JPH09326615A - フィルタ特性自動調整装置 - Google Patents
フィルタ特性自動調整装置Info
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- JPH09326615A JPH09326615A JP8139880A JP13988096A JPH09326615A JP H09326615 A JPH09326615 A JP H09326615A JP 8139880 A JP8139880 A JP 8139880A JP 13988096 A JP13988096 A JP 13988096A JP H09326615 A JPH09326615 A JP H09326615A
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- filter
- inference
- frequency
- computer
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- Control Of Motors That Do Not Use Commutators (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 種々のフィルタに対応でき、フィルタの切替
えが容易で、低コスト化でき、プログラム開発容易なフ
ィルタ特性自動調整装置を提供することを目的とする。 【解決手段】 コンピュータは、特性データから特徴量
を抽出する特徴抽出手段３１と、対象フィルタ最適調整
のための推論ルールを記憶する推論ルール記憶手段３４
と、特徴量から推論ルールに従って最適な調整パラメー
タを推論するファジー推論手段３２とを有することによ
り、種々のフィルタに対応でき、フィルタの切替えが容
易で、低コスト化でき、プログラム開発容易なフィルタ
特性自動調整装置が得られる。
えが容易で、低コスト化でき、プログラム開発容易なフ
ィルタ特性自動調整装置を提供することを目的とする。 【解決手段】 コンピュータは、特性データから特徴量
を抽出する特徴抽出手段３１と、対象フィルタ最適調整
のための推論ルールを記憶する推論ルール記憶手段３４
と、特徴量から推論ルールに従って最適な調整パラメー
タを推論するファジー推論手段３２とを有することによ
り、種々のフィルタに対応でき、フィルタの切替えが容
易で、低コスト化でき、プログラム開発容易なフィルタ
特性自動調整装置が得られる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、ＵＨＦ、ＳＨＦ帯
で使用する誘電体フィルタ等のフィルタの製造プロセス
においてフィルタの特性を自動的に調整するフィルタ特
性自動調整装置に関する。
で使用する誘電体フィルタ等のフィルタの製造プロセス
においてフィルタの特性を自動的に調整するフィルタ特
性自動調整装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、誘電体フィルタ（誘電体材料を使
用したＴＥＭモード同軸共振器のフィルタ）特性の自動
調整装置としては例えば、米国電気電子技術者協会のマ
イクロ波理論技術シンポジウム・ダイジェストの１３９
頁〜１４２頁（IEEE MTT-S DI-GEST pp.139-142）に記
載された「セルラ無線電話用ＲＦフィルタのコンピュー
タ支援精密調整」（A COMPUTER AIDED ACCURATE ADJUST
MENT OF CELULAR RADIORF FILTERS）がある。
用したＴＥＭモード同軸共振器のフィルタ）特性の自動
調整装置としては例えば、米国電気電子技術者協会のマ
イクロ波理論技術シンポジウム・ダイジェストの１３９
頁〜１４２頁（IEEE MTT-S DI-GEST pp.139-142）に記
載された「セルラ無線電話用ＲＦフィルタのコンピュー
タ支援精密調整」（A COMPUTER AIDED ACCURATE ADJUST
MENT OF CELULAR RADIORF FILTERS）がある。
【０００３】図１２は、上記刊行物に記載されたと同様
の従来のフィルタ特性自動調整装置を示すブロック図で
ある。図１２において、ネットワークアナライザ１０１
は誘電体フィルタ１０２の電気特性（以下、単に「特
性」という）を測定するためのものであり、コンピュー
タ１０４はインタフェース１０３を介してネットワーク
アナライザ１０１と接続され、また信号ケーブル１０６
を介してＣＲＴ表示装置１０５と接続されている。ネッ
トワークアナライザ１０１で測定した特性を示す特性デ
ータはインタフェース１０３を介して自動的にコンピュ
ータ１０４に転送される。
の従来のフィルタ特性自動調整装置を示すブロック図で
ある。図１２において、ネットワークアナライザ１０１
は誘電体フィルタ１０２の電気特性（以下、単に「特
性」という）を測定するためのものであり、コンピュー
タ１０４はインタフェース１０３を介してネットワーク
アナライザ１０１と接続され、また信号ケーブル１０６
を介してＣＲＴ表示装置１０５と接続されている。ネッ
トワークアナライザ１０１で測定した特性を示す特性デ
ータはインタフェース１０３を介して自動的にコンピュ
ータ１０４に転送される。
【０００４】図１３は図１２のフィルタ特性自動調整装
置の動作を示すフローチャートであり、図１４は調整対
象となる誘電体フィルタ１０２の等価回路を示す等価回
路図である。
置の動作を示すフローチャートであり、図１４は調整対
象となる誘電体フィルタ１０２の等価回路を示す等価回
路図である。
【０００５】図１２のフィルタ特性自動調整装置につい
て、その動作を図１３を用いて説明する。上述したよう
に、ネットワークアナライザ１０１で測定した特性を示
す特性データはインタフェース１０３を介して自動的に
コンピュータ１０４に転送される（Ｓ１０１）。次に、
コンピュータ１０４は特性上の規格を満足するか否かを
判定する（Ｓ１０２）。満足していると判定した場合に
はこの処理を終了する。満足していないと判定したとき
にはコンピュータ１０４は、上記特性データに基づい
て、最適化手順プログラムにより、図１４の等価回路の
それぞれの容量（コンデンサ）、コイルの回路定数を計
算する（Ｓ１０３）。次に、コンピュータ１０４は、ス
テップ１０３で計算された回路定数と要求される回路定
数との差からそれぞれの共振器の共振周波数の調整量を
メッセージとして作業者に例えばＣＲＴ表示装置１０５
を介して指示し、それに基づいて作業者が誘電体フィル
タ１０２をトリミング（調整）する。これらの手順を繰
り返すことにより、すなわちステップ１０２で規格を満
足するまで繰り返すことにより、誘電体フィルタ１０２
の要求特性を満足させることができる。
て、その動作を図１３を用いて説明する。上述したよう
に、ネットワークアナライザ１０１で測定した特性を示
す特性データはインタフェース１０３を介して自動的に
コンピュータ１０４に転送される（Ｓ１０１）。次に、
コンピュータ１０４は特性上の規格を満足するか否かを
判定する（Ｓ１０２）。満足していると判定した場合に
はこの処理を終了する。満足していないと判定したとき
にはコンピュータ１０４は、上記特性データに基づい
て、最適化手順プログラムにより、図１４の等価回路の
それぞれの容量（コンデンサ）、コイルの回路定数を計
算する（Ｓ１０３）。次に、コンピュータ１０４は、ス
テップ１０３で計算された回路定数と要求される回路定
数との差からそれぞれの共振器の共振周波数の調整量を
メッセージとして作業者に例えばＣＲＴ表示装置１０５
を介して指示し、それに基づいて作業者が誘電体フィル
タ１０２をトリミング（調整）する。これらの手順を繰
り返すことにより、すなわちステップ１０２で規格を満
足するまで繰り返すことにより、誘電体フィルタ１０２
の要求特性を満足させることができる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
フィルタ特性自動調整装置では、等価回路を入力し、そ
れを収束させるための方程式を解くプログラムを入力す
る必要があり、種々のフィルタに対応できず、また異な
る種類のフィルタへの切替えが容易でないという問題点
を有していた。さらに、上記等価回路および上記プログ
ラムを入力する必要があるために、装置コストが増加
し、プログラムの開発も容易でないという問題点を有し
ていた。
フィルタ特性自動調整装置では、等価回路を入力し、そ
れを収束させるための方程式を解くプログラムを入力す
る必要があり、種々のフィルタに対応できず、また異な
る種類のフィルタへの切替えが容易でないという問題点
を有していた。さらに、上記等価回路および上記プログ
ラムを入力する必要があるために、装置コストが増加
し、プログラムの開発も容易でないという問題点を有し
ていた。
【０００７】このフィルタ特性自動調整装置では、種々
のフィルタに対応でき、異なる種類のフィルタであって
も切替えが容易で、しかも装置コストを低下でき、プロ
グラムの開発も容易であることが要求されている。
のフィルタに対応でき、異なる種類のフィルタであって
も切替えが容易で、しかも装置コストを低下でき、プロ
グラムの開発も容易であることが要求されている。
【０００８】本発明は、種々のフィルタに対応でき、異
なる種類のフィルタであっても切替えが容易で、しかも
装置コストを低下でき、プログラムの開発も容易である
フィルタ特性自動調整装置を提供することを目的とす
る。
なる種類のフィルタであっても切替えが容易で、しかも
装置コストを低下でき、プログラムの開発も容易である
フィルタ特性自動調整装置を提供することを目的とす
る。
【０００９】
【課題を解決するための手段】この課題を解決するため
に本発明のフィルタ特性自動調整装置は、対象フィルタ
の通過特性、反射特性等の特性を測定して特性データを
得る測定装置と、測定装置で得られた特性データを処理
するコンピュータと、コンピュータからの出力データに
基づいて対象フィルタの特性を調整するフィルタ調整装
置とを有するフィルタ特性自動調整装置であって、コン
ピュータは、特性データから対象フィルタの特性の状態
を示す特徴量を抽出する特徴抽出手段と、対象フィルタ
を最適に調整するための推論ルールを記憶する推論ルー
ル記憶手段と、特徴抽出手段で抽出された特徴量から推
論ルールに従って最適な調整パラメータを推論するファ
ジー推論手段とを有するように構成したものである。
に本発明のフィルタ特性自動調整装置は、対象フィルタ
の通過特性、反射特性等の特性を測定して特性データを
得る測定装置と、測定装置で得られた特性データを処理
するコンピュータと、コンピュータからの出力データに
基づいて対象フィルタの特性を調整するフィルタ調整装
置とを有するフィルタ特性自動調整装置であって、コン
ピュータは、特性データから対象フィルタの特性の状態
を示す特徴量を抽出する特徴抽出手段と、対象フィルタ
を最適に調整するための推論ルールを記憶する推論ルー
ル記憶手段と、特徴抽出手段で抽出された特徴量から推
論ルールに従って最適な調整パラメータを推論するファ
ジー推論手段とを有するように構成したものである。
【００１０】これにより、種々のフィルタに対応でき、
異なる種類のフィルタであっても切替えが容易で、しか
も装置コストを低下でき、プログラムの開発も容易であ
るフィルタ特性自動調整装置が得られる。
異なる種類のフィルタであっても切替えが容易で、しか
も装置コストを低下でき、プログラムの開発も容易であ
るフィルタ特性自動調整装置が得られる。
【００１１】
【発明の実施の形態】本発明の請求項１に記載の発明
は、対象フィルタの通過特性、反射特性等の特性を測定
して特性データを得る測定装置と、測定装置で得られた
特性データを処理するコンピュータと、コンピュータか
らの出力データに基づいて対象フィルタの特性を調整す
るフィルタ調整装置とを有するフィルタ特性自動調整装
置であって、コンピュータは、特性データから対象フィ
ルタの特性の状態を示す特徴量を抽出する特徴抽出手段
と、対象フィルタを最適に調整するための推論ルールを
記憶する推論ルール記憶手段と、特徴抽出手段で抽出さ
れた特徴量から推論ルールに従って最適な調整パラメー
タを推論するファジー推論手段とを有することとしたも
のであり、ファジー推論手段で推論された最適な調整パ
ラメータに基づいてフィルタ調整装置が対象フィルタの
特性を調整するという作用を有する。
は、対象フィルタの通過特性、反射特性等の特性を測定
して特性データを得る測定装置と、測定装置で得られた
特性データを処理するコンピュータと、コンピュータか
らの出力データに基づいて対象フィルタの特性を調整す
るフィルタ調整装置とを有するフィルタ特性自動調整装
置であって、コンピュータは、特性データから対象フィ
ルタの特性の状態を示す特徴量を抽出する特徴抽出手段
と、対象フィルタを最適に調整するための推論ルールを
記憶する推論ルール記憶手段と、特徴抽出手段で抽出さ
れた特徴量から推論ルールに従って最適な調整パラメー
タを推論するファジー推論手段とを有することとしたも
のであり、ファジー推論手段で推論された最適な調整パ
ラメータに基づいてフィルタ調整装置が対象フィルタの
特性を調整するという作用を有する。
【００１２】以下、本発明の実施の形態について、図１
〜図１１を用いて説明する。 （実施の形態１）図１は、本発明の実施の形態１による
フィルタ特性自動調整装置を示すブロック図である。図
１において、ネットワークアナライザ（測定装置）１は
誘電体フィルタ６の通過特性、反射特性を測定してこれ
らの特性を示す特性データを得るものであり、コンピュ
ータ３は、ネットワークアナライザ１からの特性データ
をインタフェース２を通して取り込み、取り込んだ特性
データに基づいて、処理ルーチンにより適切な調整量を
計算する。自動切削装置（フィルタ調整装置）５は、コ
ンピュータ３で計算された適切な調整量をインタフェー
ス４を介して入力し、トリミング（調整）を行う。
〜図１１を用いて説明する。 （実施の形態１）図１は、本発明の実施の形態１による
フィルタ特性自動調整装置を示すブロック図である。図
１において、ネットワークアナライザ（測定装置）１は
誘電体フィルタ６の通過特性、反射特性を測定してこれ
らの特性を示す特性データを得るものであり、コンピュ
ータ３は、ネットワークアナライザ１からの特性データ
をインタフェース２を通して取り込み、取り込んだ特性
データに基づいて、処理ルーチンにより適切な調整量を
計算する。自動切削装置（フィルタ調整装置）５は、コ
ンピュータ３で計算された適切な調整量をインタフェー
ス４を介して入力し、トリミング（調整）を行う。
【００１３】図２は、図１のコンピュータにおける機能
実現手段を示す機能ブロック図である。図２において、
特徴量抽出手段３１はネットワークアナライザ１で得た
特性データを処理して誘電体フィルタ６の特性の状態を
示す特徴量を抽出し、ファジー推論手段３２は特徴量抽
出手段３１で抽出した特徴量と後述の推論ルール記憶手
段３４に蓄積された推論ルールとに基づいて１つの推論
値を得ることにより最適な調整量を決定する。周波数変
換手段３３は、上記調整量が周波数量であるので、この
周波数量を自動切削装置５の動作量へ変換する。周波数
量と自動切削装置５の動作量との関係は予め決められて
いる。推論ルール記憶手段３４は誘電体フィルタ６を最
適に調整するための推論ルールを記憶する。
実現手段を示す機能ブロック図である。図２において、
特徴量抽出手段３１はネットワークアナライザ１で得た
特性データを処理して誘電体フィルタ６の特性の状態を
示す特徴量を抽出し、ファジー推論手段３２は特徴量抽
出手段３１で抽出した特徴量と後述の推論ルール記憶手
段３４に蓄積された推論ルールとに基づいて１つの推論
値を得ることにより最適な調整量を決定する。周波数変
換手段３３は、上記調整量が周波数量であるので、この
周波数量を自動切削装置５の動作量へ変換する。周波数
量と自動切削装置５の動作量との関係は予め決められて
いる。推論ルール記憶手段３４は誘電体フィルタ６を最
適に調整するための推論ルールを記憶する。
【００１４】次に、以上のように構成されたフィルタ特
性自動調整装置について、その動作を図３を用いて説明
する。図３は、図１、図２のフィルタ特性自動調整装置
の動作を示すフローチャートである。まず、コンピュー
タ３は、ネットワークアナライザ１により測定した誘電
体フィルタ６の通過特性、反射特性を、インタフェース
２を介して入力する（Ｓ１）。次に、コンピュータ３
は、上記フィルタ特性が規格値を満足しているか否かを
判定し（Ｓ２）、満足していると判定したときには処理
を終了する。ステップ２で満足していないと判定したと
きにはコンピュータ３の特徴量抽出手段３１は上記フィ
ルタ特性を示す特性データから特徴量を計算する（Ｓ
３）。
性自動調整装置について、その動作を図３を用いて説明
する。図３は、図１、図２のフィルタ特性自動調整装置
の動作を示すフローチャートである。まず、コンピュー
タ３は、ネットワークアナライザ１により測定した誘電
体フィルタ６の通過特性、反射特性を、インタフェース
２を介して入力する（Ｓ１）。次に、コンピュータ３
は、上記フィルタ特性が規格値を満足しているか否かを
判定し（Ｓ２）、満足していると判定したときには処理
を終了する。ステップ２で満足していないと判定したと
きにはコンピュータ３の特徴量抽出手段３１は上記フィ
ルタ特性を示す特性データから特徴量を計算する（Ｓ
３）。
【００１５】ステップ４で計算された特徴量について図
４を用いて説明する。図４は特徴量の概念を説明するた
めの周波数特性図である。図４においては特徴量は次の
ようなものである。すなわち、通過帯域での中心周波数
Ｆ0＝（Ｆ1＋Ｆ2）／２、指定された通過帯域外周波数
Ｆｍ１での減衰量Ａｍ１、指定された通過帯域内周波数
Ｆｐ１での減衰量Ａｐ１、入力ポートから見た通過帯域
での入力インピーダンスの平均値の基準点からのずれ角
度θ1である。ここで、Ｆ1、Ｆ2は通過帯域での最小減
衰量から−３ｄＢのレベルにおける周波数である。
４を用いて説明する。図４は特徴量の概念を説明するた
めの周波数特性図である。図４においては特徴量は次の
ようなものである。すなわち、通過帯域での中心周波数
Ｆ0＝（Ｆ1＋Ｆ2）／２、指定された通過帯域外周波数
Ｆｍ１での減衰量Ａｍ１、指定された通過帯域内周波数
Ｆｐ１での減衰量Ａｐ１、入力ポートから見た通過帯域
での入力インピーダンスの平均値の基準点からのずれ角
度θ1である。ここで、Ｆ1、Ｆ2は通過帯域での最小減
衰量から−３ｄＢのレベルにおける周波数である。
【００１６】上記ずれ角度θ1について図５を用いて説
明する。図５は特徴量の概念を説明するためのスミスチ
ャートである。通過帯域での入力インピーダンスをＺｉ
とすれば、Ｚｉは複素数で、次式の（数１）で示され
る。
明する。図５は特徴量の概念を説明するためのスミスチ
ャートである。通過帯域での入力インピーダンスをＺｉ
とすれば、Ｚｉは複素数で、次式の（数１）で示され
る。
【００１７】
【数１】
【００１８】ここで、Ｕｉはレジスタンス、Ｖｉはリア
クタンスである。通過帯域でのレジスタンスとリアクタ
ンスの平均値Ｕ1バー、Ｖ1バーを（数２）、（数３）の
ように定義すれば、入力インピーダンスの平均値Ｚ1バ
ーは（数４）のようになる。
クタンスである。通過帯域でのレジスタンスとリアクタ
ンスの平均値Ｕ1バー、Ｖ1バーを（数２）、（数３）の
ように定義すれば、入力インピーダンスの平均値Ｚ1バ
ーは（数４）のようになる。
【００１９】
【数２】
【００２０】
【数３】
【００２１】
【数４】
【００２２】ここで、ｎは通過帯域での測定ポイント数
である。この平均値Ｚ1バーを図５のスミスチャート上
にプロットする。このとき基準点Ｐからスミスチャート
の中心に引いた線分とプロットした点へ引いた線分との
なす角をθ1と定義する。
である。この平均値Ｚ1バーを図５のスミスチャート上
にプロットする。このとき基準点Ｐからスミスチャート
の中心に引いた線分とプロットした点へ引いた線分との
なす角をθ1と定義する。
【００２３】次に、ステップ３で特徴量を計算した後、
ファジー推論手段３２は特徴量抽出手段３１で計算され
た特徴量と推論ルール記憶手段３４に蓄積された推論ル
ールとから、どの共振器にどの程度の周波数の調整が必
要かを推論する（Ｓ４）。つまり、調整周波数量（調整
パラメータ）を推論する。次に、周波数変換手段３３
は、推論した調整周波数量をトリミング量（上記自動切
削装置５の動作量）に変換し（Ｓ５）、自動切削装置５
に出力する。コンピュータ３は、自動切削装置５からト
リミング終了の通知を受けると、ステップ１に戻り（Ｓ
６）、誘電体フィルタ６の特性データが規格値に入るま
で繰り返し処理を行う。
ファジー推論手段３２は特徴量抽出手段３１で計算され
た特徴量と推論ルール記憶手段３４に蓄積された推論ル
ールとから、どの共振器にどの程度の周波数の調整が必
要かを推論する（Ｓ４）。つまり、調整周波数量（調整
パラメータ）を推論する。次に、周波数変換手段３３
は、推論した調整周波数量をトリミング量（上記自動切
削装置５の動作量）に変換し（Ｓ５）、自動切削装置５
に出力する。コンピュータ３は、自動切削装置５からト
リミング終了の通知を受けると、ステップ１に戻り（Ｓ
６）、誘電体フィルタ６の特性データが規格値に入るま
で繰り返し処理を行う。
【００２４】次に、推論ルール記憶手段３４に記憶され
ている推論ルールと、ファジー推論手段３２の動作とに
ついて説明する。
ている推論ルールと、ファジー推論手段３２の動作とに
ついて説明する。
【００２５】推論ルールはエキスパート作業者の経験則
や勘をルール化したもので、例えば次にルール１（Ｒ
１）、ルール２（Ｒ２）として示すようなルールがあ
る。
や勘をルール化したもので、例えば次にルール１（Ｒ
１）、ルール２（Ｒ２）として示すようなルールがあ
る。
【００２６】Ｒ１：「もし、Ｆ0が中くらい低くθ1が少
し低いならば、共振素子１の周波数を少し高くせよ」 Ｒ１：「もし、Ｆ0が大きく低くθ1が中くらい低いなら
ば、共振素子１の周波数を中くらい高くせよ」 このように推論ルールは「もし〜ならば、〜せよ」の形
をしている。このうち「もし〜ならば」の部分を前件部
といい、「〜せよ」の部分を後件部という。
し低いならば、共振素子１の周波数を少し高くせよ」 Ｒ１：「もし、Ｆ0が大きく低くθ1が中くらい低いなら
ば、共振素子１の周波数を中くらい高くせよ」 このように推論ルールは「もし〜ならば、〜せよ」の形
をしている。このうち「もし〜ならば」の部分を前件部
といい、「〜せよ」の部分を後件部という。
【００２７】ファジー推論では、まず現在の状態が前件
部の条件をどの程度満たしているかをメンバーシップ関
数を用いて評価し、０から１の間の数値で表す。図６は
メンバーシップ関数による評価の例を示すメンバーシッ
プ関数図である。ここでは、「Ｆ0が中くらい低い」と
いう命題を挙げた。実際に特徴量抽出手段３１で計算し
たＦ0がＦ0 *であった（Ｆ0＝Ｆ0 *）とする。このとき、
図６に示されるように、上述の前件部が成立する度合い
（マッチング）は０．７５と評価される。
部の条件をどの程度満たしているかをメンバーシップ関
数を用いて評価し、０から１の間の数値で表す。図６は
メンバーシップ関数による評価の例を示すメンバーシッ
プ関数図である。ここでは、「Ｆ0が中くらい低い」と
いう命題を挙げた。実際に特徴量抽出手段３１で計算し
たＦ0がＦ0 *であった（Ｆ0＝Ｆ0 *）とする。このとき、
図６に示されるように、上述の前件部が成立する度合い
（マッチング）は０．７５と評価される。
【００２８】図７（ａ）〜（ｆ）はファジー推論手段３
２が行う推論のしくみを示すメンバーシップ関数図であ
る。また図７（ｇ）は重心位置を示す重心位置図であ
る。ここでは推論量としてＦ0とθ1が選ばれ、推論ルー
ルとしてＲ１とＲ２が用いられる場合を示す。まず前述
のようにしてファジー推論ルールＲ１、Ｒ２の前件部が
成立する度合いを評価する。ここで、Ｒ１、Ｒ２のよう
に、前件部が複数項から成り立ち、「もし、〜であり、
〜であれば」という形をしている場合には、各項の成立
度の一番低いものを持って、前件部全体の成立度とす
る。
２が行う推論のしくみを示すメンバーシップ関数図であ
る。また図７（ｇ）は重心位置を示す重心位置図であ
る。ここでは推論量としてＦ0とθ1が選ばれ、推論ルー
ルとしてＲ１とＲ２が用いられる場合を示す。まず前述
のようにしてファジー推論ルールＲ１、Ｒ２の前件部が
成立する度合いを評価する。ここで、Ｒ１、Ｒ２のよう
に、前件部が複数項から成り立ち、「もし、〜であり、
〜であれば」という形をしている場合には、各項の成立
度の一番低いものを持って、前件部全体の成立度とす
る。
【００２９】図７（ａ）、（ｂ）の例では、実際の中心
周波数Ｆ0とθ1の値はそれぞれＦ0＝Ｆ0 *、θ1＝θ1 *で
ある。このときのルールＲ１の「もし、Ｆ0が中くらい
低く」が成立する度合いは０．７５であり、「θ1が少
し低ければ」が成立する度合いが０．２である。よっ
て、前件部全体の成立する度合いは０．２となる。後件
部も図７（ｃ）に示されているようにメンバーシップ関
数で表される。いま、ルールＲ１の前件部の満たされる
度合いは０．２であったから、後件部のメンバーシップ
関数は０．２となる。
周波数Ｆ0とθ1の値はそれぞれＦ0＝Ｆ0 *、θ1＝θ1 *で
ある。このときのルールＲ１の「もし、Ｆ0が中くらい
低く」が成立する度合いは０．７５であり、「θ1が少
し低ければ」が成立する度合いが０．２である。よっ
て、前件部全体の成立する度合いは０．２となる。後件
部も図７（ｃ）に示されているようにメンバーシップ関
数で表される。いま、ルールＲ１の前件部の満たされる
度合いは０．２であったから、後件部のメンバーシップ
関数は０．２となる。
【００３０】同様にして図７（ｄ）〜（ｆ）に示すルー
ルＲ２についても計算が行われ、後件部命題は０．２５
倍に縮小される。
ルＲ２についても計算が行われ、後件部命題は０．２５
倍に縮小される。
【００３１】最後に、図７（ｇ）に示すように、各ルー
ルの縮小された後件部のメンバーシップ関数Ｍ１、Ｍ２
は重ねられ、その重心が求められる。この重心をもっ
て、最適な調整周波数とする。以上のようにしてファジ
ー推論手段３２は最適な調整周波数を推論する。
ルの縮小された後件部のメンバーシップ関数Ｍ１、Ｍ２
は重ねられ、その重心が求められる。この重心をもっ
て、最適な調整周波数とする。以上のようにしてファジ
ー推論手段３２は最適な調整周波数を推論する。
【００３２】次に、上述したファジー推論手段３２にお
ける推論について、第１の例として、２段のバンドパス
フィルタを実際に調整する手順を詳細に説明する。図８
は２段のバンドパスフィルタを示す等価回路図である。
図８に示すバンドパスフィルタは、共振器１１、１２と
結合用コンデンサ１３〜１５と入出力ポート１６、１７
とから成る。入出力ポート１６、１７はネットワークア
ナライザ１のＳパラメータテストセット（図示せず）に
接続されている。なお、コンピュータ３は、図８に示す
バンドパスフィルタの等価回路を知らなくても、ネット
ワークアナライザ１から入力した周波数特性（通過特性
および反射特性）のみによって調整周波数量を推論する
ことができるが、説明の便宜上、等価回路を示した。
ける推論について、第１の例として、２段のバンドパス
フィルタを実際に調整する手順を詳細に説明する。図８
は２段のバンドパスフィルタを示す等価回路図である。
図８に示すバンドパスフィルタは、共振器１１、１２と
結合用コンデンサ１３〜１５と入出力ポート１６、１７
とから成る。入出力ポート１６、１７はネットワークア
ナライザ１のＳパラメータテストセット（図示せず）に
接続されている。なお、コンピュータ３は、図８に示す
バンドパスフィルタの等価回路を知らなくても、ネット
ワークアナライザ１から入力した周波数特性（通過特性
および反射特性）のみによって調整周波数量を推論する
ことができるが、説明の便宜上、等価回路を示した。
【００３３】測定対象となる誘電体フィルタ６の規格値
を（表１）に示す。
を（表１）に示す。
【００３４】
【表１】
【００３５】また、誘電体フィルタ６の特徴量Ｆ0、
θ1、θ2を図４、図５を参考にして次のように定義す
る。通過帯域での中心周波数Ｆ0をＦ0＝（Ｆ1＋Ｆ2）／
２と定義し、入力ポート１６から見た通過帯域での入力
インピーダンスの平均値の基準点からのずれ角度を
θ1、出力ポート１７から見た通過帯域での出力インピ
ーダンスの平均値の基準点からのずれ角度をθ2と定義
する。ここで、θ2は出力ポート１７での通過帯域の出
力インピーダンスＺj（ｊ＝１、・・・、ｎ）を用いて
上記θ1と同様に計算できる。Ｆ1、Ｆ2は通過帯域での
最小減衰量から−３ｄＢのレベルにおける周波数であ
る。
θ1、θ2を図４、図５を参考にして次のように定義す
る。通過帯域での中心周波数Ｆ0をＦ0＝（Ｆ1＋Ｆ2）／
２と定義し、入力ポート１６から見た通過帯域での入力
インピーダンスの平均値の基準点からのずれ角度を
θ1、出力ポート１７から見た通過帯域での出力インピ
ーダンスの平均値の基準点からのずれ角度をθ2と定義
する。ここで、θ2は出力ポート１７での通過帯域の出
力インピーダンスＺj（ｊ＝１、・・・、ｎ）を用いて
上記θ1と同様に計算できる。Ｆ1、Ｆ2は通過帯域での
最小減衰量から−３ｄＢのレベルにおける周波数であ
る。
【００３６】図８の等価回路における共振器１１に関す
る推論ルールのテーブルを（表２）に、共振器１２に関
する推論ルールのテーブルを（表３）示す。
る推論ルールのテーブルを（表２）に、共振器１２に関
する推論ルールのテーブルを（表３）示す。
【００３７】
【表２】
【００３８】
【表３】
【００３９】（表２）、（表３）に示すテーブルは熟練
者の調整法をまとめたものである。なお、（表２）、
（表３）において略号の意味は次の通りである。ＮＬは
Negative Large、ＮＭはNegative Medium 、ＮＳはNega
tive Small、ＺＲはZero、ＰＳはPositive Small、ＰＭ
はPositive Medium 、ＰＬはPositive Largeである。
者の調整法をまとめたものである。なお、（表２）、
（表３）において略号の意味は次の通りである。ＮＬは
Negative Large、ＮＭはNegative Medium 、ＮＳはNega
tive Small、ＺＲはZero、ＰＳはPositive Small、ＰＭ
はPositive Medium 、ＰＬはPositive Largeである。
【００４０】次に、図８の２段バンドパスフィルタの調
整例を図３のフローチャート、図９を用いて説明する。
図９（ａ）〜（ｅ）は周波数特性およびスミスチャート
を示す特性パターン図である。まず、図９（ａ）に示す
ような調整前の特性パターンをネットワークアナライザ
１から入力する（Ｓ１）。次に、特性データが規格値を
満足しているか否かを判定するが（Ｓ２）、この時点で
の特性データは規格値を満足していないので、ステップ
３へ移行し、特徴量を計算し、Ｆ0＝９７８ＭＨｚ、θ1
＝１８．７゜、θ2＝１７．３゜を得る。次に、共振器
１１の推論ルールを示す（表２）に従って、前件部のメ
ンバーシップ関数とのマッチング、後件部のメンバーシ
ップ関数とのマッチングをそれぞれ取り、それぞれを重
ね合わせて重心を取り、調整周波数量を推論する（Ｓ
４）。共振器１２については同様に共振器１２の推論を
示す（表３）に従って同様の処理を行う。上記調整周波
数量をトリミング量（調整量）に変換して自動切削装置
５に出力する（Ｓ５）。これらの一連の処理を繰り返
し、ステップ２で特性データが規格値を満足する（収束
した）と判定したときに処理を終了する。これらの繰返
し処理を図９（ａ）〜（ｅ）に示す。図９（ａ）、
（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）は第１回目、第２回
目、第３回目、第４回目、第５回目の処理を示す。図９
に示すように、４回のループで収束している。（表４）
は従来装置における収束時間と本実施の形態における収
束時間とを示す。
整例を図３のフローチャート、図９を用いて説明する。
図９（ａ）〜（ｅ）は周波数特性およびスミスチャート
を示す特性パターン図である。まず、図９（ａ）に示す
ような調整前の特性パターンをネットワークアナライザ
１から入力する（Ｓ１）。次に、特性データが規格値を
満足しているか否かを判定するが（Ｓ２）、この時点で
の特性データは規格値を満足していないので、ステップ
３へ移行し、特徴量を計算し、Ｆ0＝９７８ＭＨｚ、θ1
＝１８．７゜、θ2＝１７．３゜を得る。次に、共振器
１１の推論ルールを示す（表２）に従って、前件部のメ
ンバーシップ関数とのマッチング、後件部のメンバーシ
ップ関数とのマッチングをそれぞれ取り、それぞれを重
ね合わせて重心を取り、調整周波数量を推論する（Ｓ
４）。共振器１２については同様に共振器１２の推論を
示す（表３）に従って同様の処理を行う。上記調整周波
数量をトリミング量（調整量）に変換して自動切削装置
５に出力する（Ｓ５）。これらの一連の処理を繰り返
し、ステップ２で特性データが規格値を満足する（収束
した）と判定したときに処理を終了する。これらの繰返
し処理を図９（ａ）〜（ｅ）に示す。図９（ａ）、
（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）は第１回目、第２回
目、第３回目、第４回目、第５回目の処理を示す。図９
に示すように、４回のループで収束している。（表４）
は従来装置における収束時間と本実施の形態における収
束時間とを示す。
【００４１】
【表４】
【００４２】（表４）から分かるように、従来装置と比
べて調整時間が１／９５となり、大幅に短縮されてい
る。
べて調整時間が１／９５となり、大幅に短縮されてい
る。
【００４３】次に、上述したファジー推論手段３２にお
ける推論について、第２の例として、３段のバンドスト
ップフィルタを実際に調整する手順を詳細に説明する。
図１０は３段のバンドストップフィルタを示す等価回路
図である。図１０に示すバンドストップフィルタは、共
振器２１〜２３と結合用コンデンサ２４〜２６と結合コ
イル２７、２８と入出力ポート２９、３０とから成る。
入出力ポート２９、３０はネットワークアナライザ１の
Ｓパラメータテストセット（図示せず）に接続されてい
る。この第２の例においても、第１の例と同様に図３の
フローチャートに従って調整を行えばよい。従って、第
１の例と同様に調整時に必要な特徴量と推論ルールを入
れ替えるだけで容易に調整を行うことができる。図１１
（ａ）〜（ｆ）は処理の結果を示す特性パターン図であ
り、図１１（ａ）〜（ｆ）は第１回目の処理〜第６回目
の処理に対応する。図１１から分かるように第２の例で
は５回目に収束した。
ける推論について、第２の例として、３段のバンドスト
ップフィルタを実際に調整する手順を詳細に説明する。
図１０は３段のバンドストップフィルタを示す等価回路
図である。図１０に示すバンドストップフィルタは、共
振器２１〜２３と結合用コンデンサ２４〜２６と結合コ
イル２７、２８と入出力ポート２９、３０とから成る。
入出力ポート２９、３０はネットワークアナライザ１の
Ｓパラメータテストセット（図示せず）に接続されてい
る。この第２の例においても、第１の例と同様に図３の
フローチャートに従って調整を行えばよい。従って、第
１の例と同様に調整時に必要な特徴量と推論ルールを入
れ替えるだけで容易に調整を行うことができる。図１１
（ａ）〜（ｆ）は処理の結果を示す特性パターン図であ
り、図１１（ａ）〜（ｆ）は第１回目の処理〜第６回目
の処理に対応する。図１１から分かるように第２の例で
は５回目に収束した。
【００４４】上述したように、第１と第２の例において
は、特徴量と推論ルールとを変更するだけで動作するの
で、従来装置の場合のように等価回路を入力し、それを
収束させるための方程式を解くプログラムを入力するこ
とは必要でなく、極めて短時間でフィルタの種類の変更
に対応することができる。
は、特徴量と推論ルールとを変更するだけで動作するの
で、従来装置の場合のように等価回路を入力し、それを
収束させるための方程式を解くプログラムを入力するこ
とは必要でなく、極めて短時間でフィルタの種類の変更
に対応することができる。
【００４５】なお、本実施の形態では、２段のバンドパ
スフィルタと３段のバンドストップフィルタを例にして
説明したが、２段以上の多段バンドパスフィルタ、バン
ドストップフィルタやそれらを複合したフィルタについ
ても同様に適用可能である。また、多段のアンテナ共用
器についても同様に適用可能である。さらに、本実施の
形態では誘電体材料を使用したＴＥＭモード同軸共振器
のフィルタについて説明したが、同軸空洞型の共振器、
空洞導波管モードの共振器、誘電体共振器を使用したフ
ィルタにも同様に適用可能であり、また、共振素子単体
の周波数特性の調整においても同様に適用可能である。
さらに、本実施の形態では通過帯域、反射特性の周波数
特性に着目したが、その他の特性に着目して調整するよ
うにしてもよい。
スフィルタと３段のバンドストップフィルタを例にして
説明したが、２段以上の多段バンドパスフィルタ、バン
ドストップフィルタやそれらを複合したフィルタについ
ても同様に適用可能である。また、多段のアンテナ共用
器についても同様に適用可能である。さらに、本実施の
形態では誘電体材料を使用したＴＥＭモード同軸共振器
のフィルタについて説明したが、同軸空洞型の共振器、
空洞導波管モードの共振器、誘電体共振器を使用したフ
ィルタにも同様に適用可能であり、また、共振素子単体
の周波数特性の調整においても同様に適用可能である。
さらに、本実施の形態では通過帯域、反射特性の周波数
特性に着目したが、その他の特性に着目して調整するよ
うにしてもよい。
【００４６】以上のように本実施の形態によれば、ネッ
トワークアナライザ１から入力される特性データから対
象フィルタ６の特性の状態を示す特徴量を抽出し、抽出
された特徴量から推論ルールに従って最適な調整パラメ
ータを推論するようにしたので、等価回路やそれを収束
させるための方程式を解くプログラムを入力する必要が
なく、特徴量と推論ルールを変更するだけで種々のフィ
ルタに対応でき、異なる種類のフィルタであっても切替
えが容易であり、しかも、特徴量と推論ルールの変更だ
けで良いので装置コストを低下でき、プログラムの開発
も容易である。
トワークアナライザ１から入力される特性データから対
象フィルタ６の特性の状態を示す特徴量を抽出し、抽出
された特徴量から推論ルールに従って最適な調整パラメ
ータを推論するようにしたので、等価回路やそれを収束
させるための方程式を解くプログラムを入力する必要が
なく、特徴量と推論ルールを変更するだけで種々のフィ
ルタに対応でき、異なる種類のフィルタであっても切替
えが容易であり、しかも、特徴量と推論ルールの変更だ
けで良いので装置コストを低下でき、プログラムの開発
も容易である。
【００４７】
【発明の効果】以上のように本発明のフィルタ特性自動
調整装置によれば、推論された最適な調整パラメータに
基づいて対象フィルタの特性を調整することができるの
で、特徴量と推論ルールを変更するだけで種々のフィル
タに対応でき、異なる種類のフィルタであっても容易に
切り替えることができ、しかも、特徴量と推論ルールの
変更だけで良いので装置コストを低下でき、プログラム
の開発も容易となるという有利な効果が得られる。
調整装置によれば、推論された最適な調整パラメータに
基づいて対象フィルタの特性を調整することができるの
で、特徴量と推論ルールを変更するだけで種々のフィル
タに対応でき、異なる種類のフィルタであっても容易に
切り替えることができ、しかも、特徴量と推論ルールの
変更だけで良いので装置コストを低下でき、プログラム
の開発も容易となるという有利な効果が得られる。
【図１】本発明の実施の形態１によるフィルタ特性自動
調整装置を示すブロック図
調整装置を示すブロック図
【図２】図１のコンピュータにおける機能実現手段を示
す機能ブロック図
す機能ブロック図
【図３】図１、図２のフィルタ特性自動調整装置の動作
を示すフローチャート
を示すフローチャート
【図４】特徴量の概念を説明するための周波数特性図
【図５】特徴量の概念を説明するためのスミスチャート
【図６】メンバーシップ関数による評価の例を示すメン
バーシップ関数図
バーシップ関数図
【図７】（ａ）ファジー推論手段が行う推論のしくみを
示すメンバーシップ関数図 （ｂ）ファジー推論手段が行う推論のしくみを示すメン
バーシップ関数図 （ｃ）ファジー推論手段が行う推論のしくみを示すメン
バーシップ関数図 （ｄ）ファジー推論手段が行う推論のしくみを示すメン
バーシップ関数図 （ｅ）ファジー推論手段が行う推論のしくみを示すメン
バーシップ関数図 （ｆ）ファジー推論手段が行う推論のしくみを示すメン
バーシップ関数図 （ｇ）重心位置を示す重心位置図
示すメンバーシップ関数図 （ｂ）ファジー推論手段が行う推論のしくみを示すメン
バーシップ関数図 （ｃ）ファジー推論手段が行う推論のしくみを示すメン
バーシップ関数図 （ｄ）ファジー推論手段が行う推論のしくみを示すメン
バーシップ関数図 （ｅ）ファジー推論手段が行う推論のしくみを示すメン
バーシップ関数図 （ｆ）ファジー推論手段が行う推論のしくみを示すメン
バーシップ関数図 （ｇ）重心位置を示す重心位置図
【図８】２段のバンドパスフィルタを示す等価回路図
【図９】（ａ）周波数特性およびスミスチャートを示す
特性パターン図 （ｂ）周波数特性およびスミスチャートを示す特性パタ
ーン図 （ｃ）周波数特性およびスミスチャートを示す特性パタ
ーン図 （ｄ）周波数特性およびスミスチャートを示す特性パタ
ーン図 （ｅ）周波数特性およびスミスチャートを示す特性パタ
ーン図
特性パターン図 （ｂ）周波数特性およびスミスチャートを示す特性パタ
ーン図 （ｃ）周波数特性およびスミスチャートを示す特性パタ
ーン図 （ｄ）周波数特性およびスミスチャートを示す特性パタ
ーン図 （ｅ）周波数特性およびスミスチャートを示す特性パタ
ーン図
【図１０】３段のバンドパスフィルタを示す等価回路図
【図１１】（ａ）処理の結果を示す特性パターン図 （ｂ）処理の結果を示す特性パターン図 （ｃ）処理の結果を示す特性パターン図 （ｄ）処理の結果を示す特性パターン図 （ｅ）処理の結果を示す特性パターン図 （ｆ）処理の結果を示す特性パターン図
【図１２】従来のフィルタ特性自動調整装置を示すブロ
ック図
ック図
【図１３】図１２のフィルタ特性自動調整装置の動作を
示すフローチャート
示すフローチャート
【図１４】誘電体フィルタの等価回路を示す等価回路図
１ ネットワークアナライザ ２，４ インタフェース ３ コンピュータ ５ 自動切削装置 ６ 誘電体フィルタ １１，１２，２１，２２，２３ 共振器 １３，１４，１５，２４，２５，２６ 結合用コンデン
サ １６，２９ 入力ポート １７，３０ 出力ポート ２７，２８ 結合コイル ３１ 特徴量抽出手段 ３２ ファジー推論手段 ３３ 周波数変換手段 ３４ 推論ルール記憶手段
サ １６，２９ 入力ポート １７，３０ 出力ポート ２７，２８ 結合コイル ３１ 特徴量抽出手段 ３２ ファジー推論手段 ３３ 周波数変換手段 ３４ 推論ルール記憶手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 大野 博司 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内
Claims (1)
- 【請求項１】対象フィルタの通過特性、反射特性等の特
性を測定して特性データを得る測定装置と、前記測定装
置で得られた特性データを処理するコンピュータと、前
記コンピュータからの出力データに基づいて前記対象フ
ィルタの前記特性を調整するフィルタ調整装置とを有す
るフィルタ特性自動調整装置であって、前記コンピュー
タは、前記特性データから前記対象フィルタの特性の状
態を示す特徴量を抽出する特徴抽出手段と、前記対象フ
ィルタを最適に調整するための推論ルールを記憶する推
論ルール記憶手段と、前記特徴抽出手段で抽出された特
徴量から前記推論ルールに従って最適な調整パラメータ
を推論するファジー推論手段とを有するフィルタ特性自
動調整装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8139880A JPH09326615A (ja) | 1996-06-03 | 1996-06-03 | フィルタ特性自動調整装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8139880A JPH09326615A (ja) | 1996-06-03 | 1996-06-03 | フィルタ特性自動調整装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09326615A true JPH09326615A (ja) | 1997-12-16 |
Family
ID=15255730
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8139880A Withdrawn JPH09326615A (ja) | 1996-06-03 | 1996-06-03 | フィルタ特性自動調整装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09326615A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20000035337A (ko) * | 1998-11-09 | 2000-06-26 | 무라타 야스타카 | 유전체 필터의 자동 특성 조정 방법 및 장치 |
| JP2008522504A (ja) * | 2004-11-30 | 2008-06-26 | スーパー・コンダクター・テクノロジーズ・インコーポレーテッド | フィルタをチューニングするためのシステムおよび方法 |
| JP2008523361A (ja) * | 2004-12-07 | 2008-07-03 | テレフオンアクチーボラゲット エル エム エリクソン（パブル） | Ｓパラメータの測定 |
| JP2009253944A (ja) * | 2008-04-11 | 2009-10-29 | Panasonic Corp | フィルタの調整支援装置と、これに用いるフィルタの調整支援方法と、これらを用いたフィルタの調整方法 |
| JP2022013589A (ja) * | 2020-06-30 | 2022-01-18 | 北京百度網訊科技有限公司 | フィルタデバッグ方法、装置、電子機器、読み取り可能な記憶媒体及びコンピュータプログラム |
-
1996
- 1996-06-03 JP JP8139880A patent/JPH09326615A/ja not_active Withdrawn
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20000035337A (ko) * | 1998-11-09 | 2000-06-26 | 무라타 야스타카 | 유전체 필터의 자동 특성 조정 방법 및 장치 |
| US6437655B1 (en) | 1998-11-09 | 2002-08-20 | Murata Manufacturing Co., Ltd. | Method and apparatus for automatically adjusting the characteristics of a dielectric filter |
| JP2008522504A (ja) * | 2004-11-30 | 2008-06-26 | スーパー・コンダクター・テクノロジーズ・インコーポレーテッド | フィルタをチューニングするためのシステムおよび方法 |
| JP2008523361A (ja) * | 2004-12-07 | 2008-07-03 | テレフオンアクチーボラゲット エル エム エリクソン（パブル） | Ｓパラメータの測定 |
| JP2009253944A (ja) * | 2008-04-11 | 2009-10-29 | Panasonic Corp | フィルタの調整支援装置と、これに用いるフィルタの調整支援方法と、これらを用いたフィルタの調整方法 |
| JP2022013589A (ja) * | 2020-06-30 | 2022-01-18 | 北京百度網訊科技有限公司 | フィルタデバッグ方法、装置、電子機器、読み取り可能な記憶媒体及びコンピュータプログラム |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A761 | Written withdrawal of application |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A761 Effective date: 20040319 |