい場合のステップＳ１５では、電流リップルと区別できないノイズが重畳するリップル増しが発生したと判定する。なぜなら、本来周期数ＴＮよりも多い個数の間隔で立ち上がり幅Ｃ（ｎ）の変化パターンの類似が検出されており、第２データ列Ｄ２と第１データ列Ｄ１の間の時間帯においてノイズ波形を誤って電流リップルと認識した、すなわちリップル増しが発生していると判断できるからである。なお、リップル増しの原因となるノイズとしては、周期的な低周波ノイズや高周波ノイズ、あるいは一過性の高周波ノイズなど、様々な種類が想定される。

ステップＳ１１〜Ｓ１５の演算処理は、マッチ時判定ステップに相当する。
これに対し、ステップＳ１６の演算処理は、ステップＳ７〜Ｓ１０の探査ステップで集合マッチと判定できなかったときのミスマッチ時判定ステップに相当する。ステップＳ１６では、第１データ列Ｄ１および第２データ列Ｄ２の少なくとも一方にノイズの影響を受けた立ち上がり幅Ｃ（ｎ）を含んでいると判定する。なぜなら、第１データ列Ｄ１または第２データ列Ｄ２に含まれるいずれかの立ち上がり幅Ｃ（ｎ）が、ノイズの影響を受けて変化し、変化パターンの類似が認められなくなったと判断できるからである。

ステップＳ１３〜Ｓ１６のいずれかの判定を終えると、判定手段５は待機する。再度、ステップＳ２で、特徴量検出部３が新規立ち上がり幅Ｃ（ｎｅｗ）を検出すると、ステップＳ２以降の演算処理が行われ、以下逐次繰り返される。

次に、上述の演算処理フローについて、模式的な事例を提示して説明する。図３は、第１実施形態における検出ステップおよび記憶ステップを説明する図であり、（１）は立ち上がり幅Ｃ（ｎ）の検出方法、（２）は立ち上がり幅Ｃ（ｎ）の記憶方法を示している。図３（１）の横軸は時間、縦軸は電流値であり、抽出した電流リップル波形Ｉｒが例示されている。図中に上向きの矢印で示されるように、特徴量検出部３は、抽出した電流リップル波形Ｉｒの極小値Ｉｍｉｎから極大値Ｉｍａｘまでの増加量を求めて立ち上がり幅Ｃ（ｎ）とする。図には、波形番号ｎ＝２４において立ち上がり幅Ｃ（２４）＝４２を検出した例を示している。その他の波形番号ｎについても同様で、矢印の下側に波形番号ｎを示し、矢印の上側に立ち上がり幅Ｃ（ｎ）の値を示している。また、図３（２）に示されるように、記憶手段４は、波形番号ｎおよび立ち上がり幅Ｃ（ｎ）をセットにして記憶部に記憶する。

図４の（１）は第１データ列Ｄ１を対象とする第１演算ステップの演算処理内容、（２）は第２データ列Ｄ２を対象とする第２演算ステップの演算処理内容、をそれぞれ説明する演算表の図である。第１データ列Ｄ１には、最新立ち上がり幅Ｃ（０）を含むように図３（２）の波形番号ｎ＝０〜４を設定している。また、第２データ列Ｄ２には、検出周期数ＴＤ＝２０として、図３（２）の波形番号ｎ＝２０〜２４を設定している。図４（１）において、第１和Ｓｕｍ１および波形番号ｎ＝０における第１割合ｄ１（０）は、次のようにして求められる。

第１和Ｓｕｍ１＝５０＋１０＋４０＋２０＋４５＝１６５
第１割合ｄ１（０）＝５０／１６５＝０．３０３
また、波形番号ｎ＝１〜４における各第１割合ｄ１（１）〜ｄ１（４）も同様にして求められる。さらに、図４（２）において、第２和Ｓｕｍ２および各第２割合ｄ１（ｉ）も、図４（１）と同じ方法で求められる。

図５は、探査ステップで集合マッチの有無を判定する演算処理内容を説明する演算表の図である。判定に使用する各第１割合ｄ１（ｉ）および各第２割合ｄ２（ｉ）は、図４で求めたものである。また、許容差を見込む下限閾値ゲインＧＬ＝０．９、上限閾値ゲインＧＨ＝１．１である。図示されるように、まず、各第２割合ｄ２（ｉ）を基準として許容範囲の下限すなわちＧＬ×ｄ２（ｉ）および上限すなわちＧＨ×ｄ２（ｉ）を演算する。次に、各第１割合ｄ１（ｉ）が許容範囲の下限と上限の間に収まっているか否かを調べ、収まっていれば一致と判定して判定欄を○印とし、収まっていなければ不一致と判定して判定欄を×印とする。例えば、図中のｉ＝０において、ｄ１（０）＝０．３０３は、許容範囲である０．２７０と０．３３０の間に収まっているので判定欄は○印となる。各第１割合ｄ１（ｉ）と対応する各第２割合ｄ２（ｉ）の組み合わせが全て許容差の範囲内で一致しているとき、すなわち図に例示されるように判定欄が全て○印のときに集合マッチと判定する。

このとき、第１データ列Ｄ１と第２データ列Ｄ２の時間的な隔たりを示す検出周期数ＴＤ＝２０である。したがって、検出周期数ＴＤ＝本来周期数ＴＮであり、マッチ時判定ステップでは、リップル検出が妥当に行われていると判定できる。

次に、リップル抜けが発生しているときの模式的な事例を図６および図７に提示して説明する。図６は、リップル抜けが発生しているときに、記憶手段４が記憶した波形番号ｎおよび立ち上がり幅Ｃ１（ｎ）のセットである。図３（２）における波形番号ｎ＝２０〜２４の各立ち上がり幅Ｃ（２０）〜Ｃ（２４）の値は、リップル抜けにより図６中のｎ＝１９〜２３の各立ち上がり幅Ｃ１（１９）〜Ｃ（２３）として検出されている。

図７は、図６の立ち上がり幅Ｃ１（ｎ）を基にして探査ステップで集合マッチを探査する演算処理内容を説明する演算表の図である。判定手段５は、リップル抜けの発生を事前に知り得ないので、第１データ列Ｄ１１に図６の波形番号ｎ＝０〜４を設定し、第２データ列Ｄ２１に図６の波形番号ｎ＝２０〜２４を設定する。そして、図６の上段（Ａ）および中段（Ｂ）に示されるように、第１和Ｓｕｍ１１、各第１割合ｄ１１（ｉ）、第２和Ｓｕｍ２１、および各第２割合ｄ２１（ｉ）を演算する。しかしながら、各第１割合ｄ１１（ｉ）と対応する各第２割合ｄ２１（ｉ）の組み合わせは１組も一致せず、集合マッチと判定できない。

そこで、判定手段５は、第２データ列Ｄ２１を時系列的に移動し、１個分現在に近づけたときに図７の下段（Ｃ）に示された第２データ列Ｄ２２を設定する。このとき、各第１割合ｄ１１（ｉ）と対応する各第２割合ｄ２２（ｉ）の組み合わせは５組全てが一致するので、集合マッチと判定できる。したがって、検出周期数ＴＤ＝１９となる。検出周期数ＴＤは本来周期数ＴＮよりも１だけ小さく、第１データ列Ｄ１１と第２データ列Ｄ２２との間で、リップル抜けが１回発生したことを判定できる。なお、リップル抜けの発生回数は、本来周期数ＴＮから検出周期数ＴＤを減算して求めることができる。

次に、リップル増しが発生しているときの模式的な事例を図８および図９に提示して説明する。図８は、リップル増しが発生しているときに、記憶手段４が記憶した波形番号ｎおよび立ち上がり幅Ｃ２（ｎ）のセットである。図３（２）における波形番号ｎ＝２０〜２４の各立ち上がり幅Ｃ（２０）〜Ｃ（２４）の値は、リップル増しにより図８中のｎ＝２２〜２６の各立ち上がり幅Ｃ２（２２）〜Ｃ（２６）として検出されている。

図９は、図８の立ち上がり幅Ｃ２（ｎ）を基にして探査ステップで集合マッチを探査する演算処理内容を説明する演算表の図である。判定手段５は、リップル増しの発生を事前に知り得ないので、第１データ列Ｄ１２に図８の波形番号ｎ＝０〜４を設定し、第２データ列Ｄ２３に図８の波形番号ｎ＝２０〜２４を設定する。そして、図９の上段（Ｄ）および中段（Ｅ）に示されるように、第１和Ｓｕｍ１２、各第１割合ｄ１２（ｉ）、第２和Ｓｕｍ２３、および各第２割合ｄ２３（ｉ）を演算する。しかしながら、各第１割合ｄ１２（ｉ）と対応する各第２割合ｄ２３（ｉ）の組み合わせは、１組のみ偶然に一致し他の４組は一致せず、集合マッチと判定できない。

そこで、判定手段５は、第２データ列Ｄ２３を時系列的に移動し、２個分過去にさかのぼらせたときに図９の下段（Ｆ）に示された第２データ列Ｄ２４を設定する。このとき、各第１割合ｄ１２（ｉ）と対応する各第２割合ｄ２４（ｉ）の組み合わせは５組全てが一致するので、集合マッチと判定できる。したがって、検出周期数ＴＤ＝２２となる。検出周期数ＴＤは本来周期数ＴＮよりも２だけ大きく、第１データ列Ｄ１２と第２データ列Ｄ２４との間で、リップル増しが２回発生したことを判定できる。なお、リップル増しの発生回数は、検出周期数ＴＤから本来周期数ＴＮを減算して求めることができる。

上述したように、判定手段５は、リップル抜けもリップル増しも事前に知り得ないので、第２データ列Ｄ２を所定範囲にわたって移動し、試行錯誤的な演算処理により集合マッチを探査して、リップル抜けやリップル増しの判定を行う。

次に、ノイズの影響を受けて立ち上がり幅Ｃ（ｎ）が変化したときの模式的な事例を図１０および図１１に提示して説明する。図１０は、最新立ち上がり幅Ｃ３（０）がノイズの影響を受けて増加しているときに、記憶手段４が記憶した波形番号ｎおよび立ち上がり幅Ｃ３（ｎ）のセットである。図１０では、図３（２）と比較して、第１データ列Ｄ１３が含む最新立ち上がり幅Ｃ３（０）のみが５０から５８に増加している。

図１１は、ノイズの影響を受けているときに、探査ステップで集合マッチの有無を判定する演算処理内容を説明する演算表の図である。判定手段５は、第１データ列Ｄ１３に図１０の波形番号ｎ＝０〜４を設定し、第２データ列Ｄ２５に図１０の波形番号ｎ＝２０〜２４を設定する。図１１の上段（Ｇ）に示されるように、第１データ列Ｄ１３中の最新立ち上がり幅Ｃ３（０）が増加したことに起因して、第１和Ｓｕｍ１３が増加し、各第１割合ｄ１３（ｉ）が変化している。次に、各第１割合ｄ１３（ｉ）が許容範囲に収まっているか否かを調べると、最新立ち上がり幅Ｃ３（０）に基づいた第１割合ｄ１３（０）＝０．３３５は対応する第２割合ｄ２５（０）＝０．３００の＋１０％以内に収まっていない。したがって、図１１の下段（Ｈ）に示されるように、不一致と判定されて判定欄は×印となる。残りの４組では一致と判定されて判定欄は○印となる。したがって、集合マッチとは判定できないが、部分マッチと判定する。なお、本実施形態では許容不一致数ＦＮ＝２としており、不一致の判定が２組以内であれば部分マッチと判定する。

この後、第２データ列Ｄ２５をさらに時系列的に移動して集合マッチを探査するが、５組全てが一致する集合マッチは見つからない。したがって、判定手段５は、第１データ列Ｄ１３および第２データ列Ｄ２５の少なくとも一方にノイズの影響を受けた立ち上がり幅Ｃ３（ｎ）を含んでいると判定する。

第１実施形態の直流モータのリップル検出装置１およびリップル検出方法によれば、第１データ列Ｄ１および第２データ列Ｄ２における集合マッチを判定し、初期設定された本来周期数ＴＮと求めた検出周期数ＴＤとを比較して、リップルの検出取りこぼしや余剰なノイズの検出などの検出誤りの度合いを判定できるので、電流リップルの検出精度を従来よりも大幅に向上できる。

また、第１実施形態では、電流リップルの立ち上がり幅Ｃ（ｎ）の増減変動が顕著であるほど、第１データ列Ｄ１および第２データ列Ｄ２の変化パターンが類似しているか否かを正確に判定できる。これに対し、従来の各種リップル検出装置や検出手法では、各電流リップルが同一波形で繰り返していれば高精度であるが、変動があると精度低下を引き起こしていた。したがって、本発明のリップル検出装置１を従来のリップル検出装置と併用することにより、互いの弱点を補完しあい、補正処理の正当性まで含めてリップル検出の確からしさを保証できる。なお、組み合わせる他の検出装置や検出手法として、本願出願人が出願した特開２０００−１３４９８５号の状態記憶装置を例示できる。

さらに、第１データ列Ｄ１および第２データ列Ｄ２の各立ち上がり幅Ｃ（ｎ）を正規化して比較している。したがって、直流モータ９の運転状態が変化しつつあるとき、例えば電機子電流Ｉｍが増加しつつありこれに伴って電流リップル波形Ｉｒが増加するときでも、変化パターンの類似性を基にして高精度な判定を行うことができ、電流リップルの検出精度を従来よりも大幅に向上できる。

また、特徴量として、電流リップル波形Ｉｒの生波形データでなく単一数値である立ち上がり幅Ｃ（ｎ）を用いる。このため、立ち上がり幅Ｃ（ｎ）の記憶数は３０個とわずかな記憶エリアでよく、また電機子電流Ｉｍが変化しても扱うデータ量は殆ど変化しない。さらに、判定手段５は、新規立ち上がり幅Ｃ（ｎｅｗ）が検出されたときに動作すればよく、また、検出周期数ＴＤ分または本来周期数ＴＮ分だけ以前の第２データ列Ｄ２で集合マッチを判定できないときに限り第２データ列Ｄ２を時系列的に移動して集合マッチを探査する。これにより、判定手段５の演算処理が効率化され、軽い演算負荷で実現可能となり、加えて判定所要時間が短縮される。したがって、専用のディジタル演算処理回路での実現のみならず、汎用の通信手段およびマイコンを組み合わせた構成での実現が可能である。

さらに、集合マッチと判定できないときでも、５個の第１割合ｄ１（ｉ）および第２割合ｄ２（ｉ）の組み合わせの不一致が許容不一致数ＦＮ＝２以内の場合に部分マッチと判定し、ノイズの影響を受けた立ち上がり幅Ｃ（ｎ）を含んでいると判定する。これにより、ノイズの影響を受けても許容不一致数ＦＮ以内であれば、立ち上がり幅Ｃ（ｎ）の変化パターンの類似性を検出して、リップル検出の妥当性を判定できる。

次に、第２実施形態の直流モータのリップル検出装置およびリップル検出方法について、図１２および図１３を参考にして説明する。第２実施形態では、図１に示される第１実施形態のリップル検出装置１の構成を用い、図２に示される演算処理フローを基本として追加機能を有したプログラムで動作するようになっている。追加機能の第１は部分マッチ時のノイズ除去機能であり、第２は検出周期数ＴＤの継続条件による確定機能である。図１２は本発明の第２実施形態を説明する状態遷移図であり、６つの状態の状態番号および状態名、ならびに生じ得る状態遷移を示している。状態遷移は矢印Ｍｉｊで示されており、添字ｉは遷移元、添字ｊは遷移先を意味している。図１３は本発明の第２実施形態を説明する状態遷移表であり、６つの状態の状態番号、状態名、状態の説明、演算処理内容、遷移条件、および遷移先を一覧表に示している。

状態番号Ｓｔ１のイニシャル状態は、起動直後の待ち状態である。イニシャル状態では、直流モータ９が起動して電機子電流Ｉｍおよび電流リップル波形Ｉｒが過渡的に変化する間の立ち上がり幅Ｃ（ｎ）を読み飛ばし、ある程度落ち着いた時点から判定に用いる立ち上がり幅Ｃ（ｎ）を記憶する。立ち上がり幅Ｃ（ｎ）の記憶数が所定数未満のときにはイニシャル状態を維持し（Ｍ１１）、記憶数が所定数に達した時点でサーチ状態に遷移する（Ｍ１２）。

状態番号Ｓｔ２のサーチ状態は、集合マッチの探査状態である。サーチ状態では、第１および第２データ列Ｄ２を設定し、第２データ列Ｄ２を時系列的に移動して集合マッチを探査する。探査の結果、集合マッチを判定できなかったときにはサーチ状態を維持する（Ｍ２２）。集合マッチを判定できたときには検出周期数ＴＤを求め、ベリファイ状態に遷移する（Ｍ２３）。

状態番号Ｓｔ３のベリファイ状態は、集合マッチの継続判定状態である。ベリファイ状態では、サーチ状態で求めた検出周期数ＴＤだけ以前の第２データ列Ｄ２を設定して集合マッチの有無を判定する。判定の結果、集合マッチを判定できなかったときにはサーチ状態に遷移する（Ｍ３２）。集合マッチと判定しかつその継続回数が認定回数未満のときにはベリファイ状態を維持し（Ｍ３３）、認定回数に到達したときには継続条件が満たされたのでデテクト状態に遷移する（Ｍ３４）。

状態番号Ｓｔ４のデテクト状態は、検出周期数ＴＤの確認状態である。デテクト状態では、ベリファイ状態で確定した検出周期数ＴＤを確認する。つまり、検出周期数ＴＤだけ以前の第２データ列Ｄ２を設定して集合マッチの有無を判定する。判定の結果、集合マッチと判定したときには、同一の検出周期数ＴＤを再度確認できたことになり、デテクト状態を維持する（Ｍ４４）。デテクト状態の維持は、リップル検出が良好に安定して行われている最も好ましいものである。また、各第１割合ｄ１（ｉ）と対応する各第２割合ｄ２（ｉ）との不一致数が許容不一致数ＦＮ以下の部分マッチと判定したときには、ノイズの影響はあるものの検出周期数ＴＤは確認できたことになり、ノイズ状態に遷移する（Ｍ４５）。不一致数が許容不一致数ＦＮを超えるミスマッチ時には、ノイズの影響により検出周期数ＴＤが確認できなくなったことになり、フラッシュ状態に遷移する（Ｍ４６）。

状態番号Ｓｔ５のノイズ状態は、ノイズ検出状態、すなわち電流リップル波形Ｉｒにノイズが重畳していずれかの立ち上がり幅Ｃ（ｎ）が常態から変化した状態である。ノイズ状態では、第１データ列Ｄ１および第２データ列Ｄ２から不一致の基になった立ち上がり幅Ｃ（ｎ）を除外して集合マッチの有無を判定する。このとき、第１データ列Ｄ１および第２データ列Ｄ２は、時系列的に不連続な要素の集合となり得る。判定の結果、集合マッチと判定したときには、ノイズの影響を避けて同一の検出周期数ＴＤを再度確認できたことになり、デテクト状態に遷移する（Ｍ５４）。集合マッチを判定できなかったときには、ノイズの影響により検出周期数ＴＤが確認できなくなったことになり、フラッシュ状態に遷移する（Ｍ５６）。

状態番号Ｓｔ６のフラッシュ状態は、ノイズ通過待ち状態である。フラッシュ状態では、ノイズを含むいずれかの立ち上がり幅Ｃ（ｎ）が第１データ列Ｄ１または第２データ列Ｄ２を通過する間、判定を行わずに待機する。換言すれば、第１データ列Ｄ１および第２データ列Ｄ２はそれぞれ５個の立ち上がり幅Ｃ（ｎ）を含むので、５個分の新規立ち上がり幅Ｃ（ｎｅｗ）を検出して更新するまで待機する。待機が未完のときにはフラッシュ状態を維持し（Ｍ６６）、待機が完了した時点でサーチ状態に遷移する（Ｍ６２）。

第２実施形態の直流モータのリップル検出装置およびリップル検出方法では、状態番号Ｓｔ５のノイズ状態で、部分マッチと判定したときに不一致の基になった立ち上がり幅Ｃ（ｎ）を除外して集合マッチの有無を判定する。つまり、ノイズの影響を受けたと推定される立ち上がり幅Ｃ（ｎ）を除外し、以降は時系列的に不連続な第１データ列Ｄ１および第２データ列Ｄ２を比較して判定する。これにより、ノイズの影響を避けて変化パターンが類似しているか否かを精度良く判定でき、電流リップルの検出精度を従来よりも大幅に向上できる。

また、状態番号Ｓｔ３のベリファイ状態では、認定回数以上継続して同一の検出周期数ＴＤを求めたときにその値を確定する。つまり、継続条件を用いて検出周期数ＴＤを確定している。これにより、変化パターンが繰り返す検出周期数ＴＤを求める信頼性が向上し、リップル検出の妥当性判定の信頼性が極めて高くなる。

次に、第３実施形態の直流モータのリップル検出装置およびリップル検出方法について、図１４および図１５を参考にして説明する。前述の第２実施形態では、ベリファイ状態において認定回数以上継続して同一値の検出周期数ＴＤを求めないとデテクト状態に遷移できず、継続条件は厳しすぎる場合も考えられる。そこで、第３実施形態では、認定確率以上で同一値を求めたとき検出周期数に確定するという確率条件を用いるように判定ロジックを変更している。また、第２実施形態のデテクト状態における部分マッチの判定やノイズ状態におけるノイズを含む立ち上がり幅Ｃ（ｎ）の除外の演算処理は煩雑な面もあり、確率条件を用いればその必要性も低下する。したがって、第３実施形態ではノイズの除外に関する演算処理を省略して判定ロジックを簡素化している。図１４および図１５は、本発明の第３実施形態を説明する状態遷移図およびで状態遷移表であり、表記要領は第２実施形態と同様である。

第３実施形態における状態番号Ｓｔ１のイニシャル状態は、概ね第２実施形態と同様であり、起動直後の待ち状態である。イニシャル状態では、直流モータ９が起動して電機子電流Ｉｍおよび電流リップル波形Ｉｍ過渡的に変化する間の立ち上がり幅Ｃ（ｎ）を読み飛ばし、ある程度落ち着いた時点から判定に用いる立ち上がり幅Ｃ（ｎ）を記憶する。立ち上がり幅Ｃ（ｎ）の記憶数が所定数未満のときにはイニシャル状態を維持し（Ｍ１１）、記憶数が所定数に達した時点でサーチ状態に遷移する（Ｍ１７）。

状態番号Ｓｔ７のサーチ状態は、集合マッチの探査および検出周期数ＴＤの確定状態である。サーチ状態では、まず、第１データ列Ｄ１および第２データ列Ｄ２を設定し、第２データ列Ｄ２を時系列的に移動して集合マッチを探査し、集合マッチ時に検出周期数ＴＤを求める。次に、過去３ｍ回（３の倍数回）にわたって求めた検出周期数ＴＤの分布を調査する。調査の結果、同一の検出周期数ＴＤが２ｍ個以上、すなわち認定確率である２／３以上の発生確率があれば検出周期数ＴＤとして確定し、デテクト状態に遷移する（Ｍ７８）。つまり、２／３以上の確率条件で検出周期数ＴＤを確定する。上記以外のときにはサーチ状態を維持する（Ｍ７７）。

状態番号Ｓｔ８のデテクト状態は、検出周期数ＴＤの確認状態である。デテクト状態では、まず、サーチ状態で確定した検出周期数ＴＤだけ以前の第２データ列Ｄ２を設定して集合マッチの有無を判定する。次に、過去３回中の集合マッチの回数を計数する。計数の結果、集合マッチが３回または２回であれば２／３以上の確率条件を満たしているので、デテクト状態を維持する（Ｍ８８）。デテクト状態の維持は、ノイズの影響を避けてリップル検出が良好に安定して行われている好ましいものである。また、集合マッチが１回または０回であれば確率条件を満たしていないので、フラッシュ状態に遷移する（Ｍ８６）。

状態番号Ｓｔ６のフラッシュ状態は、概ね第２実施形態と同様であり、ノイズ通過待ち状態である。フラッシュ状態では、ノイズを含む立ち上がり幅Ｃ（ｎ）が第１データ列Ｄ１または第２データ列Ｄ２を通過する間、判定を行わずに待機する。換言すれば、第１データ列Ｄ１および第２データ列Ｄ２はそれぞれ５個の立ち上がり幅Ｃ（ｎ）を含むので、５個分の新規立ち上がり幅Ｃ（ｎｅｗ）を検出して更新するまで待機する。待機が未完のときにはフラッシュ状態を維持し（Ｍ６６）、待機が完了した時点でサーチ状態に遷移する（Ｍ６７）。

第３実施形態の直流モータのリップル検出装置およびリップル検出方法では、２／３以上の確率条件を用いて検出周期数ＴＤの確定および確認を行っている。これにより、低頻度で発生するノイズの影響を避けることができ、変化パターンが繰り返す検出周期数ＴＤを求める信頼性が向上し、リップル検出の妥当性判定の信頼性が極めて高くなる。

なお、第１〜第３実施形態で説明した演算処理フローおよび判定ロジックの内容や、データ個数Ｎを始めとする諸定数は一例であって、様々な応用が可能である。また、特徴量としてリップル電流波形Ｉｒの立ち上がり幅Ｃ（ｎ）を例示したが、立ち下がり幅やその他の特徴量でもよく、さらには立ち上がり幅Ｃ（ｎ）と立ち下がり幅とを組み合わせて用いるようにしてもよい。一方、本来周期数ＴＮは、対象とする直流モータの構造に合わせて設定することは当然である。

１：リップル検出装置
２：フィルタ部
３：特徴量検出部
４：記憶手段
５：判定手段
Ｉｍ：電機子電流 Ｉｒ：電流リップル波形 ｎ：波形番号
Ｃ、Ｃ（ｎ）、Ｃ１（ｎ）、Ｃ２（ｎ）Ｃ３（ｎ）：立ち上がり幅（特徴量）
Ｃ（０）：最新立ち上がり幅 Ｃ（ｎｅｗ）：新規立ち上がり幅
ＧＬ：下限閾値ゲイン ＧＨ：上限閾値ゲイン
Ｄ１、Ｄ１１、Ｄ１２、Ｄ１３：第１データ列
Ｓｕｍ１、Ｓｕｍ１１、Ｓｕｍ１２、Ｓｕｍ１３：第１和
ｄ１（ｉ）、ｄ１１（ｉ）、ｄ１２（ｉ）、ｄ１３（ｉ）：各第１割合
Ｄ２、Ｄ２１〜Ｄ２５：第２データ列
Ｓｕｍ２、Ｓｕｍ２１〜Ｓｕｍ２５：第２和
ｄ１（ｉ）、ｄ２１（ｉ）〜ｄ２５（ｉ）：各第２割合

Claims (9)

1. 直流モータの電機子電流に含まれる電流リップルを検出するリップル検出装置であって、
   前記電機子電流から前記電流リップルを抽出し、各該電流リップルがもつ特徴量を検出する検出手段と、
   検出した各前記電流リップルの前記特徴量を時系列順に記憶する記憶手段と、
   複数の前記特徴量を含む第１データ列と、該第１データ列以前の同数の前記特徴量を含む第２データ列とを比較し、対応する各前記特徴量の変化パターンが類似しているときに集合マッチと判定する判定手段とを備え、
   前記判定手段は、
   前記集合マッチと判定したときに、前記第１データ列と前記第２データ列との時系列的な隔たりを前記特徴量の個数で表した検出周期数を求め、前記直流モータが１回転する間に検出する特徴量の本来の個数である本来周期数と前記検出周期数とを比較し、
   さらに、前記本来周期数と前記検出周期数とが一致した場合にリップル検出が妥当に行われていると判定し、前記本来周期数よりも前記検出周期数が小さい場合に前記電流リップルを検出できないリップル抜けが発生したと判定し、前記本来周期数よりも前記検出周期数が大きい場合に前記電流リップルと区別できないノイズが重畳するリップル増しが発生したと判定する、
   ことを特徴とする直流モータのリップル検出装置。
2. 請求項１において、前記判定手段は、最新の特徴量を含んで第１データ列を設定し、該第１データ列よりも前回の判定で得られた検出周期数分または前記本来周期数分だけ以前の第２データ列を設定し、前記第１データ列および前記第２データ列における前記集合マッチの有無を判定し、該集合マッチを判定できないときに前記第２データ列を時系列的に移動して前記集合マッチを探査することを特徴とする直流モータのリップル検出装置。
3. 請求項１または２において、前記判定手段は、前記第１データ列に含まれる全ての特徴量を加算して第１和を求め、前記第１データ列に含まれる各特徴量の前記第１和に対する割合である各第１割合を求め、前記第２データ列に含まれる全ての特徴量を加算して第２和を求め、前記第２データ列に含まれる各特徴量の前記第２和に対する割合である各第２割合を求め、前記各第１割合と対応する前記各第２割合とを比較して許容差の範囲内で一致しているときに前記集合マッチと判定することを特徴とする直流モータのリップル検出装置。
4. 請求項３において、前記判定手段は、前記集合マッチと判定できずかつ前記許容差の範囲内で一致しない第１割合および第２割合の組み合わせが許容不一致数以内の場合に部分マッチと判定し、前記第１データ列および前記第２データ列の少なくとも一方にノイズの影響を受けた特徴量を含んでいると判定することを特徴とする直流モータのリップル検出装置。
5. 請求項４において、前記判定手段は、前記部分マッチと判定したときに、一致しない第１割合および第２割合の組み合わせの基になっている第１データ列および第２データ列のそれぞれの特徴量を除外して以降の判定を行うことを特徴とする直流モータのリップル検出装置。
6. 請求項１〜５のいずれか一項において、前記判定手段は、前記検出周期数を確定するときに、認定回数以上継続して同一値を求める継続条件、あるいは認定確率以上で同一値を求める確率条件を用いることを特徴とする直流モータのリップル検出装置。
7. 請求項１〜６のいずれか一項において、前記特徴量は、前記電流リップルの極小値から極大値までの増加量を示す立ち上がり幅、あるいは前記電流リップルの極大値から極小値までの減少量を示す立ち下がり幅、あるいは前記立ち上がり幅と前記立ち下がり幅との組み合わせであることを特徴とする直流モータのリップル検出装置。
8. 直流モータの電機子電流に含まれる電流リップルを検出するリップル検出方法であって、
   前記電機子電流から前記電流リップルを抽出し、各該電流リップルがもつ特徴量を検出する検出ステップと、
   検出した各前記電流リップルの前記特徴量を時系列順に記憶する記憶ステップと、
   複数の前記特徴量を含む第１データ列を設定し、該第１データ列に含まれる全ての特徴量を加算して第１和を求め、前記第１データ列に含まれる各特徴量の前記第１和に対する割合である各第１割合を求める第１演算ステップと、
   前記第１データ列以前の同数の前記特徴量を含む第２データ列を設定し、該第２データ列に含まれる全ての特徴量を加算して第２和を求め、前記第２データ列に含まれる各特徴量の前記第２和に対する割合である各第２割合を求める第２演算ステップと、
   前記各第１割合と対応する前記各第２割合とを比較して許容差の範囲内で一致しているときに集合マッチと判定し、一致していないときに前記第２データ列を時系列的に移動して前記第２演算ステップを再度実施し、前記集合マッチを探査する探査ステップと、
   前記集合マッチと判定したときに、前記第１データ列と前記第２データ列との時系列的な隔たりを前記特徴量の個数で示した検出周期数を求め、前記直流モータが１回転する間に検出する特徴量の本来の個数である本来周期数と前記検出周期数とを比較し、前記本来周期数と前記検出周期数とが一致した場合にリップル検出が妥当に行われていると判定し、前記本来周期数よりも前記検出周期数が小さい場合に前記電流リップルを検出できないリップル抜けが発生したと判定し、前記本来周期数よりも前記検出周期数が大きい場合に前記電流リップルと区別できないノイズが重畳するリップル増しが発生したと判定するマッチ時判定ステップと、
   前記集合マッチと判定できなかったときに、前記第１データ列および前記第２データ列の少なくとも一方にノイズの影響を受けた特徴量を含んでいると判定するミスマッチ時判定ステップと、
   を有することを特徴とする直流モータのリップル検出方法。
9. 請求項８の各前記ステップをコンピュータに実行させることを特徴とする直流モータのリップル検出プログラム。

Images