特許 7541307 診断装置、診断システム、ベースボード、診断方法及びプログラム

(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】2024-08-20

(45)【発行日】2024-08-28

(54)【発明の名称】診断装置、診断システム、ベースボード、診断方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G01R 27/02 20060101AFI20240821BHJP

   G01R 31/00 20060101ALI20240821BHJP

【ＦＩ】

G01R27/02 A

G01R31/00

【請求項の数】 11

(21)【出願番号】P 2020011986

(22)【出願日】2020-01-28

(65)【公開番号】P2021021718

(43)【公開日】2021-02-18

【審査請求日】2023-01-11

(31)【優先権主張番号】P 2019138521

(32)【優先日】2019-07-29

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(73)【特許権者】

【識別番号】507214083

【氏名又は名称】メタウォーター株式会社

(73)【特許権者】

【識別番号】000125370

【氏名又は名称】学校法人東京理科大学

(74)【代理人】

【識別番号】100124039

【弁理士】

【氏名又は名称】立花 顕治

(74)【代理人】

【識別番号】100147485

【弁理士】

【氏名又は名称】杉村 憲司

(74)【代理人】

【識別番号】230118913

【弁護士】

【氏名又は名称】杉村 光嗣

(74)【代理人】

【識別番号】100150360

【弁理士】

【氏名又は名称】寺嶋 勇太

(72)【発明者】

【氏名】オグントインボ ボラジ

(72)【発明者】

【氏名】唐鎌 考寛

(72)【発明者】

【氏名】川田 達也

(72)【発明者】

【氏名】片山 昇

(72)【発明者】

【氏名】簡 文啓

(72)【発明者】

【氏名】小林 輪

【審査官】越川 康弘

(56)【参考文献】

【文献】特開２００６－２６６８１４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１０－２８６４２６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００３－０５０２５７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平０７－０８３９７３（ＪＰ，Ａ）

【文献】実開昭６１－００００７３（ＪＰ，Ｕ）

【文献】特開２００３－２２３９１８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平１１－０３２４４２（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０１Ｒ ２７／０２

Ｇ０１Ｒ ３１／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

電気機器の劣化状態を診断する診断装置であって、
前記電気機器に含まれている回路モジュールに接続している電源ラインに交流電圧を印加可能又は交流電流を流すことが可能である交流電圧印加部と、
前記電気機器が稼働中に前記交流電圧印加部によって交流電圧を印加された前記電源ラインの電圧及び電流に基づいて、前記回路モジュールのインピーダンスを算出するインピーダンス算出手段と、
算出された前記インピーダンスに基づいて、前記回路モジュールの劣化状態を判定する判定手段と、
前記電源ラインの電圧を検出可能な電圧検出部と、
前記電圧検出部が検出した前記電源ラインの電圧に基づいて、前記電源ラインに発生するノイズ電圧の最大値を検出するノイズ電圧検出手段と、
を備え、
前記交流電圧印加部は、前記ノイズ電圧検出手段によって検出された前記ノイズ電圧の最大値より小さい大きさの振幅の交流電圧を前記電源ラインに印加する、診断装置。

【請求項2】

請求項１に記載の診断装置において、
前記電源ラインに発生している周波数成分のうち、前記交流電圧印加部が印加する交流電圧の周波数範囲以外の周波数成分を減衰させるフィルタを更に備える、診断装置。

【請求項3】

請求項１または２に記載の診断装置において、
前記交流電圧印加部は、
複数の周波数の交流電圧を前記電源ラインに印加し、
前記複数の周波数の交流電圧のそれぞれの周波数の交流電圧において、所定の数の波長分だけ交流電圧を印加すると、印加する交流電圧の周波数を次の周波数に切り替える、診断装置。

【請求項4】

請求項１から３のいずれか一項に記載の診断装置において、
前記判定手段は、前記回路モジュールのインピーダンスを用いて機械学習された学習モデルに基づいて、前記回路モジュールの劣化状態を判定する、診断装置。

【請求項5】

請求項４に記載の診断装置において、
前記学習モデルのハイパーパラメータは、前記回路モジュールの模擬回路のインピーダンスを用いて最適化されている、診断装置。

【請求項6】

請求項４又は５に記載の診断装置において、
前記判定手段が前記学習モデルの機械学習を行うための学習用データは、温度を変化させて生成され、
前記学習用データは、温度とは関連づけられていないデータとして、前記学習モデルの機械学習に用いられる、診断装置。

【請求項7】

電気機器の劣化状態を診断する診断システムであって、
前記電気機器に含まれている回路モジュールに接続している電源ラインに交流電圧を印加可能又は交流電流を流すことが可能である交流電圧印加部と、
前記電気機器が稼働中に前記交流電圧印加部によって交流電圧を印加された前記電源ラインの電圧及び電流に基づいて、前記回路モジュールのインピーダンスを算出するインピーダンス算出手段と、
算出された前記インピーダンスに基づいて、前記回路モジュールの劣化状態を判定する判定手段と、
前記電源ラインの電圧を検出可能な電圧検出部と、
前記電圧検出部が検出した前記電源ラインの電圧に基づいて、前記電源ラインに発生するノイズ電圧の最大値を検出するノイズ電圧検出手段と、
を備え、
前記交流電圧印加部は、前記ノイズ電圧検出手段によって検出されたノイズ電圧の最大値より小さい大きさの振幅の交流電圧を前記電源ラインに印加する、診断システム。

【請求項8】

電気機器に含まれている回路モジュールに接続している電源ラインに交流電圧を印加可能又は交流電流を流すことが可能である交流電圧印加部と、前記電気機器が稼働中に前記交流電圧印加部によって交流電圧を印加された前記電源ラインの電圧及び電流に基づいて、前記回路モジュールのインピーダンスを算出するインピーダンス算出手段と、算出された前記インピーダンスに基づいて、前記回路モジュールの劣化状態を判定する判定手段と、前記電源ラインの電圧を検出可能な電圧検出部と、前記電圧検出部が検出した前記電源ラインの電圧に基づいて、前記電源ラインに発生するノイズ電圧の最大値を検出するノイズ電圧検出手段と、を備え、前記交流電圧印加部が、前記ノイズ電圧検出手段によって検出されたノイズ電圧の最大値より小さい大きさの振幅の交流電圧を前記電源ラインに印加する、前記電気機器の劣化状態を診断する診断システムを構成する診断装置であって、
前記交流電圧印加部、前記インピーダンス算出手段、前記判定手段、前記電圧検出部、及び前記ノイズ電圧検出手段のうち少なくとも前記電圧検出部、前記ノイズ電圧検出手段、及び交流電圧印加部を備える、診断装置。

【請求項9】

電気機器に含まれている回路モジュールに接続している電源ラインに交流電圧を印加可能又は交流電流を流すことが可能である交流電圧印加部と、前記電気機器が稼働中に前記交流電圧印加部によって交流電圧を印加された前記電源ラインの電圧及び電流に基づいて、前記回路モジュールのインピーダンスを算出するインピーダンス算出手段と、算出された前記インピーダンスに基づいて、前記回路モジュールの劣化状態を判定する判定手段と、前記電源ラインの電圧を検出可能な電圧検出部と、前記電圧検出部が検出した前記電源ラインの電圧に基づいて、前記電源ラインに発生するノイズ電圧の最大値を検出するノイズ電圧検出手段と、を備え、前記交流電圧印加部が、前記ノイズ電圧検出手段によって検出されたノイズ電圧の最大値より小さい大きさの振幅の交流電圧を前記電源ラインに印加する、前記電気機器の劣化状態を診断する診断システムを構成するベースボードであって、
前記交流電圧印加部、前記インピーダンス算出手段、前記判定手段、前記電圧検出部、及び前記ノイズ電圧検出手段のうち少なくとも前記電圧検出部、前記ノイズ電圧検出手段、及び交流電圧印加部を備える、ベースボード。

【請求項10】

電気機器の劣化状態を診断する診断方法であって、
前記電気機器に含まれている回路モジュールに接続している電源ラインに交流電圧を印加又は交流電流を流すステップと、
前記電気機器が稼働中に交流電圧を印加された前記電源ラインの電圧及び電流に基づいて、前記回路モジュールのインピーダンスを算出するステップと、
算出された前記インピーダンスに基づいて、前記回路モジュールの劣化状態を判定するステップと、
前記電源ラインの電圧を検出するステップと、
検出した前記電源ラインの電圧に基づいて、前記電源ラインに発生するノイズ電圧の最大値を検出するステップと、
を含み、
前記電源ラインに印加される交流電圧の振幅は、検出されたノイズ電圧の最大値より小さい、診断方法。

【請求項11】

電気機器の劣化状態を診断する診断装置であって、前記電気機器に含まれている回路モジュールに接続している電源ラインに交流電圧を印加可能又は交流電流を流すことが可能である交流電圧印加部を備える診断装置を、
前記電気機器が稼働中に前記交流電圧印加部によって交流電圧を印加された前記電源ラインの電圧及び電流に基づいて、前記回路モジュールのインピーダンスを算出するインピーダンス算出手段と、
算出された前記インピーダンスに基づいて、前記回路モジュールの劣化状態を判定する判定手段と、
前記電源ラインの電圧を検出可能な電圧検出部と、
前記電圧検出部が検出した前記電源ラインの電圧に基づいて、前記電源ラインに発生するノイズ電圧の最大値を検出するノイズ電圧検出手段と、
として機能させ、
前記交流電圧印加部は、前記ノイズ電圧検出手段によって検出されたノイズ電圧の最大値より小さい大きさの振幅の交流電圧を前記電源ラインに印加する、プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、診断装置、診断システム、ベースボード、診断方法及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、電気回路に交流電圧を印加してインピーダンスを測定し、測定したインピーダンスに基づいて電気回路の劣化状態を診断する技術が知られている。

【0003】

例えば、特許文献１には、キャパシタに交流電圧を印加してインピーダンスを測定し、測定したインピーダンスに基づいてキャパシタの劣化を判定する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２００６－４７２８３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、特許文献１に記載の技術は、劣化診断をする対象をキャパシタという特定の回路素子に限定しており、汎用性が高いものではなかった。また、特許文献１に記載の技術は、キャパシタが使用されていない状態においてインピーダンス測定をすることを前提とするものであり、稼働中の回路で使用中のキャパシタの劣化状態を精度良く診断することはできなかった。

【0006】

したがって、電気機器の劣化状態の診断に関する技術には改善の余地があった。

【0007】

かかる事情に鑑みてなされた本発明の目的は、電気機器の劣化状態の診断に関する技術を改善することにある。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本発明の一実施形態に係る診断装置は、
電気機器の劣化状態を診断する診断装置であって、
前記電気機器に含まれている回路モジュールに接続している電源ラインに交流電圧を印加可能又は交流電流を流すことが可能である交流電圧印加部と、
前記電気機器が稼働中に前記交流電圧印加部によって交流電圧を印加された前記電源ラインの電圧及び電流に基づいて、前記回路モジュールのインピーダンスを算出するインピーダンス算出手段と、
算出された前記インピーダンスに基づいて、前記回路モジュールの劣化状態を判定する判定手段と、を備え、
前記交流電圧印加部は、前記電気機器に応じて定まる大きさの振幅の交流電圧を前記電源ラインに印加する。

【0009】

本発明の一実施形態に係る診断システムは、
電気機器の劣化状態を診断する診断システムであって、
前記電気機器に含まれている回路モジュールに接続している電源ラインに交流電圧を印加可能又は交流電流を流すことが可能である交流電圧印加部と、
前記電気機器が稼働中に前記交流電圧印加部によって交流電圧を印加された前記電源ラインの電圧及び電流に基づいて、前記回路モジュールのインピーダンスを算出するインピーダンス算出手段と、
算出された前記インピーダンスに基づいて、前記回路モジュールの劣化状態を判定する判定手段と、を備え、
前記交流電圧印加部は、前記電気機器に応じて定まる大きさの振幅の交流電圧を前記電源ラインに印加する。

【0010】

本発明の一実施形態に係る診断装置は、
電気機器の劣化状態を診断する診断システムであって、前記電気機器に含まれている回路モジュールに接続している電源ラインに交流電圧を印加可能又は交流電流を流すことが可能である交流電圧印加部と、前記電気機器が稼働中に前記交流電圧印加部によって交流電圧を印加された前記電源ラインの電圧及び電流に基づいて、前記回路モジュールのインピーダンスを算出するインピーダンス算出手段と、算出された前記インピーダンスに基づいて、前記回路モジュールの劣化状態を判定する判定手段と、を備え、前記交流電圧印加部が、前記電気機器に応じて定まる大きさの振幅の交流電圧を前記電源ラインに印加する、診断システムを構成するために、
前記交流電圧印加部、前記インピーダンス算出手段、及び前記判定手段のうち少なくとも１つを備える。

【0011】

本発明の一実施形態に係るベースボードは、
電気機器の劣化状態を診断する診断システムであって、前記電気機器に含まれている回路モジュールに接続している電源ラインに交流電圧を印加可能又は交流電流を流すことが可能である交流電圧印加部と、前記電気機器が稼働中に前記交流電圧印加部によって交流電圧を印加された前記電源ラインの電圧及び電流に基づいて、前記回路モジュールのインピーダンスを算出するインピーダンス算出手段と、算出された前記インピーダンスに基づいて、前記回路モジュールの劣化状態を判定する判定手段と、を備え、前記交流電圧印加部が、前記電気機器に応じて定まる大きさの振幅の交流電圧を前記電源ラインに印加する、診断システムを構成するために、
前記交流電圧印加部、前記インピーダンス算出手段、及び前記判定手段のうち少なくとも１つを備える。

【0012】

本発明の一実施形態に係る診断方法は、
電気機器の劣化状態を診断する診断方法であって、
前記電気機器に含まれている回路モジュールに接続している電源ラインに交流電圧を印加又は交流電流を流すステップと、
前記電気機器が稼働中に交流電圧を印加された前記電源ラインの電圧及び電流に基づいて、前記回路モジュールのインピーダンスを算出するステップと、
算出された前記インピーダンスに基づいて、前記回路モジュールの劣化状態を判定するステップと、を含み、
前記電源ラインに印加される交流電圧の振幅は、前記電気機器に応じて定まる大きさの振幅である。

【0013】

本発明の一実施形態に係るプログラムは、
電気機器の劣化状態を診断する診断装置であって、前記電気機器に含まれている回路モジュールに接続している電源ラインに交流電圧を印加可能又は交流電流を流すことが可能である交流電圧印加部を備える診断装置を、
前記電気機器が稼働中に前記交流電圧印加部によって交流電圧を印加された前記電源ラインの電圧及び電流に基づいて、前記回路モジュールのインピーダンスを算出するインピーダンス算出手段と、
算出された前記インピーダンスに基づいて、前記回路モジュールの劣化状態を判定する判定手段と、として機能させ、
前記交流電圧印加部は、前記電気機器に応じて定まる大きさの振幅の交流電圧を前記電源ラインに印加する。

【発明の効果】

【0014】

本発明の一実施形態によれば、電気機器の劣化状態の診断に関する技術が改善する。

【図面の簡単な説明】

【0015】

【図1】本発明の一実施形態に係る診断システムの概略構成を示す図である。

【図2】本発明の一実施形態に係る診断装置が電気機器に組み込まれている様子を示す図である。

【図3】本発明の一実施形態に係る診断装置の概略構成を示すブロック図である。

【図4】図１に示す端末装置の概略構成を示すブロック図である。

【図5】回路モジュールに交流電圧が印加されている様子を示す図である。

【図6】インピーダンス算出時の電圧信号及び電流信号の例を示す図である。

【図7】ナイキスト線図の一例を示す図である。

【図8】回路モジュールの等価回路の一例を示す図である。

【図9】本発明の一実施形態に係る診断装置の動作を示すフローチャートである。

【図10】ハイパーパラメータが最適化されていない状態における判定結果の一例を示す図である。

【図11】ハイパーパラメータが最適化されている状態における判定結果の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0016】

以下、本発明の実施形態について説明する。

【0017】

図１を参照して、本発明の一実施形態に係る診断システム１について説明する。診断システム１は、電気機器１０の劣化状態を診断するシステムである。診断システム１は、診断装置２０と、端末装置３０と、を備える。図１に示す例においては、診断装置２０は、劣化状態を診断する対象である電気機器１０に組み込まれている。図１においては、１つの電気機器１０に１つの診断装置２０が組み込まれている構成を示しているが、１つの電気機器１０に複数の診断装置２０が組み込まれている構成であってもよい。また、複数の電気機器１０のそれぞれに１つ以上の診断装置２０が組み込まれている構成であってもよい。

【0018】

診断装置２０と端末装置３０とは、ネットワーク４０を介して通信可能である。ネットワーク４０は、無線通信可能なネットワークであってもよいし、有線通信可能なネットワークであってもよい。または、ネットワーク４０は、無線通信可能なネットワークと、有線通信可能なネットワークとの両方を含むネットワークであってよい。

【0019】

電気機器１０は、診断システム１又は診断装置２０による劣化状態の診断の対象となる機器である。電気機器１０は、電気を用いて動作する任意の機器であってよい。電気機器１０は、例えば、プラント内に設置された機器を制御可能なＰＬＣ（Programmable Logic Controller）、センサ、インバータ、監視用パソコン等の直流回路が組み込まれた機器全般であってよい。

【0020】

診断装置２０は、電気機器１０の劣化状態を診断可能な装置である。診断装置２０は、電気機器１０に予め組み込まれていてもよいし、出荷後の電気機器１０に増設装置として組み込まれてもよい。

【0021】

端末装置３０は、診断装置２０から電気機器１０の劣化状態の情報を受信可能な情報処理装置である。端末装置３０は、汎用の情報処理装置であってもよいし、診断システム１に専用の情報処理装置であってもよい。端末装置３０が汎用の情報処理装置である場合、端末装置３０は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、ノートＰＣ（Personal Computer）、デスクトップＰＣ又はサーバ等であってよい。端末装置３０が診断装置２０から電気機器１０の劣化状態の情報を受信することで、端末装置３０の操作者は、電気機器１０の遠隔地においても、電気機器１０の劣化状態を知ることができる。

【0022】

図２を参照して、診断装置２０が電気機器１０に組み込まれている様子を示す。図２に示す例においては、電気機器１０は、回路モジュール１１－１～１１－Ｎと、ベースボード１２と、を備える。以後、回路モジュール１１－１～１１－Ｎについて特に区別する必要がない場合は、単に回路モジュール１１と記載する場合がある。

【0023】

図２においては、電気機器１０がＮ個の回路モジュール１１－１～１１－Ｎを備える場合を示しているが、電気機器１０が備える回路モジュール１１の個数は任意の個数であってよい。

【0024】

回路モジュール１１は、ある特定の機能を実現するための回路を含む。回路モジュール１１は、例えば、電源モジュール、ＣＰＵ（Central Processing Unit）モジュール、Ｉ／Ｏモジュール、アナログ入力モジュール、デジタル入力モジュール又はモータ制御モジュール等であってよい。回路モジュール１１は、回路構成要素として、例えば、抵抗、キャパシタ、インダクタ、ダイオード、トランジスタ又はトランス等を含んでよい。

【0025】

回路モジュール１１は、電源ライン１３及びＧＮＤライン１４を介してベースボード１２と接続している。電源ライン１３は、回路モジュール１１が生成した直流電圧、又は、回路モジュール１１に供給される直流電圧が印加されている配線である。例えば回路モジュール１１－１が電源モジュールである場合、回路モジュール１１－１は、回路モジュール１１－１が生成した直流電圧が印加されている電源ライン１３を介してベースボード１２と接続している。また、例えば回路モジュール１１－２がＣＰＵモジュールである場合、回路モジュール１１－２は、回路モジュール１１－２に供給される直流電圧が印加されている電源ライン１３を介してベースボード１２と接続している。

【0026】

ベースボード１２は、各回路モジュール１１と電気的に接続している。各回路モジュール１１は、ベースボード１２を介して相互に電気的に接続していてよい。例えば、回路モジュール１１－１と、回路モジュール１１－２とは、ベースボード１２を介して電気的に接続していてよい。図２においては、回路モジュール１１とベースボード１２とを接続する配線として、電源ライン１３及びＧＮＤライン１４のみを示しているが、回路モジュール１１とベースボード１２とを接続する配線として信号ラインが更にあってもよい。

【0027】

図２に示す例においては、診断装置２０は、回路モジュール１１－１とベースボード１２とを接続する電源ライン１３の電圧及び電流を検出できるように、電気機器１０の内部に設置されている。この場合、診断装置２０は、回路モジュール１１－１の劣化状態を診断することができる。図２に示す構成は一例であり、診断装置２０は、他の回路モジュール１１とベースボード１２とを接続する電源ライン１３の電圧及び電流を検出できるように設置されていてもよい。また、複数の診断装置２０が電気機器１０の内部に設置されていてもよい。

【0028】

図２においては、診断装置２０が電気機器１０の内部に設置されている場合を示しているが、診断装置２０の設置場所は電気機器１０の内部に限られない。劣化状態の診断対象である回路モジュール１１とベースボード１２とを接続する電源ライン１３の電圧及び電流を検出可能であれば、診断装置２０は電気機器１０の外部に設置されていてもよい。

【0029】

（診断装置のハードウェア構成）
図３を参照して、診断装置２０のハードウェア構成について説明する。診断装置２０は、交流電圧印加部２１と、電圧検出部２２と、電流検出部２３と、フィルタ２４と、通信部２５と、記憶部２６と、制御部２７と、を備える。

【0030】

交流電圧印加部２１は、電源ライン１３に交流電圧を印加可能な電圧印加手段である。交流電圧印加部２１が電源ライン１３に交流電圧を印加すると、電源ライン１３には交流電流が流れる。交流電圧印加部２１は、電源ライン１３に交流電流を流すことが可能な電流印加手段であってもよい。交流電圧印加部２１が電源ライン１３に交流電流を流すと、電源ライン１３には交流電圧が印加される。すなわち、交流電圧印加部２１が電源ライン１３に交流電圧を印加しても、交流電圧印加部２１が電源ライン１３に交流電流を流しても、電源ライン１３には同じ事象が発生する。したがって、交流電圧印加部２１が電源ライン１３に交流電圧を印加可能であることと、交流電圧印加部２１が電源ライン１３に交流電流を流すことが可能であることとは同義である。以後、交流電圧印加部２１が電源ライン１３に交流電圧を印加するものとして説明する。ただし、交流電圧印加部２１が電源ライン１３に交流電流を流すと読み替えても同じ効果が得られる。この場合も、電源ライン１３には結果的に交流電圧が印加されることになるからである。

【0031】

交流電圧印加部２１は、交流電圧を発生可能な信号発生器を含む。交流電圧印加部２１は、診断対象である回路モジュール１１が接続している電源ライン１３と、診断対象である回路モジュール１１が接続しているＧＮＤライン１４とに接続している。交流電圧印加部２１は、診断対象である回路モジュール１１が接続している電源ライン１３に交流電圧を印加可能である。

【0032】

電圧検出部２２は、電源ライン１３の電圧を検出可能な電圧検出手段である。電圧検出部２２は、任意の形式の電圧センサであってよい。電圧検出部２２は、診断対象である回路モジュール１１が接続している電源ライン１３と、診断対象である回路モジュール１１が接続しているＧＮＤライン１４とに接続している。電圧検出部２２は、診断対象である回路モジュール１１が接続している電源ライン１３の電圧を検出する。

【0033】

電流検出部２３は、電源ライン１３に流れる電流を検出可能な電流検出手段である。電流検出部２３は、任意の形式の電流センサであってよい。電流検出部２３は、診断対象である回路モジュール１１が接続している電源ライン１３に接続している。電流検出部２３は、診断対象である回路モジュール１１が接続している電源ライン１３に流れる電流を検出する。

【0034】

フィルタ２４は、所定の周波数範囲以外の周波数成分の信号を減衰させることが可能なフィルタである。フィルタ２４は、例えばバンドパスフィルタ又はローパスフィルタであってよい。フィルタ２４は、診断対象である回路モジュール１１が接続している電源ライン１３に発生しているノイズ電圧の周波数成分のうち、所定の周波数範囲以外の周波数成分を減衰させる。ここで、所定の周波数範囲は、交流電圧印加部２１が電源ライン１３に印加する交流電圧の周波数の範囲である。例えば、交流電圧印加部２１が１０Ｈｚから１００ｋＨｚまでの間の複数の周波数の交流電圧を電源ライン１３に印加する場合、所定の周波数範囲は１０Ｈｚ～１００ｋＨｚである。フィルタ２４は、例えば、診断対象である回路モジュール１１が接続している電源ライン１３と、診断対象である回路モジュール１１が接続しているＧＮＤライン１４との間に並列に接続されていてよい。また、フィルタ２４は、例えば、交流電圧印加部２１の前段又は後段に配置されていてもよい。交流電圧印加部２１の前段に配置する場合、フィルタ２４は、ローパスフィルタであってよい。

【0035】

フィルタ２４がバンドパスフィルタである場合、フィルタ２４は、複数のバンドパスフィルタを切り替える構成であってもよい。この場合、フィルタ２４は、交流電圧印加部２１が電源ライン１３に印加する交流電圧の周波数に応じて、使用するバンドパスフィルタを切り替えてよい。

【0036】

フィルタ２４がローパスフィルタであり、ローパスフィルタが交流電圧印加部２１の前段に配置されている場合、フィルタ２４は１つのローパスフィルタで構成することができる。この場合、フィルタ２４をシンプルな構成で実現することができる。

【0037】

通信部２５は、無線又は有線を介して外部装置と通信する１つ以上の通信インタフェースである。通信部２５は、ネットワーク４０を介して端末装置３０と通信する通信インタフェースを含む。

【0038】

記憶部２６は、１つ以上のメモリである。本実施形態において、「メモリ」は、例えば半導体メモリ、磁気メモリ、又は光メモリ等であるが、これらに限られず任意のメモリとすることができる。記憶部２６は、例えば主記憶装置、補助記憶装置、又はキャッシュメモリとして機能してよい。記憶部２６は、例えば診断装置２０に内蔵されるが、任意のインタフェースを介して診断装置２０に外部から接続される構成も可能である。

【0039】

制御部２７は、１つ以上のプロセッサである。本実施形態において「プロセッサ」は、汎用のプロセッサ、特定の処理に特化した専用のプロセッサ等であるが、これらに限られず任意のプロセッサとすることができる。制御部２７は、診断装置２０全体の動作を制御する。診断装置２０の動作の詳細については後述する。

【0040】

（端末装置のハードウェア構成）
図４を参照して、端末装置３０のハードウェア構成について説明する。端末装置３０は、通信部３１と、記憶部３２と、表示部３３と、制御部３４と、を備える。

【0041】

通信部３１は、無線又は有線を介して外部装置と通信する１つ以上の通信インタフェースである。通信部３１は、ネットワーク４０を介して診断装置２０と通信する通信インタフェースを含む。

【0042】

記憶部３２は、１つ以上のメモリである。記憶部３２は、例えば主記憶装置、補助記憶装置、又はキャッシュメモリとして機能してよい。記憶部３２は、例えば端末装置３０に内蔵されるが、任意のインタフェースを介して端末装置３０に外部から接続される構成も可能である。

【0043】

表示部３３は、任意のディスプレイである。表示部３３は、例えば液晶ディスプレイ又はＯＥＬ（Organic Electro-luminescence）ディスプレイ等であってよい。

【0044】

制御部３４は、１つ以上のプロセッサである。制御部３４は、端末装置３０全体の動作を制御する。

【0045】

（診断装置のソフトウェア構成）
図３を参照して、診断装置２０のソフトウェア構成について説明する。診断装置２０の動作の制御に用いられる１つ以上のプログラムが記憶部２６に記憶されている。当該１つ以上のプログラムは、制御部２７によって読み込まれると、制御部２７をインピーダンス算出手段２７１、判定手段２７２、ノイズ電圧検出手段２７３及びパラメータ推定手段２７４として機能させる。

【0046】

制御部２７の各手段の概要について説明する。

【0047】

インピーダンス算出手段２７１は、電圧検出部２２が検出した電源ライン１３の電圧と、電流検出部２３が検出した電源ライン１３の電流とに基づいて、電源ライン１３に接続している回路モジュール１１のインピーダンスを算出する手段である。

【0048】

判定手段２７２は、インピーダンス算出手段２７１によって算出されたインピーダンスに基づいて、回路モジュール１１の劣化状態を判定する手段である。

【0049】

ノイズ電圧検出手段２７３は、電気機器１０が稼働中に電圧検出部２２が検出した電源ライン１３の電圧に基づいて、電源ライン１３に発生しているノイズ電圧の最大値を検出する手段である。

【0050】

パラメータ推定手段２７４は、インピーダンス算出手段２７１によって算出されたインピーダンスに基づいて、等価回路として表した回路モジュール１１の各回路構成要素のパラメータを推定する。

【0051】

（診断装置の動作）
以下、診断装置２０の動作について説明する。本実施形態においては、図２に示すように、診断装置２０が回路モジュール１１－１を劣化状態の診断対象としている場合を例に挙げて説明する。

【0052】

交流電圧印加部２１は、制御部２７からの指示に基づいて、電気機器１０が稼働中に、回路モジュール１１－１が接続されている電源ライン１３に交流電圧を印加する。図５に、回路モジュール１１－１が接続されている電源ライン１３に交流電圧Ｖ（以下、単に「電圧Ｖ」とも記載する）が印加されている際の概念図を示す。図５に示すように、電源ライン１３に電圧Ｖが印加されると、電源ライン１３に交流電流Ｉ（以下、単に「電流Ｉ」とも記載する）が流れる。

【0053】

電源ライン１３に流れる電流Ｉは、電源ライン１３が接続されている回路モジュール１１－１のインピーダンスＺに依存する。インピーダンス算出手段２７１は、電圧検出部２２が検出した電圧Ｖと、電流検出部２３が検出した電流Ｉとに基づいて、回路モジュール１１－１のインピーダンスＺを、以下の数式（１）により計算する。
Ｚ＝Ｖ／Ｉ （１）

【0054】

図６に、電圧検出部２２が検出した電圧Ｖと、電流検出部２３が検出した電流Ｉとの一例を示す。インピーダンス算出手段２７１は、電圧検出部２２が検出した電圧Ｖの振幅｜Ｖ｜と、電流検出部２３が検出した電流Ｉの振幅｜Ｉ｜とに基づいて、回路モジュール１１－１のインピーダンスＺの絶対値｜Ｚ｜を、以下の数式（２）により計算してよい。
｜Ｚ｜＝｜Ｖ｜／｜Ｉ｜ （２）

【0055】

また、インピーダンス算出手段２７１は、電圧検出部２２が検出した電圧Ｖの位相ＡｒｇＶと、電流検出部２３が検出した電流Ｉの位相ＡｒｇＩとに基づいて、回路モジュール１１－１のインピーダンスＺの位相θを、以下の数式（３）により計算してよい。
θ＝ＡｒｇＶ－ＡｒｇＩ （３）

【0056】

交流電圧印加部２１は、制御部２７からの指示に基づいて、電気機器１０が稼働中に複数の周波数の交流電圧を電源ライン１３に印加する。交流電圧印加部２１が印加する複数の周波数は、回路モジュール１１－１のインピーダンスＺを測定するための適切な周波数として予め設定された周波数であってよい。例えば、交流電圧印加部２１は、１０Ｈｚ～１００ｋＨｚの周波数の範囲に含まれる複数の周波数の交流電圧を電源ライン１３に印加する。

【0057】

インピーダンス算出手段２７１は、電圧検出部２２及び電流検出部２３が、それぞれ少なくとも１波長分の電圧及び電流を検出していれば、インピーダンスを算出することができる。交流電圧印加部２１は、インピーダンス算出手段２７１がインピーダンスの平均値を算出できるように、所定の数の波長分の交流電圧を電源ライン１３に印加してよい。交流電圧印加部２１は、例えば、１０波長分の交流電圧を電源ライン１３に印加してよい。このように、複数の波長分の電圧及び電流を用いてインピーダンスの平均値を算出することで、インピーダンス算出手段２７１は、高い精度で電源ライン１３のインピーダンスを算出することができる。

【0058】

交流電圧印加部２１は、例えば１０波長分の交流電圧を電源ライン１３に印加する場合、ある周波数で１０波長分の交流電圧を印加すると、次の設定の周波数で１０波長分の交流電圧を印加する。このように、どのような周波数設定においても所定の数の波長分の交流電圧を印加することにより、交流電圧印加部２１は、測定時間を最適化することができ、どの周波数設定においても、必要十分な時間でインピーダンスの平均値を算出することができる。

【0059】

例えば、交流電圧印加部２１がどのような周波数設定に対しても一定の時間だけ、ある周波数の交流電圧を電源ライン１３に印加する場合を考える。この場合、例えば交流電圧印加部２１が印加する交流電圧の周波数が低い場合は、少ない波長分の交流電圧しか電源ライン１３に印加することができず、インピーダンス算出手段２７１がインピーダンスの平均値を高い精度で算出できないことが起こりうる。また、例えば交流電圧印加部２１が印加する交流電圧の周波数が高い場合は、非常に多くの波長分の交流電圧が電源ライン１３に印加され、インピーダンス算出手段２７１がインピーダンスの平均値を算出するために必要な時間よりも過度に長い時間を測定にかけてしまうことが起こりうる。

【0060】

これに対し、どのような周波数設定においても所定の数の波長分の交流電圧を印加することにより、交流電圧印加部２１は、測定時間を最適化することができ、どの周波数設定においても、必要十分な時間でインピーダンスの平均値を算出することができる。

【0061】

交流電圧印加部２１は、電気機器１０の動作に影響を与えない程度の、電気機器１０に応じて定まる大きさの振幅の交流電圧を電源ライン１３に印加する。このように、交流電圧印加部２１が電源ライン１３に印加する交流電圧の振幅を、電気機器１０の動作に影響を与えない程度の振幅とすることにより、交流電圧印加部２１は、電気機器１０が稼働中であっても、電気機器１０の動作に影響を与えずに電源ライン１３に交流電圧を印加することができる。

【0062】

交流電圧印加部２１が電源ライン１３に印加する交流電圧の振幅は、例えば、電源ライン１３の直流電圧の大きさに応じて定まる大きさの振幅であってよい。例えば、電気機器１０がＰＬＣである場合、電源ライン１３の直流電圧は２４Ｖ程度のものが多い。この場合、交流電圧印加部２１が電源ライン１３に印加する交流電圧の振幅は、直流２４Ｖの±０．１％（２４ｍＶ）程度を上限として、印加する位置を考慮しつつ決定してもよい。

【0063】

また、交流電圧印加部２１が電源ライン１３に印加する交流電圧の振幅は、例えば、電気機器１０が稼働中に電源ライン１３に発生するノイズ電圧の最大値より小さい大きさの振幅であってよい。このように、電気機器１０が稼働中に電源ライン１３に元々発生しているノイズ電圧の最大値より小さい振幅の交流電圧であれば、電気機器１０が稼働中に電源ライン１３に印加されても電気機器１０の動作に影響を与えない。

【0064】

電気機器１０が稼働中に電源ライン１３に発生するノイズ電圧の大きさは、電気機器１０が実際に使用される環境において電気機器１０が稼働しているときに、ノイズ電圧検出手段２７３が検出して、記憶部２６に記憶しておいてよい。あるいは、ノイズ電圧の大きさは、電気機器１０の仕様に応じて定まる値として、あらかじめ記憶部２６に記憶しておいてもよい。また、ノイズ電圧検出手段２７３は、記憶部２６に記憶したこれらのノイズ電圧に基づいて、電気機器１０に応じた値を算出してもよい。この際、ノイズ電圧検出手段２７３は、例えば、記憶部２６に記憶したこれらのノイズ電圧に基づいて、学習機能を用いて、電気機器１０に応じた値を算出してもよい。

【0065】

インピーダンス算出手段２７１は、複数の周波数において算出したインピーダンスを複素平面上にプロットして、ナイキスト線図を作成してよい。図７に、インピーダンス算出手段２７１が作成したナイキスト線図の一例を示す。なお、図７に示すナイキスト線図は、等価回路が図８に示す構成となる回路モジュール１１のインピーダンスを、インピーダンス算出手段２７１が算出した場合のナイキスト線図である。

【0066】

図７に示す複素平面は、横軸をＲｅ（Ｚ）とし、縦軸を－Ｉｍ（Ｚ）としたものである。図７に示す例においては、交流電圧印加部２１は、ｆ１～ｆ５の５つの周波数において、交流電圧を電源ライン１３に印加している。そして、インピーダンス算出手段２７１は、ｆ１～ｆ５の５つの周波数それぞれに対して５つのインピーダンスＺ１～Ｚ５を算出し、この５つのインピーダンスＺ１～Ｚ５を複素平面にプロットすることでナイキスト線図を作成している。

【0067】

図７に示す例においては、Ｚ１は周波数が低いときのインピーダンスであり、Ｚ５は周波数が高いときのインピーダンスである。図８に示す等価回路を参照すると、周波数が低いときはキャパシタＣｐがオープンに近づくため、周波数が低いときの等価回路のインピーダンスは、Ｒｓ＋Ｒｐに近づく。また、周波数が高いときはキャパシタＣｐがショートに近づくため、周波数が高いときの等価回路のインピーダンスはＲｓに近づく。図７を参照すると、周波数が低いところではインピーダンスがＲｓ＋Ｒｐに近づき、周波数が高いところではインピーダンスがＲｓに近づいている。

【0068】

パラメータ推定手段２７４は、等価回路モデルと与えられた等価回路のパラメータとを用いて演算を行い、ナイキスト線図をシミュレーションする機能を有する。さらに、パラメータ推定手段２７４は、インピーダンス算出手段２７１によって作成された実測のナイキスト線図との誤差が小さくなるように、等価回路モデルのパラメータを少しずつ変更しながらナイキスト線図のシミュレーションを繰り返す。これにより、パラメータ推定手段２７４は、実際の等価回路のパラメータを推定する。

【0069】

回路モジュール１１の等価回路は、回路モジュール１１の回路構成に基づいて予め作成され、記憶部２６に記憶されている。また、回路モジュール１１の等価回路のパラメータの初期値も、予め記憶部２６に記憶されている。

【0070】

判定手段２７２は、回路モジュール１１の等価回路の各回路構成要素について、パラメータ推定手段２７４が推定したパラメータと、パラメータの初期値との差分を算出する。ここで、「パラメータの初期値」は、例えば電気機器１０がＰＬＣである場合、新品のＰＬＣのパラメータの値であってよい。判定手段２７２は、算出した差分を、各回路構成要素について設定されている閾値と比較する。判定手段２７２は、ある回路構成要素について算出したパラメータの差分が閾値より大きい場合、その回路構成要素が劣化していると判定する。なお、推定したパラメータに対して、判定手段２７２が差分を算出する対象は、パラメータの初期値に限定されない。例えば、判定手段２７２は、推定したパラメータと、パラメータの直近過去の値との差分を算出してもよいし、又は、推定したパラメータと、パラメータの直近過去の複数のデータの平均値との差分を算出してもよい。

【0071】

判定手段２７２は、回路モジュール１１の等価回路の各回路構成要素について、劣化しているか否かの判定結果を、通信部２５によって端末装置３０に送信してよい。

【0072】

端末装置３０は、判定手段２７２による判定結果を、診断装置２０から受信する。端末装置３０は、受信した判定結果を、表示部３３に表示させてもよい。このように、判定手段２７２による判定結果を診断装置２０から受信することにより、端末装置３０の操作者は、遠隔地においても電気機器１０に劣化があるか否かを把握することができる。

【0073】

続いて、図９に示すフローチャートを参照して、本発明の一実施形態に係る診断装置２０の動作について説明する。

【0074】

図９に示すフローチャートは、診断装置２０が診断対象である電気機器１０を診断する処理を示すものである。診断装置２０は、図９に示す処理を定期的に実行してもよいし、ユーザからの指示に応じてオンデマンドで実行してもよい。定期的に実行する場合、診断装置２０は、例えば、一週間に１回、又は一ヶ月に１回等の頻度で、図９に示す処理を実行してよい。

【0075】

ステップＳ１０１：制御部２７は、診断対象である回路モジュール１１が接続している電源ライン１３に印加する交流電圧の周波数を、印加予定の複数の周波数のうちの最初の周波数に設定する。

【0076】

ステップＳ１０２：交流電圧印加部２１は、制御部２７から指示された周波数の交流電圧を、電源ライン１３に印加する。

【0077】

ステップＳ１０３：電圧検出部２２は、電源ライン１３の電圧を検出する。電流検出部２３は、電源ライン１３に流れる電流を検出する。

【0078】

ステップＳ１０４：インピーダンス算出手段２７１は、電圧検出部２２が検出した電圧と、電流検出部２３が検出した電流とに基づいて、診断対象である回路モジュール１１のインピーダンスを算出する。この際、インピーダンス算出手段２７１は、所定の数の波長分だけ印加された交流電圧に対して電圧検出部２２が検出した電圧と、電流検出部２３が検出した電流とに基づいて、インピーダンスの平均値を算出してもよい。インピーダンス算出手段２７１は、算出したインピーダンスを記憶部２６に記憶する。

【0079】

ステップＳ１０５：制御部２７は、電源ライン１３に印加する予定の複数の周波数が全て電源ライン１３に印加されたかを判定する。まだ全ての周波数が電源ライン１３に印加されていない場合（ステップＳ１０５のＮｏ）、制御部２７は、ステップＳ１０６に進む。全ての周波数が電源ライン１３に印加されている場合、制御部２７は、ステップＳ１０７に進む。

【0080】

ステップＳ１０６：制御部２７は、電源ライン１３に印加する交流電圧の周波数を次の周波数に設定し、ステップＳ１０２に戻る。

【0081】

ステップＳ１０７：インピーダンス算出手段２７１は、記憶部２６に記憶されている複数のインピーダンスに基づいて、ナイキスト線図を作成する。

【0082】

ステップＳ１０８：パラメータ推定手段２７４は、ステップＳ１０７において作成されたナイキスト線図との誤差が小さくなるように、等価回路モデルのパラメータを少しずつ変更しながらナイキスト線図のシミュレーションを繰り返す。これにより、パラメータ推定手段２７４は、回路モジュール１１の等価回路のパラメータを推定する。

【0083】

ステップＳ１０９：判定手段２７２は、回路モジュール１１の等価回路の各回路構成要素について、パラメータ推定手段２７４が推定したパラメータと、パラメータの初期値との差分を算出する。

【0084】

ステップＳ１１０：判定手段２７２は、ステップＳ１０９において等価回路の各回路構成要素について算出した差分が、各回路構成要素について設定されている閾値より大きいか判定する。差分が閾値以下である場合（ステップＳ１１０のＮｏ）、判定手段２７２はステップＳ１１１に進む。差分が閾値より大きい場合（ステップＳ１１０のＹｅｓ）、判定手段２７２はステップＳ１１２に進む。

【0085】

ステップＳ１１１：判定手段２７２は、差分が閾値より大きい回路構成要素がない場合、劣化した回路構成要素はないと判定する。

【0086】

ステップＳ１１２：判定手段２７２は、差分が閾値より大きい回路構成要素がある場合、劣化した回路構成要素があると判定する。

【0087】

ステップＳ１１１又はステップＳ１１２の後、判定手段２７２は、劣化した回路構成要素があるかないかの判定結果を、通信部２５によって端末装置３０に送信してもよい。

【0088】

（機械学習を用いた判定）

【0089】

判定手段２７２は、インピーダンス算出手段２７１によって算出されたインピーダンスに基づいて回路モジュール１１の劣化状態を判定する際、回路モジュール１１のインピーダンスを用いて機械学習された学習モデルに基づいて、回路モジュール１１の劣化状態を判定してよい。このように、機械学習された学習モデルを用いて判定することで、判定手段２７２は、回路モジュール１１の劣化状態の判定精度を向上させることができる。

【0090】

回路モジュール１１を実際に動作させた状態で、回路モジュール１１のインピーダンスを測定したインピーダンスのデータは、判定手段２７２が回路モジュール１１の劣化状態の判定の際に用いる学習モデルを機械学習させるための学習用データとして用いることができる。

【0091】

回路モジュール１１のインピーダンスを測定する際は、回路モジュール１１を動作させた状態で回路モジュール１１に交流電圧を印加し、そのときに検出される電圧及び電流に基づいて、インピーダンスを測定する。回路モジュール１１のインピーダンスを測定する際は、複数の周波数の交流電圧を、回路モジュール１１に印加してよい。回路モジュール１１に印加する交流電圧の周波数の範囲は、例えば、１０Ｈｚ～１００ｋＨｚの範囲であってよい。

【0092】

正常動作をすることが確認されている回路モジュール１１を用いて、回路モジュール１１のインピーダンスを測定すると、測定されたインピーダンスのデータは、回路モジュール１１の正常時のインピーダンスに相当する学習用データとすることができる。

【0093】

異常動作をすることが確認されている回路モジュール１１を用いて、回路モジュール１１のインピーダンスを測定すると、測定されたインピーダンスのデータは、回路モジュール１１の異常時のインピーダンスに相当する学習用データとすることができる。

【0094】

判定手段２７２が回路モジュール１１の劣化状態を判定する際に用いる学習モデルは、回路モジュール１１を用いて測定された学習用データを用いて機械学習されてよい。学習モデルは、回路モジュール１１の正常時のインピーダンスに相当する学習用データと、回路モジュール１１の異常時のインピーダンスに相当する学習用データとを用いて機械学習される。

【0095】

判定手段２７２は、インピーダンス算出手段２７１によって算出されたインピーダンスに基づいて回路モジュール１１の劣化状態を判定する際、回路モジュール１１のインピーダンスを用いて機械学習された学習モデルの代わりに、回路モジュール１１の模擬回路を用いて機械学習された学習モデルに基づいて、回路モジュール１１の劣化状態を判定してもよい。

【0096】

回路モジュール１１の模擬回路は、回路モジュール１１の等価回路に相当する回路を、実際の回路素子を用いて基板などに実装した回路である。模擬回路に含まれる回路素子は、例えば、抵抗、キャパシタ、インダクタ、ダイオード、トランジスタ及びトランスなどであってよい。模擬回路は、例えば、汎用のプリント基板に、汎用の、抵抗、キャパシタ、インダクタ、ダイオード、トランジスタ及びトランスなどを実装したものであってよい。

【0097】

模擬回路は、回路モジュール１１に発生することが想定される故障を模擬することができるように構成されている。

【0098】

例えば、回路モジュール１１の等価回路にキャパシタが含まれていて、回路モジュール１１の故障として、キャパシタの内部抵抗が増加する故障が発生することが想定される場合を考える。この場合、模擬回路は、キャパシタと抵抗とが直列接続された構成を含む。模擬回路に含まれるこのキャパシタは、故障が想定されるキャパシタに対応する。このキャパシタに直列接続された抵抗は、故障が想定されるキャパシタの内部抵抗に対応する。内部抵抗に対応する抵抗は、抵抗値を変えることが可能となっている。内部抵抗に対応する抵抗は、抵抗値として、少なくとも、正常時におけるキャパシタの内部抵抗の抵抗値と、故障時に想定されるキャパシタの内部抵抗の抵抗値とを切り替えることが可能となっている。模擬回路に含まれる、キャパシタの内部抵抗に対応する抵抗の抵抗値を、故障時に想定されるキャパシタの内部抵抗の抵抗値に切り替えた状態にすることを、「模擬故障」とも称する。

【0099】

模擬回路を実際に動作させた状態で、模擬回路のインピーダンスを測定したインピーダンスのデータは、判定手段２７２が回路モジュール１１の劣化状態の判定の際に用いる学習モデルを機械学習させるための学習用データとして用いることができる。

【0100】

模擬回路のインピーダンスを測定する際は、模擬回路を動作させた状態で模擬回路に交流電圧を印加し、そのときに検出される電圧及び電流に基づいて、インピーダンスを測定する。模擬回路のインピーダンスを測定する際は、複数の周波数の交流電圧を、模擬回路に印加してよい。模擬回路に印加する交流電圧の周波数の範囲は、例えば、１０Ｈｚ～１００ｋＨｚの範囲であってよい。

【0101】

模擬回路に含まれる抵抗の抵抗値を、正常時におけるキャパシタの内部抵抗の抵抗値とした状態で、模擬回路のインピーダンスを測定すると、測定されたインピーダンスのデータは、回路モジュール１１の正常時のインピーダンスに相当する学習用データとすることができる。

【0102】

模擬回路に含まれる抵抗の抵抗値を、故障時に想定されるキャパシタの内部抵抗の抵抗値とした状態で、模擬回路のインピーダンスを測定すると、測定されたインピーダンスのデータは、回路モジュール１１の異常時のインピーダンスに相当する学習用データとすることができる。

【0103】

判定手段２７２が回路モジュール１１の劣化状態を判定する際に用いる学習モデルは、模擬回路を用いて測定された学習用データを用いて機械学習されてもよい。学習モデルは、模擬回路を用いて測定された、回路モジュール１１の正常時のインピーダンスに相当する学習用データと、模擬回路の模擬故障を用いて測定された、回路モジュール１１の異常時のインピーダンスに相当する学習用データとを用いて機械学習される。

【0104】

学習用データの数を増やすため、回路モジュール１１又は模擬回路が設置されている環境の温度を変化させて、様々な温度で回路モジュール１１又は模擬回路のインピーダンスを測定してよい。例えば、回路モジュール１１又は模擬回路を恒温槽に入れることで、回路モジュール１１又は模擬回路が設置されている環境の温度を変化させることができる。温度を変化させる範囲は、回路モジュール１１が設置される環境の温度として想定される温度の範囲であってよい。温度を変化させる範囲は、例えば、１０℃～５０℃の範囲などであってよい。

【0105】

模擬回路で測定する学習用のデータを増やす場合、模擬回路に含まれる抵抗の抵抗値を、正常時におけるキャパシタの内部抵抗の抵抗値とした状態で、温度を変化させて、模擬回路のインピーダンスを測定することで、正常時のインピーダンスに相当する学習用データを複数個取得することができる。また、模擬回路に含まれる抵抗の抵抗値を、故障時に想定されるキャパシタの内部抵抗の抵抗値とした状態で、温度を変化させて、模擬回路のインピーダンスを測定することで、異常時のインピーダンスに相当する学習用データを複数個取得することができる。

【0106】

温度を変化させて取得した学習用データは、温度とは関連づけられていないデータとして、学習モデルの機械学習に用いてよい。すなわち、学習モデルの機械学習に学習用データを用いる際に、学習用データの中に、学習用データを取得した際の温度の情報を含めなくてよい。これは、温度を変化させる範囲が、回路モジュール１１が設置される環境の温度として想定される温度の範囲であるため、例えば、正常時におけるキャパシタの内部抵抗の抵抗値とした状態で、温度を変化させて取得した学習用データは、全て正常時の学習用データとしてよいからである。このように温度の情報を学習用データに含めないことで、学習用データから温度のパラメータの分だけ次元を減らすことが可能となり、機械学習の処理のスピードを速くすることが可能となる。

【0107】

回路モジュール１１又は模擬回路を用いて取得された正常時の学習用データと異常時の学習用データとに基づいて機械学習された学習モデルは、診断装置２０の記憶部２６に格納されていてよい。判定手段２７２は、記憶部２６に格納されている学習モデルに基づいて、回路モジュール１１の劣化状態を判定する。

【0108】

機械学習のアルゴリズムは、例えば、ＯＣＳＶＭ（One Class Support Vector Machine）であってよい。この場合、機械学習のアルゴリズムは、ハイパーパラメータと称されるパラメータを有する。ハイパーパラメータは、ニュー（ν）及びガンマ（γ）をパラメータとして含む。ニューは、学習用データに含まれる異常データの割合に関連するパラメータである。ガンマは、境界面の複雑さを決定するパラメータであり、ガンマが大きくなると境界面の複雑さが増す。

【0109】

判定手段２７２が用いる学習モデルのハイパーパラメータは、模擬回路を用いて取得された正常時の学習用データと異常時の学習用データとに基づいて最適化されていてよい。ハイパーパラメータを最適化することで、判定手段２７２は、回路モジュール１１の劣化状態を判定する際の精度をさらに向上させることができる。

【0110】

図１０及び図１１を参照して、ハイパーパラメータが最適化されていない状態とハイパーパラメータが最適化されている状態の判定精度の違いについて説明する。図１０は、ハイパーパラメータが最適化されていない状態における判定結果の一例を示す図である。図１１は、ハイパーパラメータが最適化されている状態における判定結果の一例を示す図である。

【0111】

図１０及び図１１において、横軸は、データ番号を示す。データ番号は、模擬回路を用いて取得された複数のインピーダンスのデータの各データに付された番号である。例えば、データ番号が「１」であるとは、１番目に取得されたデータであることを示す。図１０及び図１１に示す例において、データ番号が１～３８のデータは、模擬回路に含まれる抵抗の抵抗値を、正常時におけるキャパシタの内部抵抗の抵抗値とした状態で測定したインピーダンスのデータである。データ番号が３９～７３のデータは、模擬回路に含まれる抵抗の抵抗値を、故障時に想定されるキャパシタの内部抵抗の抵抗値とした状態で測定したインピーダンスのデータである。

【0112】

図１０及び図１１において、縦軸は、機械学習のアルゴリズムが出力する正常度の値を示す。判定手段２７２は、正常度が所定の閾値以上である場合、インピーダンスが正常であると判定する。判定手段２７２は、正常度が所定の閾値より小さい場合、インピーダンスが異常であると判定する。

【0113】

図１０及び図１１に示されている、白丸、黒丸、白三角、及び黒三角の記号は、それぞれ以下の内容であることを意味する。
白丸：正常なインピーダンスを測定したデータが正常と判定されている
黒丸：正常なインピーダンスを測定したデータが異常と判定されている
白三角：異常なインピーダンスを測定したデータが異常と判定されている
黒三角：異常なインピーダンスを測定したデータが正常と判定されている
すなわち、白丸及び白三角の割合が、黒丸及び黒三角の割合よりも高いほど、判定精度は高い。

【0114】

図１０は、ハイパーパラメータが最適化されていない状態における判定結果の一例を示す図である。図１０に示す例では、ハイパーパラメータは、それぞれ以下のように設定されている。
ニュー（ν）：０．３
ガンマ（γ）：０．１
図１０を参照すると、黒丸及び黒三角の数が多い。すなわち、判定精度が低い。

【0115】

図１１は、ハイパーパラメータが最適化されている状態における判定結果の一例を示す図である。図１１に示す判定において、ハイパーパラメータは、それぞれ以下のように設定されている。
ニュー（ν）：０．０１
ガンマ（γ）：０．５
図１１を参照すると、黒丸は１個しかなく、黒三角の数は０個である。すなわち、判定精度が高い。このように、ハイパーパラメータを最適化することで、判定精度を向上させることができる。

【0116】

以上述べたように、本実施形態に係る診断装置２０によれば、インピーダンス算出手段２７１が回路モジュール１１のインピーダンスを算出する際に、電気機器１０に応じて定まる大きさの振幅の交流電圧が交流電圧印加部２１によって電源ライン１３に印加される。このように、交流電圧印加部２１が、電気機器１０の動作に影響を与えない程度の、電気機器１０に応じて定まる大きさの振幅の交流電圧を電源ライン１３に印加するため、診断装置２０は、電気機器１０が稼働中に、算出したインピーダンスに基づいて電気機器１０の劣化状態を診断することができる。したがって、電気機器１０の劣化状態の診断に関する技術を改善することができる。

【0117】

本発明を諸図面及び実施形態に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形及び修正を行うことが容易であることに注意されたい。したがって、これらの変形及び修正は本発明の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各手段、各ステップ等に含まれる機能等は論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の手段及びステップ等を１つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。

【0118】

例えば、診断システム１が複数の情報処理装置を備え、上述した実施形態に係る診断装置２０又は端末装置３０の各構成又は各手段が、当該複数の情報処理装置に分散配置された構成も可能である。例えば、当該複数の情報処理装置のうち、第１の情報処理装置が、インピーダンス算出手段２７１、判定手段２７２、ノイズ電圧検出手段２７３及びパラメータ推定手段２７４のうちの一部の手段として機能し、第２の情報処理装置が、残りの手段として機能してもよい。上記の複数の手段の分散配置の例はこれに限られず、任意の数の情報処理装置に対して任意に分散させて配置することができる。

【0119】

また、端末装置３０の記憶部３２が、制御部３４をインピーダンス算出手段２７１、判定手段２７２、ノイズ電圧検出手段２７３及びパラメータ推定手段２７４として機能させるプログラムの少なくとも１つを記憶していてもよい。この場合、端末装置３０が、診断装置２０の代わりに、インピーダンス算出手段２７１、判定手段２７２、ノイズ電圧検出手段２７３及びパラメータ推定手段２７４のうちの少なくとも１つの手段による機能を実行してもよい。

【0120】

また、上述した実施形態において、診断装置２０が電気機器１０のベースボード１２と一体として構成されていてもよい。

【符号の説明】

【0121】

１ 診断システム
１０ 電気機器
１１ 回路モジュール
１２ ベースボード
１３ 電源ライン
１４ ＧＮＤライン
２０ 診断装置
２１ 交流電圧印加部
２２ 電圧検出部
２３ 電流検出部
２４ フィルタ
２５ 通信部
２６ 記憶部
２７ 制御部
２７１ インピーダンス算出手段
２７２ 判定手段
２７３ ノイズ電圧検出手段
２７４ パラメータ推定手段
３０ 端末装置
３１ 通信部
３２ 記憶部
３３ 表示部
３４ 制御部
４０ ネットワーク

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】