JP7382497B2 - 電磁弁異常検出装置、それを用いた医用自動分析装置および電磁弁異常検出方法 - Google Patents

Description

本発明は、医用自動分析装置などの流路開閉を行なう電磁弁の状態を監視する電磁弁異常検出装置、それを用いた医用自動分析装置および電磁弁異常検出方法に関する。

近年、医療技術の急速な進歩に伴い、病院や検査センターなどの臨床検査室においては、体液中の特定成分の濃度を自動的に測定する各種医用自動分析装置が導入されており、中でも血液や尿中の成分で内臓の疾患を把握できる医用自動分析装置は、規模に問わず、医療施設にとって必要不可欠な装置になっている。医用自動分析装置の分析部は、試料分注、試薬分注、攪拌、測光、反応セルの洗浄、濃度換算等のデータ処理の順番に実施される。これら一連の動作には、駆動電流をON／OFFすることにより、流路内流体を止めたり、流したりする電磁弁が多数使われており、開閉動作の高信頼性や通過流体の高精度制御が要求される。

電磁弁は流体を制御する必要のある装置で広く使用されている。特許文献１には、新たに位置センサや振動センサなどのセンサを追加せず、電磁弁の駆動電流を用いて電磁弁の開閉状態を推定する方法が開示されている。また、特許文献２には、電磁弁の駆動電流情報に基づき流路内圧力を推定する方法が開示されている。

特開２０１１－１４１０１９号公報 特開２０１４－９２０６８号公報

現状の医用自動分析装置には、電磁弁の開閉異常を検出するセンサや手段が搭載されておらず、電磁弁に異常が生じた場合、分析結果から装置故障が判明するまで、患者の検体を無駄にしてしまうおそれがある。

医用自動分析装置には多数の電磁弁が使用されているため、これらに対して逐一異常を検出するセンサを設けることはできず、先行技術文献のような電磁弁の駆動電流情報から異常検出することが望ましい。一方、従来の方法では、流量が大きく、電磁弁の駆動電流もかなり大きな電磁弁を対象としていると考えられ、それら開示の方法をそのまま適用することはできない。例えば、先行技術文献では完全な弁開または弁閉の状態を推定しているが、医用自動分析装置に用いられる電磁弁の駆動電流波形は小さく、駆動電流波形に様々な影響を与える要因が重畳されることによって、駆動電流波形の特徴が分かりにくくなっている。このため、電磁弁の駆動電流から電磁弁の状態を推定することは困難であった。

本発明の一実施態様である電磁弁異常検出装置は、電流センサが検出した電磁弁の電磁弁開に伴う駆動電流パターンから、電磁弁の異常を検出する電磁弁異常検出装置であって、あらかじめ定められた検出期間における電磁弁の電磁弁開に伴う駆動電流パターンの特徴量を求める特徴量抽出部と、電磁弁の飽和電流値から電磁弁の電磁弁温度を推定し、特徴量抽出部で求めた特徴量の値を、推定された電磁弁温度に基づき基準温度での値に補正する特徴量補正部と、電磁弁の電磁弁開に伴う駆動電流パターンの特徴量から電磁弁の開き状態を推定する推定モデルと特徴量補正部で補正された特徴量の値とを用いて、電磁弁の開き状態を推定する開き状態推定部とを有する。

電磁弁の駆動電流情報に基づく特徴量を用いて電磁弁の開き状態を精度よく推定することが可能となる。

上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

電磁弁制御システムのブロック図である。 非ダイアフラム式電磁弁の概略構造を示す図である。 電磁弁開時の電磁弁駆動電流変化を示す図である。 電磁弁温度Tごとの、電磁弁開時の電磁弁駆動電流変化を示す図である。 電磁弁温度と飽和電流値との関係を示す図である。 異物厚さFごとの、電磁弁開時の電磁弁駆動電流変化を示す図である。 図６の電流１次微分（勾配）を示す図である。 異物厚さの推定方法について説明する図である。 異常判定フローチャートである。 電磁弁温度と特徴量（説明変数）との関係の例を示す図である。 流路内圧力Pごとの、電磁弁開時の電磁弁駆動電流変化を示す図である。 流路内圧力と経過時間C₃における電磁弁駆動電流との関係を示す図である。 異常判定フローチャートである。 流路内圧力と特徴量（説明変数）との関係の例を示す図である。 電磁弁制御システムのブロック図である。 電磁弁制御システムのブロック図である。 図１４の電磁弁制御システムの電磁弁異常検出装置を示す図である。 医用自動分析装置の概略図である。 電磁弁制御システムの別の実装例を示す図である。

本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。以下の実施の形態において、その構成要素（要素ステップ等も含む）は、特に明示した場合および原理的に明らかに必須であると考えられる場合などを除き、必須のものではない。なお、各実施例に対応する図面において、同一構成物には同一の符号を付して、重複する説明については省略するものとする。

図１は電磁弁制御システム101のブロック図である。電磁弁制御システム101は、主要な構成として、医用自動分析装置に搭載されている複数の電磁弁10、電磁弁駆動装置20、電磁弁異常検出装置30、電流センサ31を備えている。さらに、電磁弁駆動装置20は、主要な構成として、直流電源21、複数の電磁弁10に対応して設けられる複数のリレー23、リレー23を開閉させるリレー回路22、電磁弁開閉制御部24を備えている。

リレー23の開閉に応じて、直流電源21からの電流が電磁弁10へ供給／遮断される。電磁弁10に接続されるリレー23は、電磁弁開閉制御部24によりリレー回路22を通じて制御され、電磁弁10は直流電源21からの電流により駆動される。電磁弁開閉制御部24は、CPU、DSP、RAM、ROM等、一般的なコンピュータとしてのハードウェアを備えており、ROMには、CPUによって実行される制御プログラム、DSPによって実行されるマイクロプログラムおよび各種データ等が格納されている。

〈電磁弁の動作説明〉
医用自動分析装置には、ダイアフラム式と非ダイアフラム式の電磁弁が実装されている。ダイアフラム式電磁弁は、流路の開閉を行うバルブ部分と、それを動かす駆動部分とに分ける膜（ダイアフラム）があり、分析装置のサンプリング部分や医用機器、また金属を腐食させるような酸、化学薬品などのハンドリングに適している。非ダイアフラム電磁弁は、内部にダイアフラムがない電磁弁であり、開閉による内部体積の変化がなく、流路内脈動が小さく、耐圧性に優れる特徴がある。図２に非ダイアフラム式電磁弁の構造を示す。コイル11に電流が流れる（電圧印加）と、ポールピース12とプランジャー（可動鉄芯）13が磁化され、互いの吸引力によりプランジャー13が駆動される。この駆動方法は、ダイアフラム式電磁弁でも同じである。この駆動力がスプリング14の反発力より大きくなると、プランジャー13にセットされるゴム15は弁座16から離れ、流路中の流体が流れるようになる（電磁弁開状態）。なお、電磁弁全開までの移動距離はストローク17である。一方、電磁弁コイル11への電流印加を遮断することにより、駆動力が失われ、スプリング14の反発力により、プランジャー13およびゴム15を弁座16に戻して流路が閉じられ、流路中の流体が流れなくなる（電磁弁閉状態）。

図３に電磁弁開に伴う電磁弁駆動電流の変化を示す。電源から電磁弁に供給される駆動電流は、電流供給開始後から上昇し、弁が開き始める、すなわち弁座を塞いでいるプランジャーにセットされたゴムが弁座から離れる、と同時に減少する。そして、プランジャーがポールピースに当たって吸着されると、電磁弁の駆動電流は、変曲点を経て再び上昇し、最終的には所定電流値に安定（飽和状態）する。飽和電流I_sは、直流電源21の直流電圧Eをコイル抵抗Rで割った値となる。図中、プランジャー移動開始期間D_aは駆動電流を供給開始してからプランジャーが移動を開始するまでの期間、プランジャー移動期間D_bはプランジャーが移動を開始してから指定ストローク移動して停止するまでの期間、吸引期間Dは、プランジャー移動開始期間D_aとプランジャー移動期間D_bとの和である。

図に示されるように、例えば、電磁弁に異物挟み込みが生じた場合には、電磁弁開動作時（立ち上がり）の駆動電流変動パターン（破線パターン）は、正常時の電磁弁開動作時の駆動電流変動パターン（実線パターン）とは異なるものとなる。また、電磁弁がコイル短絡などの理由により過熱が生じた場合の飽和電流量（破線パターン）は、正常時の飽和電流量（直線パターン）よりも低下する。このように、電磁弁開に伴う電磁弁の駆動電流パターンは電磁弁の状態に応じて変動し、また、複数の異常が生じた場合には、それぞれの異常に起因する駆動電流パターンの変動が重畳されて現れる。このことを利用して、本実施例では、電磁弁開に伴う電磁弁駆動電流パターンの変化から電磁弁に関する状態、具体的には電磁弁温度、流路内圧力、電磁弁開き状態を推定し、電磁弁の異常を検出する。

〈電磁弁異常検出装置の構成〉
電磁弁異常検出装置30は、主要な構成として、特徴量抽出部32、特徴量補正部33、開き状態推定部34、電磁弁の異常検出に必要なデータを記憶するデータ記憶部35、異常判定部36を備えている。電磁弁異常検出装置30の各構成における動作の説明および処理内容については、後述する。

〈電磁弁温度推定方法〉
電磁弁駆動電流パターンの変化から電磁弁温度を推定する方法について説明する。一般によく知られているように、電磁弁10のコイル抵抗値は、電磁弁温度によって変動する。ここで、基準温度T₀として所定の温度を定め、基準温度T₀における抵抗値などのパラメータをその「基準値」とする。電磁弁10に温度上昇が生じると、電磁弁コイルの抵抗値が大きくなる。電磁弁温度Tと電磁弁コイル抵抗値R_Tとの関係は、（式１）で表せる。
R_T＝R₀×（1＋α₀（T－T₀）） ・・・（式１）
ここで、α₀は基準温度T₀における電磁弁コイル銅線の抵抗温度係数であり、R₀は電磁弁コイル抵抗基準値、すなわち基準温度T₀における電磁弁コイル抵抗値である。

（式１）によれば、例えば、基準温度T₀に対して40℃の温度上昇が生じると、電磁弁コイル抵抗値R_Tは電磁弁コイル抵抗基準値R₀の約1.15倍になる。なお、コイル素材がアルミ線などであっても、同じ計算式が適用できる。

図４は、電磁弁温度T（T₀＜T₁＜T₂）ごとに、電磁弁開に伴う電磁弁駆動電流の変化を示した図である。図から読み取れるように、基準温度T₀における電磁弁駆動電流に比べ、より高い電磁弁温度のT₁およびT₂における電磁弁駆動電流は、（式１）に従って低下している。

本実施例では、検出期間（この例では検出期間C₁－C₂）を定め、電磁弁開に伴う電磁弁駆動電流パターンを検出期間における駆動電流の特徴量として把握する。特徴量としては、検出期間における電流または電流微分の最大値、最小値、平均値、標準偏差、飽和電流値、変曲点値などが考えられる。このように検出期間を定めるのは、以下のような理由による。例えば、図４の例では、電磁弁駆動電流の立ち上がりでは電磁弁温度による電流量の違いはほとんどない。このような期間の電流値まで含めて駆動電流の特徴量を算出すると、特徴が希釈されてしまうおそれがある。また、電磁弁温度以外にも異常が生じていると図４のように電磁弁温度のみが変化する場合と異なり、その他の異常の影響も重畳されることにより、電磁弁駆動電流パターンそのものから駆動電流の特徴量を算出する期間を特定することは困難である。このため、電磁弁ごとに、電磁弁開に伴う電磁弁駆動電流パターンにおいて、電磁弁温度の影響が顕著に表れる期間を検出期間としてあらかじめ定めておく。なお、本実施例において「電磁弁ごと」、というのは、電磁弁開に伴う電磁弁駆動電流パターンが同一とみなされる電磁弁ごと、という意味であり、例えば同じ型番の電磁弁であれば、同一の検出期間を定めることができる。

検出期間の両端であるC₁、C₂は正常動作時の電磁弁駆動電流パターンにおいて、電磁弁温度の影響が表れる期間を選択すればよいが、検出期間C₁－C₂には変曲点（吸引期間Dの終点）が含まれている必要があり、始点C₁はプランジャー移動開始期間D_aに含まれるタイミング、終点C₂は駆動電流量が飽和電流値に達したタイミングに設定することが望ましい。

また、検出期間C₁－C₂の時間計測の起点を電磁弁の駆動電流がトリガー電流I₀となった時点として定義する。これにより、電磁弁異常検出装置30では、電磁弁駆動電流だけをモニターしながら、検出期間を特定し、検出期間における駆動電流の特徴量を算出できる利点がある。もちろん、電磁弁開閉制御部24によるリレー回路22の制御信号を受けて、トリガーとすることも可能である。

図５は、電磁弁温度と電磁弁駆動電流の飽和電流値との関係を示す図である。飽和電流値I_s＝E／R_Tであり、直流電圧Eは一定、電磁弁コイル抵抗値R_Tは（式１）の関係を有することから、電磁弁駆動電流の飽和電流値I_sは、（式２）に表されるような、電磁弁温度Tと反比例（電磁弁温度が高いほうが電磁弁駆動電流の飽和電流値が小さい）の関係になっている。
I_s＝k₁T＋b₁ ・・・（式２）
（式２）において、k₁は比例係数、b₁は定数である。

なお、検出期間C₁－C₂を図４のように設定した場合、電磁弁駆動電流の飽和電流値は、電磁弁駆動電流の最大値に他ならない。したがって、検出期間C₁－C₂における電磁弁駆動電流の特徴量（この例では、最大値）から、温度センサを追加することなく、電磁弁温度を推定することができる。さらに、本実施例では、後述するように、電磁弁駆動電流情報から電磁弁温度以外の目的変数（電磁弁開き状態や流路内圧力）を推定するが、その目的変数に相関する特徴量を推定された温度に基づき補正することにより、電磁弁駆動電流情報から電磁弁温度の影響を排して、より正確に目的変数を推定することが可能になる。

〈電磁弁開き状態推定〉
電磁弁駆動電流パターンの変化から電磁弁開き状態を推定する方法について説明する。図２に示した電磁弁において、ポールピース12とプランジャー13との間に異物が挟み込まれた場合、異物厚さが大きいと電磁弁開き度が小さくなり、その結果、流路内流体の流量が少なくなるという異常が発生する。そこで、電磁弁駆動電流パターンの検出期間における駆動電流の特徴量から電磁弁の開き状態、すなわち、挟み込んだ異物の厚さの推定を実施する。

図６は、挟み込んだ異物の厚さF（F₀＜F₁＜F₂）ごとに、電磁弁開に伴う電磁弁駆動電流の変化を示した図である。いずれの場合も電磁弁温度は同じである。図７は、図６の電磁弁駆動電流の１次微分（勾配）を示す図である。電磁弁の開き状態に大きな影響を受ける変曲点の位置や大きさは電磁弁駆動電流よりも、電磁弁駆動電流の１次微分に顕著に表れる。電磁弁駆動電流は、異物厚さの増大（F₀＜F₁＜F₂）につれて、プランジャー移動に伴う駆動電流の低下は小さくなり、より早く飽和に至る。

電磁弁の開き状態（異物厚さ）の推定は、あらかじめ電磁弁ごとに検出期間における駆動電流の特徴量に基づいて作成した推定モデルを用いる。具体的には、異物厚さFに対して、検出期間における駆動電流の特徴量に基づき、多変量解析などの手法により推定モデルを構築する。ここで、推定モデルは、特徴量と異物厚さとの対応関係を表す演算式である。例えば、一般化線形モデルによる推定モデルは、（式３）のように表せる。
Y＝m₀＋m₁V₁＋m₂V₂＋・・・＋m_nV_n ・・・（式３）
ここで、Yは推定モデルから推定される異物厚さ（目的変数）、V₁～V_nは検出期間における駆動電流の特徴量（説明変数）、m₀～m_nは定数である。定数m₀～m_nは、電磁弁ごとに異なる値となる。なお、特徴量（説明変数）には異物厚さ（目的変数）と相関関係のある特徴量を用い、ｎの数も任意であるが、できるだけ少ない種類の説明変数で推定モデルを構築した方が推定モデルの誤差を少なくできる。

図８は、一般化線形モデル手法を用いた異物厚さの推定方法について説明する図である。横軸は異物厚さの計測値、縦軸は推定モデルから推定される異物厚さYである。真の異物厚さ（計測値）は、精度100%の場合（推定誤差やバラツキのない場合）の推定線801の近傍に分布する。実運用における異物厚さ（流路開き度と反比例）の限界値M₁は送液精度や送液量などにより決められる。推定誤差やバラツキがなければ、推定異物厚さYの上限をM₁に対応する推定線801上のY₁と設定できるが、実際には推定誤差やバラツキを無視できないため、推定異物厚さの上限をY₂と設定する。つまり、推定異物厚さYが上限Y₂を超えると、電磁弁を通過する流体量が要求送液精度より低下し、送液不足となるおそれがあるとする。

ここでは、一般化線形モデル手法を推定モデルの構築手法の例として説明したが、異物厚さと駆動電流から抽出した特徴量との関係を示すモデル構築手法であれば、統計手法を用いたモデルなど、一般化線形モデル手法以外のモデル手法を用いてもよい。なお、上述したように、推定モデルに用いる説明変数V₁～V_nは推定温度に基づく補正後の値を用いる。これにより、異物厚さ（目的変数）をより高精度に推定することが可能となる。

図９Ａは、電磁弁異常検出装置30が実行する異常判定フローチャートである。この異常判定ルーチンは、電磁弁が稼働する医用自動分析装置が動作している間、所定のサンプリング周期ごとに実行される。これにより、医用自動分析装置の動作中に電磁弁に異常が生じた場合でも遅滞なくアラームが出力され、電磁弁異常による影響を最小限に抑制することができる。

図９Ａにおいて、電磁弁異常検出ルーチンが開始し（START）、電磁弁駆動電流計測が実行される（ステップＳ２）。具体的には、電磁弁異常検出装置30（図１参照）の特徴量抽出部32は、電流センサ31から電磁弁駆動電流値Iの入力を受け、電流値Iがトリガー電流I₀となった時点からタイマによるカウントを開始し、あらかじめ定められた検出期間C₁－C₂における電磁弁駆動電流値Iを取得する。

特徴量抽出部32は、取得した検出期間C₁－C₂の電磁弁駆動電流値Iのノイズ除去、微分処理などの処理を実施し（ステップＳ３）、所定の検出期間の電流および電流微分の最大値、最小値、平均値、標準偏差、変曲点値などの特徴量を算出する（ステップＳ４）。なお、ここに挙げた特徴量は例示であり、後続の電磁弁温度の推定や電磁弁の開き状態（異物厚さ）の推定に用いる特徴量についてのみ算出すればよい。

次に、特徴量補正部33は、算出した電磁弁温度に相関する特徴量、具体的には検出期間C₁－C₂における電磁弁駆動電流値Iの最大値、を用いて電磁弁温度を推定し（ステップＳ５）、推定温度が設定限界温度より高い場合には、異常判定部36が電磁弁加熱アラーム信号を外部に出力する（ステップＳ６）。設定限界温度はデータ記憶部35に記憶されている。推定された温度が許容範囲にあれば、異物厚さ推定に用いる特徴量を温度補正する（ステップＳ７）。

データ記憶部35には、あらかじめ電磁弁ごと、特徴量（説明変数）V_iごとに、電磁弁温度に依存する特徴量（説明変数）V_iの変化量の情報が記憶されている。例えば、図９Ｂに示すように、電磁弁温度に依存する特徴量（説明変数）V_iの変化量が（式４）の関係として記憶されているとする。
V_i＝k₂T＋b₂ ・・・（式４）
（式４）において、k₂は比例係数、b₂は定数である。

このとき、電磁弁温度の推定値がT_e、特徴量（説明変数）V_iの測定値がV_ieであるとすると、基準温度T₀相当値に補正した特徴量（説明変数）V_iであるV_icは、（式５）により算出される。
V_ic＝V_ie＋k₂（T_e－T₀） ・・・（式５）
以上は一例であって、補正方法を限定するものではない。あらかじめ、電磁弁ごとに、正常に動作する状態において、電磁弁温度を変化させて、所定の検出区間における電磁弁駆動電流の特徴量の変化を実測あるいはシミュレーションにより求め、電磁弁温度と電磁弁駆動電流の特徴量との関係を関係式あるいはテーブルとしてデータ記憶部35に格納し、関係式あるいはテーブルに応じた方法で温度補正を行う。

次に、開き状態推定部34は、前述した推定モデルに基づき、特徴量抽出部32から取得した温度補正を行った電磁弁駆動電流の特徴量、および推定モデルの定数を用いて、（式３）の演算を実行して異物厚さを算出する（ステップＳ８）。推定モデルは、データ記憶部35に記憶されている。

次に、異常判定部36は、推定モデルにより推定された異物厚さとデータ記憶部35に記憶されている基準値データとを比較する。推定異物厚さYが、基準値データである上限値Y₂より大きいことを判定した場合（ステップＳ８がYES）、異常判定部36は、電磁弁に許容範囲を超えた異物が挟まれていることを表す異物挟みアラーム信号を外部に出力する（ステップＳ９）。

異常判定されなかった場合（ステップＳ６またはステップＳ８がNO）は、本ルーチンの処理を終了する（END）。

〈実施例１の効果〉
以上のように電磁弁の駆動電流値に基づく特徴量を用いて電磁弁温度を推定し、電磁弁の開き状態を精度よく推定することが可能となる。また、電磁弁に関する状態を可視化することにより、故障電磁弁の特定や電磁弁メンテナンスの省力化を実現できる。異種電磁弁が混在する構成であっても、電磁弁ごとに異常判定に必要な情報が記憶されているため、正しく判定が可能である。

なお、前記電磁弁異常検出装置は、電磁弁駆動装置20のボード上に搭載してもよく、電磁弁駆動装置20の外付け装置として構成してもよい。また、検出期間の特徴量演算は、必要に応じてサンプリング周波数や演算量を調整してもよい。これにより、データ量を目的変数により大幅に削減でき、分析、診断作業も容易となる。さらに、蓄積されたデータに機械学習などを導入して、異物厚さ推定モデルの精度を高めることもできる。

実施例２では、電磁弁温度に加え、電磁弁駆動電流から、電磁弁が配置された流路の流路内圧力を算出し、算出した流路内圧力によって補正した所定の検出期間における電磁弁駆動電流値の特徴量を用いて電磁弁の開き状態を推定する。以下の説明においては、上述した実施例１に相当する部分には同一の符号を付してその詳細な説明を省略し、異なる内容を中心に説明する。

図１０は、流路内圧力（P_-1＜P₀＜P₁）ごとに、電磁弁開に伴う電磁弁駆動電流の変化を示した図である。いずれの場合も電磁弁温度は同じとする。ここで、電磁弁駆動電流が変曲点（吸引期間Dの終点）から飽和電流値に達する前のある経過時間C₃での駆動電流量に着目する。流路内圧力に依存して、変曲点（吸引期間Dの終点）近傍では電磁弁駆動電流パターンは大きく変化するものの、変曲点から同じ飽和電流値に収束するまでの間に次第に変曲点に達する時点のずれの影響は低減され、駆動電流の違いは流路内圧力の違いが支配的になってくる。

図１１は、流路内圧力と図１０に示した経過時間C₃における電磁弁駆動電流との関係を示す図である。図に示されるように、経過時間C₃における電磁弁駆動電流I_C3は、（式６）に示すような、流路内圧力Pと反比例（流路内圧力が高いほうが経過時間C₃における電磁弁駆動電流が小さい）の関係になっている。
I_C3＝k₃P＋b₃ ・・・（式６）
（式６）において、k₃は比例係数、b₃は定数である。実施例２では、経過時間C₃における電磁弁駆動電流I_C3を、検出区間C₁－C₂における電磁弁駆動電流値の特徴量として抽出する。そして、電磁弁開き状態を推定するにあたり、推定モデルに用いる特徴量を流路内圧力について基準圧力P₀での値に補正した値とする。これにより、流路内圧力の影響を排してより高精度な電磁弁に関する状態の推定が可能になる。

図１２Ａは、電磁弁異常検出装置30が実行する異常判定フローチャートである。この異常判定ルーチンは、電磁弁が稼働する医用自動分析装置が動作している間、所定のサンプリング周期ごとに実行される。

図１２Ａにおいて、異常判定ルーチンの開始から温度補正（ステップＳ７）は図９Ａのフローと同様である。ただし、特徴量抽出（ステップＳ４）には、流路内圧力の推定に必要な特徴量、具体的には経過時間C₃における電磁弁駆動電流I_C3の抽出が含まれ、温度補正（ステップＳ７）では、推定温度に基づく電磁弁駆動電流I_C3の補正も含まれている。

特徴量補正部33は、抽出した流路内圧力に相関する特徴量、具体的には、温度補正された、経過時間C₃における電磁弁駆動電流I_C3を用いて流路内圧力を推定し（ステップＳ１０）、推定流路内圧力が設定限界圧力よりも高いあるいは低い場合には、異常判定部36が流路内圧力アラーム信号を外部に出力する（ステップＳ１２）。設定流路内圧力はデータ記憶部35に記憶されている。推定された流路内圧力が許容範囲にあれば、異物厚さ推定に用いる特徴量（温度補正済）を基準圧力P₀での値に圧力補正する（ステップＳ１１）。

データ記憶部35には、あらかじめ電磁弁ごと、特徴量（説明変数）V_iごとに、流路内圧力に依存する特徴量（説明変数）V_iの変化量の情報が記憶されている。例えば、図１２Ｂに示すように、流路内圧力に依存する特徴量（説明変数）V_iの変化量が（式７）の関係として記憶されているとする。なお、この相関は、電磁弁温度が基準温度T₀下で求められたものである。
V_i＝k₄P＋b₄ ・・・（式７）
（式７）において、k₄は比例係数、b₄は定数である。

このとき、流路内圧力の推定値がP_e、特徴量（説明変数）V_iの測定値がV_ieであるとすると、基準流路内圧力P₀相当値に補正した特徴量（説明変数）V_iであるV_icは、（式８）により算出される。
V_ic＝V_ie＋k₄（P_e－P₀） ・・・（式８）
以上は一例であって、補正方法を限定するものではない。あらかじめ、電磁弁ごとに、基準温度T₀下で、正常に動作する状態において、流路内圧力を変化させて、所定の検出区間における電磁弁駆動電流の特徴量の変化を実測あるいはシミュレーションにより求め、流路内圧力と電磁弁駆動電流の特徴量との関係を関係式あるいはテーブルとしてデータ記憶部35に格納し、関係式あるいはテーブルに応じた方法で圧力補正を行う。

以下、異物厚さの算出（ステップＳ８）から異常判定ルーチンの終了は図９Ａのフローと同様である。ただし、異物厚さの算出（ステップＳ８）では、特徴量抽出部32から取得した温度補正及び圧力補正を行った電磁弁駆動電流の特徴量が用いられる。

〈実施例２の効果〉
以上のように実施例２ではさらに、電磁弁の駆動電流値に基づく特徴量を用いて流路内圧力を推定し、さらに電磁弁の開き状態を精度よく推定することが可能となる。

以下、実施例１または実施例２として示した電磁弁制御システムの変形例について説明する。

図１３に示す電磁弁制御システム102では、電磁弁異常検出装置30は、アラーム信号を電磁弁開閉制御部24に供給する。供給されたアラーム信号に応じて、電磁弁開閉制御部24は、該当する電磁弁に対する回復動作を実行する。例えば、電磁弁過熱アラームを受けた場合には、次回稼働までの時間を遅らせることによって、電磁弁過熱故障を防ぐことが可能となる。また、異物挟み込みアラームを受けた場合には、電磁弁開閉を繰り返し実施することにより、一時的に挟まれた異物を流路内に流すことが可能となる。このように、電磁弁故障による分析装置の停止を防ぐため、電磁弁制御システム102は自動的に、検出された電磁弁の不具合を解消させる動作を実行する。

図１４に示す電磁弁制御システム103は、電流センサ31が電磁弁ごとに設けられる。すなわち、電磁弁10-i（i＝１～Ｎ）に流れる電流値I_iを電流センサ31-iが検出する。一方、図１５に示されるように、電磁弁異常検出装置301は電磁弁ごとに駆動電流I_iに基づき異常検出可能に構成され、実施例１または実施例２で説明した異常検出方法によって電磁弁ｉの異常を検出する。本構成により、複数の電磁弁が同時に開閉動作される場合であっても、それぞれの電磁弁駆動電流情報によって、電磁弁の異常を推定することが可能となる。

図１６に、本実施例の電磁弁制御システムを組み込んだ医用自動分析装置の概略図を示す。医用自動分析装置110は、流路と流路に配置される電磁弁とを備える送液ユニット111に組み込まれる電磁弁の異常を検出可能な電磁弁制御システムが組み込まれている。電磁弁制御システムは、ここでは実施例１または実施例２の構成を示しているが、変形例、あるいは実施例と変形例の組み合わせであってもよい。

電磁弁異常検出装置30からのアラーム信号に応じて、自動分析装置110の制御操作画面（パネル）にアラームまたは警告メッセージを表示する。医用自動分析装置の電磁弁の電流情報に基づき、電磁弁の異常状態を推定することにより、電磁弁それぞれの交換時期の最適化やメンテナンスの省力化をより効率的に実現できる。

図１７を用いて、本実施例の電磁弁制御システムの別の実装例を説明する。産業用コントローラ130は、ネットワークで結合された医用自動分析装置120と連携し、各装置の制御や各種センサからのデータの収集と、上位の情報システム150とのシームレスな垂直統合とを実現する。また、産業用コンピュータの機能とＰＬＣ（Programmable Logic Controller）のオープン統合開発環境を一台に集約している。医用自動分析装置120を個々に制御するだけでなく、各装置からの情報を収集・分析することで、複数の医用自動分析装置120を利用して検査を実施している臨床検査室全体の最適化を図る。

そのような垂直統合がなされた環境において、産業用コントローラ130は、情報収集部131、電磁弁異常検出部132を備えている。医用自動分析装置120はそれぞれ、電磁弁10-1～Nを備えている。産業用コントローラ130の情報収集部131は、各自動分析装置120の電磁弁駆動装置20から電磁弁駆動電流値Iを収集する。産業用コントローラ130の電磁弁異常検出部132は、実施例あるいは変形例として説明した電磁弁異常検出装置と同様の構成を有し、電磁弁の異常を検出する。

このように、ネットワークに接続される複数の医用自動分析装置について、産業用コントローラにおいて各医用自動分析装置が保有する複数の電磁弁のそれぞれについて異常状態を推定することが可能となるため、それぞれの医用分析装置のそれぞれの電磁弁の交換時期の最適化やメンテナンスの省力化をより効率的に実現できる。

本発明は、前述した実施例、変形例に限定されるものではなく、種々の変形が可能である。前述した実施例、あるいは変形例は本発明を理解しやすく説明するために例示したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。

また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について削除し、もしくは他の構成を追加・置換をすることが可能である。

また、図中に示した制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上で必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、殆どすべての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

10：電磁弁、11：コイル、12：ポールピース、13：プランジャー（可動鉄芯）、14：スプリング、15：ゴム、16：弁座、17：ストローク、20：電磁弁駆動装置、21：直流電源、22：リレー回路、23：リレー、24：電磁弁開閉制御部、30：電磁弁異常検出装置、31：電流センサ、32：特徴量抽出部、33：特徴量補正部、34：開き状態推定部、35：データ記憶部、36：異常判定部、101～103：電磁弁制御システム、110, 120：医用自動分析装置、111：送液ユニット、130：産業用コントローラ、131：情報収集部、132：電磁弁異常検出部、150：クラウド・上位システム、301：電磁弁異常検出装置。

Claims (15)

1. 電流センサが検出した電磁弁の電磁弁開に伴う駆動電流パターンから、前記電磁弁の異常を検出する電磁弁異常検出装置であって、
   あらかじめ定められた検出期間における前記電磁弁の電磁弁開に伴う駆動電流パターンの特徴量を求める特徴量抽出部と、
   前記電磁弁の飽和電流値から前記電磁弁の電磁弁温度を推定し、前記特徴量抽出部で求めた特徴量の値を、推定された前記電磁弁温度に基づき基準温度での値に補正する特徴量補正部と、
   前記電磁弁の電磁弁開に伴う駆動電流パターンの特徴量から前記電磁弁の開き状態を推定する推定モデルと前記特徴量補正部で補正された前記特徴量の値とを用いて、前記電磁弁の開き状態を推定する開き状態推定部とを有する電磁弁異常検出装置。
2. 請求項１において、
   前記特徴量抽出部は、前記電磁弁の電磁弁開に伴う駆動電流パターンの特徴量の一つとして、前記検出期間における所定の経過時間での電流値を抽出し、
   前記特徴量補正部は、前記基準温度での値に補正した前記所定の検出時間における電流値から前記電磁弁が配置された流路の流路内圧力を推定し、前記基準温度での値に補正した前記特徴量の値を、推定された前記流路内圧力に基づき基準圧力での値に補正する電磁弁異常検出装置。
3. 請求項２において、
   前記所定の経過時間は、前記電磁弁のプランジャーの移動が停止した後、前記電磁弁の駆動電流が飽和電流値に達するまでの時間として設定される電磁弁異常検出装置。
4. 請求項１において、
   前記検出期間は、前記電流センサが検出する電流値が所定の値になったタイミングから定義される電磁弁異常検出装置。
5. 請求項１において、
   前記電磁弁の電磁弁温度を推定するための前記電磁弁温度と前記電磁弁の駆動電流の飽和電流値との関係、及び前記特徴量抽出部で求めた特徴量の値を前記基準温度での値に補正するための前記電磁弁温度と前記特徴量との関係を記憶するデータ記憶部を有する電磁弁異常検出装置。
6. 請求項２において、
   前記電磁弁の電磁弁温度を推定するための前記電磁弁温度と前記電磁弁の駆動電流の飽和電流値との関係、前記電磁弁が配置された流路の流路内圧力を推定するための前記流路内圧力と前記基準温度下での前記所定の経過時間における電流値との関係、前記特徴量抽出部で求めた特徴量の値を前記基準温度での値に補正するための前記電磁弁温度と前記特徴量との関係、及び前記基準温度での特徴量の値を前記基準圧力での値に補正するための前記流路内圧力と前記特徴量との関係を記憶するデータ記憶部を有する電磁弁異常検出装置。
7. 請求項１または請求項２において、
   前記特徴量補正部及び前記開き状態推定部で推定された、前記電磁弁に関する状態に基づき、アラーム信号を出力する異常判定部を有する電磁弁異常検出装置。
8. 流路と、前記流路に配置された前記電磁弁とを備える送液ユニットを有する医用自動分析装置であって、
   前記電磁弁を駆動する電磁弁駆動回路と、
   請求項７に記載された電磁弁異常検出装置とを有し、
   前記電磁弁異常検出装置が前記アラーム信号を出力したとき、操作画面にアラームまたは警告メッセージを表示する医用自動分析装置。
9. 請求項８において、
   前記電磁弁駆動回路は、前記電磁弁異常検出装置からの前記アラーム信号を受けて、前記電磁弁の回復動作を実行させる医用自動分析装置。
10. 請求項９において、
    前記回復動作は、前記アラーム信号が出力された前記電磁弁に関する状態に応じて異なる医用自動分析装置。
11. 請求項８において、
    前記送液ユニットは、複数の前記電磁弁を備え、
    前記電磁弁駆動回路は、直流電源と、複数の前記電磁弁に対応して設けられ、前記直流電源からの駆動電流の前記電磁弁への供給を制御する複数のリレーと、前記複数のリレーを開閉させるリレー回路とを備える医用自動分析装置。
12. 請求項１１において、
    前記電流センサは、前記直流電源と前記複数のリレーとの間に流れる電流値を検出する医用自動分析装置。
13. 請求項１１において、
    前記電流センサは、前記複数のリレーのいずれかと当該リレーに接続される電磁弁との間に流れる電流値を検出する医用自動分析装置。
14. 流路と、前記流路に配置された電磁弁とを備える送液ユニットを有する医用自動分析装置における前記電磁弁の異常を検出する電磁弁異常検出方法であって、
    あらかじめ定められた検出期間における前記電磁弁の電磁弁開に伴う駆動電流パターンの特徴量を求め、
    前記電磁弁の飽和電流値から前記電磁弁の電磁弁温度を推定し、前記特徴量の値を、推定された前記電磁弁温度に基づき基準温度での値に補正し、
    前記電磁弁の電磁弁開に伴う駆動電流パターンの特徴量から前記電磁弁の開き状態を推定する推定モデルと前記基準温度での値に補正された前記特徴量の値とを用いて、前記電磁弁の開き状態を推定し、
    推定された前記電磁弁の電磁弁温度または前記電磁弁の開き状態に基づき、異常と判定される場合にはアラーム信号を出力する電磁弁異常検出方法。
15. 流路と、前記流路に配置された電磁弁とを備える送液ユニットを有する医用自動分析装置における前記電磁弁の異常を検出する電磁弁異常検出方法であって、
    あらかじめ定められた検出期間における前記電磁弁の電磁弁開に伴う駆動電流パターンの特徴量を求め、
    前記電磁弁の電磁弁開に伴う駆動電流パターンの特徴量の一つとして、前記検出期間における所定の経過時間での電流値を抽出し、
    前記電磁弁の飽和電流値から前記電磁弁の電磁弁温度を推定し、前記特徴量の値を、推定された前記電磁弁温度に基づき基準温度での値に補正し、
    前記基準温度での値に補正した前記所定の経過時間における電流値から前記電磁弁が配置された流路の流路内圧力を推定し、前記基準温度での値に補正された特徴量の値を、推定された前記流路内圧力に基づき基準圧力での値に補正し、
    前記電磁弁の電磁弁開に伴う駆動電流パターンの特徴量から前記電磁弁の開き状態を推定する推定モデルと前記基準温度及び前記基準圧力での値に補正された前記特徴量の値とを用いて、前記電磁弁の開き状態を推定し、
    推定された前記電磁弁の電磁弁温度、前記流路内圧力または前記電磁弁の開き状態に基づき、異常と判定される場合にはアラーム信号を出力する電磁弁異常検出方法。

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