JP7122496B2 - 時刻補正装置、時刻補正方法及び時刻補正プログラム - Google Patents

Description

本開示は、時刻同期に関する。

近年ＴＳＮ（Ｔｉｍｅ Ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ）のＦＡ（Ｆａｃｔｏｒｙ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ）ネットワークへの適用が検討されている。ＴＳＮでは、ＩＥＥＥ８０２．１ＡＳ又はＩＥＥＥ１５８８で規格化されている時刻同期プロトコル（以下、単にプロトコルともいう）を用いて時分割通信を実施する。ＦＡネットワークのリアルタイム性を保証するためには同期精度を±１μｓで実現する必要がある。同期精度を左右する要因として時刻配信を行うフレームの伝搬時間のジッタと各機器の水晶発振器の周波数偏差がある。水晶発振器の周波数偏差の要因として、水晶発信器固有の周波数の偏差と温度変化による周波数の変化が存在する。これらの要因により、十分な同期精度を保証できないケースが存在する。

また、時刻同期を実施する非常に多数の機器がネットワークに存在している場合に十分な同期精度を満たすためには、フレームの伝搬時間ジッタの影響、周波数変化による時刻ずれの両方の要因を軽減する必要がある。しかし、周波数変化が激しい環境（恒温槽試験など温度変化が激しい環境）においては、平均化回数を増やすと同期性能がかえって劣化する。十分な同期精度を得るためには、ジッタの影響を軽減するだけでなく、周波数偏差による時刻ずれも補正する必要がある。

特許文献１には、周波数偏差による時刻ずれを補正する技術が開示されている。

特開２０１７－１８８８７６号公報

特許文献１では、周波数偏差が一定の場合に周波数偏差による時刻ずれを補正する技術が開示されるのみである。つまり、特許文献１の技術では、周波数偏差が変動する場合には、変動する周波数偏差に合わせて時刻補正することはできないという課題がある。

本開示は、上記のような課題を解決することを主な目的の一つとする。より具体的には、本開示は、周波数偏差が変動する場合に、変動する周波数偏差に合わせた時刻補正を可能にすることを主な目的とする。

本開示に係る時刻補正装置は、
時刻同期の基準となる同期基準装置のクロック周波数と前記同期基準装置と時刻同期する時刻同期装置のクロック周波数との周波数偏差の単位時間あたりの変化率である周波数偏差変化率を算出する周波数偏差変化率算出部と、
前記同期基準装置のクロック周波数と前記時刻同期装置のクロック周波数との間の固定的な周波数偏差に対応する第１の補正量を算出し、前記周波数偏差変化率の時間積分を行って前記同期基準装置のクロック周波数と前記時刻同期装置のクロック周波数との間の周波数偏差の時間推移に対応する第２の補正量を算出し、前記第１の補正量と前記第２の補正量とを用いて、前記時刻同期装置の時刻を補正するための時刻補正量を算出する時刻補正量算出部と、
前記時刻補正量を用いて、前記時刻同期装置の時刻を補正する時刻補正部とを有する。

本開示によれば、周波数偏差が変動する場合に、変動する周波数偏差に合わせた時刻補正が可能である。

実施の形態１に係る時刻同期システムの構成例を示す図。 実施の形態１に係るスレーブ装置のハードウェア構成例を示す図。 実施の形態１に係るスレーブ装置の機能構成例を示す図。 実施の形態１に係るスレーブ装置の動作例を示すフローチャート。 実施の形態１に係る時刻補正方法の具体例を示す図。 実施の形態２に係るスレーブ装置の機能構成例を示す図。 実施の形態２に係る時刻補正方法（２－ａ）を実現する学習部の内部構成例を示す図。 実施の形態２に係る時刻補正方法（２－ａ）を実現するスレーブ装置の動作例を示すフローチャート。 実施の形態２に係る時刻補正方法（２－ａ）の具体例を示す図。 実施の形態２に係る時刻補正方法（２－ｂ）を実現する学習部の内部構成例を示す図。 実施の形態２に係る時刻補正方法（２－ｂ）を実現するスレーブ装置の動作例を示すフローチャート。 実施の形態２に係る時刻補正方法（２－ｂ）の具体例を示す図。 実施の形態３に係る水晶発振器の周波数偏差特性の例を示す図。 実施の形態３に係る偏差温度特性推定部、偏差時間特性推定部及び時刻補正量推定部の関係を示す図。 実施の形態３に係る時刻補正方法（３－ａ）を実現する学習部の内部構成例を示す図。 実施の形態３に係る時刻補正方法（３－ｂ）を実現する学習部の内部構成例を示す図。 実施の形態３に係る時刻補正量の推定を示す図。 実施の形態３に係る予兆検知の例（３－ａ）を示す図。 実施の形態３に係る予兆検知の例（３－ｂ）を示す図。 実施の形態３に係る時刻補正量の計算方法を示す図。 実施の形態３に係る微小時間で時刻補正量の計算する方法を示す図。 実施の形態３に係る予兆検知の例（３－ａ）における時刻補正方法を示す図。 実施の形態３に係る予兆検知の例（３－ｂ）における時刻補正方法を示す図。 実施の形態４に係るスレーブ装置の機能構成例を示す図。 実施の形態５に係る時刻同期システムの構成例を示す図。 実施の形態５に係るスレーブ装置の機能構成例を示す図。 実施の形態５に係るサーバ装置の機能構成例を示す図。 ＩＥＥＥ８０２．１ＡＳの時刻同期の原理を示す図。

以下、実施の形態を図を用いて説明する。以下の実施の形態の説明及び図面において、同一の符号を付したものは、同一の部分又は相当する部分を示す。

実施の形態１．
＊＊＊ＩＥＥＥ８０２．１ＡＳの時刻同期＊＊＊
先ず、本実施の形態を説明する前に、本実施の形態の前提となるＩＥＥＥ８０２．１ＡＳの時刻同期の原理を説明する。
図２８は、ＩＥＥＥ８０２．１ＡＳの時刻同期における通信シーケンスを示す。

図２８の例では、スレーブ装置がグランドマスタ装置の時刻に同期する例を説明する。
グランドマスタ装置及びスレーブ装置は、時刻カウンタとフリーランカウンタの２種類のカウンタを実装する。
時刻カウンタは、グランドマスタ装置の時刻に合わせてカウンタ値が補正される。
フリーランカウンタは、補正されることなく自走し続けるカウンタである。
スレーブ装置では、フリーランカウンタで時刻を刻む。そして、スレーブ装置は、フリーランカウンタの値に基づいて時刻カウンタのカウントを進める。スレーブ装置の時刻カウンタはグランドマスタの時刻（時刻カウンタの値）に定期的に補正される。
以下では、フリーランカウンタの値をＴ＊_ｆｒｅｅと表現し、時刻カウンタの値をＴ＊_ｔｉｍｅと表現する。
時刻同期では、以下の（１）、（２）及び（３）の処理が行われる。

（１）周波数偏差の計算
（ａ）スレーブ装置がＰｄｅｌａｙ＿Ｒｅｑフレームをグランドマスタ装置に送信する。グランドマスタ装置がＰｄｅｌａｙ＿Ｒｅｑフレームへの応答としてＰｄｅｌａｙ＿Ｒｅｓｐフレームをスレーブ装置に送信する。グランドマスタ装置は、Ｐｄｅｌａｙ＿Ｒｅｓｐフレームの送信時のタイムスタンプ（Ｔ３_ｆｒｅｅ（０））を取得する。
（ｂ）スレーブ装置は、Ｐｄｅｌａｙ＿Ｒｅｓｐフレームを受信する。また、スレーブ装置は、Ｐｄｅｌａｙ＿Ｒｅｓｐフレームの受信時のタイムスタンプ（Ｔ４_ｆｒｅｅ（０））を取得する。
（ｃ）次に、グランドマスタ装置は、Ｔ３_ｆｒｅｅ（０）のタイムスタンプ情報をＰＤｅｌａｙＲｅｓｐ＿Ｆｏｌｌｏｗ＿Ｕｐフレームに格納し、ＰｄｅｌａｙＲｅｓｐ＿Ｆｏｌｌｏｗ＿Ｕｐフレームをスレーブ装置に送信する（図２８ではＰｄｅｌａｙＲｅｓｐ＿Ｆｏｌｌｏｗ＿Ｕｐフレームの送信の図示を省略）。
（ｄ）上記の（ａ）からＮ周期後のＰｄｅｌａｙ＿Ｒｅｓｐのフレームの送信時のタイムスタンプ（Ｔ３_ｆｒｅｅ（Ｎ））と受信時のタイムスタンプ（Ｔ４_ｆｒｅｅ（Ｎ））からスレーブ装置は以下の式１により周波数偏差Ｒを計算する（厳密にはＲは周波数偏差比であり、ＩＥＥＥ８０２．１ＡＳでは、Ｒａｔｅ Ｒａｔｉｏとして定義される）。

（２）伝搬遅延時間の計算
（ａ）スレーブ装置がＰｄｅｌａｙ＿Ｒｅｑフレームを送信し、Ｐｄｅｌａｙ＿Ｒｅｑフレームの送信時のタイムスタンプ（Ｔ１_ｆｒｅｅ（Ｎ））を取得する。
（ｂ）グランドマスタ装置はＰｄｅｌａｙ＿Ｒｅｑフレームを受信し、Ｐｄｅｌａｙ＿Ｒｅｑフレームの受信時のタイムスタンプ（Ｔ２_ｆｒｅｅ（Ｎ））を取得する。
（ｃ）グランドマスタ装置はＰｄｅｌａｙ＿Ｒｅｑフレームの受信時のタイムスタンプ（Ｔ２_ｆｒｅｅ（Ｎ））をＰｄｅｌａｙ＿Ｒｅｓｐフレームに格納し、Ｐｄｅｌａｙ＿Ｒｅｓｐフレームをスレーブ装置に送信する。このとき、グランドマスタ装置は、Ｐｄｅｌａｙ＿Ｒｅｓｐフレームの送信時のタイムスタンプ（Ｔ３_ｆｒｅｅ（Ｎ））を取得する。
（ｄ）スレーブ装置は、Ｐｄｅｌａｙ＿Ｒｅｓｐフレームを受信し、Ｐｄｅｌａｙ＿Ｒｅｓｐフレームの受信時のタイムスタンプ（Ｔ４_ｆｒｅｅ（Ｎ））を取得する。
（ｅ）グランドマスタ装置は、Ｐｄｅｌａｙ＿Ｒｅｓｐ＿Ｆｏｌｌｏｗ＿ＵｐフレームにＴ３_ｆｒｅｅ（Ｎ）のタイムスタンプ情報を格納し、Ｐｄｅｌａｙ＿Ｒｅｓｐ＿Ｆｏｌｌｏｗ＿Ｕｐフレームをスレーブ装置に送信する（図２８ではＰｄｅｌａｙＲｅｓｐ＿Ｆｏｌｌｏｗ＿Ｕｐフレームの送信の図示を省略）。
（ｆ）スレーブ装置は、Ｐｄｅｌａｙ＿Ｒｅｓｐ＿Ｆｏｌｌｏｗ＿Ｕｐフレームを受信し、Ｔ３_ｆｒｅｅ（Ｎ）のタイムスタンプ情報を取得する。
（ｇ）スレーブ装置は、以下の式２により伝搬遅延時間Ｄを計算する。

（３）時刻補正
（ａ）グランドマスタ装置はＳｙｎｃフレームを送信し、Ｓｙｎｃフレームの送信時のタイムスタンプ（Ｔ５_ｔｉｍｅ（Ｎ））を取得する。
（ｂ）スレーブ装置はＳｙｎｃフレームを受信し、Ｓｙｎｃフレームの受信時のタイムスタンプ（Ｔ６_ｔｉｍｅ（Ｎ））を取得する。
（ｃ）グランドマスタ装置は、Ｆｏｌｌｏｗ＿ＵｐフレームにＴ５_ｔｉｍｅ（Ｎ）のタイムスタンプ情報を格納し、Ｆｏｌｌｏｗ＿Ｕｐフレームをスレーブ装置に送信する（図２８ではＦｏｌｌｏｗ＿Ｕｐフレームの送信の図示を省略）。
（ｄ）スレーブ装置は、Ｆｏｌｌｏｗ＿Ｕｐフレームを受信し、Ｔ５_ｔｉｍｅ（Ｎ）のタイムスタンプ情報を取得する。
（ｅ）スレーブ装置は、Ｓｙｎｃフレームの受信後、時刻同期を実施する時刻Ｔ_{ｔｉｍｅ，ｓｙｎｃ}でのグランドマスタ装置での時刻Ｃ_ｓ（Ｔ）を以下の式３により計算し、時刻Ｔ_{ｔｉｍｅ，ｓｙｎｃ}でＣ_ｓ（Ｔ）に時刻補正する。

なお、グランドマスタ装置とスレーブ装置との間の時刻ずれは、主に、式３の「Ｄ＋Ｒ×（Ｔ_{ｔｉｍｅ，ｓｙｎｃ}－Ｔ６_ｔｉｍｅ（Ｎ））により発生する。つまり、スレーブ装置が自走している間に時刻のずれが生じる。

周波数偏差はＰｄｅｌａｙ＿Ｒｅｑフレーム及びＰｄｅｌａｙ＿Ｒｅｓｐで取得されるＮ周期分（Ｎ≧１の整数）のタイムスタンプを用いて計算される。よって、図２８において、周波数偏差測定周期ＩＮＴ_ＲＲはＰｄｅｌａｙ＿Ｒｅｑ送信周期ＩＮＴ_ＰＤの整数倍となる。
ＩＮＴ_ＲＲ ＝ ＩＮＴ_ＰＤ×Ｎ（Ｎ≧１の整数）
Ｐｄｅｌａｙ＿Ｒｅｑ送信周期ＩＮＴ_ＰＤとＳｙｎｃ送信周期ＩＮＴ_ｓｙｎｃとの大小関係について規格上は特に規定はされていない。本実施の形態では、ＩＮＴ_ＰＤ＝ＩＮＴ_ｓｙｎｃであることを前提とするが、ＩＮＴ_ＰＤとＩＮＴ_ｓｙｎｃの大小関係は問わない。
後述する周波数偏差計算周期はＰｄｅｌａｙ＿Ｒｅｑ送信周期ＩＮＴ_ＰＤと同等の長さとする。なお、周波数偏差計算周期は規格上定義されているものではない。
周波数偏差測定周期と周波数計算周期の関係は図５の通り。周波数偏差測定で使用するタイムスタンプはＰｄｅｌａｙ＿Ｒｅｑ送信周期毎に取得し、最新値とＮ周期前のタイムスタンプによって周波数偏差を計算する。よって、周波数偏差自体は、Ｐｄｅｌａｙ＿Ｒｅｑ送信周期（周波数偏差計算周期）毎周期計算される。

＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１は、本実施の形態に係る時刻同期システム１０００の例を示す。

本実施の形態に係る時刻同期システム１０００は、グランドマスタ装置１００とスレーブ装置２００で構成される。
グランドマスタ装置１００は、時刻同期の基準となる。グランドマスタ装置１００は、時刻配信を実施する。グランドマスタ装置１００は、同期基準装置に相当する。
スレーブ装置２００は、グランドマスタ装置１００と時刻同期する。スレーブ装置２００は時刻同期装置に相当する。

グランドマスタ装置１００は、コンピュータである。具体的には、グランドマスタ装置１００は、時刻同期専用のスイッチ、時刻同期専用のターミナル、時刻同期専用のＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）チップ、汎用のＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）のような非制御用途装置でもよい。また、グランドマスタ装置１００は、ＰＬＣ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）、モーションコントローラ等の制御装置でもよい。

スレーブ装置２００も、コンピュータである。具体的には、スレーブ装置２００は、時刻同期専用のスイッチ、時刻同期専用のターミナル、時刻同期専用のＩＣチップ、汎用のＰＣのような非制御用途装置でもよい。また、スレーブ装置２００は、ＰＬＣ、モーションコントローラ等の制御装置でもよい。

図２は、スレーブ装置２００のハードウェア構成例を示す。

スレーブ装置２００は、ハードウェアとして、プロセッサ９０１、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３及び通信装置９０４を備える。
また、スレーブ装置２００は、機能構成として、後述する通信部２０１、制御部２０２、時刻管理部２０３、周波数偏差変化率算出部２０４、時刻補正量算出部２０５及び時刻補正部２０６を備える。
補助記憶装置９０３には、通信部２０１、制御部２０２、時刻管理部２０３、周波数偏差変化率算出部２０４、時刻補正量算出部２０５及び時刻補正部２０６の機能を実現するプログラムが記憶されている。
これらプログラムは、補助記憶装置９０３から主記憶装置９０２にロードされる。そして、プロセッサ９０１がこれらプログラムを実行して、後述する通信部２０１、制御部２０２、時刻管理部２０３、周波数偏差変化率算出部２０４、時刻補正量算出部２０５及び時刻補正部２０６の動作を行う。
図３では、プロセッサ９０１が通信部２０１、制御部２０２、時刻管理部２０３、周波数偏差変化率算出部２０４、時刻補正量算出部２０５及び時刻補正部２０６の機能を実現するプログラムを実行している状態を模式的に表している。

図３は、本実施の形態に係るスレーブ装置２００の機能構成例を示す。

通信部２０１は、通信装置９０４を用いて、Ｐｄｅｌａｙ＿Ｒｅｑフレームの送信、Ｐｄｅｌａｙ＿Ｒｅｓｐフレームの受信等の図２８を用いて説明した通信フレームの送信及び受信を行う。なお、図２８を用いて説明した、時刻同期に用いられる通信フレームを時刻同期フレームという。

制御部２０２は、スレーブ装置２００の動作を制御する。具体的には、制御部２０２は、Ｐｄｅｌａｙ＿Ｒｅｑフレーム等のグランドマスタ装置１００に送信する時刻同期フレームを生成する。また、制御部２０２は、Ｐｄｅｌａｙ＿Ｒｅｓｐフレーム等のグランドマスタ装置１００から受信した時刻同期フレームを処理する。更に、制御部２０２は、タイムスタンプの管理を行う。

時刻管理部２０３は、フリーランカウンタ２０３１と時刻カウンタ２０３２を管理する。
フリーランカウンタ２０３１と時刻カウンタ２０３２は、図２８で説明したものと同様である。

周波数偏差変化率算出部２０４は、周波数偏差および周波数偏差変化率を算出する。周波数偏差変化率は、周波数偏差の単位時間あたりの変化率である。この周波数偏差は、グランドマスタ装置１００のクロック周波数とスレーブ装置２００のクロック周波数との偏差である。
周波数偏差変化率算出部２０４により行われる処理は、周波数偏差変化率算出処理に相当する。

時刻補正量算出部２０５は、周波数偏差を時間積分して、スレーブ装置２００の時刻を補正するための時刻補正量を算出する。つまり、時刻補正量算出部２０５は、時刻カウンタ２０３２の値を補正するための時刻補正量を算出する。
時刻補正量算出部２０５により行われる処理は、補正量算出処理に相当する。

時刻補正部２０６は、時刻補正量算出部２０５により算出された時刻補正量を用いて、スレーブ装置２００の時刻を補正する。より具体的には、時刻補正部２０６は、スレーブ装置２００の内部時刻である時刻カウンタ２０３２のカウンタ値から時刻補正量を減算してスレーブ装置２００の時刻を補正する。
時刻補正部２０６により行われる処理は、時刻補正処理に相当する。

周波数偏差変化率算出部２０４、時刻補正量算出部２０５及び時刻補正部２０６は時刻補正装置３００を構成する。
時刻補正装置３００の動作手順は、時刻同期方法に相当する。また、時刻補正装置３００の動作を実現するプログラムは、時刻同期プログラムに相当する。

＊＊＊動作の説明＊＊＊
本実施の形態では、周波数偏差変化率算出部２０４が、グランドマスタ装置１００のクロック周波数とスレーブ装置２００のクロック周波数との周波数偏差を定期的に算出し、また、周波数偏差変化率を定期的に算出する。また、本実施の形態では、時刻補正量算出部２０５が、周波数変化による時刻ずれを補正する時刻補正量を周波数偏差変化率の時間積分値として算出する。そして、時刻補正部２０６が、時刻補正量を用いて時刻補正を実施する。

（Ａ）周波数偏差変化率の算出
周波数偏差変化率算出部２０４は、ＩＥＥＥ１５８８又はＩＥＥＥ８０２．１ＡＳのプロトコルを用いて周波数偏差を算出し、算出した周波数偏差の値を主記憶装置９０２又は補助記憶装置９０３に格納する。また、周波数偏差変化率算出部２０４は、過去Ｎ周期前の周波数偏差から周波数偏差変化率を算出する。

（Ｂ）時刻の補正
周波数偏差変化率はｐｐｍ／ｓの単位で表すことができる。周波数偏差変化率Ｐ’（ｓ）［ｐｐｍ／ｓ］とすると、絶対時間ｔ秒が経過したときの時刻カウンタ２０３２の値は、以下の式４のように、ｐ’（ｔ）×ｔの時間積分で表すことができる。

なお、式４における近似式（１／２×Ｐ’（ｔ）×ｔ^２）は、周波数変化が単調増加とみなせる区間での近似である。

本実施の形態では、周波数変化を単調増加とみなせる。このため、時刻補正量算出部２０５は、固定的な偏差による時刻ずれを補正するための補正量に加えて、Ｓｙｎｃ受信時刻（もしくは平均Ｓｙｎｃ受信時刻）からの経過時間Ｔを用いて、以下の式５より、グランドマスタ装置１００とスレーブ装置２００との間の周波数偏差の時間推移に対応する補正量ΔＣ_ｐ’（ｔ）を算出する。補正量ΔＣ_ｐ’（ｔ）は第２の補正量に相当する。ここでは、計算を単純にするために、式５により第２の補正量を算出する例を示すが、周波数変化が単調増加とみなせない場合は、式４に示すように、時刻補正量算出部２０５は周波数偏差変化率の時間積分を行って補正量ΔＣ_ｐ’（ｔ）を算出する。また、周波数変化が単調増加とみなせる場合でも、高精度の時刻補正を実施するために、時刻補正量算出部２０５は、式４に示すように、周波数偏差変化率の時間積分を行って補正量ΔＣ_ｐ’（ｔ）を算出してもよい。

次に、本実施の形態に係るスレーブ装置２００の動作例をより詳細に説明する。
図４は、本実施の形態に係るスレーブ装置２００の動作例を示す。また、図５は、本実施の形態に係る時刻補正方法の具体例を示す。

先ず、周波数偏差変化率算出部２０４が、周波数偏差Ｐ（１）を算出する（ステップＳ４０１）。
より具体的には、周波数偏差変化率算出部２０４は、図５に示す周波数偏差測定周期ＩＮＴ_ＲＲ（１）の区間でグランドマスタ装置１００とスレーブ装置２００との間のクロック周波数の周波数偏差Ｐ（１）を式６に従って算出する。
なお、周波数偏差変化率算出部２０４は、例えば、図２８を参照して説明した手順と同じ手順に従って式６内のＴ_ＲＲ，Ｍ（１）及びＴ_ＲＲ，Ｓ（１）を算出する。
Ｔ_ＲＲ，Ｍ（１）はマスタが計測したＩＮＴ_ＲＲ（１）分の時間、Ｔ_ＲＲ，Ｓ（１）はスレーブが計測したＩＮＴ_ＲＲ（１）分の時間である。下式でマスタとスレーブの時刻の進みの比率を求めている。

次に、周波数偏差変化率算出部２０４は、周波数偏差Ｐ（２）を算出する（ステップＳ４０２）。
つまり、周波数偏差変化率算出部２０４は、図５に示す周波数偏差測定周期ＩＮＴ_ＲＲ（２）の区間でグランドマスタ装置１００とスレーブ装置２００との間のクロック周波数の周波数偏差Ｐ（２）を式７に従って算出する。
式６の場合と同様に、周波数偏差変化率算出部２０４は、例えば、図２８を参照して説明した手順と同じ手順に従って式７内のＴ_ＲＲ，Ｍ（２）及びＴ_ＲＲ，Ｓ（２）を算出する。
Ｔ_ＲＲ，Ｍ（２）はマスタが計測したＩＮＴ_ＲＲ（２）分の時間、Ｔ_ＲＲ，Ｓ（２）はスレーブが計測したＩＮＴ_ＲＲ（２）分の時間である。

次に、周波数偏差変化率算出部２０４は、ステップＳ４０１で算出した周波数偏差Ｐ（１）とステップＳ４０２で算出した周波数偏差Ｐ（２）とを用いて周波数偏差変化率Ｐ’（ｔ）を式８により算出する（ステップＳ４０３）。
なお、図５に示すように、周波数偏差計算周期はＩＮＴ_ＰＤ（＊）（＝ＩＮＴ_Ｓｙｎｃ（＊））である。周波数偏差計算周期ＩＮＴ_ＰＤ（＊）はＰｄｅｌａｙ＿Ｒｅｑ送信周期を兼ねる。ＩＮＴ_Ｓｙｎｃ（＊）は、図２８に示すように、Ｓｙｎｃ送信周期である。Ｓｙｎｃ送信周期は、時刻同期フレーム送信周期に相当する。

次に、周波数偏差変化率算出部２０４が、Ｓｙｎｃ受信時刻Ｃ_ｓ，ｒｘ（２）を算出する（ステップＳ４０４）。
具体的には、通信部２０１がグランドマスタ装置１００から時刻配信フレームであるＳｙｎｃフレームを受信する。そして、周波数偏差変化率算出部２０４が、Ｓｙｎｃフレームで通知されるグランドマスタ装置１００でのＳｙｎｃフレームの送信時刻に基づき、式９により、Ｓｙｎｃ受信時刻Ｃ_ｓ，ｒｘ（２）を算出する。
なお、式９において、Ｄは伝搬遅延時間を表し、Ｃ_ｍ，ｔｘ（２）は、Ｓｙｎｃフレームで通知されるグランドマスタ装置１００でのＳｙｎｃフレームの送信時刻である。

次に、時刻補正量算出部２０５が、時刻補正量ΔＣ（ｔ）を算出する（ステップＳ４０５）。
具体的には、時刻補正量算出部２０５は、式１０に従って、ΔＣ_ｐ（ｔ）を算出する。また、時刻補正量算出部２０５は、式５に従って、ΔＣ_ｐ’（ｔ）を算出する。ΔＣ_ｐ（ｔ）は、グランドマスタ装置１００とスレーブ装置２００との間の固定的な周波数偏差による時刻ずれに対応する補正量である。ΔＣ_ｐ（ｔ）は第１の補正量に相当する。前述したように、ΔＣ_ｐ’（ｔ）は、周波数変化による時刻ずれを補正するための補正量であり、第２の補正量に相当する。ΔＣ_ｐ’（ｔ）は式５により得られる。
そして、時刻補正量算出部２０５は、式１１に示すように、ΔＣ_ｐ（ｔ）とΔＣ_ｐ’（ｔ）とを加算して、最終的に時刻カウンタ２０３２を補正するための時刻補正量ΔＣ（ｔ）を算出する。時刻補正量ΔＣ（ｔ）は、Ｓｙｎｃフレームの受信から後述するステップＳ４０６での時刻補正までの時刻ずれ量を補正するための値である。
周波数偏差変化率算出部２０４は、時刻同期フレーム送信周期であるＳｙｎｃ送信周期に合わせて周波数偏差変化率を算出する。また、時刻補正量算出部２０５は、Ｓｙｎｃ送信周期に合わせてΔＣ_ｐ（ｔ）とΔＣ_ｐ’（ｔ）を算出する。そして、時刻補正量算出部２０５は、現在のＳｙｎｃ送信周期の１つ前のＳｙｎｃ送信周期に算出されたΔＣ_ｐ（ｔ）とΔＣ_ｐ’（ｔ）とを用いて、現在のＳｙｎｃ送信周期の時刻補正量ΔＣ（ｔ）を算出する。

最後に、時刻補正部２０６が補正量ΔＣ（ｔ）を用いて時刻補正を行う（ステップＳ４０６）。
具体的には、時刻補正部２０６は、以下のように補正量ΔＣ（ｔ）を用いて時刻カウンタ２０３２のカウンタ値を補正する。

補正前のスレーブ装置２００の時刻Ｃ_{Ｓ，ｂｅｆｏｒｅ}（２）は以下の式１２で表すことができる。なお、Ｔｍは、グランドマスタ装置１００がＳｙｎｃフレームを送信してから時刻補正部２０６が時刻同期を行うまでの時間に相当する、グランドマスタ装置１００のフリーランカウンタのカウンタ値である。

式９及び式１１より、式１３に示すように、Ｔ［ｓ］後に時刻補正部２０６が、時刻カウンタ２０３２において、時刻Ｃ_{Ｓ，ｂｅｆｏｒｅ}（２）から時刻補正量ΔＣ（ｔ）の値を差し引くことで、時刻カウンタ２０３２をグランドマスタ装置１００の時刻カウンタと同期させることができる。
式１３において、Ｃ_{Ｓ，ａｆｔｅｒ}（２）が時刻同期時の時刻カウンタ２０３２のカウンタ値である。また、式１３において、Ｃｍ（２）は、時刻補正部２０６が時刻同期すべきグランドマスタ装置１００の時刻カウンタのカウンタ値である。

＊＊＊実施の形態の効果の説明＊＊＊
本実施の形態によれば、周波数偏差が変動する場合に、変動する周波数偏差に合わせた時刻補正が可能である。このため、本実施の形態によれば、周波数変化が激しい環境においても周波数変化の影響を軽減することができる。更に、本実施の形態によれば、周波数変化の影響を軽減することで、ジッタの平均化回数を増やすことが可能となる。このため、ジッタによる時刻ずれも軽減することができる。
スレーブ装置を多数接続した大規模ネットワークでは、周波数変化の影響による時刻ずれ及びジッタによる時刻ずれが累積することが考えられる。本実施の形態よれば、このような大規模ネットワークであっても、周波数変化の影響を軽減することで、高精度な時刻同期を実現することができる。

なお、本実施の形態では、時刻補正装置３００がスレーブ装置２００に存在する例を説明したが、時刻補正装置３００がグランドマスタ装置１００に存在する。
時刻同期システム１０００の立ち上げ時には、調停によりグランドマスタ装置１００として動作するノードが決定されるため、調停が収束するまでどのノードがグランドマスタ装置１００として動作するかが定まっていない。このため、スレーブ装置２００として動作するノードだけでなく、グランドマスタ装置１００として動作するノードにも時刻補正装置３００が存在する。グランドマスタ装置１００として動作するノードがグランドマスタ装置１００に指定されるまでの間、時刻補正装置３００により当該ノードの周波数偏差を補正することができる。

実施の形態２．
本実施の形態では、ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）を活用して周波数偏差変化率の時間推移を機械学習し、機械学習結果に基づいて時刻補正を行う例を説明する。
なお、本実施の形態では、主に実施の形態１との差異を説明する。
また、以下で説明していない事項は、実施の形態１と同様である。例えば、本実施の形態においても、時刻同期システム１０００の構成例は図１に示す通りである。

周波数偏差はスレーブ装置２００の動作環境によって時間変化を予測できる。例えば、常温環境でスレーブ装置２００が動作する場合（スレーブ装置２００が発熱するような制御も行われない場合）は、温度変化は微小であり、スレーブ装置２００の状態は安定している。一方、スレーブ装置２００の立ち上げ時は水晶発振器の温度が単調に上昇する。前者の動作環境では、ＩＥＥＥ８０２．１ＡＳ又はＩＥＥＥ１５８８の時刻同期プロトコルで十分な時刻同期が実現できる。一方、後者の動作環境では、ＩＥＥＥ８０２．１ＡＳ又はＩＥＥＥ１５８８の時刻同期プロトコルでは十分な時刻同期を実施することが難しい。

また、温度が急激に上昇又は降下するような動作環境では、周波数偏差も急激に上昇又は降下する。
温度が急激に上昇又は降下する現象は、設備又は機器の制御によって発生することが原因と考えられる。温度の急激な上昇又は降下の原因が設備又は機器の制御である場合は、温度が急激に上昇又は降下する現象は周期的に発生すると予想できる。もしくは、ある制御の動作を起点に温度の急激な上昇又は降下が発生すると予想できる。
そこで、本実施の形態に係るスレーブ装置２００は、ニューラルネットワークを用いて、周波数偏差の周期性又は周波数が急激に変動する予兆を学習し、更に、時刻補正のための補正量を学習する。
本実施の形態では、スレーブ装置２００は、機械学習方法として、「（２－ａ）周波数偏差の時間周期性を検出して時刻補正する方法」と「（２－ｂ）周波数偏差の時間推移の特徴量を検出して時刻補正する方法」のいずれかを行う。以下では、「（２－ａ）周波数偏差の時間周期性を検出して時刻補正する方法」を時刻補正方法（２－ａ）という。また、「（２－ｂ）周波数偏差の時間推移の特徴量を検出して時刻補正する方法」を時刻補正方法（２－ｂ）という。
時刻補正方法（２－ａ）及び時刻補正方法（２－ｂ）のいずれでも、スレーブ装置２００に搭載された時刻同期ＡＩが学習フェーズで、周波数偏差の特性を学習し、時刻補正量を算出する。また、スレーブ装置２００は、活用フェーズで、時刻同期ＡＩの学習により得られた時刻補正量で時刻補正を実施する。

図６は、本実施の形態に係るスレーブ装置２００の機能構成例を示す。
なお、本実施の形態に係るスレーブ装置２００のハードウェア構成例は図２に示す通りである。なお、後述する学習部２０７の機能もプログラムで実現され、学習部２０７の機能を実現するプログラムもプロセッサ９０１で実行される。

図２と比較して、図６では、学習部２０７が追加されている。図６の他の要素は、図２に示すものと同じである。なお、本実施の形態では、時刻補正部２０６と学習部２０７が時刻補正装置３００に相当する。

学習部２０７は、時刻同期ＡＩである。
学習部２０７は、学習フェーズにて、周波数偏差の時間推移を学習する。つまり、学習部２０７は、グランドマスタ装置１００のクロック周波数とスレーブ装置２００のクロック周波数との周波数偏差の時間推移を学習する。そして、学習部２０７は、周波数偏差の時間推移のパターンを周波数偏差パターンとして抽出し、周波数偏差パターンにおける周波数偏差変化率を算出する。また、学習部２０７は、周波数偏差変化率と時間との積と規定タイミングでの周波数偏差とを時間積分して、スレーブ装置２００の時刻補正に用いられる時刻補正量を算出する。
学習部２０７は、時刻補正方法（２－ａ）を行う場合は、周波数偏差の時間推移のパターンの周期性を学習する。前述のように、周波数偏差の時間推移のパターンを周波数偏差パターンという。また、学習部２０７は、規定タイミングとして、周波数偏差パターンの開始タイミングを推定する。そして、学習部２０７は、周波数偏差変化率と時間との積と周波数偏差パターンの開始タイミングでの周波数偏差とを時間積分して、時刻補正量を算出する。
また、学習部２０７は、時刻補正方法（２－ｂ）を行う場合は、周波数偏差の時間推移のパターン（周波数偏差パターン）とスレーブ装置２００への制御との関係を学習し、周波数偏差が急激に変化する予兆を推定する。つまり、学習部２０７は、周波数偏差変化率が急激に変化する時間推移のパターンを周波数偏差パターンとして抽出し、周波数偏差パターンが発生する前に発生する予兆を推定する。また、学習部２０７は、規定タイミングとして予兆の検知タイミングを推定し、周波数偏差変化率と時間との積と予兆の検知タイミングでの周波数偏差とを時間積分して、時刻補正量を算出する。

本実施の形態では、時刻補正部２０６は、活用フェーズにて、学習部２０７により生成された補正量を用いて、時刻補正を行う。
時刻補正方法（２－ａ）を行う場合は、時刻補正部２０６は、周波数偏差パターンの開始タイミングが到来した場合に、学習部２０７により生成された時刻補正量を用いて、時刻補正を行う。
一方、時刻補正方法（２－ｂ）を行う場合は、時刻補正部２０６は、予兆が検出された場合に、学習部２０７により生成された時刻補正量を用いて、時刻補正を行う。

なお、時刻補正方法（２－ａ）を行う場合に、周波数偏差パターンの開始タイミングが到来しない場合は、実施の形態１と同様に、時刻補正量算出部２０５が時刻補正量を算出する。
同様に、時刻補正方法（２－ｂ）を行う場合に、予兆が検出されない場合は、実施の形態１と同様に、時刻補正量算出部２０５が時刻補正量を算出する。

図６の他の構成要素は、図２に示すものと同じであるため、説明を省略する。

先ず、時刻補正方法（２－ａ）の詳細を説明する。

＊＊時刻補正方法（２－ａ）＊＊
図７は、時刻補正方法（２－ａ）を実現する学習部２０７の内部構成例を示す。
学習部２０７は、偏差時間特性推定部２０７１及び時刻補正量推定部２０７２を含む。
図８は、偏差時間特性推定部２０７１及び時刻補正量推定部２０７２の動作例を示す。
また、図９は、時刻補正方法（２－ａ）の具体例を示す。

学習フェーズでは、偏差時間特性推定部２０７１が、周波数偏差（入力Ａ１）、時刻情報（入力Ａ２）及び水晶発振器温度（入力Ａ３）から、周波数偏差の時間推移である周波数偏差パターン（出力Ａ１）、周波数偏差特性周期（出力Ａ２）及び周波数偏差特性周期の開始タイミング（出力Ａ３）を学習する。
また、時刻補正量推定部２０７２は、偏差時間特性推定部２０７１からの出力Ａ１、出力Ａ２及び出力Ａ３から、時刻補正量（出力Ｂ１）を学習する。学習にはニューラルネットワークが用いられる。周波数偏差パターン（出力Ａ１）はＰ（ｔ）で表される式であるが、周波数偏差パターン（出力Ａ１）の入力方法の詳細は実施の形態３で説明する。

（α）学習フェーズ
以下、学習フェーズにおける偏差時間特性推定部２０７１及び時刻補正量推定部２０７２の動作を図８に従って説明する。

先ず、偏差時間特性推定部２０７１が、以下の入力Ａ１～入力Ａ３を取得する（ステップＳ８０１）。
入力Ａ１：ＩＥＥＥ８０２．１ＡＳ又はＩＥＥＥ１５８８で計測された周波数偏差
入力Ａ２：入力Ａ１の周波数偏差を計測した時間
入力Ａ３：水晶発振器の温度（任意）
入力Ａ１は、計算周期ごとの周波数偏差である。計算周期は、周波数偏差及び周波数偏差変化率を算出するための単位時間である。
入力Ａ３は、省略してもよい。

次に、偏差時間特性推定部２０７１が、計算周期ごとに、周波数偏差変化率を算出する（ステップＳ８０２）。
より具体的には、偏差時間特性推定部２０７１は、計算周期ｎで、計算周期（ｎ－２）の周波数偏差と計算周期（ｎ－１）の周波数偏差との変化率（周波数偏差変化率）を算出する。計算周期（ｎ－２）の周波数偏差と計算周期（ｎ－１）の周波数偏差は、入力Ａ１で得られる。

次に、偏差時間特性推定部２０７１が、周波数偏差特性周期を算出する（ステップＳ８０３）。
偏差時間特性推定部２０７１は、入力Ａ１、入力Ａ２及びステップＳ８０２で得られた計算周期ごとの周波数偏差変化率に基づき、周波数偏差の時間推移のパターン（図９の波形パターン）が周期的に繰り返されていることを検知する。偏差時間特性推定部２０７１は周波数偏差の時間推移について、特定の規則性を検出し、検出した特定の規則性を学習する。この特定の規則性のある周波数偏差の時間推移を周波数偏差パターンとする。また、偏差時間特性推定部２０７１は、周波数偏差パターンの周期を周波数偏差特性周期として抽出する。このとき、偏差時間特性推定部２０７１は、周波数偏差特性周期の開始タイミングも推定する。
図９に周波数偏差特性周期の例を示す。
また、偏差時間特性推定部２０７１がステップＳ８０１で入力Ａ３を取得している場合は、偏差時間特性推定部２０７１は、入力Ａ３に基づき、水晶発振器の温度変化から周波数偏差特性周期を算出してもよい（この場合は、実施の形態３に示す方法を用いる）。

次に、偏差時間特性推定部２０７１は、周波数偏差特性周期の開始タイミングからｔ秒後の周波数偏差変化率Ｐ（ｔ）を算出する（ステップＳ８０４）。
具体的には、偏差時間特性推定部２０７１は、以下の式１４により周波数偏差Ｐ（ｔ）を算出する。なお、Ｐ（ｔ_０）は、周波数偏差特性周期の開始タイミングでの周波数偏差である。Ｐ’（ｔ）は時刻ｔにおける周波数偏差変化率である。
Ｐ（ｔ）＝Ｐ’（ｔ）×ｔ＋Ｐ（ｔ_０） 式１４
Ｐ（ｔ_０）、Ｐ’（ｔ）の単位はそれぞれｐｐｍ、ｐｐｍ／ｓである。

次に、偏差時間特性推定部２０７１は、出力Ａ１～出力Ａ３を時刻補正量推定部２０７２に出力し、時刻補正量推定部２０７２が出力Ａ１～出力Ａ３を取得する（ステップＳ８０５）。

次に、時刻補正量推定部２０７２が、ステップＳ８０４の算出結果をもとに、ステップＳ８０３で算出した周波数偏差変化率から、式１５に従い、時刻補正量（ΔＣ（ｔ））を算出する（ステップＳ８０６）。つまり、時刻補正量推定部２０７２は、式１５に従い、周波数偏差変化率と時間との積（Ｐ’（ｔ）×ｔ）と周波数偏差パターンの開始タイミングでの周波数偏差（Ｐ（ｔ_０））とを時間積分して、時刻補正量（ΔＣ（ｔ））を算出する。

最後に、時刻補正量推定部２０７２は、出力Ｂ１～出力Ｂ３を出力する（ステップＳ８０７）。
具体的には、時刻補正量推定部２０７２は、ステップＳ８０６で算出された時刻補正量ΔＣ（ｔ）を出力Ｂ１として時刻補正部２０６に出力する。また、時刻補正量推定部２０７２は、偏差時間特性推定部２０７１から取得した周波数偏差特性周期（出力Ａ２）を出力Ｂ２として周波数偏差変化率算出部２０４に出力する。また、時刻補正量推定部２０７２は、偏差時間特性推定部２０７１から取得した周波数偏差特性周期の開始タイミング（出力Ａ３）を出力Ｂ３として周波数偏差変化率算出部２０４に出力する。

（β）活用フェーズ
周波数偏差変化率算出部２０４は、ＩＥＥＥ８０２．１ＡＳ又はＩＥＥＥ１５８８のプロトコルに従い、計算周期ごとに、周波数偏差変化率を算出する。そして、周波数偏差変化率算出部２０４は、算出した周波数偏差変化率と時刻補正量推定部２０７２から取得した周波数偏差特性周期（出力Ａ２）及び周波数偏差特性周期の開始タイミング（出力Ａ３）とに基づき、周波数偏差特性周期の開始タイミングを検出する。
そして、周波数偏差変化率算出部２０４は、周波数偏差特性周期の開始タイミングを検出した後は、時刻補正部２０６に開始タイミングが到来したことを通知する。
時刻補正部２０６は、開始タイミングが到来したことを通知された場合に、時刻補正量（出力Ｂ１）を用いて時刻同期を行う。
なお、開始タイミングが到来しない場合は、実施の形態１の方法に従って時刻補正が行われる。

図９は、学習部２０７の動作の具体例を示す。
以下、図９を説明する。

学習フェーズにおいて、偏差時間特性推定部２０７１が、周波数偏差の時間推移のパターンの周期性を学習する。この結果、偏差時間特性推定部２０７１は、波形パターンが周波数偏差特性周期で繰り返されていることを検知する。そして、偏差時間特性推定部２０７１は、周波数偏差特性周期の長さと周波数偏差特性周期の開始タイミングを学習する。また、時刻補正量推定部２０７２が、時刻補正量を算出する。

活用フェーズにおいて、周波数偏差変化率算出部２０４が、周波数偏差特性周期の開始タイミングを検出する。そして、時刻補正部２０６が、学習部２０７により得られた時刻補正量を用いて時刻補正を行う。

次に、時刻補正方法（２－ｂ）の詳細を説明する。

＊＊時刻補正方法（２－ｂ）＊＊
図１０は、時刻補正方法（２－ｂ）を実現する学習部２０７の内部構成例を示す。
図７の例と同様に、学習部２０７は、偏差時間特性推定部２０７１及び時刻補正量推定部２０７２を含む。
図１１は、偏差時間特性推定部２０７１及び時刻補正量推定部２０７２の動作例を示す。
また、図１２は、時刻補正方法（２－ｂ）の具体例を示す。

学習フェーズでは、偏差時間特性推定部２０７１が、周波数偏差（入力Ａ１）、時刻情報（入力Ａ２）、水晶発振器温度（入力Ａ３）及び制御情報（入力Ａ４）から、周波数偏差パターン（出力Ａ１）、周波数偏差特性周期（出力Ａ２）及び予兆検知タイミング（出力Ａ３）を学習する。
また、時刻補正量推定部２０７２は、偏差時間特性推定部２０７１からの出力Ａ１、出力Ａ２及び出力Ａ３から、時刻補正量（出力Ｂ１）を学習する。学習にはニューラルネットワークが用いられる。

（α）学習フェーズ
以下、学習フェーズにおける偏差時間特性推定部２０７１及び時刻補正量推定部２０７２の動作を図１１に従って説明する。

先ず、偏差時間特性推定部２０７１が、以下の入力Ａ１～入力Ａ３を取得する（ステップＳ１１０１）。
入力Ａ１：ＩＥＥＥ８０２．１ＡＳ又はＩＥＥＥ１５８８で計測された周波数偏差
入力Ａ２：入力Ａ１の周波数偏差を計測した時間
入力Ａ３：水晶発振器の温度（任意）
入力Ａ４：制御情報
入力Ａ１は、計算周期ごとの周波数偏差である。計算周期は、前述の通りである。
入力Ａ３は、省略してもよい。
入力Ａ４は、スイッチのオンオフ等の制御コマンドである。入力Ａ４として、例えば、溶接、放電処理、冷却等を実行するコマンドが入力される。スレーブ装置２００で溶接、放電処理等が実行されると、スレーブ装置２００の水晶発振器の温度が急激に上昇すると考えられる。一方、スレーブ装置２００で冷却が実行されると、スレーブ装置２００の水晶発振器の温度が急激に降下すると考えられる。

次に、偏差時間特性推定部２０７１が、計算周期ごとに、周波数偏差パターンを算出する（ステップＳ１１０２）。周波数偏差パターンは時刻に対応する周波数偏差であり、周波数偏差を時間の関数で表した式である。周波数偏差パターンの実態については後述する。

次に、偏差時間特性推定部２０７１が、周波数偏差が急激に変化する時間推移の波形のパターンと、周波数偏差が急激に変化する予兆を学習する（ステップＳ１１０３）。
偏差時間特性推定部２０７１は、予兆の学習として、例えば、周波数偏差と入力Ａ４の制御情報との時間相関をとる。そして、偏差時間特性推定部２０７１は、特定のイベントが発生したとき（例えば、特定のコマンドが入力されたとき）の周波数偏差の時間推移のパターンを学習する。
また、偏差時間特性推定部２０７１がステップＳ１１０１で入力Ａ３を取得している場合は、偏差時間特性推定部２０７１は、水晶発振器の温度変化から、周波数偏差が急激に変化する時間推移の波形のパターンと、周波数偏差が急激に変化する予兆を学習してもよい（この場合は、実施の形態３に示す方法を用いる）。

次に、偏差時間特性推定部２０７１は、周波数偏差が急激に変化する予兆を検知し、対応する周波数偏差の時間推移のパターンを予想する（ステップＳ１１０４）。
また、偏差時間特性推定部２０７１がステップＳ１１０１で入力Ａ３を取得している場合は、偏差時間特性推定部２０７１は、水晶発振器の温度変化から、周波数偏差が急激に変化する予兆を検知し、対応する周波数偏差の時間推移のパターンを予想してもよい（この場合は、実施の形態３に示す方法を用いる）。
偏差時間特性推定部２０７１が予想する周波数偏差の時間推移のパターンは周波数偏差パターンに相当する。

次に、偏差時間特性推定部２０７１が、予兆を検知したタイミングからｔ秒後の周波数偏差Ｐ（ｔ）を式１６により算出する（ステップＳ１１０５）。なお、Ｐ（ｔ０）は、予兆を検知したタイミングでの周波数偏差である。
Ｐ（ｔ）＝Ｐ’（ｔ）×ｔ＋Ｐ（ｔ_０） 式１６
Ｐ（ｔ_０）、Ｐ’（ｔ）の単位はそれぞれｐｐｍ、ｐｐｍ／ｓである。

次に、偏差時間特性推定部２０７１は、出力Ａ１～出力Ａ３を時刻補正量推定部２０７２に出力し、時刻補正量推定部２０７２が出力Ａ１～出力Ａ３を取得する（ステップＳ１１０６）。

次に、時刻補正量推定部２０７２が、ステップＳ１１０５で算出された周波数偏差から、式１７に従い、時刻補正量（ΔＣ（ｔ））を算出する（ステップＳ１１０７）。つまり、時刻補正量推定部２０７２は、式１７に従い、周波数偏差変化率と時間との積（Ｐ’（ｔ）×ｔ）と予兆の検知タイミングでの周波数偏差（Ｐ（ｔ_０））とを時間積分して、時刻補正量（ΔＣ（ｔ））を算出する。

最後に、時刻補正量推定部２０７２は、出力Ｂ１、出力Ｂ２及び出力Ｂ３を出力する（ステップＳ１１０８）。
具体的には、時刻補正量推定部２０７２は、ステップＳ１１０７で算出された時刻補正量ΔＣ（ｔ）を出力Ｂ１として時刻補正部２０６に出力する。また、時刻補正量推定部２０７２は、偏差時間特性推定部２０７１から取得した予兆検知タイミング（出力Ａ３）を出力Ｂ２として時刻補正部２０６に出力する。

（β）活用フェーズ
偏差時間特性推定部２０７１は、予兆検知タイミング（出力Ａ３）に基づき、周波数偏差の急激な変化の予兆を検知する。
偏差時間特性推定部２０７１は、予兆を検知した場合は、時刻補正量推定部２０７２経由で時刻補正部２０６に予兆を検知したことを通知する。
時刻補正部２０６は、偏差時間特性推定部２０７１から予兆を検知したことを通知された場合に、時刻補正量推定部２０７２から取得した時刻補正量（出力Ｂ１）を用いて時刻補正を行う。
なお、予兆が検出されない場合は、実施の形態１の方法に従って時刻補正が行われる。

図１２は、学習部２０７の動作の具体例を示す。
以下、図１２を説明する。

学習フェーズにおいて、時刻ｔ１で、偏差時間特性推定部２０７１に、入力Ａ１、入力Ａ２及び入力Ａ４が入力される。
時刻ｔ１では、入力Ａ４の制御情報として溶接実行コマンドがスレーブ装置２００で発行されたものとする。
偏差時間特性推定部２０７１は、溶接実行コマンドに起因して周波数偏差が波形パターン１で変化することを学習する。
また、時刻補正量推定部２０７２が、波形パターン１に対応する時刻補正量ΔＣ（ｔ１）を以下の式１８により計算する。
時刻補正量推定部２０７２は、出力Ｂ１として時刻補正量ΔＣ（ｔ１）を時刻補正部２０６に出力し、出力Ｂ２として溶接実行コマンドを制御部２０２と時刻補正部２０６に出力する。

また、学習フェーズにおいて、時刻ｔ２で、偏差時間特性推定部２０７１に、入力Ａ１、入力Ａ２及び入力Ａ４が入力される。
時刻ｔ２では、入力Ａ４の制御情報として冷却コマンドがスレーブ装置２００で発行されたものとする。
偏差時間特性推定部２０７１は、冷却コマンドに起因して周波数偏差が波形パターン２で変化することを学習する。
また、時刻補正量推定部２０７２が、波形パターン２に対応する時刻補正量を以下の式１９により計算する。
時刻補正量推定部２０７２は、出力Ｂ１として時刻補正量ΔＣ（ｔ２）を時刻補正部２０６に出力し、出力Ｂ２として冷却コマンドを制御部２０２と時刻補正部２０６に出力する。

活用フェーズでは、時刻ｔ３で制御部２０２が溶接実行コマンドの発行とその時のタイムスタンプ（時刻）を偏差時間特性推定部２０７１に通知する。偏差時間特性推定部２０７１は時刻補正量推定部２０７２を経由して、溶接実行コマンドの発行の時刻を時刻補正部２０６に通知する。
溶接実行コマンドの発行は波形パターン１の予兆であるため、時刻補正部２０６は、波形パターン１に対応する時刻補正量ΔＣ（ｔ１）を用いて時刻補正を行う。
具体的な時刻補正量の計算方法は実施の形態３で説明する。また、時刻補正時の、周波数偏差特性周期、開始タイミング、予兆検知タイミングの活用方法についても実施の形態３で説明する。

周波数偏差が変動する場合に、本実施の形態によっても、変動する周波数偏差に合わせた時刻補正が可能である。また、本実施の形態では、学習により得られた時刻補正量を用いて時刻補正が行われるため、周波数偏差変化率及び時刻補正量の算出が不要であり、演算負荷を軽減することができる。

実施の形態３．
本実施の形態でも、ＡＩを活用して周波数偏差変化率の時間推移を学習し、学習結果に基づいて時刻補正を行う例を説明する。
なお、本実施の形態では、主に実施の形態１及び実施の形態２との差異を説明する。
また、以下で説明していない事項は、実施の形態１及び実施の形態２と同様である。
本実施の形態においても、時刻同期システム１０００の構成例は図１に示す通りである。
また、本実施の形態においてもスレーブ装置２００のハードウェア構成例は図２に示す通りである。また、本実施の形態においてもスレーブ装置２００の機能構成例は図６に示す通りである。

実施の形態３では、実施の形態２と周波数偏差の算出方法が異なる。実施の形態２では、時刻同期プロトコルで測定された周波数偏差がそのまま用いられる。実施の形態３では、水晶発振器の温度とプロトコルで測定された周波数偏差との相関関係をＡＩが推定する。また、実施の形態３では、ＡＩが水晶発振器固有の周波数偏差温度特性を求める。また、実施の形態３では、ＡＩが、求めた周波数偏差温度特性から、ＡＩに入力された水晶発振器温度に対する周波数偏差を算出し、この周波数偏差を用いて時刻補正を行う。本実施の形態よって、プロトコルで測定された周波数偏差だけでなく、水晶発振器本来の周波数偏差の温度特性を分析することができるため、実際の水晶発振器の周波数偏差により近い時刻補正量を計算することが可能である。

水晶発振器の周波数偏差は図１３のように水晶発信器の個体ごとに異なり、水晶の温度によって、周波数偏差が変化する。上記の個体ごとに異なる周波数偏差の特性をＡＩが学習する。さらに学習した周波数偏差特性の情報をもとにＡＩが時刻補正量を推定する。本ＡＩの実態は学習部２０７である。実施の形態３に係る学習部２０７の内部は以下の（１）～（３）に示すように、偏差温度特性推定部２０７５、偏差時間特性推定部２０７６及び時刻補正量推定部２０７７で構成される。

（１）偏差温度特性推定部２０７５
偏差温度特性推定部２０７５は、スレーブ装置２００の水晶発振器の周波数偏差温度特性を学習して、周波数偏差温度特性を推定する。
（２）偏差時間特性推定部２０７６
偏差時間特性推定部２０７６は、偏差温度特性推定部２０７５により推定された周波数偏差温度特性から温度に対する周波数偏差を算出し、周波数偏差の時間推移を学習する。偏差時間特性推定部２０７６は、周波数偏差の時間推移から周波数偏差変化率と周波数偏差パターン（特定の規則性がある周波数偏差の時間推移）を算出し、後述の時刻補正量推定部２０７７に周波数偏差変化率及び周波数偏差パターンを出力する。偏差時間特性推定部２０７６は、実施の形態２と同様に、周波数偏差特性周期、周波数偏差パターンの開始タイミング、周波数偏差パターン、予兆検知タイミングを学習する。
（３）時刻補正量推定部２０７７
時刻補正量推定部２０７７は、偏差時間特性推定部２０７６が学習した周波数偏差の時間推移をもとに、スレーブ装置２００の時刻補正量を学習して、時刻補正量を推定する。

偏差温度特性推定部２０７５、偏差時間特性推定部２０７６及び時刻補正量推定部２０７７の関係を図１４に示す。
図１４は、周波数偏差温度特性と周波数偏差パターンＰ（Ｑ（ｔ））の式を用いて、周波数偏差と温度の関係を、周波数偏差と時刻の関係に変換し、これによって時刻補正量が推定できることを表している。
学習部２０７では、図１４の（１）に従って偏差温度特性推定部２０７５が周波数偏差温度特性Ｐ（Ｑ）を学習する。そして、図１４の（２）のように、偏差時間特性推定部２０７６が、偏差温度特性推定部２０７５によって学習された周波数偏差温度特性Ｐ（Ｑ）と、入力された時刻情報から、周波数偏差パターンＰ（Ｑ（ｔ））を推定する。そして、図１４の（３）に示すように、時刻補正量推定部２０７７が、周波数偏差パターンＰ（Ｑ（ｔ））に対応した時刻補正量ΔＣ_{ｃｏｒｒｅｃｔ}を推定する。つまり、時刻補正量推定部２０７７が周波数偏差パターンＰ（Ｑ（ｔ））ごとの周波数偏差および周波数偏差変化率を計算し、これらの時間積分から時刻補正量ΔＣ_{ｃｏｒｒｅｃｔ}を推定する。
時刻補正量ΔＣ_{ｃｏｒｒｅｃｔ}は図１４の網掛け部分の面積に対応する。

前記ＡＩを活用した時刻補正量の推定を行うための機能ブロックを図１５に示す。
本手段では、（α）学習フェーズ、（β）活用フェーズでそれぞれ以下の動作を実施する。

（α）学習フェーズ
学習フェーズでは、教師有り学習（ニューラルネットワーク）を実施する。偏差温度特性推定部２０７５に水晶発振器の温度と、周波数偏差を入力し、偏差温度特性推定部２０７５が周波数偏差温度特性のモデルを作成する。

（１）偏差温度特性推定部２０７５が、入力Ａ１：時刻同期プロトコルによって測定した周波数偏差と入力Ａ３：センサから取得した水晶発振器温度を取得する。また、偏差温度特性推定部２０７５は、入力Ａ５：データシート上の周波数偏差温度特性を取得してもよい。

（２）偏差温度特性推定部２０７５は、取得された水晶発振器温度と周波数偏差をもとに、温度に対する周波数偏差の特性を３次関数として近似して周波数偏差温度特性を表すための係数の値（式２０のα、β、γ、δ）を学習する。そして、偏差温度特性推定部２０７５は、学習した係数の値（α、β、γ、δ）が含まれる周波数偏差温度特性（出力Ａ２）を偏差時間特性推定部２０７６に出力する。周波数偏差温度特性（出力Ａ２）は、温度を変数とする関数であり下式で表すことができる。
Ｐ（Ｑ）＝αＱ^３＋βＱ^２＋γＱ＋δ ［ｐｐｍ］ 式２０
Ｐ（Ｑ）：周波数偏差［ｐｐｍ］ （入力Ａ１）
Ｑ：水晶発振器の温度［℃］ （入力Ａ２）

データシートの周波数偏差温度特性（入力Ａ５）を取得している場合は、偏差温度特性推定部２０７５は、取得した周波数偏差温度特性と周波数偏差をもとに、データシート上の特性に最も近い特性を示す、係数の値（α、β、γ、δ）を学習する。そして、偏差温度特性推定部２０７５は、学習した係数の値（α、β、γ、δ）が含まれる周波数偏差温度特性（出力Ａ２）を偏差時間特性推定部２０７６に出力する。

偏差温度特性推定部２０７５は、周波数偏差温度特性の係数値（α、β、γ、δ）を学習するにあたり、プロトコルで測定された周波数偏差（入力Ａ１）を式２０の左辺のＰ（Ｑ）に代入し、周波数偏差を測定したときの水晶発振器の温度（入力Ａ３）を式２０の右辺のＱに代入する。プロトコルにより繰り返し測定を行うことで、偏差温度特性推定部２０７５は、α、β、γ、δの４つ係数について、４元連立方程式を解き、係数の値を導出する。

（３）偏差時間特性推定部２０７６は、上記の（２）で算出された周波数偏差温度特性（出力Ａ２）と水晶発振器温度（入力Ａ３）を取得する。そして、偏差時間特性推定部２０７６は、周波数偏差温度特性（出力Ａ２）と水晶発振器温度（入力Ａ３）を用いて、周波数偏差及び周波数変化率を算出する。さらに、偏差時間特性推定部２０７６は、前記水晶発振器温度が入力された時刻（入力Ａ２：時刻情報）を取得する。また、偏差時間特性推定部２０７６は、周波数偏差の時間推移を測定し、周波数偏差の時間推移を周波数偏差パターン（出力Ｂ１）として時刻補正量推定部２０７７に出力する。また、偏差時間特性推定部２０７６は、特定の規則性がある周波数偏差の時間推移を周波数偏差パターンとして検知する。さらに、偏差時間特性推定部２０７６は、周波数偏差パターンが発生する前に発生する予兆を検知し、予兆を記憶する。周波数偏差パターンと予兆は、以下の（３－ａ）もしくは（３－ｂ）に示す通りである。

（３－ａ）（図１５）
実施の形態２の（２－ａ）と同様に、偏差時間特性推定部２０７６は、周波数偏差パターン（波形パターン）が周波数偏差特性周期で繰り返されていることを検知し、周波数偏差特性周期と周波数偏差特性周期の開始タイミングを学習する。偏差時間特性推定部２０７６は、周波数偏差特性周期（出力Ｂ３）と周期開始タイミング（出力Ｂ２）を時刻補正量推定部２０７７に出力する。周期開始タイミング（出力Ｂ２）は、周波数偏差特性周期の開始タイミングである。
時刻補正量推定部２０７７は、実施の形態２の（２－ａ）と同様に、周波数偏差特性パターンに対応する時刻補正量を学習する。

（３－ｂ）（図１６）
実施の形態２の（２－ｂ）と同様に、偏差時間特性推定部２０７６は、制御情報（入力Ａ４）を取得する。また、偏差時間特性推定部２０７６は、制御情報に対する周波数偏差の時間推移を周波数偏差パターンとして学習する。また、偏差時間特性推定部２０７６は、前記時間推移の波形の長さを周波数偏差特性周期として学習し、予兆検知タイミングを学習する。予兆検知タイミングは、周波数偏差パターンが発生する前に発生する予兆の発生タイミングである。偏差時間特性推定部２０７６は、予兆検知タイミング（出力Ｂ２）と周波数偏差特性周期（出力Ｂ３）を時刻補正量推定部２０７７に出力する。

（３－ａ）、（３－ｂ）の時刻補正量の計算方法の考え方は実施の形態２と同様であるが、本実施の形態では、水晶発振器温度の情報と時刻情報から、周波数偏差の時間推移を求める点が異なる。

次に、周波数偏差パターンの実態について説明する。周波数偏差パターンの実態は、時刻ｔを変数とする周波数偏差Ｐ（ｔ）の式である。偏差時間特性推定部２０７６は、Ｐ（ｔ）を表すための関数の形式とその形式を識別するための識別番号を設ける。
偏差時間特性推定部２０７６は、Ｐ（ｔ）の多項式の係数値と各項のｔの次数、関数の形式の識別番号を時刻補正量推定部２０７７に出力する。図１５及び図１６では、この情報を出力Ｂ１：周波数偏差パターンと表記している。

例えば、Ｐ（ｔ）がＰ（ｔ）＝Ａｔ^３＋Ｂｔ^２＋Ｃｔ＋Ｄのように、３次の多項式で表せる場合は、偏差時間特性推定部２０７６は、関数の形式が３次の多項式であることを表す識別子（識別番号）と、係数Ａ、Ｂ、Ｃ及びＤのそれぞれの値と上記式のｔの項のそれぞれの次数を、時刻補正量推定部２０７７に出力する。Ｐ（ｔ）＝Ａ×ｅｘｐ（ｔ）＋Ｂのように、Ｐ（ｔ）が指数関数で表せる場合は、偏差時間特性推定部２０７６は、関数の形式が指数関数であることを表す識別子（識別番号）と、係数Ａ、Ｂのそれぞれの値と、上記式のｔの項の次数の値を時刻補正量推定部２０７７に出力する。
なお、具体的な関数の形式と識別番号の割り当て方は実装方法に依存するため本明細書では、詳細は定義しない。

時刻補正量の計算の考え方を図１７に示す。
図１７に記載の通り、式２１より、時刻ｔの時の水晶発振器温度Ｑ（ｔ）に対する周波数偏差は下式で表せる。
Ｐ（Ｑ（ｔ））
＝α×｛Ｑ（ｔ）｝^３＋β×｛Ｑ（ｔ）｝^２＋γ×Ｑ（ｔ）＋δ
式２１
ｔ_０＝ｔ１、ｔ_Ｎ－１＝ｔ２と置くと、時刻ｔ１～ｔ２における周波数偏差による時刻ずれは、区間ｔ１からｔ２における周波数偏差Ｐ（Ｑ（ｔ））×微小時間Δｔの和で表せる。すなわち前記時刻ずれを打ち消す時刻補正量は以下のように計算される。

Δｔは微小時間なので下式に変形することができる。よって、以下の式より時刻補正量が算出される。

（β）活用フェーズ
偏差時間特性推定部２０７６は、水晶発振器温度（入力Ａ３）、時刻情報（入力Ａ２）及び制御情報（入力Ａ４）を取得する。また、偏差時間特性推定部２０７６は、学習フェーズ（３－ａ）で学習された、周波数偏差特性周期と周波数偏差特性周期の開始タイミングを検知し、周波数偏差特性周期と周波数偏差特性周期の開始タイミングを時刻補正量推定部２０７７に出力する。時刻補正量推定部２０７７は、前記周波数偏差特性周期に対応する時刻補正量を時刻補正部２０６に出力する。
時刻補正量は式２３の通り、周波数偏差パターンＰ（Ｑ（ｔ））を時間積分することで導出できる。
時刻補正部２０６は時刻補正量を用いて時刻補正を実施する。

もしくは、偏差時間特性推定部２０７６は、学習フェーズ（３－ｂ）で学習された制御情報に対する周波数偏差の時間推移から予兆検知タイミングと周波数偏差パターンを検知し、予兆検知タイミングと周波数偏差パターンを時刻補正量推定部２０７７に出力する。時刻補正量推定部２０７７は周波数偏差パターンに対応する時刻補正量を、時刻補正部２０６に出力する。時刻補正部２０６は、時刻補正量を用いて時刻補正を実施する。

なお、前記の周波数偏差特性周期と周波数偏差特性周期の開始タイミング、予兆検知タイミングと周波数偏差パターンは、水晶発振器温度の情報を式２０に代入し、水晶発振器温度を周波数偏差の値に変換して求めている。これに代えて、周波数偏差に変換する前の水晶発振器温度の時間推移から周波数偏差特性周期等を直接求めてもよい。これは、周波数偏差の時間推移を求める過程で、水晶発振器温度とそれに対応する時刻が求められているので、前記の周波数偏差パターンと同様に温度の時間推移の規則性をＡＩが学習し、予兆検出のパターンとして使用することもできるためである。

時刻補正
時刻補正の方法について説明する。
（３－ａ）と（３－ｂ）のケースで同様に時刻補正量推定部２０７７が、図２０、図２１のように時刻補正量を計算する。
図２０において、偏差時間特性推定部２０７６が絶対時刻ｔ１で予兆を検知し、時刻補正部２０６が絶対時刻ｔ２で時刻補正を実施する場合を想定する。時刻補正量推定部２０７７は、絶対時刻ｔ１を起点として絶対時刻ｔ２のときの時刻カウンタ値を推定する。絶対時刻ｔ１に対応する時刻カウンタ値が（３－ａ）の周波数偏差特性周期の開始タイミング又は（３－ｂ）の予兆検知タイミングに相当する。
絶対時刻ｔ１における時刻カウンタ値をＣ（ｔ１）とする。また、絶対時刻ｔ１における時刻カウンタ値（時刻補正済み）をＣ_{ｃｏｒｒｅｃｔ}（ｔ１）とする。また、絶対時刻ｔ２における補正前の時刻カウンタ値をＣ（ｔ２）とする。絶対時刻ｔ２における補正後の時刻カウンタ値をＣ_{ｃｏｒｒｅｃｔ}（ｔ２）とする。この場合は、以下のように時刻カウンタが補正される。時刻補正量推定部２０７７から時刻補正量が時刻補正部２０６に入力され、時刻補正部２０６がスレーブ装置２００の時刻補正を実施する。
絶対時刻ｔ１から絶対時刻ｔ２までの時刻ずれ量がＣ（ｔ２）に反映されているので、式２４に示すように、時刻補正部２０６は、時刻補正量ΔＣ_{ｃｏｒｒｅｃｔ}を時刻カウンタ値Ｃ（ｔ２）から差し引くことで時刻補正が可能である。

ここで、式２４について説明する。
前述の通り、Ｃ_{ｃｏｒｒｅｃｔ}（ｔ２）は、絶対時刻ｔ２における、時刻補正後のスレーブ装置２００の時刻カウンタ値を表す。Ｃ_{ｃｏｒｒｅｃｔ}（ｔ１）は絶対時刻ｔ１における時刻補正後のスレーブ装置２００の時刻カウンタ値を表す。
（ｔ２－ｔ１）は絶対時刻におけるｔ１からｔ２の経過時間である。一方、スレーブ装置２００の時刻は周波数偏差によって、絶対時刻から周波数偏差分の誤差が発生する。この誤差は、図２０のグラフの網掛け部分に相当する。よって、絶対時刻ｔ２において、周波数偏差の誤差が発生しているスレーブ装置２００の時刻カウンタ値Ｃ（ｔ２）から、時刻補正量推定部２０７７により推定された時刻補正量ΔＣ_{ｃｏｒｒｅｃｔ}を差し引くことにより、正確な時刻に補正することができる。
なお、絶対時刻ｔ１の時点では、前の周期で時刻補正済みであるため、絶対時刻ｔ１の補正済みの時刻をＣ_{ｃｏｒｒｅｃｔ}（ｔ１）と表記している。また予兆を最初に検知した場合についても、予兆を検知するまで従来の方法で時刻補正済みのため、絶対時刻ｔ１の補正済みの時刻をＣ_{ｃｏｒｒｅｃｔ}（ｔ１）と表記する。

また、時刻補正部２０６は、図２１のように絶対時刻ｔ１から絶対時刻ｔ２の区間（周波数偏差特性周期）について絶対時刻ｔ２のタイミングでまとめて時刻補正するのではなく、Δｔの微小な区間ごとに時刻補正を実施してもよい。
この場合も、偏差時間特性推定部２０７６が予兆を検知したあと、時刻補正部２０６が、推定された周波数偏差特性周期に従って、Δｔの微小な区間ごとに時刻補正を実施する。例えば、図２１に示す周波数偏差の時間推移が繰り返されているとすると、時刻補正部２０６は、時刻ｔ_０から時刻ｔ_１の微小区間Δｔの時刻補正を実施する。以降、時刻補正部２０６は微小区間Δｔごとに時刻補正を実施する。そして、時刻ｔ_Ｎ－２から時刻ｔ_Ｎ－１の微小区間Δｔの時刻補正を実施すると、更に、時刻補正部２０６は、後続する周波数偏差特性周期の時刻ｔ_０～ｔ_１の微小区間Δｔの時刻補正量の時刻補正を実施する。以降、時刻補正部２０６は、この動作を各周波数偏差特性周期で繰り返す。

図２２に、（３－ａ）のように周波数偏差の時間推移に周期性がある場合の時刻補正の例を示す。
図２２においても、図２０と同様に、Ｃ_{ｃｏｒｒｅｃｔ}（ｔ２）は絶対時刻ｔ２における、時刻補正後のスレーブ装置２００の時刻カウンタ値を表す。Ｃ_{ｃｏｒｒｅｃｔ}（ｔ１）は絶対時刻ｔ１における、時刻補正後のスレーブ装置２００の時刻カウンタ値を表す。（ｔ２－ｔ１）は絶対時刻におけるｔ１からｔ２の経過時間である。一方、スレーブ装置２００の時刻には周波数偏差によって、絶対時刻から周波数偏差分の誤差が発生する。この誤差は、図２２のグラフの網掛け部分に相当する。よって、時刻補正部２０６は、絶対時刻ｔ２において、周波数偏差の誤差が発生しているスレーブ装置２００の時刻カウンタ値Ｃ（ｔ２）から、時刻補正量推定部２０７７により推定された時刻補正量ΔＣ_{ｃｏｒｒｅｃｔ}を差し引くことにより、正確な時刻に補正することができる。また、周波数偏差特性周期（周期の長さ（ｔ２－ｔ１））で同じ周波数偏差パターンとなっているので、時刻補正部２０６は、絶対時刻ｔ３においても、時刻補正量ΔＣ_{ｃｏｒｒｅｃｔ}を時刻カウンタ値Ｃ（ｔ３）から差し引くことで時刻補正を行う。この結果、スレーブ装置２００の時刻カウンタ値はＣ_{ｃｏｒｒｅｃｔ}（ｔ３）に補正される。

図２３に、（３－ｂ）のように制御コマンドと周波数偏差の変化に相関関係がある場合の時刻補正例を示す。
図２３においても、図２０と同様に、Ｃ_{ｃｏｒｒｅｃｔ}（ｔ２）は絶対時刻ｔ２における、時刻補正後のスレーブ装置２００の時刻カウンタ値を表す。Ｃ_{ｃｏｒｒｅｃｔ}（ｔ１）は絶対時刻ｔ１における、時刻補正後のスレーブ装置２００の時刻カウンタ値を表す。（ｔ２－ｔ１）は絶対時刻におけるｔ１からｔ２の経過時間である。一方、スレーブ装置２００の時刻は周波数偏差によって、絶対時刻から周波数偏差分の誤差が発生する。この誤差は、図２３のグラフの網掛け部分に相当する。よって、時刻補正部２０６は、絶対時刻ｔ２において、周波数偏差の誤差が発生しているスレーブ装置２００の時刻カウンタ値Ｃ（ｔ２）から、時刻補正量推定部２０７７により推定された時刻補正量ΔＣ_{ｃｏｒｒｅｃｔ，ａ}を差し引くことにより、正確な時刻に補正できる。時刻補正量ΔＣ_{ｃｏｒｒｅｃｔ，ａ}は溶接実行コマンドが発行されてから、周波数偏差特性周期の時間が経過するまでの周波数偏差による時刻ずれ量を表している。よって、時刻補正部２０６は、溶接実行コマンドが発行された時刻から周波数偏差特性周期の時間が経過した時刻に時刻補正量ΔＣ_{ｃｏｒｒｅｃｔ，ａ}の値をスレーブ装置２００の時刻カウンタ値から差し引くことで、時刻を補正することができる。同様に、時刻補正量ΔＣ_{ｃｏｒｒｅｃｔ，ｂ}は冷却コマンドが発行されてから周波数偏差特性周期の時間が経過するまでの周波数偏差による時刻ずれ量を表している。溶接実行コマンドと同様に、時刻補正部２０６は、冷却コマンドが発行された時刻から周波数偏差特性周期の時間が経過した時刻に時刻補正量ΔＣ_{ｃｏｒｒｅｃｔ，ｂ}の値をスレーブ装置２００の時刻カウンタ値から差し引くことで、時刻を補正することができる。

＜具体例＞
具体例を以下に示す。
＊＊＊＊学習フェーズ＊＊＊＊
（１）偏差温度特性推定部２０７５がセンサから水晶発振器温度（入力Ａ３）を取得し、更に、プロトコルによって測定された周波数偏差（入力Ａ１）を取得する。なお、偏差温度特性推定部２０７５は、センサから水晶発振器温度（入力Ａ３）を取得したときの時刻情報を保持しておく。これらの時刻情報のタイムスタンプは時刻管理部２０３で取得する。なお、周波数偏差パターンは、周期的に同じパターンが観測される後述の（３－ａ）のケースと、ある制御コマンドに対応して特定の周波数偏差パターンが現れる後述の（３－ｂ）のケースがある。（３－ａ）のケースでは学習部２０７は図１５の構成で学習を実施し、（３－ｂ）のケースでは学習部２０７は図１６の構成で学習を実施する。

（２）偏差特性推定部は、（１）で取得した水晶発振器温度と周波数偏差の情報から図１４（水晶発振器１）のようなスレーブ装置２００の水晶発振器の周波数偏差温度特性を推定する。
周波数温度特性は、温度変数として周波数偏差を３次関数で近似した式である。偏差時間特性推定部２０７６は、３次関数の各項の係数を算出し、この係数の値を時刻補正量推定部２０７７に入力する。周波数温度特性の推定は学習フェーズで実施される。例えば、温度に対する周波数偏差をＰ（Ｑ）とすると周波数偏差特性は以下の式で表せる。
Ｐ（Ｑ）＝αＱ^３＋βＱ^２＋γＱ＋δ ［ｐｐｍ］ 式２０

偏差時間特性推定部２０７６は、周波数偏差とその時の水晶発振器温度を取得し、周波数偏差とその時の水晶発振器温度を上記の式２０に代入し、係数α、β、γ、δの４元連立方程式を解く。解を求めるには最低、測定４点分の周波数偏差と水晶発振器温度の情報が必要である。測定点数が多いほど尤もらしい係数が偏差時間特性推定部２０７６によって導出される。例えば、偏差時間特性推定部２０７６は、各係数の測定回数分の平均値を最終的な係数として出力してもよい。もしくは、偏差時間特性推定部２０７６は、あらかじめ、入力されたデータシートの特性に最も近い係数を測定結果から導出してもよい。データシートの特性を用いる場合は、式２０の形式の式が偏差時間特性推定部２０７６に入力される。
上記の方法で、偏差時間特性推定部２０７６は上式のα、β、γ及びδの係数値を推定し、時刻補正量推定部２０７７に特性（計算式）を入力する。

（３）時刻補正量推定部２０７７は、偏差時間特性推定部２０７６から入力された周波数偏差パターンとその偏差を取得した時刻（水晶発振器温度を取得した時刻）に対応する時刻情報から、周波数偏差パターンに対応する時刻補正量を推定する。時刻補正量の計算方法は、実施の形態２と同様の考え方である。つまり、時刻補正量推定部２０７７は、周波数偏差変化率と時間との積と規定タイミングでの周波数偏差の時間積分値を時刻補正量とする。ただし、実施の形態３では、周波数偏差を温度と時間の関数で表現しているため、温度周波数偏差をＰ（Ｑ（ｔ））と表す。
Ｑ（ｔ）は時刻ｔにおける水晶発振器の温度を表す。時刻ｔでの温度周波数偏差が、Ｐ（Ｑ（ｔ））として表される。この時、時刻ｔ１から時刻ｔ２の区間における時刻補正量ΔＣ（ｔ）は下式で表される。なお、下式を導出する過程は図１７に記載の通りである。

またＰ（Ｑ（ｔ））は式２０の温度Ｑに時刻ｔの時の温度を表す関数Ｑ（ｔ）を代入したものであり、Ｐ（Ｑ（ｔ））は前述の式２１で表される。
Ｐ（Ｑ（ｔ））
＝α×｛Ｑ（ｔ）｝^３＋β×｛Ｑ（ｔ）｝^２＋γ×Ｑ（ｔ）＋δ
式２１

（４）時刻補正量推定部２０７７は、前記時刻補正量を計算するとともに、前記時刻補正量に対応する時間周波数偏差特性Ｐ（Ｃ（ｔ））のパターンを学習し、時間周波数偏差特性Ｐ（Ｃ（ｔ））のパターンを予兆検知に用いる。予兆検知に用いる情報は、実施の形態２の（２－ａ）で記載したものと同様である。
図１８は、周期性のある水晶発振器温度の時間推移と周波数偏差の時間推移の関係を表している。図１８の（ａ）のグラフが水晶発振器の温度の時間推移を表す。また、Ｐ（Ｑ（ｔ））の式（式２１）によって、図１８の（ａ）に示す温度と時間の関係を図１８の（ｂ）のグラフのように周波数偏差と時間推移の関係に変換することができる。
そして、時刻補正量推定部２０７７は、図１８のような周波数偏差特性周期、周波数偏差特性周期の開始タイミングを学習し、周波数偏差特性周期、周波数偏差特性周期の開始タイミングを予兆検知に用いる。

もしくは実施の形態２の（２－ｂ）と同様に、時刻補正量推定部２０７７は、図１９のような周波数偏差パターン、予兆検知タイミングを学習し、周波数偏差パターン、予兆検知タイミングを予兆検知に用いる。
図１９は、各種コマンドが発行されたときの水晶発振器温度の時間推移と周波数偏差の時間推移の関係を表している。図１９（ａ）のグラフが水晶発振器の温度の時間推移を表す。また、Ｐ（Ｑ（ｔ）の式（式２１）によって、図１９の（ａ）に示す温度と時間の関係を図１９の（ｂ）のグラフのように周波数偏差と時間推移の関係に変換することができる。図１９では周波数偏差パターンは２パターンあり、それぞれの予兆検知タイミングは、溶接実行コマンド発行の時刻、冷却コマンド発行の時刻である。活用フェーズでは、図１９の例では、偏差時間特性推定部２０７６が、溶接実行コマンド発行の時刻及び冷却コマンド発行の時刻を予兆検知タイミングとして検知し、予兆検知タイミングを時刻補正量推定部２０７７に入力する。
図１９に示す具体例では、温度情報を偏差時間特性に変換したものを予兆検知に用いているが、温度情報を偏差時間特性に変換せず、水晶発振器温度の時間推移を予兆検知に用いてもよい。

＊＊＊＊活用フェーズ＊＊＊＊
（３－ａ）
偏差時間特性推定部２０７６が、入力された水晶発振器温度と温度を観測したときの時刻情報から、周波数偏差が図１８の周波数偏差パターンとなっていることを検知する。そして、偏差時間特性推定部２０７６は、周波数偏差パターンと周波数偏差特性周期と周期開始タイミングを時刻補正量推定部２０７７に通知する。
時刻補正量推定部２０７７は、入力された周波数偏差パターンに対応する時刻補正量を時刻補正部２０６に通知する。
時刻補正部２０６は、通知された時刻補正量で時刻補正を実施する。
本具体例では、温度情報を偏差時間特性に変換したものを予兆（偏差時間特性）の検知に用いているが、温度情報を偏差時間特性に変換せず、水晶発振器温度の時間推移を予兆検知に用いてもよい。

（３－ｂ）
偏差時間特性推定部２０７６が、入力された水晶発振器温度と温度を観測したときの時刻情報及び制御情報から、周波数偏差が図１９の周波数偏差パターンとなっていることを検知する。そして、偏差時間特性推定部２０７６は、周波数偏差パターンと周波数偏差特性周期と周期開始タイミングを時刻補正量推定部２０７７に通知する。
時刻補正量推定部２０７７は、入力された周波数偏差パターンに対応する時刻補正量を時刻補正部２０６に通知する。
時刻補正部２０６は、通知された時刻補正量で時刻補正を実施する。
本具体例では、温度情報を偏差時間特性に変換したものを予兆（偏差時間特性）の検知に用いているが、温度情報を偏差時間特性に変換せず、水晶発振器温度の時間推移を予兆検知に用いてもよい。

なお、以上では、スレーブ装置２００で水晶発振器が用いられていることを前提にして説明を行った。スレーブ装置２００に水晶発振器以外の発振器（例えば、シリコン発振器、ＭＥＭＳ（Ｍｉｃｒｏ Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ）発振器）が用いられる場合は、学習部２０７は、対応する発振器の温度特性を学習する。

以上、本実施の形態によっても、周波数偏差が変動する場合に、変動する周波数偏差に合わせた時刻補正が可能である。また、本実施の形態では、学習により得られた時刻補正量を用いて時刻補正が行われるため、周波数偏差変化率及び時刻補正量の算出が不要であり、演算負荷を軽減することができる。

実施の形態４．
本実施の形態では、実施の形態１～３に示した時刻同期の方法を選択し、選択した時刻同期の方法を実施する構成を説明する。
なお、本実施の形態では、主に実施の形態１～３との差異を説明する。
また、以下で説明していない事項は、実施の形態１～３と同様である。
本実施の形態においても、時刻同期システム１０００の構成例は図１に示す通りである。

図２４は、本実施の形態に係るスレーブ装置２００の機能構成例を示す。
なお、本実施の形態に係るスレーブ装置２００のハードウェア構成例は図２に示す通りである。なお、後述する選択部２０８の機能もプログラムで実現され、選択部２０８の機能を実現するプログラムもプロセッサ９０１で実行される。

図６と比較して、図２４では、選択部２０８が追加されている。図２４の他の要素は、図６の示すものと同じである。
本実施の形態では、周波数偏差変化率算出部２０４、時刻補正量算出部２０５、時刻補正部、学習部２０７及び選択部２０８が時刻補正装置３００に相当する。

選択部２０８は、方法選択フェーズで、周波数偏差変化率算出部２０４により算出された周波数偏差変化率を監視期間の間、監視する。そして、選択部２０８は、監視期間の周波数偏差変化率に応じて、実施の形態１で説明した時刻補正方法、実施の形態２で説明した時刻補正方法（２－ａ）、実施の形態２で説明した時刻補正方法（２－ｂ）及び実施の形態３で説明した時刻補正方法のうちのいずれかを選択する。
以下では、実施の形態１で説明した時刻補正方法を時刻補正方法（１）という。また、実施の形態３で説明した時刻補正方法を時刻補正方法（３）という。

周波数偏差変化率が、監視期間の間、閾値１未満で推移した場合は、選択部２０８は、例えば、時刻補正方法（１）を選択する。
また、周波数偏差変化率が、監視期間の間、閾値１以上閾値２未満で推移した場合は、選択部２０８は、例えば、時刻補正方法（２－ａ）又は時刻補正方法（２－ｂ）を選択する。
また、周波数偏差変化率が、監視期間の間、閾値２を超えている場合は、選択部２０８は、例えば、時刻補正方法（３）を選択する。
選択部２０８の時刻補正方法の選択基準は上記に限らない。選択部２０８は、上記以外の任意の選択基準で時刻補正方法を選択することができる。

選択部２０８は、時刻補正方法（１）を選択した場合は、周波数偏差変化率算出部２０４に周波数偏差変化率を算出するよう指示し、時刻補正量算出部２０５に時刻補正量を算出するよう指示する。
選択部２０８は、時刻補正方法（２－ａ）を選択した場合は、学習部２０７に実施の形態２で説明した時刻補正方法（２－ａ）の学習及び時刻補正量の算出を指示する。
選択部２０８は、時刻補正方法（２－ｂ）を選択した場合は、学習部２０７に実施の形態２で説明した時刻補正方法（２－ｂ）の学習及び時刻補正量の算出を指示する。
選択部２０８は、時刻補正方法（３）を選択した場合は、学習部２０７に時刻補正方法（３）の学習及び時刻補正量の算出を指示する。

本実施の形態によれば、周波数偏差変化率のレベルにより適切な時刻補正方法を選択することができる。

なお、選択部２０８の時刻同期方法の選択肢として、ＩＥＥＥ８０２．１ＡＳ又はＩＥＥＥ１５８８による時刻補正を加えてもよい。

実施の形態５．
本実施の形態では、時刻補正装置３００がスレーブ装置２００とサーバ装置４００に分離している例を説明する。
なお、本実施の形態では、主に実施の形態２及び実施の形態３との差異を説明する。
また、以下で説明していない事項は、実施の形態２及び実施の形態３と同様である。

図２５は、本実施の形態に係る時刻同期システム１０００の構成例を示す。
図２５では、図１と比較して、サーバ装置４００が追加されている。
なお、本実施の形態においても、グランドマスタ装置１００は同期基準装置に相当し、スレーブ装置２００は時刻同期装置に相当する。

図２６は、本実施の形態に係るスレーブ装置２００の機能構成例を示す。

図２６の機能構成例は図３に示すものと同じであるが、本実施の形態では、周波数偏差変化率算出部２０４は、算出した周波数偏差変化率を制御部２０２に通知する。制御部２０２は、周波数偏差変化率算出部２０４から通知された周波数偏差変化率を通信部２０１を介してサーバ装置４００に通知する。また、通信部２０１は、サーバ装置４００で算出された時刻補正量をサーバ装置４００から受信する。通信部２０１は受信した時刻補正量を制御部２０２に通知する。制御部２０２は、通知された時刻補正量を時刻補正部２０６に通知する。時刻補正部２０６は、制御部２０２から通知された時刻補正量を用いて時刻補正を行う。
また、本実施の形態では、時刻補正部２０６と後述する学習部４０２が時刻補正装置３００に相当する。

図２７は、サーバ装置４００の機能構成例を示す。

通信部４０１は、スレーブ装置２００と通信を行う。
具体的には、通信部４０１は、スレーブ装置２００から周波数偏差変化率を受信し、受信した周波数偏差変化率を学習部４０２に通知する。
また、通信部４０１は、学習部４０２により算出された時刻補正量をスレーブ装置２００に送信する。

学習部４０２は、実施の形態２及び実施の形態３で説明した学習部２０７と同様の機能を有する。
つまり、学習部４０２は、通信部４０１から通知された周波数偏差変化率を用いて、実施の形態２で説明した時刻補正方法（２－ａ）及び時刻補正方法（２－ｂ）の学習フェーズの動作を行い、時刻補正量を算出する。学習部４０２が時刻補正方法（２－ｂ）の学習フェーズの動作を行う場合は、スレーブ装置２００の制御部２０２は周波数偏差変化率とともに予兆となり得るイベント（図１２の溶接実行コマンド発行、冷却コマンド発行等）を学習部４０２に通知する。
また、学習部４０２は、通信部４０１から通知された周波数偏差変化率を用いて、実施の形態３で説明した時刻補正方法（３）の学習フェーズの動作を行い、時刻補正量を算出する。学習部４０２が時刻補正方法（３）の学習フェーズの動作を行う場合は、スレーブ装置２００の制御部２０２は周波数偏差変化率とともにスレーブ装置２００の水晶発振器の温度特性を学習部４０２に通知する。
学習部４０２は、算出した時刻補正量を通信部４０１を介してスレーブ装置２００に送信する。また、学習部４０２が時刻補正方法（２－ａ）の学習フェーズの動作を行った場合は、周波数偏差パターンの開始タイミングも通信部４０１を介してスレーブ装置２００に送信する。また、学習部４０２が時刻補正方法（２－ｂ）の学習フェーズの動作を行った場合は、予兆検知タイミングも通信部４０１を介してスレーブ装置２００に送信する。

上述したように、本実施の形態では、時刻補正部２０６と学習部４０２が時刻補正装置３００に相当する。

以上、本実施の形態のようにサーバ装置で時刻補正量を学習させる場合でも、変動する周波数偏差に合わせた時刻補正が可能である。

以上、実施の形態１～５を説明したが、これらの実施の形態のうち、２つ以上を組み合わせて実施しても構わない。
あるいは、これらの実施の形態のうち、１つを部分的に実施しても構わない。
あるいは、これらの実施の形態のうち、２つ以上を部分的に組み合わせて実施しても構わない。
また、これらの実施の形態に記載された構成及び手順を必要に応じて変更してもよい。

＊＊＊ハードウェア構成の補足説明＊＊＊
最後に、スレーブ装置２００のハードウェア構成の補足説明を行う。
図２に示すプロセッサ９０１は、プロセッシングを行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。
プロセッサ９０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）等である。
図２に示す主記憶装置９０２は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）である。
図２に示す補助記憶装置９０３は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等である。
図２に示す通信装置９０４は、データの通信処理を実行する電子回路である。
通信装置９０４は、例えば、通信チップ又はＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）である。

また、補助記憶装置９０３には、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）も記憶されている。
そして、ＯＳの少なくとも一部がプロセッサ９０１により実行される。
プロセッサ９０１はＯＳの少なくとも一部を実行しながら、通信部２０１、制御部２０２、時刻管理部２０３、周波数偏差変化率算出部２０４、時刻補正量算出部２０５、時刻補正部２０６、学習部２０７及び選択部２０８の機能を実現するプログラムを実行する。
プロセッサ９０１がＯＳを実行することで、タスク管理、メモリ管理、ファイル管理、通信制御等が行われる。
また、通信部２０１、制御部２０２、時刻管理部２０３、周波数偏差変化率算出部２０４、時刻補正量算出部２０５、時刻補正部２０６、学習部２０７及び選択部２０８の処理の結果を示す情報、データ、信号値及び変数値の少なくともいずれかが、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３、プロセッサ９０１内のレジスタ及びキャッシュメモリの少なくともいずれかに記憶される。
また、通信部２０１、制御部２０２、時刻管理部２０３、周波数偏差変化率算出部２０４、時刻補正量算出部２０５、時刻補正部２０６、学習部２０７及び選択部２０８の機能を実現するプログラムは、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤ等の可搬記録媒体に格納されていてもよい。そして、通信部２０１、制御部２０２、時刻管理部２０３、周波数偏差変化率算出部２０４、時刻補正量算出部２０５、時刻補正部２０６、学習部２０７及び選択部２０８の機能を実現するプログラムが格納された可搬記録媒体を流通させてもよい。

また、通信部２０１、制御部２０２、時刻管理部２０３、周波数偏差変化率算出部２０４、時刻補正量算出部２０５、時刻補正部２０６、学習部２０７及び選択部２０８の「部」を、「回路」又は「工程」又は「手順」又は「処理」に読み替えてもよい。
また、スレーブ装置２００は、処理回路により実現されてもよい。処理回路は、例えば、ロジックＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＧＡ（Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）である。
なお、本明細書では、プロセッサと処理回路との上位概念を、「プロセッシングサーキットリー」という。
つまり、プロセッサと処理回路とは、それぞれ「プロセッシングサーキットリー」の具体例である。

１００ グランドマスタ装置、２００ スレーブ装置、２０１ 通信部、２０２ 制御部、２０３ 時刻管理部、２０３１ フリーランカウンタ、２０３２ 時刻カウンタ、２０４ 周波数偏差変化率算出部、２０５ 時刻補正量算出部、２０６ 時刻補正部、２０７ 学習部、２０７１ 偏差時間特性推定部、２０７２ 時刻補正量推定部、２０７５ 偏差温度特性推定部、２０７６ 偏差時間特性推定部、２０７７ 時刻補正量推定部、２０８ 選択部、３００ 時刻補正装置、４００ サーバ装置、４０１ 通信部、４０２ 学習部、９０１ プロセッサ、９０２ 主記憶装置、９０３ 補助記憶装置、９０４ 通信装置、１０００ 時刻同期システム。

Claims (13)

1. 時刻同期の基準となる同期基準装置のクロック周波数と前記同期基準装置と時刻同期する時刻同期装置のクロック周波数との周波数偏差の単位時間あたりの変化率である周波数偏差変化率を算出する周波数偏差変化率算出部と、
   前記同期基準装置のクロック周波数と前記時刻同期装置のクロック周波数との間の固定的な周波数偏差に対応する第１の補正量を算出し、前記周波数偏差変化率の時間積分を行って前記同期基準装置のクロック周波数と前記時刻同期装置のクロック周波数との間の周波数偏差の時間推移に対応する第２の補正量を算出し、前記第１の補正量と前記第２の補正量とを用いて、前記時刻同期装置の時刻を補正するための時刻補正量を算出する時刻補正量算出部と、
   前記時刻補正量を用いて、前記時刻同期装置の時刻を補正する時刻補正部とを有する時刻補正装置。
2. 前記時刻補正部は、
   前記時刻同期装置の時刻カウンタから前記時刻補正量を減算して前記時刻同期装置の時刻を補正する請求項１に記載の時刻補正装置。
3. 前記周波数偏差変化率算出部は、
   前記同期基準装置が前記時刻同期装置に時刻同期のための時刻同期フレームを送信する周期である時刻同期フレーム送信周期に合わせて前記周波数偏差変化率を算出し、
   前記時刻補正量算出部は、
   前記時刻同期フレーム送信周期に合わせて前記第１の補正量と前記第２の補正量を算出し、
   現在の時刻同期フレーム送信周期の１つ前の時刻同期フレーム送信周期に算出された前記第１の補正量と前記第２の補正量とを用いて、現在の時刻同期フレーム送信周期の前記時刻補正量を算出する請求項１に記載の時刻補正装置。
4. 前記時刻補正装置は、更に、
   前記時刻補正部に機械学習により算出された時刻補正量と前記時刻補正量算出部により算出された時刻補正量のいずれを用いさせるかを選択する選択部を有する請求項１に記載の時刻補正装置。
5. 前記選択部は、
   前記時刻補正部に機械学習により算出された時刻補正量を用いさせる場合に、更に、複数の機械学習方法のうちのいずれの機械学習方法により算出された時刻補正量を前記時刻補正部に用いさせるかを選択する請求項４に記載の時刻補正装置。
6. 学習フェーズにて、時刻同期の基準となる同期基準装置のクロック周波数と前記同期基準装置と時刻同期する時刻同期装置のクロック周波数との周波数偏差の時間推移を学習し、前記周波数偏差の時間推移のパターンを周波数偏差パターンとして抽出し、前記周波数偏差パターンにおける周波数偏差変化率を算出し、前記周波数偏差変化率と時間との積と規定タイミングでの周波数偏差とを時間積分して、前記時刻同期装置の時刻を補正するための時刻補正量を算出する学習部と、
   活用フェーズにて、前記時刻補正量を用いて前記時刻同期装置の時刻を補正する時刻補正部とを有する時刻補正装置。
7. 前記学習部は、
   前記学習フェーズにて、前記規定タイミングとして前記周波数偏差パターンの開始タイミングを推定し、前記周波数偏差変化率と時間との積と前記周波数偏差パターンの開始タイミングでの周波数偏差とを時間積分して、前記時刻補正量を算出し、
   前記時刻補正部は、
   前記活用フェーズにて、前記周波数偏差パターンの開始タイミングが到来した場合に、前記時刻補正量を用いて前記時刻同期装置の時刻を補正する請求項６に記載の時刻補正装置。
8. 前記学習部は、
   前記学習フェーズにて、前記周波数偏差変化率が急激に変化する時間推移のパターンを前記周波数偏差パターンとして抽出し、前記周波数偏差パターンが発生する前に発生する予兆を推定し、前記規定タイミングとして前記予兆の検知タイミングを推定し、前記周波数偏差変化率と時間との積と前記予兆の検知タイミングでの周波数偏差とを時間積分して、前記時刻補正量を算出し、
   前記時刻補正部は、
   前記活用フェーズにて、前記予兆が検知された場合に、前記時刻補正量を用いて前記時刻同期装置の時刻を補正する請求項６に記載の時刻補正装置。
9. 前記学習部は、
   前記学習フェーズにて、前記同期基準装置のクロックの生成に用いられる発振器での温度特性を学習し、温度特性に対応させた前記時刻補正量を算出し、
   前記時刻補正部は、
   前記活用フェーズにて、温度特性に対応させた前記時刻補正量を用いて前記時刻同期装置の時刻を補正する請求項６に記載の時刻補正装置。
10. コンピュータが、時刻同期の基準となる同期基準装置のクロック周波数と前記同期基準装置と時刻同期する時刻同期装置のクロック周波数との周波数偏差の単位時間あたりの変化率である周波数偏差変化率を算出し、
    前記コンピュータが、前記同期基準装置のクロック周波数と前記時刻同期装置のクロック周波数との間の固定的な周波数偏差に対応する第１の補正量を算出し、前記周波数偏差変化率の時間積分を行って前記同期基準装置のクロック周波数と前記時刻同期装置のクロック周波数との間の周波数偏差の時間推移に対応する第２の補正量を算出し、前記第１の補正量と前記第２の補正量とを用いて、前記時刻同期装置の時刻を補正するための時刻補正量を算出し、
    前記コンピュータが、前記時刻補正量を用いて、前記時刻同期装置の時刻を補正する時刻補正方法。
11. コンピュータが、学習フェーズにて、時刻同期の基準となる同期基準装置のクロック周波数と前記同期基準装置と時刻同期する時刻同期装置のクロック周波数との周波数偏差の時間推移を学習し、前記周波数偏差の時間推移のパターンを周波数偏差パターンとして抽出し、前記周波数偏差パターンにおける周波数偏差変化率を算出し、前記周波数偏差変化率と時間との積と規定タイミングでの周波数偏差とを時間積分して、前記時刻同期装置の時刻を補正するための時刻補正量を算出し、
    前記コンピュータが、活用フェーズにて、前記時刻補正量を用いて前記時刻同期装置の時刻を補正する時刻補正方法。
12. 時刻同期の基準となる同期基準装置のクロック周波数と前記同期基準装置と時刻同期する時刻同期装置のクロック周波数との周波数偏差の単位時間あたりの変化率である周波数偏差変化率を算出する周波数偏差変化率算出処理と、
    前記同期基準装置のクロック周波数と前記時刻同期装置のクロック周波数との間の固定的な周波数偏差に対応する第１の補正量を算出し、前記周波数偏差変化率の時間積分を行って前記同期基準装置のクロック周波数と前記時刻同期装置のクロック周波数との間の周波数偏差の時間推移に対応する第２の補正量を算出し、前記第１の補正量と前記第２の補正量とを用いて、前記時刻同期装置の時刻を補正するための時刻補正量を算出する時刻補正量算出処理と、
    前記時刻補正量を用いて、前記時刻同期装置の時刻を補正する時刻補正処理とをコンピュータに実行させる時刻補正プログラム。
13. 学習フェーズにて、時刻同期の基準となる同期基準装置のクロック周波数と前記同期基準装置と時刻同期する時刻同期装置のクロック周波数との周波数偏差の時間推移を学習し、前記周波数偏差の時間推移のパターンを周波数偏差パターンとして抽出し、前記周波数偏差パターンにおける周波数偏差変化率を算出し、前記周波数偏差変化率と時間との積と規定タイミングでの周波数偏差とを時間積分して、前記時刻同期装置の時刻を補正するための時刻補正量を算出する学習処理と、
    活用フェーズにて、前記時刻補正量を用いて前記時刻同期装置の時刻を補正する時刻補正処理とをコンピュータに実行させる時刻補正プログラム。

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