WO2023243191A1

WO2023243191A1 - 電磁ノイズ解析装置および電磁ノイズ解析方法

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Publication number: WO2023243191A1
Application number: PCT/JP2023/014092
Authority: WO
Inventors: 清人松島; 彩大前
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2022-06-16
Filing date: 2023-04-05
Publication date: 2023-12-21
Anticipated expiration: 2024-12-16
Also published as: US20250322137A1; JP7853844B2; JP2023183428A

Abstract

本発明の目的は、高周波帯における電磁ノイズに対しても伝播経路を短時間で解析し、かつ、その解析結果に一定の信頼性を担保し得る電磁ノイズ解析装置を提供することにある。そのために、本発明の電磁ノイズ解析装置は、筐体構造および電線経路の情報に基づき、筐体内部の電磁界特性を統計的に概算して伝播特性確率分布データを出力する伝播特性概算部と、ノイズ源が発するノイズの周波数特性と前記伝播特性確率分布データに基づき、前記ノイズ源から被害装置へのノイズ伝播量を統計的に概算して被害装置上ノイズ確率分布データを出力する伝播量計算部と、前記被害装置上ノイズ確率分布データに基づき、前記被害装置の誤動作リスクを判定する誤動作リスク判定部と、を備える。

Description

電磁ノイズ解析装置および電磁ノイズ解析方法

　本発明は、電磁ノイズ解析装置および電磁ノイズ解析方法に関する。

　複数の電気装置を組み合わせたシステムにおいては、ある電気装置から発生した電磁ノイズの影響を受けて他の電気装置が誤動作する可能性があるため、ＥＭＣ（Ｅｌｅｃｔｒｏ－Ｍａｇｎｅｔｉｃ　Ｃｏｍｐａｔｉｂｉｌｉｔｙ：電磁両立性）設計が行われている。また、ＥＭＣ設計の項目の１つとして、車体などの筐体内における配線についても、電磁ノイズに対する耐性を考慮した経路設計が必要となる。電磁ノイズの解析技術に関しては、例えば、特許文献１が知られている。

特開２０１３－１８６６８３号公報

　従来の配線経路設計では、例えば特許文献１のように、通常の電磁界解析、すなわち、車体などを構成する筐体の３次元モデルをメッシュ状に分割し、ノイズ源から伝播する電流値をメッシュ毎に計算してゆく解析が主に行われる。しかし、使用される信号の周波数が高い場合（波長が短い場合）、メッシュの量も増やす必要があるので、解析時間が長くなってしまう。特に、近年では使用周波数がＧＨｚ領域まで高周波化しているので、解析時間がさらに長くなる傾向にある。また、一般の電磁界解析では、筐体をモデル化した３次元形状と、実際の形状にズレがあると、解析結果の信頼性が低下する可能性もあった。

　本発明の目的は、高周波帯における電磁ノイズに対しても伝播経路を短時間で解析し、かつ、その解析結果に一定の信頼性を担保し得る電磁ノイズ解析装置を提供することにある。

　前述の課題を解決するため、本発明の電磁ノイズ解析装置は、筐体構造および電線経路の情報に基づき、筐体内部の電磁界特性を統計的に概算して伝播特性確率分布データを出力する伝播特性概算部と、ノイズ源が発するノイズの周波数特性と前記伝播特性確率分布データに基づき、前記ノイズ源から被害装置へのノイズ伝播量を統計的に概算して被害装置上ノイズ確率分布データを出力する伝播量計算部と、前記被害装置上ノイズ確率分布データに基づき、前記被害装置の誤動作リスクを判定する誤動作リスク判定部と、を備える。

　本発明によれば、高周波帯における電磁ノイズに対しても伝播経路を短時間で解析し、かつ、その解析結果に一定の信頼性を担保し得る電磁ノイズ解析装置を提供できる。

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

実施例１の計算機システムの全体構成を示す図。実施例１における電磁ノイズ解析の全体フローを示す図。図２の破線部分における具体的な計算フローを示す図。ノイズ源－被害装置間の伝播特性確率分布のデータ例を示す図。図４をｚ軸の方向から見たときのグラフ。実施例２における電磁ノイズ解析の全体イメージを示す図。実施例２に係る誤動作リスク判定部による処理を示すフローチャート。誤動作リスク判定部による判定結果の一例を示す図。実施例３における電磁ノイズ解析の全体イメージを示す図。実施例４における電磁ノイズ解析の全体イメージを示す図。

　以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。実施形態は、本発明を説明するための例示であって、説明の明確化のため、適宜、省略および簡略化がなされている。本発明は、他の種々の形態でも実施することが可能である。特に限定しない限り、各構成要素は単数でも複数でも構わない。

　実施形態において、プログラムを実行して行う処理について説明する場合がある。ここで、計算機は、プロセッサ（例えばＣＰＵ，ＧＰＵ）によりプログラムを実行し、記憶資源（例えばメモリ）やインターフェースデバイス（例えば通信ポート）等を用いながら、プログラムで定められた処理を行う。そのため、プログラムを実行して行う処理の主体を、プロセッサとしても良い。同様に、プログラムを実行して行う処理の主体が、プロセッサを有するコントローラ、装置、システム、計算機、ノードであっても良い。プログラムを実行して行う処理の主体は、演算部であれば良く、特定の処理を行う専用回路を含んでいても良い。ここで、専用回路とは、例えばＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit），ＣＰＬＤ（Complex Programmable Logic Device）等である。

　プログラムは、プログラムソースから計算機にインストールされても良い。プログラムソースは、例えば、プログラム配布サーバまたは計算機が読み取り可能な記憶メディアであっても良い。プログラムソースがプログラム配布サーバの場合、プログラム配布サーバはプロセッサと配布対象のプログラムを記憶する記憶資源を含み、プログラム配布サーバのプロセッサが配布対象のプログラムを他の計算機に配布しても良い。また、実施例において、２以上のプログラムが１つのプログラムとして実現されても良いし、１つのプログラムが２以上のプログラムとして実現されても良い。

　本発明の実施形態に係る電磁ノイズ解析方法および装置について、以下、図１から図１０を用いて説明する。本実施形態では、特に、電気自動車などの車両に這い回されるハーネス（配線）のＥＭＣリスクを評価し、配線経路の設計に反映させる場合を例に挙げて説明する。

　電気自動車では、タイヤをモータで駆動するために、電池から出力される直流電流を交流に変換するインバータが用いられる。インバータには、電池が接続されるとともに、配線（モータケーブル）を用いてモータにも接続されている。電気自動車が加速したり減速したりする場合、制御信号がＥＣＵ（Ｅｎｇｉｎｅ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｕｎｉｔ）から配線（制御ケーブル）を介してインバータに伝達され、その信号に従ってインバータがパルス変調によるトルク制御を行う。このインバータのパルス変調時にノイズが生じ、これが部分的に外部に漏れると、ノイズ信号として車内の配線に乗ってしまう可能性がある。そして、配線に乗ったノイズ信号が、車内の電気装置、例えば、ＥＣＵ、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ　Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）などのアンテナ、を制御する信号に重なると、これらの装置を誤動作されてしまう恐れもある。このため、ノイズに対する耐性を考慮した配線経路設計が必要となる。

　そこで、本実施形態では、統計的な評価を電磁界解析に組み込むことで、解析時間を短くしつつ、解析結果に一定の信頼性を担保し得る配線経路設計を実現する。具体的には、ＲＣＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ｃｏｕｐｌｉｎｇ　Ｍｏｄｅｌ）理論を適用することにより、筐体の形状などに起因した特性変動の影響を低減する。

　ＲＣＭ理論とは、複雑な形状の筐体内を伝搬する高周波の電磁波は、その波長が筐体に対して十分小さい（例えば、１０分の１以下）場合、多重反射し、一定時間が経過すると、ランダム状態と見做すことができ、電磁界を統計的な強度分布としてモデル化できる、という理論である。なお、車体についても、単純な形状ではないため、電磁ノイズの波長に対して十分大きいので、ＲＣＭ理論が適用できる。

実施例１に係る電磁ノイズ解析方法は、計算機システムによって実現される。図１は、実施例１の計算機システムの全体構成を示す図である。図１に示すように、計算機システムは、プロセッサ１と、記憶部２と、入力部３と、出力部４と、これらを接続する接続線５と、を備える。プロセッサ１は、前述のとおり例えばＣＰＵである。記憶部２は、メモリやＨＤＤ(Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ)などである。入力部３は、キーボード、マウス、タッチパネルなどである。出力部４は、例えばディスプレイである。接続線５は、回路基板上の配線、接続コード、ネットワークなどである。これらの構成は、同一の場所にある必要はなく、遠隔地に設置してネットワークなどを介して接続されても良い。

　プロセッサ１は、記憶部２などに記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、各機能を実行する。図１では、プロセッサ１が実行する各機能を、概念的に、筐体構造・電線経路抽出部１０１、伝播特性概算部１０２、ノイズ特性抽出部１０３、伝播量計算部１０４、誤動作リスク判定部１０５として示している。各部の詳細については、後述する。

　記憶部２は、解析・計測データベース２０１および設計データベース２０２を有する。
解析・計測データベース２０１は、被害装置データ（Ｄ１６）およびノイズ源データ（Ｄ１３）を格納する。被害装置としては、ＥＣＵや各種アンテナなどが想定され、ノイズ源としては、インバータや各種センサなどが想定される。被害装置データ（Ｄ１６）は、例えば、装置の試験を通じて得られる脆弱性に関するデータ、装置の重要度に関するデータが該当する。脆弱性に関するデータは、被害装置において所定の周波数でどれだけの強度のノイズがあると誤動作が発生するかに関するデータであり、受信感度周波数特性や、複数の閾値（後述の電圧閾値や確率閾値）が含まれる。装置の重要度に関するデータは、筐体内の装置ごとのリスクの影響度合いを示すデータであり、車両の場合、例えば、車両の動作を制御する装置の重要度が、カーオーディオ関連の装置の重要度よりも高く設定される。ノイズ源データ（Ｄ１３）は、ノイズ源が発するノイズに関するデータであり、解析や実測によって予め取得される。なお、取得されるデータに含まれるノイズは、放射ノイズであっても、伝導ノイズであっても良い。

　次に、本実施例における電磁ノイズ解析のフローについて、図２から図５を用いて説明する。図２は、実施例１における電磁ノイズ解析の全体フローを示す図であり、図３は、図２の破線部分における具体的な計算フローを示す図である。

　まず、伝播特性概算部１０２で行うＲＣＭ理論を適用した処理に対する前処理として、筐体構造・電線経路抽出部１０１が、設計データベース２０２から、筐体構造データおよび電線経路データ（Ｄ１０）を取得し、筐体特性と、各ポートの間の伝播特性（電線経路の結合特性）と、を計算する。筐体特性は、筐体構造・電線経路抽出部１０１が、設計データベース２０２から取得した筐体構造データに基づいて計算することで得られる特性であり、筐体（車体）の体積やＱ値などが含まれる。一方、各ポート間の伝播特性は、筐体構造・電線経路抽出部１０１が、設計データベース２０２から取得した電線経路データに基づき、あるポートと他のポートとの関係（例えばあるポートであるノイズ源が他のポートである被害装置に与える影響）を個別に計算していくことで得られる特性である。この計算では、各ポートの放射特性に影響のある近傍領域のみをモデル化すれば良いので、計算コストが削減できる。

　次に、伝播特性概算部１０２は、ＲＣＭ理論を適用した処理を実行する。すなわち、伝播特性概算部１０２は、図３に示すように、筐体構造・電線経路抽出部１０１が計算した筐体特性に基づいて、複数の分布パターンをランダム行列計算により生成し、筐体（車体）内の電磁界の状態を、最頻値を中心とした確率分布の特性モデルとして表現する。さらに、伝播特性概算部１０２は、この筐体特性に基づく特性モデル（遠方特性モデル）と、筐体構造・電線経路抽出部１０１が計算した、各ポートの放射特性およびポート間伝播特性に基づく特性モデル（近傍特性モデル）と、を用いて、伝播特性確率分布を概算する。
この伝播特性確率分布は、精緻な３Ｄ解析を行わなくても、概算値として得ることができるので、解析時間の短縮につながる。

　図４は、ノイズ源－被害装置間の伝播特性確率分布のデータ例を示す図であり、ｘ軸が周波数、ｙ軸が伝播特性、ｚ軸が確率分布、をそれぞれ表している。図５は、図４をｚ軸の方向から見たときのグラフであり、ｘ軸が周波数、ｙ軸が伝播特性を示している。

　図４および図５によれば、周波数ごとに、伝播特性、すなわち、ノイズ源から被害装置へのノイズの伝わり易さが異なり、その確率分布も異なることが分かる。また、図４において、一定の確率以上で生じる特性の範囲は無視できないので、その特性範囲に対応する形で伝播特性の上限と下限を定めると、図５に示すような、上限ラインおよび下限ラインが描ける。さらに、図４において、確率分布のピークを周波数ごとに結べば、図５に最頻値のラインを描くこともできる。

　一方、ノイズ特性抽出部１０３は、解析・計測データベース２０１からノイズ源データ（Ｄ１３）を取得し、ノイズ源が発するノイズの周波数特性を抽出する。

　伝播量計算部１０４は、伝播特性概算部１０２が出力する伝播特性確率分布データ（Ｄ１２）と、ノイズ特性抽出部１０３が出力するノイズ周波数特性データ（Ｄ１４）と、に基づき、ノイズ源から被害装置へのノイズ伝播量を統計的に概算する。

　誤動作リスク判定部１０５は、伝播量計算部１０４が出力する被害装置上ノイズ確率分布データ（Ｄ１５）と、解析・計測データベース２０１が出力する被害装置データ（Ｄ１６）と、に基づいて、被害装置が誤動作するリスクを判定する。例えば、誤動作リスク判定部１０５は、被害装置データ（Ｄ１６）に含まれる受信感度周波数特性（どの周波数帯でどの程度のノイズが被害装置に加わると誤動作が発生するかの関係を示す情報）と、被害装置上ノイズ確率分布データ（Ｄ１５）と、を用いた乗算などの演算の結果に基づいて、被害装置における誤動作の発生確率を算出する。さらに、誤動作リスク判定部１０５は、誤動作の発生確率と、被害装置データ（Ｄ１６）に含まれる所定の閾値とを比較し、閾値以上の場合にリスク大、閾値未満の場合リスク小、と判定しても良い。

　誤動作リスク判定部１０５による判定結果は、誤動作リスクデータ（Ｄ１７）として、設計データベース２０２に出力される。誤動作リスクデータ（Ｄ１７）は、設計データベース２０２に記憶されるとともに、必要に応じて故障率としてＳＩＬ（Ｓａｆｅｔｙ　Ｉｎｔｅｇｒｉｔｙ　Ｌｅｖｅｌ）設計にフィードバックされ、設計データの更新に活用される。また、誤動作リスクデータ（Ｄ１７）は、出力部４を介して「〇〇操作時、××の確率でエラー発生」などと表示される。このように、リスクが被害装置の誤動作発生確率として定量的に示されると、ＥＭＣ設計する上で有用となる。

実施例２に係る電磁ノイズ解析方法について、図６から図８を用いて説明する。図６は、実施例２における電磁ノイズ解析の全体イメージを示す図である。本実施例は、以下の２つの点で実施例１と相違する。

　１つ目の相違点は、本実施例のノイズ特性抽出部１０３が、ノイズ源の動作状態ごとに、複数のノイズ周波数特性を抽出する点である。例えば、ノイズ源が電気自動車のインバータの場合、ノイズ特性抽出部１０３は、加速動作中のインバータのスイッチングにより生じるノイズの周波数特性と、回生（減速）動作中のインバータのスイッチングにより生じるノイズの周波数特性と、を区別して抽出する。図６のグラフ２Ａでは、制御１として加速モード、制御２として回生モード、におけるノイズ周波数特性がそれぞれ示されている。このように、主要な制御モードごとに異なるノイズ周波数特性データを用いることで、伝播量計算部１０４で得られる被害装置上ノイズ確率分布の精度が向上し、結果として、誤動作リスク判定部１０５による判定精度も向上する。さらに、同じ加速動作中であっても、低速域と高速域とではインバータのスイッチング間隔が異なるので、速度域ごとでも異なるノイズ周波数特性データを用いるのが望ましい。

　２つ目の相違点は、本実施例の誤動作リスク判定部１０５が、誤動作の発生確率自体は計算せず、過大なノイズ（誘起電圧）が発生するか、その発生確率がどの程度かを、電圧閾値や確率閾値と比較することで、リスクの大小を判定する点である。

　図７は、実施例２に係る誤動作リスク判定部による処理を示すフローチャートである。
図７に示すように、本実施例の誤動作リスク判定部１０５は、まず、伝播量計算部１０４から被害装置上ノイズ確率分布データ（Ｄ１５）として、被害装置上の誘起電圧の確率分布（図６のグラフ２Ｃ）を取得する（ステップＳ２０１）。次に、誤動作リスク判定部１０５は、被害装置上の誘起電圧の確率分布が所定の電圧閾値を超えるか否かを判定する（ステップＳ２０２）。

　ステップＳ２０２において、誘起電圧の確率分布が電圧閾値を超える場合、誤動作リスク判定部１０５は、そのような誘起電圧のノイズを発生させる確率が所定の確率閾値より大きいか否かを判定する（ステップＳ２０３）。ノイズの発生確率が確率閾値より大きい場合、誤動作リスク判定部１０５は、高リスクであると判定するとともに、設計データベース２０２に出力し（ステップＳ２０４）、判定処理を終了する。

　一方、ステップＳ２０２において、誘起電圧の確率分布が電圧閾値以下の場合、または、ステップＳ２０３において、ノイズの発生確率が確率閾値以下の場合、誤動作リスク判定部１０５は、設計データベース２０２に出力することなく、判定処理を終了する。このように、本実施例の誤動作リスク判定部１０５は、強いノイズが発生する（電圧閾値を超える）可能性があっても、その発生確率が十分に低い（確率閾値を超えない）場合には、被害装置が誤動作するリスクとしては小さいと判定する。すなわち、本実施例では、ノイズの強度だけでなく、その発生確率も勘案してリスクを判定しているので、精度の高い判定ができ、過剰なＥＭＣ設計を回避できる。

　なお、ノイズ電圧の大きさに関する電圧閾値と、ノイズの発生確率に関する確率閾値と、は、被害装置の特性に応じて決まる閾値であり、解析・計測データベース２０１から出力される被害装置データ（Ｄ１６）に含まれる。また、確率閾値は、ＳＩＬで定められた故障率の基準値に対応させるのが望ましい。

　図８は、誤動作リスク判定部による判定結果の一例を示す図である。誤動作リスク判定部１０５は、判定結果である誤動作リスクを図８のように定量化（見える化）し、設計データベース２０２に出力する。

実施例３に係る電磁ノイズ解析方法について、図９を用いて説明する。図９は、実施例３における電磁ノイズ解析の全体イメージを示す図である。

　本実施例では、ノイズ特性抽出部１０３が、ノイズの周波数特性だけでなく、各ノイズの発生確率も抽出し、伝播量計算部１０４が、ノイズの周波数特性だけでなく、各ノイズの発生確率も用いて、ノイズ伝播量を概算する点で、実施例２と相違する。本実施例のように、ノイズ源におけるノイズの発生確率も考慮すると、伝播量計算部１０４で得られる被害装置上ノイズ確率分布の精度が向上し、結果として、誤動作リスク判定部１０５による判定精度も向上する。

　なお、図９のグラフ３Ａは、周波数（ｘ軸）およびノイズ強度（ｙ軸）のみの２次元のグラフとなっているが、実際には、確率分布（ｚ軸）も幅を持ったデータとして含まれる。また、ノイズの発生確率に代えて、制御モード（加速モードや回生モードなど）が実行される頻度が用いられても良い。

実施例４に係る電磁ノイズ解析方法について、図１０を用いて説明する。図１０は、実施例４における電磁ノイズ解析の全体イメージを示す図である。

　本実施例は、電磁ノイズを解析する途中で、コネクタ形状や構造の左右非対称などに起因して生じる伝導ノイズを、ディファレンシャルモードまたはコモンモードに適宜変換するものである。

　前提として、伝播特性概算部１０２がＲＣＭ理論を適用した処理を行う場合、対象のノイズはコモンモードノイズに限定されるため、伝播特性概算部１０２が出力する伝播特性確率分布データ（Ｄ１２）も、図１０のグラフ４Ｂに示すように、コモンモードノイズとなっている。したがって、ノイズ源データ（Ｄ１３）に含まれるノイズ周波数特性が、図１０のグラフ４Ａに示すようにディファレンシャルモードの場合、ノイズ特性抽出部１０３は、ノイズ周波数特性をコモンモードに変換して伝播量計算部１０４に出力する。これにより、伝播量計算部１０４は、コモンモードノイズの伝播特性確率分布データ（Ｄ１２）と、コモンモードに変換されたノイズ周波数特性データ（Ｄ１４）と、に基づき、伝播量の計算が可能となる。

　しかし、誤動作リスク判定部１０５が被害装置における誤動作のリスクを判定するためには、ノイズの伝播量をディファレンシャルモードに変換して評価する必要がある。そこで、本実施例の伝播量計算部１０４は、計算した伝播量をコモンモードからディファレンシャルモードに変換し、変換後のデータを被害装置上ノイズ確率分布データ（Ｄ１５）として誤動作リスク判定部１０５に出力するようにした。

　前述の各実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、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も可能であり、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。さらに、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることも可能である。

　例えば、前述の各実施例では、筐体構造・電線経路抽出部１０１が筐体特性データおよび各ポート間の放射特性データ（Ｄ１１）を抽出し、ノイズ特性抽出部１０３がノイズ周波数特性データ（Ｄ１４）を抽出したが、Ｄ１１およびＤ１４を予め設計データベース２０２および解析・計測データベース２０１に格納しておけば、筐体構造・電線経路抽出部１０１およびノイズ特性抽出部１０３は省略が可能である。また、前述の各実施例では、ノイズ源データ（Ｄ１３）および被害装置データ（Ｄ１６）が共通の解析・計測データベース２０１に格納されているが、各データがそれぞれ別のデータベースに格納されても良い。

　１…プロセッサ、２…記憶部、３…入力部、４…出力部、５…接続線、１０１…筐体構造・電線経路抽出部、１０２…伝播特性概算部、１０３…ノイズ特性抽出部、１０４…伝播量計算部、１０５…誤動作リスク判定部、２０１…解析・計測データベース、２０２…設計データベース

Claims

筐体構造および電線経路の情報に基づき、筐体内部の電磁界特性を統計的に概算して伝播特性確率分布データを出力する伝播特性概算部と、
ノイズ源が発するノイズの周波数特性と前記伝播特性確率分布データに基づき、前記ノイズ源から被害装置へのノイズ伝播量を統計的に概算して被害装置上ノイズ確率分布データを出力する伝播量計算部と、
前記被害装置上ノイズ確率分布データに基づき、前記被害装置の誤動作リスクを判定する誤動作リスク判定部と、
を備えた電磁ノイズ解析装置。
請求項１において、
前記伝播量計算部は、前記ノイズ源の動作状態ごとの複数の周波数特性を用いて、前記ノイズ伝播量を概算する電磁ノイズ解析装置。
請求項１において、
前記伝播量計算部は、ノイズの周波数特性だけでなく、ノイズの発生確率も用いて、前記ノイズ伝播量を概算する電磁ノイズ解析装置。
請求項１において、
前記誤動作リスク判定部は、前記被害装置の脆弱性に関するデータも用いて、前記被害装置の誤動作リスクを判定する電磁ノイズ解析装置。
請求項４において、
前記誤動作リスク判定部は、前記被害装置の脆弱性に関するデータと前記被害装置上ノイズ確率分布データとを用いた演算の結果に基づいて、前記被害装置の誤動作発生確率を出力する電磁ノイズ解析装置。
請求項４において、
前記被害装置の脆弱性に関するデータには、ノイズ電圧の大きさに関する電圧閾値と、ノイズの発生確率に関する確率閾値と、が含まれ、
前記誤動作リスク判定部は、前記被害装置上ノイズ確率分布データを、前記電圧閾値および前記確率閾値と比較することで、リスクの大小を出力する電磁ノイズ解析装置。
請求項１において、
ノイズの周波数特性をディファレンシャルモードからコモンモードに変換して前記伝播量計算部に出力するノイズ特性抽出部を、さらに備える電磁ノイズ解析装置。
請求項７において、
前記伝播量計算部は、前記ノイズ伝播量をコモンモードからディファレンシャルモードに変換し、前記被害装置上ノイズ確率分布データとして前記誤動作リスク判定部に出力する電磁ノイズ解析装置。
伝播特性概算部が、筐体構造および電線経路の情報に基づき、筐体内部の電磁界特性を統計的に概算して伝播特性確率分布データを出力するステップと、
伝播量計算部が、ノイズ源が発生するノイズの周波数特性と前記伝播特性確率分布データに基づき、前記ノイズ源から被害装置へのノイズ伝播量を統計的に概算して被害装置上ノイズ確率分布データを出力するステップと、
誤動作リスク判定部が、前記被害装置上ノイズ確率分布データに基づき、前記被害装置の誤動作リスクを判定するステップと、
を備えた電磁ノイズ解析方法。
請求項９において、
前記伝播量計算部は、前記ノイズ源の動作状態ごとの複数の周波数特性を用いて、前記ノイズ伝播量を概算する電磁ノイズ解析方法。
請求項９において、
前記伝播量計算部は、ノイズの周波数特性だけでなく、ノイズの発生確率も用いて、前記ノイズ伝播量を概算する電磁ノイズ解析方法。
請求項９において、
前記誤動作リスク判定部は、前記被害装置の脆弱性に関するデータも用いて、前記被害装置の誤動作リスクを判定する電磁ノイズ解析方法。
請求項９において、
ノイズ特性抽出部が、ノイズの周波数特性をディファレンシャルモードからコモンモードに変換するステップを、さらに備える電磁ノイズ解析方法。
請求項１３において、
前記伝播量計算部は、前記被害装置上ノイズ確率分布データをコモンモードからディファレンシャルモードに変換して出力する電磁ノイズ解析方法。