JP7353429B1 - 回転式流量計の低流速状態での流量推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】従前に記録したデータにより２つのピックアップ信号の間で流量の推定値を計算することにより回転式流量計の低流速状態での流量推定方法を提供する。【解決手段】インペラと、センサと、ＭＣＵとを有する流量計に応用され、センサがインペラのトリガを受けて複数のピックアップ信号を発生し、インペラが１回転して発生する複数のピックアップ信号の複数の間隔時間が１サイクルを形成するステップと、複数の間隔時間に基づいて流量計内の流体の流速を計算するステップと、複数サイクルの流速情報を記録し、流速情報は１サイクル内の複数の間隔時間を含むステップと、記録した複数サイクル中の複数の間隔時間に基づいて本サイクル中の複数の推定間隔時間をそれぞれ計算するステップと、複数の推定間隔時間に基づいて本サイクル中の複数の推定ピックアップ信号のトリガ時点を計算し、各トリガ時点上の推定流量を計算し表示するステップと、を含む。【選択図】図６Ａ

Description

本発明は回転式流量計に関し、とりわけ回転式流量計の流量推定方法に関する。

図１および図２を参照されたい。このうち図１は関連技術の流量計の概略図であり、図２は関連技術のピックアップ信号検知の概略図である。図１に示すように、一般的な流量計１は少なくとも流体入口１１と、流体出口１２と、インペラ１３と、センサ１４と、表示手段とを有する。流量計１は流体の流速／流量を計算するのに必要な位置に取り付けられ得る。流体（例えば水）は流体入口１１から流量計に流入するとともに、流量計の流体出口１２から流出する。流体が流量計１に流入すると、インペラ１３が流体が流動する動的エネルギーの影響を受けて回転する。センサ１４はインペラ１３の一側に設けられている。インペラ１３が回転してその上の１枚のベーンがセンサ１４を通過すると、センサ１４をトリガして１つのピックアップ信号（ｐｉｃｋ－ｕｐ ｓｉｇｎａｌ）２を発生することができる。

図２の実施例は４枚のベーンを有するインペラ１３を例としている。センサ１４が１枚のベーンが通過したことを検知したときに１つのピックアップ信号２を発生するとともに、流量計１ではセンサ１４が完全な４つのピックアップ信号２を検知するのに要する時間を１サイクルとみなす。

流体の流速が正常である状態では、インペラの回転は安定していることから、上記ピックアップ信号２の時点も安定しており、つまり、各々のピックアップ信号２の間の間隔時間は安定している。図２に示すように、１つの一定の測定時間（ｔ）内で４つのピックアップ信号２（つまり、１つの完全なサイクル）を安定的に取得することができる。しかも、

の計算式を通じて、流量の現時点の流速を得ることができる。続いて、特定数式の変換を経て、流量計１のこの時間内における累積流量を得ることができる。

低流速状態時におけるピックアップ信号の検知概略図である図３を更に参照されたい。低流速の状態では、インペラ１３は流体から受ける動的エネルギーは小さく、インペラ１３の回転が遅くなったり、不安定となってしまう。しかも、加えて静摩擦力の要因および流量計１自体の構造的な制限から、各々のピックアップ信号２の間隔時間が大きく異なってしまい、ひいては不安定なサイクルが形成されてしまう。

図３に示すように、上記した一定の測定時間（ｔ）内で検出可能なピックアップ信号２の数は１未満となってしまう、つまり信号を完全には測定できない事態が生じてしまうおそれがある。よって、低流速の状態では、流量計１は低流動態的な取得時間（Ｔ）を用いて前記ピックアップ信号２を検出しなければならない。しかしながら、流量計１ではいずれか２つのピックアップ信号２の間には如何なるデータが発生して出力することはないため、よって、流量計１は低流速の状態にて測定結果が正確ではないか、または測定分解能が低くなり過ぎるという問題が発生してしまう。

本発明の主な目的は、従前に記録したデータにより２つのピックアップ信号の間で流量の推定値を計算するとともに提供することができる、回転式流量計の低流速状態での流量推定方法を提供するところにある。

上記した目的を達成するために、本発明の流量推定方法は主に、インペラと、センサと、ＭＣＵとを有する流量計上に応用可能であるとともに、
ａ）前記センサが前記インペラのトリガを受けて複数のピックアップ信号（ｐｉｃｋ-ｕｐ ｓｉｇｎａｌ）を発生し、前記インペラが１回転して発生する複数の前記ピックアップ信号の複数の間隔時間が１サイクルを形成する、ステップと、
ｂ）前記ＭＣＵにより前記複数の間隔時間に基づいて前記流量計内の流体の流速を計算するステップと、
ｃ）複数サイクルの流速情報を記録し、前記流速情報は１サイクル内の複数の前記間隔時間を少なくとも含む、ステップと、
ｄ）記録した前記複数サイクル中の複数の前記間隔時間に基づいて、前記ＭＣＵにより本サイクル中の複数の推定間隔時間をそれぞれ計算するステップと、
ｅ）前記複数の推定間隔時間に基づいて本サイクル中の複数の推定ピックアップ信号のトリガ時点を計算するとともに、各前記トリガ時点上の推定流量を計算し表示するステップと、を含む。

このうち、記録した前記複数サイクル中の複数の前記間隔時間は、本サイクル中の複数の推定間隔時間を計算するのに用いられており、これが作成した推定関数は、記録した前記複数サイクル中のデータで表現され、加重移動平均、中央値、最頻値、確率関数等を推定方法としている。

関連技術と比較して、本発明は２つの実質的なピックアップ信号間で流量の推定値を計算して提供することができる。これにより、一般的な流量計では２つのピックアップ信号の間で流量を判断できないという問題を解決することができ、ひいては流量計の低流速状態での測定精度を改善するとともに、測定分解能を向上することができる。

関連技術の流量計の概略図である。 関連技術のピックアップ信号の検知概略図である。 低流速状態時でのピックアップ信号の検知概略図である。 本発明の具体的な実施例の流量計の回路ブロック図である。 本発明の具体的な実施例の流量推定の概略図である。 本発明の具体的な実施例の推定方法の第１のフローチャートである。 本発明の具体的な実施例の推定方法の第２のフローチャートである。 本発明の第１の具体的な実施例の推定間隔時間の計算フローチャートである。 本発明の第２の具体的な実施例の推定間隔時間の計算フローチャートである。 本発明の具体的な実施例の推定間隔時間の概略図である。

ここに本発明の１つの好ましい実施例について、図面を合わせて、以下のように詳細に説明する。

まず、本発明の具体的な実施例の流量計の回路ブロック図である図４を参照されたい。本発明は、回転式流量計の低流速時での流量推定方法（以下、明細書中では推定方法とする）を開示しており、前記推定方法は主に、図４に示す回転式流量計（以下、流量計４とする）中に応用される。

本発明では、流量計４はパドルホイール式流量計または家庭用電子式水道メータとすることができるが、限定はしない。図４に示すように、流量計４は主に、インペラ４１と、センサ４２と、ＭＣＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）４３と、表示手段４４とを有する。流体が流体入口（図示せず）を通じて流量計４に流入して流量計４の流体出口（図示せず）から流出するとき、インペラ４１の回転を駆動することができる。センサ４２はインペラ４１の一側に設けられて、インペラ４１の回転を検知するのに用いることができる。

図４の実施例中では、インペラ４１は、第１の検知ベーン４１１、第２の検知ベーン４１２、第３の検知ベーン４１３および第４の検知ベーン４１４を含む合計４枚の検知ベーンを有する。インペラ４１が回転して第１の検知ベーン４１１がセンサ４２により検知されると、センサ１４は１番目のピックアップ信号（ｐｉｃｋ－ｕｐ ｓｉｇｎａｌ）を発生することができる。第２の検知ベーン４１２がセンサ４２により検知されると、センサ１４は２番目のピックアップ信号を発生することができる。第３の検知ベーン４１３がセンサ４２により検知されると、センサ１４は３番目のピックアップ信号を発生することができる。第４の検知ベーン４１４がセンサ４２により検知されると、センサ１４は４番目のピックアップ信号を発生することができる。センサ４２が４回トリガ（ｐｉｃｋ－ｕｐ）されるとともに４つのピックアップ信号を発生した後、１サイクルが経過したとみなすことができる。上記した実施例では、インペラ４１が４枚の検知ベーンを有するものとして説明したが、しかし実際の運用では、インペラ４１はｎ枚の検知ベーンを有することができる。ｎはｎ≧１の整数であって、図４の実施例で限定するものではない。

具体的には、前記インペラ４１は主にセンサ４２下方に配置して、検知ベーン４１１～４１４をセンサ４２の下方で回転させるようにできる。センサ４２は例えば磁界を下向きに発生するホールセンサとすることができる。インペラ４１がいずれかの検知ベーン４１１～４１４により磁界の乱れを発生すると、センサ４２はトリガを受けて対応するピックアップ信号を発生する。

図４の実施例は、４枚の検知ベーン４１１～４１４を有するインペラ４１を例としているが、インペラ４１の検知ベーンの枚数は４枚に限定しない。

本発明において、流量計４のＭＣＵ４３には実行可能プログラムコードが記録されており、ＭＣＵ４３が前記実行可能プログラムコードを実行した後には、すなわち本発明の推定方法を実現することができる。しかも、本発明の推定方法は主に流量計４内の流体が低流速状態にあるときに起動する（後述する）。

流量計４のＭＣＵ４３はクロック（ｃｌｏｃｋ）計算を行うことができるため、各々のピックアップ信号のトリガ時点を記録するとともに、いずれか２つのピックアップ信号間の間隔時間（例えば図３に示す間隔時間（Ｔ））を計算することができる。複数の間隔時間を取得した後、ＭＣＵ４３がこれら間隔時間の逆数を計算することで、この時間における流体の流速に換算することができる。しかも、流量計４はＭＣＵ４３が計算することで得られた流速を流量計４の表示手段４４上に表示することができる。

言及したいことは、流量計４は工場製造時に試験および校正することで、低流速状態に対して補正するための変換係数（Ｃｏｎｖｅｒｔ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ、つまりＫ係数）を発生することができる、ということである。ＭＣＵ４３が低流速状態にて流体の現時点の流速を算出した後、更に流速に前記変換係数を乗算することで、計算結果をより実質に近づけることができる。

また、流量計４は前記試験および校正された後には、更に流速と流量との対応するパラメータを記録することができる。ＭＣＵ４３は、各々の間隔時間における流体の流速に前記対応するパラメータを乗算することで、各々の間隔時間内で増加した対応する流量を得ることができる。しかも、流量計４はＭＣＵ４３が計算して得られた流量（増加した流量または累積流量）を表示手段４４上に表示することができる。

本発明の具体的な実施例の推定流量概略図である図５を同時に参照されたい。図５の実施例において、センサ４２は時点Ｔ_ｎ-２にてこのうち１枚の検知ベーンのトリガを受けて１番目のピックアップ信号を発生するとともに、時点Ｔ_ｎ-１時の他の１枚の検知ベーンのトリガを受けて２番目のピックアップ信号を発生する。この２つのピックアップ信号の間隔時間（Δｔ_０）に基づいて、ＭＣＵ４３はこの時間内で増加した流量ΔＱを算出することができる。しかも、ＭＣＵ４３は１番目のピックアップ信号のトリガ時点Ｔ_ｎ-２の累積流量Ｑ_ｎ-２にこの時間内で増加した流量ΔＱを加えることで、時点Ｔ_ｎ-１の累積流量Ｑ_ｎ-１を得ることができる。言及しておきたいことは、ここでの累積流量Ｑ_ｎ-１およびＱ_ｎ-２はいずれも実質累積流量２１となる、ということである。

図５に示すように、センサ４２が時点Ｔ_ｎ時に更に次の１枚の検知ベーンのトリガを受けて３番目のピックアップ信号を発生する。２番目のピックアップ信号と３番目のピックアップ信号との間隔時間（ΔＴ）に基づいて、ＭＣＵ４３はこの時間内で増加した流量ΔＱを算出することができる。しかも、ＭＣＵ４３は時点Ｔ_ｎ-１時の累積流量Ｑ_ｎ-１に増加した流量ΔＱを加えることで、時点Ｔ_ｎの累積流量Ｑ_ｎを得ることができる。同様に、ここでの累積流量Ｑ_ｎは実質累積流量２１となる。

流量計４が低流速状態にあるとき、各ピックアップ信号の間隔時間は長くなり且つ不安定となる（例えば図５中の間隔時間ΔＴ）。もし２つのピックアップ信号の間隔時間が長いと、流量計４の流速／流量に対する測定結果が不正確で、しかも分解能も低下してしまうおそれがある。

図５に示すように、本発明の主な目的は、流量計４が低流速状態にある場合に、２つの実質ピックアップ信号間で１つ以上の推定間隔時間を計算するとともに、これら推定間隔時間に基づいて２つの実質累積流量２１間で１つ以上の推定累積流量３を提供する、ところにある。

図５の実施例において、流量計４は時点Ｔ_ｎ-１の後に低流速状態となる。この実施例において、ＭＣＵ４３は１つ前の実質的なピックアップ信号のトリガ時点Ｔ_ｎ-１を始点とするとともに、従前に記録した複数のサイクル中の複数の間隔時間で第１の推定間隔時間Δｔ_１、第２の推定間隔時間Δｔ_２、第ｍの推定間隔時間Δｔ_ｍを計算する。しかも、ＭＣＵ４３はこれら推定間隔時間によって複数の時点上の第１の推定累積流量ｑ_１、第２の推定累積流量ｑ_２、第ｍの推定累積流量ｑ_ｍを推定する。

上記複数の推定間隔時間および複数の推定累積流量３の計算を通じて、ＭＣＵ４３は流量計４の低流速状態時における測定精度および分解能を向上することができる。

引き続き図６Ａおよび図６Ｂを参照されたい。このうち図６Ａは本発明の具体的な実施例の推定方法の第１のフローチャートであり、図６Ｂは本発明の具体的な実施例の推定方法の第２のフローチャートである。図６Ａおよび図６Ｂは、本発明の推定方法の具体的な実行ステップを開示しており、しかも前記推定方法は主に図４に示す流量計４上に応用することができるが、これに限定しない。

図６Ａに示すように、流量計４は取り付けが完了するとともに起動すると、センサ４２がインペラ４１のトリガを引き続き受けて複数のピックアップ信号を発生するとともに、ＭＣＵ４３により内部クロック（Ｃｌｏｃｋ）に基づいて複数のピックアップ信号間の間隔時間を順次計算するとともに記録する。しかも、ＭＣＵ４３は複数の間隔時間に基づいて流体の現時点での流速を計算することができる（ステップＳ１０）。４枚の検知ベーン４１１～４１４を有するインペラ４１を例とすると、インペラ４１が１回転するとセンサ４２をトリガして計４つのピックアップ信号を発生させることができる。この４つのピックアップ信号はそれぞれ１つ前のピックアップ信号に対して１つの間隔時間を有しており、ＭＣＵ４３は４つの間隔時間（つまり、センサ４２が４つのピックアップ信号を発生する時間）を１つの完全なサイクルとしてみなす。

流体の流速が１つの所定のしきい値よりも高いとき、流量計４は正常モードで運転する。流体の流速がしきい値よりも低いとき、流量計４は低流速推定モードで運転する。

具体的には、流体の流速がしきい値よりも高いとき、流体はインペラ４１を安定的に回転させる。正常モードでは、複数のピックアップ信号の間隔時間はかなり安定するとともに、安定したサイクルを構成することができる。よって、流量計４は正常モードでは流速／流量の推定を行う必要はない。

言及したいことは、本発明の推定方法は、すでに発生した複数の完全なサイクルのデータを用いて、未来のサイクルのデータ（例えば流速および流量）を推定するというものである、ということである。流量計４が推定プログラムを随時開始して実行できるように、ＭＣＵ４３はセンサ４２の動作時に一定数のサイクルの流速情報を引き続き記録するとともに更新する必要がある。このうち、前記流速情報は１つの完全なサイクル中の複数の間隔時間を含む。

１つの実施例において、ＭＣＵ４３は３サイクルの流速情報を記録することが可能であり、しかも新たなデータが発生したときに、最も古いデータを削除することで、基準データの正確性を保持することができる。他の実施例において、ＭＣＵ４３は最新の５サイクルの流速情報を記録することができる。ただし、上記は単に本発明の一部の具体的な実施例に過ぎず、これに限定しない。

上記したように、もしインペラ４１が４枚の検知ベーン４１１～４１４を有すると、センサ４２は４枚の検知ベーン４１１～４１４のトリガを受けて４つのピックアップ信号を順次発生することができる。しかも、前記１サイクル中にはこの４つのピックアップ信号の間隔時間が含まれるとともに、前記流速情報は１サイクル内の４つの間隔時間を含む。

流量計４の運転過程中には、ＭＣＵ４３は流体の現時点での流速が１つの所定のしきい値未満であるか否かを引き続き判断する（ステップＳ１２）。もし流体の現時点での流速がしきい値未満である場合には（例えば０．３ｍ^３／ｓ）、インペラ４１の回転が安定していることを表している。このとき、ＭＣＵ４３は実行ステップＳ１０を引き続き実行して、センサ４２は引き続き検知してピックアップ信号を発生するとともに、ＭＣＵ４３は流速情報を引き続き更新する。

他の実施例において、ＭＣＵ４３はクロック（Ｃｌｏｃｋ）の計算を引き続き実行することができ、センサ４２がピックアップ信号を発生しない時間がしきい時間を超えたときには、流体の現時点での流速がしきい値未満であると判断する。ただし、上記は単に本発明の一部の具体的な実施例に過ぎず、これに限定しない。

もし流体の現時点での流速がしきい値である場合には、現在、流量計４が低流速状態にあることを意味していることから、インペラ４１の回転は相対的に不安定となる。このとき、ＭＣＵ４３は直ちに低流速推定モードを起動することができる（ステップＳ１４）。低流速推定モードにおいて、ＭＣＵ４３は実行可能プログラムコードを実行することで、推定プログラムを実現する（例えば図６Ａおよび図６Ｂに示すステップＳ１６からステップＳ３０、ただしこれに限定しない）。

低流速推定モードに移行した後、ＭＣＵ４３は記録済みのデータが目標数に達しているか否かを判断する（ステップＳ１６）。１つの実施例において、ＭＣＵ４３は目標数のサイクル（例えば３サイクルまたは５サイクル等）の流速情報を記録したか否かを判断する。他の実施例において、ＭＣＵ４３は目標数の間隔時間を記録したか否かを判断する（例えば１５個または２０個等）。

もし記録した流速情報が目標数に達していなければ、ＭＣＵ４３は流量の推定プログラムを一時的に実行しない。しかしながら、流量計４は低流速状態にあり且つＭＣＵ４３は推定プログラムを実行しないものの、流量計４は依然としてセンサ４２によりインペラ４１を検知して対応するピックアップ信号を発生するとともに、ＭＣＵ４３によりピックアップ信号の間隔時間を計算する（ステップＳ１８）。これにより、ＭＣＵ４３は、推定プログラムを実行するのに十分な流速情報を引き続き記録するとともに累計することができる。

もし記録した流速情報が目標数に達していれば、ＭＣＵ４３は流量の推定プログラムを実行することができる。具体的には、ＭＣＵ４３はまず記録した複数サイクル中の各々のセグメントの間隔時間に基づいて、本サイクル中の対応する各々のセグメントの推定間隔時間をそれぞれ計算する（ステップＳ２０）。

具体的には、ＭＣＵ４３は主に、過去の複数のサイクル中にて同じセグメントの間隔時間をもって、本サイクル中の同じセグメントの推定間隔時間を計算する。

本発明の具体的な実施例の推定間隔時間の概略図である図９を同時に参照されたい。図９の実施例は、インペラ４１上に４枚の検知ベーン４１１～４１４を有するとともに、１回転するとセンサ４２をトリガして４つのピックアップ信号を発生させるものを例としている。

図９の実施例において、流体の流速がしきい値未満であることから、ＭＣＵ４３はセンサ４２で時点Ｔ_ｎにて第１の実質ピックアップ信号８１を発生するとともに新たなサイクルＣ_ｎに移行した後、流量推定の実行を開始する。時点Ｔ_ｎであるとき、ＭＣＵ４３は先行する３サイクルＣ_ｎ-３、Ｃ_ｎ-２およびＣ_ｎ-１の流速情報を記録済みである。図９の実施例において、ＭＣＵ４３が記録した流速情報は、先行する３サイクルＣ_ｎ-３、Ｃ_ｎ-２、Ｃ_ｎ-１内の第１のセグメントの間隔時間Δｔ_{（ｎ－３，１）}、Δｔ_{（ｎ－２，１）}およびΔｔ_{（ｎ－１，１）}、第２のセグメントの間隔時間Δｔ_{（ｎ－３，２）}、Δｔ_{（ｎ－２，２）}およびΔｔ_{（ｎ－１，２）}、第３のセグメントの間隔時間Δｔ_{（ｎ－３，３）}、Δｔ_{（ｎ－２，３）}およびΔｔ_{（ｎ－１，３）}、および第４のセグメントの間隔時間Δｔ_{（ｎ－３，４）}、Δｔ_{（ｎ－２，４）}およびΔｔ_{（ｎ－１，４）}を含む。

サイクルＣ_ｎ-３中では、センサ４２は第１のセグメントの間隔時間Δｔ_{（ｎ－３，１）}終了後に第２の実質ピックアップ信号５２を発生し、第２のセグメントの間隔時間Δｔ_{（ｎ－３，２）}終了後に第３の実質ピックアップ信号５３を発生し、第３のセグメントの間隔時間Δｔ_{（ｎ－３，３）}終了後に第４の実質ピックアップ信号５４を発生するともに、第４のセグメントの間隔時間Δｔ_{（ｎ－３，４）}終了後にサイクルＣ_ｎ-２に移行するとともにサイクルＣ_ｎ-２の第１の実質ピックアップ信号５１を発生する。サイクルＣ_ｎ-２とサイクルＣ_ｎ-１との流速情報の規則はサイクルＣ_ｎ-３と同じであることから、以下では説明を省略する。

ＭＣＵ４３が本サイクル（例えば図９のサイクルＣ_ｎ）中における複数の時点の流速を計算する場合、本サイクル内の複数の推定間隔時間を予め計算しなければならない。上記ステップＳ２０中にて、ＭＣＵ４３はサイクルＣ_ｎ-３、サイクルＣ_ｎ-２およびサイクルＣ_ｎ-１中の第１のセグメントの間隔時間Δｔ_{（ｎ－３，１）}、Δｔ_{（ｎ－２，１）}および間隔時間Δｔ_{（ｎ－１，１）}を取得するとともに、この３つのデータをもって本サイクルＣ_ｎ中の対応セグメント（つまり、第１のセグメント）の推定間隔時間Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ，１）}を計算する。

本サイクルの第１の実質ピックアップ信号８１のトリガ時点および第１のセグメントの推定間隔時間Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ，１）}に基づいて、ＭＣＵ４３は第２の推定ピックアップ信号６２のトリガ時点を推定することができる。

同様に、ステップＳ２０にて、ＭＣＵ４３は更にサイクルＣ_ｎ-３、サイクルＣ_ｎ-２およびサイクルＣ_ｎ-１中の第２のセグメントの間隔時間Δｔ_{（ｎ－３，２）}、Δｔ_{（ｎ－２，２）}および間隔時間Δｔ_{（ｎ－１，２）}を取得するとともに、この３つのデータをもって本サイクルＣ_ｎ中の対応セグメント（つまり、第２のセグメント）の推定間隔時間Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ，２）}を計算する。しかも、第２の推定ピックアップ信号６２のトリガ時点および第２のセグメントの推定間隔時間Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ，２）}に基づいて、ＭＣＵ４３は第３の推定ピックアップ信号６３のトリガ時点を推定することができる。

しかも、上記と同じ方式で、ＭＣＵ４３は第３のセグメントの推定間隔時間Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ，３）}および第４の推定ピックアップ信号６４のトリガ時点、および第４のセグメントの推定間隔時間Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ，４）}および次のサイクルＣｎ+１の第１の推定ピックアップ信号７１のトリガ時点を推定することができる。

言及したいことは、本発明は主に、流量計４が低流速状態に移行した後の１番目の実質ピックアップ信号のトリガ時点を推定の始点とするとともに、次に向けて推定を行う、ということである。よって、１つの完全なサイクル中のいずれか１つの実質ピックアップ信号はいずれも推定の始点とすることができる。

図６Ａに戻る。ステップＳ２０の後、ＭＣＵ４３は本サイクル中の複数の推定間隔時間（例えば図９中に示すサイクルＣ_ｎ中の複数の推定間隔時間Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ，１）}、Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ，２）}、Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ，３）}およびＰｒｅ_{ｔ（ｎ，４）}）を算出済みである。これにより、ＭＣＵ４３は更に複数の推定間隔時間に基づいて本サイクル中の複数の推定ピックアップ信号のトリガ時点を計算するとともに、各々のトリガ時点上の推定流量を計算するとともに表示する（ステップＳ２２）。

図９に示すように、ＭＣＵ４３は本サイクルＣ_ｎの第１の実質推定信号８１のトリガ時点および第１のセグメントの推定間隔時間Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ，１）}に基づいて、第２の推定ピックアップ信号６２のトリガ時点を計算し、第２の推定ピックアップ信号６２のトリガ時点および第２のセグメントの推定間隔時間Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ，２）}に基づいて、第３の推定ピックアップ信号６３のトリガ時点を計算し、第３の推定ピックアップ信号６３のトリガ時点および第３のセグメントの推定間隔時間Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ，３）}に基づいて、第４の推定ピックアップ信号６４のトリガ時点を計算するとともに、第４の推定ピックアップ信号６４のトリガ時点および第４のセグメントの推定間隔時間Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ，４）}に基づいて、次のサイクルＣ_ｎ-１の第１の推定ピックアップ信号７１のトリガ時点を計算する、という具合に規則性を持つ。

しかも、上記したように、ＭＣＵ４３は各々のセグメントの推定間隔時間の逆数を計算することで、流体の各々の時点における流速を取得することができる。より具体的には、ＭＣＵ４３は下記数式に基づいて流速を計算することができる。

しかも、ＭＣＵ４３は推定した流速に流量計４の所定の対応するパラメータを乗算することで、各々のセグメント中で増加した対応流量を推定することができる。これにより、ＭＣＵ４３は更に流体の各々の時点上における累積流量を推定することができる。しかも、使用者が確認できるように、上記のＭＣＵ４３で推定した流速および累積流量はいずれも流量計４により表示手段４４上に表示され得る。上記流速および累積流量の推定および表示により、流量計４の測定結果および測定分解能は効果的に向上することができる。

言及したいことは、インペラ４１の回転は低流速状態では不安定ではあるものの、ＭＣＵ４３は推定プログラムを実行すると同時に、センサ４２は依然としてインペラ４１の回転を引き続き検知するとともに対応する実質ピックアップ信号（例えば図９中の実質ピックアップ信号８）を発生している、ということである。図６Ｂに示すように、センサ４２が新たな実質ピックアップ信号８を発生したとき、ＭＣＵ４３は同様に１つ前の実質ピックアップ信号と現時点での実質ピックアップ信号とに基づいて、対応する間隔時間、流速および流量を計算するとともに、表示手段４４を通じて表示することができる（ステップＳ２４）。

上記推定プログラム中にて、ＭＣＵ４３は本サイクルが終了したか否かを引き続き判断する（ステップＳ２６）とともに、本サイクル終了前にステップＳ２２およびステップＳ２４を引き続き実行する。これにより、流量計４は、実質ピックアップ信号に基づいて流速および流量を計算するとともに提供する以外に、更に２つの実質ピックアップ信号の間で推定した流速および流量を提供することで、流量計４の測定結果をより正確にするとともに、提供したデータ分解能を向上することも可能である。

本発明中にて、ＭＣＵ４３は低流速推定モードを起動した後、流体の現時点での流速がしきい値未満でないか否かを引き続き判断する。言い換えれば、ＭＣＵ４３は低流速推定モードを起動した後、低流速推定モードを抜けるか否かを引き続き判断する（ステップＳ２８）。

１つの実施例において、ＭＣＵ４３はステップＳ１４中にて流速が第１のしきい値（例えば０．３ｍ^３／ｓ）未満であると判断したとき、低流速推定モードを起動する。ステップＳ２８にて、ＭＣＵ４３は流速がすでに第１のしきい値未満ではなくなったと判断したとき、低流速推定モードを抜ける。

他の実施例において、ＭＣＵ４３はステップＳ１４中にて流速が第１のしきい値（例えば０．３ｍ^３／ｓ）未満であると判断したとき、低流速推定モードを起動する。ステップＳ２８にて、ＭＣＵ４３は流速が第１のしきい値よりも若干高い第２のしきい値（例えば０．５ｍ^３／ｓ）未満ではないとき、低流速推定モードを抜ける。第１のしきい値よりも若干高い第２のしきい値を設定することで、流体の流速が瞬間的に変化することでＭＣＵ４３が判断ミスを起こすのを回避することができる。

他の実施例において、ＭＣＵ４３は流速が第１のしきい値または第２のしきい値未満ではなく、しかも回数が設定値（例えば３回または５回）を超えたと判断したとき、低流速推定モードを抜ける。上記設定値を設定することを通じて、流体の流速が瞬間的に変化することでＭＣＵ４３が判断ミスを起こすのを回避することができる。

低流速推定モードを抜けた後、ＭＣＵ４３はステップＳ１０に戻って、推定プログラムを実行しない状況にて、センサ４２がインペラ４１を引き続き検知するとともに対応するピックアップ信号を発生するようにする。

もしステップＳ２８中にて低流速推定モードを抜けないと判断した場合（つまり、現時点での流速が依然としてしきい値未満である）、本サイクル終了後に、ＭＣＵ４３は続いて次のサイクルの複数の推定間隔時間を計算する。上記したように、１つ前のサイクルの複数の推定間隔時間にて、センサ４２は依然として実質ピックアップ信号を発生する（単にトリガ時点が不安定で且つ間隔時間が長いだけである）。推定データをより実質に近づけるために、推定プログラムを１回実行した後、ＭＣＵ４３は１つ前のサイクルの複数のセグメントの推定間隔時間および複数のセグメントの実質的な間隔時間に基づいて、次のサイクルの複数のセグメントの推定間隔時間を計算することができる（ステップＳ３０）。

図９の実施例を例とすると、時点Ｔ_ｎ後、ＭＣＵ４３は４つのセグメントの推定間隔時間Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ，１）}、Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ，２）}、Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ，３）}およびＰｒｅ_{ｔ（ｎ，４）}を発生している。サイクルＣ_ｎ終了後に、ＭＣＵ４３は時点Ｔ_ｎ+１で次のサイクルの第１の実質ピックアップ信号８１１を受け取る。このとき、ＭＣＵ４３は時点Ｔ_ｎ+１を始点として、次のサイクルＣ_ｎ+１の複数の推定間隔時間の推定を開始する。

具体的には、ステップＳ３０にて、ＭＣＵ４３は主に、１つ前のサイクルの第１のセグメントの間隔時間Δｔ（ｎ，１）および推定間隔時間Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ，１）}に基づいて、次のサイクルの対応セグメント（つまり、第１のセグメント）の推定間隔時間Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ＋１，１）}を計算し、１つ前のサイクルの第２のセグメントの間隔時間Δｔ（ｎ，２）および推定間隔時間Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ，２）}に基づいて、次のサイクルの対応セグメント（つまり、第２のセグメント）の推定間隔時間Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ＋１，２）}を計算し、１つ前のサイクルの第３のセグメントの間隔時間Δｔ（ｎ，３）および推定間隔時間Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ，３）}に基づいて、次のサイクルの対応セグメント（つまり、第３のセグメント）の推定間隔時間Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ＋１，３）}を計算するとともに、１つ前のサイクルの第４のセグメントの間隔時間Δｔ（ｎ，４）および推定間隔時間Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ，４）}に基づいて、次のサイクルの対応セグメント（つまり、第４のセグメント）の推定間隔時間Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ＋１，４）}を計算することができる。

言い換えれば、流量計４が低流速推定モードを起動した後に１回目の推定プログラムを実行するとき、ＭＣＵ４３は過去における複数のサイクルの実質データのみを用いて次のサイクルの推定データを計算する。そして１回目の推定プログラムの後、ＭＣＵ４３は１つ前のサイクルの実質データおよび１つ前のサイクルの推定データを同時に用いて、次のサイクルの推定データを計算する。

ステップＳ３０の後、ＭＣＵ４３は次のサイクル中の複数の推定間隔時間（例えば図９中に示すサイクルＣ_ｎ+１中の複数の推定間隔時間Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ＋１，１）}、Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ＋１，２）}、Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ＋１，３）}およびＰｒｅ_{ｔ（ｎ＋１，４）}）を算出済みである。これにより、ＭＣＵ４３はステップＳ２２を再度実行し、複数の推定間隔時間に基づいて次のサイクル中の複数の推定ピックアップ信号７２、７３、７４のトリガ時点を計算するとともに、各々のトリガ時点の推定流量を計算するとともに表示する（ステップＳ２２）。

本発明中にて、ＭＣＵ４３は、流量計４が低流速推定モードを抜けるまでステップＳ２２からステップＳ３０までを引き続き実行する。しかも、本発明のＭＣＵ４３は流量計４が動作を開始した後、流量計４が流体の流速／流量を検知する必要がなくなるまで、ステップＳ１０からステップＳ３０を引き続き実行する。

続いて図６Ａ、図６Ｂおよび図７を同時に参照されたい。このうち図７は本発明の第１の具体的な実施例の推定間隔時間の計算フローチャートである。図７は、図６ＡのステップＳ２０に対して更なる説明を行うのに用いる。

図示するように、センサ４２が１つの実質ピックアップ信号を発生するとともに新たなサイクルを開始したとき、ＭＣＵ４３は記録した複数サイクル中から第ｎのセグメントの複数の間隔時間を抽出する（ステップＳ４０）。続いて、ＭＣＵ４３は第ｎのセグメントの複数の間隔時間に基づいて、本サイクル中の第ｎのセグメントの推定間隔時間を計算する（ステップＳ４２）。本実施例において、前記ｎは１から数える正の整数である。

ステップＳ４２の後、ＭＣＵ４３は本サイクル中の全てのセグメントの推定間隔時間の計算がいずれも完了しているか否かを判断する（ステップＳ４４）。１つの実施例において、１サイクル中のセグメント数はインペラ４１上の検知ベーン４１１～４１４の枚数に等しいが、限定はしない。

もしステップＳ４０中にて本サイクル中の推定間隔時間の計算が完了していないと判断した場合、ＭＣＵ４３はｎ+１とする（ステップＳ４６）とともに、ステップＳ４０およびステップＳ４２を再度実行することで、記録した複数のサイクル中の第ｎ+１のセグメントの複数の間隔時間に基づいて、本サイクル中の第ｎ+１のセグメントの推定間隔時間を計算する。

もしステップＳ４４中にて本サイクル中の推定間隔時間の計算の全てが完了したと判断した場合、ＭＣＵ４３はこの回の推定プログラムを終了するとともに、引き続き図６Ａに示すステップＳ２２を実行することができる。

図９の実施例において、ＭＣＵ４３はセンサ４２にて第１の実質ピックアップ信号８１を発生するとともに新たなサイクルＣ_ｎを開始したとき、記録したデータ中からサイクルＣ_ｎ-３の第１のセグメントの間隔時間Δｔ_{（ｎ－３．１）}、サイクルＣ_ｎ-２の第１のセグメントの間隔時間Δｔ_{（ｎ－２．１）}およびサイクルＣ_ｎ-１の第１のセグメントの間隔時間Δｔ_{（ｎ－１．１）}を抽出するとともに、これに基づいて本サイクルＣ_ｎの第１のセグメントの間隔時間Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ，１）}を計算する。しかも、ＭＣＵ４３はサイクルＣ_ｎ-３の第２のセグメントの間隔時間Δｔ_{（ｎ－３．２）}、サイクルＣ_ｎ-２の第２のセグメントの間隔時間Δｔ_{（ｎ－２．２）}およびサイクルＣ_ｎ-１の第２のセグメントの間隔時間Δｔ_{（ｎ－１．２）}に基づいて、本サイクルＣ_ｎの第２のセグメントの間隔時間Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ，２）}を計算する、という具合に規則性を持つ。

１つの実施例において、ＭＣＵ４３は移動平均法（Ｍｏｖｉｎｇ Ａｖｅｒａｇｅ Ｍｅｔｈｏｄ）を用いて、記録した同じセグメントの複数の間隔時間の移動平均値を計算するとともに、この移動平均値を本サイクル中における対応セグメントの推定間隔時間とすることができる。

１つの実施例において、ＭＣＵ４３は、記録した同じセグメントの複数の間隔時間の中央値を計算することで、本サイクル中における対応セグメントの推定間隔時間とすることができる。例えば、もし同じセグメントの３つの間隔時間をそれぞれ１秒、２秒および７秒とした場合、ＭＣＵ４３は中央値に属する２秒を本サイクル中における対応セグメントの推定間隔時間とする。

１つの実施例において、ＭＣＵ４３は、記録した同じセグメントの複数の間隔時間の最頻値（ｍｏｄｅ）を計算することで、本サイクル中における対応セグメントの推定間隔時間とすることができる。例えば、もし同じセグメントの３つの間隔時間をそれぞれ１秒、５秒および１秒とした場合、ＭＣＵ４３は１秒を本サイクル中における対応セグメントの推定間隔時間とする。

１つの実施例において、ＭＣＵ４３は、記録した同じセグメントの複数の間隔時間に基づいて、確率密度関数（Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ Ｄｅｎｓｉｔｙ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ，ＰＤＦ）を計算するとともに、この確率密度関数をもって本サイクル中における対応セグメントの推定間隔時間を推測する。

ただし、上記は単に本発明の一部の具体的な実施例に過ぎず、上記に限定しない。

言及したいことは、流量の急激な変化がＭＣＵ４３の推定結果に影響するのを回避するために、本発明のＭＣＵ４３は推定プログラムを実行するとき、基準としての複数の間隔時間に対して重み付け演算を行うことができる、ということである。具体的には、ＭＣＵ４３は最後の１サイクルの間隔時間の計算重みを他のサイクルの間隔時間の計算重みより小さくすることで、最後の１サイクルのデータの計算全体に対する影響力を低減することができる。

例を挙げると、記録した同じセグメントの３つの間隔時間がもしそれぞれ４秒、２秒および１２秒である場合は、平均値を計算するとき、ＭＣＵ４３は３つの間隔時間を加算した後に３で割って６秒の平均値を得るとともに、６秒を本サイクル中の同じセグメントの推定間隔時間とすることができる。

上記目的を達成するために、ＭＣＵ４３は最後の１つの間隔時間の計算重みをその他２つの間隔時間の計算重み（例えば順次０.４、０.４および０.２となる）よりも小さくすることができる。この実施例において、ＭＣＵ４３は計算式（４×０．４＋２×０．４＋１２×０．２）で４.８秒の平均値を得るとともに、４.８秒を本サイクル中の同じセグメントの推定間隔時間とすることができる。これにより、ＭＣＵ４３は流速が瞬間的に変動したとき推定精度が損なわれてしまうことを回避することができる。

続いて図６Ａ、図６Ｂおよび図８を同時に参照されたい。このうち図８は本発明の第１の具体的な実施例の推定間隔時間の計算フローチャートである。図８は、図６ＢのステップＳ３０に対して更なる説明を行うのに用いる。

図示するように、センサ４２が１つの実質ピックアップ信号を発生するとともに新たなサイクルを開始した後、ＭＣＵ４３は記録したデータ中から１つ前のサイクル中の第ｎのセグメントの間隔時間および１つ前のサイクル中の第ｎのセグメントの推定間隔時間を取得する（ステップＳ５０）。続いて、ＭＣＵ４３は第ｎのセグメントの間隔時間および第ｎのセグメントの推定間隔時間に基づいて、次のサイクル中の第ｎのセグメントの推定間隔時間を計算する（ステップＳ５２）。本実施例において、前記ｎは１から数える正の整数である。

ステップＳ５２の後、ＭＣＵ４３は本サイクル中の全ての推定間隔時間につき計算がいずれも完了しているか否かを判断する （ステップＳ５４）。

もしステップＳ５４中にて本サイクル中の推定間隔時間につき計算が完了していないと判断した場合、ＭＣＵ４３はｎ+１とする（ステップＳ５６）とともに、ステップＳ５０およびステップＳ５２を再度実行することで、１つ前のサイクル中の第ｎ+１のセグメントの間隔時間および第ｎ+１のセグメントの推定間隔時間に基づいて、次のサイクル中の第ｎ+１のセグメントの推定間隔時間を計算する。

もしステップＳ５４中にて次のサイクルの推定間隔時間の全ての計算が完了したと判断した場合、ＭＣＵ４３は今回の推定プログラムを終了するとともに、続いて図６Ａに示すステップＳ２２を実行する。

図９の実施例において、ＭＣＵ４３はセンサ４２で第１の実質ピックアップ信号８１１を発生するとともに新たなサイクルＣ_ｎ+１を開始したとき、記録したデータ中からサイクルＣ_ｎの第１のセグメントの間隔時間Δｔ_{（ｎ，１）}および推定間隔時間Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ，１）}を取得することで、本サイクルＣ_ｎ+１の対応セグメント（つまり、第１のセグメント）の間隔時間Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ＋１，１）}を計算することができる。しかも、ＭＣＵ４３はサイクルＣ_ｎの第２のセグメントの間隔時間Δｔ_{（ｎ，２）}および推定間隔時間Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ，２）}に基づいて、本サイクルＣ_ｎ+１の第２のセグメントの間隔時間Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ＋１，２）}を計算することができる、という具合に規則性を持つ。

言及したいことは、本実施例中のＭＣＵ４３は１つ前のサイクルの実質的な間隔時間および推定間隔時間に基づいて、次のサイクルの推定データを計算することから、実質的な間隔時間および推定間隔時間に対して異なる計算重みをそれぞれ設定することができる、ということである。

１つの実施例において、ＭＣＵ４３は主に、下記数式により次のサイクル中の第ｍのセグメントの推定間隔時間を計算することができる。Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ＋１，ｍ）}＝α×Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ，ｍ）}＋（１－α）×Δｔ_{（ｎ，ｍ）}であり、α＜１、Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ＋１，ｍ）}は次のサイクル中の第ｍのセグメントの推定間隔時間、Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ，ｍ）}は１つ前のサイクル中の第ｍのセグメントの推定間隔時間、Δｔ_{（ｎ，ｍ）}は１つ前のサイクル中の第ｍのセグメントの間隔時間である。これにより、ＭＣＵ４３はα値に対する設定により、実質的な間隔時間および推定間隔時間の推定プログラム中における計算重みを調整することができる。

より具体的には、推定プログラムを実行するとき、ＭＣＵ４３は下記の第１の数式により次のサイクル中の第１のセグメントの推定間隔時間を計算することができる。Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ＋１，１）}＝α×Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ，１）}＋（１－α）×Δｔ_{（ｎ，１）}であり、Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ＋１，１）}は次のサイクル中の第１のセグメントの推定間隔時間、Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ，１）}は１つ前のサイクル中の第１のセグメントの推定間隔時間、Δｔ_{（ｎ，１）}は１つ前のサイクル中の第１のセグメントの間隔時間である。しかも、ＭＣＵ４３は下記の第２の数式により次のサイクル中の第２のセグメントの推定間隔時間を計算することができる。Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ＋１，２）}＝α×Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ，２）}＋（１－α）×Δｔ_{（ｎ，２）}であり、Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ＋１，２）}は次のサイクル中の第２のセグメントの推定間隔時間、Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ，２）}は１つ前のサイクル中の第２のセグメントの推定間隔時間、Δｔ_{（ｎ，２）}は１つ前のサイクル中の第２のセグメントの間隔時間である、という具合に規則性を持つ。

本発明の技術手法を通じて、流量計は２つの実質ピックアップ信号の間で流速または流量の推定値を提供することで、低流速状態下にて、流量計の測定精度および測定分解能が低くなるという問題を解決することができる。

上記は単に本発明の好ましい具体的な実施例に過ぎず、これによって本発明の保護範囲を限定するものではない。故に本発明の内容を運用して行う等価変化は、いずれも同様の理論で本発明の保護範囲内に含まれるということを予め言明しておく。

１ 流量計
１１ 流体入口
１２ 流体出口
１３ インペラ
１４ センサ
２ ピックアップ信号
２１ 実質累積流量
３ 推定累積流量
４ 流量計
４１ インペラ
４１１ 第１の検知ベーン
４１２ 第２の検知ベーン
４１３ 第３の検知ベーン
４１４ 第４の検知ベーン
４２ センサ
４３ ＭＣＵ
４４ 表示手段
５１ 第１の実質ピックアップ信号
５２ 第２の実質ピックアップ信号
５３ 第３の実質ピックアップ信号
５４ 第４の実質ピックアップ信号
７１ 第１の推定ピックアップ信号
６２、７２ 第２の推定ピックアップ信号
６３、７３ 第３の推定ピックアップ信号
６４、７４ 第４の推定ピックアップ信号
８ 実質ピックアップ信号
８１、８１１ 第１の実質ピックアップ信号
Ｓ１０～Ｓ２２、Ｓ２４～Ｓ３０ 推定ステップ
Ｓ４０～Ｓ４６、Ｓ５０～Ｓ５６ 計算ステップ

Claims (10)

1. インペラと、センサと、ＭＣＵとを有する流量計に応用される回転式流量計の低流速状態での流量推定方法であって、
   ａ）前記センサが前記インペラのトリガを受けて複数のピックアップ信号（ｐｉｃｋ-ｕｐ ｓｉｇｎａｌ）を発生し、前記インペラが１回転して発生する複数の前記ピックアップ信号の複数の間隔時間が１サイクルを形成する、ステップと、
   ｂ）前記ＭＣＵにより前記複数の間隔時間に基づいて前記流量計内の流体の流速を計算するステップと、
   ｃ）複数サイクルの流速情報を記録し、前記流速情報は１サイクル内の複数の前記間隔時間を少なくとも含む、ステップと、
   ｄ）記録した前記複数サイクル中の複数の前記間隔時間に基づいて、前記ＭＣＵにより本サイクル中の複数の推定間隔時間をそれぞれ計算するステップと、
   ｅ）前記複数の推定間隔時間に基づいて本サイクル中の複数の推定ピックアップ信号のトリガ時点を計算するとともに、各前記トリガ時点上の推定流量を計算し表示するステップと、を含む、ことを特徴とする回転式流量計の低流速状態での流量推定方法。
2. ｆ１）前記ＭＣＵにより前記流速が第１のしきい値未満であるか否かを判断するステップと、
   ｆ２）前記流速が前記第１のしきい値未満ではないとき、前記ステップａ）、前記ステップｂ）および前記ステップｃ）を繰り返し実行するステップと、
   ｆ３）前記流速が前記第１のしきい値未満であるとき低流速推定モードを起動するステップと、
   ｆ４）前記低流速推定モード中に前記ステップｄ）および前記ステップｅ）を実行するステップと、を更に含む、請求項１に記載の流量推定方法。
3. 前記インペラはｎ枚の検知ベーンを含み、前記センサは前記ｎ枚の検知ベーンのトリガを受けてｎ個の前記ピックアップ信号を順次発生するとともに、前記流速情報は１サイクル内のｎ個のセグメントの前記間隔時間を含み、ｎは≧１の整数である、請求項２に記載の流量推定方法。
4. 前記ステップｄ）は、
   ｄ１）記録した前記複数サイクル中の第１のセグメントの前記間隔時間を前記ＭＣＵにより取得するステップと、
   ｄ２）前記第１のセグメントの複数の前記間隔時間に基づいて、本サイクル中の前記第１のセグメントの前記推定間隔時間を計算するステップと、
   ｄ３）記録した前記複数サイクル中の次のセグメントの前記間隔時間を前記ＭＣＵにより取得するステップと、
   ｄ４）次のセグメントの複数の前記間隔時間に基づいて、本サイクル中の次のセグメントの前記推定間隔時間を計算するステップと、
   ｄ５）本サイクルの複数セグメントの前記推定間隔時間につき計算がいずれも完了する前に、前記ステップｄ３）および前記ステップｄ４）を繰り返し実行するステップと、を含む、請求項２に記載の流量推定方法。
5. 前記ステップｄ２）および前記ステップｄ４）は、前記複数の間隔時間の移動平均値、中央値、最頻値または確率密度関数を計算することで、前記推定間隔時間を発生するものである、請求項４に記載の流量推定方法。
6. 前記ステップｄ２）および前記ステップｄ４）中にて、最後の１サイクルの前記間隔時間の計算重みは他のサイクルの前記間隔時間の前記計算重みよりも小さい、請求項５に記載の流量推定方法。
7. ｇ）本サイクルが終了したか否かを判断するステップと、
   ｈ）本サイクル終了前に前記ステップｅ）を引き続き実行するステップと、
   ｉ）本サイクル終了後に、１つ前のサイクルの複数の前記推定間隔時間および１つ前のサイクルの複数の前記間隔時間に基づいて、次のサイクルの複数の前記推定間隔時間を計算するとともに、次のサイクルの複数の前記推定間隔時間に基づいて前記ステップｅ）を実行するステップと、を更に含む、請求項２に記載の流量推定方法。
8. 前記ステップｉ）は、
   ｉ１）１つ前のサイクルの第１のセグメントの前記推定間隔時間および前記間隔時間を前記ＭＣＵにより取得するステップと、
   ｉ２）１つ前のサイクルの前記第１のセグメントの前記推定間隔時間および前記間隔時間に基づいて、次のサイクル中の前記第１のセグメントの前記推定間隔時間を計算するステップと、
   ｉ３）１つ前のサイクルの次のセグメントの前記推定間隔時間および前記間隔時間を前記ＭＣＵにより取得するステップと、
   ｉ４）１つ前のサイクルの次のセグメントの前記推定間隔時間および前記間隔時間に基づいて、次のサイクルの次のセグメントの前記推定間隔時間を計算するステップと、
   ｉ５）次のサイクルの複数セグメントの前記推定間隔時間につき計算がいずれも完了する前に、前記ステップｉ３）および前記ステップｉ４）を繰り返し実行するステップと、を含む、請求項７に記載の流量推定方法。
9. 前記ステップｉ２）は第１の数式に基づいて次のサイクルの前記第１のセグメントの前記推定間隔時間を計算するものであり、
   Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ＋１，１）}＝α×Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ，１）}＋（１－α）×Δｔ_{（ｎ，１）}、
   α＜１、Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ＋１，１）}は次のサイクルの前記第１のセグメントの前記推定間隔時間、Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ，１）}は１つ前のサイクルの前記第１のセグメントの前記推定間隔時間、Δｔ_{（ｎ，１）}は１つ前のサイクルの前記第１のセグメントの前記間隔時間であり、
   前記ステップｉ４）は第２の数式に基づいて次のサイクルの次のセグメントの前記推定間隔時間を計算するものであり、
   Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ＋１，ｍ）}＝α×Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ，ｍ）}＋（１－α）×Δｔ_{（ｎ，ｍ）}、
   α＜１、Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ＋１，ｍ）}は次のサイクルの次のセグメントの前記推定間隔時間、Ｐｒｅ_{ｔ（ｎ，ｍ）}は１つ前のサイクルの次のセグメントの前記推定間隔時間、Δｔ_{（ｎ，ｍ）}は１つ前のサイクルの次のセグメントの前記間隔時間である、請求項８に記載の流量推定方法。
10. ｊ）前記ＭＣＵが前記低流速推定モード中に前記流速が第２のしきい値未満でないか否かを引き続き判断するステップと、
    ｋ）前記流速が前記第１のしきい値よりも大きい前記第２のしきい値未満でないとき、前記低流速推定モードを抜けるステップと、を含む、請求項７に記載の流量推定方法。

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