特許 6805573 電源ノイズ判定装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6805573

(24)【登録日】2020年12月8日

(45)【発行日】2020年12月23日

(54)【発明の名称】電源ノイズ判定装置

(51)【国際特許分類】

   G01R 31/00 20060101AFI20201214BHJP

【ＦＩ】

   G01R31/00

【請求項の数】3

【全頁数】9

(21)【出願番号】特願2016-126809(P2016-126809)

(22)【出願日】2016年6月27日

(65)【公開番号】特開2018-4268(P2018-4268A)

(43)【公開日】2018年1月11日

【審査請求日】2019年5月13日

(73)【特許権者】

【識別番号】000000011

【氏名又は名称】アイシン精機株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001818

【氏名又は名称】特許業務法人Ｒ＆Ｃ

(72)【発明者】

【氏名】永田 拓也

【審査官】 小川 浩史

(56)【参考文献】

【文献】 特開平４−２５２５０５（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１１−３３４４１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 実開平４−３１８３４（ＪＰ，Ｕ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０１Ｒ ３１／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

電源装置の電圧値を所定時間に亘って抽出する電圧値抽出部と、
前記電圧値に関する電圧データからヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、
前記電圧データの平均値および標準偏差から確率密度関数を生成する確率密度関数生成部と、
前記ヒストグラムと前記確率密度関数とが一致する場合に前記電源装置が良品である判定する判定部と、を備え、
前記判定部は、前記ヒストグラムにおいて前記電圧値ごとの発生回数を並べた頻度ベクトルと、前記頻度ベクトルにおける夫々の前記電圧値に対応する確率密度を並べた確率密度ベクトルとの成す角が所定の閾値以下であれば、前記ヒストグラムと前記確率密度関数とが一致していると判定する電源ノイズ判定装置。

【請求項2】

電源装置の電圧値を所定時間に亘って抽出する電圧値抽出部と、
前記電圧値に関する電圧データからヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、
前記電圧データの平均値および標準偏差から確率密度関数を生成する確率密度関数生成部と、
前記ヒストグラムと前記確率密度関数とが一致する場合に前記電源装置が良品である判定する判定部と、を備え、
前記電圧データは、前記電圧値の平均に対する差分値であり、
前記判定部は、前記ヒストグラムにおいて前記差分値ごとの発生回数を並べた頻度ベクトルと、前記頻度ベクトルにおける夫々の前記差分値に対応する確率密度を並べた確率密度ベクトルとの成す角が所定の閾値以下であれば、前記ヒストグラムと前記確率密度関数とが一致していると判定する電源ノイズ判定装置。

【請求項3】

前記電圧値抽出部は、複数の周波数帯域ごとに前記電圧値を抽出し、
前記判定部は、前記複数の周波数帯域ごとに前記閾値を設定して判定する請求項１又は２に記載の電源ノイズ判定装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、電源装置のノイズを判定する電源ノイズ判定装置に関する。

【背景技術】

【0002】

センサなどの電子部品を作動させる電源装置には、商用電源を整流して直流電圧に変換するインバータや、一定の出力電圧を生成するレギュレータなどが用いられている。これらの電源装置にノイズが混入している場合、電子部品に測定誤差が発生してしまうので、電源装置のノイズを判定することが重要である。

【0003】

特許文献１は、変換された直流電圧が含有するリップル波形を商用周波数帯成分とインバータのスイッチング周波数成分とに分離し、電源装置の故障箇所を特定する技術である。また、特許文献２は、電源ノイズに起因して変動する出力電圧に応じた検出電流を所定の時間間隔で蓄積し、蓄積電荷が閾値を超えた回数に基づいてノイズの大きさを判定する技術である。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開平４−２５２５０５号公報

【特許文献2】特開２０１１−０３３４４１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

ところで、ノイズ対策を行っても電源ノイズを完全に無くすことはできないため、電子部品が誤作動しないようにノイズマージンを設定するのが一般的である。このノイズマージンは、正規分布に従うノイズの大きさや頻度に基づいて計算することが可能である。

【0006】

しかしながら、従来のようにリップル波形やノイズの大きさを取得する技術では、正規分布に従わないランダムノイズが混入しているか否かを判定できない。その結果、意図しない電源装置の異常に起因して、電子部品に測定誤差が発生してしまう。しかも、特許文献１の技術では、インバータの故障個所しか特定することができず、汎用性に欠ける。

【0007】

そこで、電源に含まれる様々なノイズを正確に判定できる汎用性の高い電源ノイズ判定装置が望まれている。

【課題を解決するための手段】

【0008】

電源ノイズ判定装置の特徴構成は、電源装置の電圧値を所定時間に亘って抽出する電圧値抽出部と、前記電圧値に関する電圧データからヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、前記電圧データの平均値および標準偏差から確率密度関数を生成する確率密度関数生成部と、前記ヒストグラムと前記確率密度関数とが一致する場合に前記電源装置が良品であると判定する判定部と、を備え、前記判定部は、前記ヒストグラムにおいて前記電圧値ごとの発生回数を並べた頻度ベクトルと、前記頻度ベクトルにおける夫々の前記電圧値に対応する確率密度を並べた確率密度ベクトルとの成す角が所定の閾値以下であれば、前記ヒストグラムと前記確率密度関数とが一致していると判定する点にある。

【0009】

本構成によると、ノイズが含まれる実電圧値に関する電圧データからヒストグラムを生成し、該ヒストグラムと電圧データの正規分布である確率密度関数とを比較することで、正規分布に従わないノイズの有無を判定することができる。その結果、ノイズの大きさや頻度が基準値を満たしている電源装置であっても、正規分布に従わないノイズによってノイズマージンを正確に設定できない電源装置として不良品判定することができる。しかも、ヒストグラムと確率密度関数とを用いて判定しているので、判定方法が簡便であると共に、様々な電源装置に適用することが可能であり汎用性が高い。

【0010】

また、電圧データの平均値および標準偏差も算出しているので、正規分布に従うノイズの大きさや頻度も判定指標として用いることが可能となり、判定精度を高めることができる。ＸＹ座標系のヒストグラムにおいて、電圧値をＸ座標値として並べた場合、発生回数がＹ座標値となる。つまり、本構成の頻度ベクトルは、Ｘ座標値ごとにＹ座標値を取得して順番に並べたベクトルである。また、このＸ座標値ごとに対応する確率密度を取得して順番に並べたものが確率密度ベクトルとなり、頻度ベクトルと確率密度ベクトルとの成す角が所定の閾値以下であれば、ヒストグラムと確率密度関数とが一致していると判定することができる。その結果、ノイズマージンを正確に設定できる電源装置として良品判定される。この成す角は、２つのベクトルの内積を、２つのベクトルの大きさの積で除算するだけで演算できるので、判定部の演算量を少なくすることができ、判定方法が簡便である。このように、電源装置に含まれる様々なノイズを正確に判定できる汎用性の高い電源ノイズ判定装置を提供できた。

【0011】

電源ノイズ判定装置の特徴構成は、電源装置の電圧値を所定時間に亘って抽出する電圧値抽出部と、前記電圧値に関する電圧データからヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、前記電圧データの平均値および標準偏差から確率密度関数を生成する確率密度関数生成部と、前記ヒストグラムと前記確率密度関数とが一致する場合に前記電源装置が良品である判定する判定部と、を備え、前記電圧データは、前記電圧値の平均に対する差分値であり、前記判定部は、前記ヒストグラムにおいて前記差分値ごとの発生回数を並べた頻度ベクトルと、前記頻度ベクトルにおける夫々の前記差分値に対応する確率密度を並べた確率密度ベクトルとの成す角が所定の閾値以下であれば、前記ヒストグラムと前記確率密度関数とが一致していると判定する点にある。

【0012】

本構成のように差分値を用いれば、該差分値はノイズ成分となり、ＸＹ座標系の確率密度関数のピーク値がＸ座標の原点に配置される。このため、実電圧の平均値から確率密度関数を生成する場合に比べて、ヒストグラムとの比較が容易なものとなる。しかも、ノイズ成分を算出することで、ノイズの大きさや頻度も容易に把握することができる。

【0013】

【0014】

ＸＹ座標系のヒストグラムにおいて、差分値をＸ座標値として並べた場合、発生回数がＹ座標値となる。つまり、本構成の頻度ベクトルは、Ｘ座標値ごとにＹ座標値を取得して順番に並べたベクトルである。また、このＸ座標値ごとに対応する確率密度を取得して順番に並べたものが確率密度ベクトルとなり、頻度ベクトルと確率密度ベクトルとの成す角が所定の閾値以下であれば、ヒストグラムと確率密度関数とが一致していると判定することができる。その結果、ノイズマージンを正確に設定できる電源装置として良品判定される。この成す角は、２つのベクトルの内積を、２つのベクトルの大きさの積で除算するだけで演算できるので、判定部の演算量を少なくすることができ、判定方法が簡便である。

【0015】

他の特徴構成は、前記電圧値抽出部は、複数の周波数帯域ごとに前記電圧値を抽出し、前記判定部は、前記複数の周波数帯域ごとに前記閾値を設定して判定する点にある。

【0016】

電子部品の感度は、種類に応じて異なる周波数帯域を有する。本構成のように複数の周波数帯域ごとに閾値を設定すれば、例えば、感度の高い周波数帯域にはシビアな閾値を設定することが可能となり、より精度の高いノイズ判定ができる。

【図面の簡単な説明】

【0017】

【図1】電源ノイズ判定装置のブロック図である。

【図2】判定方法を説明する図である。

【図3】判定方法を示すフローチャートである。

【図4】電圧データの波形を示す図である。

【図5】図４に対応するヒストグラムと確率密度関数とを示した図である。

【図6】電圧データの波形を示す図である。

【図7】図６に対応するヒストグラムと確率密度関数とを示した図である。

【発明を実施するための形態】

【0018】

以下に、本発明に係る電源ノイズ判定装置の実施形態について、図面に基づいて説明する。ただし、以下の実施形態に限定されることなく、その要旨を逸脱しない範囲内で種々の変形が可能である。

【0019】

センサなどの電子部品を作動させる電源装置Ｘのノイズに起因して、該電子部品に測定誤差が発生することがある。これを防止するため、電子部品にノイズマージンを設定するのが一般的であり、ノイズマージンの設定にあたっては正規分布に従うノイズの大きさや頻度に基づいて計算することが可能である。そこで、本実施形態における電源ノイズ判定装置Ｙは、電源装置Ｘのノイズが正規分布に従うノイズか否かの判定を行うように構成している。

【0020】

図１に示すように、この電源ノイズ判定装置Ｙは、電圧値抽出部１と、差分値生成部３と、ヒストグラム生成部４と、確率密度関数生成部５と、判定部６とを備えている。これら各機能部は各種処理を実行するＣＰＵやメモリを中核としたソフトウェア、又はハードウェアとソフトウェアとの協働により構成されている。なお、各機能部は、夫々独立した物理構成を有する必要はなく、夫々の機能が実現されれば良い。つまり、各機能部を併合しても良いし、各機能部を細分化しても良い。また、各機能部は、本発明の要旨を逸脱しない限りにおいて、適宜省略することができる。

【0021】

電圧値抽出部１は、例えばデジタルオシロスコープによって構成されており、電源装置Ｘの電圧値Ｖを所定時間（例えば５００ｍｓ）に亘って抽出する。この際、所定値（例えば１ＭＨｚ）よりも大きい周波数成分は除去されて抽出される。また、電圧値抽出部１は、複数の周波数帯域Ｆごとに電圧値Ｖを抽出することが好ましい。本実施形態では、ローパスフィルタによって第一周波数帯域Ｆ１（例えば１０ｋＨｚ以下）の第一電圧値Ｖ１が抽出され、ハイパスフィルタ（又はバンドパスフィルタ）によって第二周波数帯域Ｆ２（例えば１０ｋＨｚ〜１ＭＨｚ）の第二電圧値Ｖ２が抽出される。なお、電圧値抽出部１は
、バンドパスフィルタを用いて、所定の範囲にある周波数帯域（例えば１０ｋＨｚ〜３００ｋＨｚ）を抽出しても良い。

【0022】

差分値生成部３は、デジタルオシロスコープの機能に組み込まれており、電圧値抽出部１で抽出された電圧値Ｖの平均に対する差分値Ｓ（電圧データの一例）を生成する。この差分値Ｓは、電源装置Ｘのノイズ成分に相当する。この差分値生成部３は、第一周波数帯域Ｆ１の第一差分値Ｓ１と、第二周波数帯域Ｆ２の第二差分値Ｓ２とを生成する。

【0023】

ヒストグラム生成部４は、デジタルオシロスコープの機能に組み込まれており、差分値生成部３で生成された差分値Ｓからヒストグラムを生成する。このヒストグラムは、例えば図４において、１０ｋＨｚ以下（第一周波数帯域Ｆ１）の第一差分値Ｓ１のリップル波形左側に表示されるものである。このヒストグラムを９０度反時計回りに回転したものが図５に示されており、Ｘ座標（横軸）は、ノイズ成分である第一差分値Ｓ１の値であり、Ｙ座標（縦軸）は、第一差分値Ｓ１ごとの発生回数（頻度）となっている。なお、差分値生成部３やヒストグラム生成部４の機能をデジタルオシロスコープに組み込まずに、別のコンピュータで実行しても良い。

【0024】

確率密度関数生成部５は、差分値Ｓの平均値および標準偏差から確率密度関数を生成する。この確率密度関数は、例えば図５に示すような第一差分値Ｓ１の正規分布を示すものである。電源ノイズがこの確率密度関数に従っていれば、電子部品のノイズマージンの設定が正確なものとなる。

【0025】

判定部６は、ヒストグラム生成部４で生成されたヒストグラムと確率密度関数生成部５で生成された確率密度関数とが一致しているか否かを判定する。この判定部６は、ヒストグラムにおいて差分値Ｓごとの発生回数を並べた頻度ベクトルａと、頻度ベクトルａにおける夫々の差分値Ｓに対応する確率密度を並べた確率密度ベクトルｂとの成す角θが、所定の閾値ＴＨ以下であるか否かを判定する。

【0026】

頻度ベクトルａは、例えば図５に示すヒストグラムにおいて複数の差分値ＳであるＸ座標値（ｘ＝ｘ_１〜ｘ_ｎ）ごとに発生回数であるＹ座標値を順番に並べたものである。同様に、確率密度ベクトルｂは、確率密度関数において複数の差分値ＳであるＸ座標値（ｘ＝ｘ_１〜ｘ_ｎ）ごとに確率密度であるＹ座標値を順番に並べたものである。このとき、頻度ベクトルａと確率密度ベクトルｂとのＹ座標値は、Ｘ座標値を対応させている。つまり、同じ差分値Ｓに対応するヒストグラムの発生回数と確率密度とは、配列要素が同じ場所に位置する。なお、ｘ_１〜ｘ_ｎは、ノイズ成分が分布している範囲を示しており、例えば、ｘ_１＝−２０ｍＶ、ｘ_ｎ＝２０ｍＶにそれぞれ対応している。

【0027】

このように生成されたｎ個の要素を持つ頻度ベクトルａ＝（ａ１，ａ２，・・・，ａｎ）およびｎ個の要素を持つ確率密度ベクトルｂ＝（ｂ１，ｂ２，・・・，ｂｎ）を用いて、ヒストグラムと確率密度関数との一致度を判定する。図２に示すように、頻度ベクトルａの大きさと確率密度ベクトルｂの大きさとの積に、頻度ベクトルａと確率密度ベクトルｂとの成す角θの余弦関数（ＣＯＳ）を乗算した値が、頻度ベクトルａと確率密度ベクトルｂとの内積に等しくなる。その結果、頻度ベクトルａと確率密度ベクトルｂとの内積を
頻度ベクトルａおよび確率密度ベクトルｂの大きさの積で除算すれば、頻度ベクトルａと確率密度ベクトルｂとの成す角θを求めることができる。この成す角θは、ヒストグラムと確率密度関数との一致度を表しており、値が小さいほど両者が一致している。つまり、頻度ベクトルａと確率密度ベクトルｂとの成す角θが所定の閾値ＴＨ以下であれば、ヒストグラムと確率密度関数とが一致していると判定し、ノイズマージンを正確に設定できる電源装置Ｘとして良品判定される。

【0028】

また、判定部６は、電圧値抽出部１で電圧値が抽出された複数の周波数帯域Ｆ１，Ｆ２ごとに閾値ＴＨ１，ＴＨ２を設定して判定する。具体的には、差分値生成部３で演算された、第一周波数帯域Ｆ１の第一差分値Ｓ１に基づいて演算された成す角θ１と、第二周波数帯域Ｆ２の第二差分値Ｓ２に基づいて演算された成す角θ２とに、夫々異なる閾値ＴＨ１（例えば７°）、ＴＨ２（例えば２°）が設定される。例えば、第二周波数帯域Ｆ２に感度を有するセンサの場合、第一周波数帯域Ｆ１に第一閾値ＴＨ１を設定し、第二周波数帯域Ｆ２に第一閾値ＴＨ１より小さい第二閾値ＴＨ２が設定される。このように複数の周
波数帯域Ｆ１，Ｆ２ごとに閾値ＴＨ１，ＴＨ２を設定すれば、より精度の高いノイズ判定をすることができる。

【0029】

続いて、図３を用いて、電源ノイズ判定装置Ｙの判定フローを説明する。まず、電圧値抽出部１は、電源装置Ｘの電圧値Ｖを抽出する（＃３１）。このとき、第一周波数帯域Ｆ１および第二周波数帯域Ｆ２ごとに５００ｍｓのサンプル期間で４回抽出する。そして、第一周波数帯域Ｆ１の第一電圧値Ｖ１の平均値を算出し、第一電圧値Ｖ１と該平均値との差を第一差分値Ｓ１として生成する（＃３２、図４，図６の中央のリップル波形参照）。同様に、第二周波数帯域Ｆ２の第二電圧値Ｖ２の平均値を算出し、第二電圧値Ｖ２と該平均値との差を第二差分値Ｓ２として生成する（＃３２、図４，図６の下側のリップル波形
参照）。

【0030】

次いで、第一差分値Ｓ１および第二差分値Ｓ２について、夫々平均値および標準偏差を算出し（＃３３）、確率密度関数を生成する（＃３４）。同時に、第一差分値Ｓ１および第二差分値Ｓ２ごとにヒストグラムを生成する（＃３４）。図５，図７には、第一周波数帯域Ｆ１のヒストグラムと確率密度関数とを比較した図が示される。図５は、図４の中央のリップル波形に基づくものであり、図７は図６の中央のリップル波形に基づくものである。図５のヒストグラムは正規分布と一致しておらず、図７のヒストグラムは正規分布とほぼ一致していることが目視できる。

【0031】

図３に戻って、ヒストグラムにおいて差分値Ｓごとの発生回数を並べた頻度ベクトルａと、頻度ベクトルａにおける夫々の差分値Ｓに対応する確率密度を並べた確率密度ベクトルｂとの成す角θを算出する（＃３５）。本実施形態では、第一周波数帯域Ｆ１の頻度ベクトルａと確率密度ベクトルｂとの成す角θ１と、第二周波数帯域Ｆ２の頻度ベクトルａと確率密度ベクトルｂとの成す角θ２とを算出する。

【0032】

次いで、第一周波数帯域Ｆ１の成す角θ１が第一閾値ＴＨ１（例えば７°）以下か否かが判定される（＃３６）。第一周波数帯域Ｆ１の成す角θ１が第一閾値ＴＨ１より大きい場合（＃３６Ｎｏ判定）、ヒストグラムと確率分布関数が一致しないと判定し、電源装置Ｘは不良品と判断される（＃３９）。一方、第一周波数帯域Ｆ１の成す角θ１が第一閾値ＴＨ１（例えば７°）以下である場合（＃３６Ｙｅｓ判定）、第二周波数帯域Ｆ２の成す角θ２が第二閾値ＴＨ２（例えば２°）以下か否かが判定される（＃３７）。

【0033】

第二周波数帯域Ｆ２の成す角θ２が第二閾値ＴＨ２より大きい場合（＃３７Ｎｏ判定）、ヒストグラムと確率分布関数が一致しないと判定し、電源装置Ｘは不良品と判断される（＃３９）。一方、第二周波数帯域Ｆ２の成す角θ２が第二閾値ＴＨ２以下である場合（＃３７Ｙｅｓ判定）、ヒストグラムと確率分布関数が一致すると判定し、電源装置Ｘは良品と判断される（＃３８）。

【0034】

一例として、図５に示される電源装置Ｘは、第一周波数帯域Ｆ１の成す角θ１は約１８°であり、正規分布に従わない電源ノイズが含まれているので不良品と判断される。図７に示される電源装置Ｘは、第一周波数帯域Ｆ１の成す角θ１は約２°であり、正規分布に従う電源ノイズが含まれているので、ノイズマージンを適正に設定できる良品と判断される。このように、ヒストグラムと確率密度関数とを用いて判定しているので、判定方法が簡便であると共に、様々な電源装置Ｘに適用することが可能であり汎用性が高い。しかも成す角θは、２つのベクトルの内積を、２つのベクトルの大きさの積で除算するだけで演算できるので、判定部６の演算量を少なくすることができ、判定方法が簡便である。

【0035】

［その他の実施形態］
（１）上述した実施形態では、電圧値Ｖに関する電圧データとして、実際の電圧値Ｖと平均値との差分値Ｓを用いたが、実際の電圧値Ｖそのものを用いても良い。
（２）上述した実施形態では、頻度ベクトルａと確率密度ベクトルｂとの成す角θに基づいてヒストグラムと確率密度関数との一致度を判定したが、頻度ベクトルａと確率密度ベクトルｂとの差分の和や２乗和に基づいて判定しても良い。また、頻度ベクトルａと確率密度ベクトルｂとの差分に差分値Ｓに応じた重み付けをして２乗和を算出しても良い。
（３）上述した実施形態では、２つの周波数帯域Ｆ１，Ｆ２ごとに閾値ＴＨ１，ＴＨ２を設定して判定したが、１つの周波数帯域又は３つ以上の周波数帯域ごとに閾値を設定して
判定しても良い。
（４）上述した実施形態では差分値Ｓの平均値および標準偏差も算出しているので、正規分布に従うノイズの大きさや頻度も判定指標として用いてもよい。これにより、判定精度をさらに高めることができる。

【産業上の利用可能性】

【0036】

本発明は、様々な電源装置のノイズを判定する電源ノイズ判定装置に利用可能である。

【符号の説明】

【0037】

１ 電圧値抽出部
４ ヒストグラム抽出部
５ 確率密度関数生成部
６ 判定部
Ｆ 周波数帯域
Ｓ 差分値（電圧データ）
ＴＨ 閾値
Ｖ 電圧値
ａ 頻度ベクトル
ｂ 確率密度ベクトル
θ 成す角
Ｘ 電源装置
Ｙ 電源ノイズ判定装置

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】