(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】
(24)【登録日】2022-11-08
(45)【発行日】2022-11-16
(54)【発明の名称】電流検出装置、電流検出方法、電流制御装置および電流制御方法
(51)【国際特許分類】
G01R 19/00 20060101AFI20221109BHJP
【ＦＩ】
G01R19/00 M
G01R19/00 B
【請求項の数】
7
(21)【出願番号】P 2021026216
(22)【出願日】2021-02-22
(65)【公開番号】P2022127957
(43)【公開日】2022-09-01
【審査請求日】2021-04-05
(73)【特許権者】
【識別番号】000006622
【氏名又は名称】株式会社安川電機
(74)【代理人】
【識別番号】110002147
【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】北 浩志
【審査官】越川 康弘
(56)【参考文献】
【文献】国際公開第２０２０／１０６０４４（ＷＯ，Ａ１）
【文献】米国特許出願公開第２０１６／０３４１７７２（ＵＳ，Ａ１）
【文献】特開２００９－２８１７７３（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開平０８－１４５７１４（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０１Ｒ １９／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
検出対象の導線に流れる電流をシャント抵抗に基づいて検出する第１電流検出部と、前記電流をホール素子に基づいて検出する第２電流検出部と、
前記第１電流検出部および前記第２電流検出部による各検出値を平均とし、あらかじめ取得した標準偏差をそれぞれ有する正規分布である確率分布を記憶する記憶部と、
前記各検出値にそれぞれ対応する前記確率分布を合成する合成部と、
前記合成部による過去の合成分布で最新の前記合成分布をベイズ更新した更新分布を生成するとともに、前記更新分布の平均を推定電流として最尤推定する推定部と、
前記推定電流を出力する出力部と
を備えることを特徴とする電流検出装置。
【請求項2】
前記記憶部は、過去の前記合成分布を学習情報としてさらに記憶し、
前記学習情報に基づいて現在値予測に相当する予測分布を予測する予測部
をさらに備え、
前記推定部は、
前記予測部による前記予測分布と最新の前記合成分布とを合成することで前記電流を推定すること
を特徴とする請求項１に記載の電流検出装置。
【請求項3】
前記シャント抵抗の出力線に設けられる第１位相シフタと、前記ホール素子の出力線に設けられる第２位相シフタと
をさらに備えることを特徴とする請求項１または２に記載の電流検出装置。
【請求項4】
前記シャント抵抗の出力線および前記ホール素子の出力線は、それぞれノイズフィルタを構成要素として有しないこと
を特徴とする請求項１～３のいずれか一つに記載の電流検出装置。
【請求項5】
検出対象の導線に流れる電流をシャント抵抗に基づいて検出する第１電流検出工程と、前記電流をホール素子に基づいて検出する第２電流検出工程と、
前記第１電流検出工程および前記第２電流検出工程による各検出値を平均とし、あらかじめ取得した標準偏差をそれぞれ有する正規分布である確率分布を記憶する記憶工程と、
前記各検出値にそれぞれ対応する前記確率分布を合成する合成工程と、
前記合成工程による過去の合成分布で最新の前記合成分布をベイズ更新した更新分布を生成するとともに、前記更新分布の平均を推定電流として最尤推定する推定工程と、
前記推定電流を出力する出力工程と
を含むことを特徴とする電流検出方法。
【請求項6】
請求項１～４のいずれか一つに記載の電流検出装置と、前記電流検出装置から出力された前記電流に基づいて出力電流を制御する出力制御部と
を備えることを特徴とする電流制御装置。
【請求項7】
検出対象の導線に流れる電流をシャント抵抗に基づいて検出する第１電流検出工程と、前記電流をホール素子に基づいて検出する第２電流検出工程と、
前記第１電流検出工程および前記第２電流検出工程による各検出値を平均とし、あらかじめ取得した標準偏差をそれぞれ有する正規分布である確率分布を記憶する記憶工程と、
前記各検出値にそれぞれ対応する前記確率分布を合成する合成工程と、
前記合成工程による過去の合成分布で最新の前記合成分布をベイズ更新した更新分布を生成するとともに、前記更新分布の平均を推定電流として最尤推定する推定工程と、
前記推定電流を出力する出力工程と、
前記出力工程によって出力された前記電流に基づいて出力電流を制御する出力制御工程と
を含むことを特徴とする電流制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
開示の実施形態は、電流検出装置、電流検出方法、電流制御装置および電流制御方法に関する。
【背景技術】
【0002】
従来、シャント抵抗を用いて電流を検出する電流検出装置や、ホール素子を用いて電流を検出する電流検出装置が知られている。なお、かかる電流検出装置によって検出された電流をフィードバック値として用いることで出力電流を制御する電流制御装置も知られている。
【0003】
また、シャント抵抗およびホール素子の双方を備える電流検出装置も提案されている（たとえば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】特開２００９－２８１７７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかしながら、シャント抵抗およびホール素子の双方を備える従来の電流検出装置では、ホール素子による検出値のオフセット補正用としてシャント抵抗による検出値が用いられている。すなわち、従来の電流検出装置では、シャント抵抗による検出値およびホール素子による検出値の双方が十分に活用されているとはいえず、電流の検出精度に向上の余地がある。
【0006】
実施形態の一態様は、電流の検出精度を高めることができる電流検出装置、電流検出方法、電流制御装置および電流制御方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
実施形態の一態様に係る電流検出装置は、第１電流検出部と、第２電流検出部と、記憶部と、合成部と、推定部と、出力部とを備える。第１電流検出部は、検出対象の導線に流れる電流をシャント抵抗に基づいて検出する。第２電流検出部は、前記電流をホール素子に基づいて検出する。記憶部は、前記第１電流検出部および前記第２電流検出部による各検出値を平均とし、あらかじめ取得した標準偏差をそれぞれ有する正規分布である確率分布を記憶する。合成部は、前記各検出値にそれぞれ対応する前記確率分布を合成する。推定部は、前記合成部による過去の合成分布で最新の前記合成分布をベイズ更新した更新分布を生成するとともに、前記更新分布の平均を推定電流として最尤推定する。出力部は、前記推定電流を出力する。
【0008】
実施形態の一態様に係る電流検出方法は、第１電流検出工程と、第２電流検出工程と、記憶工程と、合成工程と、推定工程と、出力工程とを含む。第１電流検出工程は、検出対象の導線に流れる電流をシャント抵抗に基づいて検出する。第２電流検出工程は、前記電流をホール素子に基づいて検出する。記憶工程は、前記第１電流検出工程および前記第２電流検出工程による各検出値を平均とし、あらかじめ取得した標準偏差をそれぞれ有する正規分布である確率分布を記憶させる。合成工程は、前記各検出値にそれぞれ対応する前記確率分布を合成する。推定工程は、前記合成工程による過去の合成分布で最新の前記合成分布をベイズ更新した更新分布を生成するとともに、前記更新分布の平均を推定電流として最尤推定する。出力工程は、前記推定電流を出力する。
【0009】
実施形態の一態様に係る電流制御装置は、上記した電流検出装置と、出力制御部とを備える。出力制御部は、前記電流検出装置から出力された前記電流に基づいて出力電流を制御する。
【0010】
実施形態の一態様に係る電流制御方法は、第１電流検出工程と、第２電流検出工程と、記憶工程と、合成工程と、推定工程と、出力工程と、出力制御工程とを含む。第１電流検出工程は、検出対象の導線に流れる電流をシャント抵抗に基づいて検出する。第２電流検出工程は、前記電流をホール素子に基づいて検出する。記憶工程は、前記第１電流検出工程および前記第２電流検出工程による各検出値を平均とし、あらかじめ取得した標準偏差をそれぞれ有する正規分布である確率分布を記憶する。合成工程は、前記各検出値にそれぞれ対応する前記確率分布を合成する。推定工程は、前記合成工程による過去の合成分布で最新の前記合成分布をベイズ更新した更新分布を生成するとともに、前記更新分布の平均を推定電流として最尤推定する。出力工程は、前記推定電流を出力する。出力制御工程は、前記出力工程によって出力された前記電流に基づいて出力電流を制御する。
【発明の効果】
【0011】
実施形態の一態様によれば、電流の検出精度を高めることができる電流検出装置、電流検出方法、電流制御装置および電流制御方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【発明を実施するための形態】
【0013】
以下、添付図面を参照して、本願の開示する電流検出装置、電流検出方法、電流制御装置および電流制御方法の実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。
【0014】
まず、実施形態に係る電流検出装置１００について図１を用いて説明する。図１は、実施形態に係る電流検出装置１００の概要を示す模式図である。なお、電流検出装置１００の具体的な構成については、図２および図３を用いて後述する。
【0015】
図１に示すように、電流検出装置１００は、特性の異なる第１素子および第２素子によって検出対象の導線に流れる電流をそれぞれ検出する。第１素子は、たとえば、シャント抵抗であり、第２素子は、たとえば、ホール素子である。なお、図１の各ステップ（ステップＳ１、ステップＳ２およびステップＳ３）に破線枠で示した各グラフの横軸は電流（Ｉ）であり、縦軸は確率（Ｐ）である。
【0016】
ここで、シャント抵抗は、抵抗の両端における電圧差を測定し、オームの法則に則って電流を検出するが、周囲温度や自己発熱によるノイズを出力に乗じてしまうという欠点がある。また、ホール素子は、電流の周りに発生する起磁力を測定し、アンペールの法則に則って非接触で電流を検出するが、周囲の電磁ノイズを出力に乗じてしまうという欠点がある。
【0017】
このように、シャント抵抗およびホール素子には、それぞれ上記した欠点があるため、それぞれを単体で用いた場合には、電流の検出精度が十分に高いとはいえず、検出精度の観点からは向上の余地がある。
【0018】
そこで、実施形態に係る電流検出装置１００では、特性がそれぞれ異なる第１素子および第２素子によって導線に流れる電流をそれぞれ検出し、検出値をそれぞれ確率分布として取り扱うこととした。そして、それぞれの確率分布を合成した合成分布に基づいて電流を最尤推定することとした。
【0019】
ここで、第１素子および第２素子としては、シャント抵抗とホール素子との組み合わせのように、精度悪化の要因がそれぞれ異なる素子の組み合わせとすることが好ましい。このように異なる特性の素子を用いることで、お互いに欠点を補完しあうことが可能となり、検出精度の向上を図りやすい。
【0020】
また、上記した「確率分布」とは、各素子を経由して計測された電流値を平均（μ）とし、標準偏差（σ）のばらつきを有する正規分布とした統計的な分布に相当する。つまり、確率分布は、各素子による各検出値の不確かさをそれぞれ示しているといえる。なお、各素子を経由して計測された電流値の標準偏差（σ）については、各素子のカタログ値から取得したり、実験に基づいて取得したりすることができる。また、確率分布を「確率分布関数」と呼ぶこととしてもよい。
【0021】
さらに、実施形態に係る電流検出装置１００では、合成分布に基づいて電流を最尤推定することに加え、過去の合成分布で最新の合成分布をベイズ更新した更新分布に基づいて電流を最尤推定することとした。
【0022】
以下、上記した処理内容について具体的に説明する。まず、電流検出装置１００は、第１素子および第２素子による電流の各検出値をそれぞれ確率分布Ｄとみなす（ステップＳ１）。具体的には、「ステップＳ１」における破線枠に示すように、第１素子によって検出された電流値が「ｉ１」であったとする。この場合、電流検出装置１００は、第１素子による検出値を、ｉ１を平均（μ）とし、第１素子に対応する標準偏差（σ）とする「確率分布Ｄ１」として取り扱う。
【0023】
また、同様に、第２素子によって検出された電流値が「ｉ２」であったとする。この場合、電流検出装置１００は、第２素子による検出値を、ｉ２を平均（μ）とし、第２素子に対応する標準偏差（σ）とする「確率分布Ｄ２」として取り扱う。このように、各検出値を単なる値ではなく、各検出値の不確かさをあらわす確率的な分布として取り扱うことで、各素子の検出値を統計的に妥当な形で合成することが可能となる。
【0024】
次に、電流検出装置１００は、電流軸（Ｉ軸）について合成分布ＳＤを生成する（ステップＳ２）。具体的には、「ステップＳ２」における破線枠に示すように、ステップＳ１に示した確率分布Ｄ１と、確率分布Ｄ２とを合成する、すなわち、確率分布Ｄ１と、確率分布Ｄ２とを確率軸（Ｐ軸）について合成することで、合成分布ＳＤを生成する。ここで、合成分布ＳＤの平均（μ）を「ｉ３」とする。なお、電流検出装置１００は、「ｉ３」を出力値とすることとしてもよい。
【0025】
つづいて、電流検出装置１００は、時間軸（Ｔ軸）について合成分布ＳＤをベイズ更新する（ステップＳ３）。具体的には、「ステップＳ３」における破線枠に示すように、過去の合成分布ＳＤで最新の合成分布ＳＤをベイズ更新した更新分布ＭＤを順次、生成していく。そして、電流検出装置１００は、ベイズ更新の結果である更新分布ＭＤの平均（μ）である電流値を出力する。
【0026】
ここで、ベイズ更新（Bayesian Updating）とは、情報が随時アップデートされる場合に推定値もそれに合わせて更新していくことで推定の精度を高めていく既知の手法のことを指す。なお、ベイズ更新は、逐次ベイズ推定と呼ばれることもある。
【0027】
なお、ステップＳ３では、最新の時間をｔ０、前回の時間をｔ１、さらに前回の時間をｔ２として例示している。時系列に説明すると、ｔ２における合成分布ＭＤは合成分布ＭＤ（ｔ２）であり、ｔ１における合成分布ＭＤは合成分布ＭＤ（ｔ１）であり、ｔ０における合成分布ＭＤは合成分布ＭＤ（ｔ０）である。また、ｔ２における出力値はｉ（ｔ２）であり、ｔ１における出力値はｉ（ｔ１）であり、ｔ０における出力値はｉ（ｔ０）である。
【0028】
ステップＳ３に示したように、各合成分布ＭＤにおける標準偏差（σ）は、ベイズ更新を繰り返すことで小さくなっていく、すなわち、正規分布の電流軸（Ｉ軸）向きの広がりが小さくなっていくので、電流検出の精度を高めていくことができる。このように、時間軸向きの最尤化を行うことで、電流の検出精度をさらに高めることができる。
【0029】
次に、図１に示した電流検出装置１００の回路構成の例について図２を用いて説明する。図２は、回路の構成例を示す模式図である。図２に示すように、電流の検出対象である導線５上にはシャント抵抗３０が設けられ、導線５とは非接触となるようにホール素子４０が設けられる。なお、図２に示した場合では、シャント抵抗３０とホール素子４０とを近接して配置している。このように配置することで、電流検出装置１００の小型化を図ることができる。
【0030】
なお、シャント抵抗３０の近傍にホール素子４０を必ずしも配置する必要はない。すなわち、両素子は、検出対象となる導線５に沿って設けられていれば同じ電流値を取得することができるので、シャント抵抗３０とホール素子４０とが見かけ上大きく離れていても構わない。ここで、ホール素子４０は、ＩＣ型のホール素子であり、交流のみならず直流の電流も検出することができる。
【0031】
シャント抵抗３０の出力線である第１出力線３１には、上流側から順に、アイソレーションアンプ３１ａと、第１位相シフタ３１ｂと、ＡＤ変換器３１ｃとが設けられる。アイソレーションアンプ３１ａは、アナログの入力信号と出力信号との間を電気的に絶縁したアンプであり、シャント抵抗３０における両端の電圧差を増幅する。
【0032】
第１位相シフタ３１ｂは、第２出力線４１のアンプ４１ａの出力波形の位相と合わせるために、アイソレーションアンプ３１ａの出力波形の位相を任意の時間だけ遅らせる。ＡＤ変換器３１ｃは、アナログの入力信号をデジタルの出力信号へ変換する。
【0033】
ホール素子４０の出力線である第２出力線４１には、上流側から順に、アンプ４１ａと、第２位相シフタ４１ｂと、ＡＤ変換器４１ｃとが設けられる。アンプ４１ａは、ホール素子４０による出力値を増幅する。第２位相シフタ４１ｂは、第１出力線３１のアイソレーションアンプ３１ａの出力波形の位相と合わせるために、アンプ４１ａの出力の位相を任意の時間だけ遅らせる。ＡＤ変換器４１ｃは、アナログの入力信号をデジタルの出力信号へ変換する。
【0034】
このように、電流検出装置１００では、シャント抵抗３０に対応する第１出力線３１と、ホール素子４０に対応する第２出力線４１との双方にそれぞれ位相シフタを設けることとした。したがって、シャント抵抗３０の系、ホール素子４０の系のどちらが位相遅れしても位相合わせすることができるので、直流のみならず交流の電流検出にも問題なく適用することができる。なお、検出対象が直流の場合には、第１出力線３１および第２出力線４１のうち一方の位相シフタを省略することとしてもよい。
【0035】
また、図２に示したように、第１出力線３１および第２出力線４１は下流側で合流しており、合流先にはＣＰＵ（Central Processing Unit）１０およびメモリ２０が設けられる。そして、ＣＰＵ１０によって生成された出力値は外部へ出力される。なお、ＣＰＵ１０およびメモリ２０は、後述する図３の制御部１０および記憶部２０にそれぞれ対応する。
【0036】
また、図２に示したように、第１出力線３１および第２出力線４１は、それぞれノイズフィルタを含まない。これは、上記したように、電流検出装置１００が２系統の確率分布を合成することによって出力値を最尤推定するのでノイズの影響を抑制することができるからである。このように、ノイズフィルタを省略することで、電流検出装置１００のコスト削減および小型化を図ることができる。
【0037】
次に、電流検出装置１００の構成について図３を用いて説明する。図３は、電流検出装置１００の構成を示すブロック図である。なお、図３では、図２に示した第１出力線３１および第２出力線４１の記載を省略している。
【0038】
図３に示すように、電流検出装置１００は、制御部１０と、記憶部２０と、シャント抵抗３０と、ホール素子４０とを備える。なお、シャント抵抗３０およびホール素子４０については、図２を用いて既に説明したので、ここでの説明を省略する。
【0039】
制御部１０は、第１電流検出部１１と、第２電流検出部１２と、合成部１３と、推定部１４と、予測部１５と、出力部１６とを備える。記憶部２０は、確率分布情報２１と、学習情報２２とを記憶する。
【0040】
ここで、制御部１０は、たとえば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、入出力ポートなどを有するコンピュータや各種の回路を含む。
【0041】
コンピュータのＣＰＵは、たとえば、ＲＯＭ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、制御部１０の第１電流検出部１１、第２電流検出部１２、合成部１３、推定部１４、予測部１５および出力部１６として機能する。
【0042】
また、制御部１０の第１電流検出部１１、第２電流検出部１２、合成部１３、推定部１４、予測部１５および出力部１６の少なくともいずれか一つまたは全部をＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアで構成することもできる。
【0043】
記憶部２０は、たとえば、ＲＡＭやＨＤＤに対応する。ＲＡＭやＨＤＤは、確率分布情報２１および学習情報２２を記憶することができる。なお、制御部１０は、有線や無線のネットワークで接続された他のコンピュータや可搬型記録媒体を介して上記したプログラムや各種情報を取得することとしてもよい。
【0044】
第１電流検出部１１は、シャント抵抗３０の系の電流値を合成部１３へ出力する。また、第２電流検出部１２は、ホール素子４０の系の電流値を合成部１３へ出力する。なお、シャント抵抗３０およびホール素子４０は、電流の検出対象となる導線５上にあれば互いの位置関係は問わない。
【0045】
合成部１３は、記憶部２０の確率分布情報２１に基づき、シャント抵抗３０の系の電流値を確率分布へ変換するとともに、ホール素子４０の系の電流値を確率分布へ変換する。そして、合成部１３は、各確率分布を合成することで合成分布を生成し、生成した合成分布を推定部１４へ出力する。なお、合成部１３のさらに具体的な処理内容については、図４Ａおよび図４Ｂを用いて後述する。
【0046】
推定部１４は、合成部１３による合成分布に基づいて電流を最尤推定する。具体的には、推定部１４は、予測部１５による予測分布と、合成部１３から受け取った合成分布とを合成することで最尤分布を生成する。そして、推定部１４は、生成した最尤分布の平均（μ）を推定電流として出力部１６へ出力するとともに、生成した最尤分布を時間情報と関連付けたうえで学習情報２２として記憶部２０へ記憶させる。
【0047】
予測部１５は、学習情報２２に基づいて最新の合成分布を予測した予測分布を生成し、生成した予測分布を推定部１４へ出力する。なお、推定部１４および予測部１５のさらに具体的な処理内容については、図５を用いて後述する。また、出力部１６は、推定部１４から受け取った推定電流を外部へ出力する。
【0048】
確率分布情報２１は、シャント抵抗３０を経由して計測される電流値の分散（σ）や、ホール素子４０を経由して計測される電流値の分散（σ）を含んだ情報である。ここで、確率分布情報２１を、単に「確率分布２１」と呼ぶこととしてもよい。また、学習情報２２は、推定部１４によって過去に生成された最尤分布と時間とを関連付けた情報である。なお、学習情報２２は、直前に生成された最尤分布の情報のみとしてもよく、時系列に複数の最尤分布の情報を含むこととしてもよい。
【0049】
【0050】
図４Ａに示すように、合成部１３は、シャント抵抗３０の系によって検出された電流値がｉ１であった場合、ｉ１を平均（μ）とし、確率分布情報２１におけるシャント抵抗３０に対応する標準偏差（σ）とする正規分布である確率分布Ｄｓを生成する。
【0051】
また、合成部１３は、ホール素子４０の系によって検出された電流がｉ２であった場合、ｉ２を平均（μ）とし、確率分布情報２１におけるホール素子４０に対応する標準偏差（σ）とする正規分布である確率分布Ｄｈを生成する。
【0052】
つづいて、図４Ｂに示すように、合成部１３は、電流軸（Ｉ軸）についての合成分布ＳＤを生成する。具体的には、図４Ａに示した確率分布Ｄｓと、確率分布Ｄｈとを確率軸（Ｐ軸）について合成することで、合成分布ＳＤを生成する。そして、合成部１３は、生成した合成分布ＳＤを推定部１４へ出力する。なお、合成分布ＳＤの平均（μ）であるｉ３を、電流検出装置１００の出力値とすることとしてもよい。
【0053】
次に、図３に示した推定部１４および予測部１５の処理内容について図５を用いて説明する。図５は、推定部１４および予測部１５の処理内容を示す模式図である。なお、図５に示す合成分布ＳＤは、推定部１４が合成部１３から受け取った最新の合成分布ＳＤである。また、図５に示す予測分布ＰＤは、予測部１５から受け取った最新の予測分布ＰＤである。
【0054】
推定部１４は、合成部１３から受け取った合成分布ＳＤと、予測部１５から受け取った予測分布ＰＤとを確率軸（Ｐ軸）について合成することで、最尤分布ＭＤを生成する。そして、推定部１４は、生成した最尤分布ＭＤを学習情報２２として記憶部２０へ記憶させるとともに、最尤分布ＭＤの平均（μ）であるｉｍを出力部１６へ出力する。
【0055】
このように、推定部１４は、最新の現在値に相当する合成分布ＳＤと、過去の合成分布ＳＤから予測される現在値予測に相当する予測分布ＰＤとを合成するので、過去からの変動履歴を反映した尤もらしい電流値を得ることができる。
【0056】
次に、電流検出装置１００が実行する処理手順について図６を用いて説明する。図６は、電流検出装置１００が実行する処理手順を示すフローチャートである。なお、電流検出装置１００は、サンプリングのタイミングごとに図６に示した処理手順を繰り返す。
【0057】
図６に示すように、電流検出装置１００は、シャント抵抗３０を経由して電流を検出するとともに（ステップＳ１０１）、確率分布情報２１に基づいて検出値を確率分布へ変換する（ステップＳ１０２）。また、電流検出装置１００は、ホール素子４０を経由して電流を検出するとともに（ステップＳ１０３）、確率分布情報２１に基づいて検出値を確率分布へ変換する（ステップＳ１０４）。なお、ステップＳ１０１からステップＳ１０２と、ステップＳ１０３からステップＳ１０４とは並列的に実行されるものとする。
【0058】
つづいて、合成部１３は、ステップＳ１０２の確率分布と、ステップＳ１０４の確率分布とを合成することで、最新の合成分布を生成する（ステップＳ１０５）。そして、予測部１５は、学習情報２２に基づいて予測分布を生成する（ステップＳ１０６）。また、推定部１４は、ステップＳ１０５における最新の合成分布と、ステップＳ１０６における予測分布とを合成して最尤分布を生成する（ステップＳ１０７）。
【0059】
また、推定部１４は、ステップＳ１０７における最尤分布を学習情報２２へ保存するとともに（ステップＳ１０８）、出力部１６は、ステップＳ１０７における最尤分布に基づく電流値を出力し（ステップＳ１０９）、処理を終了する。
【0060】
ところで、これまでは、電流検出装置１００が、シャント抵抗と、ホール素子との組み合わせで電流を検出する場合について説明してきたが、検出素子を異なる組み合わせとすることとしてもよい。
【0061】
そこで、以下では、検出素子の組み合わせのバリエーションについて図７を用いて説明することとする。図７は、検出素子の組み合わせ例を示す図である。なお、図７の例１に示す組み合わせが、図２～図６で説明した電流検出装置１００に対応する組み合わせである。
【0062】
図７に示すように、「例１」は、シャント抵抗を第１検出素子として、ホール素子を第２検出素子として、それぞれ用いる場合である。例１の組み合わせの場合、上記したように、電流の検出対象は交流および直流である。また、応答性や精度などの性能も良好である。
【0063】
「例２」は、例１のホール素子の代わりに「カレントトランス（電流トランス）」を用いる例である。つまり、シャント抵抗を第１検出素子として、カレントトランスを第２検出素子として、それぞれ用いる場合である。例２の組み合わせの場合、例１の場合とは異なり検出対象は交流に限られる。なお、応答性や精度などの性能については例１と同様に良好である。
【0064】
「例３」は、例１のシャント抵抗の代わりに「カレントトランス」を用いる例である。つまり、カレントトランスを第１検出素子として、ホール素子を第２検出素子として、それぞれ用いる場合である。なお、例３の組み合わせの場合、例２の場合と同様に検出対象は交流に限られる。また、応答性や精度などの性能は、両素子ともに電磁ノイズの影響を受けるタイプであるため、例１や例２よりも劣る。
【0065】
ところで、上記した電流検出装置１００を備える電流制御装置２００を構成することとしてもよい。そこで、以下では、電流検出装置１００を備える電流制御装置２００について、図８および図９を用いて説明する。図８は、電流制御装置２００の構成を示すブロック図であり、図９は、電流制御装置２００が実行する処理手順を示すフローチャートである。
【0066】
図８に示すように、電流制御装置２００は、電流検出装置１００と、出力制御部２１０とを備える。なお、電流検出装置１００の構成については図３等を用いて説明したので、ここでの説明を省略する。出力制御部２１０は、電流検出装置１００から出力された電流に基づいて出力電流を制御する。
【0067】
たとえば、出力制御部２１０は、電流検出装置１００によって検出された電流値をフィードバック値として用いることで、出力電流を目標電流に近づける制御を行う。ここで、出力制御部２１０は、ＰＩ（比例積分）制御を行うものとする。なお、ＰＩ制御に変えてＰ（比例）制御やＰＩＤ（比例積分微分）制御を行うこととしてもよい。
【0068】
このように、電流制御装置２００は、電流の検出精度が高い電流検出装置１００による検出電流を用いて電流制御を行うので、電流制御の精度を高めることができる。なお、図８では、電流検出装置１００が１つである場合を例示したが、複数の電流検出装置１００を電流制御装置２００が備えることとしてもよい。
【0069】
図９に示すように、電流制御装置２００は、電流検出装置１００の処理手順（図６のステップＳ１０１～ステップＳ１０９参照）を実行する（ステップＳ２０１）。つづいて、出力制御部２１０は、電流検出装置１００の出力値をフィードバック値として出力制御を行い（ステップＳ２０２）、処理を終了する。
【0070】
上述してきたように、実施形態に係る電流検出装置１００は、第１電流検出部１１と、第２電流検出部１２と、記憶部２０と、合成部１３と、推定部１４と、出力部１６とを備える。第１電流検出部１１は、検出対象の導線５に流れる電流をシャント抵抗３０によって検出する。第２電流検出部１２は、ホール素子４０によって電流を検出する。記憶部２０は、第１電流検出部１１および第２電流検出部１２による各検出値の不確かさをそれぞれ示す確率分布を記憶する。合成部１３は、各検出値にそれぞれ対応する確率分布を合成する。推定部１４は、合成部１３による合成分布に基づいて電流を最尤推定する。出力部１６は、最尤推定された電流を出力する。
【0071】
このように、実施形態に係る電流検出装置１００によれば、シャント抵抗３０による検出値およびホール素子４０による検出値をそれぞれ確率分布として取り扱い、両分布を合成した合成分布から電流値を推定することとした。すなわち、確率分布に対して電流軸向きの最尤化（最も尤もらしい電流値の推定）を行うこととしたので、電流検出の精度を高めることができる。
【0072】
また、実施形態に係る電流制御装置２００は、電流検出装置１００と、出力制御部２１０とを備える。出力制御部２１０は、電流検出装置１００から出力された電流に基づいて出力電流を制御する。このように、実施形態に係る電流制御装置２００によれば、電流検出装置１００から出力された電流に基づいて出力電流を制御するので、電流制御の精度を高めることができる。
【0073】
なお、上述した実施形態では、シャント抵抗３０あるいはホール素子４０の個数がそれぞれ１つである場合を例示したが、シャント抵抗３０やホール素子４０を複数含む電流検出装置１００や電流制御装置２００を構成することとしてもよい。
【0074】
さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施例に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。
【符号の説明】
【0075】
５ 導線
１０ 制御部（ＣＰＵ）
１１ 第１電流検出部
１２ 第２電流検出部
１３ 合成部
１４ 推定部
１５ 予測部
１６ 出力部
２０ 記憶部（メモリ）
２１ 確率分布情報（確率分布）
２２ 学習情報
３０ シャント抵抗
３１ 第１出力線
３１ａ アイソレーションアンプ
３１ｂ 第１位相シフタ
３１ｃ ＡＤ変換器
４０ ホール素子
４１ 第２出力線
４１ａ アンプ
４１ｂ 第２位相シフタ
４１ｃ ＡＤ変換器
１００ 電流検出装置
２００ 電流制御装置
２１０ 出力制御部
Ｄ 確率分布
ＭＤ 最尤分布
ＰＤ 予測分布
ＳＤ 合成分布
１０ 制御部（ＣＰＵ）
１１ 第１電流検出部
１２ 第２電流検出部
１３ 合成部
１４ 推定部
１５ 予測部
１６ 出力部
２０ 記憶部（メモリ）
２１ 確率分布情報（確率分布）
２２ 学習情報
３０ シャント抵抗
３１ 第１出力線
３１ａ アイソレーションアンプ
３１ｂ 第１位相シフタ
３１ｃ ＡＤ変換器
４０ ホール素子
４１ 第２出力線
４１ａ アンプ
４１ｂ 第２位相シフタ
４１ｃ ＡＤ変換器
１００ 電流検出装置
２００ 電流制御装置
２１０ 出力制御部
Ｄ 確率分布
ＭＤ 最尤分布
ＰＤ 予測分布
ＳＤ 合成分布
【図1】
【図2】
【図3】
【図4A】
【図4B】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】