JPH01199146A - ガス検出方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［発明の利用分野］ この発明は、ガスセンサによるガスの検出に関し、特に
ノイズの処理に関する。またこの発明は、空調装置の制
御やガス漏れの検出、あるいはガス爆発の防止等の、ガ
スセンサを用いたガスの検出に利用できる。

［従来技術］ 周知のように、ガスセンサの信号は多くのノイズを含ん
でいる。例えばガス漏れの場合、有機溶剤の使用等によ
る、−時的なガス濃度の増加による信号はノイズである
。また空調制御の場合、局所的なガス濃度の増加、ある
いは−時的なセンサの温度変動等による信号はノイズで
ある。

ノイズの除去に対して、センサ信号を積分回路で処理し
、積分回路を通過した信号のみを取り出すことが知られ
ている（実公昭５７−３８，６１９号）、、ところでノ
イズの大きさや持続時間は使用環境に依存し、−律に処
理することは難しい。そこで何等かの手法でノイズの持
続時間を検出し、これを基にガスの検出条件を定めれば
、ノイズと有意信号とを正確に識別できることなる。ま
たノイズか有意信号かの識別に必要な遅延時間を、最小
限に止どめることができる。

［発明の課題］ この発明は、ノイズの持続時間を学習し、ノイズをより
効率的に除去することを目的とする。

［発明の構成］ この発明では、センサ信号の持続時間からノイズか否か
を識別し、ノイズの持続時間を検出して記憶する。そし
て記憶した持続時間に基づき、ガスの検出条件を変更す
る。

ノイズの基本的特徴は、持続時間が短いことにある。そ
こで適当な上限を固定し、これ以下の持続時間の信号を
ノイズとする。ノイズの他６特徴は、信号の強さが低い
点にある。そこでこの特徴も加味して、ノイズを判別し
ても良い。ノイズの識別のためには、例えば適当な閾値
を用意し、閾値とセンサ信号の比較から持続時間を取り
出せば良い。

ノイズの持続時間の学習は、例えば次のようにする。適
当な区間を設けて、その間のノイズの持続時間の最大値
を取り出す。長時間検出を続けると、上限に近い長さの
ノイズも発生するので、区間の変更毎に記憶した最大値
を減少させて、次の区間での初期値とする。あるいは実
際のノイズの持続時間を測定せず、ノイズの持続時間に
対する推定値を用意する。次ぎにある区間での推定値よ
りも長いノイズの数をカウントし、このカウント値によ
り推定値を修正する。この手法では、推定値よりも長い
ノイズの頻度が目的範囲内に入るように、推定値を修正
する。勿論、ガスの検出を短時間しか続けない場合、持
続時間の発散のおそれは少なく、このような処理は不要
である。　ノイズの持続時間を学習すると、例えば次の
ように利用する。

（１）間隔ΔＴでＮ個のセンサ信号をサンプリングし、
これに重み因子ａｎ（ｎ＝　ｌ〜Ｎ）を付加して籍算平
均とする。ここでＮ・ΔＴをノイズの持続時間Ｔよりも
十分大きくすれば、加算平均にはノイズの影響は現れな
い。そこでサンプリングしたノイズの持続時間から、検
出間隔ΔＴを変更する。

（２）センサ信号の持続時間をノイズの持続時間Ｔと比
較し、Ｔよりも持続時間が長い信号のみを取り出す。

（３）ノイズの持続時間とピーク値とを記憶する。

これを下限に検出を行い、持続時間あるいはピーク値の
いずれかを越える信号を取り出す。

（４）ノイズの持続時間Ｔの間、ノイズ信号を積算する
。この積算値を越える信号を有意信号とする。

［用語法］ この明細書では、センサ信号は検出対象ガスにより増加
するものとして示した。しかしセンサの種類や信号処理
の手法等により、逆の結果となることも有る。この場合
は、信号の増加、減少の意味を、この明細書と逆に解釈
すれば良い。

［実施例］ 実施例１ 第１図〜第５図に、最初の実施例を示す。なお各実施例
は、低蟲度のガスの検出による空調の制御を例に示す。

第１図に、センサ信号の持続時間Ｔと信号の頻度との関
係を、模式的に示す。図のＴｌは有意信号に対する下限
値であり、これ以上の長さの信号は有意信号として扱う
べきものとする。この長さは用途により定まり、例えば
ガス漏れの検出では２００分程、空調の制御では２分程
度である。一方ノイズの長さのピークは、これよりも低
い点にある。発明者らの実験によれば、空調の制御の場
合、ノイズの持続時間は１０秒以下のものが主である。

またガス漏れの検出の場合、１〜５分程度のノイズが多
い。そこでノイズの長さのピークと、有意信号信号の長
さに対する下限値ＴＩとの間にカットオフを設け、カッ
トオフ以下の信号を切り捨てる。カットオフの位置は、
ノイズの持続時間の学習から修正する。このようにすれ
ば、ノイズの判定時間をＴＩからカットオフ点まで短縮
できる。

なおノイズか否かは、信号の強度からも判別できる。そ
こで大きな信号に対しては、持続時間と無関係に有意信
号と処理するようにしても良い。

この場合、比較的弱く、ノイズか否かの判別レベル付近
の信号に対してのみ、持続時間による識別を行えば良い
。

第２図に、実施例でのサンプリング原理を示す。

間隔へＴでサンプリングしたＮ個のセンサ信号をｆｌ〜
ｆｎとし、これに重み因子を付加して平均する。

ここで Ｎ−ΔＴ　＝ｍ−Ｔｍａｘ　　　　　　　（１）とする
。なお　ｍ＞１　　であり、Ｔｍａにはノイズの持続時
間の最大値を現す。平均値へのノイズの影響はｍを増す
と減少し、検出精度と検出の遅延時間との兼合いからｍ
を決定しておく。そしてＴ　ｍａＸに応じ、ΔＴあるい
はＮを変更すれば、ノイズの影響を抑制できる。例えば
ｍは３程度とすれば良い。

第３図に、実施例を概略的に示す。この実施例は、初期
化と、サンプリング・サブルーチン、ノイズ幅の学習サ
ブルーチン、適当な区間例えば１〜４時間毎のＴ　ｍａ
ｘやｘｍｉｎの変更処理の４つのブロックで構成しであ
る。検出を開始すると、データの初期化を行う。例えば
ｆ　ｌ−ｆ　ｎの初期値を、その時点でのセンサ信号Ｖ
とし、またｒ　Ｉ−ｆ’　ｎの加算平均値Ｘの初期値を
Ｎ−Ｖ、加算平均値Ｘの最小値ｘｍｉｎの初期値をＮ−
Ｖとする。更にサンプリング間隔ΔＴの初期値を定める
。ここではｆ１〜ｆｎに対する重み因子を全てｌとした
が、これはｎの値により変えても良い。例えば現在付近
の信号ｒｎに対しては大きく、過去の「、に対しては小
さくしても良い。

次ぎに、サンプリング間隔ΔＴ毎に、割り込み処理でサ
ンプリング・サブルーチンに移行する。

ｆｎに新たなセンサ信号Ｖを、ｆ＋−ｆｎ−＋に元のｆ
、〜ｆｎを代入し、Ｘを１／Ｎずつ修正する。またＸと
ｘｍｉｎとを比較し、Ｘの最小値をｘｌＩ＋ｉｎとする
。更にＸとｘｍｉｎとの比較から、雰囲気の汚染を検出
する。

ノイズ幅、即ちノイズの持続時間の学習サブルーチンは
、間欠的に行うサンプリングサブルーチンと分離して処
理する。適当なノイズの検出レベルを用意し、これとの
比較からノイズの持続時間を求める。即ち検出レベル以
上の信号が、上限ＴＩ以下の間しか持続しなかった場合
をノイズとする。

そして持続時間の最大値をＴ　ｍａｘとし、式（１）に
従いΔＴを変更する。

区間が経過すると、ｘｍｉｎやΔＴの発散を防止するた
め、これらの値を変更して、次の区間に受は継がせる。

例えば新たなＴ　ｍａｘを元の０．８倍、ｘｎｉｎを元
の１．０５倍とする。これらの定数は、用途に応じ任意
に変更できる。

第４図に、実施例の回路構成を示す。図において、２は
適宜の電源、４は金属酸化物半導体６の抵抗値の変化を
用いたガスセンサ、８はそのヒータである。ここではセ
ンサ４に、５ｎＯｔの抵抗値の変化を用いたものを用い
た。なおセンサには、これ以外に接触酸化触媒での可燃
性ガスの燃焼熱からガスを検出するようにした接触燃焼
式ガスセンサ、あるいはＺｒＯ，やアンチモン酸等の固
体電解質の起電力等を用いたセンサ等の、任意のガスセ
ンサを用い得る。

ｌＯはセンサ４の負荷抵抗である。負荷抵抗１０への電
圧Ｖをセンサ４の信号とする。

１２は信号処理用のマイクロコンピュータで、例えば４
ビツト〜８ビツトのワンチップ・マイクロコンピュータ
を用いる。１４はセンサ信号ＶをＡ／Ｄ変換するための
Ａ／Ｄコンバータ、１６は算術論理演算ユニットである
。１８はクロック回路、２０はセンサ信号Ｖを記憶する
ためのＲＡＭ。

２２はセンサ信号の列（ｆ、〜ｆｎ）を記憶するための
ＲＡＭ、２４はＸやｘｍｉｎを記憶するためのＲＡＭ。

２６はΔＴやＴ　ｍａｘを記憶するためのＲＡＭである
。また２８は出力信号Ｋを記憶したＲ、ＡＭ、　３０は
タイマカウンタで、ノイズの持続時間に対するカウント
値Ｃ３、サンプリング間隔を定めるための時間に対する
カウント値Ｃｐ、区間の変更のための時間に対するカウ
ント値Ｃ５をカウントする。３２は負荷の空調装置で、
換気扇や空気清浄機等とする。負荷３２は汚染検出信号
Ｋにより動作する。

第５図に移り、実施例の動作を説明する。

電源を投入すると例えば２分間待機し、データの初期化
を行う。初期化は例えば、その時点でのセンサ信号Ｖを
、信号列（Ｌ−ｆｎ）の初期値とし、ＸやｘＩＩｌｉｎ
の初期値を、Ｎ−Ｖとする。またΔＴの初期値をΔＴ９
、Ｔ　ｆｆ１ａｘの初期値をＮ・ΔＴ／＋ａとする。次
いでＣ１を０としてカウントを開始すると共に、Ｃ５の
カウントも開始する。以下カウントの開始とは、カウン
ト値を０にした後、カウントを始めることとする。

以後ΔＴの経過毎にサンプリング処理を行う。

■を読込、過去の信号列（ｆ、〜ｆｎ）を１個分ずつ過
去の側にシフトさせ、最新の信号ｆｎにＶを代入する。

次ぎにこれらの加算平均をデジタルセンサ信号Ｘとする
。なおＮの値は複数とし、少なくとも３以上とするのが
好ましい。Ｘと最小値ｘｍｉｎとを比較し、ＸがｘＩＩ
ｉｎより小さい場合、ｘｍｉｎにＸを代入する。またＸ
がＪ−ｘｎ＋１ｎ（Ｊは空気汚染に対する検出因子でこ
こでは１．３）を越えると汚染と判断して、汚染検出信
号Ｋをセットし、ＸがＪ−ｘｍｉｎ以下の場合汚染検出
信号Ｋをリセットする。モしてＪの値に応じて、負荷３
２を動作させる。このサブルーチンの他の特徴は、Ｎ個
の点での加算平均値を用いるにもかかわらず、サンプリ
ング間隔ΔＴ毎に検出を行う点に有る。

ノイズ幅の学習処理は、例えば２秒間隔で行う。

ノイズの検出レベルを、例えばＪ　−ｘｍｉｎとし、Ｖ
がＪ−ｘＩｌｉｉを越えるとＣＩのカウントを開始する
。

ノイズの検出レベルの設定は、任意である。次ぎにＶが
ノイズの検出レベル以下に低下すると、上限ＴＩ以下の
長さの信号を取り出し、元のＴ　ｌｌ１ａｘと比較して
、ノイズの持続時間の最大値をＴ　ＩＩＩａｘとする。

そしてこのＴ　ｌｌ１ａｘを基に、サンプリング間隔Δ
Ｔを定める。なおここではノイズの持続時間Ｃ３のカウ
ントの開始と、カウントの終了とに同一のレベルＪ−ｖ
ＩＩｌｉｎを用いたが、２つのレベルを異ならせても良
い。

適当な区間が経過したことをＣ３のカウント値から検出
し、Ｔｍａｘ’Ｐｘｍｉｎを修正して、次の区間の初期
値とする。

実施例２ 第６図、第７図に、最初の実施例を修正したものを示す
。この実施例ではＴ　ｆｆ１ａｘを直接には測定せず、
適当な推定値を用いる。そして推定値Ｔｌｌ１ａｘを越
える長さのノイズの個数ｄを、区間毎にカウントする。

区間の変更時点で、このカウント値ｄにより、次のＴ　
ｗａｘやΔＴを決定する。変更は例えば、ｄ＝１でＴ　
ｍａｘやΔＴを維持し、ｄ＝０ではＴ　ｗａｘやΔＴを
２０％減少させる。ｄ＝２ではＴ＋ｏａｘやΔＴを２０
％増加させ、ｄが３以上で４０％増加させる。

第７図に、新たなマイクロコンピュータ７２を示す。変
更点は、ｄをカウントするためのカウンタ７４を設けた
点である。

第６図に、この実施例のノイズ幅の学習サブルーチンを
示す。■がノイズの検出レベルＪ　−ｘｍｉｎを越えた
時間からノイズの持続時間Ｃ１を求める。

Ｃ３とＴ　ｗａｘとの比較から、Ｔｍａｘの推定値を越
える長さのノイズの個数をｄとしてカウントし、区間の
経過毎にｄの値を調べる。なお区間の経過は、Ｃ８≧Ｔ
ｓ　　　　　（２）　　　（Ｔ３は区間の長さ）から求
める。そしてこの時点で、上記の条件に沿って、Ｔ　ｍ
ａｘやΔＴを変更する。Ｔ　ｗａｘを直接求めず、ｄを
求める点、またｄの値により区間の変更毎にΔＴたＴ　
ｍａｘを修正する点の他は、最初の実施例と同様である
。

実施例３ 第８図〜第１Ｏ図に、ノイズの最大値とノイズの長さの
最大値とにより、ノイズを弁別するようにした実施例を
示す。第１０図に示すように、ノイズの長さとノイズの
大きさとに上限ＴＩ、ＰＩを設け、この範囲内でＴ　ｍ
ａｘやノイズの大きさの最大値Ｐ　ｆｆ１ａｘを求める
。そして持続時間がＴ　ｍａｘ以下で、かつ大きさがＰ
　ｍａｘ以下の信号をノイズとする。

第９図に、新たなマイクロコンピュータ９２を示す。図
において、９４はセンサ信号Ｖの最小値Ｖｍｉｎを記憶
するためのＲＡＭ、９６は時間信号ＣＩ、Ｃ１をカウン
トするためのカウンタ、９８はＰ　ｍａｘやその中間値
Ｐを記憶するためのＲＡＭである。

第８図に戻り、この実施例では信号列ｒ　ｌ−ｆ　ｎに
よる平均化を行わず、各時点でのセンサ信号Ｖを用いる
。これに伴いＣ３のカウントが不要となる。

更にノイズのサンプリングと、汚染の検出とを同一のサ
ブルーチン（検出サブルーチン）で処理する。

また先の実施例と同様、区間でのセンサ信号の最小値Ｖ
ｍｉｎに着目し、 Ｖ＞Ｊ−Ｖｍｉｎ　　　　　　　（３）から汚染を検出
する。そして（３）式の状態がＴ　ＩＩＩａｘ以上の間
続いた時、あるいは Ｖ＞Ｐｍａｘ−ＶＩＩｌｉｎ　　　　　　　（４）で汚
染信号Ｋをセットする。

初期化の過程で、Ｐ　ｍａｘの初期値を適当にＰｌと定
めた後、Ｔ、の長さの区間でのセンサ信号の最小値Ｖｍ
ｉｎをサンプリングする。センサ信号の読込毎に、検出
サブルーチンに移行し、 Ｖ＞Ｊ−Ｖｍｉｎ の状態がＴ　ｍａｘ以上経過したこと、あるいはＶがＰ
ｍａＸ−ｖＩＩｌｉｎ以上に増加したことから、検出信
号Ｋを１にセットする。同時に上限ＴＩ以下の信号をノ
イズとし、その持続時間の最大値をＴ　ｍａｘとする。

また持続時間がＴＩ以下で、大きさがＰＩ以下の信号に
対して、その最大値を取り出す。この最大値をＶｍｉｎ
で割り、Ｐ　ｍａｘとする。これは２つの上限ＴＩとｐ
ｔ以下のものに付いて、ノイズの持続時間と大きさの最
大値をサンプリングすることを意味する。そしてこれら
のいずれかを越える信号を有意信号とする。

区間を変更する際には、第５図の実施例と同様に、Ｔ　
ｍａｘを元の０．８倍、Ｐ　ｗａｘも元の０．８倍、Ｖ
ＩＩｌｉｎは元の１，０５倍とする。

ここではＰ　ＩＩＩａｘとＴ　ｍａｘの双方を用いたが
、ノイズの持続時間の最大値Ｔ　ｍａｘのみの処理でも
良いことは言うまでもない。

Ｘ監■土 第１１図、第１２図に、ノイズ信号を積算し、この積算
値を基にノイズと有意信号とを識別する実施例を示す。

センサ信号をノイズ検出レベルＪ・Ｖ　ｓｉｎと比較し
、ノイズの判別を行うと共に、検出レベルを越える部分
を積算する（積算値Ｓ）。

適当な区間に対して、この積算値の最大値Ｓ　ｍａｘを
求め、Ｓ　ｍａｘ以上の積算値を持つ信号を有意信号と
する。これは、ノイズ信号の積算値を学習し、これを基
にノイズの弁別を行うことに等しい。

第１１図に戻り、この実施例の動作を説明する。

主な変更点は検出サブルーチンを第８図から第１１図の
もに変更した点にある。なお第８図のメインループは、
Ｐ　ｗａｘに変え５ＩＩｌａｘを用い、またＰ　１ｌｌ
ａｘの初期値Ｐ、をＳ　ｌｌ１ａｘの初期値Ｓ、に変え
れば、そのまま第１１図のものに適用できる。

■が、１１／ｍｉｎを越えた時間Ｃ３をカウントすると
共に、ＶとＪ　−Ｖｍｉｎとの差を積算してＳとする。

ＣＩが上限Ｔ１以下で、Ｓが上限Ｓｌ以下のものをノイ
ズとし、Ｓの最大値をＳ　ｍａｘとする。

汚染の検出にもＳのカウント値を利用し、Ｓ　ｍａｘ以
上の積算値を有するものを汚染と判断し、検出信号Ｋを
セットする。

腹足 各実施例では、センサ出力の絶対値を用いたが、絶対値
ではなくセンサ出力の時間微分値等を用いても良い。ま
たセンサ出力の時間積分値等を用いても良い。第１１図
、第１２図の実施例は、時間積分値を用いるものの一例
である。

次ぎに各実施例は、空調の制御を目的とし、低濃度のガ
スの発生を検出することを特に重視した。

このため、センサの経時変化や温湿度の影響等を除去す
ることに配慮して、ｘｍｉｎやＶ　ｍｉｎ等を基準とし
て、ガスを検出した。しかしガス漏れの検出等のガス濃
度の絶対値の検出が重要な場合、基準値は、センサ出力
に沿って変動させるのではなく、一定の固定した値とす
るのが好ましい。またＴ　ｍａｘやΔＴ等の変更の区間
は、ガス漏れ゛の検出の場合１〜４時間程度ではなく、
１週間〜１ケ月程度とするのが好ましい。

［発明の効果コ この発明では、ノイズの持続時間の学習を介して、ノイ
ズを除去する。

【図面の簡単な説明】

第１図、第２図は最初の実施例の特性図、第３図は最初
の実施例の要部フローチャート、第４図はその回路図、
第５図はその動作の細部を示すフローチャートである。 第６図は第２の実施例の動作フローチャート、第７図は
その回路の要部ブロック図である。第８図は第３の実施
例の動作フローチャート、第９図はその回路の要部ブロ
ック図、第１Ｏ図はその特性図である。第１１図は第４
の実施例の動作フローチャート、第１２図はその特性図
である。 図において、　　　４　ガスセンサ、 １２．７２．９２　　マイクロコンピュータ、１４　　
Ａ／Ｄコンバータ １６　算術論理演算ユニット。

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. （１）ガスセンサを用いたガス検出方法において、短時
   間しか持続しないセンサ信号をノイズと判定すると共に
   、ノイズの持続時間を記憶して、ノイズの持続時間によ
   りガスの検出条件を変更することを特徴とする、ガス検
   出方法。
2. （２）特許請求の範囲第１項記載の方法において、セン
   サ信号とノイズ検出レベルとの比較から、ノイズの持続
   時間を検出することを特徴とする、ガス検出方法。
3. （３）特許請求の範囲第１項記載の方法において、セン
   サ信号を時間間隔をもってサンプリングし、サンプリン
   グしたセンサ信号に重み因子を付加して複数個積算し、
   この積算信号を基にガスを検出すると共に、ノイズの持
   続時間によりサンプリングの時間間隔を変更することを
   特徴とする、ガス検出方法。
4. （４）特許請求の範囲第１項記載の方法において、ノイ
   ズの持続時間以上持続する信号を有意信号とし、この有
   意信号に基づきガスを検出することを特徴とする、ガス
   検出方法。
5. （５）特許請求の範囲第１項記載の方法において、ノイ
   ズの持続時間とノイズの大きさとを検出して記憶し、こ
   れを基にセンサ信号が有意信号か否かを識別することを
   特徴とする、ガス検出方法。
6. （６）特許請求の範囲第１項記載の方法において、ノイ
   ズ信号の積算値を検出して記憶し、これを上回るセンサ
   信号を有意信号とすることを特徴とする、ガス検出方法
   。