特許 7590717 接続異常検出装置及び分電盤接続異常検出システム

(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】2024-11-19

(45)【発行日】2024-11-27

(54)【発明の名称】接続異常検出装置及び分電盤接続異常検出システム

(51)【国際特許分類】

   H02H 7/26 20060101AFI20241120BHJP

   H02B 1/40 20060101ALI20241120BHJP

【ＦＩ】

H02H7/26 D

H02B1/40 A

【請求項の数】 6

(21)【出願番号】P 2020169314

(22)【出願日】2020-10-06

(65)【公開番号】P2022061355

(43)【公開日】2022-04-18

【審査請求日】2023-09-27

(73)【特許権者】

【識別番号】000116622

【氏名又は名称】愛知県

(73)【特許権者】

【識別番号】304021277

【氏名又は名称】国立大学法人 名古屋工業大学

(73)【特許権者】

【識別番号】000124591

【氏名又は名称】河村電器産業株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100078721

【弁理士】

【氏名又は名称】石田 喜樹

(72)【発明者】

【氏名】竹中 清人

(72)【発明者】

【氏名】水野 幸男

(72)【発明者】

【氏名】林 文移

【審査官】佐藤 匡

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２０１７／２２１４９３（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１５－１４５８４７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－１８４４８０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１３－２５１９８１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－１３２３８２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１６－１５１５１４（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１２／０３１６８０４（ＵＳ，Ａ１）

【文献】国際公開第２０１９／０７５２１７（ＷＯ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｈ０２Ｈ ７／２６，３／００

Ｈ０２Ｂ １／４０

Ｈ０２Ｊ １／００

Ｇ０１Ｒ ３１／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

電路の接続部に接続異常が発生したら、それに伴い発生する放電を検知して接続異常の発生を判断する接続異常検出装置であって、
電路上に配置されて、電路に発生する電磁ノイズを検出し、その周波数スペクトル情報を出力するノイズ計測部と、
計測した前記周波数スペクトル情報から、前記放電に伴う電磁ノイズを検出して接続異常の発生を判断する異常判断部とを有し、
前記異常判断部は、特定の周波数を境に低周波領域と高周波領域とに２分割し、双方の周波数領域において、電磁ノイズの計測値が所定の閾値を超えたら接続異常発生と判断することを特徴とする接続異常検出装置。

【請求項2】

周波数帯を２分割する前記特定の周波数が１ＭＨｚであることを特徴とする請求項１記載の接続異常検出装置。

【請求項3】

低周波領域の判断周波数が０．２ＭＨｚ～０．９ＭＨｚであり、高周波領域の判断周波数が１１ＭＨｚ～１３ＭＨｚであることを特徴とする請求項１又は２に記載の接続異常検出装置。

【請求項4】

前記異常判断部は、前記低周波領域と前記高周波領域の双方の領域で、接続異常と判断する周波数スペクトルを畳み込みニューラルネットワークを用いて学習し設定することを特徴とする請求項１乃至３の何れかに記載の接続異常検出装置。

【請求項5】

請求項１乃至４の何れかに記載の接続異常検出装置を、分電盤への引き込み線に設置し、前記接続異常検出装置を設置した前記引き込み線の上流側に、前記引き込み線の上流で発生した電磁ノイズを遮断する第１フィルタ回路が配置されて成ることを特徴とする分電盤接続異常検出システム。

【請求項6】

前記分電盤により分岐出力された分岐電路毎に、前記分岐電路に接続された負荷で発生した電磁ノイズが前記分電盤に流れ込むのを遮断する第２フィルタ回路を配置して成ることを特徴とする請求項５記載の分電盤接続異常検出システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、分電盤内等の電路を構成する導体接続部に接続異常が発生したら、それを検出する接続異常検出装置及び分電盤接続異常検出システムに関する。

【背景技術】

【0002】

分電盤では、主幹ブレーカに商用電源からの引き込み線を接続する主幹ブレーカの１次側端子、その２次側端子を始め、電路を構成する導体接続部にはネジが使用され、ネジの締着で接続が行われている。そのため、ネジの緩み等による電路異常で発熱する場合があり、放置しておくと発火の危険があるため、それを検知する装置がある。
例えば，特許文献１では、引き込み線と分岐ブレーカが接続される主幹バーとの間の電位差を検出して、電位差が一定値を超えたら接続異常発生と判断する過熱検出器を分岐ブレーカに隣接して配置した。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０１２－２５７３４３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

上記特許文献１の接続異常検出形態は、１台の過熱検出器を設置するだけで、複数の端子部の監視を一括して行うことができたため、分電盤内の接続異常監視に有効であった。
しかしながら、上記電位差情報により接続異常発生を判断する構成は、閾値設定が難しく、接続異常が発生してもそれを検知できなかったり、誤動作して電路を遮断する場合があった。

【0005】

そこで、本発明はこのような問題点に鑑み、電路の接続異常の発生を高い精度で一括監視できる接続異常検出装置、及び分電盤接続異常検出システムを提供することを目的としている。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上記課題を解決する為に、請求項１の発明は、電路の接続部に接続異常が発生したら、それに伴い発生する放電を検知して接続異常の発生を判断する接続異常検出装置であって、電路上に配置されて、電路に発生する電磁ノイズを検出し、その周波数スペクトル情報を出力するノイズ計測部と、計測した周波数スペクトル情報から、放電に伴う電磁ノイズを検出して接続異常の発生を判断する異常判断部とを有し、異常判断部は、特定の周波数を境に低周波領域と高周波領域とに２分割し、双方の周波数領域において、電磁ノイズの計測値が所定の閾値を超えたら接続異常発生と判断することを特徴とする。
この構成によれば、２つの異なる周波数の電磁ノイズがそれぞれ所定の大きさを超えたら接続異常発生と判断するため、接続異常発生に伴う特有の現象を判断でき、高い精度で接続異常を検知できる。

【0007】

加えて、特定の周波数を境に２分割して、その双方の周波数領域で所定の大きさの電磁ノイズが発生したら接続異常発生と判断するため、接続異常発生に伴う特有の現象を更に高精度で判断できる。

【0008】

請求項２の発明は、請求項１に記載の構成において、周波数帯を２分割する特定の周波数が１ＭＨｚであることを特徴とする。
この構成によれば、１ＭＨｚを境とした低周波領域と高周波領域の双方で発生する電磁ノイズの特性から接続異常発生を判断することで、接続異常特有のノイズを的確に検知できる。

【0009】

請求項３の発明は、請求項１又は２に記載の構成において、低周波領域の判断周波数が０．２ＭＨｚ～０．９ＭＨｚであり、高周波領域の判断周波数が１１ＭＨｚ～１３ＭＨｚであることを特徴とする。
この構成によれば、ネジの緩み特有の接続異常を的確に検知でき、負荷特有の高周波ノイズ等の外部からのノイズによる誤検知を無くす事ができる。

【0010】

請求項４の発明は、請求項１乃至３の何れかに記載の構成において、異常判断部は、低周波領域と高周波領域の双方の領域で、接続異常と判断する周波数スペクトルを畳み込みニューラルネットワークを用いて学習し設定することを特徴とする。
この構成によれば、判断する周波数が畳み込みニューラルネットワークを用いた学習データに基づいて設定されるため、負荷の種類により接続異常に伴う電磁ノイズの周波数スペクトル特性が異なっても、的確な判断が可能となる。

【0011】

請求項５の発明に係る分電盤接続異常検出システムは、請求項１乃至４の何れかに記載の接続異常検出装置を、分電盤への引き込み線に設置し、接続異常検出装置を設置した引き込み線の上流側に、引き込み線の上流で発生した電磁ノイズを遮断する第１フィルタ回路が配置されて成ることを特徴とする。
この構成によれば、引き込み線の上流側で発生した電磁ノイズを検出しないため、下流側、即ち分電盤内或いはその下流側の電路に発生する電磁ノイズのみを検出する。よって、分電盤内或いはそれより下流の接続異常を検出することが可能となり、接続異常の検出範囲を限定できる。

【0012】

請求項６の発明は、請求項５に記載の構成において、分電盤により分岐出力された分岐電路毎に、分岐電路に接続された負荷で発生した電磁ノイズが分電盤に流れ込むのを遮断する第２フィルタ回路を配置して成ることを特徴とする。
この構成によれば、分岐電路には電磁ノイズをカットする第２フィルタ回路が配置されているため、分岐電路先に接続された負荷或いは分岐電路のコンセント等の接続部で発生した電磁ノイズにより接続異常検出装置が誤動作することがない。

【発明の効果】

【0013】

本発明によれば、２つの異なる周波数の電磁ノイズがそれぞれ所定の大きさ超えたら接続異常発生と判断する。よって、接続異常発生に伴う特有の現象を判断でき、高い精度で接続異常を検知できる。

【図面の簡単な説明】

【0014】

【図1】本発明に係る接続異常検出装置の一例を示す構成図である。

【図2】図１の接続異常検出装置を分電盤に対して取り付けた分電盤接続異常検出システムの構成図である。

【図3】畳み込みニューラルネットワークに基づく学習の流れを示すフローチャートである。

【図4】端子の緩みを検出するフローチャートである。

【図5】畳み込みニューラルネットワークに基づく端子の緩みを学習するフローチャートである。

【図6】計測した電磁ノイズの周波数スペクトルであり、（ａ）は電路が正常な状態、（ｂ）はネジの緩みによる電路異常が発生した状態を示している。

【図7】計測した電磁ノイズの周波数スペクトルであり、（ａ）は第２フィルタ回路がある状態、（ｂ）は第２フィルタ回路が無い状態を示している。

【発明を実施するための形態】

【0015】

以下、本発明を具体化した実施の形態を、図面を参照して詳細に説明する。図１は本発明に係る接続異常検出装置の一例を示す構成図である。接続異常検出装置１は、ノイズを測定する測定器（ノイズ計測部）２と接続異常を検出する異常判断部としての検出部３とにより構成され、ここでは検出部３の検出結果を受けて電路を遮断する遮断機構部４、発報通知する発報部５、外部へ通知するための接点出力部６等が接続されている。

【0016】

測定器２は電路に設置されて、電路に発生する電磁ノイズを検出し、その周波数スペクトル情報を出力する。
検出部３は、畳み込みニューラルネットワーク（以下、「ＣＮＮ」とする）に基づいた識別器（ＣＮＮ識別器）３１、測定データを蓄積するメモリ３２、ＣＮＮによる深層学習を実施する学習部３３、ＣＮＮ識別器３１の識別結果を基に接続異常を判定する判定部３４を備えている。尚、検出部３は１つのＭＣＵ（Micro Controller Unit）により構成されている。

【0017】

測定器２からＣＮＮ識別器３１及びメモリ３２へは、検出した電磁ノイズの周波数スペクトル情報が出力される。この測定器２は、例えば変流器により電路上に発生する電磁ノイズを検出し、その周波数スペクトルデータが出力される。
ＣＮＮ識別器３１は、測定器２が計測した電磁ノイズの周波数スペクトルの中から、学習部３３の情報に基づいて接続異常により生じた電磁ノイズの周波数スペクトル情報を抽出し、所定のプログラミング言語で判定部３４へ出力する。
学習部３３は、電磁ノイズの周波数スペクトルから、導電部のネジの緩み等の接続異常に伴って発生する特有の周波数スペクトルを選別するための情報を学習して蓄積する。

【0018】

図２は、分電盤７に対して接続異常検出装置１を取り付けた分電盤接続異常検出システムの構成を示し、接続異常検出装置１により分電盤７内の電路１０の接続部に発生した異常を検出する構成を示している。接続異常検出装置１は、電路の一部を成す分電盤７の引き込み線Ｌに設置されている。
また、接続異常検出装置１の上流側となる商用電源Ｐの引き込み線Ｌには、商用電源Ｐ側で発生する電磁ノイズが接続異常検出装置１に流れ込んで誤動作しないよう遮断する第１フィルタ回路１１が設けられている。更に、分電盤７から配設される個々の分岐電路１０ａには、分岐電路１０ａに接続された負荷１５で発生する高周波ノイズが、分岐電路１０ａを介して分電盤７に流入して接続異常検出装置１が誤動作しないよう遮断する第２フィルタ回路１２が設けられている。

【0019】

分電盤７には、主幹ブレーカ１３、複数の分岐ブレーカ１４が組み付けられており、主幹ブレーカ１３の一次側端子、二次側端子等の電路接続部、分岐ブレーカ１４の電路接続部、更には電路１０を構成する銅バーの接続部等にネジが使用されている。このネジによる接続部に緩みが発生したら、それを検出するよう構成されている。
尚、接続異常検出装置１の設置位置は、主幹ブレーカ１３の上流側（商用電源Ｐ側）であれば、分電盤７の内部であっても良い。

【0020】

この分電盤接続異常検出システムにおいて、接続異常検出装置１が電路１０の接続異常を検出すると、警報を発して電路１０の遮断等を実施する。
具体的に、判定部３４が接続異常有りと判定すると、異常発生信号が出力される。この異常発生信号を受けて、遮断機構部４を構成する主幹ブレーカ１３が遮断動作する。尚、主幹ブレーカ１３は、外部信号入力部を備えており、異常発生信号を受けて遮断動作する。
そして、発報部５は、ブザー、ＬＥＤ等を備えており、ブザーが鳴動してＬＥＤが発光する。また、接点出力部６は接点信号を出力する。
尚、発報部５、接点出力部６は、主幹ブレーカ１３の一次側から電源が供給される。

【0021】

図３は、学習部３３の説明図で、ＣＮＮに基づく学習の流れを示すフローチャートを示している。学習部３３はＣＮＮに基づいて学習し、ＣＮＮは入力層Ｔ１と出力層Ｔ６の間に、畳み込み層Ｔ２、プーリング層Ｔ３、活性化層Ｔ４、全結合層Ｔ５等を複数組み合わせた層を有して構成されている。
畳み込み層Ｔ２は、入力された周波数スペクトルデータの畳み込みを行う。プーリング層Ｔ３は、カーネル領域のデータを最大値や平均値に置き換えてデータを縮小する。活性化層Ｔ４は、活性化関数により入力値を非線形変換する処理を行う。これらの層を複数組み合わせて、入力値が全てのノードと結合する処理である全結合層Ｔ５を通して出力される。
このＣＮＮにより学習することで、検出したノイズの周波数スペクトルの個々の波形の中で、電化製品等の負荷特有の伝導性ノイズの周波数と端子の緩み（ネジの緩み）等に起因する接続異常に伴う伝導性ノイズの周波数を区別し、接続部の異常検出が可能となる。

【0022】

図４は、端子の緩みを検出するフローを示している。判定部３４は、ＣＮＮ識別器３１の識別結果を受けて接続異常の有無を判定する。
測定器２で計測された周波数スペクトルは、ＣＮＮ識別器３１に入力され（Ｓ１）、学習部３３が蓄積している学習データと比較して解析される（Ｓ２）。この解析により、接続異常に伴う周波数スペクトルデータが抽出されて判定部３４に出力される。

【0023】

判定部３４では、１ＭＨｚを境に分離した２つの周波数帯、例えば０．１５ＭＨｚ～１ＭＨｚの低周波領域、１ＭＨｚ～３０ＭＨｚの高周波領域の双方の領域において、ＣＮＮ識別器３１が出力する周波数スペクトルデータに基づき判定する。
このとき、双方の周波数帯のピーク値が共に所定の閾値を超えたら、接続異常発生と判断する（Ｓ３でＹｅｓ）。接続異常発生と判断したら、上述した警報の発報、電路１０の遮断等が実施される（Ｓ４）。緩みが無いと判断した場合（Ｓ３でＮｏ）は、測定器２による周波数スペクトルの監視を継続する。
尚、接続異常、特にネジの緩みによる接続異常が発生した場合、電磁ノイズの特徴として、０．３ＭＨｚ付近、０．８ＭＨｚ付近、１２ＭＨｚ付近でノイズが発生することが確認されており、この周波数を中心に判定しても良い。

【0024】

図６は計測した電磁ノイズの周波数スペクトルであり、（ａ）は電路１０が正常な状態、（ｂ）はネジの緩みによる接続異常が発生した状態を示している。図６（ｂ）に示すＱ１は０．３ＭＨｚ、Ｑ２は０．８ＭＨｚ、Ｑ３は１２ＭＨｚの位置をそれぞれ示している。図６に示すように、ネジの緩みによる接続異常が発生すると、複数箇所の特定の周波数を中心としてノイズが発生するため、０．１５ＭＨｚ～１ＭＨｚの低周波領域をさらに０．２ＭＨｚ～０．９ＭＨｚの範囲とし、１ＭＨｚ～３０ＭＨｚの高周波領域を１１ＭＨｚ～１３ＭＨｚの範囲と限定して判断しても良い。
尚、図６において、負荷Ａはヒータ、負荷Ｂはドライヤ、負荷Ｃはホットプレートである。

【0025】

このように、低周波領域の判断周波数を０．２ＭＨｚ～０．９ＭＨｚとし、高周波領域の判断周波数を１１ＭＨｚ～１３ＭＨｚとしても良く、ネジの緩み特有の接続異常を的確に検知でき、負荷特有の高周波ノイズ等の外部からのノイズによる誤検知を無くす事ができる。

【0026】

この一連の接続異常検出の流れにおいて、学習部３３の学習結果は以下のように更新される。図５はＣＮＮに基づく端子の緩みを判断するための周波数スペクトルを学習するフローであり、このフローを参照して説明する。
測定器２で計測された周波数スペクトルは、ＣＮＮ識別器３１で解析され（Ｓ１１）、判定部３４で判定される（Ｓ１２）。この結果を受けて、接続異常有りと判定されたら（Ｓ１２でＹｅｓ）、接続異常有りのデータとして周波数スペクトルデータが更新される（Ｓ１３）。一方、接続異常無しと判定されたら（Ｓ１２でＮｏ）、接続異常無しのデータとして更新される（Ｓ１４）。

【0027】

このように、検出した電磁ノイズスペクトルを１ＭＨｚを境に２分割して、その双方の周波数領域で所定の大きさの電磁ノイズが発生したら接続異常発生と判断する。よって、接続異常発生に伴う特有の現象に基づいて判断でき、高精度で接続異常を検知できる。そして、１ＭＨｚを境とした低周波と高周波の双方の特性で判断することで、接続異常特有のノイズを的確に検知できる。
また、判断する周波数が畳み込みニューラルネットワークを用いた学習データに基づいて設定されるため、負荷の種類により接続異常に伴う電磁ノイズの周波数スペクトル特性が異なっても、的確な判断が可能となる。
更に、分電盤７への引き込み線Ｌの上流側に、上流側で発生した電磁ノイズを遮断する第１フィルタ回路１１を設けることで、上流側で発生した電磁ノイズにより接続異常検出装置１が誤動作することがない。
ここで、図７（ａ）は第２フィルタ回路がある状態で計測した電磁ノイズの周波数スペクトルであり、図７（ｂ）は第２フィルタ回路が無い状態で計測した電磁ノイズの周波数スペクトルを示している。この図７に示すように、分岐電路１０ａには第２フィルタ回路１２が配置されていることで、分岐電路１０ａの先に接続された負荷１５或いは分岐電路１０ａのコンセント等の接続部で発生した電磁ノイズを減少させることができ、接続異常検出装置１が誤動作することもない。よって、接続異常の検出範囲を分電盤７内に限定でき、的確に判断できる。

【0028】

尚、上記実施形態は、電路接続部の一例としてネジの緩みを検出する場合を示したが、分岐ブレーカ１４に広く採用されている速結端子の緩みの検出も可能である。
また、１ＭＨｚを境として低い周波数領域と高い周波数領域とに分けて、双方で一定値以上の電磁波ノイズが発生したら接続異常発生と判断しているが、周波数領域の境は１ＭＨｚに限定しなくても良く、例えば２ＭＨｚとしても良い。この程度の変更では判定結果に殆ど差がない。
更には、周波数領域を特定の周波数で分割せず、１つの大きな周波数帯域（例えば０．１ＭＨｚ～３０ＭＨｚ）の中で、２つの異なる周波数で電磁ノイズが所定の閾値を超えたら接続異常発生と判断しても良く、従来より高精度で判定することは可能である。
また、識別器に畳み込みニューラルネットワークを用いているが、この手法に限定するものでは無く、決定木やＳＶＭ（サポートベクターマシン）など様々な機械学習を適用することが可能である。
また、分電盤内に加えてそれより下流で発生する接続異常も含めて検出したい場合は、第２フィルタ回路１２は必要ない。

【符号の説明】

【0029】

１・・接続異常検出装置、２・・測定器（ノイズ計測部）、３・・検出部（異常判断部）、４・・遮断機構部、５・・発報部、６・・接点出力部、１０・・電路、１１・・第１フィルタ回路、１２・・第２フィルタ回路、１３・・主幹ブレーカ、１５・・負荷、３１・・ＣＮＮ識別機、３２・・メモリ、３３・・学習部、３４・・判定部、Ｌ・・引き込み線（電路）。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】