WO2022202436A1 - 計測データ同期方法、試験方法、及びコンピュータプログラム - Google Patents

計測データ同期方法、試験方法、及びコンピュータプログラム Download PDF

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WO2022202436A1
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data
time
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rising
measurement data
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PCT/JP2022/011281
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利道 高橋
健二 渡邉
智哉 中條
求明 大山
隆宏 羽二生
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株式会社明電舎
一般財団法人日本自動車研究所
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    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/27—Replication, distribution or synchronisation of data between databases or within a distributed database system; Distributed database system architectures therefor
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
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    • G06F11/3075—Monitoring arrangements determined by the means or processing involved in reporting the monitored data where the reporting involves data filtering, e.g. pattern matching, time or event triggered, adaptive or policy-based reporting the data filtering being achieved in order to maintain consistency among the monitored data, e.g. ensuring that the monitored data belong to the same timeframe, to the same system or component
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C5/00—Registering or indicating the working of vehicles
    • G07C5/08—Registering or indicating performance data other than driving, working, idle, or waiting time, with or without registering driving, working, idle or waiting time
    • G07C5/0808—Diagnosing performance data

Definitions

  • the present invention relates to a measurement data synchronization method, test method, and computer program. More specifically, the present invention relates to a measurement data synchronization method, a test method, and a computer program for synchronizing time-series data output from a plurality of measuring instruments by a computer.
  • the timing for activating each measuring instrument differs depending on the content of the test.
  • many commonly used measuring instruments do not have a function of synchronizing operation with other measuring instruments. Therefore, in order for a computer to analyze a plurality of measurement data obtained by each measuring instrument, it is necessary to perform preprocessing for synchronizing the plurality of measurement data. Conventionally, such synchronization of measurement data has been performed manually by an operator, which takes a long time and may cause variations in test results.
  • FIG. 8 shows an example of the output of the measuring instrument (see the thin solid line) when the stepped reference signal (see the thin dashed line) is input to the measuring instrument.
  • the thick dashed line indicates the measurement data obtained by performing the processing described in Patent Document 2 on the measurement data indicated by the thin solid line.
  • the measurement data of the measuring instrument generally contains harmonic noise and offset, so the rising point cannot be extracted with high accuracy. Therefore, as shown in Patent Document 1, it is conceivable to remove harmonic noise and offset from the measurement data by performing differentiation processing, integration processing, and harmonic elimination processing using a low-pass filter on the measurement data. .
  • the thick dashed line in FIG. 8 when a low-pass filter is applied to the measurement data to remove high-frequency components, the rising edge is delayed and the rising point cannot be extracted with high accuracy. You won't be able to sync them well.
  • An object of the present invention is to provide a measurement data synchronization method, a test method, and a computer program that can accurately synchronize time-series data output from a plurality of measuring instruments.
  • a measurement data synchronization method synchronizes time-series data output from a plurality of measuring instruments (eg, measuring instruments 31 to 35 described later) by a computer (eg, a data analysis device 5 described later).
  • a step of obtaining reference data which is time-series data output from each of the plurality of measuring instruments when a reference signal including a steady section and a rising section is simultaneously input to the plurality of measuring instruments; generating a plurality of pieces of filtered data by performing median filtering for extracting a median value within a predetermined time width on the reference data; and obtaining rising timing information from each of the pieces of filtered data and synchronizing the time-series data output from the plurality of measuring instruments based on the plurality of rise timing information.
  • the time width is adjusted so that the signal values included in the stationary section in the post-filtering data fall within a predetermined range over the evaluation time. is preferred.
  • the reference data in the step of acquiring the reference data, a signal that changes in a ramp shape in the rising section is used as the reference signal, and in the step of generating the filtered data, the reference data is differentiated. It is preferable to perform the median filter process after performing the above.
  • the step of acquiring the rise timing information it is preferable to acquire the time at which the signal value exceeds a predetermined threshold value in the post-filtering data as the rise time.
  • a signal that changes in a ramp shape in the rising section is used as the reference signal
  • the A slope and an intercept of a linear function generated based on a plurality of signal values included in the rising interval are calculated, and a delay time at a rising portion of the filtered data is calculated based on the slope and the intercept. preferable.
  • the test method according to the present invention processes time-series data output from a plurality of measuring instruments (eg, measuring instruments 31 to 35 described later) with a computer (eg, data analysis device 5 described later).
  • a method for evaluating the performance of a test piece wherein when a reference signal including a steady section and a rising section is simultaneously input to the reference signal channel of each of the plurality of measuring instruments, when output from each measuring instrument Measurement data, which is time-series data output from each of the plurality of measuring instruments when reference data, which is series data, and a signal correlated with the state of the test piece are input to each of the measuring channels of the plurality of measuring instruments.
  • reference data which is time-series data output from each measuring instrument
  • a plurality of reference data are obtained.
  • a plurality of filtered data are generated by applying median filtering to extract the median value within a predetermined time width, rising timing information is obtained from each of the filtered data, and the rising timing information is used as Synchronize time-series data output from multiple measuring instruments based on
  • high-frequency noise can be removed without delaying the rise of the signal contained in the reference data by applying median filtering to each reference data. Therefore, according to the present invention, the rise timing information can be obtained with high accuracy by using the filtered data generated through the median filtering process, so that the time-series data output from each measuring instrument can be synchronized with high accuracy. can be done.
  • the rise is delayed by adjusting the time width in the median filtering process so that the signal values included in the stationary section of the filtered data fall within a predetermined range over the evaluation time. Therefore, it is possible to appropriately remove sudden noise such as impulsive noise.
  • a signal that changes in a ramp shape in the rising section is used as a reference signal, and after performing differentiation processing on the reference data, median filtering is performed to generate filtered data.
  • the offset component contained in the measurement data can be removed without causing a delay in the rising edge of the measurement data of each measuring instrument.
  • the time-series data of the measuring instruments can be accurately synchronized. can.
  • the rise time can be obtained by a simple calculation by obtaining the time when the signal value exceeds a predetermined threshold value in the filtered data as the rise time.
  • the slope and intercept of a linear function generated based on a plurality of signal values included in the rising section of the filtered data are generated using a signal that changes like a ramp in the rising section as the reference signal. is calculated, and the delay time of the rising portion of the post-filtering data is calculated based on these slopes and intercepts.
  • time-series data of each measuring instrument can be synchronized with higher accuracy by using the delay time of the rise point calculated in this manner.
  • reference data which is time-series data output from each measuring instrument when a reference signal including a steady section and a rising section is simultaneously input to each reference signal channel of a plurality of measuring instruments
  • measurement data which is time-series data output from each measuring instrument when a signal correlated with the state of the specimen is input to each measuring channel of the plurality of measuring instruments.
  • a plurality of pieces of filtered data are generated by subjecting a plurality of pieces of reference data to median filtering, rising timing information is obtained from each piece of filtered data, and based on the rising timing information, Synchronize the time-series data output from a plurality of measuring instruments, and evaluate the performance of the specimen based on the plurality of synchronized measurement data.
  • high-frequency noise can be removed without delaying the rise of the signal contained in the reference data by applying median filtering to each reference data. Therefore, according to the present invention, by using the filtered data generated through the median filtering process, it is possible to acquire the rise timing information with high accuracy, so that the measurement data output from each measuring instrument can be synchronized with high accuracy. Therefore, it is possible to evaluate the performance of the specimen with high accuracy.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a reference signal
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a reference signal
  • FIG. 4 is a flow chart showing specific procedures of a measurement data synchronization method and a test method
  • FIG. 10 is a diagram for explaining the effect of median filtering
  • It is an example of plotting the first to fifth filtered data on the same time axis.
  • 9 is a flow chart showing specific procedures of a measurement data synchronization method and a test method according to a second embodiment of the present invention
  • FIG. 11 is a diagram for explaining a procedure for calculating delay times of rising points of first and second filtered data
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of an output of a measuring instrument when a stepped reference signal is input to the measuring instrument;
  • FIG. 1 is a diagram showing the configuration of a test system S to which the measurement data synchronization method and test method according to this embodiment are applied.
  • the test system S uses an electric vehicle V that runs using electric energy, such as a secondary battery electric vehicle, a fuel cell vehicle, a hybrid vehicle, and a plug-in hybrid vehicle, as a test object, and evaluates the performance of this electric vehicle V. It is a device that
  • the test system S includes a chassis dynamometer system 1 on which the electric vehicle V is mounted, a dilution tunnel 2 through which the exhaust gas discharged from the exhaust pipe of the electric vehicle V flows, the electric vehicle V, and the vicinity of the electric vehicle V.
  • a measuring instrument group 3 that generates various data based on detection signals from a plurality of attached sensors and signals transmitted from the chassis dynamometer system 1, and various calculations are performed using the data generated by the measuring instrument group 3. and a data analysis device 5 for performing.
  • the chassis dynamometer system 1 includes a plurality of rollers 11 provided below the electric vehicle V so as to be in contact with driving wheels of the electric vehicle V on their outer peripheral surfaces, a plurality of dynamometers 12 connected to the rollers 11, and a control device 13 that controls the dynamometer 12 so that an appropriate load is applied to the electric vehicle V traveling on the rollers 11 .
  • a driver of the electric vehicle V drives the electric vehicle V according to a driving pattern (for example, a vehicle speed pattern) displayed on a driver's aid (not shown).
  • a driving pattern for example, a vehicle speed pattern
  • the measuring instrument group 3 includes a plurality of measuring instruments 31, 32, 33, 34, and 35 for measuring various physical quantities correlated with the state of the electric vehicle V during running, and data measured by these measuring instruments 31 to 35. and a reference signal generator 38 for generating a reference signal for synchronizing the .
  • Each of these measuring instruments 31 to 35 is multi-channel having at least a measuring channel and a reference signal channel.
  • the reference signal generator 38 is connected to the reference signal channels of the measuring instruments 31-35.
  • the reference signal generated by the reference signal generator 38 is input to the reference signal channel of each of the measuring instruments 31-35.
  • the first measuring instrument 31 is a device for mainly measuring environmental information (for example, room temperature, humidity, wind speed, atmospheric pressure, etc.) of the electric vehicle V. Various sensors necessary for measuring the environmental information are connected to the measurement channel of the first measuring device 31 .
  • the first measuring instrument 31 is the first reference data, which is the time-series data of the reference signal input to the reference signal channel, and the time-series data of the environmental information generated based on the input signal to the measurement channel, and a first data file 31d including first measurement data synchronized with the first reference data;
  • the second measuring instrument 32 is a device for mainly measuring electric power information (for example, current, voltage, electric energy, etc.) of the electric vehicle V and the external power supply. Various sensors necessary for measuring the power information are connected to the measurement channel of the second measuring device 32 .
  • the second measuring instrument 32 is the second reference data, which is the time-series data of the reference signal input to the reference signal channel, and the time-series data of power information generated based on the input signal to the measurement channel, and a second data file 32d containing second measurement data synchronized with the second reference data;
  • the third measuring device 33 is a device for mainly measuring travel information (for example, speed, travel distance, etc.) and exhaust gas information of the electric vehicle V.
  • the control device 13 of the dynamometer system 1 and various sensors necessary for measuring exhaust gas information are connected to the measurement channel of the third measuring device 33 .
  • the third measuring device 33 provides third reference data, which is time-series data of the reference signal input to the reference signal channel, and time-series data of travel information and exhaust gas information generated based on the input signal to the measurement channel. and third measurement data synchronized with the third reference data.
  • the fourth measuring device 34 is a device for measuring monitor information (for example, battery SOC, etc.) mainly monitored by the onboard computer of the electric vehicle V.
  • An in-vehicle computer of the electric vehicle V is connected to the measurement channel of the fourth measuring device 34 .
  • the fourth measuring instrument 34 is time-series data of monitor information generated based on the fourth reference data, which is the time-series data of the reference signal input to the reference signal channel, and the input signal to the measurement channel, and a fourth data file 34d containing fourth measurement data synchronized with the fourth reference data;
  • the fifth measuring instrument 35 is a device for mainly measuring exhaust gas information of the electric vehicle V.
  • a sensor provided in the dilution tunnel 2 is connected to the measurement channel of the fifth measuring device 35 .
  • the fifth measuring instrument 35 is time-series data of exhaust gas information generated based on fifth reference data, which is time-series data of the reference signal input to the reference signal channel, and the input signal to the measurement channel, and A fifth data file 35d including fifth measurement data synchronized with the fifth reference data is output.
  • the reference signal generation device 38 generates a reference signal including at least a steady section and a rising section in response to an operator's operation, and simultaneously inputs it to the reference signal channels of the measuring instruments 31 to 35 .
  • the reference signal generating device 38 generates a reference signal according to manual operation by an operator, but the present invention is not limited to this.
  • the reference signal generator 38 may generate the reference signal in conjunction with the driver's aid start signal.
  • FIG. 2A and 2B are diagrams showing examples of reference signals.
  • FIG. 2A shows an example of a step-like change in the rising section
  • FIG. 2B shows an example of a ramp-like change in the rising section.
  • the data analysis device 5 includes arithmetic processing means such as a CPU (Central Processing Unit), auxiliary devices such as HDDs (Hard Disk Drives) and SSDs (Solid State Drives) that store data files 31d to 35d and various programs.
  • Memory means main memory means such as RAM (Random Access Memory) for storing data temporarily required by the arithmetic processing means to execute the program, operation means such as a keyboard for the operator to perform various operations, and the operator It is a computer configured by hardware such as display means such as a display for displaying various information.
  • FIG. 3 is a flow chart showing specific procedures of the measurement data synchronization method and test method. Each step shown in the flowchart of FIG. 3 is implemented by executing a computer program installed in the data analysis device.
  • each data file correlates the reference data output from each measuring instrument with the state of the electric vehicle when the reference signal is simultaneously input to the respective reference signal channels of the first to fifth measuring instruments. and measurement data output from each measuring instrument when a certain signal is input to each measuring channel of the first to fifth measuring instruments.
  • a signal that changes in a ramp shape in the rising section as shown in FIG. 2B is used as the reference signal.
  • step ST2 the data analysis device performs differentiation processing on the first to fifth reference data acquired in step ST1, and proceeds to step ST3. This removes the offset in the stationary section of the first to fifth reference data.
  • step ST3 the data analysis device applies median filter processing for extracting the median value within a predetermined time width (2K+1) to the first to fifth reference data that have undergone the differential processing in step ST2.
  • the first to fifth filtered data are generated, and the process proceeds to step ST4.
  • the median filter processing means that for filter input x(n) (n is an integer), which is one-dimensional time-series data, within a time width of 2K+1 (K is an integer), (the K+1th largest value among x(n ⁇ K), .
  • y(n) MED[x(n-K), x(n-K+1), ..., x(n), ..., x(n+K)] (1)
  • step ST4 the data analysis device determines that the signal values included in the stationary section among the first to fifth post-filtering data generated under a predetermined time width (2K+1) in step ST3 are evaluated over a predetermined evaluation time. It is determined whether or not the value falls within a range between a positive upper limit value and a negative lower limit value centered at value 0 (see FIG. 4 described later).
  • the data analysis apparatus widens the time width in the median filtering process by counting up the value of the integer K (step ST5), and then returns to step ST3. Further, when the determination result in step ST4 is YES, the data analysis device proceeds to step ST6.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the effect of median filtering in steps ST3 to ST5.
  • FIG. 4 shows reference data (see thin solid line) output from the measuring instrument when a stepped reference signal (see thin dashed line) is input to the reference signal channel of the measuring instrument. shows an example of In FIG. 4, the thick dashed line indicates filtered data obtained by performing the processes shown in steps ST3 to ST5 on the reference data indicated by the thin solid line.
  • the first to fifth reference data output from the first to fifth measuring instruments contain harmonic noise.
  • median filtering is performed so that the signal values included in the stationary section fall within a predetermined range between the positive upper limit value and the negative lower limit value centered at 0.
  • the time width (2K+1) By adjusting the time width (2K+1), fluctuations in the signal value in the stationary section can be reduced.
  • the present invention by performing median filtering on the reference data to generate filtered data, the original data can be restored while removing harmonic noise. The filtered data can be generated without delaying the reference data.
  • step ST6 the data analysis device calculates rising timing information from each of the first to fifth filtered data calculated in step ST4, and proceeds to step ST7.
  • the rise timing information is information regarding the timing at which the signal value rises in each post-filtering data.
  • FIG. 5 is an example of plotting the first to fifth filtered data on the same time axis. To facilitate understanding, illustration of harmonic noise included in each post-filtering data is omitted in the example shown in FIG. As described above, since the first to fifth measuring instruments are not operated synchronously, the rise timings of the signal values in the post-filtering data are not uniform.
  • step ST6 the data analysis device performs the first rising time t1, which is the time when the signal value exceeds the threshold indicated by the dashed line in FIG.
  • a second rising time t2, a third rising time t3, a fourth rising time t4, and a fifth rising time t5 are calculated as rising timing information. Therefore, in the example shown in FIG. 5, the second reference data can be synchronized with the first reference data by advancing the second reference data by time (t2-t1), and the third reference data is advanced by time (t1-t1).
  • t3 By delaying by t3), the third reference data can be synchronized with the first reference data, and by advancing the fourth reference data by time (t4-t1), the fourth reference data and the first reference data can be synchronized.
  • step ST7 the data analysis device synchronizes the first to fifth measurement data acquired in step ST1 based on the first to fifth rising times calculated in step ST6.
  • the first to fifth reference data are synchronized with the first to fifth measurement data, respectively. can be synchronized.
  • step ST8 the data analysis device evaluates the performance of the electric vehicle by performing predetermined calculations using the first to fifth measurement data synchronized in step ST7.
  • the first to fifth reference signals which are time-series data output from each measuring instrument when a reference signal including a steady section and a rising section is simultaneously input to the first to fifth measuring instruments Data is acquired, median filtering is performed on the first to fifth reference data to generate first to fifth post-filtering data, and from each of the first to fifth post-filtering data, the first The first to fifth rise times are calculated, and the first to fifth measurement data output from the first to fifth measuring instruments are synchronized based on these first to fifth rise times.
  • the time width in median filtering is adjusted so that the signal values included in the stationary section of the first to fifth filtered data fall within a predetermined range over the evaluation time. Sudden noise such as impulsive noise can be appropriately removed without delaying the rise of the signal value, and as a result, the first to fifth measurement data can be accurately synchronized.
  • a signal that changes in a ramp-like manner in the rising section is used as the reference signal, and the first to fifth reference data are differentiated and then subjected to median filtering to obtain the first to fifth reference data.
  • 5 Generate filtered data.
  • the offset components contained in the first to fifth measurement data can be removed without delaying the rise of the first to fifth measurement data of the first to fifth measuring instruments.
  • the first to fifth measurement data can be synchronized with high accuracy.
  • the rising time can be obtained by a simple calculation.
  • reference data which is time-series data output from each measuring instrument when a reference signal including a steady section and a rising section is simultaneously input to each reference signal channel of a plurality of measuring instruments
  • measurement data which is time-series data output from each measuring instrument when a signal correlated with the state of the specimen is input to each measuring channel of the plurality of measuring instruments.
  • a plurality of pieces of filtered data are generated by subjecting a plurality of pieces of reference data to median filtering, rising timing information is obtained from each piece of filtered data, and based on the rising timing information, Synchronize the time-series data output from a plurality of measuring instruments, and evaluate the performance of the specimen based on the plurality of synchronized measurement data.
  • high-frequency noise can be removed without delaying the rise of the signal contained in the reference data by applying median filtering to each reference data. Therefore, according to the present invention, by using the filtered data generated through the median filtering process, it is possible to acquire the rise timing information with high accuracy, so that the measurement data output from each measuring instrument can be synchronized with high accuracy. Therefore, it is possible to evaluate the performance of the specimen with high accuracy.
  • FIG. 6 is a flow chart showing specific procedures of the measurement data synchronization method and test method according to this embodiment. Since steps ST11 and ST17 in FIG. 6 are the same as steps ST1 and ST8 in FIG. 3, detailed description thereof will be omitted. In the following, a case will be described in which a signal that changes in a ramp shape in the rising section as shown in FIG. 2B is used as the reference signal.
  • step ST12 the data analysis device applies the median filtering described with reference to equation (1) to the first to fifth reference data acquired in step ST11, thereby obtaining the following after the first to fifth filtering: Generate data and move to step ST13.
  • step ST13 the data analysis device determines that the signal values included in the stationary section among the first to fifth post-filtering data generated under a predetermined time width (2K+1) in step ST12 are evaluated over a predetermined evaluation time. It is determined whether or not it falls within the range between the positive upper limit value and the negative lower limit value (see FIG. 4 described above) centering on the value 0.
  • the data analysis apparatus widens the time width in the median filtering process by counting up the value of the integer K (step ST14), and then returns to step ST12. Further, when the determination result in step ST13 is YES, the data analysis device proceeds to step ST15. That is, the present embodiment differs from the first embodiment in that the first to fifth post-filter processing data are generated by performing median filtering on the first to fifth reference data without performing differentiation processing. .
  • step ST15 the data analysis device calculates rise timing information from each of the first to fifth filtered data calculated in step ST13, and proceeds to step ST16. More specifically, the data analysis device calculates, from the first to fifth post-filtering data, the delay time of the rising position with respect to each predetermined reference as rising timing information.
  • the delay times at the rising positions in the first to fifth post-filtering data are referred to as first to fifth delay times, respectively.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining the procedure for calculating the delay times ⁇ t1 and ⁇ t2 at the rising points of the first and second filtered data.
  • the case where the data after the first filtering process is used as a reference, that is, the case where the first delay time ⁇ t1 is set to 0 will be described.
  • the data analysis device extracts the signal value in the rising section from each filtered data (in the example of FIG. 7, the lower limit set to a value slightly larger than 0 and the and the upper limit value) are extracted.
  • the data analysis device approximates the functional form in the rising edge of each filtered data by a linear function characterized by two coefficients (slope and intercept), and uses the extracted signal values to obtain a least two-dimensional function. Calculate the slope and intercept of each linear function by multiplication.
  • the signal values (Y1, Y2) in the rising section of the first and second filtered data are approximated as linear functions of time (X1i, X2i). Give an example.
  • coefficients (a1, a2) are slopes and coefficients (b1, b2) are intercepts.
  • Y1 a1*X1i+b1 (2-1)
  • Y2 a2*X2i+b2 (2-2)
  • the data analysis device calculates the delay time of the rising point with respect to a predetermined reference (first filtered data in this embodiment) by using the slope and intercept calculated from each filtered data. More specifically, when the first filtered data is used as a reference, the second delay time ⁇ t2 is obtained by the following formula (3) using the previously calculated slopes (a1, a2) and intercepts (b1, b2) Calculated by In the following formula (3), it is assumed that the slope (a2) of the linear function in the rising section of the data after the second filtering is equal to the slope (a1) of the linear function in the rising section of the data after the first filtering.
  • step ST16 the data analysis device synchronizes the first to fifth measurement data acquired in step ST11 based on the first to fifth delay times calculated in step ST15.
  • the first to fifth reference data are synchronized with the first to fifth measurement data, respectively. can be synchronized. That is, when the first reference data is used as a reference (when the first delay time is 0) as described above, by advancing the second to fifth measurement data by the second to fifth delay times, respectively, These first to fifth measurement data can be synchronized.
  • a signal that changes in a ramp shape in the rising section is used as the reference signal, and the slope and The intercept is calculated, and the delay time at the rising point of the post-filtering data is calculated based on the slope and the intercept.
  • time-series data of each measuring instrument can be synchronized with higher accuracy by using the delay time of the rise point calculated in this manner.
  • the present invention is not limited to this.
  • a vehicle speed detection signal or a vehicle speed command signal output from a driver's aid may be input to each measuring device 31 to 35 as a reference signal.

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Abstract

計測データ同期方法は、第１～第５計測器から出力される時系列をデータ解析装置によって同期する方法であって、定常区間と立ち上がり区間とを含む基準信号を同時に第１～第５計測器へ入力したときに、第１～第５計測器から出力される第１～第５基準データを取得するステップＳＴ１と、第１～第５基準データに対し所定の時間幅内の中央値を抽出するメディアンフィルタ処理を施すことにより、第１～第５フィルタ処理後データを生成するステップＳＴ３～ＳＴ５と、第１～第５フィルタ処理後データの各々から立ち上がりタイミング情報として第１～第５立ち上がり時刻を算出するステップＳＴ６と、第１～第５立ち上がり時刻に基づいて第１～第５計測器から出力される第１～第５計測データを同期するステップＳＴ７と、を備える。

Description

計測データ同期方法、試験方法、及びコンピュータプログラム
　本発明は、計測データ同期方法、試験方法、及びコンピュータプログラムに関する。より詳しくは、複数の計測器から出力される時系列データをコンピュータによって同期する計測データ同期方法、試験方法、及びコンピュータプログラムに関する。
　近年、二次電池式電気自動車、燃料電池自動車、ハイブリッド自動車、及びプラグインハイブリッド自動車等、電気エネルギを利用して走行する電動車両の開発が盛んである。電動車両におけるエネルギの流れは、走行中に目まぐるしく変化する。このため電動車両の性能を評価するための試験は、内燃機関で発生した動力のみによって走行する内燃機関車両の試験と比較して、より多くの計測器を必要としかつ手順も複雑である。例えばハイブリッド車両の試験では、車両の環境情報、速度、走行距離、電流、電圧、電力量、及び排ガス関連データ（排ガス濃度、排ガス流量等）等、様々なデータを取得するための複数の計測器が組み合わせて用いられる。
　電動車両の試験では、試験の内容に応じて各計測器を作動させるタイミングが異なる。また一般的に用いられる計測器には、他の計測器と同期して作動させる機能が無いものも多い。このため各計測器によって得られた複数の計測データをコンピュータによって解析するためには、複数の計測データを同期させるための前処理を予め行っておく必要がある。従来、このような計測データの同期はオペレータによる手作業で行っていたため、作業に時間がかかり、また試験結果にばらつきが生じるおそれもあった。
特開２０１５－１９０８６１号公報
　ところで１次元の時系列データである各計測データから、例えば図８に示すような信号の立ち上がり点を抽出することができれば、この立ち上がり点を基準として各計測データを同期させることができる場合がある。
　図８には、ステップ状の基準信号（細一点鎖線参照）を計測器に入力した場合における、計測器の出力（細実線参照）の一例を示す。また図８には、細実線で示す計測データに対し、特許文献２に示す処理を施して得られる計測データを太破線で示す。
　図８において細実線で示すように、一般的に計測器の計測データには、高調波のノイズやオフセットが含まれているため、立ち上がり点を精度良く抽出することができない。そこで特許文献１に示すように、計測データに対し微分処理、積分処理、及びローパスフィルタを用いた高調波除去処理を施すことにより、計測データから高調波のノイズやオフセットを除去することが考えられる。しかしながら図８において太破線で示すように、計測データに対しローパスフィルタを適用し、高周波成分を除去すると、立ち上がりが遅れてしまい、立ち上がり点を精度良く抽出することができず、ひいては計測データを精度良く同期させることができなくなってしまう。
　本発明は、複数の計測器から出力される時系列データを精度良く同期できる計測データ同期方法、試験方法、及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。
　（１）本発明に係る計測データ同期方法は、複数の計測器（例えば、後述の計測器３１～３５）から出力される時系列データをコンピュータ（例えば、後述のデータ解析装置５）によって同期する方法であって、定常区間と立ち上がり区間とを含む基準信号を同時に前記複数の計測器へ入力したときに、各計測器から出力される時系列データである基準データを取得するステップと、前記複数の基準データに対し所定の時間幅内の中央値を抽出するメディアンフィルタ処理を施すことにより、複数のフィルタ処理後データを生成するステップと、前記複数のフィルタ処理後データの各々から立ち上がりタイミング情報を取得するステップと、前記複数の立ち上がりタイミング情報に基づいて前記複数の計測器から出力される時系列データを同期するステップと、を備えることを特徴とする。
　（２）この場合、前記フィルタ処理後データを生成するステップでは、前記フィルタ処理後データのうち前記定常区間に含まれる信号値が評価時間にわたり所定範囲内に収まるように前記時間幅を調整することが好ましい。
　（３）この場合、前記基準データを取得するステップでは、前記立ち上がり区間においてランプ状に変化する信号を前記基準信号として用い、前記フィルタ処理後データを生成するステップでは、前記基準データに対し微分処理を施した後、前記メディアンフィルタ処理を施すことが好ましい。
　（４）この場合、前記立ち上がりタイミング情報を取得するステップでは、前記フィルタ処理後データにおいて信号値が所定の閾値を超える時刻を立ち上がり時刻として取得することが好ましい。
　（５）この場合、前記基準データを取得するステップでは、前記立ち上がり区間においてランプ状に変化する信号を前記基準信号として用い、前記立ち上がりタイミング情報を取得するステップでは、前記フィルタ処理後データのうち前記立ち上がり区間内に含まれる複数の信号値に基づいて生成される一次関数の傾き及び切片を算出し、前記傾き及び前記切片に基づいて前記フィルタ処理後データの立ち上がり箇所の遅れ時間を算出することが好ましい。
　（６）本発明に係る試験方法は、複数の計測器（例えば、後述の計測器３１～３５）から出力される時系列データをコンピュータ（例えば、後述のデータ解析装置５）で処理することによって供試体の性能を評価する方法であって、定常区間と立ち上がり区間とを含む基準信号を同時に前記複数の計測器の各々の基準信号用チャンネルへ入力したときに、各計測器から出力される時系列データである基準データと、前記供試体の状態と相関のある信号を前記複数の計測器の各々の計測用チャンネルへ入力したときに、各計測器から出力される時系列データである計測データと、を取得するステップと、前記複数の基準データに対し所定の時間幅内の中央値を抽出するメディアンフィルタ処理を施すことにより、複数のフィルタ処理後データを生成するステップと、前記複数のフィルタ処理後データの各々から立ち上がりタイミング情報取得するステップと、前記複数の立ち上がりタイミング情報に基づいて前記複数の計測データを同期するステップと、前記同期した複数の計測データに基づいて前記供試体の性能を評価するステップと、を備えることを特徴とする。
　（１）本発明では、定常区間と立ち上がり区間とを含む基準信号を同時に複数の計測器へ入力したときに各計測器から出力される時系列データである基準データを取得し、複数の基準データに対し所定の時間幅内の中央値を抽出するメディアンフィルタ処理を施すことによって複数のフィルタ処理後データを生成し、これらフィルタ処理後データの各々から立ち上がりタイミング情報を取得し、これら立ち上がりタイミング情報に基づいて、複数の計測器から出力される時系列データを同期する。特に本発明では、各基準データに対しメディアンフィルタ処理を施すことにより、基準データに含まれる信号の立ち上がりに遅れを生じさせることなく高周波ノイズを除去することができる。よって本発明によれば、メディアンフィルタ処理を経て生成されたフィルタ処理後データを用いることにより、精度良く立ち上がりタイミング情報を取得できるので、各計測器から出力される時系列データを精度良く同期させることができる。
　（２）本発明では、フィルタ処理後データのうち定常区間に含まれる信号値が評価時間にわたり所定範囲内に収まるように、メディアンフィルタ処理における時間幅を調整することにより、立ち上がりに遅れを生じさせることなく、インパルス性ノイズのような突発的なノイズを適切に除去することができるので、結果として計測器の時系列データを精度良く同期させることができる、
　（３）本発明では、立ち上がり区間においてランプ状に変化する信号を基準信号として用い、基準データに対し微分処理を施した後、メディアンフィルタ処理を施すことによってフィルタ処理後データを生成する。これにより、各計測器の計測データにおける立ち上がりに遅れを生じさせることなく、これら計測データに含まれるオフセット成分を除去することができるので、結果として計測器の時系列データを精度良く同期させることができる。
　（４）本発明では、フィルタ処理後データにおいて信号値が所定の閾値を超える時刻を立ち上がり時刻として取得することにより、簡易な演算によって立ち上がり時刻を取得することができる。
　（５）本発明では、立ち上がり区間においてランプ状に変化する信号を基準信号として用い、フィルタ処理後データのうち立ち上がり区間内に含まれる複数の信号値に基づいて生成される一次関数の傾き及び切片を算出し、これら傾き及び切片に基づいてフィルタ処理後データの立ち上がり箇所の遅れ時間を算出する。本発明によれば、このようにして算出された立ち上がり箇所の遅れ時間を用いることにより、各計測器の時系列データをさらに精度良く同期させることができる。
　（６）本発明では、定常区間と立ち上がり区間とを含む基準信号を同時に複数の計測器の各々の基準信号用チャンネルへ入力したときに各計測器から出力される時系列データである基準データと、供試体の状態と相関のある信号を複数の計測器の各々の計測用チャンネルへ入力したときに各計測器から出力される時系列データである計測データと、を取得する。また本発明では、複数の基準データに対しメディアンフィルタ処理を施すことによって複数のフィルタ処理後データを生成し、これらフィルタ処理後データの各々から立ち上がりタイミング情報を取得し、これら立ち上がりタイミング情報に基づいて、複数の計測器から出力される時系列データを同期し、これら同期した複数の計測データに基づいて供試体の供試体の性能を評価する。特に本発明では、各基準データに対しメディアンフィルタ処理を施すことにより、基準データに含まれる信号の立ち上がりに遅れを生じさせることなく高周波ノイズを除去することができる。よって本発明によれば、メディアンフィルタ処理を経て生成されたフィルタ処理後データを用いることにより、精度良く立ち上がりタイミング情報を取得できるので、各計測器から出力される計測データを精度良く同期させることができ、ひいては精度良く供試体の性能を評価することができる。
本発明の第１実施形態に係る試験システムの構成を示す図である。 基準信号の一例を示す図である。 基準信号の一例を示す図である。 計測データ同期方法及び試験方法の具体的な手順を示すフローチャートである。 メディアンフィルタ処理の効果を説明するための図である。 第１～第５フィルタ処理後データを同一の時間軸上にプロットしたものの一例である。 本発明の第２実施形態に係る計測データ同期方法及び試験方法の具体的な手順を示すフローチャートである。 第１及び第２フィルタ処理後データの立ち上がり箇所の遅れ時間を算出する手順を説明するための図である。 ステップ状の基準信号を計測器に入力した場合における計測器の出力の一例を示す図である。
＜第１実施形態＞
　以下、本発明の第１実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
　図１は、本実施形態に係る計測データ同期方法及び試験方法が適用された試験システムＳの構成を示す図である。
　試験システムＳは、二次電池式電気自動車、燃料電池自動車、ハイブリッド自動車、及びプラグインハイブリッド自動車等、電気エネルギを利用して走行する電動車両Ｖを供試体とし、この電動車両Ｖの性能を評価する装置である。
　試験システムＳは、電動車両Ｖが載置されるシャシダイナモメータシステム１と、電動車両Ｖの排気管から排出される排気が通流する希釈トンネル２と、電動車両Ｖ及び電動車両Ｖの近傍に取り付けられた複数のセンサの検出信号やシャシダイナモメータシステム１から送信される信号等に基づいて各種データを生成する計測器群３と、計測器群３によって生成されたデータを用いて各種演算を行うデータ解析装置５と、を備える。
　シャシダイナモメータシステム１は、その外周面において電動車両Ｖの駆動輪と接するように電動車両Ｖの下方に設けられた複数のローラ１１と、これらローラ１１に接続された複数のダイナモメータ１２と、ローラ１１上を走行する電動車両Ｖに適切な負荷が付与されるようにダイナモメータ１２を制御する制御装置１３と、を備える。
　電動車両Ｖの運転者は、図示しないドライバーズエイドに表示される運転パターン（例えば、車速パターン）に従って電動車両Ｖを運転する。
　計測器群３は、走行中の電動車両Ｖの状態と相関のある様々な物理量を計測する複数の計測器３１，３２，３３，３４，３５と、これら計測器３１～３５によって計測されるデータを同期させるための基準信号を生成する基準信号生成装置３８と、を備える。これら計測器３１～３５は、それぞれ、少なくとも計測用チャンネル及び基準信号用チャンネルを備える多チャンネルである。基準信号生成装置３８は、各計測器３１～３５の基準信号用チャンネルに接続されている。基準信号生成装置３８において生成した基準信号は、各計測器３１～３５の基準信号用チャンネルに入力される。
　第１計測器３１は、主に電動車両Ｖの環境情報（例えば、室温、湿度、風速、及び大気圧等）を計測するための装置である。第１計測器３１の計測用チャンネルには、上記環境情報を計測するために必要な各種センサが接続されている。第１計測器３１は、基準信号用チャンネルに入力される基準信号の時系列データである第１基準データと、計測用チャンネルへの入力信号に基づいて生成した環境情報の時系列データでありかつ第１基準データと同期する第１計測データと、を含む第１データファイル３１ｄを出力する。
　第２計測器３２は、主に電動車両Ｖ及び外部電源の電力情報（例えば、電流、電圧、及び電力量等）を計測するための装置である。第２計測器３２の計測用チャンネルには、上記電力情報を計測するために必要な各種センサが接続されている。第２計測器３２は、基準信号用チャンネルに入力される基準信号の時系列データである第２基準データと、計測用チャンネルへの入力信号に基づいて生成した電力情報の時系列データでありかつ第２基準データと同期する第２計測データと、を含む第２データファイル３２ｄを出力する。
　第３計測器３３は、主に電動車両Ｖの走行情報（例えば、速度や走行距離等）や排ガス情報を計測するための装置である。第３計測器３３の計測用チャンネルには、ダイナモメータシステム１の制御装置１３や排ガス情報を計測するために必要な各種センサが接続されている。第３計測器３３は、基準信号用チャンネルに入力される基準信号の時系列データである第３基準データと、計測用チャンネルへの入力信号に基づいて生成した走行情報や排ガス情報の時系列データでありかつ第３基準データと同期する第３計測データと、を含む第３データファイル３３ｄを出力する。
　第４計測器３４は、主に電動車両Ｖの車載コンピュータによって監視されるモニタ情報（例えば、バッテリのＳＯＣ等）を計測するための装置である。第４計測器３４の計測用チャンネルには、電動車両Ｖの車載コンピュータに接続されている。第４計測器３４は、基準信号用チャンネルに入力される基準信号の時系列データである第４基準データと、計測用チャンネルへの入力信号に基づいて生成したモニタ情報の時系列データでありかつ第４基準データと同期する第４計測データと、を含む第４データファイル３４ｄを出力する。
　第５計測器３５は、主に電動車両Ｖの排ガス情報を計測するための装置である。第５計測器３５の計測用チャンネルには、希釈トンネル２に設けられたセンサが接続されている。第５計測器３５は、基準信号用チャンネルに入力される基準信号の時系列データである第５基準データと、計測用チャンネルへの入力信号に基づいて生成した排ガス情報の時系列データでありかつ第５基準データと同期する第５計測データと、を含む第５データファイル３５ｄを出力する。
　基準信号生成装置３８は、オペレータによる操作に応じて、少なくとも定常区間と立ち上がり区間とを含む基準信号を生成し、各計測器３１～３５の基準信号用チャネルへ同時に入力する。本実施形態では、基準信号生成装置３８は、オペレータによる手動操作に応じて基準信号を生成する場合について説明するが、本発明はこれに限らない。基準信号生成装置３８は、ドライバーズエイドの開始信号と連動して基準信号を生成してもよい。
　図２Ａ及び図２Ｂは、基準信号の一例を示す図である。図２Ａは、立ち上がり区間においてステップ状に変化する例を示し、図２Ｂは、立ち上がり区間においてランプ状に変化する例を示す。
　図１に戻り、データ解析装置５は、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）等の演算処理手段、データファイル３１ｄ～３５ｄや各種プログラムを記憶するＨＤＤ（Hard　Disk　Drive）やＳＳＤ（Solid　State　Drive）等の補助記憶手段、演算処理手段がプログラムを実行する上で一時的に必要とされるデータを格納するためのＲＡＭ（Random　Access　Memory）といった主記憶手段、オペレータが各種操作を行うキーボードといった操作手段、及びオペレータに各種情報を表示するディスプレイといった表示手段等のハードウェアによって構成されるコンピュータである。
　図３は、計測データ同期方法及び試験方法の具体的な手順を示すフローチャートである。図３のフローチャートに示す各ステップは、データ解析装置にインストールされたコンピュータプログラムを実行することによって実現される。
　始めにステップＳＴ１では、データ解析装置は、第１～第５計測器から出力される第１～第５データファイルを取得し、ステップＳＴ２へ移る。上述のように各データファイルは、基準信号を同時に第１～第５計測器の各々の基準信号用チャンネルへ入力したときに、各計測器から出力される基準データと、電動車両の状態と相関のある信号を第１～第５計測器の各々の計測用チャンネルへ入力したときに、各計測器から出力される計測データと、を含む。なお以下では、図２Ｂに示すように立ち上がり区間においてランプ状に変化する信号を基準信号として用いた場合について説明する。
　次にステップＳＴ２では、データ解析装置は、ステップＳＴ１で取得した第１～第５基準データに対し微分処理を施し、ステップＳＴ３へ移る。これにより第１～第５基準データの定常区間におけるオフセットが除去される。
　次にステップＳＴ３では、データ解析装置は、ステップＳＴ２における微分処理を経た第１～第５基準データに対し、所定の時間幅（２Ｋ＋１）内の中央値を抽出するメディアンフィルタ処理を施すことによって、第１～第５フィルタ処理後データを生成し、ステップＳＴ４に移る。
　ここでメディアンフィルタ処理とは、１次元の時系列データであるフィルタ入力ｘ（ｎ）に対し（ｎは整数）、下記式（１）に示すように、時間幅２Ｋ＋１（Ｋは、整数）内の中央値（ｘ（ｎ－Ｋ），…，ｘ（ｎ＋Ｋ）のうちＫ＋１番目に大きい値）を抽出し、１次元の時系列データであるフィルタ出力ｙ（ｎ）を出力する処理である。
ｙ（ｎ）＝
　　ＭＥＤ［ｘ（ｎ－Ｋ），ｘ（ｎ－Ｋ＋１），…，ｘ（ｎ），…，ｘ（ｎ＋Ｋ）］　（１）
　次にステップＳＴ４では、データ解析装置は、ステップＳＴ３において所定の時間幅（２Ｋ＋１）の下で生成した第１～第５フィルタ処理後データのうち定常区間に含まれる信号値が所定の評価時間にわたり値０を中心とする正の上限値と負の下限値との間の範囲内（後述の図４参照）に収まるか否かを判定する。データ解析装置は、ステップＳＴ４における判定結果がＮＯである場合には、整数Ｋの値をカウントアップすることによってメディアンフィルタ処理における時間幅を広げた後（ステップＳＴ５）、ステップＳＴ３に戻る。またデータ解析装置は、ステップＳＴ４における判定結果がＹＥＳである場合には、ステップＳＴ６に移る。
　図４は、ステップＳＴ３～ＳＴ５におけるメディアンフィルタ処理の効果を説明するための図である。図４には、図８と同様に、ステップ状の基準信号（細一点鎖線参照）を計測器の基準信号用チャンネルに入力した場合に、この計測器から出力される基準データ（細実線参照）の一例を示す。また図４には、細実線で示す基準データに上記ステップＳＴ３～ＳＴ５に示す処理を施すことによって得られるフィルタ処理後データを太破線で示す。
　図４において細実線で示すように、第１～第５計測器から出力される第１～第５基準データには、高調波のノイズが含まれている。このため、ステップＳＴ３～ＳＴ５に示すように、定常区間に含まれる信号値が値０を中心とする正の上限値と負の下限値との間の所定範囲内に収まるようにメディアンフィルタ処理の時間幅（２Ｋ＋１）を調整することにより、定常区間における信号値の変動を小さくすることができる。また図４と図８とを比較して明らかなように、本発明では基準データに対しメディアンフィルタ処理を施すことによってフィルタ処理後データを生成することにより、高調波ノイズを除去しながら、元の基準データに対し遅れを生じさせることなくフィルタ処理後データを生成することができる。
　図３に戻り、ステップＳＴ６では、データ解析装置は、ステップＳＴ４において算出された第１～第５フィルタ処理後データの各々から立ち上がりタイミング情報を算出し、ステップＳＴ７に移る。ここで立ち上がりタイミング情報とは、各フィルタ処理後データにおいて信号値が立ち上がるタイミングに関する情報である。
　図５は、第１～第５フィルタ処理後データを同一の時間軸上にプロットしたものの一例である。なお理解を容易にするため、図５に示す例では、各フィルタ処理後データに含まれる高調波ノイズの図示を省略する。上述のように第１～第５計測器は同期して作動させていないため、各フィルタ処理後データにおける信号値の立ち上がりタイミングは不揃いである。
　ステップＳＴ６では、データ解析装置は、第１、第２、第３、第４、及び第５フィルタ処理後データにおいて信号値が図５において破線で示す閾値を超える時刻である第１立ち上がり時刻ｔ１、第２立ち上がり時刻ｔ２、第３立ち上がり時刻ｔ３、第４立ち上がり時刻ｔ４、及び第５立ち上がり時刻ｔ５を立ち上がりタイミング情報として算出する。従って図５に示す例では、第２基準データを時間（ｔ２－ｔ１）だけ進めることにより、第２基準データと第１基準データとを同期させることができ、第３基準データを時間（ｔ１－ｔ３）だけ遅らせることにより、第３基準データと第１基準データとを同期させることができ、第４基準データを時間（ｔ４－ｔ１）だけ進めることにより、第４基準データと第１基準データとを同期させることができ、第５基準データを時間（ｔ１－ｔ５）だけ遅らせることにより、第５基準データと第１基準データとを同期させることができる。
　図３に戻り、ステップＳＴ７では、データ解析装置は、ステップＳＴ６において算出した第１～第５立ち上がり時刻に基づいて、ステップＳＴ１において取得した第１～第５計測データを同期する。上述のように第１～第５基準データは、それぞれ第１～第５計測データと同期していることから、第１～第５立ち上がり時刻を用いることにより、これら第１～第５計測データを同期させることができる。
　次にステップＳＴ８では、データ解析装置は、ステップＳＴ７において同期した第１～第５計測データを用いて所定の演算を行うことにより、電動車両の性能を評価する。
　本実施形態に係る計測データ同期方法（図３のステップＳＴ１～ＳＴ７）及び試験方法（図３のステップＳＴ１～ＳＴ８）によれば、以下の効果を奏する。
　（１）本実施形態では、定常区間と立ち上がり区間とを含む基準信号を同時に第１～第５計測器へ入力したときに各計測器から出力される時系列データである第１～第５基準データを取得し、これら第１～第５基準データに対しメディアンフィルタ処理を施すことによって第１～第５フィルタ処理後データを生成し、これら第１～第５フィルタ処理後データの各々から第１～第５立ち上がり時刻を算出し、これら第１～第５立ち上がり時刻に基づいて、第１～第５計測器から出力される第１～第５計測データを同期する。特に本実施形態では、各基準データに対しメディアンフィルタ処理を施すことにより、各基準データに含まれる信号の立ち上がりに遅れを生じさせることなく高周波ノイズを除去することができる。よって本実施形態によれば、メディアンフィルタ処理を経て生成された第１～第５フィルタ処理後データを用いることにより、精度良く第１～第５立ち上がり時刻を取得できるので、第１～第５計測器から出力される第１～第５計測データを精度良く同期させることができる。
　（２）本実施形態では、第１～第５フィルタ処理後データのうち定常区間に含まれる信号値が評価時間にわたり所定範囲内に収まるように、メディアンフィルタ処理における時間幅を調整することにより、信号値の立ち上がりに遅れを生じさせることなく、インパルス性ノイズのような突発的なノイズを適切に除去することができるので、結果として第１～第５計測データを精度良く同期させることができる。
　（３）本実施形態では、立ち上がり区間においてランプ状に変化する信号を基準信号として用い、第１～第５基準データに対し微分処理を施した後、メディアンフィルタ処理を施すことによって第１～第５フィルタ処理後データを生成する。これにより、第１～第５計測器の第１～第５計測データにおける立ち上がりに遅れを生じさせることなく、これら第１～第５計測データに含まれるオフセット成分を除去することができるので、結果として第１～第５計測データを精度良く同期させることができる。
　（４）本実施形態では、第１～第５フィルタ処理後データにおいて信号値が所定の閾値を超える時刻を立ち上がり時刻として取得することにより、簡易な演算によって立ち上がり時刻を取得することができる。
　（５）本発明では、定常区間と立ち上がり区間とを含む基準信号を同時に複数の計測器の各々の基準信号用チャンネルへ入力したときに各計測器から出力される時系列データである基準データと、供試体の状態と相関のある信号を複数の計測器の各々の計測用チャンネルへ入力したときに各計測器から出力される時系列データである計測データと、を取得する。また本発明では、複数の基準データに対しメディアンフィルタ処理を施すことによって複数のフィルタ処理後データを生成し、これらフィルタ処理後データの各々から立ち上がりタイミング情報を取得し、これら立ち上がりタイミング情報に基づいて、複数の計測器から出力される時系列データを同期し、これら同期した複数の計測データに基づいて供試体の供試体の性能を評価する。特に本発明では、各基準データに対しメディアンフィルタ処理を施すことにより、基準データに含まれる信号の立ち上がりに遅れを生じさせることなく高周波ノイズを除去することができる。よって本発明によれば、メディアンフィルタ処理を経て生成されたフィルタ処理後データを用いることにより、精度良く立ち上がりタイミング情報を取得できるので、各計測器から出力される計測データを精度良く同期させることができ、ひいては精度良く供試体の性能を評価することができる。
＜第２実施形態＞
　次に、本発明の第２実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
　本実施形態は、第１実施形態とデータ解析装置における処理の手順が異なる。
　図６は、本実施形態に係る計測データ同期方法及び試験方法の具体的な手順を示すフローチャートである。なお図６におけるステップＳＴ１１，ＳＴ１７は、図３におけるステップＳＴ１，ＳＴ８と同じであるので、詳細な説明を省略する。なお以下では、図２Ｂに示すように立ち上がり区間においてランプ状に変化する信号を基準信号として用いた場合について説明する。
　ステップＳＴ１２では、データ解析装置は、ステップＳＴ１１で取得した第１～第５基準データに対し、式（１）を参照して説明したメディアンフィルタ処理を施すことによって、第１～第５フィルタ処理後データを生成し、ステップＳＴ１３に移る。
　次にステップＳＴ１３では、データ解析装置は、ステップＳＴ１２において所定の時間幅（２Ｋ＋１）の下で生成した第１～第５フィルタ処理後データのうち定常区間に含まれる信号値が所定の評価時間にわたり値０を中心とする正の上限値と負の下限値との間の範囲内（上述の図４参照）に収まるか否かを判定する。データ解析装置は、ステップＳＴ１３における判定結果がＮＯである場合には、整数Ｋの値をカウントアップすることによってメディアンフィルタ処理における時間幅を広げた後（ステップＳＴ１４）、ステップＳＴ１２に戻る。またデータ解析装置は、ステップＳＴ１３における判定結果がＹＥＳである場合には、ステップＳＴ１５に移る。すなわち本実施形態は、第１～第５基準データに対し、微分処理を施さずにメディアンフィルタ処理を施すことによって第１～第５フィルタ処理後データを生成する点において、第１実施形態と異なる。
　次にステップＳＴ１５では、データ解析装置は、ステップＳＴ１３において算出された第１～第５フィルタ処理後データの各々から立ち上がりタイミング情報を算出し、ステップＳＴ１６に移る。より具体的には、データ解析装置は、第１～第５フィルタ処理後データから、各々の所定の基準に対する立ち上がり箇所の遅れ時間を立ち上がりタイミング情報として算出する。なお以下では、第１～第５フィルタ処理後データにおける立ち上がり箇所の遅れ時間を、それぞれ第１～第５遅れ時間という。
　図７は、第１及び第２フィルタ処理後データの立ち上がり箇所の遅れ時間Δｔ１，Δｔ２を算出する手順を説明するための図である。なお以下では、第１フィルタ処理後データを基準とした場合、すなわち第１遅れ時間Δｔ１を０とした場合について説明する。
　まず、データ解析装置は、各フィルタ処理後データから、立ち上がり区間内の信号値（図７の例では、０よりもやや大きな値に定められた下限値とこの下限値よりも大きな値に定められた上限値との間に含まれる信号値）を抽出する。次にデータ解析装置は、各フィルタ処理後データの立ち上がり区間内の関数形を２つの係数（傾き及び切片）によって特徴付けられる一次関数によって近似するとともに、抽出した複数の信号値を用いて最小二乗法によって各一次関数の傾き及び切片を算出する。なお下記式（２－１）及び（２－２）には、第１及び第２フィルタ処理後データの立ち上がり区間の信号値（Ｙ１，Ｙ２）を時間（Ｘ１ｉ，Ｘ２ｉ）の一次関数として近似した例を示す。なお下記式（２－１）及び（２－２）において係数（ａ１，ａ２）は傾きであり、係数（ｂ１，ｂ２）は切片である。
　Ｙ１＝ａ１・Ｘ１ｉ＋ｂ１　　（２－１）
　Ｙ２＝ａ２・Ｘ２ｉ＋ｂ２　　（２－２）
　次にデータ解析装置は、各フィルタ処理後データから算出した傾き及び切片を用いることによって、所定の基準（本実施形態では、第１フィルタ処理後データ）に対する立ち上がり箇所の遅れ時間を算出する。より具体的には、第１フィルタ処理後データを基準とした場合、第２遅れ時間Δｔ２は、先に算出した傾き（ａ１，ａ２）及び切片（ｂ１，ｂ２）を用いて下記式（３）によって算出される。なお下記式（３）では、第２フィルタ処理後データの立ち上がり区間内における一次関数の傾き（ａ２）は、第１フィルタ処理後データの立ち上がり区間内における一次関数の傾き（ａ１）と等しいと仮定したが、本発明はこれに限らない。例えば各フィルタ処理後データの立ち上がり区間内における一次関数の傾きは、上述のように最小二乗法によって算出した各フィルタ処理後データの傾きの平均値としてもよい。
　Δｔ２＝（ｂ２－ｂ１）／ａ１　　（３）
　図６に戻り、ステップＳＴ１６では、データ解析装置は、ステップＳＴ１５において算出した第１～第５遅れ時間に基づいて、ステップＳＴ１１において取得した第１～第５計測データを同期する。上述のように第１～第５基準データは、それぞれ第１～第５計測データと同期していることから、第１～第５遅れ時間を用いることにより、これら第１～第５計測データを同期させることができる。すなわち、上述のように第１基準データを基準とした場合（第１遅れ時間を０とした場合）、第２～第５計測データを、それぞれ第２～第５遅れ時間だけ進ませることにより、これら第１～第５計測データを同期させることができる。
　本実施形態に係る計測データ同期方法（図６のステップＳＴ１１～ＳＴ１６）及び試験方法（図６のステップＳＴ１１～ＳＴ１７）によれば、以下の効果を奏する。
　（６）本実施形態では、立ち上がり区間においてランプ状に変化する信号を基準信号として用い、フィルタ処理後データのうち立ち上がり区間内に含まれる複数の信号値に基づいて生成される一次関数の傾き及び切片を算出し、これら傾き及び切片に基づいてフィルタ処理後データの立ち上がり箇所の遅れ時間を算出する。本実施形態によれば、このようにして算出された立ち上がり箇所の遅れ時間を用いることにより、各計測器の時系列データをさらに精度良く同期させることができる。
　以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明はこれに限らない。本発明の趣旨の範囲内で、細部の構成を適宜変更してもよい。
　例えば、上記実施形態では、基準信号生成装置３８によって生成した基準信号を各計測器３１～３５に入力した場合について説明したが、本発明はこれに限らない。例えば、車速検出信号やドライバーズエイドから出力される車速指令信号を基準信号として各計測器３１～３５に入力してもよい。
　Ｓ…試験システム
　Ｖ…電動車両（供試体）
　１…シャシダイナモメータシステム
　３…計測器群
　３１…第１計測器
　３１ｄ…第１データファイル
　３２…第２計測器
　３２ｄ…第２データファイル
　３３…第３計測器
　３３ｄ…第３データファイル
　３４…第４計測器
　３４ｄ…第４データファイル
　３５…第５計測器
　３５ｄ…第５データファイル
　３８…基準信号生成装置
　５…データ解析装置（コンピュータ）

Claims (7)

  1. 　複数の計測器から出力される時系列データをコンピュータによって同期する計測データ同期方法であって、
    　定常区間と立ち上がり区間とを含む基準信号を同時に前記複数の計測器へ入力したときに、各計測器から出力される時系列データである基準データを取得するステップと、
    　前記複数の基準データに対し所定の時間幅内の中央値を抽出するメディアンフィルタ処理を施すことにより、複数のフィルタ処理後データを生成するステップと、
    　前記複数のフィルタ処理後データの各々から立ち上がりタイミング情報を取得するステップと、
    　前記複数の立ち上がりタイミング情報に基づいて前記複数の計測器から出力される時系列データを同期するステップと、を備えることを特徴とする計測データ同期方法。
  2. 　前記フィルタ処理後データを生成するステップでは、前記フィルタ処理後データのうち前記定常区間に含まれる信号値が評価時間にわたり所定範囲内に収まるように前記時間幅を調整することを特徴とする請求項１に記載の計測データ同期方法。
  3. 　前記基準データを取得するステップでは、前記立ち上がり区間においてランプ状に変化する信号を前記基準信号として用い、
    　前記フィルタ処理後データを生成するステップでは、前記基準データに対し微分処理を施した後、前記メディアンフィルタ処理を施すことを特徴とする請求項１又は２に記載の計測データ同期方法。
  4. 　前記立ち上がりタイミング情報を取得するステップでは、前記フィルタ処理後データにおいて信号値が所定の閾値を超える時刻を立ち上がり時刻として取得することを特徴とする請求項１から３の何れかに記載の計測データ同期方法。
  5. 　前記基準データを取得するステップでは、前記立ち上がり区間においてランプ状に変化する信号を前記基準信号として用い、
    　前記立ち上がりタイミング情報を取得するステップでは、前記フィルタ処理後データのうち前記立ち上がり区間内に含まれる複数の信号値に基づいて生成される一次関数の傾き及び切片を算出し、前記傾き及び前記切片に基づいて前記フィルタ処理後データの立ち上がり箇所の遅れ時間を算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の計測データ同期方法。
  6. 　複数の計測器から出力される時系列データをコンピュータによって同期させるためのコンピュータプログラムであって、
    　定常区間と立ち上がり区間とを含む基準信号を同時に前記複数の計測器へ入力したときに、各計測器から出力される時系列データである基準データを取得するステップと、
    　定常区間と立ち上がり区間とを含む基準信号を同時に前記複数の計測器へ入力した場合に、各々から出力される時系列データを基準データとして取得するステップと、
    　前記複数の基準データに対し所定の時間幅内の中央値を抽出するメディアンフィルタ処理を施すことにより、複数のフィルタ処理後データを生成するステップと、
    　前記複数のフィルタ処理後データの各々から立ち上がりタイミング情報を取得するステップと、
    　前記複数の立ち上がりタイミング情報に基づいて前記複数の計測器から出力される時系列データを同期するステップと、を前記コンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
  7. 　複数の計測器から出力される時系列データをコンピュータで処理することによって供試体の性能を評価する試験方法であって、
    　定常区間と立ち上がり区間とを含む基準信号を同時に前記複数の計測器の各々の基準信号用チャンネルへ入力したときに、各計測器から出力される時系列データである基準データと、前記供試体の状態と相関のある信号を前記複数の計測器の各々の計測用チャンネルへ入力したときに、各計測器から出力される時系列データである計測データと、を取得するステップと、
    　前記複数の基準データに対し所定の時間幅内の中央値を抽出するメディアンフィルタ処理を施すことにより、複数のフィルタ処理後データを生成するステップと、
    　前記複数のフィルタ処理後データの各々から立ち上がりタイミング情報取得するステップと、
    　前記複数の立ち上がりタイミング情報に基づいて前記複数の計測データを同期するステップと、
    　前記同期した複数の計測データに基づいて前記供試体の性能を評価するステップと、を備えることを特徴とする試験方法。
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