JPH05273004A - 流量計 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 気体や液体などの流量計測を高精度の流量演
算によって行う。 【構成】 流量入力手段２０及び流量検出手段１９の出
力信号によって神経回路網模式手段２１で流量と検出信
号との関係を示す関数を推定し、即ち神経回路網模式手
段２１の重み付け結合係数を学習し関数を最適化する。
これによって、その後流量検出手段１９の信号をもとに
推論を行い流量を求め、次に得た流量より積算流量を演
算し求める。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、都市ガス、ＬＰＧガス
等の気体や液体等の流体流量を計測する流量計に係わ
り、特に高精度の演算機能を有する流量計に関するもの
である。

【０００２】

【従来の技術】従来、この種の流量計は、例えば特開平
３−９５４２０号公報に示されているように、図３、図
４のような構成になっていた。

【０００３】即ち、図３の従来の流量計において、１は
流量計で、２はガス配管、３はフルイディック発振素子
で、流体のもつ運動エネルギーを利用して流体発振を生
じさせる。４はセンサーで、流体発振の周波数を検出す
る。５は遮断弁で、異常な使用状態を検出するとガスの
供給を遮断する。６は制御装置で図４にその一例を示
す。

【０００４】図４において７はアナログ増幅器で、セン
サー４で検出した流量信号を増幅する。８は波形整形回
路で、増幅した信号をパルス信号に変換する。９は立ち
上がり点検出回路で、流量パルス信号の立ち上がりを検
出する。１０は周期測定手段で、流量パルスの立ち上が
り点から次の立ち上がり点までの時間、即ち周期を計測
する。１１は記憶回路で、パルス定数と流量あるいは周
期の関係はｎ個の折れ線で近似しており、ｎ個の折れ線
の境界の周期を記憶する手段１２と、流量パルスの周期
より短い単位時間ｔを記憶する単位時間記憶手段１３
と、パルス定数の補正単位量αを記憶する補正単位量手
段１４と、定数項ａを記憶する定数記憶手段１５とから
なる。これらの記憶手段はｎ個の折れ線の区分に対応し
てｎ個ずつもうけられている。１６は加算回路で、１パ
ルス当りの流量を示すパルス定数Ｋ＝ａ＋Σαを１周期
毎求め加算する。１７は積算回路で、求めた流量を積算
する。１８は表示器で、積算した結果を表示する。

【０００５】次に、上記従来の動作を図５、図６を用い
て説明する。何等かのガス器具が使用されるとガスはフ
ルイディック発振素子３に入り流体発振が生じ、センサ
ー４よりその流量変化を検出する。その出力信号をアナ
ログ増幅器７で増幅し波形整形回路８でパルス信号に変
換する。

【０００６】流量と発振周波数の関係はＱ＝ａ・Ｆ＋ｂ
で与えられる。これを１パルス当りの流量を求める式Ｋ
＝Ｑ／Ｆ＝ａ＋ｂ・Ｔに変更する。ここで、Ｋをパルス
定数といい、１パルス当りの流量値を示す。ａ、ｂは係
数。パルス定数と流量あるいは振動周波数との関係は図
５に示すように一定ではないため折れ線近似している。
流量パルスの周期が折れ線近似の境界を越えた場合、係
数を変えてパルス定数を演算する。従って係数は折れ線
区分毎に設定されている。またここではｂ・Ｔという乗
算処理を行わずに加算処理で行い、且つパルス定数Ｋを
もとめる。

【０００７】この内容を図６を用いて説明する。まず立
ち上がり点検出回路９で波形整形回路８より出力された
流量パルスの立ち上がりを検出する。立ち上がり検出す
ると周期測定手段１０で流量パルスの周期を計測開始す
る。同時に加算回路１６で次の処理を行う。ｂ・Ｔの演
算を行う代わりに、ｂ・Ｔの値よりはるかに小さい単位
補正量αを加算して求める。加算は流量パルスの周期Ｔ
より比較的短い時間、単位補正時間ｔ毎に行う。よって
α＝ｂ・ｔといえる。従って流量パルスの１周期、立ち
上がり点から次の立ち上がり点検出するまでの間単位時
間ｔ経過する毎に単位補正量αを加算し続ける。その結
果得られたＫ＝ａ＋Σαが１パルス当りの流量、即ちパ
ルス定数になる。パルス定数と流量パルスの周期との関
係は折れ線近似しているので、それぞれの折れ線区分毎
に係数ａ、単位補正量α、単位補正時間ｔをもってい
る。図６では境界周期Ｔ１〜Ｔ２ではα１、ｔ１、また
Ｔ２〜Ｔ３ではα２、ｔ２と境界Ｔ２を境に変化してい
る。従って、加算回路１６では周期測定手段１０によっ
て計測した周期が折れ線区分の境界の周期に達したかど
うかを判定し（周期測定手段１０はパルスの周期を測定
するとともに境界周期をも測定する）、次の折れ線区分
の領域に入ったならば係数ａ、単位補正量α、単位補正
時間ｔを変更して上記処理を継続する。

【０００８】このようにして求めた流量を積算回路１７
で加算していくと使用積算値がもとまる。この積算値を
表示器１８で表示している。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら上記従来
の構成では、流量と振動周波数（あるいは周期）の関係
を示すパルス定数を線形近似しているために特に折れ線
の境界近傍では誤差が大きくなり流量を正確に計測でき
ず、また積算流量値にも大きく影響するという課題があ
った。

【００１０】本発明は上記課題を解決するもので、正確
な流量計測がおこなえる流量計を提供することを目的と
したものである。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本発明は上記目的を達成
するため、流体流量を検出する流量検出手段と、予め検
出して入力された流量入力手段、前記流量入力手段と前
記流量検出手段の出力信号との非線形特性を示す関数を
推定し流量値を求める神経回路網模式手段とを設けたも
のである。

【００１２】

【作用】本発明は上記構成によって、流体流量を検出す
る流量検出手段の出力信号と予め入力された流量入力手
段の流量値とから神経回路網模式手段でまず流量を求め
る関数を推定し、次に求めた関数と流量検出手段の出力
信号とから瞬時流量を演算し、更に積算流量を求める。

【００１３】このように流体流量と流量検出手段の出力
信号との非線形な関数を示す関数を神経回路網模式手段
を用いて推論し、更に推論よって流量を関数と流量検出
手段の出力信号とから求めるので誤差を極めて小さく、
且つ高精度にもとめることができる。その結果ガスの使
用量である積算値も正確に計測できる。

【００１４】

【実施例】以下本発明の実施例を図１、図２を参照して
説明する。図１において、図３と同一の構成要素には同
一の番号を付した。

【００１５】図１は本発明の流量計のブロック図であ
る。図１において、１９は流量検出手段で、例えばフル
イディック発振素子３を用いて流体発振を発生させ、流
体の発振周波数を例えば圧電センサー、サーミスタ等を
用いて圧力−電圧変化、熱−抵抗変化として検出した
り、あるいは熱線式センサーにより流速を求めたりす
る。２０は流量入力手段で、予めあるいは同時に流量検
出手段１９の信号に対応した流量を入力する。

【００１６】２１は神経回路網模式手段で、図２に神経
回路網模式手段の構成を示す。神経回路網模式手段は擬
似シナプス結合変換器２０ａと、擬似シナプス結合変換
器２０ａからの出力を加算する加算器２０ｂと、たとえ
ばシグモイド関数を用いて加算器２０ｂの出力を非線形
変換する非線形関数変換器２０ｃと、誤差演算手段２０
ｄと修正手段２０ｅとからなる。流量検出手段１９と流
量入力手段２０の出力が神経回路網模式手段２１に入
り、そこで流量と流量検出手段の関係を示す流量関数を
推論し、つぎに推論した関数と流量検出手段１９の出力
信号とでそのときの流量を求める。２２は流量積算手段
で、求めた流量を積算し積算値を求める。

【００１７】次に上記構成の動作を説明する。ガス等が
使用され始めると流体流量を流量検出手段１９によって
例えば電圧信号などの信号形態で検出しその検出した信
号及びこのときの流体流量を流量入力手段２０から神経
回路網模式手段２１に入力する。神経回路網模式手段２
１はこの場合２個の入力を受け１個の出力を出し、ブロ
ックの中は多層パーセプトロンの構成をとっている。神
経回路網模式手段ではまず擬似シナプス結合器２０ａに
はいり、擬似シナプス結合器２０ａでは重み結合係数ω
ｉと入力信号ｆｉの積演算ωｉ・ｆｉが行われる。擬似
シナプス結合器２０ａから出力された全信号は加算器２
０ｂにはいり加算処理ｙ＝Σωｉ・ｆｉされ、非線形変
換器２０ｃに出力され最終信号となる。非線形変換器２
０はシグモイド関数と呼ばれる非線形関数で構成され、
加算器２０ｂ出力の信号が入力される。シグモイド関数
は、次式

【００１８】

【数１】

【００１９】で定義される。次に流量入力手段の信号と
非線形変換器２０ｃとの最終信号とから誤差演算手段２
０ｄで修正量、即ち誤差信号（最小２乗平均誤差法で評
価）を次式

【００２０】

【数２】

【００２１】より求める。修正手段２０ｅでは誤差信号
ε（ｆ）が最小となるように擬似シナプス結合器２０ａ
の重み結合係数ωｉの修正量を求める。修正量は

【００２２】

【数３】

【００２３】となる。以上の処理を繰り返して、流量Ｑ
と流量検出手段１９に出力信号ｆとの関係を示す式 Ｑ
＝δ・ｆ （δは非線形特性を有する係数）の係数δを
学習し、流量入力手段２０の出力信号Ｑとδ・ｆとの値
が一致するように調整している。

【００２４】このようにして重み付け結合係数ωｉを最
適化したのち、流量検出手段１９の信号を入力し神経回
路網模式手段２１でそのときの流量を求める。もとめた
流量を流量積算手段２２で積算し、積算値を表示手段１
８で表示する。

【００２５】この実施例の構成によれば、流量と流量検
出手段１９の検出信号との関係を示す係数を、神経回路
網模式手段２１を用いることにより本来有する非線形特
性に推定できるので、高精度の流量演算ができ、その結
果積算流量などの流量計測を正確に行える。

【００２６】本発明は流体流量を計測するフルイディッ
ク流量計の例をあげたが他の流量計に関しても上記の内
容を適用できる。

【００２７】

【発明の効果】以上説明したように本発明の流量計は、
流体流量を検出する流量検出手段と、予め検出して入力
された流量入力手段、流量入力手段と流量検出手段の出
力信号との非線形特性を示す関数を推定し流量値を求め
る神経回路網模式手段と、流量検出手段の出力信号と神
経回路網模式手段で推定された関数とからなり、流量入
力手段及び流量検出手段の出力信号によって神経回路網
模式手段で流量と検出信号との関係を示す関数を推定
し、即ち神経回路網模式手段の重み付け結合係数を学習
し関数を最適化することによって、その後流量検出手段
の信号をもとに推論を行い流量を求め、次に得た流量よ
り積算流量を演算し求めるので、線形近似した場合に比
べ誤差を極めて小さくでき、かつ流量演算が高精度に行
えるので積算流量などの流量計測が正確に出来るという
効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例における流量計の制御ブロッ
ク図

【図２】同流量計の制御装置に用いる神経回路網模式手
段のブロック図

【図３】従来の流量計のシステム図

【図４】同流量計の制御ブロック図

【図５】同流量計の制御装置の特性図

【図６】同流量計の制御装置の詳細特性図

【符号の説明】

１９ 流量検出手段 ２０ 流量入力手段 ２１ 神経回路網模式手段

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】流体流量を検出する流量検出手段と、予め
   検出して入力された流量入力手段、前記流量入力手段と
   前記流量検出手段の出力信号との非線形特性を示す関数
   を推定し流量値を求める神経回路網模式手段とからなる
   流量計。