JP6811168B2 - 電源劣化判定方法、電源劣化評価方法、電源劣化判定装置、電源劣化評価装置、およびプログラム - Google Patents

Description

この発明は、電気機器の電源ユニットが劣化しているか否かを判定する電源劣化判定方法、装置およびプログラムと、電気機器の電源ユニットの劣化度を評価する電源劣化評価方法、装置およびプログラムに関する。

従来、電気機器の電源ユニットが劣化しているか否かを判定したり、その劣化度を評価したりするためには、当該電気機器を専用の測定装置に接続し、試験用波形を当該電気機器に印加してその応答を解析する必要があった（例えば、特許文献１を参照）。

特開２０１６−１００９７６号公報

ところが、電気機器が通常動作状態にある場合、当該電気機器の電源ユニットが劣化しているか否かを判定したり、その劣化度を評価したりするために、その都度当該電気機器の電源を切りコンセントから取り外して専用装置につなぐのは不便であった。

この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、通常動作状態にある電気機器の電源を切ったり取り外したりする必要なく、当該電気機器の電源ユニットが劣化しているか否かを判定できる電源劣化判定方法、装置およびプログラムと、当該電気機器の電源ユニットの劣化度を評価できる電源劣化評価方法、装置およびプログラムを提供することにある。

上記課題を解決するために、この発明の第１の態様は、ハードウェアプロセッサおよびメモリを備える装置が実行する、電気機器の電源ユニットが劣化しているか否かを判定する電源劣化判定方法にあって、前記電気機器と電源とが電源線を介して接続され前記電気機器が通常動作状態にあるときの、前記電源線上の電流値または電圧値の時系列データを取得するデータ取得過程と、前記取得された時系列データに基づいて、当該時系列データの所定の時間区間ごとに、当該時系列データに含まれる波形成分の周波数と減衰率との組み合わせを特徴量として算出する特徴量算出過程と、前記算出された特徴量のうち、予め設定された条件を満たす特徴量を抽出する特徴量抽出過程と、前記抽出された特徴量に基づいて、前記電気機器の電源ユニットが劣化しているか否かを判定する劣化判定過程とを備えるようにしたものである。

この発明の第２の態様は、前記特徴量抽出過程が、前記算出された特徴量のうち、当該特徴量に係る周波数が所定の周波数範囲に含まれ、かつ、当該特徴量に係る減衰率／周波数の絶対値が閾値より小さい特徴量を、前記予め設定された条件を満たす特徴量として抽出する過程を備え、前記劣化判定過程が、前記時系列データが表す波形が極大となるタイミングを含む時間窓の各々について、前記抽出された特徴量の各々に係る、当該特徴量の算出に用いた前記時系列データの時間区間に対応するタイミングのうち、いずれかが含まれるか否かを判定する過程と、前記抽出された特徴量の各々に係る、当該特徴量の算出に用いた前記時系列データの時間区間に対応するタイミングのうち、いずれかが含まれると判定された前記時間窓の数が、予め設定された割合を超えたと判定された場合に、前記電気機器の電源ユニットが劣化していると判定する過程とを備えるようにしたものである。

この発明の第３の態様は、前記電源劣化判定方法を使用して、ハードウェアプロセッサおよびメモリを備える前記装置が実行する電源劣化評価方法にあって、前記電気機器の電源ユニットが劣化していると判定された場合に、前記抽出された特徴量の各々に係る、当該特徴量の算出に用いた前記時系列データの時間区間に対応するタイミングに基づいて、前記抽出された特徴量が連続して検出された時間を算出する時間算出過程と、前記算出された時間に基づいて、前記電源ユニットの劣化度を評価する劣化度評価過程とを備えるようにしたものである。

この発明の第４の態様は、前記電源劣化判定方法を使用して、ハードウェアプロセッサおよびメモリを備える前記装置が実行する電源劣化評価方法にあって、前記特徴量算出過程が、前記特徴量の各々について、当該特徴量に対応する振幅値を算出する過程を備え、前記電気機器の電源ユニットが劣化していると判定された場合に、前記抽出された特徴量に対応する前記振幅値の最大値、平均値、および中央値のいずれかに基づいて、前記電源ユニットの劣化度を評価する劣化度評価過程を備えるようにしたものである。

この発明の第１の態様によれば、先ず、電気機器と電源とが電源線を介して接続され当該電気機器が通常動作状態にあるときの、上記電源線上の電流値または電圧値の時系列データが取得される。次に、当該取得された時系列データに基づいて、当該時系列データの所定の時間区間ごとに、当該時系列データに含まれる波形成分の周波数と減衰率との組み合わせが特徴量として算出される。当該算出された特徴量のうち、予め設定された条件を満たす特徴量が抽出される。当該抽出された特徴量に基づいて、上記電気機器の電源ユニットが劣化しているか否かが判定される。このように、電気機器が通常動作状態にあるときに、当該電気機器の電源を切ったり取り外したりする必要なく、通常動作状態のまま当該電気機器の電源ユニットが劣化しているか否かを判定することができる。また、上記構成では、電源ユニットが劣化しているか否かの判定に、測定された時系列データ自体の振幅情報を用いない。このため、時系列データにおいて、劣化している電源ユニットに固有な波形の周波数帯にその他機器由来の波形が重畳していたとしても、影響されることなく、電源ユニットが劣化しているか否かの判定をすることができる。

この発明の第２の態様によれば、上記抽出処理では、上記算出された特徴量のうち、当該特徴量に係る周波数が所定の周波数範囲に含まれ、かつ、当該特徴量に係る減衰率／周波数の絶対値が閾値より小さい特徴量が、上記予め設定された条件を満たす特徴量として抽出される。上記判定処理では次の処理が実行される。先ず、上記時系列データが表す波形が極大となるタイミングを含む時間窓の各々について、上記抽出された特徴量の各々に係る、当該特徴量の算出に用いた上記時系列データの時間区間に対応するタイミングのうち、いずれかが含まれるか否かが判定される。なお、当該時系列データの時間区間に対応するタイミングとしては、例えば、当該時系列データの時間区間において、最後の電流値または電圧値のデータを取得した時間、最初の電流値または電圧値のデータを取得した時間、あるいは、最初の電流値または電圧値のデータを取得した時間と最後の電流値または電圧値のデータを取得した時間との中間の時間等を用いる。次に、上記抽出された特徴量の各々に係る、当該特徴量の算出に用いた上記時系列データの時間区間に対応するタイミングのうち、いずれかが含まれると判定された上記時間窓の数が、予め設定された割合を超えたと判定された場合に、上記電気機器の電源ユニットが劣化していると判定される。上述したような特徴量を用いる場合は、上記所定の周波数範囲として適切な範囲を設定して上記抽出を行うことにより、電源ユニットの劣化に特有な特徴量を抽出することができ、当該抽出された特徴量に基づいて、電源ユニットが劣化しているか否かを判定することができる。なお、本出願人は、電源ユニットが劣化している際に発生する特殊な信号の存在についての知見を得ており、当該特殊な信号は、特有の周波数帯において劣化度に応じた振幅値を有している。上記所定の周波数範囲として、例えば、当該特殊な信号に特有な周波数帯を含む周波数範囲を用いてもよい。また、時系列データが表す波形が極大となるタイミングを含む時間窓においては、上記特殊な信号の振幅も最大化するため微弱な劣化も検知し易くなるという知見も、本出願人は得ている。したがって、この知見と同様に、上述したような時間窓を、電源ユニットが劣化しているか否かの判定に用いることによって、電源ユニットが劣化しているか否かを精密に判定することができる。

この発明の第３の態様によれば、上記電気機器の電源ユニットが劣化していると判定された場合に、上記抽出された特徴量の各々に係る、当該特徴量の算出に用いた上記時系列データの時間区間に対応するタイミングに基づいて、上記抽出された特徴量が連続して検出された時間が算出される。当該算出された時間に基づいて、上記電源ユニットの劣化度が評価される。このように、劣化に特有な特徴量に基づいて、電気機器が通常動作状態のまま当該電気機器の電源ユニットの劣化度を定量的に評価することができる。

この発明の第４の態様によれば、上記特徴量算出過程において、上記特徴量の各々について、当該特徴量に対応する振幅値が算出される。上記電気機器の電源ユニットが劣化していると判定された場合に、上記抽出された特徴量に対応する上記振幅値の最大値、平均値、および中央値のいずれかに基づいて、上記電源ユニットの劣化度が評価される。上述したように、電源ユニットが劣化している際に発生する特殊な信号は、特有の周波数帯において劣化度に応じた振幅値を有している。しかしながら、この振幅値は、スイッチング電源が常時発するノイズの振幅値と比較して遥かに小さいため、従来技術で使用されるようなフーリエ解析等の手法では発見することが困難であり、当該振幅値に基づいて電源ユニットの劣化度を評価することは困難であった。しかしながら、上述したように、特徴量算出処理および抽出処理を実行して、劣化に特有な特徴量に係る振幅値に基づいて、電気機器が通常動作状態のまま当該電気機器の電源ユニットの劣化度を定量的に評価することができる。

すなわち、この発明によれば、通常動作状態にある電気機器の電源を切ったり取り外したりする必要なく、当該電気機器の電源ユニットが劣化しているか否かを判定できる電源劣化判定方法、装置およびプログラムと、当該電気機器の電源ユニットの劣化度を評価できる電源劣化評価方法、装置およびプログラムを提供することができる。

この発明の第１の実施形態に係る、電気機器の電源ユニットの劣化状態を評価するためのシステムの概略構成図。 図１に示したシステム中の電源ユニット評価装置の機能構成を示すブロック図。 複数の波形成分が合成された波形の一例を示すグラフ。 図３Ａに示した波形に含まれる波形成分を示すグラフ。 図３Ａに示した波形から算出された波形成分の周波数を示すグラフ。 図３Ａに示した波形から算出された波形成分の減衰率を示すグラフ。 図４Ａおよび図４Ｂに示した波形成分の周波数および減衰率の対応を示すグラフ。 図２に示した制御ユニットによって実行される電源ユニット評価処理の一例を示すフロー図。 電気機器の電源ユニットが劣化状態の際に取得される電流値または電圧値の時系列データから算出された特徴量をプロットしたグラフ。 電気機器の電源ユニットが非劣化状態の際に取得される電流値または電圧値の時系列データから算出された特徴量をプロットしたグラフ。 図７Ａに示した特徴量のうち抽出条件を満たす特徴量をプロットしたグラフ。 図７Ｂに示した特徴量のうち抽出条件を満たす特徴量をプロットしたグラフ。 図７Ａに示した特徴量のうち抽出条件を満たす特徴量をプロットしたグラフ。 図７Ｂに示した特徴量のうち抽出条件を満たす特徴量をプロットしたグラフ。 この発明の第１の実施形態の変形例に係る、電気機器の電源ユニットの劣化状態を評価するためのシステムの概略構成図。

以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。
［第１の実施形態］
（構成）
図１は、この発明の第１の実施形態に係る、電気機器の電源ユニットの劣化状態を評価するためのシステムの概略構成図である。

本実施形態のシステムでは、電気機器３と電源としての電力線６とを接続する電源線４上に、例えば電源タップであるプローブ接続部５が接続され、当該プローブ接続部５に、電源ユニット評価装置１に接続される例えば電源プラグであるプローブ２を接続可能である。なお、プローブ２は、接触プローブおよび非接触プローブのいずれであってもよい。

本システムでは、電気機器３が電力線６から電力を供給されて通常動作状態にあるときに、電源劣化判定装置および電源劣化評価装置としての電源ユニット評価装置１は、プローブ接続部５に接続されたプローブ２を介して電源線４上の電流値または電圧値の時系列データを取得し、当該時系列データに基づいて、電気機器３の電源ユニットが劣化しているか否かを判定することができ、さらに、その劣化度を評価することができる。

図２は、図１に示した電源ユニット評価装置１の機能構成を示すブロック図である。
電源ユニット評価装置１は、ハードウェアとして、制御ユニット１１と、記憶ユニット１２と、外部インタフェースユニット１３と、入出力インタフェースユニット１４とを備えている。

外部インタフェースユニット１３は、プローブ２から出力された電流値または電圧値のアナログ信号を受信して、制御ユニット１１に入力する。入出力インタフェースユニット１４は、例えば、キーボードやマウス等を含む入力部７によって入力された操作信号等を制御ユニット１１に入力するとともに、制御ユニット１１から出力された表示データを表示部８に表示させる。

記憶ユニット１２は、記憶媒体として例えばＨＤＤ（Hard Disc Drive）またはＳＳＤ（Solid State Drive）等の随時書き込みおよび読み出しが可能な不揮発メモリを使用したもので、本実施形態を実現するために、時系列データ記憶部１２１と、特徴量データ記憶部１２２と、抽出条件記憶部１２３と、抽出特徴量データ記憶部１２４と、劣化判定条件記憶部１２５とを備えている。

時系列データ記憶部１２１は、プローブ２を介して取得された電流値または電圧値の時系列データを記憶させるために使用される。

特徴量データ記憶部１２２は、上記時系列データに基づいて算出された特徴量のデータを記憶させるために使用される。

抽出条件記憶部１２３は、特徴量のうち所望の特徴量を抽出するための抽出条件を記憶している。当該抽出条件は、例えば、入力部７を介してオペレータによって予め設定された条件であり、例えば、特徴量に係る周波数の周波数範囲と、特徴量に係る減衰率／周波数の範囲とを定めるものである。なお、当該抽出条件は、例えば、特徴量に係る他の何らかの値の条件を定めるものであってもよい。

抽出特徴量データ記憶部１２４は、上記算出された特徴量のうち上記抽出条件を満たすとして抽出された特徴量のデータを記憶させるために使用される。

劣化判定条件記憶部１２５は、電源ユニットが劣化しているか否かを判定するための劣化判定条件を記憶している。当該劣化判定条件は、例えば、特徴量の算出に用いる時系列データの時間区間に対応するタイミングの条件を定めるものであり、例えば、データ解析部１１２等で上記時系列データが解析された結果記憶されるものである。

制御ユニット１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のハードウェアプロセッサと、プログラムメモリとを備え、本実施形態における処理機能を実行するために、時系列データ取得部１１１と、データ解析部１１２と、劣化評価部１１３とを備えている。これらの各部における処理機能はいずれも、プログラムメモリに格納されたプログラムを上記ハードウェアプロセッサに実行させることによって実現される。なお、プログラムメモリに格納されたプログラムを用いるのではなく、ネットワークを通して提供されるプログラムを用いてもよい。

時系列データ取得部１１１は、電気機器３が通常動作状態にあるときの電源線４上の電流値または電圧値のアナログデータを外部インタフェースユニット１３を介してプローブ２から受信し、当該電流値または電圧値から予め設定されたサンプリングレートで電流値または電圧値の複数電源周期分の時系列データを測定および取得し、当該取得された時系列データを、記憶ユニット１２の時系列データ記憶部１２１に記憶させる処理を実行する。なお、当該時系列データの測定および取得の処理では、ハイパスフィルタを用いてフィルタリングを行った時系列データを測定および取得するようにしてもよい。

データ解析部１１２は、特徴量算出部１１２１と、データ抽出部１１２２とを備えている。
特徴量算出部１１２１は、記憶ユニット１２の時系列データ記憶部１２１に記憶される上記時系列データを読み出し、当該読み出された時系列データに基づいて、当該時系列データの所定の時間区間として例えば数十から数百サンプルごとに、当該時系列データに含まれる波形成分の周波数と減衰率との組み合わせを特徴量として算出する処理を実行する。特徴量算出部１１２１は、当該算出された特徴量のデータを、記憶ユニット１２の特徴量データ記憶部１２２に記憶させる処理を実行する。

データ抽出部１１２２は、先ず、記憶ユニット１２の特徴量データ記憶部１２２から上記特徴量のデータを読み出し、記憶ユニット１２の抽出条件記憶部１２３から上記抽出条件を読み出す処理を実行する。その後、データ抽出部１１２２は、読み出された上記特徴量のデータが示す特徴量のうち、上記抽出条件を満たす特徴量を抽出し、当該抽出された特徴量のデータを、記憶ユニット１２の抽出特徴量データ記憶部１２４に記憶させる処理を実行する。

劣化評価部１１３は、先ず、記憶ユニット１２の抽出特徴量データ記憶部１２４から、上記抽出された特徴量のデータを読み出し、記憶ユニット１２の劣化判定条件記憶部１２５から、電源ユニットが劣化しているか否かを判定するための劣化判定条件を読み出す処理を実行する。その後、劣化評価部１１３は、読み出された、上記抽出された特徴量と、劣化判定条件とに基づいて、電気機器３の電源ユニットが劣化しているか否かを判定する処理を実行する。

電気機器３の電源ユニットが劣化していると判定された場合、劣化評価部１１３は、上記抽出された特徴量に基づいて、電気機器３の電源ユニットの劣化度を評価する処理を実行する。なお、電気機器３の電源ユニットが劣化していないと判定された場合にも、劣化評価部１１３は、同様の処理を実行してもよい。

最後に、劣化評価部１１３は、電気機器３の電源ユニットが劣化しているか否かの判定結果およびその劣化度の評価結果の表示データを、入出力インタフェースユニット１４を介して表示部８に送信する処理を実行する。

（動作）
次に、以上のように構成された電源ユニット評価装置１の動作を説明する。
（１）特徴量算出処理の具体例
先ず、データ解析部１１２の特徴量算出部１１２１の制御の下、制御ユニット１１が実行する特徴量算出処理について、一般的な例を挙げて詳細に説明する。

重畳緩和信号の時系列データＳ_ｎの特徴量算出処理にあたり、重畳緩和信号の波形を線形近似するために係数ａを用い、その係数ａなるパラメタの数をＭ個とし、そのｍ番目のパラメタをａ_ｍと表記するものとする。なお、Ｍは１以上の自然数であり、必要に応じて、算出しようとする波形成分数の３倍を目安に選ぶことが好ましい。

その上で、重畳緩和信号の波形を線形近似するため、以下の式（１）に示す線形近似式を考える。

次に、この式（１）に含まれる係数ａ_ｍの値を、以下の式（２）で与えられる近似残差が最小になるという条件で求める。

１回の解析に用いる時系列データＳ_ｎのデータ数はＭ＋Ｎとなる。Ｎの値は、１以上の自然数であり、算出しようとする波形成分の減衰率の逆数に対応する時間の１〜３倍程度に対応する値とすることが望ましい。Ｎが大きいほど原理的には解析の安定性は高くなるが、その一方で、波形成分が時間と共に減衰することから、背景ノイズの影響を受けやすくなるというデメリットがあるためである。

ここで、上記係数ａ_ｍの値を、以下の式（３）で定義する時間依存自己相関係数を用いた式（４）の時間依存自己相関行列を対角化することによって計算する。

次に、上記式（１）〜式（４）を用いて計算された係数ａ_ｍを係数に用いたＸに関する以下の式（５）を、
ＤＫＡ法等の公知の因数分解手法を用いた数値計算によって数値的に得られるＭ個の根を用いて因数分解する。これにより、式（５）は式（６）の形に変形することができ、この式（６）中のＭ個の複素特徴量Ｆ_ｍが算出される。

なお、ΔＴは時系列データＳ_ｎのサンプリング間隔である。

最後に、Ｍ個の複素特徴量Ｆ_ｍの実部を波形成分の減衰率とし、虚部を２πで割った値を当該波形成分の周波数として出力する。

以下では、上記で算出されたＭ個の複素特徴量Ｆ_ｍから主要な波形成分を算出する処理について説明する。

上記算出されたＭ個の複素特徴量Ｆｍを用いて、以下の式（７）が成立するＭ個の係数Ｃ_ｍを選ぶ。なお、この係数Ｃ_ｍの算出には、最小自乗法等の公知の方法を用いて計算可能である。

こうして得られたＭ個の係数Ｃ_ｍをＣ_ｍの絶対値（｜Ｃ_ｍ｜）の大きい方から順に並べ、並べられた各係数Ｃ_ｍに対応する複素特徴量Ｆ_ｍと合わせて、Ｃ_ｍの絶対値の大きい順に順次出力する。

Ｃ_ｍの絶対値の大きい順が主要な波形成分の順となり、Ｃ_ｍの絶対値が最大の係数Ｃ_ｍに対応する複素特徴量Ｆ_ｍが、Ｍ個の波形成分のうち最も主要な波形成分である。その後、複素特徴量Ｆ_ｍの入力順に、複素特徴量Ｆ_ｍの実部を波形成分の減衰率とし、虚部を２πで割った値を当該波形成分の周波数として、順次出力する。さらに、当該複素特徴量Ｆ_ｍに対応するＣ_ｍの絶対値を振幅値として、順次出力する。

以上より、上記算出されたＭ個の複素特徴量Ｆ_ｍを用いて、式（７）が成立するＭ個の係数Ｃ_ｍを選び、各係数Ｃ_ｍにそれぞれ対応する複素特徴量Ｆ_ｍをＣ_ｍの絶対値の大きい順で出力するため、波形成分を主要順に出力できる。

図３Ａは、複数の波形成分が合成された波形の一例を示すグラフである。ここでは、２０ｋＨｚでサンプリングしている。

図３Ｂは、図３Ａの波形を構成する３つの波形成分である。ここでは、周波数が１．２ｋＨｚで減衰率が−０．３０／ｍｓ、周波数が１．１ｋＨｚで減衰率が−０．２０／ｍｓ、周波数が１．０ｋＨｚで減衰率が−０．２５／ｍｓ、という３つの波形成分を採用している。

上述した特徴量算出処理により、図３Ａの波形から、当該波形に含まれる図３Ｂに示す３つの波形成分にそれぞれ対応する周波数と減衰率との組み合わせを特徴量として算出することができる。

図４Ａと図４Ｂは、上述した特徴量算出処理によって図３Ａに示した波形を解析した結果であり、それぞれ、周波数成分と減衰率成分とをプロットしたものである。ここで、信号解析で使用したＭとＮとを、それぞれ１０と４０とに設定している。図３Ａのサンプリングが２０ｋＨｚであることから、１回の解析に用いられる時間幅は（Ｍ＋Ｎ）／２０ｋＨｚ、すなわち、２．５ｍｓとなる。この理由により、図４Ａと図４Ｂは、２．５ｍｓの位置からプロットされている。

図４Ａによれば、１．０ｋＨｚ、１．１ｋＨｚ、１．２ｋＨｚの位置に３本の線がプロットされている。また、図４Ｂによれば、−０．３０／ｍｓ、−０．２５／ｍｓ、−０．２０／ｍｓの位置に３本の線がプロットされている。これら算出結果より、図３Ａに示した波形から、図３Ｂに示す３つの波形成分の周波数と減衰率とが得られていることが把握できる。

図４Ａおよび図４Ｂは、図３Ａおよび図３Ｂとの比較を容易にするために横軸を時間軸にしているが、図３Ｂに示された３つの波形成分に関する情報を得るのには不向きである。そこで、図３Ｂに示された３つの波形成分に関する情報を見易くするために、横軸を周波数軸、縦軸を減衰率軸にしたものを図５に示す。

図５によれば、図３Ｂに示された３つの波形成分の周波数と減衰率とが３つの点としてプロットされており、図３Ａに示された波形から、図３Ｂで示された各波形成分の周波数と減衰率とが正確に算出されていることが把握できる。なお、離散フーリエ変換を用いた従来手法による算出処理では、１ｋＨｚ周辺に何かしらの信号の存在が予測できるに過ぎず、図３Ａの波形が上記３つの波形成分の重ね合わせであることまでは算出することができない。

（２）電源ユニット評価処理
図６は、図２に示した制御ユニット１１によって実行される電源ユニット評価処理の一例を示すフロー図である。

先ず、ステップＳ１において、制御ユニット１１は、時系列データ取得部１１１の制御の下、電気機器３が通常動作状態にあるときの電源線４上の電流値または電圧値のアナログデータを外部インタフェースユニット１３を介してプローブ２から受信し、当該電流値または電圧値から、予め設定されたサンプリングレートとして例えば２５０ｋＨｚのサンプリング周波数で、電流値または電圧値の複数電源周期分の時系列データを測定および取得し、当該取得された時系列データを時系列データ記憶部１２１に記憶させる。なお、当該時系列データの測定および取得の処理では、ハイパスフィルタを用いてフィルタリングを行った時系列データを測定および取得するようにしてもよい。

次に、ステップＳ２において、制御ユニット１１は、データ解析部１１２の特徴量算出部１１２１の制御の下、時系列データ記憶部１２１から上記時系列データを読み出し、当該読み出された時系列データに基づいて、上記で詳細に説明した特徴量算出処理と同様の手法で、当該時系列データの所定の時間区間として例えば電流値または電圧値の５０サンプル分の時間区間ごとに、当該時系列データに含まれる波形成分の周波数と減衰率との組み合わせを例えば１０組、特徴量として算出する。その後、制御ユニット１１は、特徴量算出部１１２１の制御の下、当該算出された特徴量のデータを特徴量データ記憶部１２２に記憶させる。

なお、制御ユニット１１は、特徴量算出部１１２１の制御の下、上記算出された特徴量の各々について、当該特徴量の算出に用いた上記時系列データの時間区間に対応するタイミングのデータを、特徴量データ記憶部１２２に、特徴量のデータに対応付けて記憶させてもよい。当該タイミングとしては、例えば、上記５０サンプルの最後のサンプルを取得した時間、最初のサンプルを取得した時間、あるいは、最初のサンプルを取得した時間と最後のサンプルを取得した時間との中間の時間等を用いる。

さらに、制御ユニット１１は、特徴量算出部１１２１の制御の下、上記算出された特徴量の各々について、上記で詳細に説明した特徴量算出処理と同様の手法で、当該特徴量に対応する振幅値も算出し、当該算出された振幅値のデータを、特徴量データ記憶部１２２に、特徴量のデータに対応付けて記憶させてもよい。

ステップＳ３において、制御ユニット１１は、データ抽出部１１２２の制御の下、先ず特徴量データ記憶部１２２から上記特徴量のデータを読み出し、抽出条件記憶部１２３から上記抽出条件を読み出す。その後、制御ユニット１１は、データ抽出部１１２２の制御の下、上記抽出条件としての、例えば、７０〜９０ｋＨｚの周波数範囲、および、０．０５より小さい減衰率［１／ｍｓ］／周波数［ｋＨｚ］の絶対値範囲に基づいて、読み出された特徴量のデータが示す特徴量のうち、当該特徴量に係る周波数が７０〜９０ｋＨｚの周波数範囲に含まれ、かつ、当該特徴量に係る減衰率／周波数の絶対値が０．０５の閾値より小さい特徴量を抽出し、当該抽出された特徴量のデータを抽出特徴量データ記憶部１２４に記憶させる。

図７Ａは、電気機器３の電源ユニットが劣化状態の際に取得される電流値または電圧値の時系列データから算出された特徴量を、横軸を周波数、縦軸を減衰率／周波数としてプロットしたグラフである。一方、図７Ｂは、電気機器３の電源ユニットが非劣化状態の際に取得される電流値または電圧値の時系列データから算出された特徴量を、横軸を周波数、縦軸を減衰率／周波数としてプロットしたグラフである。図７Ａおよび図７Ｂでは、上記７０〜９０ｋＨｚの周波数範囲および０．０５より小さい減衰率［１／ｍｓ］／周波数［ｋＨｚ］の絶対値範囲という抽出条件に対応する領域が示されており、当該領域中にプロットされている特徴量は、ステップＳ３における処理によって抽出される特徴量に相当する。

ステップＳ４において、制御ユニット１１は、劣化評価部１１３の制御の下、先ず、抽出特徴量データ記憶部１２４から、上記抽出された特徴量のデータを読み出し、特徴量データ記憶部１２２から当該抽出された特徴量の各々に対応付けられているタイミングのデータをそれぞれ読み出し、さらに、劣化判定条件記憶部１２５から、電源ユニットが劣化しているか否かを判定するための劣化判定条件を読み出す。その後、制御ユニット１１は、劣化評価部１１３の制御の下、劣化判定条件として、例えば、時系列データ取得部１１１において取得された時系列データが表す波形が極大となるタイミングを含む所定の時間窓を用い、当該所定の時間窓の各々について、上記抽出された特徴量の各々に対応付けられているタイミングのうちいずれかが定常的に含まれるか否かを判定し、その結果に基づいて、電気機器３の電源ユニットが劣化しているか否かを判定する。例えば、上記抽出された特徴量の各々に対応付けられているタイミングのうちいずれかが含まれると判定された時間窓の数が、予め設定された割合を超えたと判定された場合に、電気機器３の電源ユニットが劣化していると判定される。

なお、上記では劣化判定条件としてのタイミングの条件が劣化判定条件記憶部１２５から読み出されるものとして説明したが、代わりに、時系列データ記憶部１２１に記憶される時系列データを読み出して、当該読み出された時系列データから、当該時系列データが表す波形が極大となるタイミングを含む所定の時間窓を算出して上述したタイミングの条件として用いてもよい。

図８Ａは、図７Ａに示した特徴量のうち上記抽出条件を満たす特徴量を、横軸を上記特徴量に対応付けられているタイミング、縦軸を周波数としてプロットしたグラフである。一方、図８Ｂは、図７Ｂに示した特徴量のうち上記抽出条件を満たす特徴量を、横軸を上記特徴量に対応付けられているタイミング、縦軸を周波数としてプロットしたグラフである。図８Ａの例では、時系列データが表す波形が極大となるタイミングを含む所定の時間窓の各々に、上記抽出された特徴量の各々に対応付けられているタイミングのうちいずれかが定常的に含まれるので、電気機器３の電源ユニットが劣化していると判定される。一方、図８Ｂの例では、時系列データが表す波形が極大となるタイミングを含む所定の時間窓の各々に、上記抽出された特徴量の各々に対応付けられているタイミングのうちいずれかが定常的に含まれているわけではないので、電気機器３の電源ユニットは劣化していないと判定される。これは、図８Ａにプロットされている特徴量が、電気機器３の電源ユニットが劣化状態の際に取得される電流値または電圧値の時系列データから算出された特徴量を抽出したものであり、一方、図８Ｂにプロットされている特徴量が、電気機器３の電源ユニットが非劣化状態の際に取得される電流値または電圧値の時系列データから算出された特徴量を抽出したものであるという事実と整合している。

電源ユニットが劣化していると判定された場合は、ステップＳ５において、その劣化度の評価がされる。
ステップＳ５において、制御ユニット１１は、劣化評価部１１３の制御の下、上記抽出された特徴量に基づいて、電気機器３の電源ユニットの劣化度を評価する。なお、劣化度評価処理は、電気機器３の電源ユニットが劣化していると判定された場合に実行されるものとして説明するが、電気機器３の電源ユニットが劣化していないと判定された場合に実行するようにしてもよい。

劣化度評価処理としては、以下に示す２通りの処理のいずれかまたは両方を実行することが可能である。

第１の劣化度評価処理として、先ず、制御ユニット１１は、劣化評価部１１３の制御の下、特徴量データ記憶部１２２から、上記抽出された特徴量の各々に対応付けられているタイミングのデータをそれぞれ読み出し、上記抽出された特徴量の各々に対応付けられているタイミングに基づいて、上記抽出された特徴量が連続して検出された時間を算出する。次に、制御ユニット１１は、劣化評価部１１３の制御の下、上記算出された時間に基づいて、電気機器３の電源ユニットの劣化度を評価する。なお、抽出された特徴量が連続して検出されたとの判断については、例えば、２つの抽出された特徴量について、各々の特徴量に対応付けられているタイミングの時間差が、所定の間隔としての、例えば、特徴量の算出単位である上記時間区間の２倍以内であるときに、この２つの抽出された特徴量は連続して検出されたとする。なお、抽出された特徴量が連続して検出されたとの判断に用いる上記所定の間隔には、例えば、特徴量の算出単位である上記時間区間そのものや、特徴量の算出単位である上記時間区間の３倍等、他の値を用いてもよい。

図８Ａにおいて、上記算出された時間の例を、劣化に伴う信号の持続時間として示している。なお、図８Ａに示されているように、上記算出された時間が断続的にある場合には、そのすべてを合計した時間に基づいて、電気機器３の電源ユニットの劣化度を評価してもよいし、あるいは、そのうちの最も長い時間に基づいて、電気機器３の電源ユニットの劣化度を評価してもよい。上記劣化に伴う信号の持続時間のすべてを合計した時間に基づいて劣化度の評価を実行する場合には、例えば、時系列データの計測時間全体の時間に対する、当該合計した時間の割合が大きいほど、劣化度が高いと評価される。一方、上記劣化に伴う信号の持続時間のうち最も長い時間に基づいて劣化度の評価を実行する場合は、例えば、時系列データが表す波形が極大となるタイミングの間隔に対する、当該劣化に伴う信号の持続時間のうち最も長い時間の割合が大きいほど、劣化度が高いと評価される。

次に、第２の劣化度評価処理として、先ず、制御ユニット１１は、劣化評価部１１３の制御の下、特徴量データ記憶部１２２に記憶される、上記抽出された特徴量の各々に対応する振幅値を読み出す。次に、制御ユニット１１は、劣化評価部１１３の制御の下、上記抽出された特徴量に対応する振幅値の最大値、平均値、および中央値のいずれかに基づいて、電気機器３の電源ユニットの劣化度を評価する。

図９Ａは、図７Ａに示した特徴量のうち上記抽出条件を満たす特徴量を、横軸を上記特徴量に対応付けられているタイミング、縦軸を振幅値としてプロットしたグラフである。一方、図９Ｂは、図７Ｂに示した特徴量のうち上記抽出条件を満たす特徴量を、横軸を上記特徴量に対応付けられているタイミング、縦軸を振幅値としてプロットしたグラフである。図９Ａおよび図９Ｂにおいて、上記振幅値の最大値の例を、劣化に伴う信号の最大振幅として示している。劣化に伴う信号の最大振幅が大きいほど、劣化度が高いと評価される。図９Ａに示される劣化に伴う信号の最大振幅は、図９Ｂに示される劣化に伴う信号の最大振幅と比較して大きい。したがって、図９Ａの例では、図９Ｂの例と比較して劣化度が高いと評価される。これは、図９Ａにプロットされている特徴量が、電気機器３の電源ユニットが劣化状態の際に取得される電流値または電圧値の時系列データから算出された特徴量を抽出したものであり、一方、図９Ｂにプロットされている特徴量が、電気機器３の電源ユニットが非劣化状態の際に取得される電流値または電圧値の時系列データから算出された特徴量を抽出したものであるという事実と整合している。

劣化している電源ユニットでは、コンデンサ劣化などに伴い、電源ユニット内部で発生したノイズの減衰がし難くなり、電源ユニット外部に減衰率の小さな正弦波的な信号が現れるようになることがあることから、上述したような電源ユニット評価処理が可能となる。

（効果）
（１）時系列データ取得部１１１の制御の下、電気機器３が通常動作状態にあるときの電源線４上の電流値または電圧値のアナログデータがプローブ２から受信され、当該電流値または電圧値から、例えば２５０ｋＨｚのサンプリング周波数で、電流値または電圧値の複数電源周期分の時系列データが測定および取得される。次に、特徴量算出部１１２１の制御の下、当該時系列データに基づいて、当該時系列データの所定の時間区間として例えば電流値または電圧値の５０サンプル分の時間区間ごとに、当該時系列データに含まれる波形成分の周波数と減衰率との組み合わせが例えば１０組、特徴量として算出される。また、特徴量算出部１１２１の制御の下、上記算出された特徴量の各々について、当該特徴量の算出に用いた上記時系列データの時間区間に対応するタイミングのデータが対応付けられる。さらに、特徴量算出部１１２１の制御の下、上記算出された特徴量の各々について、当該特徴量に対応する振幅値も算出され、当該特徴量の各々に、当該算出された振幅値のデータも対応付けられてもよい。データ抽出部１１２２の制御の下、上記算出された特徴量のうち、当該特徴量に係る周波数が７０〜９０ｋＨｚの周波数範囲に含まれ、かつ、当該特徴量に係る減衰率［１／ｍｓ］／周波数［ｋＨｚ］の絶対値が０．０５の閾値より小さい特徴量が抽出される。劣化評価部１１３の制御の下、上記時系列データが表す波形が極大となるタイミングを含む所定の時間窓の各々について、上記抽出された特徴量の各々に対応付けられているタイミングのうちいずれかが定常的に含まれるか否かを判定し、上記抽出された特徴量の各々に対応付けられているタイミングのうちいずれかが含まれると判定された時間窓の数が、予め設定された割合を超えたと判定された場合に、電気機器３の電源ユニットが劣化していると判定される。

このように、電気機器３が通常動作状態にあるときに、当該電気機器３の電源を切ったり取り外したりする必要なく、通常動作状態のまま当該電気機器３の電源ユニットが劣化しているか否かを判定することができる。また、上記構成では、電源ユニットが劣化しているか否かの判定に、測定された時系列データ自体の振幅情報を用いない。このため、時系列データにおいて、劣化している電源ユニットに固有な波形の周波数帯にその他機器由来の波形が重畳していたとしても、影響されることなく、電源ユニットが劣化しているか否かの判定をすることができる。

また、上述したような特徴量を用いる場合は、上記所定の周波数範囲として適切な範囲を設定して上記抽出を行うことにより、電源ユニットの劣化に特有な特徴量を抽出することができ、当該抽出された特徴量に基づいて、電源ユニットが劣化しているか否かを判定することができる。なお、本出願人は、電源ユニットが劣化している際に発生する特殊な信号の存在についての知見を得ており、当該特殊な信号は、特有の周波数帯において劣化度に応じた振幅値を有している。上記所定の周波数範囲として、例えば、当該特殊な信号に特有な周波数帯を含む周波数範囲を用いてもよい。また、時系列データが表す波形が極大となるタイミングを含む時間窓においては、上記特殊な信号の振幅も最大化するため微弱な劣化も検知し易くなるという知見も、本出願人は得ている。したがって、この知見と同様に、上述したような時間窓を、電源ユニットが劣化しているか否かの判定に用いることによって、電源ユニットが劣化しているか否かを精密に判定することができる。

（２）電気機器３の電源ユニットが劣化していると判定された場合、劣化評価部１１３の制御の下、上記抽出された特徴量に基づいて、電気機器３の電源ユニットの劣化度が評価される。第１の劣化度評価処理として、劣化評価部１１３の制御の下、上記抽出された特徴量の各々に対応付けられているタイミングに基づいて、上記抽出された特徴量が連続して検出された時間が算出され、当該算出された時間に基づいて、電気機器３の電源ユニットの劣化度が評価される。第２の劣化度評価処理として、劣化評価部１１３の制御の下、上記抽出された特徴量の各々に対応する振幅値の最大値、平均値、および中央値のいずれかに基づいて、電気機器３の電源ユニットの劣化度が評価される。

このように、劣化に特有な特徴量に基づいて、電気機器３が通常動作状態のまま当該電気機器３の電源ユニットの劣化度を定量的に評価することができる。

上述したように、電源ユニットが劣化している際に発生する特殊な信号は、特有の周波数帯において劣化度に応じた振幅値を有している。しかしながら、この振幅値は、スイッチング電源が常時発するノイズの振幅値と比較して遥かに小さいため、従来技術で使用されるようなフーリエ解析等の手法では発見することが困難であり、当該振幅値に基づいて電源ユニットの劣化度を評価することは困難であった。しかしながら、上述したように、特徴量算出処理および抽出処理を実行して、劣化に特有な特徴量に係る振幅値に基づいて、電気機器３が通常動作状態のまま当該電気機器３の電源ユニットの劣化度を定量的に評価することができる。

［変形例］
図１０は、この発明の第１の実施形態の変形例に係る、電気機器の電源ユニットの劣化状態を評価するためのシステムの概略構成図である。

このシステムでは、電気機器３Ａ，３Ｂおよび３Ｃのいずれも同一の電力線６に接続され、電気機器３Ａと電力線６とを接続する電源線４Ａ上に、例えば電源タップであるプローブ接続部５Ａが接続されており、また、電気機器３Ｂと電力線６とを接続する電源線４Ｂ上に、例えば電源タップであるプローブ接続部５Ｂが接続されており、さらに、電気機器３Ｃと電力線６とを接続する電源線４Ｃ上に、例えば電源タップであるプローブ接続部５Ｃが接続されている。当該プローブ接続部５Ａ，５Ｂ，５Ｃのいずれにも、電源ユニット評価装置１に接続される例えば電源プラグであるプローブ２を接続可能である。なお、プローブ２は、プローブ接続部５Ａ，５Ｂ，５Ｃのいずれでもなく、電力線６上の電源プラグに接続することも可能である。

この変形例では、例えば、プローブ２を電力線６上の電源プラグに接続することにより、電源ユニット評価装置１は、プローブ２から出力された電力線６上の電圧値のアナログ信号を受信し、当該電圧値から予め設定されたサンプリングレートで電圧値の複数電源周期分の時系列データを測定および取得することによって、上記で説明したのと同様の手法で、ステップＳ４において説明した電源劣化判定処理を実行することができる。当該電源劣化判定処理において電源ユニットが劣化していると判定された場合、電気機器３Ａ，３Ｂおよび３Ｃのいずれかが備える電源ユニットが劣化していることが分かる。このうちいずれの電源ユニットが劣化しているかは、プローブ２を、プローブ接続部５Ａ，５Ｂおよび５Ｃのそれぞれに接続して、上記で説明したのと同様の手法で、ステップＳ４において説明した電源劣化判定処理を実行すればよい。電源ユニットが劣化していると判定された際にプローブ２が接続されているプローブ接続部に対応する電気機器の電源ユニットが劣化していることが分かる。

［他の実施形態］
なお、この発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、上記では特徴量の抽出条件として、周波数範囲と、減衰率／周波数の絶対値の範囲とをともに用いる場合を説明した。しかしながら、抽出条件はこれに限定されるわけではなく、例えば、特徴量に係る他の何らかの値の条件を適宜組み合わせたものであってもよい。

その他、プローブ接続部、プローブ、電源ユニット評価装置の種類とその構成、ならびに、抽出条件記憶部、劣化判定条件記憶部の構成等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。

要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、上記実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。

１…電源ユニット評価装置、１１…制御ユニット、１１１…時系列データ取得部、１１２…データ解析部、１１２１…特徴量算出部、１１２２…データ抽出部、１１３…劣化評価部、１２…記憶ユニット、１２１…時系列データ記憶部、１２２…特徴量データ記憶部、１２３…抽出条件記憶部、１２４…抽出特徴量データ記憶部、１２５…劣化判定条件記憶部、１３…外部インタフェースユニット、１４…入出力インタフェースユニット、２…プローブ、３，３Ａ，３Ｂ，３Ｃ…電気機器、４，４Ａ，４Ｂ，４Ｃ…電源線、５，５Ａ，５Ｂ，５Ｃ…プローブ接続部、６…電力線、７…入力部、８…表示部

Claims (8)

1. ハードウェアプロセッサおよびメモリを備える装置が実行する、電気機器の電源ユニットが劣化しているか否かを判定する電源劣化判定方法であって、
   前記電気機器と電源とが電源線を介して接続され前記電気機器が通常動作状態にあるときの、前記電源線上の電流値または電圧値の時系列データを取得するデータ取得過程と、
   前記取得された時系列データに基づいて、当該時系列データの所定の時間区間ごとに、当該時系列データに含まれる波形成分の周波数と減衰率との組み合わせを特徴量として算出する特徴量算出過程と、
   前記算出された特徴量のうち、予め設定された条件を満たす特徴量を抽出する特徴量抽出過程と、
   前記抽出された特徴量に基づいて、前記電気機器の電源ユニットが劣化しているか否かを判定する劣化判定過程と
   を備える電源劣化判定方法。
2. 前記特徴量抽出過程は、前記算出された特徴量のうち、当該特徴量に係る周波数が所定の周波数範囲に含まれ、かつ、当該特徴量に係る減衰率／周波数の絶対値が閾値より小さい特徴量を、前記予め設定された条件を満たす特徴量として抽出する過程を備え、
   前記劣化判定過程は、
   前記時系列データが表す波形が極大となるタイミングを含む時間窓の各々について、前記抽出された特徴量の各々に係る、当該特徴量の算出に用いた前記時系列データの時間区間に対応するタイミングのうち、いずれかが含まれるか否かを判定する過程と、
   前記抽出された特徴量の各々に係る、当該特徴量の算出に用いた前記時系列データの時間区間に対応するタイミングのうち、いずれかが含まれると判定された前記時間窓の数が、予め設定された割合を超えたと判定された場合に、前記電気機器の電源ユニットが劣化していると判定する過程と
   を備える請求項１に記載の電源劣化判定方法。
3. 請求項１又は２に記載の電源劣化判定方法を使用して、ハードウェアプロセッサおよびメモリを備える前記装置が実行する電源劣化評価方法であって、
   前記電気機器の電源ユニットが劣化していると判定された場合に、前記抽出された特徴量の各々に係る、当該特徴量の算出に用いた前記時系列データの時間区間に対応するタイミングに基づいて、前記抽出された特徴量が連続して検出された時間を算出する時間算出過程と、
   前記算出された時間に基づいて、前記電源ユニットの劣化度を評価する劣化度評価過程とを備える、電源劣化評価方法。
4. 請求項１又は２に記載の電源劣化判定方法を使用して、ハードウェアプロセッサおよびメモリを備える前記装置が実行する電源劣化評価方法であって、
   前記特徴量算出過程は、前記特徴量の各々について、当該特徴量に対応する振幅値を算出する過程を備え、
   前記電気機器の電源ユニットが劣化していると判定された場合に、前記抽出された特徴量に対応する前記振幅値の最大値、平均値、および中央値のいずれかに基づいて、前記電源ユニットの劣化度を評価する劣化度評価過程を備える、電源劣化評価方法。
5. 電気機器の電源ユニットが劣化しているか否かを判定する電源劣化判定装置であって、
   前記電気機器と電源とが電源線を介して接続され前記電気機器が通常動作状態にあるときの、前記電源線上の電流値または電圧値の時系列データを取得するデータ取得部と、
   前記取得された時系列データに基づいて、当該時系列データの所定の時間区間ごとに、当該時系列データに含まれる波形成分の周波数と減衰率との組み合わせを特徴量として算出する特徴量算出部と、
   前記算出された特徴量のうち、予め設定された条件を満たす特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
   前記抽出された特徴量に基づいて、前記電気機器の電源ユニットが劣化しているか否かを判定する劣化判定部と
   を備える電源劣化判定装置。
6. 請求項５に記載の電源劣化判定装置を備える電源劣化評価装置であって、
   前記電気機器の電源ユニットが劣化していると判定された場合に、前記抽出された特徴量の各々に係る、当該特徴量の算出に用いた前記時系列データの時間区間に対応するタイミングに基づいて、前記抽出された特徴量が連続して検出された時間を算出する時間算出部と、
   前記算出された時間に基づいて、前記電源ユニットの劣化度を評価する劣化度評価部とを備える、電源劣化評価装置。
7. 請求項５に記載の電源劣化判定装置を備える電源劣化評価装置であって、
   前記特徴量算出部は、前記特徴量の各々について、当該特徴量に対応する振幅値を算出し、
   前記電気機器の電源ユニットが劣化していると判定された場合に、前記抽出された特徴量に対応する前記振幅値の最大値、平均値、および中央値のいずれかに基づいて、前記電源ユニットの劣化度を評価する劣化度評価部を備える、電源劣化評価装置。
8. 請求項１又は２に記載の電源劣化判定方法が備える各過程、あるいは、請求項３又は４に記載の電源劣化評価方法が備える各過程を、前記ハードウェアプロセッサに実現させるプログラム。