运算方法及运算装置

本申请基于日本专利申请2022－126635号(申请日：2022年8月8日)主张优先权，这里通过参照而引用其全部内容。

技术领域

本发明涉及运算方法及运算装置。

背景技术

为了对使用了设计出的元件的电路评价电动作特性，实施电路模拟。该电路模拟由严密地考虑到物理特性的SPICE(Simulation Program with Integrated CircuitEmphasis，仿真电路模拟器)等电路模拟器进行。此外，设计出的元件用于汽车、飞机的情况下的噪声特性等在安全保障上得到重视。因此，有时对于电路除了电动作特性以外还实施电磁干扰(EMI：Electoro Magnetic Interference)噪声模拟。

在这样的电路模拟中，将电路具有的晶体管、电阻、电容等许多元件模型化为元件模型，计算瞬变现象。

但是，电磁干扰噪声模拟由于需要频率分析等，所以需要比通常的电路模拟更短的计算步长的模拟。因此，如果严密地计算电磁干扰噪声模拟的瞬变现象，则耗费很多的时间。

发明内容

本发明要解决的课题是提供一种能够以更短的时间计算电磁干扰噪声模拟的运算方法及运算装置。

有关本技术方案的由计算机进行的运算方法具备模型生成工序、执行处理工序和电磁干扰噪声生成工序。模型生成工序生成具有电路模型和电动机模型的模型，所述电路模型连接多个具有开关元件的电特性的信息的元件模型，所述电动机模型被电路模型驱动。执行处理工序使用多个元件模型每一个的电特性的信息，对于沿着测定期间内的时间排列的第1输入值，伴随时间的经过而计算由于多个元件模型的通断而每隔第1计算步长产生的电动机模型的电动机电流。电磁干扰噪声生成工序针对测定期间内的每个规定的时间分区，生成模型的规定的测定点处的与频率对应的电磁干扰噪声，基于每个时间分区的与频率对应的电磁干扰噪声水平，生成测定期间内的每个频率的电磁干扰噪声水平。

附图说明

图1是表示有关第1实施方式的运算装置的结构的框图。

图2是表示模型的一个结构例的图。

图3是表示元件模型的一例的图。

图4是将多个元件模型作为激励源的测定系统的概念图。

图5是表示噪声测量处理部的测定结果例的图。

图6是表示实际工作中的电动机控制例的图。

图7是表示图6所示的旋转速度下的比较例的测定结果的图。

图8是表示图6所示的旋转速度下的实机的测定例的图。

图9是说明有关本实施方式的噪声测量处理部的处理例的图。

图10是表示噪声测量处理部中的测定例的图。

图11是表示有关第1实施方式的运算装置的运算处理例的流程图。

图12是表示使用最大值保持方式的运算处理例的流程图。

图13是表示有关第2实施方式的运算装置的结构的框图。

图14是表示动作时的漏极电流与漏极电压的关系的图。

图15是表示电动机电流与EMI噪声的功率的关系的图。

图16是表示EMI表的例子的表格。

图17是示意地表示每个频率f的传递函数H(f)的生成例的图。

图18是表示传递函数H(f)的例子的图。

图19是示意地表示EMI噪声水平(f)的生成处理例的图。

图20是示意地表示噪声测量处理部的处理例的图。

图21是示意地表示使用控制值的噪声测量处理部的处理例的图。

图22是表示有关第2实施方式的运算装置的运算处理例的流程图。

图23是表示步骤S20的详细的运算处理例的流程图。

图24是表示步骤S30的详细的运算处理例的流程图。

图25是表示步骤S40的详细的运算处理例的流程图。

图26是表示步骤S50的详细的运算处理例的流程图。

图27是表示有关第3实施方式的运算装置的结构的框图。

图28A是表示将元件模型简化的简单模型的例子的图。

图28B是表示热模型表的例子的表格。

图29是表示使监视器显示的包括机械模型的模型的图像例的图。

图30是表示有关第3实施方式的运算装置的运算处理例的流程图。

图31是表示步骤S60的详细的运算处理例的流程图。

图32是表示步骤S20a的详细的运算处理例的流程图。

图33是表示步骤S30a的详细的运算处理例的流程图。

图34是表示步骤S40a的详细的运算处理例的流程图。

具体实施方式

以下，一边参照附图一边对有关本发明的实施方式的运算方法及运算装置详细地进行说明。另外，以下所示的实施方式是本发明的实施方式的一例，本发明不限定于这些实施方式而进行解释。此外，在本实施方式参照的附图中，对于相同的部分或具有同样的功能的部分赋予相同的标号，有时将其重复的说明省略。此外，有时附图的尺寸比例为了说明的方便而与实际的比例不同，有时将结构的一部分从附图中省略。

(第1实施方式)

图1是表示有关第1实施方式的运算装置1的结构的框图。如图1所示，有关本实施方式的运算装置1例如是SPICE等，是执行电路模拟的电路模拟器装置。该运算装置1具备信息输入部10、存储部20、模型生成部30、执行处理部40、输出部50和显示部70。这样的运算装置1例如由台式的个人计算机实现。即，运算装置1例如包括CPU(Central ProcessingUnit，中央处理器)而构成。

信息输入部10例如具备键盘或定点设备等，将与使用运算装置1的用户的操作对应的指示信号向存储部20、模型生成部30及执行处理部40输出。例如，信息输入部10输出的指示信号至少具有作为构成电路模型的指示信息的电路信息、作为构成元件模型的指示信息的部件信息以及作为执行电路模拟的条件的解析设定信息中的任一个。

存储部20例如由HDD(硬盘驱动器)或SSD(固态硬盘)等构成。存储部20具有模型数据库20a和元件模型数据库20b。模型数据库20a存储有多个模型80的信息。元件模型数据库20b存储有构成模型80的多个元件模型88。此外，存储部20存储有用来执行模拟的各种程序。由此，运算装置1例如通过执行存储在存储部20中的程序而构成各部。

图2是表示模型80的一个结构例的图。如图2所示，模型80例如是使电动机旋转的逆变器装置的模型。该模型80是根据作为模拟对象的逆变器装置的特性信息构成的模型。该模型80例如具有电路模型82、指令值输入部84和控制模型86。电路模型82具有多个元件模型88、多个无源元件模型89a、89b、89c和电动机模型90。另外，模型80的详细情况后述。此外，控制模型86具有噪声测量处理部94。

模型生成部30按照从信息输入部10输入的信息构成模型80。此外，模型生成部30按照输入的信息构成模型80内的元件模型88及无源元件模型89a、89b、89c。例如，模型80内的元件模型88及无源元件模型89a、89b、89c能够按照来自信息输入部10的输入而变更。即，该模型生成部30生成具有电路模型82和电动机模型90的模型80，上述电路模型82连接多个具有开关元件的电特性的信息的元件模型88，上述电动机模型90被电路模型82驱动。

执行处理部40使用构成的模型80的信息，每隔计算步长计算各元件模型88、无源元件模型89a、89b、89c及模型80内的配线的电流、电压。该执行处理部40例如每隔计算步长，对遵循基尔霍夫等物理定律的一阶线性微分方程式、二阶线性微分方程式等电路方程式进行计算，计算电流、电压的每个计算步长的瞬态响应。例如，该执行处理部40使用多个元件模型88每一个的电特性的信息，对于测定期间内的伴随着时间的经过的第1输入值(例如对应来自后述的指令值输入部84的输入值)，随着时间的经过而计算因多个元件模型88的通断每隔计算步长产生的电动机模型90的电动机电流。

输出部50将执行处理部40的执行处理结果针对每个计算步长存储，并向存储部20输出。即，输出部50具有辅助存储部。该辅助存储部例如由HDD(硬盘驱动器)或SSD(固态硬盘)等构成。此外，输出部50生成显示图像，向显示部70输出。

显示部70例如是监视器。该显示部70显示从输出部50输入的图像信息。

这里，说明模型80的详细情况。如图2所示，电路模型82具有构成电路的部件的电特性的信息。电路模型82例如具有多个元件模型88、多个无源元件模型89a、89b、89c、电动机模型90、噪声测量部92和噪声测量处理部94。元件模型88例如具有电阻元件、电容元件(电容器)、在磁场积蓄能量的无源元件(线圈)及作为有源元件的开关元件(例如MOSFET)的连接关系的信息，以及各自的电特性的信息。元件模型88的详细情况后述。多个无源元件模型89a、89b、89c分别例如由电阻元件、电容元件(电容器)、在磁场积蓄能量的无源元件(线圈)的组合构成。

电动机模型90具有电动机的电特性的信息。例如，在电动机模型90中，规定了供给的电流及电压与产生的电动机转矩的关系等信息。由此，例如如果对电动机模型90供给伴随着时间的经过的电流值及电压值，则输出伴随着时间的经过的电动机转矩。

指令值输入部84输入用来使模型80动作的伴随着时间的经过的指令值。指令值例如在模型80是逆变器装置的情况下，是使伴随着时间的经过的电动机的转速产生的控制值。另外，在模型80是逆变器装置的情况下，还包括未图示的电源模型。此外，控制值也可以是与伴随着时间的经过的电流值对应的电动机转矩等。

该指令值例如也可以是从实机等取得的实际数据。或者，也可以是如后述那样通过与机械模型的连动而计算出的模拟值。由此，能够使用控制指令值，每隔计算步长计算使模拟对象的逆变器装置产生电动机转速或电动机转矩时的电流值及电压值。

控制模型86是进行控制装置的动作的模型，所述控制装置按照伴随着时间的经过的指令值对模型80进行控制。控制模型86具有控制装置内的电路结构的信息，在已将伴随着时间的经过的指令值输入到控制模型86中的情况下，能够输出对于模型80内的各构成要素的控制信号。例如在模型80是逆变器装置的情况下，如果将使作为目的的电动机的转速产生的伴随着时间的经过的控制值输入到控制模型86中，则控制模型86以随着时间的经过而产生作为目的的电动机的转速的方式控制各元件模型88的通断定时。在此情况下，从电源模型供电。

图3是表示元件模型88的一例的图。如图3所示，元件模型88例如是作为有源元件的MOSFET的模型。在元件模型88例如是作为有源元件的MOSFET的模型的情况下，作为电特性而规定了氧化膜的静电电容Cgs、Cgd、内置二极管的结电容Cds、通断时间的信息、阈值电压VGS(th)等用来计算MOSFET的瞬态响应的信息。

在元件模型88中，除了有源元件以外，还包括作为无源元件的电阻元件、电容元件(电容器)、在磁场积蓄能量的无源元件(线圈)等。这些无源元件的信息规定为电阻值、电容值、电感。

图4是以多个元件模型88为激励源的噪声测量部92的测定系统的概念图。如图4所示，噪声测量部92测量规定的测定点的电磁干扰噪声(EMI噪声)。在图4中，作为电动机模型90的控制值而表示了使电动机电流单调增加的例子。电流100i、200i、300i分别表示电动机模型90的三相的电流。

本实施方式的EMI噪声的激励源是多个元件模型88。即，噪声测量部92测定在多个元件模型88的通断动作中产生的电压的瞬态响应。将该测量值向噪声测量处理部94发送。接着，噪声测量处理部94执行频率解析。该噪声测量处理部94将规定的测定点、例如配置噪声测量部92的点处的每个频率的频率成分作为每个频率的噪声水平进行测定。在该测定系统中，例如在以多个元件模型88为激励源V(f)的情况下，例如多个无源元件模型89a、89b、89c作为传递函数H(f)起作用。这里，设f为频率，设V(f)为激励源的电压，设H(f)为传递函数。由此，EMI噪声水平(f)由(1)式表示。EMI噪声水平(f)表示每个频率f的EMI噪声的水平。

[数式1]

EMI噪声水平(f)＝H(f)×V(f)(1)

噪声测量处理部94在规定的测定点对规定时间内的电压值进行傅里叶变换，测定每个频率f的频率成分作为EMI噪声水平(f)。更具体地说，噪声测量处理部94经由输出部50(参照图1)将规定的测定点处的测定时间内的伴随着时间的经过的电压值存储到存储部20(参照图1)中。接着，噪声测量处理部94对所存储的测定时间内的伴随着时间的经过的电压值进行傅里叶变换，测量每个频率f的噪声水平例如频率成分，作为EMI噪声水平(f)。

图5是表示噪声测量处理部94的测定结果例的图。A图是图4中的测定点处的10安培的EMI噪声水平(f)的测定例，B图是图4中的测定点处的20安培的EMI噪声水平(f)的测定例，C图是图4中的测定点处的30安培的EMI噪声水平(f)的测定例。纵轴表示EMI噪声的水平，横轴表示频率。例如，规定的时间范围中的EMI噪声水平(f)的大小与电动机模型90的电流对应地进行线性变更，定性地具有同样的特性。

图6是表示实际工作中的电动机控制例的图。纵轴分别表示电动机模型90的旋转速度和3相的电动机电流的振幅值，横轴表示时间。旋转速度L10表示加速、定速、减速、定速的状态，振幅L20表示3相的电动机电流的振幅波形。即，指令值输入部84将随着时间的经过而产生旋转速度L10的控制值作为指令值向控制模型86供给。

图7是表示图6所示的旋转速度L10的比较例的测定结果的图。横轴表示频率，纵轴表示EMI噪声的水平。如比较例那样，在以往的通常的EMI噪声解析中，对于作为全测定期间的500毫秒间的伴随着时间的经过的电压变动值进行频率解析。

图8是表示图6所示的旋转速度L10的实机的EMI噪声计的测定例的图。横轴表示频率，纵轴表示EMI噪声的水平。线L30和线L40表示元件模型88的通断速度的差异。是线L30的测定结果比线L40的测定结果通断速度快的例子。

若将图7的比较例与图8的实测值进行比较，则如图7的区域A100所示，噪声测量处理部94中的测定值呈现在高频侧值变小的趋向。在比较例中，由于在全测定范围中进行傅里叶变换，所以频率成分的值平均化，考虑产生了偏差。

图9是说明有关本实施方式的噪声测量处理部94的处理例的图。如图9所示，对于有关本实施方式的噪声测量处理部94，基于作为模型80(参照图4)的规定的测定点的噪声测量部92的测量值，针对测定期间内(例如500毫秒)的每个规定的时间分区(例如将计算时间设为30微秒)生成与频率对应的EMI(电磁干扰)噪声，基于每个时间分区的与频率对应的电磁干扰噪声水平，生成测定期间内的每个频率的EMI噪声水平。

更具体地说，对于有关本实施方式的噪声测量处理部94，例如将计算时间划分为30微秒等的测量时间分区，对每个测量时间分区的伴随着时间的经过的电压变动值进行频率解析。并且，每当每个测量时间分区的频率解析结束，针对各频率的EMI噪声水平，将其替换为到此为止的测定之中的EMI噪声水平的最大值，保存到存储部20(参照图1)中。通过反复进行这样的处理，对于各频率的EMI噪声水平，针对各频率的EMI噪声水平将其替换为到此为止的测定中的EMI噪声水平的最大值。有时将有关本实施方式的方法称作最大值保持方式(Maxhold方式)。这样，对于有关本实施方式的噪声测量处理部94，在针对每个规定的时间分区(例如将计算时间设为30微秒)对应于频率而生成的EMI噪声水平中，将每个频率的EMI噪声水平的最大值作为测定期间内的每个频率的EMI噪声水平生成。

图10是表示产生图9所示的旋转速度L10的控制例的噪声测量处理部94的测定例的图。横轴表示频率，纵轴表示EMI噪声的水平。这样，在有关本实施方式的基于最大值保持方式的测定中，如区域A200所示，消除高频率区域的偏差。可以认为这是因为，在有关本实施方式的基于最大值保持方式的噪声测量处理部94的测定例中，由于以30微秒进行分区，对每个测量时间分区的电压变动值进行频率解析，所以能够不平均化每个测量时间分区的频率成分的特征而取得该特征。

图11是表示有关第1实施方式的运算装置1的运算处理例的流程图。如图11所示，按照由信息输入部10得到的输入信息，模型生成部30构成模型80。此外，模型生成部30按照输入的信息，构成模型80内的元件模型88、无源元件模型89a、89b、89c及电动机模型90(步骤S10)。

接着，执行处理部40使用所构成的模型80的信息，例如将电动机模型90控制为图9所示的旋转速度L10。执行处理部40每隔计算步长计算各元件模型88及模型80内的配线的电流、电压(步骤S12)，噪声测量部92使存储部20存储规定的测定点的伴随着时间的经过的电压值(步骤S14)。接着，噪声测量处理部94执行基于最大值保持方式的频率解析处理，计算EMI噪声水平(f)(步骤S16)。

图12是表示有关本实施方式的采用最大值保持方式的噪声测量处理部94的运算处理例的流程图。如图12所示，噪声测量处理部94将存储在存储部20中的由作为规定的测量点的噪声测量部92得到的例如伴随着测量时间分区(30微秒的范围)的时间的经过的电压值的数据从存储部20读入(步骤S100)。

接着，噪声测量处理部94进行伴随着测量时间分区的时间的经过的电压值的数据的傅里叶变换，计算EMI噪声水平(f)(步骤S102)。接着，噪声测量处理部94将每个频率f的噪声水平替换为到此为止测定出的噪声水平的最大值，存储到存储部20(步骤S104)。另外，每个频率f的噪声水平的初始值例如设定为0。

接着，噪声测量处理部94判定是否已结束全测定范围(例如500毫秒的范围)的运算(步骤S106)，在判定为未结束全测定范围的运算的情况下(步骤S106的N)，重复从步骤S100起的处理。另一方面，在判定为已结束全测定范围的运算的情况下结束整体处理。

如以上说明的，对于有关本实施方式的运算装置1，在全测定范围(例如500毫秒范围)中计算具有多个元件模型88、无源元件模型89a、89b、89c及电动机模型90的模型80的规定的测量点处的伴随着时间的经过的电压值，噪声测量处理部94进行伴随着比全测定期间短的时间范围(例如30微秒的范围)的时间的经过的电压值的数据的傅里叶变换，计算EMI噪声水平(f)，将每个频率f的噪声水平替换为到此为止测定出的噪声水平的最大值，存储到存储部20。这样，通过使用最大值保持方式计算EMI噪声水平(f)，能够针对每个短的时间范围得到频率成分的特性，能够使全测定范围的EMI噪声水平(f)接近于实测值。

(第2实施方式)

有关第2实施方式的运算装置1在预先生成模型80的噪声表并使用噪声表计算基于最大值保持方式的EMI噪声水平(f)这一点上与有关第1实施方式的运算装置1不同。以下，说明与有关第1实施方式的运算装置1不同的点。

图13是表示有关第2实施方式的运算装置1的结构的框图。如图13所示，有关本实施方式的运算装置1还具备噪声模型生成部60。此外，存储部20还具有存储噪声模型生成部60所生成的噪声表的噪声表数据库20c。

对于运算装置1中，也要求运算时间的缩短化。例如，在电动机模型90的电动机电流的动作模拟中，例如能够以100纳秒(第1计算步长)的计算步长进行动作解析。但是，为了进行EMI噪声水平(f)的频率解析，需要频率解析用的更精细的计算步长。在此情况下，例如需要2.5纳秒的计算步长(第2计算步长)下的动作模拟。

因此，在进行伴随着EMI噪声解析的动作模拟的情况下，与电动机电流的模拟相比例如花费40倍以上的计算步长。所以，对于有关本实施方式的运算装置1，噪声模型生成部60例如以2.5纳秒的计算步长预先生成与电动机电流值对应的EMI噪声水平(f)的规定点处的噪声表。并且，在全测定范围中，噪声测量处理部94使用与电动机电流值对应的噪声表，例如以100纳秒的计算步长计算基于最大值保持方式的EMI噪声水平(f)。以下说明详细情况。

(噪声表的生成原理)

这里，使用图14及图15说明噪声模型生成部60生成的噪声表的生成原理。图14是表示元件模型88的通断动作时的漏极电流与漏极电压的关系的图。纵轴表示漏极电流和漏极电压，横轴表示时间。将通断动作的接通、断开的切换区域A10进行了放大的图是区域A12。如区域A12所示，激励源是通断动作时的漏极电压的抖动。该漏极电压的抖动不取决于漏极电流的大小而具有相似形状。因此，例如如果设电源系统的特性阻抗为Z，设FET的元件模型88中的漏极电流为ΔI，设R为电源系统的DC电阻，设L为电源系统的电感成分，则能够如(2)式那样将漏极电压ΔV模型化。另外，噪声模型生成部60生成的噪声表可以在任意的测定点处生成。例如，如后述那样，在本实施方式中在第1测定点处生成噪声表，通过传递函数生成第2测定点的噪声，但并不限定于此。例如，也可以生成第2测定点处的噪声表。在此情况下，能够不使用传递函数而使用噪声表生成EMI噪声。

将加速状态下的通断动作的接通、断开的切换区域A10进行了放大的图是区域A14、A18，将定速状态下的通断动作的接通、断开的切换区域A10进行了放大的图是区域A16、A20。如区域A14～A20所示，通断动作时的漏极电流与漏极电压的关系在电动机模型90的加速时及定速时都为等同的形状。由此可知，如果测量出由某个漏极电流ΔI下的漏极电压ΔV导致的EMI噪声，则之后能够通过与漏极电流ΔI的大小对应地变更测定出的EMI噪声的大小而对EMI噪声进行近似。此外，漏极电流ΔI与电动机模型90的电动机电流(参照图4)成正比例。

[数式2]

图15是表示示出了电动机模型90的电动机电流与EMI噪声的功率的关系的模拟结果的图。纵轴表示EMI噪声的功率，横轴表示电动机电流。线L200表示例如以2.5纳秒的计算步长计算出的规定的测定点的EMI噪声的功率的结果。关于线L300在后面叙述。如图15所示，例如2.5纳秒的计算步长下的严密的模拟结果中的EMI噪声的功率相对于电动机模型90的电动机电流的值例如呈现线性变动。

(噪声模型生成部的表生成处理)

图16是表示作为噪声模型生成部60所生成的噪声表的EMI表的例子的表格。如图16所示，噪声模型生成部60例如生成每隔10安培的电动机电流10、20、30…100的EMI表。另外，由于EMI噪声的功率相对于电动机电流的值例如线性地变动，所以例如只要存储与不同的两点的电动机电流对应的EMI噪声即可。但是，例如由于热损失等，有时如线L300那样具有非线性。因此，有时如每隔10安培的电动机电流10、20、30…100等那样生成3点以上的表。由此，在产生了非线性的系统的情况下，可以代替线性插值而采用使用了二次函数的非线性插值。

更具体地说，有关本实施方式的运算装置1使用成为规定的电动机电流10、20、30…100的控制值，对规定的第1测定点的伴随着时间的经过的电压值进行模拟。即，运算装置1例如以2.5纳秒的计算步长，对第1测定点的伴随着时间的经过的电压值进行模拟，存储到存储部20。有关本实施方式的第1测定点例如为多个元件模型88的输入端。

接着，噪声模型生成部60对于存储在存储部20的每个规定的电动机电流10、20、30…100的伴随着规定的期间中的时间的经过的电压值，计算每个频率f的EMI噪声水平(f)。此外，噪声模型生成部60将每个规定的电动机电流10、20、30…100的EMI噪声水平(f)作为EMI表存储到存储部20的噪声表数据库20c中。这样，在严密地进行频率解析的情况下，需要例如2.5纳秒的计算步长。另外，有关本实施方式的EMI表对应于表。

(噪声模型生成部的传递函数生成处理)

图17是示意地表示噪声模型生成部60的每个频率f的传递函数H(f)的生成例的图。噪声模型生成部60使用成为规定的电动机电流10、20、30…100的控制值，对作为规定的第1测定点的多个元件模型88的输入端的电压Vin和规定的第2测定点的电压Vout进行模拟。即，运算装置1例如以2.5纳秒的计算步长，对规定的第1测定点的电压Vin和规定的第2测定点的电压Vout进行模拟，伴随着时间的经过建立关联并存储到存储部20中。

由此，例如能够将噪声测量部92(参照图4)配置到多个元件模型88的输入端，生成第2测定点的EMI噪声水平(f)。另一方面，与第1实施方式同样地，也可以在第2测定点处配置噪声测量部92(参照图4)。在此情况下，能够不使用传递函数H(f)而生成第2测定点处的EMI噪声水平(f)。这样，通过将噪声测量部92(参照图4)配置在规定的第1测定点并使用传递函数H(f)，能够生成任意的第2测定点处的EMI噪声水平(f)。

[数式3]

噪声模型生成部60如(3)式所示，进行以作为第1测定点的输入端的电压Vin(f)除以第2测定点的电压Vout(f)的传递函数H(f)的频率分析，生成每个频率f的传递函数H(f)，存储到存储部20。

图18是表示噪声模型生成部60所生成的传递函数H(f)的例子的图。横轴表示频率，纵轴以电压V

(噪声测量处理部的处理)

图19是示意地表示使用EMI表的EMI噪声水平(f)的生成处理例的图。噪声测量处理部94预先使用预测定的EMI表生成EMI噪声水平(f)。噪声测量处理部94使用EMI表生成与电动机电流值对应的EMI噪声水平(f)。在此情况下，噪声测量处理部94在供给了EMI表中没有的电动机电流值的情况下，通过存在的EMI表的线性插值来生成EMI噪声水平(f)。

例如，噪声测量处理部94在存在电动机电流50安培的EMI表(50)和电动机电流60安培的EMI表(60)的情况下，通过EMI表(50)和EMI表(60)的插值处理生成例如与电动机电流53安培对应的EMI表。在此情况下，噪声测量处理部94在EMI噪声水平(f)线性地变动的情况下进行线性的插值处理，在非线性地变动的情况下进行非线性的插值处理。接着，噪声测量处理部94对与电动机电流对应的EMI表乘以传递函数H(f)，生成第2测定点处的EMI噪声水平(f)作为EMI预测值。另外，与第1实施方式同样地，在将噪声测量部92(参照图4)配置在第2测定点处的情况下，通过使用第2测定点的EMI表，不需要传递函数H(f)。

图20是示意地表示噪声测量处理部94的处理例的图。A图表示噪声模型生成部60所生成的每个频率f的传递函数H(f)。B图表示噪声测量处理部94通过使用了图16所示的EMI表的插值处理所生成的43、53、63安培时的第1测定点处的EMI噪声水平(f)。C图表示第2测定点处的EMI噪声水平(f)。这样，噪声模型生成部60对第1测定点处的EMI噪声水平(f)乘以传递函数H(f)，生成第2测定点处的EMI噪声水平(f)。D图是以2.5纳秒的计算步长严密地模拟了瞬变现象的情况下的第2测定点处的EMI噪声水平(f)。C图的第2测定点处的EMI噪声水平(f)与严密地进行了模拟的D图的第2测定点处的EMI噪声水平(f)良好地一致。这样，噪声测量处理部94通过使用了EMI表的插值处理生成的EMI噪声水平(f)成为与以2.5纳秒的计算步长严密地模拟了瞬变现象的情况下的EMI噪声水平(f)等同的值。即，噪声测量处理部94通过使用EMI表，能够在维持EMI噪声水平(f)的精度的状态下生成与电动机电流对应的第2测定点的EMI噪声水平(f)。

图21是示意地表示使用控制值的噪声测量处理部94的处理例的图。与第1实施方式同样地，有关本实施方式的噪声测量处理部94例如每隔30微秒的计算步长，通过EMI表生成与电动机电流的电流值对应的EMI噪声水平(f)，使用最大值保持方式替换为每个频率的噪声水平的最大值。即，该噪声测量处理部94与每个时间分区(例如30微秒)的电动机电流对应地，生成每个时间分区的EMI噪声水平(f)。这样，噪声测量处理部94基于记录有与电动机电流对应的每个频率的EMI噪声水平(f)的EMI表，生成每个时间分区的EMI噪声水平(f)。另外，每个时间分区(例如30微秒)的电动机电流可以使用每个时间分区(例如30微秒)的电动机电流的代表值。例如，可以将每个时间分区的电动机电流的平均值、中间值等作为代表值。

如图21所示，如果伴随着时间的经过而给出以100纳秒的计算步长得到的电动机电流值，则噪声测量处理部94例如每30微秒生成与电动机电流值对应的第1测定点的EMI噪声水平(f)，乘以传递函数H(f)，生成第2测定点的EMI噪声水平(f)作为EMI噪声预测值。并且，噪声测量处理部94将各频率f的噪声水平替换为到此为止测定出的噪声水平的最大值，存储到存储部20。将这样的处理在电动机电流值的全范围中每隔30微秒反复进行。由此，在存储部20中存储最大值保持方式的输出结果。另外，在如上述那样模拟第2测定点的电压Vout，对其电压波形进行频率解析而生成了EMI表的情况下，不需要传递函数H(f)。在此情况下，能够使用EMI表直接计算与电动机电流值对应的第2测定点的EMI噪声水平(f)。

这样，通过使用EMI表，能够不依赖于计算步长而生成与电动机电流的值对应的EMI噪声水平(f)。由此，在生成作为与实机相当的EMI噪声的EMI噪声水平(f)的情况下，只要使用以100纳秒的计算步长得到的电动机电流值，以例如30微秒的计算步长生成EMI噪声水平(f)即可，所以能够在维持运算精度的状态下大幅地缩短运算时间。

图22是表示有关第2实施方式的运算装置1的运算处理例的流程图。如图22所示，模型生成部30按照由信息输入部10得到的输入信息构成模型80。在此情况下，执行处理部40使用所构成的模型80的信息，例如如图4所示，按照电动机电流单调递增的简单模型的控制值执行模拟。

执行处理部40每隔例如2.5纳秒的计算步长(第2计算步长)，计算各元件模型88及模型80内的配线的电流、电压，伴随时间的经过而将规定的第1测定点的电压值存储到存储部20(步骤S20)。这样，在步骤S20中，使用多个元件模型88每个的电特性的信息，对于伴随着规定的时间的经过的第2输入值(例如简单模型的控制值)进行预处理，即伴随时间的经过而计算由元件模型88的通断每隔比第1计算步长(100纳秒)短的第2计算步长(2.5纳秒)产生的测定点处的电压值和电动机电流。另外，在不使用传递函数H(f)的情况下，将第2测定点的电压值伴随时间的经过而存储。

接着，噪声模型生成部60使用测量出的第1测定点的伴随着时间的经过的电压值，生成例如每10安培的EMI表和传递函数H(f)，存储到存储部20(步骤S30)。这样，在步骤S30中，生成与电动机电流中的多个规定值(例如每10安培的电流值)分别对应的多个表。即，执行表生成处理：对电动机电流的规定值(例如每10安培的电流值)的伴随着规定期间(例如30微秒)内的时间的经过的电压值进行频率解析，生成记录有与电动机电流的规定值对应的每个频率的EMI噪声水平(f)的EMI表。另外，在不使用传递函数H(f)的情况下，可以使用第2测定点的测量出的伴随着时间的经过的电压值，生成每隔例如10安培的EMI表，存储到存储部20。

接着，执行处理部40在电动机模型90上连接例如汽车的方向盘等详细模型的负载，每隔100纳秒的计算步长(第1计算步长)，通过模拟生成电动机模型90的实际动作的电动机电流，作为实际动作的电动机电流波形存储到存储部20(步骤S40)。另外，电动机电流波形与电动机电流的伴随着时间的经过的值对应。

接着，噪声测量处理部94使用EMI表，例如每30微秒生成与实际动作的电动机电流值对应的第1测定点的EMI噪声水平(f)，乘以传递函数H(f)，生成第2测定点的EMI噪声水平(f)作为EMI预测值。接着，噪声测量处理部94每当生成EMI预测值就将各频率f的噪声水平替换为到此为止测定出的噪声水平的最大值，存储到存储部20(步骤S50)，结束整体的运算处理。

图23是表示步骤S20的详细的运算处理例的流程图。如图23所示，执行处理部40将模型80的电动机模型90的负载及控制值替换为电动机电流如图4所示那样单调递增的预测定用的简单模型(步骤S200)。

接着，执行处理部40使用简单模型的控制值，例如每隔10安培计算各元件模型88及模型80内的配线的电流、电压(步骤S202)，将第1测定点的伴随着时间的经过的电压值作为EMI噪声水平波形存储到存储部20(参照图1)(步骤S204)。在此情况下，每隔2.5纳秒的计算步长，计算各元件模型88及模型80内的配线的电流、电压。

接着，执行处理部40判定是否已结束全电流的运算处理(步骤S206)。执行处理部40在判定为未结束的情况下(步骤S206的N)，重复从步骤S202起的处理。另一方面，执行处理部40在判定为已结束的情况下(步骤S206的Y)，结束噪声的预测定处理。

图24是表示步骤S30的详细的运算处理例的流程图。如图24所示，噪声模型生成部60例如每隔10安培的电动机电流对存储在存储部20的第1测定点处的EMI噪声水平波形的傅里叶变换处理进行运算(步骤S300)。

此外，此时噪声模型生成部60计算传递函数H(f)。接着，噪声模型生成部60将每隔10安培的电动机电流的EMI表和传递函数H(f)存储到存储部20的噪声表数据库30C中(步骤S302)。另外，如上述那样，在不使用传递函数H(f)的情况下也可以不计算传递函数H(f)。

图25是表示步骤S40的详细的运算处理例的流程图。如图25所示，执行处理部40在电动机模型90连接例如汽车的方向盘等详细的负载模型(步骤S400)。

接着，执行处理部40按照使作为电动机模型90的目的的转矩生成的控制值，对电动机电流进行模拟(步骤S402)。在此情况下，在每隔100纳秒的计算步长中，对各元件模型88及模型80内的配线的电流、电压、电动机模型90中的实际动作的电动机电流进行模拟(步骤S404)。这样，将电动机模型90的实际动作的电动机电流波形存储到存储部20。另外，电动机电流波形与电动机电流的伴随着时间的经过的值对应。

图26是表示步骤S50的详细的运算处理例的流程图。如图26所示，噪声测量处理部94读取实际动作电动机电流波形(步骤S500)。

接着，噪声测量处理部94使用EMI表，例如每隔30微秒生成与实际动作的电动机电流值对应的第1测定点的EMI噪声水平(f)。在没有与电动机电流值对应的EMI表的情况下，噪声测量处理部94通过对分别记录在多个EMI表中的每个频率的EMI噪声水平(f)进行插值，生成每个时间分区的EMI噪声水平(f)。

接着，噪声测量处理部94对第1测定点的EMI噪声水平(f)乘以传递函数H(f)，生成第2测定点的EMI噪声水平(f)作为EMI预测值(步骤S502)。另外，如上述那样，在使用第2测定点的EMI表的情况下，可以不进行传递函数H(f)的乘法。

接着，噪声测量处理部94每当生成EMI预测值，就将各频率的噪声水平替换为到此为止测定出的噪声水平的最大值，存储到存储部20(步骤S504)。接着，噪声测量处理部94判定是否已结束实际动作的全电动机电流中的运算处理(步骤S506)。噪声测量处理部94在判定为未结束的情况下(步骤S506的N)，重复从步骤S502起的处理。另一方面，噪声测量处理部94在判定为已结束的情况下(步骤S506的Y)，使最终存储在存储部20的EMI噪声经由输出部50(参照图1)显示在显示部70(步骤S508)。

如以上说明，根据本实施方式，噪声模型生成部60对于多个电动机电流的测定点处的伴随着时间的经过的电压值，计算每个频率f的EMI噪声水平(f)，生成与多个电动机电流对应的EMI表。由于EMI噪声水平(f)与电动机电流对应地按照规定的规则变动，所以噪声测量处理部94能够使用多个EMI表计算与电动机电流对应的EMI噪声水平(f)。因此，只要输入电动机电流的值，就能够不依赖于计算步长而计算EMI噪声水平(f)。

(第3实施方式)

有关第3实施方式的运算装置1在还能够生成热模型和机械模型这一点上与有关第2实施方式的运算装置1不同，该热模型生成温度值，该机械模型进行机械性的动作。以下，说明与有关第2实施方式的运算装置1不同的点。

图27是表示有关第3实施方式的运算装置1的结构的框图。如图27所示，有关本实施方式的运算装置1能够生成热模型和机械模型。更具体地说，运算装置1还具备热模型生成部62和简单机械模型生成部64。此外，存储部20还具有机械模型数据库20d和机械部件数据库20e。进而，元件模型数据库20b还存储有简化了元件模型88的简单元件模型88a。

图28A是表示简化了元件模型88的简单元件模型88a的例子的图。作为有源元件的一例的MOSFET等如果通过更大的时间常数近似则能够通过无源元件的组合表示。因此，简单元件模型88a由拥有元件的电阻值信息的开关模型构成。

元件模型88的温度对应于产生电力的累计值而变化。因此，MOSFET等有源元件的温度特性的模拟通过计算与通断的定时对应而产生的产生电力来模拟。

另一方面，温度变化的时间常数比有源元件的时间常数大。因此，在温度特性的模拟中，呈现虽然依赖于尖峰状的产生电力的累计值但不依赖于产生电力的形状的倾向。着眼于这样的特性，有关本实施方式的热模型生成部62生成与作为高精度模型的元件模型88的产生电力对应的热模型。

图28B是表示热模型使用的热表的例子的表格。如图28B所示，热模型生成部62针对元件模型88的导通状态(Turn－on)及非导通状态(Turn－off)的每一个生成与电动机电流对应的热表。

即，热模型生成部62通过元件模型88的高精度模型，按照电动机模型90的多个电动机电流值10、20、30…100安培，对于导通状态(Turn－on)及非导通状态(Turn－OFF)每隔2.5纳秒的计算步长(第2计算步长)严密地模拟产生电力。接着，热模型生成部62对于导通状态(Turn－on)及非导通状态(Turn－OFF)分别计算产生电力的累计值，决定与累计值成正比例的代表值。例如，计算将累计值除以规定时间所得的值作为代表值。或者，将累计值的值自身作为代表值。如图28B所示，这些代表值记录在热表中，成为导通状态(Turn－on)及非导通状态(Turn－OFF)的表值。这样，热模型生成部62生成热模型，该热模型将基于累计了每隔2.5纳秒的计算步长(第2计算步长)产生的电力的累计值的输出值对应于元件模型88的通断而输出。此外，热模型生成部62将元件模型88的导通状态及非导通状态下的累计值分别除以规定的时间所得的值或上述累计值作为上述元件模型的导通状态、非导通状态各自的代表值记录到热表中。

这些代表值例如如图15的线L300那样非线性地变动。后述的热测量处理部93(参照图29)例如通过使用了二次函数的非线性插值，对导通状态(Turn－on)及非导通状态(Turn－OFF)的表值(参照图28B)进行插值而生成温度值。

这样，在热模型中，通过使用了记录有代表值的热表的运算，输出与电动机电流对应的温度值。由此，热测量处理部93在温度特性的模拟中，代替以有源元件的2.5纳秒的计算步长(第2计算步长)进行的严密的模拟，基于与电动机电流对应的热表，生成测定期间内的伴随着时间的经过的温度值。这样，热测量处理部93使用热表，使用针对元件模型88的导通状态及非导通状态的每一个产生的输出值，伴随时间的经过而计算元件模型88的每个100纳秒的计算步长(第1计算步长)的温度值。由此可知，通过使用热模型，能够与电动机电流对应地更高速地输出与高精度模型等同的产生电力的累计值。

机械模型数据库20d存储多个机械模型96的信息。机械部件数据库20e存储机械模型96内的机械部件的信息。由此，模型生成部30能够按照信息输入部10的输入，例如生成与电路模型82协同动作的机械模型96。此外，模型生成部30能够按照信息输入部10的输入，将机械模型96内的机械部件98替换。机械部件98例如是齿轮、方向盘、轮胎等。

简单机械模型生成部64生成与机械模型96有关的简单模型。例如，电动机模型90的伴随着时间的经过的电动机转矩700g和使电动机转矩700g产生的指令值700b为与机械模型96有关的简单模型。电路模型82和机械模型96时间常数大幅地不同，如果在机械模型96的模拟中使用作为电路模型82的高精度模型的元件模型88，则耗费不具现实性的计算时间。所以，在进行机械模型96的模拟的情况下使用简单元件模型88a。另一方面，在进行电路模型82的模拟的情况下，使用简单地表现机械模型96的动作的简单机械模型，例如伴随着时间的经过的电动机转矩700g和使电动机转矩700g产生的指令值700b，将机械模型96割离而进行模拟。

图29是表示包含模拟中的监视器700显示的机械模型96的模型80的图像例的图。即，正在模拟机械模型96的动作。机械模型96的动作模拟的计算步长的长度设定为比模拟模型80时的计算步长的时间长例如100倍左右的第3计算步长。第3计算步长例如是100微秒的计算步长。此外，有关本实施方式的模型80还具有热测量处理部93。

如图29所示，机械模型96例如是由逆变器装置的电路模型82驱动的汽车的方向盘辅助驱动装置的模型。

在图29中，向模型80的输入指令值例如是伴随着时间的经过的汽车的方向盘的角度700f。如上述那样，机械模型96的响应时间的时间常数是比电路模型82的时间常数大100倍左右的时间常数。因此，如上述那样，将计算机械模型96时的元件模型88变更为简单元件模型88a。由此，能够更高速地进行运算。

即，简单机械模型生成部64将伴随着时间的经过的汽车的方向盘的角度700f作为机械模型96的输入，作为模拟的结果，输出在辅助驱动方向盘时需要的电动机模型90的伴随着时间的经过的电动机转矩700g和使电动机转矩700g产生的指令值700b。

此外，简单机械模型生成部64将所生成的电动机转矩700g和指令值700b通过样条模型等近似。由此，生成与比机械模型96的计算步长短1/100倍左右的模型80的计算步长例如100纳秒的计算步长对应的电动机转矩700g和指令值700b。

接着，执行处理部40将机械模型96割离，替换为以简单机械模型生成部64所生成的电动机转矩700g变动的简单模型。并且，将与第2实施方式相同的电动机电流的模拟例如以100纳秒的计算步长执行，作为实际动作的电动机电流波形存储到存储部20。

接着，热测量处理部93使用热表输出与实际动作的电动机电流对应的温度值。此外，噪声测量处理部94使用EMI表，计算与实际动作的电动机电流对应的EMI噪声水平(f)。

图30是有关第3实施方式的运算装置1的运算处理例的流程图。如图30所示，在有关第3实施方式的运算装置1的运算处理中，在添加了机械特性的模拟和与热模型有关的模拟这一点上与有关第2实施方式的运算装置1(参照图22)的运算处理例不同。在以下的处理例中，对于向与EMI噪声有关的模拟追加了与热模型有关的模拟的处理的步骤号标注a，说明与有关第2实施方式的运算装置1(参照图22)的运算处理例的差异。此外，对于与有关第2实施方式的运算装置1(参照图22)的运算处理例等同的处理赋予相同的步骤号而省略说明。

模型生成部30按照由信息输入部10得到的输入信息，使用简单元件模型88a构成包括机械模型96的模型80。即，模型生成部30生成第2模型80，其具有：连接多个将元件模型88内的开关元件的电特性通过电阻特性表示的简单模型88a的简单的电路模型82、被简单的电路模型82驱动的电动机模型90以及被电动机模型90驱动的机械构造的机械模型96。

简单机械模型生成部64例如以10微秒的计算步长模拟与伴随着时间的经过的汽车的方向盘的角度700f对应的机械特性，生成指示电动机模型90的转矩输出的转矩指令值700b和电动机模型90的电动机转矩700g。接着，简单机械模型生成部64将与例如100纳秒的计算步长对应的电动机转矩700g和指令值700b存储到存储部20(步骤S60)。即，执行处理部40按照伴随着时间的经过的机械模型用指令值(伴随着时间的经过的汽车的方向盘的角度700f)每隔比第1计算步长(100纳秒)长的第3计算步长(10微秒)计算机械模型96的动作。接着，简单机械模型生成部64通过第3计算步长下的模拟，生成指示电动机模型90的转矩输出的转矩指令值700b和电动机模型90的电动机转矩700g。在此情况下，对电动机模型90的伴随着时间的经过的输入值为从机械模型96输出的指示电动机模型90的转矩输出的电动机转矩700g。

执行处理部40将电路模型82替换为通常的元件模型88，转换为电动机电流单调地递增的控制值，每隔2.5纳秒的计算步长(第2计算步长)计算各元件模型88及模型80内的配线的电流、电压。接着，执行处理部40将每隔2.5纳秒的计算步长(第2计算步长)计算出的各元件模型88的产生电力及模型80内的配线的电流、电压和规定的第1测定点的电压存储到存储部20(步骤S20a)。即，每隔第2计算步长(2.5纳秒)，伴随时间的经过而计算在多个上述元件模型88的各个产生的电力。

接着，噪声模型生成部60使用第1测定点的伴随着时间的经过的电压值，例如生成电动机电流的每隔10安培的EMI表和传递函数H(f)，存储到存储部20。同时，热模型生成部62累计由各元件模型88的通断产生的产生电力，计算出代表值，记录到电动机电流的每隔10安培的热表中(步骤S30a)。即，热模型生成部62计算基于累积了电动机电流的规定值(例如每隔10安培)下的伴随着规定期间内的时间的经过的电力值的累计值的代表值，生成记录有与电动机电流的规定值(例如每隔10安培)对应的代表值的热表。

接着，执行处理部40将机械模型96割离，使用在步骤S60中生成的电动机转矩700g和指令值700b，每隔100纳秒的计算步长(第2计算步长)模拟实际动作的电动机电流波形并存储到存储部20。此时，热测量处理部93使用热模型，模拟各元件模型88的发热量，作为温度变化的波形存储到存储部20(步骤S40a)。接着，噪声测量处理部94使用EMI表，计算与实际动作的电动机电流波形对应的EMI噪声水平(f)(步骤S50)。另外，温度变化的波形与伴随着时间的经过的温度值对应。

图31是表示步骤S60的详细的运算处理例的流程图。如图31所示，模型生成部30按照由信息输入部10得到的输入信息，使用简单元件模型88a构成包括机械模型96的模型80(步骤S600)。

接着，简单机械模型生成部64将伴随着时间的经过的汽车的方向盘的角度700f作为机械模型96的输入，例如以10微秒的计算步长，输出辅助驱动方向盘时需要的电动机模型90的伴随着时间的经过的电动机转矩700g和使电动机转矩700g产生的指令值700b(步骤S602)。

接着，简单机械模型生成部64以与100纳秒的计算步长(第2计算步长)对应的方式对电动机转矩700g和使电动机转矩700g产生的指令值700b进行样条插值(SplineInterpolation)，并存储到存储部20(步骤S604)。即，例如对以10微秒的计算步长得到的指令值700b、电动机转矩700g的值通过所谓的样条函数进行插值，生成与100纳秒的计算步长对应的指令值700b、电动机转矩700g的值。

图32是表示步骤S20a的详细的运算处理例的流程图。如图32的步骤S204a所示，执行处理部40每隔2.5纳秒的计算步长(第2计算步长)计算各元件模型88的电流、电压、产生电力及规定的测定点的电压，存储到存储部20(步骤S204a)。即，图32的处理在步骤S204a中模拟各元件模型88的电流、电压、产生电力并存储到存储部20这一点上与由图23表示的流程图不同。另外，产生电力的时间序列值与电力波形对应。

图33是表示步骤S30a的详细的运算处理例的流程图。如图33的步骤S302a所示，噪声模型生成部60使用测定出的规定的第1测定点的伴随着时间的经过的电压值，例如生成每隔10安培的EMI表、传递函数H(f)，存储到存储部20。此外，热模型生成部62将由开关产生的产生电力累计，计算各代表值，生成例如每隔10安培的热表，存储到存储部20。即，图33的处理在步骤S302a中在还生成各元件模型88的热表这一点上与由图24表示的流程图不同。

图34是表示步骤S40a的详细的运算处理例的流程图。如图34的步骤S404a所示，热测量处理部93在通过使用了热表的热模型伴随时间的经过而模拟各元件88的温度、作为温度变化的波形存储到存储部20这一点上与由图25表示的流程图不同。

如以上说明的那样，根据本实施方式，运算装置1首先使用电路模型82的简单模型以第3计算步长(例如100微秒的计算步长)模拟机械模型96的动作，简单机械模型生成部64生成向控制模型86输出的伴随着时间的经过的指令值700b和电动机转矩700g。接着，简单机械模型生成部64对应于第1计算步长(100纳秒的计算步长)而生成伴随着时间的经过的指令值700b和电动机转矩700g。并且，运算装置1使用与第1计算步长对应的伴随着时间的经过的指令值700b和电动机转矩700g，以第1计算步长进行电路模型82的实际工作的电动机电流波形及实际工作的温度波形模拟。接着，噪声测量处理部94使用EMI表，计算与实际工作的电动机电流对应的EMI噪声水平(f)。

由此，能够以更短的时间计算与计算步长的量级相差100倍左右(100微秒的计算步长和100纳秒的计算步长)的机械模型96协同的电路模型82的实际工作的电动机电流波形、实际工作的温度波形，进而，能够以更短的时间计算与计算步长的量级相差4000倍左右(100微秒的计算步长和2.5纳秒的计算步长)的机械模型96协同的电路模型82的实际工作的EMI噪声。

在上述的实施方式中说明的运算装置1的至少一部分既可以由硬件构成，也可以由软件构成。在由软件构成的情况下，可以将实现控制部的至少一部分的功能的程序保存到软盘或CD－ROM等记录介质中，使计算机读入并执行。记录介质并不限定于磁盘或光盘等的可拆装的形态，也可以是硬盘部或存储器等的固定型的记录介质。

此外，也可以将实现运算装置1的至少一部分的功能的程序经由因特网等通信线路(也包括无线通信)分发。进而，也可以将该程序以加密、调制或压缩的状态经由因特网等的有线线路或无线线路、或者保存到记录介质中而分发。

以上，说明了几个实施方式，但这些实施方式是仅作为例子提示的，并不是要限定发明的范围。在本说明书中说明的新的装置、方法及程序能够以其他各种各样的形态实施。此外，对于在本说明书中说明的装置、方法及程序的形态在不脱离发明的主旨的范围内进行各种省略、置换、变更。

标号说明

1：运算装置；30：模型生成部；40：执行处理部；50：输出部；60：噪声模型生成部；62：热模型生成部；64：简单机械模型生成部；70：显示部；82：电路模型；88：元件模型；88a：简单元件模型；90：电动机模型；92：噪声测量处理部；93：热测量处理部；96：机械模型；700b：指令值；700f：方向盘角度；700g：电动机转矩。