电流检测装置、电流检测方法、电流控制装置及电流控制方法

技术领域

公开的实施方式涉及电流检测装置、电流检测方法、电流控制装置及电流控制方法。

背景技术

以往，已知有使用分流电阻来检测电流的电流检测装置、使用霍尔元件来检测电流的电流检测装置。另外，还已知有通过将由该电流检测装置检测出的电流用作反馈值来控制输出电流的电流控制装置。

另外，还提出了具备分流电阻以及霍尔元件双方的电流检测装置(例如参照专利文献1)。

专利文献1：日本特开2009-281774号公报

但是，在具备分流电阻以及霍尔元件双方的现有的电流检测装置中，使用分流电阻的检测值来校正霍尔元件的检测值的偏移。即，在以往的电流检测装置中，谈不上充分地利用了分流电阻的检测值以及霍尔元件的检测值双方，电流的检测精度有提高的余地。

发明内容

实施方式的一个方式的目的在于提供能够提高电流的检测精度的电流检测装置、电流检测方法、电流控制装置及电流控制方法。

实施方式的一个方式的电流检测装置具备第1电流检测部、第2电流检测部、存储部、合成部、估计部和输出部。第1电流检测部基于分流电阻检测流过作为检测对象的导线的电流。第2电流检测部基于霍尔元件检测所述电流。存储部存储分别表示所述第1电流检测部及所述第2电流检测部的各检测值的不确定度的概率分布。合成部合成与所述各检测值分别对应的所述概率分布。估计部基于所述合成部的合成分布对所述电流进行最大似然估计。输出部输出最大似然估计出的所述电流。

实施方式的一个方式的电流检测方法包含第1电流检测步骤、第2电流检测步骤、存储步骤、合成步骤、估计步骤和输出步骤。第1电流检测步骤基于分流电阻检测流过作为检测对象的导线的电流。第2电流检测步骤基于霍尔元件检测所述电流。存储步骤存储分别表示所述第1电流检测步骤和所述第2电流检测步骤的各检测值的不确定度的概率分布。合成步骤合成与所述各检测值分别对应的所述概率分布。估计步骤基于所述合成步骤的合成分布，对所述电流进行最大似然估计。输出步骤输出最大似然估计出的所述电流。

实施方式的一个方式的电流控制装置具备所述的电流检测装置和输出控制部。输出控制部基于从所述电流检测装置输出的所述电流来控制输出电流。

实施方式的一个方式的电流控制方法包括第1电流检测步骤、第2电流检测步骤、存储步骤、合成步骤、估计步骤、输出步骤和输出控制步骤。第1电流检测步骤基于分流电阻检测流过作为检测对象的导线的电流。第2电流检测步骤基于霍尔元件检测所述电流。存储步骤存储分别表示所述第1电流检测步骤和所述第2电流检测步骤的各检测值的不确定度的概率分布。合成步骤合成与所述各检测值分别对应的所述概率分布。估计步骤基于所述合成步骤的合成分布对所述电流进行最大似然估计。输出步骤输出最大似然估计出的所述电流。输出控制步骤根据由所述输出步骤输出的所述电流来控制输出电流。

发明效果

根据实施方式的一个方式，能够提供提高电流的检测精度的电流检测装置、电流检测方法、电流控制装置及电流控制方法。

附图说明

图1是示出实施方式的电流检测装置的概要的示意图。

图2是示出电路的结构例的示意图。

图3是示出电流检测装置的结构的框图。

图4A是示出合成部的处理内容的示意图之一。

图4B是示出合成部的处理内容的示意图之二。

图5是示出估计部及预测部的处理内容的示意图。

图6是示出电流检测装置执行的处理步骤的流程图。

图7是示出检测元件的组合例的图。

图8是示出电流控制装置的结构的框图。

图9是示出电流控制装置执行的处理步骤的流程图。

标号说明

5导线；10控制部(CPU)；11第1电流检测部；12第2电流检测部；13合成部；14估计部；15预测部；16输出部；20存储部(存储器)；21概率分布信息(概率分布)；22学习信息；30分流电阻；31第1输出线；31a隔离放大器；31b第1移相器；31c AD转换器；40霍尔元件；41第2输出线；41a放大器；41b第2移相器；41c AD转换器；100电流检测装置；200电流控制装置；210输出控制部；D概率分布；MD最大似然分布；PD预测分布；SD合成分布。

具体实施方式

以下，参照附图详细说明本申请公开的电流检测装置、电流检测方法、电流控制装置及电流控制方法的实施方式。另外，本发明不限于以下所示的实施方式。

首先，使用图1来说明实施方式的电流检测装置100。图1是示出实施方式的电流检测装置100的概要的示意图。另外，使用图2和图3在后面叙述电流检测装置100的具体结构。

如图1所示，电流检测装置100通过特性不同的第1元件和第2元件分别检测流过作为检测对象的导线的电流。第1元件例如是分流电阻，第2元件例如是霍尔元件。另外，在图1的各步骤(步骤S1、步骤S2以及步骤S3)中以虚线框表示的各曲线图的横轴是电流(I)，纵轴是概率(P)。

在此，分流电阻测定电阻两端的电压差，按照欧姆定律检测电流，但存在周围温度或自发热引起的噪声会叠加到输出的缺点。另外，霍尔元件测定在电流的周围产生的磁动势，按照安培定律以非接触方式检测电流，但存在周围的电磁噪声叠加到输出的缺点。

这样，分流电阻以及霍尔元件分别具有上述缺点，因此，在将它们单独使用的情况下，谈不上电流的检测精度足够高，在检测精度的方面存在提高的余地。

因此，在实施方式的电流检测装置100中，通过特性分别不同的第1元件以及第2元件分别检测流过导线的电流，将检测值分别作为概率分布来处理。然后，根据合成各个概率分布而成的合成分布，对电流进行最大似然估计。

这里，作为第1元件和第2元件，优选如分流电阻和霍尔元件的组合那样，采用精度劣化原因分别不同的元件的组合。通过这样地使用不同特性的元件，能够相互弥补缺陷，容易实现检测精度的提高。

另外，上述的“概率分布”相当于设为正态分布的统计分布，其将经由各元件测量的电流值作为平均(μ)，具有标准偏差(σ)的偏差。即，可以说概率分布分别表示各元件的各检测值的不确定度。另外，关于经由各元件测量的电流值的标准偏差(σ)，可从各元件的目录值取得，或基于实验取得。另外，也可以将概率分布称为“概率分布函数”。

进而，在实施方式的电流检测装置100中，除了基于合成分布对电流进行最大似然估计之外，还基于对过去的合成分布中的最新的合成分布进行贝叶斯更新后的更新分布，对电流进行最大似然估计。

以下，具体说明上述处理内容。首先，电流检测装置100将第1元件和第2元件的电流的各检测值分别视为概率分布D(步骤S1)。具体而言，如“步骤S1”中的虚线框所示，第1元件检测出的电流值为“i1”。此时，电流检测装置100将第1元件的检测值作为“概率分布D1”来处理，该“概率分布D1”将i1设为平均(μ)，具有与第1元件对应的标准偏差(σ)。

另外，同样地，设由第2元件检测出的电流值为“i2”。此时，电流检测装置100将第2元件的检测值作为“概率分布D2”来处理，该“概率分布D2”将i2设为平均(μ)，具有与第2元件对应的标准偏差(σ)。这样，通过将各检测值作为表示各检测值的不确定度的概率分布来处理，而不是将各检测值作为简单的值来处理，能够在统计上以妥当的形式合成各元件的检测值。

接着，电流检测装置100对电流轴(I轴)生成合成分布SD(步骤S2)。具体而言，如“步骤S2”中的虚线框所示，对步骤S1所示的概率分布D1和概率分布D2进行合成，即，针对概率轴(P轴)对概率分布D1和概率分布D2进行合成，从而生成合成分布SD。这里，将合成分布SD的平均(μ)设为“i3”。另外，电流检测装置100也可以将“i3”作为输出值。

接着，电流检测装置100针对时间轴(T轴)对合成分布SD进行贝叶斯更新(步骤S3)。具体而言，如“步骤S3”中的虚线框所示，依次生成对过去的合成分布SD中的最新的合成分布SD进行贝叶斯更新后的更新分布MD。并且，电流检测装置100输出作为贝叶斯更新的结果即更新分布MD的平均(μ)的电流值。

在此，贝叶斯更新(Bayesian Updating)是在信息随时更新的情况下估计值也与其相应地更新从而提高估计精度的已知方法。另外，贝叶斯更新有时也被称为逐次贝叶斯估计。

另外，在步骤S3中，将最新的时间例示为t0，将上次的时间例示为t1，将上上次的时间例示为t2。按时间序列进行说明，t2的合成分布MD是合成分布MD(t2)，t1的合成分布MD是合成分布MD(t1)，t0的合成分布MD是合成分布MD(t0)。另外，t2的输出值为i(t2)，t1的输出值为i(t1)，t0的输出值为i(t0)。

如步骤S3所示，各合成分布MD中的标准偏差(σ)通过重复贝叶斯更新而变小，即正态分布的电流轴(I轴)方向的扩展变小，因此，能够提高电流检测的精度。这样，通过进行时间轴方向的最大似然化，能够进一步提高电流的检测精度。

接着，使用图2说明图1所示的电流检测装置100的电路结构的例子。图2是示出电路的结构例的示意图。如图2所示，在作为电流检测对象的导线5上设置分流电阻30，与导线5非接触地设置霍尔元件40。另外，在图2所示的情况下，接近地配置分流电阻30和霍尔元件40。通过这样配置，能够实现电流检测装置100的小型化。

另外，不一定需要在分流电阻30的附近配置霍尔元件40。即，如果两个元件沿着作为检测对象的导线5设置，则能够取得相同的电流值，因此，分流电阻30与霍尔元件40在外观上可以较大地分离。在此，霍尔元件40是IC型的霍尔元件，不仅能够检测交流的电流，还能够检测直流的电流。

在作为分流电阻30的输出线的第1输出线31上，从上游侧起依次设置隔离放大器31a、第1移相器31b、AD转换器31c。隔离放大器31a是将模拟的输入信号与输出信号之间电绝缘的放大器，对分流电阻30的两端的电压差进行放大。

第1移相器31b为了与第2输出线41的放大器41a的输出波形的相位一致，使隔离放大器31a的输出波形的相位延迟任意时间。AD转换器31c将模拟的输入信号转换为数字的输出信号。

在霍尔元件40的输出线即第2输出线41上，从上游侧起依次设有放大器41a、第2移相器41b、AD转换器41c。放大器41a放大霍尔元件40的输出值。第2移相器41b为了与第1输出线31的隔离放大器31a的输出波形的相位一致，使放大器41a的输出的相位延迟任意的时间。AD转换器41c将模拟的输入信号转换为数字的输出信号。

这样，在电流检测装置100中，在与分流电阻30对应的第1输出线31以及与霍尔元件40对应的第2输出线41的双方分别设置移相器。因此，无论分流电阻30的系统、霍尔元件40的系统中的哪一个发生相位延迟，都能够进行相位匹配，所以，不仅能够毫无问题地应用于直流的电流检测，也能够应用于交流的电流检测。另外，在检测对象为直流的情况下，也可以省略第1输出线31以及第2输出线41中的一方的移相器。

另外，如图2所示，第1输出线31及第2输出线41在下游侧合流，在合流目的地设有CPU(Central Processing Unit)10及存储器20。然后，由CPU10生成的输出值被输出到外部。另外，CPU10和存储器20分别对应于后述的图3的控制部10和存储部20。

另外，如图2所示，第1输出线31以及第2输出线41分别不包含噪声滤波器。这是因为，如上所述，电流检测装置100通过合成2个系统的概率分布来对输出值进行最大似然估计，所以，能够抑制噪声的影响。这样，通过省略噪声滤波器，能够实现电流检测装置100的成本削减和小型化。

接着，使用图3说明电流检测装置100的结构。图3是示出电流检测装置100的结构的框图。另外，在图3中，省略了图2所示的第1输出线31以及第2输出线41的记载。

如图3所示，电流检测装置100具备控制部10、存储部20、分流电阻30以及霍尔元件40。另外，关于分流电阻30以及霍尔元件40，已经使用图2进行了说明，因此，省略此处的说明。

控制部10具备第1电流检测部11、第2电流检测部12、合成部13、估计部14、预测部15和输出部16。存储部20存储概率分布信息21和学习信息22。

在此，控制部10例如包括具有CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read OnlyMemory)、RAM(Random Access Memory)、HDD(Hard Disk Drive)、输入输出端口等的计算机或各种电路。

计算机的CPU例如通过读出并执行存储在ROM中的程序，作为控制部10的第1电流检测部11、第2电流检测部12、合成部13、估计部14、预测部15以及输出部16发挥功能。

此外，也可以用ASIC(Application Specific Integrated Circuit)或FPGA(Field Programmable Gate Array)等硬件构成控制部10的第1电流检测部11、第2电流检测部12、合成部13、估计部14、预测部15以及输出部16的至少某一个或全部。

存储部20例如对应于RAM或HDD。RAM或HDD能够存储概率分布信息21和学习信息22。另外，控制部10也可以经由通过有线或无线网络连接的其他计算机或可移动型记录介质取得上述程序或各种信息。

第1电流检测部11将分流电阻30的系统的电流值输出到合成部13。另外，第2电流检测部12将霍尔元件40的系统的电流值输出到合成部13。另外，分流电阻30以及霍尔元件40只要在成为电流检测对象的导线5上，彼此的位置关系没有限制。

合成部13基于存储部20的概率分布信息21，将分流电阻30的系统的电流值变换为概率分布，并且将霍尔元件40的系统的电流值转换为概率分布。然后，合成部13通过合成各概率分布来生成合成分布，将所生成的合成分布输出到估计部14。另外，使用图4A和图4B在后面叙述合成部13的更具体的处理内容。

估计部14基于合成部13的合成分布对电流进行最大似然估计。具体地，估计部14通过将预测部15的预测分布与从合成部13接收到的合成分布进行合成来生成最大似然分布。然后，估计部14将所生成的最大似然分布的平均值(μ)作为估计电流输出到输出部16，将所生成的最大似然分布与时间信息关联，并且将其作为学习信息22存储在存储部20中。

预测部15基于学习信息22生成预测了最新的合成分布的预测分布，将生成的预测分布输出至估计部14。另外，使用图5在后面叙述估计部14和预测部15的更具体的处理内容。另外，输出部16将从估计部14接收到的估计电流输出到外部。

概率分布信息21是包含经由分流电阻30测量的电流值的方差(σ)、经由霍尔元件40测量的电流值的方差(σ)的信息。这里，也可以将概率分布信息21简称为“概率分布21”。学习信息22是将估计部14过去生成的最大似然分布与时间关联的信息。另外，学习信息22可以仅是之前刚生成的最大似然分布的信息，也可以在时间序列上包含多个最大似然分布的信息。

接着，使用图4A和图4B说明图3所示的合成部13的处理内容。图4A以及图4B是示出合成部13的处理内容的示意图之一及其二。

如图4A所示，合成部13在由分流电阻30的系统检测出的电流值为i1的情况下，生成概率分布Ds，该概率分布Ds是将i1作为平均(μ)、具有概率分布信息21中的与分流电阻30对应的标准偏差(σ)的正态分布。

另外，合成部13在由霍尔元件40的系统检测出的电流为i2的情况下，生成概率分布Dh，该概率分布Dh是将i2作为平均(μ)、具有概率分布信息21中的与霍尔元件40对应的标准偏差(σ)的正态分布。

接着，如图4B所示，合成部13生成针对电流轴(I轴)的合成分布SD。具体而言，通过针对概率轴(P轴)合成图4A所示的概率分布Ds和概率分布Dh，生成合成分布SD。然后，合成部13向估计部14输出所生成的合成分布SD。另外，也可以将合成分布SD的平均(μ)即i3作为电流检测装置100的输出值。

接着，使用图5说明图3所示的估计部14和预测部15的处理内容。图5是示出估计部14和预测部15的处理内容的示意图。另外，图5所示的合成分布SD是估计部14从合成部13接收到的最新的合成分布SD。另外，图5所示的预测分布PD是从预测部15接收到的最新的预测分布PD。

估计部14针对概率轴(P轴)对从合成部13接收的合成分布SD和从预测部15接收的预测分布PD进行合成，从而生成最大似然分布MD。然后，估计部14将所生成的最大似然分布MD作为学习信息22存储在存储部20中，并且将最大似然分布MD的平均值(μ)即im输出到输出部16。

这样，估计部14对与最新的当前值相当的合成分布SD和与根据过去的合成分布SD预测的当前值预测相当的预测分布PD进行合成，因此，能够得到反映了从过去起的变动历史的可能的电流值。

接着，使用图6说明电流检测装置100执行的处理步骤。图6是示出电流检测装置100执行的处理步骤的流程图。此外，电流检测装置100在每个采样的定时重复图6所示的处理过程。

如图6所示，电流检测装置100经由分流电阻30检测电流(步骤S101)，并且基于概率分布信息21将检测值转换为概率分布(步骤S102)。另外，电流检测装置100经由霍尔元件40检测电流(步骤S103)，并且基于概率分布信息21将检测值转换为概率分布(步骤S104)。另外，步骤S101至步骤S102、步骤S103至步骤S104并行执行。

接着，合成部13通过合成步骤S102的概率分布和步骤S104的概率分布，生成最新的合成分布(步骤S105)。然后，预测部15基于学习信息22生成预测分布(步骤S106)。此外，估计部14通过组合步骤S105中的最新组合分布和步骤S106中的预测分布来生成最大似然分布(步骤S107)。

另外，估计部14将步骤S107中的最大似然分布保存到学习信息22中(步骤S108)，并且输出部16输出基于步骤S107中的最大似然分布的电流值(步骤S109)，结束处理。

至此说明了电流检测装置100通过分流电阻和霍尔元件的组合来检测电流的情况，但也可以将检测元件设为不同的组合。

因此，以下使用图7说明检测元件的组合的变化。图7是示出检测元件的组合例的图。此外，图7的例1所示的组合是与图2～图6中说明的电流检测装置100对应的组合。

如图7所示，“例1”是将分流电阻用作第1检测元件、将霍尔元件用作第2检测元件的情况。在例1的组合的情况下，如上所述，电流的检测对象是交流和直流。另外，响应性、精度等性能也良好。

“例2”是使用“电流互感器”来代替例1的霍尔元件的例子。即，是将分流电阻用作第1检测元件，将电流互感器用作第2检测元件的情况。在例2的组合的情况下，与例1的情况不同，检测对象限于交流。另外，响应性、精度等性能与例1同样良好。

“例3”是使用“电流互感器”来代替例1的分流电阻的例子。即，分别将电流互感器用作第1检测元件、将霍尔元件用作第2检测元件的情况。此外，在例3的组合的情况下，与例2的情况同样，检测对象限于交流。另外，由于两个元件都是受到电磁噪声影响的类型，因此，响应性、精度等性能比例1、例2差。

但是，也可以构成具备上述电流检测装置100的电流控制装置200。因此，以下使用图8和图9对具备电流检测装置100的电流控制装置200进行说明。图8是示出电流控制装置200的结构的框图，图9是示出电流控制装置200执行的处理步骤的流程图。

如图8所示，电流控制装置200具备电流检测装置100和输出控制部210。此外，使用图3等对电流检测装置100的结构进行了说明，因此，省略此处的说明。输出控制部210基于从电流检测装置100输出的电流来控制输出电流。

例如，输出控制部210通过将由电流检测装置100检测出的电流值用作反馈值，进行使输出电流接近目标电流的控制。在此，输出控制部210进行PI(比例积分)控制。另外，也可以代替PI控制而进行P(比例)控制或PID(比例积分微分)控制。

这样，电流控制装置200使用电流的检测精度高的电流检测装置100的检测电流来进行电流控制，因此，能够提高电流控制的精度。另外，在图8中，例示了电流检测装置100为1个的情况，但电流控制装置200也可以具备多个电流检测装置100。

如图9所示，电流控制装置200执行电流检测装置100的处理步骤(参照图6的步骤S101～步骤S109)(步骤S201)。接着，输出控制部210将电流检测装置100的输出值作为反馈值进行输出控制(步骤S202)，结束处理。

如上所述，实施方式的电流检测装置100具备第1电流检测部11、第2电流检测部12、存储部20、合成部13、估计部14和输出部16。第1电流检测部11通过分流电阻30检测流过作为检测对象的导线5的电流。第2电流检测部12通过霍尔元件40检测电流。存储部20存储分别表示第1电流检测部11及第2电流检测部12的各检测值的不确定度的概率分布。合成部13合成与各检测值分别对应的概率分布。估计部14基于合成部13的合成分布，对电流进行最大似然估计。输出部16输出最大似然估计出的电流。

这样，根据实施方式的电流检测装置100，将分流电阻30的检测值以及霍尔元件40的检测值分别作为概率分布来处理，根据合成两个分布而得到的合成分布来估计电流值。即，对概率分布进行电流轴向的最大似然化(最可能的电流值的估计)，所以，能够提高电流检测的精度。

另外，实施方式的电流控制装置200具备电流检测装置100和输出控制部210。输出控制部210基于从电流检测装置100输出的电流来控制输出电流。这样，根据实施方式的电流控制装置200，基于从电流检测装置100输出的电流来控制输出电流，因此，能够提高电流控制的精度。

另外，在上述的实施方式中，例示了分流电阻30或霍尔元件40的个数分别为1个的情况，但也可以构成包括多个分流电阻30或霍尔元件40的电流检测装置100或电流控制装置200。

本领域技术人员能够容易地导出进一步的效果、变形例。因此，本发明的更广泛的方式不限于如上表示且记述的特定的详细内容及代表性的实施例。因此，在不脱离由所附的权利要求书及其等同物定义的总括性的发明概念的精神或范围的情况下，能够进行各种变更。