JP5538140B2 - 機器状態検出装置、機器状態検出サーバー及び機器状態検出システム、並びに機器状態データベース保守サーバー - Google Patents

Description

本発明は、機器の稼働状態を検出する機器状態検出装置、機器状態検出サーバー及び機器状態検出システム、並びに機器状態データベース保守サーバーに関するものである。
関するものである。

近年、ホームネットワーク技術の普及に伴って、家庭内に接続された電気機器の動作状態の推定に関するものが提案されている。例えば、「インバータ機器を含んだ電気機器の動作状態を非侵入的な方法で推定可能とする」ことを目的とした技術として、「電力需要家の給電線引込口付近に設置した測定センサーと、測定センサーで検出した測定データから基本波並びに高調波の電流とそれらの電圧に対する位相に関するデータを取り出すデータ抽出手段と、データ抽出手段からの基本波並びに高調波の電流とそれらの電圧に対する位相に関するデータを基に、当該電力需要家が使用している電気機器の動作状態を推定するパターン認識手段を備える」ものが提案されている（例えば、特許文献１参照）。

また、「負荷需要推定精度の高い、特に、機器のＯＮ又はＯＦＦの変化を確実に判定して負荷状態にある機器の種別を推定可能な負荷需要推定装置を得る」ことを目的とした技術として、「給電線の計測点より下流側にそれぞれ開閉手段を介して接続された複数の機器の内、上記開閉手段が閉路されて負荷状態にある機器の種別を、上記計測点に設置された電気量検出手段の出力から推定する負荷需要推定装置において、予め上記複数の機器それぞれの所定周期における負荷情報を記憶する負荷情報記憶手段、上記電気量検出手段の上記所定周期毎の出力の時間変化を検出する電気量変化検出手段、この電気量変化があったとき上記電気量変化分に基づき作成された検出量変化分と上記負荷情報記録手段に記憶された各負荷情報とを比較し、上記検出量変化分に最も近似した負荷情報を抽出し、当該抽出した負荷情報に相当する機器の種別を開閉変化機器とする開閉変化機器推定手段、および上記開閉変化機器の情報に基づき負荷状態にある機器の種別を上記電気量変化前の状態から変更することにより上記電気量変化後における負荷状態にある機器の種別を推定する第１の負荷機器推定手段を備えた」ものが提案されている（例えば、特許文献２参照）。

ところで、近年、独りで暮らす高齢者の世帯数が急速に増加している。このような一人暮らしの生活者では、脳梗塞や心筋梗塞などの緊急を要する異常事態が発生した場合に発見が遅れてしまうといった問題がある。このような問題を解決するために、生活者の異常を検出して、病院や救急センターに直接通知するセンサが期待されている。

生活者に何らかのセンサを取り付ける方法は、生活者が監視されているといったプレッシャーを受け、煩わしさ等から結果として装置の利用を拒絶してしまうという問題が発生する。このため、生活者には一切のセンサを取り付けないシステムであることが現実的である。センサを人体に取り付けない場合、生体情報以外の情報、例えば、人の動きや生活パターンから異常の有無を推定する。

室内の人の動きから異常を検知する方法としては、送信機を用いないより簡易な構成で、かつ住居内の空間を広く検知することができ、高精度に人物の在圏を検知することを可能とする電波を用いた人物在圏検知システムが提案されている。これは、人が住居内に居るにもかかわらず、人の動きがないといった状況から異常を検知している（例えば、特許文献３参照）。

また、生活パターンから異常を検知する方法としては、独居老人等の被監視者が、自律的に一定のパターンに則した生活を営むことを支援する生活監視システムが提案されている。これは、生活の基準パターンを生成し、基準外の状況であると判断した場合に異常と判断するものである（例えば、特許文献４参照）。

特開２０００−２９２４６５号公報（第２頁） 特開２００２−１５２９７１号公報（第４頁） 特開２００６−２２１２１３号公報（第５−６頁、図１−図９） 特開２００５−２８４５３５号公報（第８−９頁、図８−図１０）

しかし、上記特許文献１に記載の従来技術によれば、家庭内に存在する機器のすべての稼働状態の組み合わせを学習する必要があるので、機器が増えるとその学習量は膨大な数となり、実現は非常に困難である。
また、上記特許文献２に記載の従来技術によれば、未知の機器が家庭内に導入されて稼働しはじめた場合には、誤推定する可能性がある。

また、前述のように生活者の異常を検知する方法が提案されているが、これらは異常を判定する文脈に難点があり、状況によっては誤検知する可能性がある。即ち「人が動かない」といった状況だけから異常を検知すると、就寝中に誤検知してしまう。また、「普段と異なる行動をしている」といった状況だけから異常を検知すると、週末などの平日と異なる生活リズムの場合に誤検知してしまうという課題が残る。

本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、家庭内に存在する全機器の稼動状態の組み合わせを学習する手間が少なく、かつ、未知の機器が稼動した場合でも推定誤りが少ない機器状態検出装置を提供することを目的とする。

本発明に係る機器状態検出装置は、給電線に繋がる機器の状態を検出する装置であって、給電線に流れる電流を計測する電流検出手段と、電流検出手段で計測された電流を電圧値に変換する電流電圧変換手段と、電流電圧変換手段で電圧値に変換した電流のうち特定周波数の成分を通過させる波形フィルタ手段と、波形フィルタ手段を通過した特定周波数成分を含む電流を増幅する波形増幅手段と、給電線の電圧を計測する電圧検出手段と、波形区切り手段と、波形平滑化手段と、波形増幅手段によって増幅された電流波形をＡＤ変換してデジタル値とするＡＤ変換手段と、ＡＤ変換後のデジタル値の電流値から特徴量を計算する特徴量計算手段と、各機器それぞれの機器状態毎にその機器状態における機器特徴量を登録した参照機器エントリを複数記憶する機器状態データベースと、特徴量計算手段が計算した特徴量と、機器状態データベース内の参照機器エントリの機器特徴量とを対比させ、特徴量計算手段が計算した特徴量に合致する機器特徴量を持つ参照機器エントリを特定する機器状態検出手段と、機器状態検出手段で特定された参照機器エントリを機器状態情報として出力する出力装置とを備え、ＡＤ変換手段は、電圧検出手段で計測した給電線の電圧をＡＤ変換してデジタル値とし、波形増幅手段によって増幅された電流波形をＡＤ変換したデジタル値とともに波形区切り手段に出力し、波形区切り手段は、ＡＤ変換手段がデジタル化した電流波形のデジタル値をＡＤ変換手段がデジタル化した電圧の周期で区切り、区切った電流のデジタル値のサンプル数が所定数になるように値を挿入又は削除し、波形平滑化手段は、電圧一周期毎に波形区切り手段が区切った電流のサンプル電流値を、複数の電圧周期分読み込んで畳み込み演算を行うものである。

本発明に係る機器状態検出装置によれば、機器が設置されている環境の物理量に基づいて、該機器の機器状態を検出することができる。

なお、本発明において「環境の物理量」とは、１又は複数の機器の使用に伴う負荷物理量、又は、これらの機器が設置されている環境の物理量の少なくとも何れかをいう。前者の具体例としては、例えば、機器が使用する電流、ガス流量、水道流量、ネットワーク上のデータ転送量である。また、後者の具体例としては、例えば、照度、温度である。

また、本発明に係る機器状態検出装置によれば、各機器それぞれの機器状態毎にその機器状態における機器特徴量を登録した参照機器エントリを予め機器状態データベースに複数記憶しておき、給電線に流れる電流を処理して給電線に繋がる機器の特徴量を計算し、その特徴量と、機器状態データベースの各参照機器エントリとを対比させ、前記計算して得られた特徴量に合致する機器特徴量を持つ参照機器エントリを特定することで、機器状態を把握するので、同時に様々な機器が作動している場合や、未知の機器が作動している場合にも、全機器の組合せ学習の手間なく、また、推定誤りを生じることなく機器の稼動状態を高い精度で検出することができる。

本発明の実施の形態１に係る機器状態検出装置１００のシステム構成図である。 本発明の実施の形態１に係る機器状態検出装置１００の機能構成図である。 本発明の実施の形態１に係る機器状態検出装置１００のデータ構成を示す図である。 本発明の実施の形態１に係る生活行為推定装置４００のデータ構成を示す図である。 本発明の実施の形態１に係る機器状態検出装置１００の動作フローである。 計測値１１２ａと特徴量１２２ａのデータ構成を示す図である。 本発明の実施の形態２に係る特徴量計算手段１２０による特徴量計算方法を示す図である。 本発明の実施の形態２に係る計測値１１２ａと特徴量１２２ａの具体例である。 本発明の実施の形態４に係る特徴量計算手段１２０による特徴量計算方法を示す図である。 本発明の実施の形態５に係る参照機器エントリ辞書２１０及び合致参照機器エントリ１３３のデータ構成を示す図である。 本発明の実施の形態５に係る機器状態検出装置１００の動作フローである。 本発明の実施の形態６に係る機器状態検出手段１３０の動作フローである。 本発明の実施の形態７に係るマッチング手段４１０の動作フローである。 本発明の実施の形態８に係るマッチング手段４１０の処理を説明する図である。 実施の形態９に係る機器状態検出装置２０００を設置した住居２０１０内の構成を示す図である。 実施の形態９に係る機器状態検出装置２０００の機能ブロック図である。 図１６の出力装置２２５０に表示される結果画面の一例を示す図である。 実施の形態９に係る機器状態検出装置２０００が、機器を検出する際の動作フローである。 テレビ２１３０を付けた場合に給電線２１４０上に流れる電流２５０２とその時の給電線２１４０の電圧２５０１を示す図である。 図１９の電流値を波形フィルタ手段でフィルタリングした例を示す図である。 図２０のフィルタリング後の電流値を波形平滑化手段で平滑化した例を示す図である。 図２１の平滑化後の電流値をウェーブレット変換した例を示す図である。 図２２のウェーブレット変換結果から算出された特徴量を示す図である。 計測した特徴量を元に機器状態データベースから合致する機器エントリを検索する際の動作を示す図である。 実施の形態１０における機器状態検出サーバー２１００の概略構成を示す模式図である。 図２５の機器状態検出サーバー２１００の構成を示す機能ブロック図である。 実施の形態１１の機器状態検出システム２２００の利用形態を示す図である。 図２７の機器状態検出システム２２００の構成を示す機能ブロック図である。 本発明の実施の形態１２に係る生活者異常検知装置を示すブロック図及び外観斜視図である。 無線アクセスポイントから生活者異常検知装置に送信される電波の経路を示す模式図である。 実施の形態１２に係る生活者異常検知装置の無線通信手段及び活動判定手段の動作を示すフローチャートである。 無線通信手段によって計測された受信電波の強度を示す図である。 実施の形態１２に係る生活者異常検知装置の稼動機器検知手段の動作を示すフローチャートである。 実施の形態１２に係る生活者異常検知装置の異常検知手段の動作を示すフローチャートである。 異常検知手段による異常有無の検知例を示す図である。 実施の形態１２に係る生活者異常検知装置の設置例を示す図である。 本発明の実施の形態１３に係る生活者異常検知装置の外観を示す正面図である。 実施の形態１３に係る生活者異常検知装置の稼動機器検出手段の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態１４に係る生活者異常検知装置の外観を示す正面図である。 実施の形態１４に係る生活者異常検知装置の稼動機器検出手段の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態１５に係る生活者異常検知装置の外観を示す斜視図である。 実施の形態１５に係る生活者異常検知装置の稼動機器検出手段の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態１６に係る生活者異常検知装置の無線通信手段及び活動判定手段の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態１７に係る生活者異常検知装置の無線通信手段及び活動判定手段の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態１８に係る生活者異常検知システムの構成を示す図である。 本発明の実施の形態１８に係る生活者異常検知装置の異常検知手段の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態１９に係る生活者異常検知装置の異常検知手段の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態２１に係る機器状態検出装置の構成を示す図である。 本発明の実施の形態２１に係る機器状態検出サーバーの構成を示す図である。 本発明の実施の形態２１に係る機器状態検出システムの構成を示す図である。

実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１に係る機器状態検出装置１００を設置した家庭内環境の概略システム構成図である。図１に示すように、機器状態検出装置１００は、計測装置３００と、生活行為推定装置４００とに接続される。
計測装置３００は、電力線３０１の給電口の電流を計測するための装置であり、例えば電流センサーなどを用いる。計測装置３００は、電力線３０１の給電口、あるいは、テーブルタップやＯＡタップのような延長コードの上流部分に設置する。

機器状態検出装置１００は、計測装置３００の計測結果に基づいて家庭内の機器状態を検出するものであり、検出した機器状態は、生活行為推定装置４００へ出力される。
生活行為推定装置４００は、機器状態検出装置１００が検出した機器状態に基づいて家庭内の生活行為を推定するための装置である。生活行為推定装置４００は出力装置３０２に接続されている。出力装置３０２は生活行為推定装置４００が検出した生活行為を出力するための装置であり、例えば、ディスプレイやデータ出力装置などを用いる。

図２は、機器状態検出装置１００及び生活行為推定装置４００の機能構成図である。図２に基づいて、全体の動作概要を説明する。
機器状態検出装置１００は、計測手段１１０、特徴量計算手段１２０、機器状態検出手段１３０、記憶装置１４０により構成される。計測手段１１０、特徴量計算手段１２０、機器状態検出手段１３０はそれぞれ記憶装置１４０に接続されている。記憶装置１４０は、計測エントリ１１２、特徴量エントリ１２２、合致参照機器エントリ１３１、機器状態エントリ１３２、参照機器エントリ辞書２００を記憶するためのものである。出力手段１５０は記憶装置１４０に接続され、生活行為推定装置４００への出力動作を行う。なお、出力手段１５０は、本発明の「出力手段」及び「警告状態出力手段」に相当する。

図２において、計測手段１１０はＡ／Ｄ変換機能を有し、計測装置３００が計測した電流の瞬時値を一定周期でサンプリングして計測する。計測結果は、記憶装置１４０に計測エントリ１１２として記憶される。特徴量計算手段１２０は、計測エントリ１１２に基づいて所定の方法により特徴量を計算する。特徴量は、特徴量エントリ１２２として記憶装置１４０に記憶される。機器状態検出手段１３０は、特徴量エントリ１２２と、参照機器エントリ辞書２００とを照合する。照合の結果合致したものが、合致参照機器エントリ１３１として記憶される。合致参照機器エントリ１３１は、生活行為推定装置４００に出力するのに適した形になるよう適宜情報を付加・削除され、新たに機器状態エントリ１３２として記憶される。

生活行為推定装置４００は、マッチング手段４１０と、出力手段４２０と、記憶装置４３０とで構成されている。マッチング手段４１０、出力手段４２０は、それぞれ記憶装置４３０に接続されている。記憶装置４３０は、参照行為エントリ辞書５００、合致参照行為エントリ４１１を記憶するためのものである。

図２において、マッチング手段４１０は、機器状態検出装置１００から機器状態エントリ１３２を取得し、これと参照行為エントリ辞書５００とを照合する。照合の結果合致したものが、合致参照行為エントリ４１１として記憶装置４３０に記憶される。出力手段４２０は、合致参照行為エントリ４１１を出力装置３０２に出力し、出力装置３０２により合致参照行為エントリ４１１が出力される。

計測手段１１０、特徴量計算手段１２０、機器状態検出手段１３０、マッチング手段４１０、及び出力手段４２０は、これらの機能を実現する回路デバイス等のハードウェアを用いて実現することもできるし、マイコンやＣＰＵ等の演算装置上で実行されるソフトウェアとして実現してもよい。
また、記憶装置１４０及び記憶装置４３０は、メモリやＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などで構成される。なお、本実施の形態１では、記憶装置１４０と記憶装置４３０をそれぞれ１つずつ設ける場合の例について説明するが、複数の記憶装置を設ける構成としてもよい。また、記憶装置１４０及び記憶装置４３０は、外部装置として設けて機器状態検出装置１００や生活行為推定装置４００に接続する構成としてもよい。

図３は、機器状態検出装置１００の記憶装置１４０に記憶されるデータ構成を示すものである。
（Ａ）に示す計測エントリ１１２は、リングバッファ形式などにより履歴として複数保持されている。各々の計測エントリ１１２には、計測手段１１０によって計測された計測値１１２ａと、図示しない付帯情報とが保持されている。付帯情報としては、例えば、計測値１１２ａの整理番号や、値の取得時刻などがある。
（Ｂ）に示す特徴量エントリ１２２もまた、リングバッファ形式などにより履歴として複数保持されている。各々の特徴量エントリ１２２には、特徴量計算手段１２０によって計算された特徴量１２２ａと、図示しない付帯情報とが保持されている。付帯情報としては、例えば、特徴量計算手段１２０による計算方法や計算に用いたパラメータなどがある。なお、計測エントリ１１２と特徴量エントリ１２２は、１対１に対応する。
（Ｃ）は参照機器エントリ辞書２００であり、参照機器エントリ２０１の集合体である。参照機器エントリ２０１は、機器特徴量２０１ａとこれに対応する機器状態２０１ｂとを１組としたデータにより構成される。機器特徴量２０１ａは、特徴量計算手段１２０が計算した特徴量に相当するものであり、機器状態２０１ｂはこの機器特徴量２０１ａに対応する機器状態である。すなわち、機器特徴量２０１ａが検出されたとき、機器は、機器状態２０１ｂに示す状態にあるといえる。参照機器エントリ辞書２００は予め記憶装置に保持されており、また、追加・更新することも可能である。
（Ｄ）は合致参照機器エントリ１３１であり、機器特徴量１３１ａとこれに対応する機器状態１３１ｂ、特徴量距離１３１ｃと、図示しない付帯情報とを１組としたデータにより構成される。この合致参照機器エントリ１３１は、機器状態検出手段１３０が参照機器エントリ辞書２００を検索した結果に、特徴量距離１３１ｃを付加したものである。機器特徴量１３１ａ、機器状態１３１ｂは、それぞれ、参照機器エントリ２０１の機器特徴量２０１ａ、機器状態２０１ｂに対応する。特徴量距離１３１ｃは、検索に用いた特徴量エントリ１２２の特徴量１２２ａと、検索の結果合致した参照機器エントリ２０１の機器特徴量２０１ａとの距離である。
（Ｅ）は機器状態エントリ１３２であり、機器状態時刻１３２ａと機器状態１３２ｂとを１組としたデータにより構成される。機器状態時刻１３２ａは現在時刻であり、機器状態１３２ｂは、合致参照機器エントリ１３１の機器状態１３１ｂと同じものである。機器状態エントリ１３２は、リングバッファ形式などにより履歴として複数保持されている。

図４は、生活行為推定装置４００の記憶装置４３０に記憶されるデータ構成を示すものである。
（Ａ）は参照行為エントリ辞書５００であり、参照行為エントリ５０１の集合体である。参照行為エントリ５０１は、参照行為時刻５０１ａと、参照機器状態５０１ｂと、参照生活行為５０１ｃと、参照在室場所５０１ｄとを１組としたデータにより構成される。参照行為エントリ辞書５００は予め記憶装置に保持されており、また、追加・更新することも可能である。
（Ｂ）は合致参照行為エントリ４１１であり、参照行為時刻４１１ａと、参照機器状態４１１ｂと、参照生活行為４１１ｃと、参照在室場所４１１ｄとを１組としたデータにより構成される。この合致参照行為エントリ４１１は、マッチング手段４１０が参照行為エントリ辞書５００を検索した結果得られた参照行為エントリ５０１と同じものである。

図５に、本実施の形態１に係る機器状態検出装置１００の動作フローを示す。図５において、各ステップ間を結ぶ矢印の近傍に記している数字は、ステップ間でやり取りされるデータ（例えば、「１１２ａ」であれば計測値１１２ａ）を表す。以下、各ステップに沿って、詳細な動作について説明する。

（Ｓ６０１）
計測手段１１０は、計測値１１２ａを計測する。この計測値１１２ａは、計測装置３００が計測した電流の瞬時値を一定周期でサンプリングして計測したものである。
ここで、図６（Ａ）に計測値１１２ａのデータ構成例を示す。計測値１１２ａはベクトルであり、所定の時間の間にサンプリングされた電流値（１１２ａ−１１、１１２ａ−１２、・・・１１２ａ−１ｎ）である。これら個々の電流値をまとめて計測値１１２ａと呼ぶ。なお、所定の時間とは、電圧の周期である５０Ｈｚないし６０Ｈｚの波の周期の定数倍の時間である。また、サンプリングの周期は、５０Ｈｚないし６０Ｈｚの波の周期の定数分の１の時間である。計測値１１２ａ内の電流値は、時間順に並んだ状態となっている。
計測手段１１０は、この計測動作を継続的に行い、計測値１１２ａを順次保持していく。

（Ｓ６０２）
計測手段１１０は、計測値１１２ａから計測エントリ１１２を生成する。計測エントリ１１２は、計測値１１２ａと、例えば計測時刻などの付帯情報により構成される。そして、生成した計測エントリ１１２を、特徴量計算手段１２０に順次出力する。

（Ｓ６０３）
特徴量計算手段１２０は計測エントリ１１２を取得し、計測エントリ１１２に保持されている計測値１１２ａに基づいて特徴量１２２ａを計算する。具体的には、計測値１１２ａから、重み付き平均値とその計測値１１２ａとの差分を計算し、これを特徴量１２１ａとする。
ここで、図６（Ｂ）に特徴量１２２ａのデータ構成例を示す。特徴量１２２ａはベクトルであり、前述の計測値１１２ａに対応する値により構成されている。計測値１１２ａと特徴量１２２ａとはそれぞれ１対１に対応する。また、個々の計測値１１２ａ−１ｎと１２２ａ−１ｎもそれぞれ１対１に対応する。

（Ｓ６０４）
続けて、計算した特徴量１２１ａから特徴量エントリ１２２を生成する。特徴量エントリ１２２は、特徴量１２２ａと、例えば特徴量の計算方法や、計算に用いたパラメータなどの付帯情報により構成される。そして、生成した特徴量エントリ１２２を、機器状態検出手段１３０に順次出力する。

（Ｓ６０５）
機器状態検出手段１３０は特徴量エントリ１２２を取得し、この特徴量エントリ１２２に含まれる特徴量１２２ａを検索キーとして参照機器エントリ辞書２００を検索する。ここで、参照機器エントリ辞書２００は、機器特徴量２０１ａと機器状態２０１ｂとを１組とする参照機器エントリ２０１の集合体である。参照機器エントリ２０１は、機器特徴量２０１ａが検出されるときには、その機器は機器状態２０１ｂで示す状態にあるということを示す。機器状態２０１ｂは、例えば、「テレビＯＮ」「ポットＯＮ」「電子レンジＯＮ」などの機器状態や、「漏電中」「異常発生中」などの警告状態が格納されている。
ここで警告状態とは、機器に何らかの異常が発生している可能性が高い状態であること、又は異常発生のおそれが高い状態であることをいう。機器は、経年劣化や何らかのトラブルにより、月単位あるいは年単位の長期に亘って徐々に変化し、劣化していく。この変化の状態は、計測値１１２ａに現れ、ひいては特徴量１２２ａに現れることになる。この警告状態にあるときの機器特徴量２０１ａと機器状態２０１ｂを参照機器エントリ２０１として参照機器エントリ辞書２００に保持しておく。
検索した結果、特徴量１２２ａと合致する機器特徴量２０１ａを有する参照機器エントリ２０１が見つかった場合には次のステップへ進み、見つからなかった場合には本処理を終了する。
ここで、「合致する」とは、必ずしも完全一致のみを意味するものではない。計算された特徴量１２２ａと参照機器エントリ２０１の機器特徴量２０１ａとから所定の計算方法により両者の距離（以下、特徴量距離と称す）を算出し、該距離が所定の閾値内にある場合には「合致する」ものとしてもよい。

（Ｓ６０６）
機器状態検出手段１３０は、ステップＳ６０５での検索結果に基づいて、合致参照機器エントリ１３１を生成する。合致参照機器エントリ１３１は、図３（Ｄ）で示すように機器特徴量１３１ａと、機器状態１３１ｂと、特徴量距離１３１ｃと、図示しない付帯情報により構成される。機器特徴量１３１ａと機器状態１３１ｂは、ステップＳ６０５で検索された参照機器エントリ２０１の機器特徴量２０１ａと機器状態２０１ｂにそれぞれ対応するものであり、特徴量距離１３１ｃはステップＳ６０５で算出した特徴量距離である。

ここまでのステップＳ６０１からＳ６０６において、計測手段１１０が計測した計測値１１２ａから、機器状態１３１ｂを導出したことになる。すなわち、電流の値に基づいて例えば「電子レンジＯＮ」「ポットＯＮ」などの機器の状態を検出している。
なお、合致参照機器エントリ１３１において、機器特徴量１３１ａと機器状態１３１ｂとを保持する代わりに、参照機器エントリ辞書２００から検索した参照機器エントリ２０１を一意に示す整理番号を保持することとしてもよい。このようにしても、同様の目的を達することができる。また、前記特徴量距離１３１ｃを保持することを省略してもよい。

（Ｓ６０７）
機器状態検出手段１３０は、機器状態エントリ１３２を生成する。機器状態エントリ１３２は、図３（Ｅ）で示すように機器状態時刻１３２ａと機器状態１３２ｂとで構成される。機器状態時刻１３２ａは、現在時刻であり、機器状態１３２ｂはステップＳ６０６で生成した合致参照機器エントリ１３１の機器状態１３１ｂと同じものである。この機器状態エントリ１３２により、ある時刻において（機器状態時刻１３２ａ）どのような機器状態であるか（機器状態１３２ｂ）ということがわかる。そして、生成した機器状態エントリ１３２を出力手段１５０に出力する。

（Ｓ６０８）
出力手段１５０は、機器状態エントリ１３２をマッチング手段４１０に出力する。

（Ｓ６０９）
マッチング手段４１０は、機器状態エントリ１３２を取得し、機器状態１３１ｂをキーとして参照行為エントリ辞書５００を検索する。ここで、参照行為エントリ辞書５００は参照行為エントリ５０１の集合体であり、参照行為エントリ５０１は、参照行為時刻５０１ａ、参照機器状態５０１ｂ、参照生活行為５０１ｃ、参照在室場所５０１ｄとを１組とするデータである。参照行為エントリ５０１は、ある時刻（参照行為時刻５０１ａ）において、所定の機器状態（参照機器状態５０１ｂ）にあるときに、使用者がどのような行為を行っていて（参照生活行為５０１ｃ）、どこに在室しているか（参照在室場所５０１ｄ）を示すデータであるといえる。参照行為時刻５０１ａは、例えば、「午前７時１０分」などと記憶されている。参照機器状態５０１ｂは、例えば、「テレビＯＮ」などと記憶されている。警告状態にある場合は、「テレビ異常発生中」などと記憶されている。複数の機器が同時に稼働するような場合には、「テレビＯＮ、ポットＯＮ」などと複数の機器状態が記憶されている。参照生活行為５０１ｃは、生活者がする行為の具体的な内容を表し、例えば、「朝食」や「外出」などと記憶されている。参照在室場所５０１ｄは、生活者が参照生活行為５０１ｃを行うときに存在する場所を表し、例えば、参照生活行為５０１ｃが「朝食」の場合には、参照在室場所５０１ｄは「ダイニング」などと記憶されている。
検索した結果、機器状態エントリ１３２の機器状態１３２ｂと一致する参照機器状態５０１ｂを有する参照行為エントリ５０１が１つの場合には、その参照行為エントリ５０１を検索結果とする。機器状態１３２ｂと一致する参照機器状態５０１ｂを有する参照行為エントリ５０１が複数ある場合には、現在時刻又は機器状態時刻１３２ａと、参照行為時刻５０１ａとを比較し、その差分が最も小さいものを検索結果とする。また、機器状態１３２ｂと一致する参照機器状態５０１ｂを有する参照行為エントリ５０１が見つからない場合には、本処理を終了する。

（Ｓ６１０）
続けて、マッチング手段４１０は参照行為エントリ辞書５００から検索された参照行為エントリ５０１を、合致参照行為エントリ４１１として格納する。参照行為時刻４１１ａ、参照機器状態４１１ｂ、参照生活行為４１１ｃ、参照在室場所４１１ｄはそれぞれ、Ｓ６０９にて検索された参照行為エントリ５０１のそれに対応する。

ここまでのステップＳ６０１からＳ６１０において、計測手段１１０が計測した計測値１１２ａから、機器状態１３１ｂを導出し、さらに生活者の参照生活行為４１１ｃや参照在室場所４１１ｄを導出したことになる。すなわち、電流の値に基づいて、「電子レンジＯＮ」「ポットＯＮ」などの機器状態を検出し、さらにこの機器状態に基づいて「朝食」などの生活行為を推定している。

（Ｓ６１１）
出力手段４２０は合致参照行為エントリ４１１を取得し、出力を行う。出力するデータは、例えば、合致参照行為エントリ４１１それ自体、又は参照生活行為４１１ｃないし参照在室場所４１１ｄである。出力手段４２０により出力されたデータは、例えば、生活者が閲覧するディスプレイなどの出力装置３０２に出力される。また、参照機器状態４１１ｂが「異常発生中」などの警告状態であった場合にのみ、この参照機器状態４１１ｂを出力してもよいし、警告状態の場合には通常の機器状態とは出力方法を変えてもよい。このようにすることで、機器に異常が発生していることをより明確に生活者に伝えることができる。

以上のような一連の動作により、計測手段１１０が計測した計測値１１２ａから機器状態１３１ｂを得て、さらに参照生活行為４１１ｃや参照在室場所４１１ｄを得ることができる。すなわち、家庭内の電流値から、家庭内の機器の状態を推定し、生活者の生活行為及び在室場所を推定することができるのである。

なお、参照行為エントリ辞書５００において、参照行為エントリ５０１を参照行為時刻５０１ａの降順ないし昇順にソートしておくことができる。このようにすることで、検索の結果合致した参照行為エントリ５０１の前後の参照行為エントリ５０１をも参照することが可能となる。したがって、ある時刻における使用者の生活行為を推定したときに、その直前にどのような行為をしていたのか、また、次にどのような行為をするのか、ということをも推定することができる。同様に、現在の生活者の在室場所や、直前の在室場所、次の在室場所なども推定することができる。これらの推定結果に基づいて、例えば、機器のＯＮ／ＯＦＦ状態や動作モードなどの運転制御を行うことができる。なお、この活用方法は一例であり、活用方法はこれに限られるものではない。

また、本実施の形態１では、参照行為エントリ５０１は、参照生活行為５０１ｃと参照在室場所５０１ｄを別個に保持するものとして説明したが、これらのうち何れか一方のみ保持するように構成してもよいし、両者を一体化させて用いてもよい。例えば、生活者がする行為のみを推定したい場合は、参照生活行為５０１ｃのみを保持するような構成とすることもできる。
また、生活者がする行為とそのときの在室場所を一体的に捉えて「生活者の行動」として推定したい場合には、参照生活行為５０１ｃと参照在室場所５０１ｄを一体化して、「リビングで食事をする」「寝室で照明を点灯させる」「リビングに在室している」といったデータとして取り扱ってもよい。
また、本実施の形態１では、家庭内に機器状態検出装置１００を設置する場合の例について説明したが、家庭内以外の環境に設置できることは自明である。
これは、以降で述べる他の実施の形態においても同様である。

また、マッチング手段４１０は、検索の精度を向上させるために、連続する２つ以上の機器状態エントリ１３２を検索キーとして用いてもよい。この場合、例えば、連続する二つの機器状態エントリ１３２の持つ機器状態１３２ｂと、連続する２つの参照行為エントリ５０１の持つ参照機器状態５０１ｂが、それぞれ合致した場合に、合致した２つの参照機器エントリを検索結果として出力することができる。

以上のように、本実施の形態１に係る機器状態検出装置１００によれば、家庭内の電流値に基づいて家庭内の機器状態を検出することができる。また、生活行為推定装置４００により、この機器状態に基づいて使用者の生活行為を推定することができる。また、機器状態検出装置１００は警告状態を検出することができるので、例えば機器に不具合などの異常が生じている場合に早期発見でき、機器が設置されている環境の安全性を向上させることができる。また、漏電などの異常の早期発見も可能であり、無駄なエネルギーの損失を最小限に食い止めることができる。

生活行為推定装置４００においては、マッチング手段４１０による参照行為エントリ辞書５００の検索において、機器特徴量が合致する複数の検索結果が得られた場合には、時刻を加味して検索結果を取得するようにした。そのため、時刻に応じた生活者の行動パターンに即した行動推定を行うことができ、推定精度が高まるという効果を奏する。
また、参照行為エントリ５０１を、参照行為時刻５０１ａの降順ないし昇順にソートして、参照行為エントリ辞書５００に格納するようにしたので、ある時点の生活者の生活行為に加えて、その前後の生活行為も推定することができる。これにより、例えば生活者が次に行うと推定される行動に合わせて電気機器を自動的に稼動させたり、不要な電気機器の消し忘れがあればこれを停止させたりすることができ、生活者の利便性の向上とエネルギー消費量の削減に貢献できる。

実施の形態２．
本実施の形態２では、特徴量計算手段１２０による特徴量１２１ａの計算方法について説明する。前述の図５におけるステップＳ６０３をより詳細に説明するものである。なお、図１に示したシステム構成、図２に示した機器状態検出装置１００、生活行為推定装置４００の構成は前述の実施の形態１と同じであるので、説明を省略する。

図７は、特徴量計算手段１２０による特徴量計算方法を示す模式図である。
図７（Ａ）において、計測値１１２ａは、計測手段１１０が計測した電流の計測値である。特徴量計算手段１２０は、計測値１１２ａを受け取ると、計測値１１２ａを構成する個々の計測値１１２ａ−１１、１１２ａ−１２、・・・１１２ａ−１ｎについて、窓幅２の重み付き平均を求め、この値を計測値平均値１２０２とする。「窓幅２」とは、「２つ」の値の平均を求めることをいう。具体的には、計測値１１２ａ−１１と計測値１１２ａ−１２との重み付き平均を求め、これを計測値平均値１２０２−１１とする。同様の計算を、計測値１１２ａを構成する他の値についても行う。さらに、計測値平均値１２０２と計測値１１２ａとの差分を求めて計測値差分値１２０４を得る。具体的には、計測値１１２ａ−１１と計測値平均値１２０２−１１との差分から計測値差分値１２０４−１１を得る。同様に、計測値１１２ａ−１２と計測値平均値１２０２−１１との差分から計測値差分値１２０４−１２を得る。以上のような計算を行うことにより、計測値１１２ａを、計測値平均値１２０２と計測値差分値１２０４とに分解する。

図７（Ｂ）においては、上記と同様の操作を計測値平均値１２０２に対して行う。図７（Ｂ）に示す計測値平均値１２０２は、図７（Ａ）の計測値平均値１２０２である。この計測値平均値１２０２を構成する個々の計測値平均値１２０２−１１、１２０２−１２、・・・について、窓幅２の重み付き平均を求め、この値を第二の計測値平均値１２０５とする。具体的には、計測値平均値１２０２−１１と１２０２−１２の平均値を求め、これを計測値平均値１２０５−１１とする。同様の計算を、計測値平均値１２０２を構成する他の値についても行う。さらに、計測値平均値１２０２と第二の計測値平均値１２０５との差分を求めて第二の計測値差分値１２０６を得る。具体的には、計測値平均値１２０２−１１と第二の計測値平均値１２０５−１１との差分から第二の計測値差分値１２０６−１１を得る。

以上のような計算を、平均した値のサンプル数が平均化の窓幅よりも小さくなるまで繰り返し実行することにより、複数の計測値差分値ベクトルと計測値平均値ベクトルが得られる。この複数の計測値差分値ベクトルと計測値平均値ベクトルをあわせて特徴量１２２ａとする。この場合、計測値１１２ａを構成するデータの個数と、特徴量１２２ａを構成するデータの個数は必ずしも一致しない。このような演算を行うことにより、細かい変動成分と大きな変動成分を分けることができるので、計測値１１２ａの特徴を効率よく表現することができる。

図８は、実際にテレビの電流値を計測して計測値１１２ａを得て、前記特徴量計算手段１２０により特徴量１２２ａを算出した例である。図８（Ａ）は、テレビの電流波形を２０ｍｓに渡って計測したものである。計測値１１２ａは機器ごとに違った形状となる。図８（Ｂ）は、前述の図７で示した方法により、特徴量１２２ａを計算した結果を示すものである。特徴量１２２ａは、機器ごとに異なる計測値１１２ａの特徴量を更に際だたせて表現する。

このようにして求めた特徴量１２２ａを、予め参照機器エントリ辞書２００の参照機器エントリ２０１の機器特徴量２０１ａとして記憶しておくことで、これと合致する特徴量１２２ａが得られた場合にテレビが稼働したと判断することができる。

以上のように本実施の形態２によれば、計測値１１２ａに所定の計算を施して特徴量１２２ａを得ることで、機器に固有の計測値１１２ａの特徴をより顕著に表現することができる。したがって、このようにして求めた特徴量１２２ａを前述の実施の形態１に適用することで、より精度の高い機器状態の検出を行うことができる。

また、図７における特徴量の計算方法において、複数の計測値差分値ベクトルと計測値平均値ベクトルをあわせて特徴量としたが、複数の計測値差分値ベクトルと計測値平均値ベクトルのうち、サンプル数の多い変動の小さな成分を切り捨てて残りを特徴量としてもよい。これにより、特徴量の次元を小さくし、データ量を圧縮することができる。

また、図７における特徴量の計算方法において、複数の計測値差分値ベクトルと計測値平均値ベクトルをあわせて特徴量としたが、複数の計測値差分値ベクトルと計測値平均値ベクトルのうち、機器間の差異が大きい次元の成分だけを取り出して特徴量としてもよい。これにより、機器間の特徴量の差異が大きくなり、検索における合致判定の精度を向上させることができる。

また、図７における特徴量の計算方法において、複数の計測値差分値ベクトルと計測値平均値ベクトルをあわせて特徴量としたが、複数の計測値差分値ベクトルと計測値平均値ベクトルのうち、電流値が大きく変化する区間の重み付き平均値や差分値だけを取り出して特徴量としてもよい。
例えば、図８（Ａ）の計測値１１２ａに示すように、実際の機器の電流値は、ほぼ０である区間が大きい。電流値が０である区間を除いて特徴量を生成することにより、特徴量の次元を小さくすることができる。

また本実施の形態２では、計測値差分値ベクトルと計測値平均値ベクトルをあわせて特徴量としたが、計測値平均値ベクトルのみを特徴量としてもよい。このようにしても、特徴量ベクトルのデータ量を削減しつつ、機器の特徴量を得ることができる。

また、特徴量１２２ａの計算方法は、重み付きの平均値を求めるのではなく、計測値１１２ａの周期性を取り出す演算であってもよい。例えば、ピーク間距離、波の波高率、立ち上がり時間、立下り時間などの値を、周期ごとに抽出することにより、周期性を抽出することができる。
周期性を取り出すためには、計測値に対しフーリエ変換やウェーブレット変換を行えばよい。
この場合、高調波の成分ごとにその強度と位相を特徴量１２２ａとすることで、高調波成分を効率よく表現することができる。このようにしても、機器ごとの特徴量１２２ａを得ることができる。

また、特徴量１２２ａを求める際に、計測値１１２ａごとに計算するのではなく、連続する複数の計測値１１２ａから特徴量１２２ａを算出することもできる。このようにすることで、周期の異なる機器の特徴量を算出することができる。

実施の形態３．
本実施の形態３では、機器状態検出手段１３０が参照機器エントリ辞書２００を検索する際の検索動作について説明する。前述の図５に示したステップＳ６０５をより詳細に説明するものである。なお、図１に示したシステム構成、図２に示した機器状態検出装置１００、生活行為推定装置４００の構成は前述の実施の形態１と同じであるので、説明を省略する。

本実施の形態３では、機器状態検出手段１３０は、参照機器エントリ辞書２００を検索する際に、特徴量エントリ１２２と参照機器エントリ２０１との合致度合いを、特徴量合致度という指標を用いて表す。そして、この特徴量合致度の大小から、合致しているかどうかを判定する。

特徴量合致度は、特徴量エントリ１２２の特徴量１２２ａと、参照機器エントリ２０１が保持する機器特徴量２０１ａの次元ごとの値の差を計算することにより求める。図６（Ｂ）に示したように、特徴量１２２ａはベクトルである。また、機器特徴量２０１ａもこれと同じ次元のベクトルである。特徴量１２２ａの各要素をＡ_i、機器特徴量２０１ａの各要素をＢ_iとすると、特徴量合致度Ｓは以下の（式１）により求めることができる。このとき特徴量合致度Ｓは０〜１の値をとる。

あるいは、特徴量１２２ａと機器特徴量２０１ａのベクトルの内積を計算し、それぞれのベクトルのノルムで除算した値を、特徴量合致度Ｓとしてもよい。

あるいは、特徴量１２２ａと機器特徴量２０１ａのベクトルの各次元の値を比較し、ほぼ一致している個数を数えて、この個数を次元の総数で除した値を特徴量合致度Ｓとすることもできる。

以上のように、本実施の形態３に係る機器状態検出装置１００は、特徴量合致度という指標を用い、特徴量合致度の高い参照機器エントリ２０１を検索結果とするようにしたので、完全に一致する参照機器エントリ２０１が存在しないような場合でも、機器状態を推定することができる。また、上述の計算方法を用いることにより、特徴量合致度の精度を高めることができる。

実施の形態４．
本実施の形態４では、複数の機器が同時に稼働している状態において、機器状態検出手段１３０が参照機器エントリ辞書３００を検索する際の検索動作について説明する。前述の図５におけるステップＳ６０５をより詳細に説明するものである。なお、図１に示したシステム構成、図２に示した機器状態検出装置１００、生活行為推定装置４００の構成は前述の実施の形態１と同じであるので、説明を省略する。

図９（Ａ）に示す特徴量１２２０は、特徴量１２２ａを連続的にグラフ表示したものである。前述のとおり特徴量計算手段１２０は、特徴量エントリ１２２を順次、機器状態検出手段１３０に出力している。したがって、機器状態検出手段１３０が取得する特徴量エントリ１２２の特徴量１２２ａは、連続的な値と捉えることができ、この特徴量１２２ａを模式的に示したものが図９（Ａ）である。すなわち、特徴量１２２ａは、特徴量１２２０を所定の時間単位で分割したものであると言い換えることができる。

機器状態検出手段１３０は、図５のステップＳ６０５で参照機器エントリ辞書２００を検索する際において、まず、図９（Ａ）に示す現在の特徴量１２２ａと過去の特徴量１２２ａとの差分を求める。ここで用いる過去の特徴量１２２ａは、現在よりも１周期以上前のものである。図９（Ｂ）に、求めた差分の例を示す。図９（Ｂ）においては、一点鎖線で示す過去の特徴量１２２ａと破線で示す現在の特徴量１２２ａとの差分を、実線で示している。この差分は、過去から現在までの間に変化した機器の特徴量であるといえる。例えば、過去にある１つの機器が稼働していた場合において、過去から現在までの間に新たに別の機器が稼働を始めたとすると、この新たに稼働を始めた機器の特徴量が、前記差分となる。機器状態検出手段１３０は、この差分を検索キーとして、参照機器エントリ辞書２００を検索する。そして、前記差分と合致する機器特徴量２０１ａを有する参照機器エントリ２０１を検索結果として特定する。

このように、本実施の形態４によれば、現在の特徴量１２２ａと過去の特徴量１２２ａの差分を検索キーとして用いるので、複数の機器が同時に稼働している場合でも、機器状態を検出することができる。例えば、過去から現在までの間に新たに状態が変化した機器の機器状態を検出することもできる。前記差分の特徴量１２２ａに現れる急峻な変化は機器ごとに固有であるので、前記差分を検索キーとして参照機器エントリ辞書２００を検索することで、新たに稼働を始めた機器の機器状態を検出することができるのである。

また、現在の特徴量１２２ａと過去の特徴量１２２ａの差分を検索キーとして機器状態を検出するので、個々の機器状態２０１ｂについての機器特徴量２０１ａのみを参照機器エントリ辞書２００に保持しておけばよく、複数の機器が同時に稼働している場合の機器状態については参照機器エントリ辞書２００に保持しておく必要はない。したがって、予め複数の機器が同時に稼働している場合の機器状態を学習しておくなどの手間が不要となる。また、保持しておく情報量が少ないので、記憶装置１４０の容量も少なくてすむ。
また、参照機器エントリ辞書２００に存在しない未知の機器が稼働している最中に参照機器エントリ辞書２００に存在する既知の機器が稼働し始めた場合においても、前記差分を用いることにより、既知の機器の機器状態を検出することができる。

なお、本実施の形態４においては、現在の特徴量１２２ａを参照機器エントリ辞書２００に追加するようにしてもよい。この際、現在の特徴量１２２ａを機器特徴量２０１ａとし、検索された機器状態を参照機器エントリ２０１の機器状態２０１ｂとする参照機器エントリ２０１を新たに作成し、これを参照機器エントリ辞書２００に追加する。このように、参照機器エントリ辞書２００に参照機器エントリ２０１を追加することで、以後の検索時においてより精度の高い検索を行うことが可能となる。

また、現在の特徴量１２２ａと過去の特徴量１２２ａとの差分を求める際において、機器操作が行われる前に計算した過去の特徴量１２２ａを用いることができる。機器操作が行われたかどうかは、特徴量１２２ａの持つ周期の長い成分の長さが一定値以上変化したか否かにより判断することができる。したがって、特徴量１２２ａの持つ周期の長い成分に着目し、強さが一定値以上変化した時点より前の特徴量１２２ａと、現在の特徴量１２２ａとの差分を計算することで、新たに操作された機器の機器状態を検出することができる。

また、本実施の形態４で示した機器状態検出方法については、前述の実施の形態１又は２と組み合わせて用いることができる。

実施の形態５．
前述の実施の形態１では、参照機器エントリ辞書２００を検索して得られた参照機器エントリ２０１の機器状態２０１ｂが警告状態であった場合に、その機器が警告状態であることを検出していた。本実施の形態５では、機器の警告状態の他の検出方法について説明する。なお、実施の形態１と同一部分については説明を省略する。

図１０は、本実施の形態５に係る参照機器エントリ辞書２１０及び合致参照機器エントリ１３３のデータ構成である。本実施の形態５では、前述の実施の形態１で示した参照機器エントリ辞書２００に代えて参照機器エントリ辞書２１０を、合致参照機器エントリ１３１に代えて合致参照機器エントリ１３３を備える。

図１０（Ａ）において、参照機器エントリ辞書２１０は、参照機器エントリ２１１の集合体である。参照機器エントリ２１１は、機器特徴量２１１ａと、機器状態２１１ｂと、機器特徴量履歴２１１ｃとを１組としたデータにより構成される。機器特徴量２１１ａと機器状態２１１ｂは、前述の実施の形態１で述べた機器特徴量２０１ａと機器状態２０１ｂと同じものである。機器特徴量２０１ｃは、特徴量計算手段１２０によって計算された特徴量１２２ａの履歴により構成される。
図１０（Ｂ）に示す合致参照機器エントリ１３３は、機器特徴量１３３ａとこれに対応する機器状態１３３ｂ、特徴量距離１３３ｃ、及び警告状態１３３ｄを１組としたデータにより構成される。警告状態１３３ｄを備えた点のみ前述の合致参照機器エントリ１３１と異なり、その他については同一である。

図１１に、本実施の形態５に係る機器状態検出装置１００の動作フローを示す。図１１においては、ステップＳ６１１、Ｓ６１２、Ｓ６０６ａのみ前述の図５と異なり、その他は同一であるので、同一部分については説明を省略する。以下、各ステップに沿って、詳細な動作について説明する。

（Ｓ６１１）
機器状態検出手段１３０は、ステップＳ６０５で検索した参照機器エントリ２１１の機器特徴量履歴２１１ｃに、検索キーとして用いた特徴量１２２ａを履歴として格納する。前述の実施の形態１で述べた通り、ステップＳ６０５では、検索キーとなる特徴量１２２ａと機器特徴量２１１ａとが完全一致する場合のみならず、特徴量合致度の高いものを検索結果としているので、検索結果が同じ参照機器エントリ２１１となる場合でも、検索キーとして用いられた特徴量１２２ａにはバラツキがある。したがって、機器特徴量履歴２１１ｃには様々な特徴量１２２ａが格納されることになる。

（Ｓ６１２）
機器状態検出手段１３０は、蓄積された機器特徴量履歴２１１ｃの平均値を算出し、さらにその平均値が所定の閾値を超えたか否か判定する。そして、閾値を超えた状態を、警告状態と判断する。機器は、月単位あるいは年単位で徐々に変化し、劣化していくものである。この変化の状態は、計測値１１２ａに現れ、ひいては特徴量１２２ａに現れることになる。本ステップＳ６１２では、機器特徴量履歴２１１ｃの平均値を算出してこの値が閾値を超えたか否か判定することで、特徴量１２２ａに変化が生じてきているか、すなわち警告状態か否かを判定する。

なお、警告状態か否かを判定するにあたっては、機器特徴量履歴２１１ｃの平均値ではなく、分散を算出して、この値が所定の閾値を超えたか否かによって判定してもよい。また、平均値と分散値の両方を用いて判定してもよい。このようにしても、警告状態か否かを判定することができる。
また、所定の閾値は、すべての機器で共通する値を設定してもよく、また、機器ごとに独立の値を設定してもよい。

（Ｓ６０６ａ）
ステップＳ６１２で警告状態であると判定された場合には、合致参照機器エントリ１３１の警告状態１３１ｄに警告内容を追記する。また、警告内容を追記しなくとも、警告状態であるか否かという情報のみを追記することとしてもよい。

以上のように、本実施の形態５によれば、特徴量１２２ａの履歴から警告状態か否かを判定するようにしたので、機器が稼働中か否か、という状態のみならず、経年変化に伴う劣化状態や、機器の動作不具合等の状態も検出することが可能となる。また、参照機器エントリ辞書２１０に記憶されていないような特徴量１２２ａが得られた場合でも、本実施の形態５によれば、警告状態であることを検出することができる。

また、ステップＳ６１２では以下のようにして警告状態の判定をしてもよい。
検索キーとして用いた現在の特徴量１２２ａと、機器特徴量履歴２１１ｃの差分又は比を求め、その値が所定の閾値を超えたか否か判定する。このようにすることで、現在の特徴量１２２ａと過去の特徴量１２２ａとの乖離度合いが分かる。閾値を超えた場合には、警告状態と判定する。なお、所定の閾値は、すべての機器で共通する値を設定してもよく、また、機器ごとに独立の値を設定してもよい。

あるいは、ステップＳ６１２では以下のように警告状態の判定をしてもよい。
機器特徴量履歴２１１ｃの平均値を算出し、その平均値と現在の特徴量１２２ａとの差分又は比を算出し、その値が所定の閾値を超えたか否か判定する。このようにすることで、現在の特徴量１２２ａと過去の特徴量１２２ａの平均との乖離度合いが分かる。閾値を超えた場合には、警告状態と判定する。なお、所定の閾値は、すべての機器で共通する値を設定してもよく、また、機器ごとに独立の値を設定してもよい。

あるいは、ステップＳ６１２では以下のように警告状態の判定をしてもよい。
機器特徴量履歴２１１ｃのうち、古い方の履歴の所定回数分の平均値と、新しい方の履歴の所定回数分の平均値とを求め、両方の平均値を比較してその差分又は比を算出し、その差分又は比が所定の閾値を超えたか否か判定する。このようにすることで、連続変量である特徴量１２２ａの変化の様子を適切に捉えることができる。閾値を超えた場合には、警告状態と判定する。なお、所定の閾値は、すべての機器で共通する値を設定してもよく、また、機器ごとに独立の値を設定してもよい。

なお、これら平均又は分散の計算にあたって、すべての特徴量１２２ａの履歴を機器特徴量履歴２１１ｃとして保持しておく必要はない。例えば、新たな平均値を求める際には、以下の式のようにして求めることができる。
平均＝（追加された値＋（過去の平均値＊過去の履歴数））／（過去の履歴数＋１）
したがって、平均値を求めた際にその平均値と履歴数を保持しておけば、次回も平均値を計算することができるので、必ずしも機器特徴量履歴２１１ｃを保持せずともよい。

また、例えば分散を求める際には、以下の式により求めることができる。
分散＝Σ（平均値−機器特徴量履歴２１１ｃ）²＝Σ平均値²−２＊平均値＊Σ機器特徴量履歴＋Σ機器特徴量履歴²
したがって、分散を求めた際にその平均値と履歴数と機器特徴量履歴の二乗和を保持しておけば、次回も分散を計算することができるので、必ずしも機器特徴量履歴２１１ｃを保持せずともよい。

また、本実施の形態５では、機器特徴量履歴２１１ｃとして特徴量１２２ａを保持する場合の例について説明したが、履歴として保存するのは特徴量１２２ａではなく、特徴量１２２ａと機器特徴量２１１ａとの距離であってもよい。このようにしても、上記と同様の効果を得ることができる。

また、本実施の形態５では、合致参照機器エントリ１３１に警告状態１３１ｄを設ける構成としたが、警告状態１３１ｄを設けない構成とすることもできる。その際には、機器状態１３１ｂに警告状態を追記することで対応できる。例えば、「テレビＯＮ・警告状態」などと追記するようにすれば、機器の動作状態と警告状態とを同時に保持することができる。

また、本実施の形態５で示した警告状態検出方法については、前述の実施の形態１〜４と組み合わせて用いることができる。

実施の形態６．
本実施の形態６では、警告状態を検出するその他の実施例について説明する。なお、本実施の形態６では、機器状態検出手段１３０の動作のみ異なり、その他の構成については実施の形態５と同じであるため、同一部分については説明を省略する。

図１２は、本実施の形態６に係る機器状態検出手段１３０の動作について、図１１のステップＳ６１２を詳細に示した動作フローである。以下、各ステップについて説明する。
（Ｓ７０１）
機器状態検出手段１３０は、図１１のステップＳ６１２の処理を開始する。
（Ｓ７０２）
機器状態検出手段１３０は、今回のステップＳ６０５での処理実行が、前回のステップＳ６０５での処理実行から所定時間以内かどうか判定する。所定時間以内の場合はステップＳ７０３へ、所定時間を超えている場合はステップＳ７０５へ進む。
（Ｓ７０３）
機器状態検出手段１３０は、前回のステップＳ６０５での参照機器エントリ辞書２１０を検索した際に、警告状態が検出されたか否か判定する。「警告状態」が検出されていた場合は、ステップＳ７０４へ進む。警告状態が検出されていなかった場合は、ステップＳ７０５へ進む。
（Ｓ７０４）
現在の機器状態を、警告状態と判定する。例えば、今回のステップＳ６０５での参照機器エントリ辞書２１０の検索により警告状態が検出されていなかった場合であっても、本ステップＳ７０４にて警告状態と判定されることになる。
（Ｓ７０５）
前述の実施の形態５で述べた方法にしたがって、警告状態か否か判定する。

以上のように、本実施の形態６では、特徴量１２２ａに基づく参照機器エントリ辞書２１０の検索により警告状態が検出された場合には、その後所定時間内に検出した機器についても警告状態であると判定するようにしている。

前述の実施の形態１〜６で述べた通り、本発明に係る機器状態検出装置１００は、電流値に基づいて計算した特徴量１２２ａと予め記憶した参照機器エントリ辞書２１０とを照合することにより、警告状態か否か判定することができる。
ここで、前述の通り「警告状態」は、経年劣化や何らかの異常による不具合等が生じている可能性が高いことを指し示すものである。一般的にこのような不具合等は、簡単に治癒することは考えにくいものである。しかし、経年劣化による変化は非常に緩やかに生じる場合も多く、また、計測誤差等が生じる可能性もあり、警告状態が検出された場合でも次回の検索では警告状態ではないとされる場合も考えられる。
本実施の形態６では、このような場合でも、警告状態が検出されてから所定時間内に検出された機器の状態を警告状態であると判定するようにしたので、より確実に警告状態を検出することができる。

なお、ステップＳ７０４において、即座に警告状態と判定するのではなく、警告未然状態と判定しておき、この警告未然状態と判定された回数が所定数に達した時にはじめて警告状態と判定するようにしても良い。
このようにすることで、警告状態の乱発を防ぎつつ、精度の高い警告状態の判定を行うことができる。

また、本実施の形態６で示した警告状態検出方法については、前述の実施の形態１〜４と組み合わせて用いることができる。

実施の形態７．
本実施の形態７では、マッチング手段４１０が参照行為エントリ辞書５００を検索する際の検索動作について説明する。前述の図５におけるステップＳ６０９をより詳細に説明するものである。なお、図１に示したシステム構成、図２に示した機器状態検出装置１００、生活行為推定装置４００の構成は前述の実施の形態１と同じであるので、説明を省略する。

マッチング手段４１０は、参照行為エントリ辞書５００を検索する際に、機器状態エントリ１３２と参照行為エントリ５０１との合致度合いを、参照行為合致度という指標を用いて表す。
例えば、検索キーとなる機器状態１３２ｂと参照機器状態５０１ｂとが一致する場合であっても、機器状態時刻１３２ａと参照行為時刻５０１ａが大きく違っている場合、エントリ同士の合致している度合い、すなわち参照行為合致度が低いものとして扱う。

合致度の計算は、機器状態時刻１３２ａと参照行為時刻５０１ａの差を用いる。例えば、合致度をＹ、機器状態時刻１３２ａをＸ１、参照行為時刻５０１ａをＸ２として、次の（式２）により計算する。合致度Ｙは０から１の大きさをとる。

前記実施の形態１では、機器状態１３２ｂと参照機器状態５０１ｂが同じ参照行為エントリ５０１が複数存在する場合には、時刻の最も近いものを用いることを説明したが、これをより定量的に評価したものが、上記（式２）であるということができる。
すなわち、機器状態１３２ｂと参照機器状態５０１ｂとが一致する参照行為エントリ５０１が複数存在する場合には、上記（式２）を用いて合致度Ｙを計算し、合致度Ｙが最も大きくなるような参照行為エントリ５０１を検索結果とする。

図１３に、マッチング手段４１０が参照行為エントリ辞書５００を検索する際の動作フロー詳細を示す。図１３は、図５のステップＳ６０９をより詳細に説明したものという位置づけである。以下、各ステップについて説明する。

（Ｓ８０１）
ステップＳ６０９の処理を開始する。前提として、機器状態エントリ１３２を取得した状態である。
（Ｓ８０２）
参照行為エントリ辞書５００が保持する参照行為エントリ５０１の個数を変数Ｎに代入する。
（Ｓ８０３）
繰り返し回数を示す変数ｉに１を代入する。
（Ｓ８０４）
機器状態エントリ１３２が保持する機器状態時刻１３２ａと、ｉ番目の参照行為エントリ５０１が保持する参照行為時刻５０１ａの差分を計算し、変数Ｘに代入する。
（Ｓ８０５）
機器状態エントリ１３２が保持する機器状態１３２ｂと、ｉ番目の参照行為エントリ５０１が保持する参照機器状態５０１ｂとが一致する場合、ステップＳ８０６に進む。一致しない場合はステップＳ８０７に進む。

（Ｓ８０６）
機器状態エントリ１３２とｉ番目の参照行為エントリ５０１との合致度Ｙ_iを、Ｙ_i＝１／（Ｘ＋１）として記録する。
（Ｓ８０７）
ｉ番目の機器状態エントリの合致度Ｙ_iを０として記録する。
（Ｓ８０８）
変数ｉに１を加算する。
（Ｓ８０９）
変数ｉがＮより大きい場合、すなわち、比較処理が参照行為エントリ５０１のすべてで終了した場合はステップＳ８１０に進む。そうでない場合はステップＳ８０４に戻り、処理を継続する。
（Ｓ８１０）
１番目からＮ番目までの合致度Ｙ_iのうち最も高いものを特定し、この合致度に対応する参照行為エントリ５０１を検索結果とする。

以上の処理により、マッチング手段４１０は、機器状態エントリ１３２との合致度が最も高い参照行為エントリ５０１を特定することができる。合致度が最も高い参照行為エントリ５０１は、生活者の生活行為と合致する可能性が高いといえ、精度よい行動推定に資する。

以上のように本実施の形態７によれば、機器状態と時刻とに基づいて生活者の生活行為を推定するようにしたので、より精度の高い推定を行うことができる。

また、本実施の形態７で示した生活行為推定方法については、前述の実施の形態１〜６と組み合わせて用いることができる。

実施の形態８．
本実施の形態８では、マッチング手段４１０が参照行為エントリ辞書５００を検索する際の他の検索動作について説明する。前述の実施の形態７では、現在の機器状態エントリ１３２に基づいて生活行為を推定する場合の例について説明したが、本実施の形態８では、ある時点から所定時間分の機器状態エントリ１３２の履歴に基づいて、生活行為を推定する場合の例について説明する。前述の図５におけるステップＳ６０９をより詳細に説明するものである。なお、図１に示したシステム構成、図２に示した機器状態検出装置１００、生活行為推定装置４００の構成は前述の実施の形態１と同じであるので、説明を省略する。

マッチング手段４１０は、参照行為エントリ辞書５００を検索する際に、現時点の機器状態エントリ１３２だけでなく、現在から所定時間分の機器状態エントリ１３２の履歴を用いて計算する。本実施の形態８では、この所定時間が２０分である場合の例について説明する。

図１４は、マッチング手段４１９の処理内容を説明する図である。図１４において、機器状態エントリ１３２の履歴として、機器状態エントリ１３２−１、１３２−２、１３２−３が記憶されている。
参照行為エントリ５０１は、１つの参照生活行為５０１ｃに対して、複数の参照行為時刻５０１ａと参照機器状態５０１ｂの組み合わせが記憶されている。例えば、参照行為エントリ５０１−１においては、参照生活行為５０１ｃが「朝食」であり、このときは参照機器状態５０１ｂとして「ポットＯＮ」と「トースターＯＮ」が記憶されている。

ここで、７：２０の時に生活行為を推定する場合には、マッチング手段４１０は、現在から所定時間である２０分を遡って保持されている機器状態エントリ１３２−１、１３２−２、１３２−３と合致する参照行為エントリ５０１を検索する。
具体的には、機器状態エントリ１３２−１、１３２−２、又は１３２−３と一致する参照機器状態５０１ｂを少なくとも１つ以上備えている参照行為エントリ５０１を検索する。図１４に示す例では、参照行為エントリ５０１−１と５０１−２の２つが検索された様子を示している。参照行為エントリ５０１−１との間では「ポットＯＮ」と「トースターＯＮ」が一致しており、参照行為エントリ５０１−２との間では「ポットＯＮ」が一致している。このように複数の検索結果が得られた場合には、次の（式３）により合致度Ｚを計算する。

上記の（式３）において、合致度Ｚは、機器状態エントリ１３２ごとの合致度Ｙ_iの平均を表している。図１４の例においては、参照行為エントリ５０１−１との合致度Ｚが０．１、参照行為エントリ５０１−２との合致度Ｚが０．００４であるので、両者を比較して合致度Ｚが高い参照行為エントリ５０１−１を検索結果として特定する。なお、本実施の形態８では、合致度Ｚの計算において時間の単位として分単位を用いたが、時間の単位については任意である。

以上のように、本実施の形態８によれば、所定時間内の一連の機器状態に基づいて生活行為を推定するので、複数の機器を使用するような生活行為をより精度の高く推定することができる。例えば、複数の機器を稼働させて生活行為をする場合において、それぞれの機器の稼働順序が多少変わったとしても、適切な生活行為を推定することができる。

なお、本実施の形態８の他の計算方法として、以下の（例１）〜（例３）を用いることもできる。

（例１）
機器状態エントリ１３２と参照行為エントリ５０１との合致度を計算する際に、絶対時刻のみを用いて合致度を計算するのではなく、相対時刻を用いて計算してもよい。例えば、所定時間分の機器状態エントリ１３２の履歴の中で、基準となるもの（以下、「基準エントリ」と称す）については絶対時刻による合致度を求め、その他の機器状態エントリ１３２については基準エントリからの相対時刻を計算して合致度を求め、これらすべての平均を全体の合致度とする。基準エントリは、機器状態エントリ１３２の履歴の中で最も早い時刻のものを用いるなど、任意に定めることができる。

このように、相対時刻によって合致度を求めることで、ある生活行為が通常とは違う時間に行われた場合にも、精度の高い生活行為の推定を行うことができる。例えば、起床時間が３０分遅れてその後に行われる生活行為の時刻が３０分ずつ繰り下がったような場合でも、相対時刻を用いて合致度を求めることで妥当な推定を行うことができる。

（例２）
機器状態エントリ１３２と参照行為エントリ５０１との合致度を計算する際に、時刻を用いて合致度を計算するのではなく、一致した機器状態の個数を用いて合致度を計算してもよい。すなわち、所定時間分の機器状態エントリ１３２の履歴の中で、参照行為エントリ５０１内の参照機器状態５０１ｂと一致する個数を、機器状態エントリ１３２の履歴の個数で除算し、これを合致度とする。

このように、一致する機器状態の個数を用いて合致度を求めることで、時間に拘わらず生活行為の推定を行うことができる。例えば、毎日の生活時間が不規則な生活者の行動を推定する場合にも、精度良く生活行為を推定することができる。

（例３）
機器状態エントリ１３２と参照行為エントリ５０１との合致度を計算する際に、連続して一致した機器状態の個数を用いて合致度を計算してもよい。すなわち、所定時間分の機器状態エントリ１３２の履歴の中で、参照行為エントリ５０１内の参照機器状態５０１ｂと連続して一致する個数を、機器状態エントリ１３２の履歴の個数で除算し、これを合致度とする。

このように、連続して一致する機器状態の個数を用いて合致度を求めることで、例えば、毎日の生活時間が不規則な生活者の行動を推定する場合にも、一連の機器状態に基づいて生活行為を推定するので、精度の高い推定に資する。

また、本実施の形態８で示した生活行為推定方法については、前述の実施の形態１〜６と組み合わせて用いることができる。

なお、上記実施の形態１〜８では、機器状態検出装置１００と生活行為推定装置４００とを協同して動作させ、機器状態検出装置１００が検出した機器状態を生活行為推定装置４００を経由して出力装置３０２に出力する場合の構成例について説明したが、機器状態の出力方法はこれに限定されるものではない。例えば、生活行為推定装置４００を設けない構成とし、機器状態検出装置１００から直接出力装置へ出力する構成とすることもできる。
また、機器状態検出装置１００と生活行為推定装置４００を別個の装置として設けるのではなく、両装置の機能を併せ持つ１つの装置を設ける構成とすることもできる。さらには、出力装置３０２又は計測装置３００の何れか又は両方を、該装置に組み込む構成とすることもできる。

また、上記説明では、計測手段１１０が電流値を計測する場合の例について説明したが、機器が使用する水道の流量を計測するものとしてもよい。水道の流量においても、電流と同じように機器ごとに使用する水の流量にパターンが存在するため、同様の装置によって水を使用している機器状態を検出することができる。例えば自動洗濯機は自動給水のため、ほぼ毎回、同じパターンとなるため容易に検出が可能であり、在室位置と行為の推定の精度を向上させることができる。また、電流と水道の流量とを組み合わせて用いることもできる。

また、機器が使用するガス流量を計測する構成とすることもできる。ガスの流量においても、電流と同じように機器ごとに使用するガスの流量にパターンが存在するため、同様の装置によって使用しているガス使用機器を検出することができる。例えばガスストーブなどは自動制御であり、ほぼ毎回、同じパターンとなるため容易に検出が可能であり、在室位置と行為の推定の精度を向上させることができる。また、電流、水道の流量、ガスの流量を組み合わせて用いることもできる。

また、室内などの環境の照度を計測する構成とすることもできる。光の量である照度も、照明や時間ごとにパターンが存在するため、同様の装置によって使用している照明機器を検出することができる。例えば蛍光灯などは、ほぼ毎回、同じ照度となるため容易に検出が可能であり、在室位置と行為の推定の精度を向上させることができる。また、電流、水道の流量、ガスの流量、照度を組み合わせて用いることもできる。

また、室内などの環境の温度を計測する構成とすることもできる。熱量を示す温度においても、電流と同じように機器ごとにパターンが存在するため、同様の装置によって使用している機器を検出することができる。例えばエアコンなどは、ほぼ毎回、同じ温度とするように設定されているため、容易に検出が可能であり、在室位置と行為の推定の精度を向上させることができる。また、電流、水道の流量、ガスの流量、照度、温度を組み合わせて用いることもできる。

また、計測手段１１０は、ネットワーク上のデータ転送量を計測する構成とすることもできる。データ転送量において、電流と同じように使用しているアプリケーションごとにパターンが存在するため、同様の装置によって使用しているアプリケーションを検出することができる。例えばＩＰ電話などは、ほぼ毎回、同じデータ転送量となるように設定されているため、容易に検出が可能であり、在室位置と行為の推定の精度を向上させることができる。また、電流、水道の流量、ガスの流量、照度、温度、データ転送量を組み合わせて用いることもできる。

実施の形態９．
図１５は、本発明の実施の形態９に係る機器状態検出装置２０００を設置した住居２０１０内の構成を示す図である。ここでは一般的な住居を例に取り、以下の説明を行うものとする。
住居２０１０内には、照明２１２０やテレビ２１３０が設置されており、いずれも給電線２１４０より電力供給を受けている。また、給電線２１４０には機器状態検出装置２０００が接続されている。
機器状態検出装置２０００は、電流センサ２２０２を備えており、給電線２１４０に流れる電流の瞬時値を計測することができる。
また、機器状態検出装置２０００は、電圧センサ２２０１を備えており、給電線２１４０の電圧の瞬時値を計測することができる。
機器状態検出装置２０００は電流センサ２２０２および電圧センサ２２０１で計測した計測結果（電流および電圧値）１５０に基づいて機器の状態検出を行う。

図１５において、照明２１２０が点灯している場合、照明２１２０固有の電流が給電線２１４０に流れる。また、テレビ２１３０の電源が投入された場合、テレビ２１３０に固有の電流が給電線２１４０に流れる。通常、これらの電流は、給電線２１４０上で混ざり合ってしまうため容易にはどの機器が動いているのか識別できない。しかしながら、本例の機器状態検出装置２０００は、後述する構成によって、混ざり合った電流の中から機器ごとに固有の特徴を抽出して機器の状態（オン・オフ状態や機器のモード状態）を検出可能となっている。なお、電流センサ２２０２は、電力の給電口に設置する。テーブルタップやＯＡタップのような延長コードの上流部分に設置してもよい。また、電流センサ２２０２は、壁に埋め込まれたコンセントに設置してもよい。また、電流センサ２２０２は、屋外に設置された電力メーターや柱状トランスなどに設置しても良い。

ここで、機器状態検出装置２０００の詳細な説明をするに先立って、機器状態の検出原理について簡単に説明する。ここでは、テレビ２１３０を付けた場合について説明する。
テレビ２１３０は、後述の図１９に示すようにテレビ固有の電流２５０２を持っている。また、このような固有波形は、テレビ２１３０がＯＮしている間、電圧２５０１の周期（ここでは、商用周波数の５０Ｈｚ又は６０Ｈｚ）ごとに繰り返し再現する。テレビ固有の電流２５０２のような固有の波形はその電源回路の固有性によって生み出される。電圧２５０１が加わった場合、単なる抵抗器が負荷の場合には電圧２５０１と相似な電流が得られる。これがテレビ２１３０の電流２５０２のように、電圧２５０１と相似でない電流が得られるのは、テレビ２１３０の電源回路としてコンデンサインプット型整流回路などを用いて交流を直流に変換しているためである。このような整流回路は、回路自体の違いや機器の負荷の違いなどにより、機器ごとに異なる高調波を発する。このため、電流２５０２のような特徴的な電流波形が得られるのである。したがって、このような高調波の違いを検出することで、どのような機器が動いているのかや、機器がどのような状態であるのかを判定することができる。

図１６は、本実施の形態９に係る機器状態検出装置２０００の機能ブロック図である。
機器状態検出装置２０００は、１つの電流センサ２２０２と、１つの電圧センサ２２０１と、電流センサ２２０２および電圧センサ２２０１の計測結果を処理して機器状態を検出する処理部２３００と、機器状態データベース２２３０と、処理結果を出力する出力装置２２５０とを備えている。

処理部２３００は、電流電圧変換手段２２０３、インピーダンスアッパー手段２２０４、波形フィルタ手段２２０５、波形増幅手段２２０６、ＡＤ変換手段２２０７、波形区切り手段２２０８、波形平滑化手段２２０９、特徴量計算手段２２１０、機器状態検出手段２２２０および機器状態情報作成手段２２４０を備えている。

電流センサ２２０２は、給電線２１４０に流れる電流の瞬時値を計測するもので、具体的にはリングコアに巻かれたＮターンの２次巻き線と貫通電線（給電線２１４０）の変流比がＮ対１になる電流トランスで構成されている。電流センサ２２０２は、貫通電線に流れる電流をＮ分の１にした電流を２次側回路に流す。

電圧センサ２２０１は、給電線２１４０に流れる電圧の瞬時値を計測するもので、具体的にはコアに巻かれたＭターンの２次巻き線と貫通電線（給電線２１４０）の変圧比がＭ対１になる電圧トランスである。電圧センサ２２０１は、１次側電線間の電圧をＭ分の１にした電圧を２次側回路に出力する。

電流電圧変換手段２２０３は、電流センサ２２０２で検出された、給電線２１４０上を流れる電流の波形を電流値から電圧値に変換する。具体的には例えば、精度の高い電気抵抗器を電流センサ２２０２と並列に挿入した構成である。
なお、電流電圧変換手段２２０３と電流センサ２２０２は一つにまとめても良い。例えば、シャント抵抗などを用いて直接、電流を電圧に変換するなどである。

インピーダンスアッパー手段２２０４は、電流電圧変換手段２２０３の出力インピーダンスを数倍〜数百万倍に高くする。電流電圧変換手段２２０３の出力インピーダンスは電流センサ２２０２を貫通する給電線２１４０のインピーダンス変動の影響を受けるため、給電線２１４０上の負荷が変動すると電流電圧変換手段２２０３の出力インピーダンスも変動する。出力インピーダンスをほぼ一定値にするためには、変動分が無視できる程度に出力インピーダンスを上げればよい。例えば、電流電圧変換手段２２０３の出力インピーダンスは数十オームに対し、インピーダンスアッパー手段２２０４によって、出力インピーダンスを数メガオームにあげる。インピーダンスアッパー手段２２０４は、例えば、オペアンプやトランジスタによるバッファーフォロアー回路で構成する。

波形フィルタ手段２２０５は、インピーダンスアッパー手段２２０４で増幅された電流波形から、特定の周波数成分のみを抽出する。特定の周波数とは、商用周波数である５０Ｈｚ又は６０Ｈｚの数倍〜数百倍までの範囲である。波形フィルタ手段２２０５では、後述する理由から、基本周波（商用周波）の高調波を抽出し、次の波形増幅手段２２０６に出力する。その方法としては、例えば、波形フィルタ手段２２０５の通過帯域を１００Ｈｚ〜２００ＫＨｚとすることにより、商用周波数成分を減衰し、高調波成分を強調することができる。

また、例えば、波形フィルタ手段２２０５の通過帯域を５００Ｈｚ〜２００ＫＨｚとすることにより、商用周波数成分を大きく減衰し、高調波成分のみを抽出することができる。波形フィルタ手段２２０５は、例えば、低周波域および高周波域を低減するバンドパス型のアナログフィルタ、低周波域を低減するハイパス型のアナログフィルタなどで構成される。

波形増幅手段２２０６は、電流波形の電圧値を増幅する。増幅度は、電流波形の最大電圧値と最小電圧値の振幅幅がＡＤ変換手段２２０７の入力範囲に一致する又はそれより多少小さい程度とする。例えば、電流波形の電圧値の幅が１００ｍＶに対して、ＡＤ変換手段２２０７の入力範囲が１０Ｖの場合には、増幅度はおよそ９０倍〜１００倍にする。このようにすることで、次のＡＤ変換手段２２０７でデジタル化したときの誤差を少なくすることができる。

ＡＤ変換手段２２０７は、ＡＤ変換器であり、増幅された電流波形の電圧値と、電圧センサ２２０１が計測した電圧値とをそれぞれアナログ値からデジタル値に変換し、記憶手段２２１２に記録する。アナログ値からデジタル値に変換する際には、時分割と量子化を行う。時分割とは、定められた時間周期ごとにアナログ値をデジタル値に変換することである。このためアナログ値は時間的に連続であるが、デジタル値は時間的に離散値となる。量子化とは、所定の電圧分解能に基づき、アナログ値をデジタル値に変換することである。このため、アナログ値は電圧的に連続であるが、デジタル値は電圧的に離散値となる。例えば、１０ビットの分解能を持ち、０Ｖ〜５Ｖまでの入力範囲を持つＡＤコンバーターの場合、変換されたデジタル値は約４．８８ｍＶ単位の離散値となる。なお、インピーダンスアッパー手段２２０４、波形フィルタ手段２２０５、波形増幅手段２２０６およびＡＤ変換手段２２０７は一つの半導体にまとめてあっても良い。

波形区切り手段２２０８は、記憶手段２２１２に記録された電流のデジタル値をその電圧周期ごとに区切り、電圧一周期間のサンプル値（サンプル電流値）の個数が所定の個数になるように調整する手段である。電圧周期は、ここでは商用周波数である５０Ｈｚ又は６０Ｈｚの波の周期であり、ＡＤ変換手段２２０７から入力される電圧センサ２２０１の計測結果から、電圧値の周期（電圧周期）を把握している。電圧周期は、商用周波数の場合、およそ１６ｍｓ又は２０ｍｓである。なお、電圧周期は、ＡＤ変換手段２２０７の時分割の周期の丁度倍数とは限らないため、電圧周期内に収まるサンプル値の個数は常に一定の個数ではなく、プラスマイナス１個の範囲で増減する。

波形区切り手段２２０８は、サンプル値の個数が所定の個数に満たない場合、「０」を波形の最後に挿入してサンプル値の個数が所定の個数になるようにする。例えば、電圧１周期の間の電流値のサンプル数が２００と定められており、あるときの電流値のサンプル数が１９９個しかなかった場合は、電流値の一番最後に「０」を追加して、サンプル値の個数を２００個とする。

また、波形区切り手段２２０８は、サンプル値の個数が所定の個数を超えている場合、超えたサンプル値を捨て、サンプル値の個数が所定の個数になるようにする。例えば、電圧１周期の間の電流値のサンプル数が２００と定められており、あるときの電流値のサンプル数が２０１あった場合は、電流値の一番最後の値を捨てて、サンプル値の個数を２００とする。

波形平滑化手段２２０９は、波形区切り手段２２０８によって区切られた電流波形を複数読み込み、畳み込むことによって波形を平滑化する。畳み込むとは、波形を時間的にあわせて平均を取ることである。例えば、時刻Ａにおける電圧１周期分の電流の各サンプル値が時間順に１、２、３、４であり、同様に時刻Ｂにおける電圧１周期分の電流の各サンプル値が時間順に５、６、７、８であった場合、時刻Ａにおける電流値と時刻Ｂにおける電流値を畳み込むとは、（１＋５）÷２、（２＋６）÷２、（３＋７）÷２、（４＋８）÷２を計算することであり、畳み込んだ後の電流値は時間順に、３、４、５、６となる。

特徴量計算手段２２１０は、波形平滑化手段２２０９が求めた平滑化波形から、所定の演算式により特徴量２２１０ａを計算する。特徴量２２１０ａはベクトルである。所定の演算として、本例では、ウェーブレット変換と二値化を用いる。平滑化した電流波形に対してウェーブレット変換を行い、そのウェーブレット係数を求める。そして、求めたウェーブレット係数を所定の閾値で二値化する。なお、特徴量計算手段２２１０の特徴量計算結果は、給電線２１４０に複数の機器が接続されている場合には、そのそれぞれの特徴量２２１０ａが含まれたものとなる。

機器状態データベース２２３０は、１以上の参照機器エントリ２２３１を格納している。参照機器エントリ２２３１は、各機器毎にそれぞれ機器特徴量２２３１ａと機器状態２２３１ｂとを組にして保持するものである。機器特徴量２２３１ａは、その機器の状態が機器状態２２３１ｂで表される状態にある場合に電流変化として検出される特徴量である。機器状態２２３１ｂとしては、機器のＯＮ／ＯＦＦ状態、機器のモード状態、機器の経年劣化状態がある。機器のモード状態とは、例えばエアコンでは、「冷房」、「暖房」、「送風」などがある。機器の劣化状態とは、例えば、「電源破損」、「配線不良」などがある。

それぞれの機器状態２２３１ｂにおいて、給電線２１４０に流れる電流にそれぞれの状態固有の特徴が表れることから、その機器特徴量２２３１ａと機器状態２２３１ｂとを組として機器状態データベース２２３０として保持する。例えば、配線不良の場合、機器の特徴量が通常時とは異なる特異なものになることから、配線不良を示す機器状態２２３１ｂと機器状態２２３１ｂと対として参照機器エントリ２２３１として保持する。

機器状態検出手段２２２０は、特徴量計算手段２２１０の特徴量計算結果を、機器状態データベース２２３０内の全ての参照機器エントリ２２３１と対比させ、特徴量計算手段２２１０が計算した特徴量２２１０ａに合致（一致又は類似（一致率が所定の値以上）も含む）する機器特徴量２２３１ａを持つ参照機器エントリ２２３１を特定する。すなわち、各参照機器エントリ２２３１の機器特徴量２２３１ａと合致する特徴量２２１０ａが特徴量計算結果に含まれているか否かを判断する。含まれていると判断した場合、その参照機器エントリ２２３１の機器状態にある機器が給電線２１４０に接続されていると判断でき、その参照機器エントリ２２３１を合致参照機器エントリ２２２１として記憶手段２２１２に格納する。

機器状態情報作成手段２２４０は、検索結果である合致参照機器エントリ２２２１に基づき機器状態情報を作成し、出力装置２２５０に出力する。

出力装置２２５０は、機器状態情報作成手段２２４０からの機器状態情報を画面表示する手段で、画面表示の手段として、液晶ディスプレイ、テレビ出力などを備える。

図１７は、出力装置２２５０に表示される結果画面の一例を示す図である。
住居名２３０３と、機器ごとに機器名２３０１と機器の状態２３０２をユーザーが明確にその対応付けが分かる形で表示する。例えば、「入」、「切」の状態を表示する、モードを表示する、点灯時間を表示するなどである。この表示例は一例であって、機器名２３０１、機器状態２３０２、住居名２３０３などの各コンポーネントがこのような配置でなくても良い。また図１７に示す出力画面は、各コンポーネントが一部しかなくても良い。

ＡＤ変換手段２２０７、波形区切り手段２２０８、波形平滑化手段２２０９、特徴量計算手段２２１０、機器状態検出手段２２２０、機器状態情報作成手段２２４０は、これらの機能を実現する回路デバイス等のハードウェアを用いて実現することもできるし、マイコンやＣＰＵ等の演算装置上で実行されるソフトウェアとして実現することもできる。メモリ等の記憶装置は、必要に応じて適宜備える。各手段間で共用してもよい。

機器状態データベース２２３０は、メモリやＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置にあらかじめ参照機器エントリ２２３１を格納しておくことにより構成することができる。また、機器状態データベース２２３０は、各手段の外部に備えていてもよい。また、機器状態データベース２２３０は遠隔地に設置されたデータサーバーであっても良い。

記憶手段２２１２は、メモリやＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ等の書き換え可能な記憶装置によって構成することができる。

特徴量２２１０ａ、合致参照機器エントリ２２２１、参照機器エントリ２２３１は、記憶手段２２１２に格納されるデータとして構成することができる。

図１８は、機器状態検出装置２０００が機器の状態を検出するフローである。以下、各ステップについて説明する。ここでは、テレビ２１３０の電源をＯＮした場合の例で説明する。

図１９は、テレビ２１３０を付けた場合に給電線２１４０上に流れる電流２５０２とその時の給電線２１４０の電圧２５０１を示す図である。図１９において横軸は時間、縦軸右側は電圧[Ｖ]、縦軸左側は電流[Ａ]を示している。
テレビ２１３０は図１９のようにテレビ固有の電流２５０２を持つ。また、このような固有波形は、電圧２５０１の周期ごとに繰り返し再現することは上述した通りである。

（Ｓ２４０１）
電流電圧変換手段２２０３は、電流センサ２２０２で検出した給電線２１４０上を流れる電流値を電圧値に変換する。電流センサ２２０２で検出される電流値には、テレビ２１３０の電源をＯＮしたことによるテレビ固有の電流２５２０が含まれたものとなっている。
（Ｓ２４０２）
インピーダンスアッパー手段２２０４は、電流センサ２２０２側のインピーダンスを高くする。

（Ｓ２４０３）
波形フィルタ手段２２０５は、インピーダンスアッパー手段２２０４で増幅された電流波形から、特定周波数成分のみを抽出する。

図２０は、波形フィルタ手段２２０５によって特定周波数のみを抽出したテレビ２１３０の電流２６０２とそのときの給電線２１４０の電圧２６０１を示す図である。図２０において横軸は時間、縦軸右側は電圧[Ｖ]、縦軸左側は電流[Ａ]を示している。ここでは、例としてカットオフ周波数５００Ｈｚの一次ハイパス線形フィルタを通過させた場合について示す。

波形フィルタ手段２２０５を通る前の図１９の電流２５０２のうち、高周波域だけが抽出され、比較的パワーの大きい低周波成分が除去されたことにより、波形フィルタ手段２２０５を通った後である図２０の電流２６０２に示すように高調波成分のみが際立つ。どのような機器も、５０Ｈｚや６０Ｈｚなどの電圧と同じ周波数の電流成分が最もパワーが大きい。このため、これらの成分を残したまま電流波形を後の処理工程であるＡＤ変換手段２２０７でＡＤ変換してしまうと、高調波成分の分解能が悪くなる。したがって、波形フィルタ手段２２０５によってこのような低域の成分を除去し、高調波成分を抽出することにより、ＡＤ変換における分解能を向上することが可能となる。

（Ｓ２４０４）
波形増幅手段２２０６は、波形フィルタ手段２２０５を通過した特定周波数成分だけを含む電流波形の電圧値を、ＡＤ変換手段２２０７の入力範囲まで増幅する。
（Ｓ２４０５）
ＡＤ変換手段２２０７は、電圧センサ２２０１が変圧した給電線２１４０の電圧値と、増幅された電流波形とのそれぞれを、アナログ値からデジタル値に変換して、記憶手段２２１２に記録する。
（Ｓ２４０６）
波形区切り手段２２０８は、電圧の周期ごとにデジタル値化された電流波形を区切り、区切った信号のサンプル値の個数が常に所定の個数となるように補正する。この処理については上述した通りである。

（Ｓ２４０７）
波形平滑化手段２２０９は、一つの区切りごとに同じサンプル数になった電流波形をＬ周期分を畳み込む。この処理の詳細も、上述した通りである。

図２１は、波形平滑化手段２２０９によって波形を平滑化した後のテレビ２１３０の電流２７０２とそのときの給電線の電圧２７０１である。図２１において横軸は時間、縦軸右側は電圧[Ｖ]、縦軸左側は電流[Ａ]を示している。
波形平滑化手段２２０９による波形の畳み込み効果により、電圧周期ごとの再現性がない波の成分については打ち消される。図２１の電流２７０２に示すように、波形平滑化手段２２０９を通す前である図２０の電流２６０２から環境ノイズが除去されている。

電流の高調波成分は非常に小さいため、環境ノイズに埋もれやすく、確実に計測することは難しい。このため、時間的にランダムに印加される環境ノイズと、電圧周期と同じ周期で繰り返し再現する高調波成分を分離するためには、電圧周期ごとに畳み込みを行って確率的に環境ノイズのパワーを押さえ込むことが有効である。波形平滑化手段２２０９は、このような畳み込みを数回〜数百回行うことにより、環境ノイズを除去することができる。

（Ｓ２４０８）
特徴量計算手段２２１０は、畳み込まれた電流波形に対してWavelet変換を行い、その係数を所定の複数の閾値を用いて２値化し、特徴量２２１０ａとする。

図２２は、特徴量計算手段２２１０によってテレビ２１３０の電流波形に対してWavelet変換を行い、ウェーブレット係数２８０２とそのときの給電線２１４０の電圧２８０１を示したものである。ここでは、例として、一つのレベルのウェーブレット係数のみ示す。ウェーブレット係数には、テレビ固有の位置にテレビ固有のピーク２８０３があらわれる。この固有のピーク箇所は機器ごとに異なるため、ピークがどの位置に現れたかを観測することにより、どのような機器が稼動しているかを検出することができる。

なお、複数の機器が同時に稼動している場合、それぞれの機器ごとの固有のピークが観測されるが、特徴量計算手段２２１０では、Wavelet変換を用いることで、ピークの幅が非常に狭くなるように変換できるため、機器ごとのピークの位置が重なってしまう可能性を小さくし、機器の誤検知を少なくすることができる。特徴量計算に用いる変換方法は、Wavelet変換に限られたものではないが、Wavelet変換は、時間領域の情報を残すことができる特徴を有することから、本例の場合のように、電圧周期内におけるピーク発生タイミングを特徴量として検出したい場合に有効な手段である。また、Wavelet変換を用いることにより、他の変換方法（例えばフーリエ変換）を用いた場合に比較して計算量を少なくできるため、小型のマイコンで対応できるという利点もある。

図２３は、特徴量計算手段２２１０によって、テレビ２１３０の二値化したウェーブレット係数２９０２とその時の給電線の電圧２９０１を示したものである。横軸は時間、縦軸右側は電圧[Ｖ]、縦軸左側はウェーブレット係数２９０２の二値化後の値を示している。ここでは例として、ウェーブレット係数を０．１を閾値として二値化したものを示す。
時間軸に対して、テレビ固有のピークが出る位置は「１」となり、ピーク値が出ない部分に関しては「０」となる。ウェーブレット係数の値自体は変動があるため、それをそのまま参照機器エントリ２２３１とのマッチングの判定に用いるのは誤検知の原因となり、適していない。しかし、図２３に示す２値化したウェーブレット係数２９０２を用いることで、誤差変動に強く、安定したマッチングを行うことができる。

なお、二値化後のウェーブレット係数で示される特徴量２２１０ａとは、すなわちピーク数と、各ピーク間の時間間隔とによって表されるものである。また特徴量を２値化することにより、機器状態データベース２２３０に登録する機器特徴量２２３１ａのデータ量を大幅に小さくすることができる。すなわち、特徴量２２１０ａを計測値で登録するのに比べて、データサイズを大幅に小さくすることができる。なお、図２３には、テレビ２１３０の電流波形に基づく特徴量計算結果しか示されていないが、給電線２１４０には、多様な機器が接続されていることから、他の機器が同時に動いている場合にはそれぞれの機器のピークが両方とも表れることになる。しかしながら、特徴量２２１０ａ（ピーク数および各ピーク間の時間間隔）は、その機器固有のものであり、他の機器や他の機器状態の特徴量と一致することはなく、区別できるものである。また、上述したように、給電線２１４０に多様な機器が接続されている場合、特徴量計算手段２２１０では、複数の異なる特徴量２２１０ａを有する特徴量計算結果が取得されることになる。

（Ｓ２４０９），（Ｓ２４１０）
機器状態検出手段２２２０は、特徴量計算手段２２１０で取得された特徴量計算結果と機器状態データベース２２３０内の参照機器エントリ２２３１とを対比させて、給電線２１４０に接続されている各機器の状態を取得する。
すなわち、機器状態データベース２２３０の各参照機器エントリ２２３１の機器特徴量２２３１ａと一致又は類似する機器特徴量が特徴量計算結果に含まれているかを順次検索し、含まれている場合、その機器特徴量を有する参照機器エントリ２２３１を、合致参照エントリとして抽出し、ステップ（Ｓ２４１１）に進む。図２４に、その検索動作の模式図を示す。ここでは、テレビ２１３０がＯＮされた場合の例を示している。

ここで、計測された特徴量２２１０ａと、機器特徴量２２３１ａが合致するかどうかの計算方法の代表例について説明する。機器特徴量２２３１ａは２値化され、「０」と「１」を要素に持つ時系列のベクトルである。このとき、機器特徴量２２３１ａが「１」の位置において、計測された特徴量も「１」であるかどうかを比較する。そして、計測された特徴量も「１」である位置の割合（スコア）を計算する。例えば、スコアが５０％以上である場合には、合致したと判断する。給電線２１４０に複数の機器が接続されている場合は、特徴量計算結果には複数の異なる特徴量２２１０ａが含まれているため、合致する参照機器エントリ２２３１も複数存在する。この場合、合致した全ての参照機器エントリ２２３１を合致参照機器エントリ２２２１として記憶手段２２１２に記録する。

なお、検索の結果、合致するものが存在しなかった場合は処理を終了する。ここで、合致するものが存在しなかった場合とは、すなわち、特徴量計算手段２２１０で取得された特徴量計算結果内に、機器状態データベース２２３０に登録されている参照機器エントリ２２３１の機器特徴量２２３１ａと一致又は類似する特徴量２２１０ａがない場合である。具体的には参照機器エントリ２２３１として登録されていなかった新たな機器がＯＮされた場合が該当する。このように、新しい未知の機器がＯＮした場合に、その機器の特徴量２２１０ａに対応する参照機器エントリ２２３１は存在しないことから、例えば別の機器がＯＮしているといった誤推定を防止することができ、機器の稼動状態を高い精度で検出することができる。

（Ｓ２４１１）
機器状態情報作成手段２２４０は、検索結果である合致参照機器エントリ２２２１に基づいて機器状態情報を作成する。
（Ｓ２４１２）
出力装置２２５０は、機器状態情報を例えば図１７に示す表示画面で出力する。

このように本実施の形態９によれば、給電線２１４０に流れる電流から給電線２１４０に接続されている機器の特徴量２２１０ａを算出し、その特徴量２２１０ａと、機器状態データベース２２３０に予め記憶された参照機器エントリ２２３１とを対比させて機器状態を特定するため、機器状態データベース２２３０には、機器状態毎にその機器状態２２３１ｂにおける機器特徴量２２３１ａを登録しておけばよく、従来のように宅内に存在する全機器の組み合わせを意識する必要がなく、全機器の稼働状態の組み合わせ学習の手間を軽減することが可能となる。また、全機器の組み合わせ分の登録データが必要であった従来に比べ、登録データ数（ここでは参照機器エントリ数）が格段に少なくて済むため、特徴量２２１０ａと機器状態データベース２２３０とを対比する際の処理計算量も少なくて済む。したがって、マイコンの能力が低くて済み、小型のマイコンで対応可能となる。

また、機器状態データベース２２３０を特徴量計算と明確に分離することにより、機器状態データベース２２３０の更新のみによって新しい機器を登録したり、間違った参照機器エントリ２２３１を削除したりすることが簡単にできる。また、機器状態データベース２２３０をインターネットなどで接続されたサーバーからデータをダウンロードして更新することにより、常に最新の機器エントリを保つことができる。

また、新たな未知の機器が稼働した場合、その機器の特徴量は機器状態データベース２２３０に登録されていないことから、他の機器と誤推定することを防止することが可能である。

なお、出力装置２２５０として、本例では表示手段として説明したが、これに限られたものではなく、データ出力する手段としてもよい。すなわち、例えばインターネットに接続され、ＳＭＴＰサーバーに接続して、指定したメールアドレス宛に機器状態検出手段２２２０の検索結果である機器状態情報を送信する手段としても良い。この場合、一定周期ごとに機器状態情報を送信する。また、データ出力の手段として、無線通信装置、赤外線通信装置、Ethernet（登録商標）、RS-232Cなどの有線通信装置を備える。送信する機器状態情報は最後にメールを送信してから現在までに得た全ての新しい機器状態情報を送信しても良い。また、最新の機器状態情報のみを送信してもよい。また更に、小型の無線通信機を用いてホームゲートウェイを経由して、町全体を集中管理するセンターサーバーへデータを送信するようにしてもよい。図１７に示す出力画面は、センターサーバーにある集中管理端末上の画面であっても良い。

実施の形態１０．
本発明の実施の形態１０は、建物内に給電線が複数ある場合に好適な技術に関する。具体的には例えば、一般的な家庭では、オール電化の普及により、現在単相３線による２２０Ｖの引き込みが主体となりつつある。このため、一戸の中に二つの給電線が存在する状況は頻繁に存在する。また、工場などでは、複数の給電線が存在することが一般的である。そこで、実施の形態１０では、このように二つの給電線に繋がった機器の状態を一括して検出することを可能とするものである。

図２５は、本実施の形態１０における機器状態検出サーバー２１００の概略構成を示す模式図である。
機器状態検出サーバー２１００は、給電線２１０１に接続された電圧センサ２１０２および電圧センサ２１０３に接続された機器状態検出装置２１０７と、電圧センサ２１０５および電流センサ２１０６に接続された機器状態検出装置２１０８とを備えた構成である。各機器状態検出装置２１０７，２１０８の内部構成は、実施の形態９で説明したものとほぼ同じである。機器状態検出装置２１０７は給電線２１０１に繋がる機器の状態を検知し、機器状態検出装置２１０８は給電線２１０４に繋がる機器の状態を検知する。なお、ここでは機器状態検出装置を２組備えた例を示しているが、更に複数であってももちろん良い。

図２６は、機器状態検出サーバー２１００の構成を示す機能ブロック図である。図２６において、図１６と同一部分には同一符号を付し、説明を省略する。
機器状態検出サーバー２１００は、機器状態検出装置２１０７と、機器状態検出装置２１０８と、機器状態検出装置２１０７，２１０８のそれぞれで得られる機器状態を統合する統合手段２３１０と、統合結果を出力する出力装置２２５０と、機器状態検出サーバー２１００全体を制御する制御手段２３２０とを備えている。なお、機器状態検出サーバー２１００に備える各機器状態検出装置２１０７，２１０８は、実施の形態９で説明したようにそれぞれ出力装置２２５０を備えていてもよいが、出力装置２２５０は機器状態検出サーバー２１００として少なくとも１つあれば十分であるため、ここでは、機器状態検出装置２１０７，２１０８内の各構成から出力装置２２５０を除いた構成を機器状態検出サーバー２１００に備えているものとする。

統合手段２３１０は、機器状態検出装置２１０７により検索された機器情報に対して機器状態検出装置２１０７を示すＩＤを付与し、機器状態検出装置２１０８によって検索された機器情報に機器状態検出装置２１０８を示すＩＤを付与し、これらを両方ともまとめて一つの機器状態情報として保持するものである。

機器状態検出サーバー２１００は、これら複数の給電線２１０１，１１０４にそれぞれ繋がる機器の状態を、それぞれ対応の機器状態検出装置２１０７，２１０８で同時に検出し、それぞれで検出した機器情報を、統合手段２３１０で統合して一つの出力装置２２５０でまとめて出力する。その結果、例えば給電線２１０１ にテレビと電子レンジが接続され、給電線２１０４に掃除機と照明とが接続されている場合、図１７に示したような一つの表示画面でまとめて機器状態を表示することが可能となる。

また、２２０Ｖ機器、例えばＩＨ調理器などは、給電線２１０１と給電線２１０４にまたがって接続される。このため、機器状態検出装置２１０７と機器状態検出装置２１０８とでは同じ機器の状態が重複して検出される。機器状態検出サーバー２１００は、これら重複した機器状態の情報を用いることで、機器状態情報の信頼性を向上させることができる。具体的には例えば、ＩＨ調理器は給電線２１０１側と給電線２１０４側の両方から検出される機器であることを、参照機器エントリ２２３１に更に追加情報として加えておき、機器状態検出装置２１０７と機器状態検出装置２１０８の一方でＩＨ調理器が検出され、他方で検出されない場合には、その情報が誤っていると判断する、などである。

実施の形態１１．
本発明の実施の形態１１は、複数の建物や各部屋それぞれに設置された機器の機器状態をまとめて遠隔監視する際に好適な技術に関する。

図２７は、実施の形態１１の機器状態検出システム２２００の利用形態を示す図である。
機器状態検出システム２２００は、上記実施の形態９と同様の構成を有する機器状態検出装置２２０１Ａ，２２０２Ａとネットワーク２２０４Ａを介して接続されている。ネットワーク２２０４Ａは専用線、電話線、インターネットなどである。機器状態検出装置２２０１Ａ，２２０２Ａのそれぞれは、別の建物や階、部屋に設置され、機器状態検出システム２２００は、機器状態検出装置２２０１Ａ，２２０２Ａの設置場所から例えば遠隔地に設置されている。機器状態検出システム２２００は、機器状態検出装置２２０１Ａ，２２０２Ａのそれぞれで取得した機器状態情報をネットワーク２２０４Ａを介して受信し、機器状態検出装置２２０１Ａ，２２０２Ａの設置場所である各建物や各部屋の機器状態を監視し、この監視結果に基づき、省エネアドバイスをするなどの新しいサービスの提供を可能とするものである。

機器状態検出装置２２０１Ａ，２２０２Ａと、機器状態検出システム２２００とは、ネットワーク２２０４Ａを介して電子メールの送受信が可能に構成されており、機器状態検出装置２２０１Ａ，２２０２Ａは、電子メールにより、リアルタイムに機器状態の検出結果を機器状態検出システム２２００に送信する。また、機器状態検出装置２２０１Ａ，２２０２Ａは、機器状態情報を送る際、送信者を特定することができるＩＤと機器状態を検出した時刻とを付与して送信する。

図２８は、機器状態検出システム２２００の構成を示す機能ブロック図である。
機器状態検出システム２２００は、ネットワーク２２０４Ａを介して機器状態検出装置２２０１Ａ，２２０２Ａと通信するための通信手段２２１０Ａと、機器状態検出装置２２０１Ａ，２２０２Ａから送信されてくるメールを蓄積するメールボックス２２１１と、メールボックス２２１１内に蓄積されたメールに基づき機器状態検出装置２２０１Ａ，２２０２Ａが設置された場所における機器状態を機器状態情報として管理する機器状態情報管理手段２２１２Ａと、機器状態情報を記憶する機器状態情報データベース２２１３と、管理結果を表示する表示手段２２１４と、機器状態検出システム２２００全体を制御する制御手段２２１５とを備えている。機器状態情報データベース２２１３で管理された情報は、表示手段２２１４に管理結果として表示される以外に、各種サービスを行うための情報として使用される。機器状態検出システム２２００は、図示しないマイクロコンピュータ（以下、マイコンという）を備えており、マイコン内のＣＰＵおよび内部メモリに記憶された所定の演算プログラムに基づいて制御手段２２１５および機器状態情報管理手段２２１２Ａが実現されている。

機器状態検出システム２２００は、機器状態検出装置２２０１Ａ，２２０２Ａから送信されてくるメールを通信手段２２１０Ａを介して一定周期ごとに受信し、メールボックス２２１１内に蓄積する。なお、機器状態検出装置２２０１Ａ，２２０２Ａからの機器状態検出結果の通知は、メールによる方法に限られず、機器状態検出装置２２０１Ａと直接通信できる場合は直接通信によってデータをやり取りしても良い。

機器状態検出システム２２００と機器状態検出装置２２０１Ａ，２２０２Ａとのやりとりをメールで行う場合には、非常に多くの機器状態検出装置がネットワーク２２０４Ａ上に繋がったとしても、ネットワーク２２０４Ａ上のトラフィック増加によって通信負荷が増大するといった問題を回避することができる。すなわち、機器状態検出装置２２０１Ａ，２２０２Ａと、機器状態検出システム２２００との間の通信を、セッションを確立して通信を開始する形態に比べて、通信負荷を軽減することが可能である。

また、一般的な家庭のネットワークでは通常ファイアーウォールが設定されているため、専用のポートによる通信はこれらの設定変更の煩雑さが発生する。しかしながら、メール通信の場合、非常に一般的なプロトコルとポートを使用するためこのような手間を省くことができる。

このように構成された機器状態検出システム２２００では、機器状態検出装置２２０１Ａ，２２０２Ａをそれぞれ各家庭に設置することにより、複数の家の機器状態を機器状態情報データベース２２１３で一括して管理することが可能となる。このため、省エネアドバイスなどの新しいサービスを提供することが可能となる。例えば、冷房機器が付けっぱなしになっていたり、外気温に対して冷房温度が必要以上に低く設定されている等を機器状態検出システム２２００側で検知できるため、その状態に応じた適切な省エネアドバイスが可能となる。

なお、ネットワーク２２０４Ａに接続される装置を機器状態検出装置としたが、実施の形態１０で説明した機器状態検出サーバー２１００としても良い。この場合も上記と同様の作用効果が得られる。

実施の形態１２．
図２９は本発明の実施の形態１２に係る生活者異常検知装置を示すブロック図及び外観斜視図である。
実施の形態１２の生活者異常検知装置３００１は、無線アクセスポイント３０２０からの電波をアンテナ３００３を介して受信する無線通信手段３００２と、活動判定手段３００４と、活動判定手段３００４からの信号に基づいて点灯／消灯するＬＥＤ表示部３００５と、各種の機器３０３０からの電波をアンテナ３００７を介して受信する稼動機器検知手段３００６と、稼動機器検知手段３００６からの信号に基づいて点灯／消灯するＬＥＤ表示部３００８と、機器３０３０を制御する制御信号をアンテナ３０１０を介して送信する異常検知手段３００９と、異常検知手段３００９からの信号に基づいてブザー音を発する警報ブザー３０１１とを備えている。

生活者異常検知装置３００１の外部に存在する無線アクセスポイント３０２０は、例えば、特定の周波数の電波を一定の電波強度で発信する無線ＬＡＮルーター、コードレス電話、無線ＬＡＮ機能付きノートパソコン、設備制御用の通信機などの無線通信機器である。無線アクセスポイント３０２０からは無線電波が一定期間かつ断続的に送信されている。

前述の無線通信手段３００２は、無線アクセスポイント３０２０からの電波（同一周波数）が受信されたときに電波強度を計測する通信機、ＣＰＵ、通信機が計測を開始した際にＣＰＵが無線通信手段３００２として実行するためのプログラム、このプログラムが保存されたＲＯＭ、ＣＰＵの実行により得られたデータを一時的に保存するためのＲＡＭ等で構成されている。この無線通信手段３００２は、無線アクセスポイント３０２０からの電波がアンテナ３００３を介して受信されると、一定期間、受信電波の強度を計測し、それをデータとしてＲＡＭに保存する。そして、所定時間の間の電波強度を読み出して電波強度の最小値と最大値の差から電波強度の変化値を算出し、データとして受信時刻と共にＲＡＭに保存する。一定期間及び所定時間は、前記のＲＯＭに保存されている。

活動判定手段３００４は、例えば、ＣＰＵ、無線通信手段３００２が動作を開始した際にＣＰＵが活動判定手段３００４として実行するためのプログラム、このプログラムが保存されたＲＯＭ、ＣＰＵの実行により得られたデータを一時的に保存するためのＲＡＭ等で構成されている。この活動判定手段３００４は、無線通信手段３００２によって算出された電波強度の変化値を読み込んで、予め設定された閾値と比較する。電波強度の変化値が閾値以上のときは生活者が活動していると判定し、その変化値が閾値より低いときは生活者が活動していないと判定し、この何れかの判定結果を活動情報としてＲＡＭに保存する。また、生活者が活動していると判定したときはＬＥＤ表示部３００５を点灯し、生活者が活動していないと判定したときはＬＥＤ表示部３００５を消灯する。前述した閾値はＲＯＭに保存されている。

稼動機器検知手段３００６は、例えば、検知対象の機器３０３０からの電波を受信する通信機、ＣＰＵ、通信機が検知対象の機器３０３０からの電波が受信した際にＣＰＵが稼動機器検知手段３００６として実行するためのプログラム、このプログラムが保存されたＲＯＭ、ＣＰＵの実行により得られたデータを一時的に保存するためのＲＡＭ等で構成されている。この稼動機器検知手段３００６は、周辺に設置された検知対象の機器３０３０からの電波がアンテナ３００７を介して受信されると、その受信電波から機器３０３０の稼動状態の情報を取得し、機器情報としてＲＡＭに保存する。また、その機器情報に基づいてＬＥＤ表示部３００８を点灯／消灯する。例えば、検知対象の機器３０３０が稼動しているときはＬＥＤ表示部３００８を点灯し、その機器３０３０が稼動していないときはＬＥＤ表示部３００８を消灯する。

前述の機器３０３０は、例えば、照明、空調装置、音響装置、ＡＶ装置、ＩＨクッキングヒーター、エアコン、テレビ、ドライヤー、温水便座等である。各機器３０３０は、ＯＮ／ＯＦＦの状態や稼動状態を無線通信で稼動機器検知手段３００６に通知する通信機能を有している。例えばエアコンにおいては、リモコンによって「ＯＦＦ」から「暖房」に変わった場合、「エアコン、暖房」といった稼動状態を稼動機器検知手段３００６に送信する。

異常検知手段３００９は、例えば、ＣＰＵ、活動判定手段３００４が動作した際にＣＰＵが異常検知手段３００９として実行するためのプログラム、このプログラムが保存されたＲＯＭ、ＣＰＵの実行により得られたデータを一時的に保存するためのＲＡＭ、ＣＰＵによって生成された機器３０３０に対する制御信号を無線で送信する通信機等で構成されている。この異常検知手段３００９は、活動判定手段３００４のＲＡＭに保存された活動情報から住居内に生活者が居ると判定したとき異常なしと判定する。また、住居内に生活者が居ないことを確認したときは稼動機器検知手段３００６のＲＡＭに保存された機器情報から検知対象の機器３０３０が稼動しているかどうかを判定する。例えば、生活者が居ないのに照明がＯＮ状態であったり、エアコンが稼働していたり、また、ＩＨクッキングヒーターが稼動していた場合は、異常と判定して警報ブザー３０１１を作動すると共に、ＯＮ状態の照明をＯＦＦしたり、エアコンの出力を下げたり、また、ＩＨクッキングヒーターの稼動を停止させる制御信号をその機器３０３０に送信する。

次に、前記のように構成された生活者異常検知装置の動作について図３０〜図３６を用いて説明する。
まず最初に、無線アクセスポイント３０２０から生活者異常検知装置３００１に送信される電波の強度について説明する。図３０は無線アクセスポイントから生活者異常検知装置に送信される電波の経路を示す模式図である。
無線アクセスポイント３０２０から放射された電波は、図中に示すように、直進する電波と、部屋３０４０内の床面や天井、壁等にぶつかって反射する電波とがあり、この様々な経路をたどって生活者異常検知装置３００１に到達する。各経路をたどって生活者異常検知装置３００１に到達した電波は、その経路長が異なるため、位相がずれた状態で無線通信手段３００２により受信される。位相の異なる電波は、互いに打ち消しあったり強めあったりする。

例えば、障害物３０５０のある部屋３０４０では、電波は障害物３０５０に当たって弱くなるが、無線通信手段３００２における受信電波の強度は、必ずしも弱くなるわけではなく、障害物３０５０の位置によってその電波強度の値は大きく上下する。障害物３０５０が移動する場合、無線通信手段３００２における受信電波の強度は激しく変動する。例えば、障害物３０５０が生活者であった場合、生体活動に伴う微小なゆれや振動であっても、受信電波の強度は計測可能なレベルで十分大きく変動する。このため、生活者が就寝中であった場合でも、無線通信手段３００２における受信電波の強度に十分な揺らぎが発生し計測可能である。

次に、無線通信手段及び活動判定手段の動作について図３１及び図３２を用いて説明する。 図３１は実施の形態１２に係る生活者異常検知装置の無線通信手段及び活動判定手段の動作を示すフローチャート、図３２は無線通信手段によって計測された受信電波の強度を示す図である。なお、図３２に示す電波強度は、０に近いほど弱く、１００に近いほど強いことを示し、午前０時から翌日の午前０時までの２４時間の間に計測された一例である。

無線通信手段３００２は、無線アクセスポイント３０２０からの電波をアンテナ３００３を介して受信すると（Ｓ３０３１）、一定期間、受信電波の強度を計測し（Ｓ３０３２）、データとしてＲＡＭに保存する。この無線通信手段３００２により計測された電波強度は、図３２に示すように、生活者が外出していた時間帯では殆ど変化がないが、生活者が住居内に居る時間帯では時々刻々と変化している。また、生活者が就寝中のときは、受信電波の強度は、生活者の寝返りなどの動きに伴って、時々刻々と変化している。

無線通信手段３００２は、受信電波の強度の計測が終了すると、所定時間の間の電波強度をＲＡＭから読み出して電波強度の最小値と最大値の差から電波強度の変化値を算出し（Ｓ３０３３）、受信時刻と共に前記のＲＡＭに保存する。この動作は、無線アクセスポイント３０２０から電波が送信される毎に繰り返し行われる。

一方、活動判定手段３００４は、電波強度の変化値が算出されると、無線通信手段３００２のＲＡＭに保存された電波強度の変化値を読み出して、予め設定された閾値と比較する（Ｓ３０３４）。変化値が閾値以上のときは、生活者の活動有りと判定してその結果を活動情報としてＲＡＭに保存する。そして、ＬＥＤ表示部３００５を点灯して、ユーザーに対し活動有りと判定した旨を明示し（Ｓ３０３５）、前述した一連の処理を終了する（Ｓ３０３７）。

また、電波強度の平均値が閾値より低いときは、生活者の活動無しと判定してその結果を活動情報としてＲＡＭに保存する。そして、ＬＥＤ表示部３００５を消灯して、ユーザーに対し活動無しと判定した旨を明示し（Ｓ３０３６）、前述した一連の処理を終了する（Ｓ３０３７）。

以上のように、受信した電波強度の変化値が所定の閾値以上のときに生活者の活動が有ると判定することにより、物や扉の開け閉めといった物体の位置の変化の影響を受けずに生活者の活動を検知することができる。

次に、稼動機器検知手段の動作について図３３を用いて説明する。
図３３は実施の形態１２に係る生活者異常検知装置の稼動機器検知手段の動作を示すフローチャートである。
稼動機器検知手段３００６は、検知対象の機器３０３０からの電波をアンテナ３００７を介して受信すると（Ｓ３０５１）、受信電波から機器３０３０の稼動状態を示す状態通知を抽出して、その状態通知をＲＡＭに保存する。そして、そのＲＡＭに保存した状態通知を参照して機器３０３０が稼動しているかどうかを判定する（Ｓ３０５２）。状態通知から機器３０３０が稼動していると判定したときは、その結果を機器情報としてＲＡＭに保存する。そして、ＬＥＤ表示部３００８を点灯して、ユーザーに対し機器３０３０の稼動を検知した旨を明示し（Ｓ３０５３）、前述した一連の処理を終了する（Ｓ３０５５）。

また、稼動機器検知手段３００６は、状態通知から機器３０３０が稼動していないと判定したときは、その結果を機器情報としてＲＡＭに保存する。そして、ＬＥＤ表示部３００８を消灯して、ユーザーに対し機器３０３０が稼動していない旨を明示し（Ｓ３０５４）、前述した一連の処理を終了する（Ｓ３０５５）。

以上のように、検知対象の機器３０３０からの状態通知を受信することにより、物理的に離れた位置にある機器３０３０の状態を取得することができる。

図３４は実施の形態１２に係る生活者異常検知装置の異常検知手段の動作を示すフローチャートである。
異常検知手段３００９は、活動判定手段３００４のＲＡＭから生活者の活動情報を読み出して、異常検知の処理を開始する（Ｓ３０７１）。先ず、活動情報から住居内で生活者が活動しているかどうかを判定し（Ｓ３０７２）、その活動情報から生活者が活動していると判定したときは異常検知の処理を終了する（Ｓ３０７５）。

また、異常検知手段３００９は、活動情報から生活者が活動していないと判定したときは、稼動機器検知手段３００６のＲＡＭから機器情報を読み出して、検知対象の機器３０３０（例えば、テレビやエアコン等）が稼動しているかどうかを判定する（Ｓ３０７３）。検知対象の機器３０３０が稼動していないと判定したときは異常検知の処理を終了する（Ｓ３０７５）。一方、生活者が活動していないときに、機器情報から検知対象の機器３０３０が稼動していると判定したときは、警報ブザーを作動し、かつ検知対象の機器３０３０に対して稼動を停止、或いは出力を下げさせる制御信号を送信し（Ｓ３０７４）、異常検知の処理を終了する（Ｓ３０７５）。
前述した一連の異常検知処理は、活動判定手段３００４が自己のＲＡＭに活動情報を、また、稼動機器検知手段３００６が自己のＲＡＭに機器情報をそれぞれ保存する毎に行われる。

ここで、具体的に異常有無の検知例について図３５を参照しながら説明する。
図３５は異常検知手段による異常有無の検知例を示す図である。なお、図３５の（１）〜（４）に示す黒の四角は、生活者が活動している状態と機器が稼動している状態を示し、白の四角は、生活者が活動していない状態と機器が稼動していない状態を示している。
図中の（１）は、例えば生活者が就寝しているときで、検知対象の機器３０３０が使用されていない状態であり、（２）は、例えばお昼時などに検知対象の機器３０３０が使用された状態である。これらの場合、異常検知手段３００９は、生活者の活動有りを検知して、検知対象の機器３０３０が稼動しているか否かに関係なく正常と判定する。
（３）は、例えば生活者が外出中で、検知対象の機器３０３０が使用されていない状態である。この場合、異常検知手段３００９は、生活者の活動無しを検知し、検知対象の機器３０３０が稼動していないと検知し、正常と判定する。
（４）は、検知対象の機器３０３０が使用された後に、生活者の活動が途中でなくなった状態である。この場合は、例えば、機器３０３０を使っていたが、途中で具合が悪くなってうずくまってしまった、或いは倒れて動けなくなった、又は機器を使用したまま外出してしまったといった状態である。このような場合、異常検知手段３００９は、途中において生活者の活動無しを検知し、検知対象の機器３０３０が稼動していると検知し、異常と判定する。

次に、生活者異常検知装置３００１の設置例について図３６を用いて説明する。
図３６は実施の形態１２に係る生活者異常検知装置の設置例を示す図である。
住居内に生活者異常検知装置３００１と検知対象の機器３０３０が設置され、生活者３０５０が住居内で暮らしている。住居内は周りを外壁に囲まれているため、機器３０３０や生活者異常検知装置３００１が発する無線信号が外に漏洩することはない。無線アクセスポイント３０２０は住居内に設置される。生活者３０５０が住居内を動き回っているときに、無線アクセスポイント３０２０から一定の出力で送信された電波は、生活者異常検知装置３００１に到達し、無線通信手段３００２における受信電波の強度は時々刻々と変化する。これにより、活動判定手段３００４は住居内に生活者３０５０が居ることが容易に推定できる。また、生活者３０５０が検知対象の機器３０３０を操作した場合、その機器３０３０から操作に応じた状態通知が生活者異常検知装置３００１に送信される。この時、稼動機器検知手段３００６は、これを受信することにより、機器３０３０が操作されたということを把握することができる。生活者異常検知装置３００１は、設置された住居内に異常がないかどうかを監視し続ける。

以上のように実施の形態１２によれば、生活者の活動がないときに、検知対象の機器３０３０の稼動を検知したとき異常ありと判定して警報ブザー３０１１を作動させるようにしたので、周囲に対して異常を報知することができる。また、異常と判定した際に、検知対象の機器３０３０をＯＦＦ、或いは出力を下げるようにしたので、エネルギーの無駄使いを減らすことが可能になり、省エネアプリケーションを提供することができる。さらに、生活者の活動がなく、機器３０３０の稼動があるという状態を異常と判断することにより、アルゴリズムを簡略化し、記憶容量の少ないＲＯＭやＲＡＭを備えたマイコンなどに実装することができる。

実施の形態１３．
実施の形態１２では、稼動機器検知手段３００６が機器３０３０からの状態通知に基づいて機器３０３０の稼動状態を判定するようにしたものであるが、実施の形態１３は、検知対象の機器３０３０に流れる電流から機器３０３０の稼動状態を検知するようにしたものである。
図３７は本発明の実施の形態１３に係る生活者異常検知装置の外観を示す正面図である。なお、生活者異常検知装置３００１の構成は、稼動機器検知手段３００６及び異常検知手段３００９を除き、実施の形態１２と同様である。

実施の形態１３に係る生活者異常検知装置３００１は、住居内に設置されたコンセント３０６０に着脱可能に接続される接続プラグと、この接続プラグに接続された機器３０３０の電源プラグ３０３０ａ差込用のコンセント３０１２と、接続プラグとコンセント３０１２の間に挿入されたシャント抵抗及びリレーの接点と、シャント抵抗による電圧降下の値をデジタル値に変換して稼動機器検知手段３００６に出力するＡ／Ｄ変換器とを備えている。

この生活者異常検知装置３００１における稼動機器検知手段３００６は、Ａ／Ｄ変換器の出力から電流値を検知し、予め設定された閾値と比較する。電流値が閾値より低いときは機器３０３０が稼動していないと判定し、電流値が閾値以上のときは機器３０３０が稼動していると判定し、何れかの判定結果を機器情報としてＲＡＭに保存する。前述の閾値は、稼動機器検知手段３００６に設けられたＲＯＭに保存されている。

異常検知手段３００９は、活動判定手段３００４のＲＡＭに保存された活動情報と稼動機器検知手段３００６のＲＡＭに保存された機器情報とから異常と判定したとき、リレーを動作させて前述の接点をＯＦＦし、機器３０３０への電源供給を遮断する。

次に、稼動機器検知手段３００６及び異常検知手段３００９の動作を説明する。
図３８は実施の形態１３に係る生活者異常検知装置の稼動機器検出手段の動作を示すフローチャートである。なお、生活者異常検知装置３００１の接続プラグがコンセント３０６０に接続されているものとして説明する。

稼動機器検知手段３００６は、予め設定された周期で、本装置３００１のコンセント３０１２に電源プラグ３０３０ａが接続された検知対象の機器３０３０の電流値をシャント抵抗及びＡ／Ｄ変換器を介して計測し（Ｓ３１０１）、その電流値が閾値以上かどうかを判定する（Ｓ３１０２）。検知対象の機器３０３０の電流値が閾値以上のときは、その機器３０３０が稼動していると判定して、その結果を機器情報としてＲＡＭに保存する。そして、ＬＥＤ表示部３００８を点灯して（Ｓ３１０３）、ユーザーに対し機器３０３０の稼動を検知した旨を明示し、前述した一連の処理を終了する（Ｓ３１０５）。また、電流値が閾値より低いときは、検知対象の機器３０３０が稼動していないと判定して、その結果を機器情報としてＲＡＭに保存する。そして、前記のＬＥＤ表示部３００８を消灯して（Ｓ３１０４）、ユーザーに対し機器３０３０の稼動が検知されなかった旨を明示し、前述した一連の処理を終了する（Ｓ３１０５）。

一方、異常検知手段３００９は、活動判定手段３００４のＲＡＭから生活者の活動情報を読み出して、生活者が活動しているかどうかを判定する。その活動情報から生活者が活動していると判定したときは異常検知の処理を終了する。また、活動情報から生活者が活動していないと判定したときは、稼動機器検知手段３００６のＲＡＭから機器情報を読み出して、検知対象の機器３０３０が稼動しているかどうかを判定する。検知対象の機器３０３０が稼動していないと判定したときは異常検知の処理を終了する。一方、生活者が活動していないときに、機器情報から検知対象の機器３０３０が稼動していると判定したときは、警報ブザーを作動すると共に、リレーを動作させてその接点をＯＦＦ状態にする。

以上のように実施の形態１３によれば、本装置３００１のコンセント３０１２に電源プラグ３０３０ａが接続された検知対象の機器３０３０の電流値が閾値以上のとき、その機器３０３０が稼動していると判定するようにしたので、無線通信機能が付いていない機器３０３０の稼動状態を検知することができる。また、検知対象の機器３０３０の電流値が閾値以上のとき、即ち検知対象の機器３０３０が稼動しているときに生活者の活動が検知されなかった場合、その機器３０３０の電源を遮断するようにしたので、電力の無駄使いを低減でき、省エネアプリケーションを提供できる。

実施の形態１４．
実施の形態１３では、検知対象の機器３０３０の電流検知としてシャント抵抗における電圧降下を計測するようにしたが、実施の形態１４は、クランプ式の変流トランスを用いて検知対象の機器３０３０の高調波電流を検知するようにしたものである。
図３９は本発明の実施の形態１４に係る生活者異常検知装置の外観を示す正面図である。なお、図中に示す３本の接続端子３０１４は、本実施の形態では無いものとして説明する。また、生活者異常検知装置３００１の構成は、稼動機器検知手段３００６及び異常検知手段３００９を除き、実施の形態１２と同様である。

実施の形態１４に係る生活者異常検知装置３００１は、住居内に設けられた分電盤の近傍に設置され、分電盤のメインブレーカの２次側（１００Ｖ給電線）に流れる電流を検知するクランプ式の変流トランス３０１３を備えている。この生活者異常検知装置３００１における稼動機器検知手段３００６は、予め検知対象の例えばテレビ、エアコン等の複数の機器３０３０に流れる電流を変流トランス３０１３を介して計測し、電流に含まれる高調波を抽出してＲＡＭに保存する。この高調波の保存は、本装置３００１の使用前に検知対象の機器３０３０を学習させるためである。その後は、計測電流から高調波を抽出しＲＡＭに保存した高調波と比較して検知対象の機器３０３０かどうかを判定する。検知対象の機器３０３０と判定したときは稼動していると判定し、ほぼ同じ高調波を検知できなかったときは検知対象の機器３０３０が稼動していないと判定し、何れかの判定結果を機器情報としてＲＡＭに保存する。

異常検知手段３００９は、活動判定手段３００４のＲＡＭに保存された活動情報と稼動機器検知手段３００６のＲＡＭに保存された機器情報とから異常と判定したとき、警報ブザー３０１１を動作させてユーザにその旨を報知する。

次に、稼動機器検知手段３００６及び異常検知手段３００９の動作を説明する。
図４０は実施の形態１４に係る生活者異常検知装置の稼動機器検出手段の動作を示すフローチャートである。
稼動機器検知手段３００６は、変流トランス３０１３を介して電流を計測し（Ｓ３１２１）、計測電流に高調波が含まれているかどうかを判定する（Ｓ３１２２）。高調波が含まれていないときは、この動作を繰り返し行う。計測電流に高調波が含まれているときは、その高調波を抽出し予めＲＡＭに保存した高調波と比較して検知対象の機器３０３０かどうかを判定する（Ｓ３１２３）。ほぼ同じ高調波を検知したときは、検知対象の機器３０３０が稼動していると判定して、その結果を機器情報としてＲＡＭに保存する。そして、ＬＥＤ表示部３００８を点灯して（Ｓ３１２４）、ユーザーに対し検知対象の機器３０３０が稼動した旨を明示し、前述した一連の処理を終了する（Ｓ３１２６）。また、抽出した高調波がＲＡＭに保存されていないときは、検知対象の機器３０３０が稼動していないと判定して、その結果を機器情報としてＲＡＭに保存する。そして、前記のＬＥＤ表示部３００８を消灯して（Ｓ３１２５）、ユーザーに対し検知対象の機器３０３０が稼動していない旨を明示し、前述した一連の処理を終了する（Ｓ３１２６）。

一方、異常検知手段３００９は、活動判定手段３００４のＲＡＭから生活者の活動情報を読み出して、生活者が活動しているかどうかを判定する。その活動情報から生活者が活動していると判定したときは異常検知の処理を終了する。また、活動情報から生活者が活動していないと判定したときは、稼動機器検知手段３００６のＲＡＭから機器情報を読み出して、検知対象の機器３０３０が稼動しているかどうかを判定する。検知対象の機器３０３０が稼動していないと判定したときは異常検知の処理を終了する。一方、生活者が活動していないときに、機器情報から検知対象の機器３０３０が稼動していると判定したときは、警報ブザーを作動する。

以上のように実施の形態１４によれば、分電盤のメインブレーカの２次側に流れる電流を変流トランス３０１３で計測し、計測電流から高調波を抽出して検知対象の機器３０３０が稼動しているかどうかを判定するようにしたので、無線通信機能が付いていない機器３０３０の稼動状態を検知することができる。また、測定電流から検知対象の機器３０３０とほぼ同じ高調波を検知したときに、生活者の活動が検知されなかった場合、その旨をユーザーに報知するようにしたので、電源の切り忘れた機器３０３０を速やかにＯＦＦすることができ、検知対象の機器３０３０の無駄な電力の消費を防止することができる。

なお、実施の形態１４では、生活者異常検知装置３００１の設置場所を分電盤の近傍としたが、生活者異常検知装置３００１を電力メータや柱上トランスに隣接する場所などに設置しても良い。また、分電盤の２次側の電力線に変流トランス３０１３を用いて検知対象の機器３０３０の電流を計測するようにしても良い。
また、分電盤のメインブレーカの２次側に流れる電流を変流トランス３０１３で計測して高調波を抽出するようにしたが、電力線から取得できる、消費電力、無効電力、電圧変動、電流実効値、電圧実効値、回路インピーダンス、周波数スペクトルなどを用いても良いし、これらを組み合わせたものであっても良い。

また、実施の形態１４では、変流トランス３０１３を備えた生活者異常検知装置３００１について述べたが、分電盤のメインブレーカの２次側の給電線と接続する接続端子３０１４（図３９参照）を備えた生活者異常検知装置３００１を用いるようにしても良い。この場合、１００Ｖ（対地電圧）及び２００Ｖの電圧をそれぞれ計測し、予め検知対象のテレビ、エアコン（２００Ｖ用）等が稼動しているときに発生する電圧波形のひずみを学習しておき、その電圧波形のひずみを検知したときに検知対象であるテレビやエアコンの稼動を検知するようにする。

このように構成した場合も無線通信機能が付いていない機器３０３０の稼動状態を検知することができる。また、測定電圧から検知対象の機器３０３０とほぼ同じ電圧波形（ひずみ）を検知したときに、生活者の活動が検知されなかった場合、その旨をユーザーに報知するようにしているので、電源の切り忘れた機器３０３０を速やかにＯＦＦすることができ、検知対象の機器３０３０の無駄な電力の消費を防止することができる。

実施の形態１５．
実施の形態１５は、機器３０３０から発生するＥＭＣノイズ（電磁波ノイズ）を検知したときに機器３０３０が稼動していると判定するようにしたものである。
図４１は本発明の実施の形態１５に係る生活者異常検知装置の外観を示す斜視図である。なお、生活者異常検知装置３００１の構成は、稼動機器検知手段３００６を除き、実施の形態１２と同様である。

実施の形態１５に係る生活者異常検知装置３００１は、機器３０３０から放射されるＥＭＣノイズを計測するためのアンテナ３０１５を備えている。この生活者異常検知装置３００１における稼動機器検知手段３００６は、予め検知対象の機器３０３０から放射されるＥＭＣノイズを受信し、ＲＡＭにデータとして保存する。このＥＭＣノイズの保存は、本装置３００１の使用前に検知対象の機器３０３０を学習させるためである。その後は、受信したＥＭＣノイズとＲＡＭに保存したＥＭＣノイズを比較して検知対象の機器３０３０かどうかを判定し、検知対象の機器３０３０と判定したときは稼動していると判定し、ほぼ同じノイズを検知できなかったときは検知対象の機器３０３０が稼動していないと判定し、何れかの判定結果を機器情報としてＲＡＭに保存する。

次に、稼動機器検知手段３００６の動作を説明する。
図４２は実施の形態１５に係る生活者異常検知装置の稼動機器検出手段の動作を示すフローチャートである。
稼動機器検知手段３００６は、機器３０３０から発生するＥＭＣノイズをアンテナ３０１５を介して受信すると（Ｓ３１４１）、ＥＭＣノイズを計測し（Ｓ３１４２）、計測したＥＭＣノイズが予めＲＡＭに保存したＥＭＣノイズとほぼ同じかどうかをパターンマッチングアルゴリズム等を用いて判定する（Ｓ３１４３）。双方のノイズがほぼ同じと検知したときは、検知対象の機器３０３０が稼動していると判定して、その結果を機器情報としてＲＡＭに保存する。そして、ＬＥＤ表示部３００８を点灯して（Ｓ３１４４）、ユーザーに対し検知対象の機器３０３０が稼動した旨を明示し、前述した一連の処理を終了する（Ｓ３１４６）。

また、双方のノイズが異なっていると検知したときは、検知対象の機器３０３０が稼動していないと判定して、その結果を機器情報としてＲＡＭに保存する。そして、前記のＬＥＤ表示部３００８を消灯して（Ｓ３１４５）、ユーザーに対し検知対象の機器３０３０が稼動していない旨を明示し、前述した一連の処理を終了する（Ｓ３１４６）。

以上のように実施の形態１５によれば、機器３０３０から発生するＥＭＣノイズを受信して計測し、計測したＥＭＣノイズと予め学習してＲＡＭに保存した機器３０３０のＥＭＣノイズと比較して検知対象の機器３０３０かどうかを判定するようにしたので、無線通信機能が付いていない機器３０３０の稼動状態を検知することができる。また、検知対象の機器３０３０と判定した際に、生活者の活動か検知されなかった場合、警報ブザー３０１１を動作させてユーザーに報知するようにしているので、電源の切り忘れた機器３０３０を速やかにＯＦＦすることができ、電力の無駄使いを低減でき、省エネアプリケーションを提供できる。

なお、実施の形態１５では、ＥＭＣノイズから検知対象の機器３０３０を特定できるようにしたが、機器３０３０を特定せず、何れかの機器３０３０が稼動した場合としても良い。例えば、機器３０３０が稼動すれば、ＥＭＣノイズの絶対量は増加するため、どのような機器３０３０かは特定できなくても、「住居内の何れかの機器３０３０が稼動した」といったことは容易に推定できる。

実施の形態１６．
実施の形態１６は、無線アクセスポイント３０２０から送信される無線信号が誤り検出符号付きパケットであり、生活者異常検知装置３００１の無線通信手段３００２は、誤り検出符号付きのパケットをアンテナ３００３を介して受信し、パケットに誤りが検知された場合は、そのパケットを受信している間に計測した電波強度のデータをＲＡＭに保存せずに破棄する。誤り検出符号付きパケットとは、送信中の無線信号にノイズ電波が混入してしまって無線信号が破壊されてしまった場合に、破壊された旨を検出するための機能が付いたデータパケットのことである。
なお、実施の形態１６の生活者異常検知装置３００１の構成は、無線通信手段３００２を除き、実施の形態１２〜１５で説明した何れかのものと同様である。

次に、無線通信手段３００２及び活動判定手段３００４の動作を説明する。
図４３は本発明の実施の形態１６に係る生活者異常検知装置の無線通信手段及び活動判定手段の動作を示すフローチャートである。
無線通信手段３００２は、無線アクセスポイント３０２０から送信されたパケットをアンテナ３００３を介して受信すると（Ｓ３１５１）、一定期間、受信電波の強度を計測する（Ｓ３１５２）。そして、パケットに付与された誤り検出符号を用いてパケットに誤りがあるかどうかを判定する（Ｓ３１５３）。パケットに誤りがあった場合は、計測した電波強度を破棄して動作を終了する（Ｓ３１５８）。

また、パケットに誤りがなかったときは、計測した電波強度をＲＡＭに保存し、所定時間の間の電波強度を読み出して電波強度の最小値と最大値の差から電波強度の変化値を算出し（Ｓ３１５４）、受信時刻と共に前記ＲＡＭに保存する。

活動判定手段３００４は、無線通信手段３００２によって算出された所定時間毎の電波強度の変化値を読み込んで、予めＲＡＭに保存した閾値と比較する（Ｓ３１５５）。電波強度の変化値が閾値以上のときは生活者が活動していると判定して、その結果を活動情報としてＲＡＭに保存する。そして、ＬＥＤ表示部３００５を点灯して（Ｓ３１５６）、ユーザーに対し活動を検知した旨を明示し、前述した一連の処理を終了する（Ｓ３１５８）。また、変化値が閾値より低いときは生活者が活動していないと判定して、その結果を活動情報としてＲＡＭに保存する。そして、前記のＬＥＤ表示部３００５を消灯して（Ｓ３１５７）、ユーザーに対し活動を検知していない旨を明示し、この一連の処理を終了する（Ｓ３１５８）。

実施の形態１６においては、同一の周波数帯にノイズが加わってしまうと、計測した受信電波の強度が正常値よりも高くなるが、誤り検出符号によってノイズが加わったことを検知できるため、このような異常値を破棄することができる。また、同一の周波数帯に、突発的なノイズ電波が加わって受信電波が乱れた場合、誤り検出機能によってそれを検出できるため、活動状態の判定を正確に行うことができる。

なお、実施の形態１６では、無線通信手段３００２が誤り検出符号付きパケットを受信するようにしたが、パケット内に誤り検出符号が明示的に示されていなくても良い。例えば、予めデータのビット数が同数個になるように揃えるといったルールに基づいてパケットを構築するネットワークにおいては、誤り検出符号が明示的にはパケット中に含まれていなくても、このようなルールから誤りを検出することが可能である。

実施の形態１７．
実施の形態１７に係る生活者異常検知装置３００１の無線通信手段３００２は、無線アクセスポイント３０２０に対して、パケットを送信させる要求を通知するリクエストパケットを送信する。これにより、無線アクセスポイント３０２０は、リクエストパケットに応答して、リクエストリプライのパケット（誤り検出符号付）を返送する。同機能は、例えば、無線ビーコンの機能などを活用することによって実現できる。無線ビーコンは、無線ネットワークに参加するネットワークの端末同士が、お互いの存在をアピールするための信号である。無線通信手段３００２では、このリクエストリプライのパケットを受信した場合にのみ電波強度の計測を開始する。なお、生活者異常検知装置の構成は、無線通信手段３００２の構成を除き、実施の形態１２〜１６で説明した何れかのものと同様である。

次に、生活者異常検知装置３００１の無線通信手段３００２及び活動判定手段３００４の動作を説明する。
図４４は本発明の実施の形態１７に係る生活者異常検知装置の無線通信手段及び活動判定手段の動作を示すフローチャートである。
無線通信手段３００２は、無線アクセスポイント３０２０に対してリクエストパケットを送信し（Ｓ３１６１）、このリクエストパケットの送信により、無線アクセスポイント３０２０からのリクエストリプライのパケットがアンテナ３００３を介して受信されると（Ｓ３１６２）、無線通信手段３００２は、一定期間、受信電波の強度を計測する（Ｓ３１６３）。そして、パケットに付与された誤り検出符号を用いてパケットに誤りがあるかどうかを判定する（Ｓ３１６４）。パケットに誤りがあった場合は、計測した電波強度を破棄して動作を終了する（Ｓ３１６９）。

また、パケットに誤りがなかったときは、計測した電波強度をＲＡＭに保存し、所定時間の間の電波強度を読み出して電波強度の最小値と最大値の差から電波強度の変化値を算出し（Ｓ３１６５）、受信時刻と共に前記ＲＡＭに保存する。

活動判定手段３００４は、無線通信手段３００２によって算出された所定時間毎の電波強度の変化値を読み込んで、予めＲＡＭに保存された閾値と比較する（Ｓ３１６６）。電波強度の変化値が閾値以上のときは生活者が活動していると判定して、その結果を活動情報としてＲＡＭに保存する。そして、ＬＥＤ表示部３００５を点灯して（Ｓ３１６７）、ユーザーに対し活動を検知した旨を明示し、前述した一連の処理を終了する（Ｓ３１６９）。また、変化値が閾値より低いときは生活者が活動していないと判定して、その結果を活動情報としてＲＡＭに保存する。そして、前記のＬＥＤ表示部３００５を消灯して（Ｓ３１６８）、ユーザーに対し活動を検知していない旨を明示し、この一連の処理を終了する（Ｓ３１６９）。

実施の形態１７においては、無線通信手段３００２がリクエストパケットを送信することにより、早いタイミングでパケットを受信することができ、活動の判定周期を短くすることができる。

なお、実施の形態１７では、リクエストパケット、リクエストリプライのパケットとしては、ビーコンなどとしたが、ネットワークのプロトコルが同じ場合には、ＰＩＮＧ（PacketINternet Groper ）などの通信応答コマンドを使用しても良い。
また、リクエストリプライのパケットを受信した場合にのみ電波強度の計測を開始するようにしたが、これ以外にも、通常のパケット受信時などを併用しても良い。

実施の形態１８．
図４５は本発明の実施の形態１８に係る生活者異常検知システムの構成を示す図である。なお、本システムにおける生活者異常検知装置３００１の構成は、異常検知手段３００９を除き、実施の形態１２〜１７で説明した何れかのものと同様である。
実施の形態１８に係る生活者異常検知装置３００１の異常検知手段３００９は、インターネット網に接続されたＬＡＮなどへの接続口を備え、異常を検知した場合には、遠隔地に設置された異常検知センター３０９０に対して異常を検知した旨を示すメールを送信する。同機能はインターネットにおいて一般的に普及している電子メールを用いて実現する。このメールの中継は住居内に設置されたルーター３０７０を利用する。

生活者異常検知装置３００１の異常検知手段３００９とルーター３０７０との間は無線通信によりパケットをやりとりする。無線通信は、例えば、生活者異常検知装置３００１が検知対象の機器３０３０との間でデータをやり取りするのと同じ通信機を利用する。ルーター３０７０は、インターネット網３０８０を介して異常検知センター３０９０と接続されている。異常検知センター３０９０には、各家庭に固有のメールアドレスを割り振ったメールボックスが設置されており、同メールボックスを走査することによって、複数の家の状態を監視する。

次に、生活者異常検知装置３００１の異常検知手段３００９の動作を説明する。
図４６は本発明の実施の形態１８に係る生活者異常検知装置の異常検知手段の動作を示すフローチャートである。
異常検知手段３００９は、活動判定手段３００４のＲＡＭから生活者の活動情報を読み出して、異常検知の処理を開始する（Ｓ３１８１）。先ず、活動情報から住居内で生活者が活動しているかどうかを判定し（Ｓ３１８２）、その活動情報から生活者が活動していると判定したときは異常検知の処理を終了する（Ｓ３１８６）。

また、異常検知手段３００９は、活動情報から生活者が活動していないと判定したときは、稼動機器検知手段３００６のＲＡＭから機器情報を読み出して、検知対象の機器３０３０（例えば、テレビやエアコン等）が稼動しているかどうかを判定する（Ｓ３１８３）。検知対象の機器３０３０が稼動していないと判定したときは異常検知の処理を終了する（Ｓ３１８６）。一方、機器情報から検知対象の機器３０３０が稼動していると判定したときは、警報ブザーを作動し（Ｓ３１８４）、周囲に異常が検知されたことを報知する。そして、異常を検知した旨を示す警告通知のメールをルーター３０７０及びインターネット網３０８０を介して異常検知センター３０９０に送信し（Ｓ３１８５）、検知対象の機器３０３０に対して稼動を停止、或いは出力を下げさせる制御信号を送信し、異常検知の処理を終了する（Ｓ３１８６）。

以上のように、生活者が活動していないときに検知対象の機器３０３０が稼動していた場合、異常と判定してその旨を示す警告通知のメールを異常検知センター３０９０に送信するようにしたので、周囲に助けを求められる救護者がいない場合にも生活者の異常を第３者に対して通知することができる。これにより、救急機関などへの連絡を迅速に行うことができる。また、異常検知センター３０９０では、生活者の携帯電話などに確認の電話をかけるなどといった確認作業を行うことが可能になり、より正確な異常検知を行うことができる。

なお、各家庭に固有のメールアドレスを割り振ったメールボックスは、異常検知センター３０９０の外に設置されていても良い。また、メールの構成及び送信手段としては、ＨＴＴＰ，ＦＴＰ，ＳＳＬなどの電子メール以外の同様の機能を持つ手段を用いても良い。

実施の形態１９．
実施の形態１８では、生活者が活動していないときに検知対象の機器３０３０が稼動していた場合、異常と判定してその旨を示す警告通知のメールを異常検知センター３０９０に送信するようにしたものであるが、実施の形態１９は、異常検知手段３００９が生活者の活動情報及び機器情報を、あて先、送り元、送信時刻などの情報を含んだメールを異常検知センター３０９０に送信するようにしたもである。
異常検知センター３０９０では、これらのメールを蓄積し、そして、過去も含めて蓄積されたデータから現在の状態が異常であるかどうかを判定して、判定結果をメールなどで返信する。データの蓄積は、異常検知センター３０９０に設置されたＨＤＤなどにリレーショナルデータベースなどの形で行う。
なお、本システムにおける生活者異常検知装置３００１の構成は、異常検知手段３００９を除き、実施の形態１２〜１８で説明した何れかのものと同様である。

次に、生活者異常検知装置３００１の異常検知手段３００９の動作を説明する。
図４７は本発明の実施の形態１９に係る生活者異常検知装置の異常検知手段の動作を示すフローチャートである。
異常検知手段３００９は、稼動機器検知手段３００６のＲＡＭから機器情報を、活動判定手段３００４のメモリから生活者の活動情報をそれぞれ読み出して異常検知の処理を開始する（Ｓ３１９１）。先ず、読み出した機器情報と活動情報、あて先、送り元、送信時刻などの情報を異常検知センター３０９０にメール送信する（Ｓ３１９２）。

異常検知手段３００９は、前述のメール送信により、異常検知センター３０９０からの判定結果が受信されると、その結果は異常を知らせる情報かどうかを判定する（Ｓ３１９３）。判定結果が正常であった場合は異常検知の処理を終了する（Ｓ３１９５）。また、判定結果が異常であったときは警報ブザーを作動し（Ｓ３１９４）、周囲に異常が検知されたことを報知する。この時、異常検知手段３００９は、検知対象の機器３０３０に対して稼動を停止、或いは出力を下げさせる制御信号を送信し、異常検知の処理を終了する（Ｓ３１９５）。

以上のように、大量のデータを高速に検索できる異常検知センター３０９０のサーバーを異常検知に活用することができるため、より精度の高い異常検知を素早く行うことができる。また、他の住宅でおきた異常の例などを共有することができるため、類似事例を素早く発見することができる。

なお、実施の形態１９では、異常検知手段３００９が、異常検知センター３０９０に対して活動情報と機器情報をメールなどで送信するようにしたが、活動情報或いは機器情報の何れか一方の情報だけを送るようにしても良いし、各情報を個別に別のメールとして送信するようにしても良い。

実施の形態２０．
実施の形態２０は、異常検知手段３００９内にデータベースを設けるようにしたものである。なお、生活者異常検知装置の構成は、異常検知手段３００９を除き、実施の形態１２〜１９で説明した何れかのものと同様である。
異常検知手段３００９は、活動判定手段３００４によりＲＡＭに保存された活動情報と、稼動機器検知手段３００６によってＲＡＭに保存された機器情報とを読み出して参照し、これらを検索キーとしてデータベースを検索する。検索結果は異常有無の判定結果としてＲＡＭに保存する。

前述のデータベースには、異常と考えられる機器３０３０の状態と生活者の活動状態とが関連付けられて保存されている。データベースに保存される情報は、例えば、「ＩＨが稼動していて生活者が活動していない状態は異常である」といった情報である。データベースは、具体的には、例えば、活動情報、機器情報、判定結果の３つのフィールドを持つリレーショナルデータベースとして構成されている。これらのデータは、ＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ハードディスクなどに保存される。

以上のように、過去経験などから構築したデータベースを活用することができ、過去の類似事例を効率よく異常検知に活用することができるため、異常の検知精度を向上させることができる。例えば、「テレビの場合はタイマーによって作動することがあるため異常検知の対象外とする」といったような機器３０３０毎の細かい指定をすることができる。

実施の形態２０では、データベースをリレーショナルデータベースとして構成するとしたが、これらは、ＸＭＬなど別の形態のデータベースであっても良い。

なお、前述した各実施の形態では、無線通信手段３００２、活動判定手段３００４、稼動機器検知手段３００６及び異常検知手段３００９には、それぞれＣＰＵを備えていることを述べたが、ＣＰＵを共有しても良い。また、プログラムを格納するＲＯＭやＲＡＭもそれぞれ備えていることを述べたが、ＲＯＭとＲＡＭを共有する構成としても良い。さらに、実施の形態１２、１３及び１６〜２０では、無線通信手段３００２、稼動機器検知手段３００６及び異常検知手段３００９にそれぞれ通信機（アンテナも含む）を備えていることを述べたが、１つの通信機で共有するようにしても良い。
また、無線アクセスポイント３１０１は宅外に置かれた公共的なものであってもよい。例えば、テレビ電波の発信源、ラジオ電波の発信源、公衆無線ＬＡＮの発信源などであっても良い。
また、稼動機器検知手段３００６が検知する機器３０３０、異常検知手段３００９が制御する機器３０３０は複数あっても良い。この場合、機器３０３０を検知する処理は１台の時と同じ処理を他の機器についても繰り返す。ＲＡＭに機器情報を保存するときには、機器３０３０を特定できるＩＤなどを付与する。また、異常検知手段３００９が異常を判定する際には、生活者の活動がないときに複数の機器３０３０のうち少なくとも１つが稼動している場合異常と判定する。また、これらのアルゴリズムは、別のアルゴリズムであっても良い。

さらに、実施の形態１２、１６、１７では、所定時間の間の電波強度をＲＡＭから読み出して電波強度の最小値と最大値の差から電波強度の変化値を算出するようにしたが、電波強度の変化量の平均値を変化値としても良い。例えば、所定時間の間の電波強度が時間軸に「５０，５５，４５，２０，３０，７０」であった場合に、１サンプル値との差分値「５５−５０＝５，４５−５５＝−１０，２０−４５＝−２５，３０−２０＝１０，７０−３０＝４０」の絶対値である「５，１０，２５，１０，４０」の平均値１８を変化値としても良い。なお、ここでは、計測できる電波強度の最小値を０、最大値を１００として表す。

実施の形態２１．
本発明の実施の形態２１は、機器状態の検出対象の給電線に新しい機器が設置された場合に好適な技術に関する。具体的に言えば、新たな機器を本発明の実施の形態９に示す機器状態検出装置２０００、又は本発明の実施の形態１０に示す機器状態検出サーバー２１００によって検出する場合には、それぞれが備える機器状態データベース２２３０に当該機器の参照機器エントリデータが存在する必要があるが、未記憶の場合は、これを追加する必要がある。本実施の形態２１は、この機器状態データベース２２３０の更新に関わる技術である。

本実施の形態２１を、図２７、図４８、図４９、図５０を用いて説明する。図２７は、実施の形態１１において説明したように、各建物に設置された機器状態検出装置（又は機器状態検出サーバー）２２０１Ａ、２２０２Ａをネットワーク２２０４Ａを介して機器状態検出システムに接続し、機器状態検出システム２２００で各建物の機器状態を監視し、これに基づくサービスの提供を可能とするシステムである。図４８、図４９は、図２７で示した機器状態検出装置（又は機器状態検出サーバー）２２０１Ａ、２２０２Ａの構成を示す図である。また、図５０は、図２７に示した機器状態検出システム２２００の構成を示す図である。

図４８における機器状態検出装置２０００は、図１６に示す機器状態検出装置２０００と同様の構成を備えるため、図１６と同じ構成要素は同じ番号を付して示す。また、本実施の形態２１を説明するに不要な構成要素は割愛した。図４８において、機器状態データベース２２３０は、機器状態ベース更新手段２２６０と接続し、さらに機器状態データベース更新手段２２６０は、通信手段２２７０と接続している。

図４９における機器状態検出サーバー２１００は、図２６に示す機器状態検出サーバー２１００と同様の構成を備えるため、図２６と同じ、又は同様の構成要素には同じ番号を付して示す。また、本実施の形態２１を説明するに不要な構成要素は割愛した。図４９において、機器状態検出装置２１０７、２１０８は機器状態データベース２２３０を備える。また、本実施の形態２１の制御手段２３２０は、機器状態データベース更新手段２２６０を備え、さらに通信手段２２７０と接続している。

図５０は、本実施の形態２１における機器状態検出システム２２００の構成図であり、図２８と同じ、又は同様の構成のものには同じ番号を付した。また本実施の形態２１を説明するに不要な構成要素は割愛した。図５０において機器状態データベース２２１６は制御手段２２１５に接続され、さまざまな機器の参照機器エントリを記憶している。この情報は、機器状態データベース管理手段２２１７によって管理されている。

次に動作について説明する。たとえば機器状態検出装置２１０１Ａによって検出を必要とする新たな機器が設置された場合において、機器状態検出装置２１０１Ａには当該機器の参照機器エントリが記憶されていない場合にはこれを検出することができない。図４８、図４９に示す機器状態データベース更新手段２２６０は、機器状態検出装置２０００,２１０７,２１０８の備える機器状態データベース２２３０に新たに設置した機器の参照機器エントリを追加する。データベース更新手段２２６０は追加すべき参照機器エントリを通信手段２２７０を介して外部から入手する。このように、機器状態データベース２２３０に記憶すべき参照機器エントリを備え、またこれらを配信することにより、各建物の機器状態データベースを保守する外部サーバーを機器状態データベース保守サーバーとする。

本実施の形態２１では、この機器状態データベース保守サーバーを前記機器情報検出システム２２００に備えた例で説明する。図５０における機器状態データベース管理手段２２１７は、各機器状態検出装置２０００,２２０１Ａ,２２０２Ａが必要とする機器の参照機器エントリを通信手段２２１０Ａ、ネットワーク２２０４Ａを介して配信する。新規の機器が市場に販売される場合には機器情報検出システム２２００に備えた機器状態データベース２２１６に当該機器の参照機器エントリが準備されるように運用することを想定している。

また、各建物に新たに機器が設置された場合は、当該建物の居住者は機器情報検出システム２２００を運用するサービス事業者に当該機器を特定する型番やメーカなどの情報を提供し、サービス事業者は機器情報検出システム２２００により当該機器の参照機器エントリを居住者の機器状態検出装置に配信する。機器情報の提供は、たとえば、機器購入時のユーザ登録情報を活用するなど、新たな機器を設置したことの情報提供は、運用により居住者の手間を最小限にすることができる。本実施例では、機器状態データベース保守サーバーをサービスの運用を考慮し機器情報検出システム２２００に設けた例で示したが、機器情報検出システム２２００に搭載するのではなく、各機器のメーカに分散して設置され、それぞれのサーバーから配信されるような形態でもかまわない。

本発明の技術では、他の機器との組合せを学習する必要がなく当該機器単独の特徴を示す参照機器エントリを必要とするのみであることから、機器状態データベース保守サーバーには各機器単独の参照機器エントリを記憶していれば良く、また、各建物によりさまざまな機器が設置される状況においても建物に追加設置された機器単独の特徴を示す参照機器エントリを配信すれば良い。

また、これまでの実施例では、家庭を想定した実施の形態で説明をしたが、ビルなどのオフィスや店舗など他の用途の建物でも本発明を適用した機器情報検出装置により機器の状態を監視し、この監視結果に基づき機器の運用をアドバイスすることで省エネを図るなど新しいサービスの提供が可能となる。たとえば、近年のオフィスでは各人にパソコンが用意され、またプリンタやファクシミリ、コピー機、あるいはそれらの複合機が設置され、そのほかシュレッダー（機密保持用の裁断機）、携帯電話（充電器）など様々な機器が設置されている。また、照明や空調、除加湿、換気などの空気調和機器なども設置されている。

これらの機器の状態を検出することでたとえば、プリンタやコピー機の作動を監視することにより、頻繁にこれらが作動している場合には部屋には多くの作業者が居る、あるいは活発に活動をしているなどと推測することができる。また、これらの情報と連動して空気調和機の設定温度の調節を促したり、さらには快適性や省エネを満たすように自動制御するなども可能になる。

一方、オフィスでは機器により数年で更新することがあり、建物内で使用する機器が変わった場合にも前述の実施の形態のようにネットワークを介して遠隔から、あるいはビル内の一箇所から集中的に当該参照機器エントリを配信することで容易に対応することができる。

１００ 機器状態検出装置、３００ 計測装置、３０１ 電力線、３０２ 出力装置、４００ 生活行為推定装置、１１０ 計測手段、１２０ 特徴量計算手段、１３０ 機器状態検出手段、１４０ 記憶装置、１５０ 出力手段、１１２ 計測エントリ、１１２ａ 計測値、１２２ 特徴量エントリ、１２２ａ 特徴量、１３１ 合致参照機器エントリ、１３１ａ 機器特徴量、１３１ｂ 機器状態、１３１ｃ 特徴量距離、１３２ 機器状態エントリ、１３２ａ 機器状態時刻、１３２ｂ 機器状態、２００ 参照機器エントリ辞書、２０１ 参照機器エントリ、２０１ａ 機器特徴量、２０１ｂ 機器状態、４１０ マッチング手段、４２０ 出力手段、４３０ 記憶装置、４１１ 合致参照行為エントリ、４１１ａ 参照行為時刻、４１１ｂ 参照機器状態、４１１ｃ 参照生活行為、４１１ｄ 参照在室場所、５００ 参照行為エントリ辞書、５０１ 参照行為エントリ、５０１ａ 参照行為時刻、５０１ｂ 参照機器状態、５０１ｃ 参照生活行為、５０１ｄ 参照在室場所、２０００ 機器状態検出装置、２１００ 機器状態検出サーバー、２１０１ 給電線、２１０２ 電圧センサ、２１０３ 電圧センサ、２１０４ 給電線、２１０５ 電圧センサ、２１０６ 電流センサ、２１０７，２１０８ 機器状態検出装置、２１４０ 給電線、２２００ 機器状態検出システム、２２０１ 電圧センサ、２２０１Ａ，２２０２Ａ 機器状態検出装置、２２０２ 電流センサ、２２０３ 電流電圧変換手段、２２０４ インピーダンスアッパー手段、２２０４Ａ ネットワーク、２２０５ 波形フィルタ手段、２２０６ 波形増幅手段、２２０７ ＡＤ変換手段、２２０８ 波形区切り手段、２２０９ 波形平滑化手段、２２１０ 特徴量計算手段、２２１０Ａ 通信手段、２２１０ａ 特徴量、２２１１ メールボックス、２２１２ 記憶手段、２２１２Ａ 機器状態情報管理手段、２２１３ 機器状態情報データベース、２２１４ 表示手段、２２１５ 制御手段、２２１６ 機器状態データベース、２２１７ 機器状態データベース管理手段、２２２０ 機器状態検出手段、２２２１ 合致参照機器エントリ、２２３０ 機器状態データベース、２２３１ 参照機器エントリ、２２３１ａ 機器特徴量、２２３１ｂ 機器状態、２２４０ 機器状態情報作成手段、２２５０ 出力装置、２２６０ 機器状態データベース更新手段、２２７０ 通信手段、２３００ 処理部、２３１０ 統合手段、２３２０ 制御手段、３００１ 生活者異常検知装置、３００２ 無線通信手段、３００３ アンテナ、３００４ 活動判定手段、３００５ ＬＥＤ表示部、３００６ 稼動機器検知手段、３００７ アンテナ、３００８ ＬＥＤ表示部、３００９ 異常検知手段、３０１０ アンテナ、３０１１ 警報ブザー、３０１３ 変流トランス、３０１４ 接続端子、３０１５ ＥＭＣ用アンテナ、３０２０ 無線アクセスポイント、３０３０ 機器、３０６０ コンセント、３０７０ ルーター、３０８０ インターネット網、３０９０ 異常検知センター。

Claims (14)

1. 給電線に繋がる機器の状態を検出する装置であって、
   給電線に流れる電流を計測する電流検出手段と、
   前記電流検出手段で計測された電流を電圧値に変換する電流電圧変換手段と、
   前記電流電圧変換手段で電圧値に変換した電流のうち特定周波数の成分を通過させる波形フィルタ手段と、
   前記波形フィルタ手段を通過した特定周波数成分を含む電流を増幅する波形増幅手段と、
   前記給電線の電圧を計測する電圧検出手段と、
   波形区切り手段と、
   波形平滑化手段と、
   前記波形増幅手段によって増幅された電流波形をＡＤ変換してデジタル値とするＡＤ変換手段と、
   前記ＡＤ変換後のデジタル値の電流値から特徴量を計算する特徴量計算手段と、
   各機器それぞれの機器状態毎にその機器状態における機器特徴量を登録した参照機器エントリを複数記憶する機器状態データベースと、
   前記特徴量計算手段が計算した特徴量と、前記機器状態データベース内の参照機器エントリの機器特徴量とを対比させ、前記特徴量計算手段が計算した特徴量に合致する機器特徴量を持つ参照機器エントリを特定する機器状態検出手段と、
   前記機器状態検出手段で特定された参照機器エントリを機器状態情報として出力する出力装置と
   を備え、
   前記ＡＤ変換手段は、前記電圧検出手段で計測した前記給電線の電圧をＡＤ変換してデジタル値とし、前記波形増幅手段によって増幅された電流波形をＡＤ変換したデジタル値とともに前記波形区切り手段に出力し、前記波形区切り手段は、前記ＡＤ変換手段がデジタル化した電流波形のデジタル値を前記ＡＤ変換手段がデジタル化した電圧の周期で区切り、区切った電流のデジタル値のサンプル数が所定数になるように値を挿入又は削除し、前記波形平滑化手段は、電圧一周期毎に前記波形区切り手段が区切った電流のサンプル電流値を、複数の電圧周期分読み込んで畳み込み演算を行うことを特徴とする機器状態検出装置。
2. 前記特徴量計算手段は、前記波形平滑化手段が平滑化した電流値を用いて特徴量を求めることを特徴とする請求項１記載の機器状態検出装置。
3. 前記電流電圧変換手段の電圧値を出力インピーダンスを高くして前記波形フィルタ手段に入力させるインピーダンスアッパー手段を有することを特徴とする請求項１又は請求項２記載の機器状態検出装置。
4. 前記波形フィルタ手段は、５０Ｈｚ又は６０Ｈｚ以上の高次高調波を通過させることを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れかに記載の機器状態検出装置。
5. 前記波形増幅手段は、前記波形フィルタ手段を通過した電流の振幅が前記ＡＤ変換手段の入力範囲と同一又は小さくなるように増幅度を設定することを特徴とする請求項１乃至請求項４の何れかに記載の機器状態検出装置。
6. 前記特徴量計算手段は、前記ＡＤ変換手段で変換された前記電流値をウェーブレット変換してウェーブレット係数を求め、所定の閾値を用いて前記ウェーブレット係数を二値化して特徴量とすることを特徴とする請求項１乃至請求項５の何れかに記載の機器状態検出装置。
7. 前記参照機器エントリは、前記機器状態として、機器のＯＮ、ＯＦＦ状態、機器のモード状態又は機器の劣化状態を持つことを特徴とする請求項１乃至請求項６の何れかに記載の機器状態検出装置。
8. 請求項１乃至請求項７の何れかに記載の機器状態検出装置の内、前記出力装置を除いた構成を少なくとも２組備え、前記各機器状態検出装置の機器状態情報を一括管理する機器状態検出サーバーであって、前記各機器状態検出装置の機器状態情報を統合する統合手段と、統合結果を出力する出力装置とを有することを特徴とする機器状態検出サーバー。
9. 請求項１乃至請求項７の何れかに記載の機器状態検出装置又は請求項８記載の機器状態検出サーバーにネットワークを介して接続する通信手段と、機器状態情報データベースと、前記機器状態検出装置又は前記機器状態検出サーバーから送信されてくる機器状態検出結果を前記通信手段を介して受信し、機器状態情報として前記機器状態情報データベースに格納し、前記ネットワークに接続された機器状態検出装置又は前記機器状態検出サーバーで検出された機器状態を管理する機器状態情報管理手段とを有することを特徴とする機器状態検出システム。
10. 前記機器状態検出装置又は機器状態検出サーバーの前記出力装置は、前記機器検出結果を一定時間ごとに電子メールで送信するものであり、本機器状態検出システムは、送信されてきた電子メールを蓄積するメールボックスを備えることを特徴とする請求項９記載の機器状態検出システム。
11. 装置外とのデータを送受信する通信手段と、前記機器状態データベースに接続し、前記通信手段を介して外部から受信した参照機器エントリデータにもとづいて、機器状態データベースを更新する機器状態データベース更新手段を備えたことを特徴とする請求項１乃至請求項７の何れかに記載の機器状態検出装置。
12. 装置外とのデータを送受信する通信手段と、前記機器状態データベースに接続し、前記通信手段を介して外部から受信した参照機器エントリデータにもとづいて、機器状態データベースを更新する機器状態データベース更新手段を備えたことを特徴とする請求項８記載の機器状態検出サーバー。
13. 参照機器エントリデータを記憶する機器状態データベースと、機器状態データベース管理手段を備え、請求項１１記載の機器状態検出装置又は請求項１２記載の機器状態検出サーバーに参照機器エントリデータを送信し、送信先の機器状態データベースを更新することを特徴とする機器状態データベース保守サーバー。
14. 請求項１３記載の機器状態データベース保守サーバーを備える請求項９又は請求項１０記載の機器状態検出システム。

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