(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
内燃機関の運転状態を検出する各種センサと、
前記内燃機関の燃焼時に点火プラグを介して流れるイオン電流を検出するイオン電流検出手段と、
前記イオン電流に基づいて前記内燃機関のノック状態に対応したノックレベル信号を算出するノックレベル算出手段と、
前記ノックレベル信号に基づいてバックグランドレベルを算出するバックグランドレベル算出手段と、
前記ノックレベル信号と前記バックグランドレベルとを比較して前記内燃機関のノック状態を判定するノック判定手段と、
前記内燃機関の運転状態と前記ノック判定手段の判定結果とに基づいて前記内燃機関の制御量を演算する制御量演算手段とを備え、
前記バックグランドレベル算出手段は、
前記ノックレベル信号のバラツキに基づいて最大ノイズレベルを予測演算する最大ノイズレベル予測手段と、
前記最大ノイズレベルに基づいてノイズピーク値を求めるピークホールド手段とを含み、
前記ノイズピーク値に基づいて前記バックグランドレベルを算出する内燃機関のノック制御装置であって、
前記ピークホールド手段は、
前記最大ノイズレベルの比較基準となる下限値を算出する下限値算出手段を含み、
前記最大ノイズレベルが前記下限値を越えた場合には、前記最大ノイズレベルを前記ノイズピーク値として更新設定し、
前記最大ノイズレベルが前記下限値以下を示す場合には、所定期間にわたって前記ノイズピーク値を保持し、
前記最大ノイズレベルが前記下限値以下を示す状態が前記所定期間以上継続した場合には、前記下限値に達するまで前記ノイズピーク値を一定値だけ減算して更新設定することを特徴とする内燃機関のノック制御装置。
【請求項２】
前記下限値算出手段は、ヒステリシス化手段を含み、前記最大ノイズレベルを平均化処理して最大ノイズレベル平均値を算出するとともに、前記最大ノイズレベル平均値をヒステリシス化した値を前記下限値として出力することを特徴とする請求項１に記載の内燃機関のノック制御装置。
【請求項３】
内燃機関の運転状態を検出する各種センサと、
前記内燃機関の燃焼時に点火プラグを介して流れるイオン電流を検出するイオン電流検出手段と、
前記イオン電流に基づいて前記内燃機関のノック状態に対応したノックレベル信号を算出するノックレベル算出手段と、
前記ノックレベル信号に基づいてバックグランドレベルを算出するバックグランドレベル算出手段と、
前記ノックレベル信号と前記バックグランドレベルとを比較して前記内燃機関のノック状態を判定するノック判定手段と、
前記内燃機関の運転状態と前記ノック判定手段の判定結果とに基づいて前記内燃機関の制御量を演算する制御量演算手段とを備え、
前記バックグランドレベル算出手段は、
前記ノックレベル信号のバラツキに基づいて最大ノイズレベルを予測演算する最大ノイズレベル予測手段と、
前記最大ノイズレベルに基づいてノイズピーク値を求めるピークホールド手段とを含み、
前記ノイズピーク値に基づいて前記バックグランドレベルを算出する内燃機関のノック制御装置であって、
前記最大ノイズレベル予測手段は、
最新の所定数のノックレベル信号を格納するデータシフト手段と、
前記所定数のノックレベル信号を用いて前記ノックレベル信号のデータバラツキに対応した第１の状態値を算出する第１の演算手段と、
前記第１の状態値に基づいて前記最大ノイズレベルを予測演算する第２の演算手段とを含み、
前記データシフト手段は、前記バックグランドレベルを越えたノックレベル信号を前記ノイズピーク値以下の値に置換して格納する置換演算手段を含むことを特徴とする内燃機関のノック制御装置。
【請求項４】
内燃機関の運転状態を検出する各種センサと、
前記内燃機関の燃焼時に点火プラグを介して流れるイオン電流を検出するイオン電流検出手段と、
前記イオン電流に基づいて前記内燃機関のノック状態に対応したノックレベル信号を算出するノックレベル算出手段と、
前記ノックレベル信号に基づいてバックグランドレベルを算出するバックグランドレベル算出手段と、
前記ノックレベル信号と前記バックグランドレベルとを比較して前記内燃機関のノック状態を判定するノック判定手段と、
前記内燃機関の運転状態と前記ノック判定手段の判定結果とに基づいて前記内燃機関の制御量を演算する制御量演算手段とを備え、
前記バックグランドレベル算出手段は、
前記ノックレベル信号のバラツキに基づいて最大ノイズレベルを予測演算する最大ノイズレベル予測手段と、
前記最大ノイズレベルに基づいてノイズピーク値を求めるピークホールド手段とを含み、
前記ノイズピーク値に基づいて前記バックグランドレベルを算出する内燃機関のノック制御装置であって、
前記最大ノイズレベル予測手段は、
最新の所定数のノックレベル信号を格納するデータシフト手段と、
前記所定数のノックレベル信号を用いて前記ノックレベル信号のデータバラツキに対応した第１の状態値を算出する第１の演算手段と、
前記第１の状態値に基づいて前記最大ノイズレベルを予測演算する第２の演算手段とを含み、
前記第１の演算手段は、前記第１の状態値として、前記所定数のノックレベル信号の標本標準偏差を近似演算することを特徴とする内燃機関のノック制御装置。
【請求項５】
前記第１の演算手段は、前記所定数のノックレベル信号の最大値と最小値との加算値を用いて、前記標本標準偏差を近似演算することを特徴とする請求項４に記載の内燃機関のノック制御装置。
【請求項６】
内燃機関の運転状態を検出する各種センサと、
前記内燃機関の燃焼時に点火プラグを介して流れるイオン電流を検出するイオン電流検出手段と、
前記イオン電流に基づいて前記内燃機関のノック状態に対応したノックレベル信号を算出するノックレベル算出手段と、
前記ノックレベル信号に基づいてバックグランドレベルを算出するバックグランドレベル算出手段と、
前記ノックレベル信号と前記バックグランドレベルとを比較して前記内燃機関のノック状態を判定するノック判定手段と、
前記内燃機関の運転状態と前記ノック判定手段の判定結果とに基づいて前記内燃機関の制御量を演算する制御量演算手段とを備え、
前記バックグランドレベル算出手段は、
前記ノックレベル信号のバラツキに基づいて最大ノイズレベルを予測演算する最大ノイズレベル予測手段と、
前記最大ノイズレベルに基づいてノイズピーク値を求めるピークホールド手段とを含み、
前記ノイズピーク値に基づいて前記バックグランドレベルを算出する内燃機関のノック制御装置であって、
前記最大ノイズレベル予測手段は、
最新の所定数のノックレベル信号を格納するデータシフト手段と、
前記所定数のノックレベル信号を用いて前記ノックレベル信号のデータバラツキに対応した第１の状態値を算出する第１の演算手段と、
前記第１の状態値に基づいて前記最大ノイズレベルを予測演算する第２の演算手段とを含み、
前記第２の演算手段は、前記ノックレベル信号のレベルに対応した第２の状態値を算出し、前記第１の状態値と前記第２の状態値との加算値を用いて、前記最大ノイズレベルを予測演算することを特徴とする内燃機関のノック制御装置。
【請求項７】
内燃機関の運転状態を検出する各種センサと、
前記内燃機関の燃焼時に点火プラグを介して流れるイオン電流を検出するイオン電流検出手段と、
前記イオン電流に基づいて前記内燃機関のノック状態に対応したノックレベル信号を算出するノックレベル算出手段と、
前記ノックレベル信号に基づいてバックグランドレベルを算出するバックグランドレベル算出手段と、
前記ノックレベル信号と前記バックグランドレベルとを比較して前記内燃機関のノック状態を判定するノック判定手段と、
前記内燃機関の運転状態と前記ノック判定手段の判定結果とに基づいて前記内燃機関の制御量を演算する制御量演算手段とを備え、
前記バックグランドレベル算出手段は、
前記ノックレベル信号のバラツキに基づいて最大ノイズレベルを予測演算する最大ノイズレベル予測手段と、
前記最大ノイズレベルに基づいてノイズピーク値を求めるピークホールド手段とを含み、
前記ノイズピーク値に基づいて前記バックグランドレベルを算出する内燃機関のノック制御装置であって、
前記バックグランドレベル算出手段は、
前記ノックレベル信号のバラツキに基づいてオフセット値を算出するオフセット算出手段と、
前記ノイズピーク値と前記オフセット値とを加算して前記バックグランドレベルを算出するオフセット手段とを含み、
前記オフセット算出手段は、前記第１の状態値の増大に応じて前記オフセット値を増大設定することを特徴とする内燃機関のノック制御装置。
【請求項８】
前記ノック判定手段は、
前記ノックレベル信号が前記バックグランドレベルを越えた場合には、前記内燃機関がノック状態にあることを判定し、
前記ノックレベル信号が前記ノイズピーク値以下を示す場合には、前記ノックレベル信号がノイズであることを判定し、
前記ノックレベル信号が前記ノイズピーク値を越え且つ前記バックグランドレベル以下を示す場合には、前回の判定結果を今回の判定結果に用いることを特徴とする請求項７に記載の内燃機関のノック制御装置。
【請求項９】
前記ノック判定手段は、前記ノックレベル信号が前記ノイズピーク値を越え且つ前記バックグランドレベル以下を示す状態が所定期間にわたって継続した場合には、前記ノックレベル信号がノイズであることを判定することを特徴とする請求項８に記載の内燃機関のノック制御装置。
【請求項１０】
内燃機関の運転状態を検出する各種センサと、
前記内燃機関の燃焼時に点火プラグを介して流れるイオン電流を検出するイオン電流検出手段と、
前記イオン電流に基づいて前記内燃機関のノック状態に対応したノックレベル信号を算出するノックレベル算出手段と、
前記ノックレベル信号に基づいてバックグランドレベルを算出するバックグランドレベル算出手段と、
前記ノックレベル信号と前記バックグランドレベルとを比較して前記内燃機関のノック状態を判定するノック判定手段と、
前記内燃機関の運転状態と前記ノック判定手段の判定結果とに基づいて前記内燃機関の制御量を演算する制御量演算手段とを備え、
前記バックグランドレベル算出手段は、
前記ノックレベル信号のバラツキに基づいて最大ノイズレベルを予測演算する最大ノイズレベル予測手段と、
前記最大ノイズレベルに基づいてノイズピーク値を求めるピークホールド手段とを含み、
前記ノイズピーク値に基づいて前記バックグランドレベルを算出する内燃機関のノック制御装置であって、
前記バックグランドレベル算出手段は、
前記ノイズピーク値を平均化処理してノイズピーク平均値を算出するピーク値平均化手段を含み、
前記ノイズピーク平均値に基づいて前記バックグランドレベルを算出し、
前記ピーク値平均化手段は、ヒステリシス化手段を含み、前記ノイズピーク平均値を、ヒステリシス化された値として算出することを特徴とする内燃機関のノック制御装置。
【請求項１１】
前記ヒステリシス化手段は、
前記ノイズピーク平均値が上昇傾向にあるときには所定補正値を加算し、
前記ノイズピーク平均値が下降傾向にあるときには、２レベル分だけ下位の値に下降した時点で１レベル分だけ減少させることにより、
前記ノイズピーク平均値をヒステリシス化した値として算出することを特徴とする請求項１０に記載の内燃機関のノック制御装置。
【請求項１２】
内燃機関の運転状態を検出する各種センサと、
前記内燃機関の燃焼時に点火プラグを介して流れるイオン電流を検出するイオン電流検出手段と、
前記イオン電流に基づいて前記内燃機関のノック状態に対応したノックレベル信号を算出するノックレベル算出手段と、
前記ノックレベル信号に基づいてバックグランドレベルを算出するバックグランドレベル算出手段と、
前記ノックレベル信号と前記バックグランドレベルとを比較して前記内燃機関のノック状態を判定するノック判定手段と、
前記内燃機関の運転状態と前記ノック判定手段の判定結果とに基づいて前記内燃機関の制御量を演算する制御量演算手段とを備え、
前記バックグランドレベル算出手段は、
前記ノックレベル信号のバラツキに基づいて最大ノイズレベルを予測演算する最大ノイズレベル予測手段と、
前記最大ノイズレベルに基づいてノイズピーク値を求めるピークホールド手段とを含み、
前記ノイズピーク値に基づいて前記バックグランドレベルを算出する内燃機関のノック制御装置であって、
前記制御量演算手段は、
前記ノックレベル信号と前記バックグランドレベルとの比率が所定値以上の場合には、前記比率を用いて前記制御量を演算し、
前記比率が前記所定値よりも小さい場合には、前記ノックレベル信号と前記バックグランドレベルとのレベル偏差を用いて前記制御量を演算することを特徴とする内燃機関のノック制御装置。
【請求項１３】
内燃機関の運転状態を検出する各種センサと、
前記内燃機関の燃焼時に点火プラグを介して流れるイオン電流を検出するイオン電流検出手段と、
前記イオン電流に基づいて前記内燃機関のノック状態に対応したノックレベル信号を算出するノックレベル算出手段と、
前記ノックレベル信号に基づいてバックグランドレベルを算出するバックグランドレベル算出手段と、
前記ノックレベル信号と前記バックグランドレベルとを比較して前記内燃機関のノック状態を判定するノック判定手段と、
前記内燃機関の運転状態と前記ノック判定手段の判定結果とに基づいて前記内燃機関の制御量を演算する制御量演算手段とを備え、
前記バックグランドレベル算出手段は、
前記ノックレベル信号のバラツキに基づいて最大ノイズレベルを予測演算する最大ノイズレベル予測手段と、
前記最大ノイズレベルに基づいてノイズピーク値を求めるピークホールド手段とを含み、
前記ノイズピーク値に基づいて前記バックグランドレベルを算出する内燃機関のノック制御装置であって、
前記制御量演算手段は、
前記ノックレベル信号を平均化処理してノックレベル平均値を算出する平均化手段と、
前記ノックレベル平均値を所定レベルと比較する比較手段と、
前記ノックレベル信号と前記ノックレベル平均値とのレベル偏差を算出する減算手段とを含み、
前記ノックレベル平均値が前記所定レベル以下を示す場合には、前記ノックレベル信号の絶対値に基づいて前記内燃機関の制御量を演算し、
前記ノックレベル平均値が前記所定レベルを越えた場合には、前記レベル偏差に基づいて前記内燃機関の制御量を演算することを特徴とする内燃機関のノック制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、内燃機関の燃焼時に点火プラグを介して流れるイオン電流に基づいて内燃機関のノックを検出し、ノック検出時に内燃機関の制御量を補正する装置に関し、特にノックレベル信号から予測演算される最大ノイズレベルに基づいてノック判定用の比較基準値（バックグランドレベル）を算出することにより、バックグランドレベルを常に適正化して、非定常時におけるノイズレベル変動に起因した誤判定および誤制御を防止した内燃機関のノック制御装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、内燃機関のノック制御装置においては、運転中にノック発生の有無を判定し、ノック発生が検出された場合には、内燃機関の損傷を防ぐために、ノック量に応じて内燃機関の制御量をノック抑制側（たとえば、点火時期を遅角側）に補正している。
【０００３】
また、内燃機関のノックを検出するためには、内燃機関の燃焼時に生じるイオン量の変化を用いた装置も提案されている。
イオン電流を用いた内燃機関のノック制御装置は、ノックセンサを用いることなく、各気筒毎のノック強度を検出することができるので、コストダウンを実現するうえで有効である。
【０００４】
この種の装置においては、イオン電流の重畳ノイズによるノック誤検出を防止するために、イオン電流検出信号に対してノイズ判定基準レベル（バックグランドレベル）が設定される。
【０００５】
たとえば特開平１０−９１０８号公報に記載された装置においては、ノック電流の検出信号に波形整形処理などを施した信号に対して、検出信号強度の平均値と運転状態に応じた不感帯領域（オフセット値）との和より算出されたバックグランドレベル（ノイズレベルの判定基準）を設定している。
【０００６】
図１２は従来の内燃機関のノック制御装置を概略的に示すブロック図である。
また、図１３は図１２内の各信号の動作波形を示すタイミングチャートであり、イオン電流検出信号Ｅｉの波形整形信号Ｆｉにノック信号Ｋｉが重畳した場合を示している。
【０００７】
図１２において、内燃機関（エンジン）の点火装置１は、一次巻線および二次巻線を有する点火コイルと、点火コイルの一次電流ｉ１（図１３参照）を通電遮断するパワートランジスタと（ともに図示せず）を含む。
【０００８】
点火装置１内のパワートランジスタは、ＥＣＵ５からの点火信号Ｐに応答して、点火コイルの一次電流ｉ１をオンオフ（通電遮断）制御し、点火コイルは、パワートランジスタのオンオフに応答して、二次巻線から点火用高電圧Ｖ２（図１３参照）を発生する。
【０００９】
点火プラグ２は、点火装置１から印加される点火用高電圧Ｖ２により点火火花を発生して、エンジンの各気筒内の混合気を所定タイミングで着火する。
すなわち、各制御対象気筒の点火プラグ２には、点火時期に応答して点火用高電圧が印加される。
【００１０】
イオン電流検出回路３は、燃焼時に点火プラグ２のギャップ間に流れるイオン電流を検出するために、点火装置１内の点火コイルを介して点火プラグ２にバイアス電圧を印加するバイアス手段（コンデンサ）と、イオン電流検出信号Ｅｉを出力する抵抗器と（ともに図示せず）を含む。
【００１１】
各種センサ４は、周知のスロットル開度センサ、クランク角センサおよび温度センサなどを含み、内燃機関の運転状態を示す各種センサ信号を生成する。
たとえば、各種センサ４内のクランク角センサは、エンジン回転数に応じたクランク角信号ＳＧＴ（図１３参照）を出力する。
【００１２】
イオン電流検出信号Ｅｉおよびクランク角信号ＳＧＴを含む各種センサ信号は、マイクロコンピュータからなるＥＣＵ５に入力される。
クランク角信号ＳＧＴは、各気筒のクランク角基準位置を示したパルスエッジを有しており、ＥＣＵ５内において種々の制御演算に用いられる。
【００１３】
ＥＣＵ５は、イオン電流検出信号Ｅｉに基づくノックレベル信号（後述する）からノックを検出する手段と、ノック検出手段のノック検出結果に基づいて点火信号Ｐを遅角補正する点火制御手段７とを備えている。
【００１４】
点火制御手段７は、各種センサ４からの運転状態および比較手段１５からのノック判定結果に基づいて点火信号Ｐを生成するために、運転状態に応じてエンジンの点火時期を決定する点火時期演算手段と、ノック発生が判定されたときにノック検出量に応じた遅角量を演算して点火時期に反映させる点火時期補正手段とを含む。
【００１５】
なお、点火制御手段７に限らず、エンジンの制御量を演算する制御量演算手段としては、燃料噴射量および噴射時期を演算する燃料噴射制御手段（図示せず）などがある。また、ノック抑制用の制御量補正手段は、燃料噴射時期を遅角補正することもできる。
【００１６】
ノック検出手段は、バンドパスフィルタからなるフィルタ手段１１と、カウンタ手段１２と、ＥＣＵ５内の平均化手段１３、オフセット手段１４および比較手段１５とにより構成されている。
【００１７】
フィルタ手段１１は、波形整形手段を含み、イオン電流検出信号Ｅｉの波形整形信号Ｆｉ（図１３参照）から所定周波数帯域のノック信号Ｋｉを抽出する。
カウンタ手段１２は、波形処理手段を含み、ノック信号Ｋｉの波形処理後のパルス数Ｎをカウントする。
【００１８】
カウンタ手段１２は、ノックレベル算出手段を構成しており、ノック信号Ｋｉに基づいて、エンジンのノック状態に対応したパルス数Ｎ（ノックレベル信号）を算出する。
パルス数Ｎ（ノックレベル信号）は、ノック発生量を示している。
【００１９】
平均化手段１３は、パルス数Ｎを平均化処理してノックレベル平均値ＡＶＥを算出する。
オフセット手段１４は、ノックレベル平均値ＡＶＥをオフセットして、バックグランドレベルＢＧＬ（ノイズレベルの判断基準）を生成する。
【００２０】
オフセット手段１４は、エンジンの運転状態に応じてノックレベル平均値ＡＶＥに対するオフセット値ＯＦＳを算出するオフセット算出手段と、ノックレベル平均値ＡＶＥおよびオフセット値ＯＦＳを加算してバックグランドレベルＢＧＬを算出するバックグランドレベル算出手段とを含む。
【００２１】
比較手段１５は、ノック判定手段を構成しており、パルス数Ｎ（ノックレベル信号）とバックグランドレベルＢＧＬとを比較してエンジンのノック状態を判定する。比較手段１５は、パルス数ＮがバックグランドレベルＢＧＬを越えたときに、ノック発生を示す比較結果を出力する。
【００２２】
次に、図１２、図１３とともに、図１４のフローチャートを参照しながら、従来の内燃機関のノック制御装置の動作について説明する。
まず、ＥＣＵ５は、各種センサ４からクランク角信号ＳＧＴなどを取り込み、運転状態に応じた種々の演算を行い、点火装置１などの各種アクチュエータに対して駆動信号を出力する。
【００２３】
たとえば、ＥＣＵ５は、点火信号Ｐにより点火装置１内のパワートランジスタをオンオフして一次電流ｉ１を通電遮断する。
このとき、一次電流ｉ１の通電時に点火コイルに発生する一次電圧Ｖ１により、イオン電流検出回路３内のバイアス電源（コンデンサ）が充電される。
【００２４】
また、一次電流ｉ１の遮断時（エンジンの点火時期に対応）に一次電圧Ｖ１が上昇し、点火コイルの二次巻線からは、さらに昇圧された二次電圧Ｖ２（数１０ｋＶ）が発生する。二次電圧Ｖ２は、点火制御気筒の点火プラグ２に印加されて燃焼室内の混合気を燃焼させる。
【００２５】
こうして混合気が燃焼すると、燃焼気筒の燃焼室内にイオンが発生するので、イオン電流検出回路３内のコンデンサに充電されたバイアス電圧は、点火制御直後の点火プラグ２を介して放電する。
【００２６】
イオン電流検出回路３内の抵抗器は、イオン電流を電圧変換してイオン電流検出信号Ｅｉとして出力する。
このように、燃焼後に点火プラグ２を介して流れるイオン電流は、イオン電流検出信号Ｅｉとしてフィルタ手段１１に入力される。
【００２７】
このとき、エンジンにノックが発生した場合、イオン電流にノック振動成分が重畳するので、イオン電流検出信号Ｅｉの波形整形信号Ｆｉは、図１３のように、ノック振動成分が重畳した波形となる。
【００２８】
イオン電流検出信号Ｅｉの処理動作を示す図１４において、まず、フィルタ手段１１は、イオン電流検出信号Ｅｉの波形整形信号Ｆｉからノック信号Ｋｉのみを抽出する（ステップＳ１）。
【００２９】
カウンタ手段１２は、ノック信号Ｋｉを波形整形してノックパルス列Ｋｐに変換した後、ノックパルス列Ｋｐのパルス数Ｎをカウントする（ステップＳ２）。
パルス数Ｎは、ノック強度と大きく関連しており、後述するように、ノック判定に用いられるとともに、次回のバックグランドレベルＢＧＬの更新演算に用いられる。
【００３０】
すなわち、ＥＣＵ５内の比較手段１５は、パルス数Ｎと前回算出済みのバックグランドレベルＢＧＬとを比較し、パルス数ＮがバックグランドレベルＢＧＬよりも大きいか否かを判定する（ステップＳ３）。
【００３１】
パルス数Ｎは、ノック強度が大きくなればなるほど大きくなるので、比較手段１５は、パルス数Ｎの大きさに基づいてノックの有無およびノック強度を判定することができる。
【００３２】
点火制御手段７は、ステップＳ３において、Ｎ＞ＢＧＬ（すなわち、ＹＥＳ）と判定されれば、点火時期を遅角（ノックを抑制）するための遅角制御量を計算し（ステップＳ４）、Ｎ≦ＢＧＬ（すなわち、ＮＯ）と判定されれば、点火時期を進角するための進角制御量を計算する（ステップＳ５）。
【００３３】
このとき、点火制御手段７は、ステップＳ４においては、前回および今回の点火制御時の遅角補正量を参照し、ステップＳ５においては、前回の点火制御時の進角補正量を参照して、それぞれ制御量を計算する。
【００３４】
また、ステップＳ３において、Ｎ＞ＢＧＬ（ノック発生）の状態が連続して判定されれば、遅角量を順次積算していき、ノック発生が判定されなくなった時点で遅角量の積算を停止させる。
【００３５】
ノック判定用の比較基準となるバックグランドレベルＢＧＬ（所定パルス数）は、エンジン回転数や検出信号Ｅｉの波形整形レベルなどによっても異なるが、たとえば、５〜２０程度の値に設定される。
【００３６】
こうして、パルス数Ｎに基づき、比較手段１５によりノック発生が検出された場合には、ノック抑制側に制御量を補正（すなわち、ノック発生気筒に対する点火時期を最適化）することにより、ノックを効果的に抑制することができる。
【００３７】
一方、ＥＣＵ５内の平均化手段１３は、パルス数Ｎを平均化処理（フィルタ処理）し、以下の（１）式、（２）式を用いてノックレベル平均値ＡＶＥを算出する（ステップＳ６）。
【００３８】
ＡＶＥ＝ＡＶＥ（ｎ−１）×ＫＦ＋ＮＰ×（１−ＫＦ）・・・（１）
ＮＰ＝ｍａｘ｛Ｎ−ＢＧＬ（ｎ−１），０｝      ・・・（２）
【００３９】
ただし、（１）式において、ＡＶＥ（ｎ−１）はノックレベル平均値ＡＶＥの前回値、ＫＦは平均化処理係数（０＜ＫＦ＜１）である。また、（２）式において、ＢＧＬ（ｎ−１）はバックグランドレベルＢＧＬの前回値である。
【００４０】
また、オフセット手段１４は、ノックレベル平均値ＡＶＥにオフセット値ＯＦＳを加算して、以下の（３）式のようにバックグランドレベルＢＧＬを算出する（ステップＳ７）。
【００４１】
ＢＧＬ＝ＡＶＥ＋ＯＦＳ  ・・・（３）
【００４２】
最後に、ＥＣＵ５は、（３）式により算出されたバックグランドレベルＢＧＬを、次回の点火制御時のノック判定用の比較基準としてオフセット手段１４に格納し（ステップＳ８）、図１４の処理ルーチンを終了する。
【００４３】
次に、図１５〜図１７の説明図を参照しながら、非定常時においてノックレベル平均値ＡＶＥが不適正値となった場合のノック検出動作について説明する。
図１５〜図１７において、横軸は時間であり、運転状態がノック非発生領域（定常領域）からノック発生領域（たとえば過渡領域）に移行して、再びノック非発生領域に復帰した場合を示している。
【００４４】
また、図１５〜図１７において、縦軸（棒グラフ状に示す各レベル）は、パルス数Ｎであり、ノイズレベルに相当するパルス数Ｐｎと、ノック発生レベルに相当するパルス数Ｐｋとを含む。
【００４５】
図１５はパルス数Ｎに対するノックレベル平均値ＡＶＥの時間変化および定常ノイズ成分Ｃｎ（Ｎ＝１〜２程度）を示し、図１６はパルス数Ｎに対するバックグランドレベルＢＧＬの時間変化および定常ノイズ成分Ｃｎを示し、図１７は気筒間にバラツキを有する場合のパルス数Ｎに対するバックグランドレベルＢＧＬの時間変化を示している。
【００４６】
図１５において、定常ノイズ成分Ｃｎは、低レベルで比較的安定に推移しており、常にノックレベル平均値ＡＶＥ以下なので、ノックと誤判定されることはない。
【００４７】
しかし、非定常ノイズ成分（比較的高いレベル）のパルス数Ｐｎは、ノックレベル平均値ＡＶＥを越えるので、ノック発生レベルのパルス数Ｐｋと誤判定されてしまうことになる。
【００４８】
特に、ノック発生領域においては、非定常ノイズ成分のパルス数Ｐｎが検出され易く、ノック誤判定に起因して、点火時期の遅角補正などの制御量の誤制御が行われ易い。
【００４９】
一方、図１６のように、パルス数Ｎにオフセット値を加算して高レベルのバックグランドレベルＢＧＬを設定すれば、ノイズレベルのパルス数Ｐｎをノック状態と誤判定することは抑制される。
【００５０】
しかし、気筒間にバラツキがある場合には、図１７のように、パルス数Ｎの検出量が小さい気筒において、ノック発生レベルのパルス数ＰｋがバックグランドレベルＢＧＬ以下となり、ノイズレベルのパルス数Ｐｎと誤判定されてしまう。
【００５１】
したがって、点火時期を遅角補正すべきノック発生状態であっても、制御量の補正が実行されずにノック発生量が増大し、エンジンを損傷してしまうおそれがある。
【００５２】
【発明が解決しようとする課題】
従来の内燃機関のノック制御装置は以上のように、パルス数Ｎ（ノックレベル信号）の発生状態によってバックグランドレベルＢＧＬが適正値に移行しないので、図１５のように、非定常ノイズ成分のパルス数Ｐｎがノック状態と誤判定されたり、図１７のように、ノック発生レベルのパルス数Ｐｋがノイズ状態と誤判定されてしまい、ノック制御性が低下するという問題点があった。
【００５３】
この発明は上記のような問題点を解決するためになされたもので、ノックレベル信号から予測演算される最大ノイズレベルに基づいてバックグランドレベルを算出することにより、ノックレベル信号の発生状態によらず常にバックグランドレベルを最適値に維持し、ノックレベル信号のノイズ誤検出などを防止して信頼性を向上させた内燃機関のノック制御装置を得ることを目的とする。
【００５４】
【課題を解決するための手段】
この発明の請求項１に係る内燃機関のノック制御装置は、内燃機関の運転状態を検出する各種センサと、内燃機関の燃焼時に点火プラグを介して流れるイオン電流を検出するイオン電流検出手段と、イオン電流に基づいて内燃機関のノック状態に対応したノックレベル信号を算出するノックレベル算出手段と、ノックレベル信号に基づいてバックグランドレベルを算出するバックグランドレベル算出手段と、ノックレベル信号とバックグランドレベルとを比較して内燃機関のノック状態を判定するノック判定手段と、内燃機関の運転状態とノック判定手段の判定結果とに基づいて内燃機関の制御量を演算する制御量演算手段とを備え、バックグランドレベル算出手段は、ノックレベル信号のバラツキに基づいて最大ノイズレベルを予測演算する最大ノイズレベル予測手段と、最大ノイズレベルに基づいてノイズピーク値を求めるピークホールド手段とを含み、ノイズピーク値に基づいてバックグランドレベルを算出する内燃機関のノック制御装置であって、ピークホールド手段は、最大ノイズレベルの比較基準となる下限値を算出する下限値算出手段を含み、最大ノイズレベルが下限値を越えた場合には、最大ノイズレベルをノイズピーク値として更新設定し、最大ノイズレベルが下限値以下を示す場合には、所定期間にわたってノイズピーク値を保持し、最大ノイズレベルが下限値以下を示す状態が所定期間以上継続した場合には、下限値に達するまでノイズピーク値を一定値だけ減算して更新設定するものである。
【００５６】
また、この発明の請求項２に係る内燃機関のノック制御装置は、請求項１において、下限値算出手段は、ヒステリシス化手段を含み、最大ノイズレベルを平均化処理して最大ノイズレベル平均値を算出するとともに、最大ノイズレベル平均値をヒステリシス化した値を下限値として出力するものである。
【００５８】
また、この発明の請求項３に係る内燃機関のノック制御装置は、内燃機関の運転状態を検出する各種センサと、内燃機関の燃焼時に点火プラグを介して流れるイオン電流を検出するイオン電流検出手段と、イオン電流に基づいて内燃機関のノック状態に対応したノックレベル信号を算出するノックレベル算出手段と、ノックレベル信号に基づいてバックグランドレベルを算出するバックグランドレベル算出手段と、ノックレベル信号とバックグランドレベルとを比較して内燃機関のノック状態を判定するノック判定手段と、内燃機関の運転状態とノック判定手段の判定結果とに基づいて内燃機関の制御量を演算する制御量演算手段とを備え、バックグランドレベル算出手段は、ノックレベル信号のバラツキに基づいて最大ノイズレベルを予測演算する最大ノイズレベル予測手段と、最大ノイズレベルに基づいてノイズピーク値を求めるピークホールド手段とを含み、ノイズピーク値に基づいてバックグランドレベルを算出する内燃機関のノック制御装置であって、最大ノイズレベル予測手段は、最新の所定数のノックレベル信号を格納するデータシフト手段と、所定数のノックレベル信号を用いてノックレベル信号のデータバラツキに対応した第１の状態値を算出する第１の演算手段と、第１の状態値に基づいて最大ノイズレベルを予測演算する第２の演算手段とを含み、データシフト手段は、バックグランドレベルを越えたノックレベル信号をノイズピーク値以下の値に置換して格納する置換演算手段を含むものである。
【００５９】
また、この発明の請求項４に係る内燃機関のノック制御装置は、内燃機関の運転状態を検出する各種センサと、内燃機関の燃焼時に点火プラグを介して流れるイオン電流を検出するイオン電流検出手段と、イオン電流に基づいて内燃機関のノック状態に対応したノックレベル信号を算出するノックレベル算出手段と、ノックレベル信号に基づいてバックグランドレベルを算出するバックグランドレベル算出手段と、ノックレベル信号とバックグランドレベルとを比較して内燃機関のノック状態を判定するノック判定手段と、内燃機関の運転状態とノック判定手段の判定結果とに基づいて内燃機関の制御量を演算する制御量演算手段とを備え、バックグランドレベル算出手段は、ノックレベル信号のバラツキに基づいて最大ノイズレベルを予測演算する最大ノイズレベル予測手段と、最大ノイズレベルに基づいてノイズピーク値を求めるピークホールド手段とを含み、ノイズピーク値に基づいてバックグランドレベルを算出する内燃機関のノック制御装置であって、最大ノイズレベル予測手段は、最新の所定数のノックレベル信号を格納するデータシフト手段と、所定数のノックレベル信号を用いてノックレベル信号のデータバラツキに対応した第１の状態値を算出する第１の演算手段と、第１の状態値に基づいて最大ノイズレベルを予測演算する第２の演算手段とを含み、第１の演算手段は、第１の状態値として、所定数のノックレベル信号の標本標準偏差を近似演算するものである。
【００６０】
また、この発明の請求項５に係る内燃機関のノック制御装置は、請求項４において、第１の演算手段は、所定数のノックレベル信号の最大値と最小値との加算値を用いて、標本標準偏差を近似演算するものである。
【００６１】
また、この発明の請求項６に係る内燃機関のノック制御装置は、内燃機関の運転状態を検出する各種センサと、内燃機関の燃焼時に点火プラグを介して流れるイオン電流を検出するイオン電流検出手段と、イオン電流に基づいて内燃機関のノック状態に対応したノックレベル信号を算出するノックレベル算出手段と、ノックレベル信号に基づいてバックグランドレベルを算出するバックグランドレベル算出手段と、ノックレベル信号とバックグランドレベルとを比較して内燃機関のノック状態を判定するノック判定手段と、内燃機関の運転状態とノック判定手段の判定結果とに基づいて内燃機関の制御量を演算する制御量演算手段とを備え、バックグランドレベル算出手段は、ノックレベル信号のバラツキに基づいて最大ノイズレベルを予測演算する最大ノイズレベル予測手段と、最大ノイズレベルに基づいてノイズピーク値を求めるピークホールド手段とを含み、ノイズピーク値に基づいてバックグランドレベルを算出する内燃機関のノック制御装置であって、最大ノイズレベル予測手段は、最新の所定数のノックレベル信号を格納するデータシフト手段と、所定数のノックレベル信号を用いてノックレベル信号のデータバラツキに対応した第１の状態値を算出する第１の演算手段と、第１の状態値に基づいて最大ノイズレベルを予測演算する第２の演算手段とを含み、第２の演算手段は、ノックレベル信号のレベルに対応した第２の状態値を算出し、第１の状態値と第２の状態値との加算値を用いて、最大ノイズレベルを予測演算するものである。
【００６３】
また、この発明の請求項７に係る内燃機関のノック制御装置は、内燃機関の運転状態を検出する各種センサと、内燃機関の燃焼時に点火プラグを介して流れるイオン電流を検出するイオン電流検出手段と、イオン電流に基づいて内燃機関のノック状態に対応したノックレベル信号を算出するノックレベル算出手段と、ノックレベル信号に基づいてバックグランドレベルを算出するバックグランドレベル算出手段と、ノックレベル信号とバックグランドレベルとを比較して内燃機関のノック状態を判定するノック判定手段と、内燃機関の運転状態とノック判定手段の判定結果とに基づいて内燃機関の制御量を演算する制御量演算手段とを備え、バックグランドレベル算出手段は、ノックレベル信号のバラツキに基づいて最大ノイズレベルを予測演算する最大ノイズレベル予測手段と、最大ノイズレベルに基づいてノイズピーク値を求めるピークホールド手段とを含み、ノイズピーク値に基づいてバックグランドレベルを算出する内燃機関のノック制御装置であって、バックグランドレベル算出手段は、ノックレベル信号のバラツキに基づいてオフセット値を算出するオフセット算出手段と、ノイズピーク値とオフセット値とを加算してバックグランドレベルを算出するオフセット手段とを含み、オフセット算出手段は、第１の状態値の増大に応じてオフセット値を増大設定するものである。
【００６４】
また、この発明の請求項８に係る内燃機関のノック制御装置は、請求項７において、ノック判定手段は、ノックレベル信号がバックグランドレベルを越えた場合には、内燃機関がノック状態にあることを判定し、ノックレベル信号がノイズピーク値以下を示す場合には、ノックレベル信号がノイズであることを判定し、ノックレベル信号がノイズピーク値を越え且つバックグランドレベル以下を示す場合には、前回の判定結果を今回の判定結果に用いるものである。
【００６５】
また、この発明の請求項９に係る内燃機関のノック制御装置は、請求項８において、ノック判定手段は、ノックレベル信号がノイズピーク値を越え且つバックグランドレベル以下を示す状態が所定期間にわたって継続した場合には、ノックレベル信号がノイズであることを判定するものである。
【００６６】
また、この発明の請求項１０に係る内燃機関のノック制御装置は、内燃機関の運転状態を検出する各種センサと、内燃機関の燃焼時に点火プラグを介して流れるイオン電流を検出するイオン電流検出手段と、イオン電流に基づいて内燃機関のノック状態に対応したノックレベル信号を算出するノックレベル算出手段と、ノックレベル信号に基づいてバックグランドレベルを算出するバックグランドレベル算出手段と、ノックレベル信号とバックグランドレベルとを比較して内燃機関のノック状態を判定するノック判定手段と、内燃機関の運転状態とノック判定手段の判定結果とに基づいて内燃機関の制御量を演算する制御量演算手段とを備え、バックグランドレベル算出手段は、ノックレベル信号のバラツキに基づいて最大ノイズレベルを予測演算する最大ノイズレベル予測手段と、最大ノイズレベルに基づいてノイズピーク値を求めるピークホールド手段とを含み、ノイズピーク値に基づいてバックグランドレベルを算出する内燃機関のノック制御装置であって、バックグランドレベル算出手段は、ノイズピーク値を平均化処理してノイズピーク平均値を算出するピーク値平均化手段を含み、ノイズピーク平均値に基づいてバックグランドレベルを算出し、ピーク値平均化手段は、ヒステリシス化手段を含み、ノイズピーク平均値を、ヒステリシス化された値として算出するものである。
【００６７】
また、この発明の請求項１１に係る内燃機関のノック制御装置は、請求項１０において、ヒステリシス化手段は、ノイズピーク平均値が上昇傾向にあるときには所定補正値を加算し、ノイズピーク平均値が下降傾向にあるときには、２レベル分だけ下位の値に下降した時点で１レベル分だけ減少させることにより、ノイズピーク平均値をヒステリシス化した値として算出するものである。
【００７０】
また、この発明の請求項１２に係る内燃機関のノック制御装置は、内燃機関の運転状態を検出する各種センサと、内燃機関の燃焼時に点火プラグを介して流れるイオン電流を検出するイオン電流検出手段と、イオン電流に基づいて内燃機関のノック状態に対応したノックレベル信号を算出するノックレベル算出手段と、ノックレベル信号に基づいてバックグランドレベルを算出するバックグランドレベル算出手段と、ノックレベル信号とバックグランドレベルとを比較して内燃機関のノック状態を判定するノック判定手段と、内燃機関の運転状態とノック判定手段の判定結果とに基づいて内燃機関の制御量を演算する制御量演算手段とを備え、バックグランドレベル算出手段は、ノックレベル信号のバラツキに基づいて最大ノイズレベルを予測演算する最大ノイズレベル予測手段と、最大ノイズレベルに基づいてノイズピーク値を求めるピークホールド手段とを含み、ノイズピーク値に基づいてバックグランドレベルを算出する内燃機関のノック制御装置であって、制御量演算手段は、ノックレベル信号とバックグランドレベルとの比率が所定値以上の場合には、比率を用いて制御量を演算し、比率が所定値よりも小さい場合には、ノックレベル信号とバックグランドレベルとのレベル偏差を用いて制御量を演算するものである。
【００７１】
また、この発明の請求項１３に係る内燃機関のノック制御装置は、内燃機関の運転状態を検出する各種センサと、内燃機関の燃焼時に点火プラグを介して流れるイオン電流を検出するイオン電流検出手段と、イオン電流に基づいて内燃機関のノック状態に対応したノックレベル信号を算出するノックレベル算出手段と、ノックレベル信号に基づいてバックグランドレベルを算出するバックグランドレベル算出手段と、ノックレベル信号とバックグランドレベルとを比較して内燃機関のノック状態を判定するノック判定手段と、内燃機関の運転状態とノック判定手段の判定結果とに基づいて内燃機関の制御量を演算する制御量演算手段とを備え、バックグランドレベル算出手段は、ノックレベル信号のバラツキに基づいて最大ノイズレベルを予測演算する最大ノイズレベル予測手段と、最大ノイズレベルに基づいてノイズピーク値を求めるピークホールド手段とを含み、ノイズピーク値に基づいてバックグランドレベルを算出する内燃機関のノック制御装置であって、制御量演算手段は、ノックレベル信号を平均化処理してノックレベル平均値を算出する平均化手段と、ノックレベル平均値を所定レベルと比較する比較手段と、ノックレベル信号とノックレベル平均値とのレベル偏差を算出する減算手段とを含み、ノックレベル平均値が所定レベル以下を示す場合には、ノックレベル信号の絶対値に基づいて内燃機関の制御量を演算し、ノックレベル平均値が所定レベルを越えた場合には、レベル偏差に基づいて内燃機関の制御量を演算するものである。
【００７２】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
以下、この発明の実施の形態１を図について説明する。
図１はこの発明の実施の形態１を概略的に示すブロック図であり、前述（図１２参照）と同様のものについては、前述と同一符号を付して詳述を省略する。
【００７３】
図１において、ノック検出手段は、前述のフィルタ手段１１〜比較手段１５に加えて、ＥＣＵ５Ａ内の最大ノイズレベル予測手段２０、下限値算出手段２４、ピークホールド手段２５、ピーク値平均化手段２６およびオフセット算出手段２７を備えている。
【００７４】
最大ノイズレベル予測手段２０、下限値算出手段２４、ピークホールド手段２５、ピーク値平均化手段２６およびオフセット算出手段２７は、オフセット手段１４Ａとともに、バックグランドレベル算出手段を構成している。
下限値算出手段２４は、ピークホールド手段２５に含まれていてもよい。
【００７５】
最大ノイズレベル予測手段２０は、パルス数Ｎのバラツキ（後述する第１の状態値）に基づいて最大ノイズレベルＭＮを予測演算するために、データシフト手段２１、第１の演算手段２２および第２の演算手段２３を備えている。
【００７６】
データシフト手段２１は、エンジンの所定点火サイクル（所定期間）にわたって得られる所定データ数のパルス数Ｎを格納する。
また、データシフト手段２１は、バックグランドレベルＢＧＬＡを越えたパルス数Ｎをノイズピーク値ＰＡまたはノイズピーク平均値ＡＶＥＮ（後述する）以下の値に置換して格納する置換演算手段を含み、過大なパルス数Ｎのデータ格納を禁止する。
【００７７】
第１の演算手段２２は、平均化手段１３からのノックレベル平均値ＡＶＥと、データシフト手段２１内のパルス数Ｎ（複数のデータ）とを用いて、パルス数Ｎのデータバラツキに対応した第１の状態値ＤＥを演算する。
【００７８】
また、第２の演算手段２３は、ノックレベル平均値ＡＶＥと、データシフト手段２１内のパルス数Ｎと、第１の状態値ＤＥとを用いて、最大ノイズレベルＭＮを予測演算する。
【００７９】
下限値算出手段２４は、最大ノイズレベルＭＮを平均化処理して最大ノイズレベル平均値からなる下限値ＡＶＥＡを算出する。
なお、下限値算出手段２４は、ヒステリシス整数化手段を含み、下限値ＡＶＥＡをヒステリシス整数化した値として生成する。
【００８０】
ここでは、ノックレベル信号がパルス数Ｎ（整数値）であるため、ヒステリシス化手段としてヒステリシス整数化手段が用いられている。
【００８１】
ピークホールド手段２５は、下限値ＡＶＥＡ以上の最大ノイズレベルＭＮに基づいてノイズピーク値ＰＡを求める。
すなわち、ピークホールド手段２５は、下限値ＡＶＥＡ以上を示す最大ノイズレベルＭＮをノイズピーク値ＰＡとして出力する。
【００８２】
また、ピークホールド手段２５は、最大ノイズレベルＭＮが下限値ＡＶＥＡを越えた場合には、その最大ノイズレベルＭＮを今回のノイズピーク値ＰＡとして更新設定する。
【００８３】
また、ピークホールド手段２５は、最大ノイズレベルＭＮが下限値ＡＶＥＡ以下を示す状態が継続する場合には、エンジンの所定点火サイクルにわたってノイズピーク値ＰＡを保持する。
【００８４】
また、ピークホールド手段２５は、最大ノイズレベルＭＮが下限値ＡＶＥＡ以下を示す状態が所定点火サイクル以上にわたって継続した場合には、ノイズピーク値ＰＡを一定値だけ減算した値に更新設定する。
【００８５】
これにより、ピークホールド手段２５は、ノイズピーク値ＰＡが長期間にわたって必要以上に保持され過ぎることを防止する。
また、ピークホールド手段２５は、ノイズピーク値ＰＡの最小値を下限値ＡＶＥＡに設定しており、ノイズピーク値ＰＡが減算され過ぎることも防止する。
【００８６】
なお、ここでは、最大ノイズレベル平均値をノイズピーク値ＰＡの下限値ＡＶＥＡとして用いたが、平均化手段１３からのノックレベル平均値ＡＶＥを用いてもよく、これにより、下限値の設定処理を簡略化することができる。
【００８７】
ピーク値平均化手段２６は、ノイズピーク値ＰＡを平均化処理してノイズピーク平均値ＡＶＥＮを算出する。
また、ピーク値平均化手段２６は、ヒステリシス整数化手段を含み、ノイズピーク平均値ＡＶＥＮをヒステリシス整数化した値として生成する。
【００８８】
オフセット算出手段２７は、第１の状態値ＤＥを参照し、第１の状態値ＤＥの増大に応じて増大するようにオフセット値ＯＦＳＡを算出する。
オフセット手段１４Ａは、ノイズピーク平均値ＡＶＥＮと、オフセット値ＯＦＳＡとを加算して、最終的なバックグランドレベルＢＧＬＡを算出する。
【００８９】
また、オフセット手段１４Ａは、各種センサ４の検出情報に含まれるエンジン回転数および負荷パラメータ（たとえば、スロットル開度または吸気圧など）を把握し、エンジン回転数および負荷の急変に応じてバックグランドレベルＢＧＬＡを可変設定する。
【００９０】
すなわち、オフセット手段１４Ａは、エンジン回転数および負荷の急変に対応した補正係数を格納する２次元マップデータを含み、エンジン回転数または負荷の急変時に、マップデータに基づいてバックグランドレベルＢＧＬＡを可変設定する。
【００９１】
たとえば、エンジン回転数の急上昇または負荷の急減少が検出された場合には、追従演算処理が困難なノイズレベルの急上昇に対応するため、バックグランドレベルＢＧＬＡに「１」以上の補正係数を乗算することにより、エンジンの所定点火サイクル（所定期間）にわたって、バックグランドレベルＢＧＬＡを増大側に補正する。
【００９２】
以下、比較手段１５は、バックグランドレベルＢＧＬＡとパルス数Ｎとを比較してノック発生の有無を判定し、点火制御手段７は、比較手段１５の比較結果および運転状態に基づいて点火信号Ｐを生成する。
【００９３】
なお、オフセット手段１４Ａは、ノイズピーク平均値ＡＶＥＮを用いてバックグランドレベルＢＧＬＡを算出しているが、ノイズピーク値ＰＡを用いて算出してもよい。
【００９４】
また、ノイズピーク平均値ＡＶＥＮにオフセット値ＯＦＳＡを加算してバックグランドレベルＢＧＬＡを算出しているが、ノイズピーク平均値ＡＶＥＮまたはノイズピーク値ＰＡをそのままバックグランドレベルＢＧＬＡに用いてもよい。
【００９５】
次に、図２のフローチャートおよび図３〜図７の説明図を参照しながら、図１に示したこの発明の実施の形態１の動作について説明する。
図３〜図７は、パルス数Ｎ（ノックレベル信号）、最大ノイズレベルＭＮ、ノイズピーク値ＰＡ、ノイズピーク平均値ＡＶＥＮ、バックグランドレベルＢＧＬＡの時間変化を、それぞれ示している。
【００９６】
図２において、前述（図１４参照）と同様のステップＳ１〜Ｓ８については、同一符号を付して詳述を省略する。なお、ステップＳ３Ａ、Ｓ７Ａは、それぞれ、前述のステップＳ３、Ｓ７に対応している。
【００９７】
まず、ＥＣＵ５Ａ内のノック検出手段は、エンジン回転数および負荷パラメータ（スロットル開度など）を含む運転情報とともに、イオン電流検出信号Ｅｉを取得し（ステップＳ１）、ノック検出手段内のカウンタ手段１２は、パルス数Ｎをカウントする（ステップＳ２）。
【００９８】
続いて、最大ノイズレベル予測手段２０内のデータシフト手段２１は、パルス数Ｎの取得データ数が所定数αに達したか否かを判定する（ステップＳ１０）。所定数αは、下限値ＡＶＥＡおよび第１の状態値ＤＥなどの演算処理に要する必要最小限のデータ数に設定されている。
【００９９】
ステップＳ１０において、データ数が所定数α以上（すなわち、ＹＥＳ）と判定されれば、前述と同様に、ノック判定処理（ステップＳ３Ａ）およびノック制御処理（ステップＳ４、Ｓ５）を実行する。
【０１００】
このとき、ステップＳ３Ａにおいて、Ｎ＞ＢＧＬＡ（すなわち、ＹＥＳ）と判定され、ノック抑制用の遅角制御処理（ステップＳ４）が実行された場合には、今回データ（パルス数Ｎ）をノイズピーク値ＰＡ（または、ノイズピーク平均値ＡＶＥＮ）に置換し、今回データをノイズピーク値ＰＡ以下の値に設定する（ステップＳ１１）。
【０１０１】
これにより、過大レベルのパルス数Ｎがデータシフト手段２１に格納されることはなく、過大レベルのパルス数Ｎが次回の最大ノイズレベルＭＮの予測演算に用いられることはない。したがって、最大ノイズレベルＭＮの信頼性が損なわれることはない。
【０１０２】
続いて、データシフトを実行して、データシフト手段２１内のデータを所定数αの最新データに更新する（ステップＳ１２）。すなわち、前回までのデータのうち最も古いデータを排除して、今回データを追加格納する。
【０１０３】
一方、ステップＳ１０において、データ数が所定数α未満（すなわち、ＮＯ）と判定されれば、ノック判定および制御処理（ステップＳ３Ａ〜Ｓ５）を実行せずに、直ちにステップＳ１２に進む。
【０１０４】
以下、平均化手段１３は、パルス数Ｎからノックレベル平均値ＡＶＥを算出する（ステップＳ６）。
また、最大ノイズレベル予測手段２０内の第１の演算手段２２は、データシフト手段２１内に格納されたデータを用いて、たとえば以下の（４）式から、第１の状態値ＤＥを算出する（ステップＳ１３）。
【０１０５】
ＤＥ＝ｋ１×ＭＡＸ＋ｋ２×ＭＩＮ  ・・・（４）
【０１０６】
ただし、（４）式において、ＭＡＸ、ＭＩＮは所定点火サイクル内に取得された所定数αのパルス数Ｎのうちの最大値、最小値であり、ｋ１、ｋ２は乗算補正用の所定係数である。
【０１０７】
（４）式から算出される第１の状態値ＤＥは、パルス数Ｎ（図３参照）のデータ値のバラツキに対応した標本標準偏差の値を近似した値である。
標本標準偏差の近似値は、平均化手段１３からのノックレベル平均値ＡＶＥを用いて、以下の（５）式から算出することもできる。
【０１０８】
ＤＥ＝ｋ３×ＭＡＸ＋ｋ４×ＡＶＥ  ・・・（５）
【０１０９】
ただし、（５）式において、ｋ３、ｋ４は、乗算補正用の所定係数である。
このように、（４）式または（５）式を用いて、標本標準偏差を近似演算することにより、最大ノイズレベル予測手段２０内の演算処理負荷を軽減することができる。
【０１１０】
特に、（４）式のように、パルス数Ｎの最大値ＭＡＸおよび最小値ＭＩＮを用いて標本標準偏差を近似演算した場合には、演算処理負荷が軽減されるのみならず、演算精度を大きく損なうこともない。
【０１１１】
次に、最大ノイズレベル予測手段２０内の第２の演算手段２３は、第１の状態値ＤＥと、ノックレベル平均値ＡＶＥとを用いて、以下の（６）式から、最大ノイズレベルＭＮ（図４参照）を予測演算する（ステップＳ１４）。
【０１１２】
ＭＮ＝ｋ５×ＤＥ＋ｋ６×ＡＶＥ  ・・・（６）
【０１１３】
ただし、（６）式において、ｋ５、ｋ６は、乗算補正用の所定係数であり、ｋ６×ＡＶＥは、パルス数Ｎのレベルに対応した第２の状態値に相当している。
【０１１４】
（６）式のように、パルス数Ｎのデータバラツキおよびレベルに対応した第１、第２の状態値（ＤＥ、ＡＶＥ）を用いることにより、信頼性の高い最大ノイズレベルＭＮを算出することができる。
【０１１５】
なお、（６）式においては、第２の状態値としてノックレベル平均値ＡＶＥを用いたが、所定点火サイクル内のパルス数Ｎの最大値ＭＡＸを用いてもよい。
この場合、最大ノイズレベルＭＮは、以下の（７）式から予測演算される。
【０１１６】
ＭＮ＝ｋ７×ＤＥ＋ｋ８×ＭＡＸ  ・・・（７）
【０１１７】
ただし、（７）式において、ｋ７、ｋ８は、乗算補正用の所定係数であり、ｋ８×ＭＡＸは第２の状態値に相当している。
【０１１８】
次に、下限値算出手段２４は、周知の平均化処理演算により、最大ノイズレベルＭＮの変動成分を抑制した下限値ＡＶＥＭ（図５内の破線参照）を算出し、さらに下限値ＡＶＥＭをヒステリシス整数化して、最終的な下限値ＡＶＥＡ（図５内の一点鎖線参照）を算出する（ステップＳ１５）。
【０１１９】
すなわち、下限値算出手段２４は、まず、反映率を抑制した最大ノイズレベルＭＮを前回までの下限値ＡＶＥＭ（ｎ−１）に加算し、以下の（８）式のように、今回の下限値ＡＶＥＭを更新する。
【０１２０】
ＡＶＥＭ＝Ｋｆ×ＡＶＥＭ（ｎ−１）＋（１−Ｋｆ）×ＭＮ  ・・・（８）
【０１２１】
ただし、（８）式において、Ｋｆは変動抑制用のフィルタ係数であり、周知のように、０＜Ｋｆ＜１の範囲内に設定される。
（８）式により平均化処理された下限値ＡＶＥＭは、ヒステリシス整数化により、さらに変動抑制されて安定化され、最終的な下限値ＡＶＥＡとして出力される。
【０１２２】
次に、ピークホールド手段２５は、下限値ＡＶＥＡと最大ノイズレベルＭＮとを比較し、最大ノイズレベルＭＮが、ＭＮ＞ＡＶＥＡを満たす場合には、最大ノイズレベルＭＮをノイズピーク値ＰＡ（図５参照）として更新して出力する（ステップＳ１６）。
【０１２３】
また、ピークホールド手段２５は、最大ノイズレベルＭＮが下限値ＡＶＥＡ以下の場合には、ノイズピーク値ＰＡを所定点火サイクルにわたって保持し続ける。
【０１２４】
しかし、ピークホールド手段２５は、ＭＮ≦ＡＶＥＡの状態が所定点火サイクル以上継続した場合には、ノイズピーク値ＰＡを一定値減少させて過剰保持を防止するとともに、ノイズピーク値ＰＡを下限値ＡＶＥＡ以上に確保して過剰減少を防止する。
【０１２５】
また、ピーク値平均化手段２６は、ノイズピーク値ＰＡを平均化処理してノイズピーク平均値ＡＶＥＰ（図６内の一点鎖線参照）を算出するとともに、これをヒステリシス整数化して、最終的なノイズピーク平均値ＡＶＥＮとして出力する（ステップＳ１７）。
【０１２６】
このように、パルス数Ｎのデータバラツキ状態およびレベル状態を反映した最大ノイズレベルＭＮの基づいて、安定性および信頼性の高いノイズピーク平均値ＡＶＥＮが得られる。
【０１２７】
一方、オフセット算出手段２７は、ノイズレベル変動を示す第１の状態値ＤＥに応じて、オフセット値ＯＦＳＡを算出する（ステップＳ１８）。
また、オフセット手段１４Ａは、ノイズピーク平均値ＡＶＥＮとオフセット値ＯＦＳＡとを加算して、以下の（９）式により、バックグランドレベルＢＧＬＡ（図７参照）を算出する（ステップＳ７Ａ）。
【０１２８】
ＢＧＬＡ＝ＡＶＥＮ＋ＯＦＳＡ  ・・・（９）
【０１２９】
（９）式において、最大ノイズレベルＭＮに基づいて算出されたノイズピーク平均値ＡＶＥＮは、バックグランドレベルＢＧＬＡとほぼ等しい値となる。
したがって、オフセット値ＯＦＳＡは、図７に示すように、わずかな補正値で済み、第１の状態値ＤＥが増大した場合に加算されるのみである。
【０１３０】
オフセット値ＯＦＳＡは、第１の状態値ＤＥが増大した場合のみにおいて、バックグランドレベルＢＧＬＡを増大補正する。これにより、ノイズレベルのパルス数Ｐｎをノック発生と誤判定することを防止することができる。
【０１３１】
最後に、（９）式から算出されたバックグランドレベルＢＧＬＡを、次回のステップＳ３Ａで用いられるノック判定値として格納し（ステップＳ８）、図２の処理ルーチンを終了する。
【０１３２】
次に、図８の説明図を参照しながら、下限値算出手段２４およびピーク値平均化手段２６内のヒステリシス整数化手段の処理動作について説明する。
【０１３３】
図８において、ヒステリシス整数化される対象値Ｈ１の時間変化は、一点鎖線により示されており、ヒステリシス整数化された整数値Ｈ２の時間変化は、実線により示されている。
ここでは、整数値Ｈ２が「７．０」または「８．０」に変化した場合を示している。
【０１３４】
まず、図８内の初期において対象値Ｈ１が上昇傾向にある場合、ヒステリシス整数化手段は、対象値Ｈ１に所定補正値「０．５」を加算した後、小数点第１位の値を四捨五入して整数化する。
【０１３５】
したがって、時刻ｔ１において、対象値Ｈ１が「７．０」に達すると、整数値Ｈ２は、「７．０」から「８．０」に上昇する。
以下、対象値Ｈ１が７．０〜８．０の範囲内を示す期間ｔ１〜ｔ３において、整数値Ｈ２は「８．０」に保持される。
【０１３６】
一方、時刻ｔ２において、対象値Ｈ１が下降傾向に転じた場合、ヒステリシス整数化手段は、対象値Ｈ１に「１」を加算して小数点第１位を四捨五入した値が整数値Ｈ２（＝８．０）よりも小さくなった時点で、整数値Ｈ２を「７．０」に下降させる。
【０１３７】
すなわち、図８のように、対象値Ｈ１が「７．０」以下に下降した時刻ｔ３ではなく、対象値Ｈ１が「６．５」以下に下降した時刻ｔ４において、整数値Ｈ２は「７．０」となる。したがって、対象値Ｈ１が５．５＜Ｈ１＜６．５の範囲内にあれば、整数値Ｈ２は「７．０」となる。
【０１３８】
この結果、対象値Ｈ１の整数値Ｈ２は、対象値Ｈ１が上昇傾向にある場合には、所定補正値「０．５」の加算により増加傾向が促進され、対象値Ｈ１が下降傾向にある場合には、対象値Ｈ１の四捨五入値が最新値「８．０」よりも２レベル下位の値「６．０」に達した時点で１レベル下位の値「７．０」に設定されることにより、減少傾向が抑制される。
【０１３９】
次に、図９および図１０の説明図を参照しながら、この発明の実施の形態１によるノック検出動作について説明する。
図９および図１０は前述の図１６および図１７に対応しており、前述と同様のものについては同一符号を付して詳述を省略する。
【０１４０】
この場合、バックグランドレベルＢＧＬＡは、パルス数Ｎのデータバラツキを考慮したノイズピーク平均値ＡＶＥＮから算出されるので、パルス数Ｎのノイズレベルを常に正確に反映している。
【０１４１】
したがって、図９のようにノイズレベルが全体に高い場合であっても、図１０のようにノイズレベルが全体に低い場合であっても、ノイズおよびノック発生状態を正確に判定することができる。
【０１４２】
たとえば、図９においては、ノイズピーク平均値ＡＶＥＮに基づいて、比較的高いバックグランドレベルＢＧＬＡが設定され、特に、ノック発生領域においては、ノック非発生領域よりも高いバックグランドレベルＢＧＬＡが設定される。
【０１４３】
したがって、ノック非発生領域において、ノイズレベルのパルス数Ｐｎをノック発生と誤判定することはなく、また、ノック発生領域において、ノック発生レベルのパルス数Ｐｋをノイズと誤判定することもない。
【０１４４】
一方、図１０においては、ノイズピーク平均値ＡＶＥＮに基づいて、比較的低いバックグランドレベルＢＧＬＡが設定される。
【０１４５】
また、この場合、パルス数Ｎのデータバラツキが小さく、オフセット値ＯＦＳＡが「０」であることから、バックグランドレベルＢＧＬＡは、ノイズピーク平均値ＡＶＥＮ（ノック判定レベルの最小値）と一致するように、ほぼ安定に固定されている。
【０１４６】
したがって、ノック発生領域における低レベルのパルス数Ｎに対しても、確実にノック発生を判定することができ、ノック発生レベルのパルス数Ｐｋをノイズと誤判定することもない。
【０１４７】
このように、バックグランドレベルＢＧＬＡが適正化されることにより、ノック発生レベルに相当するパルス数Ｐｋが検出された場合には、Ｎ＞ＢＧＬＡによりノック判定が正常に行われ、また、ノイズレベルに相当するパルス数Ｐｎが検出された場合には、Ｎ≦ＢＧＬＡによりノイズ判定が正常に行われる。
【０１４８】
したがって、パルス数Ｎのデータバラツキ状態が変動しても、適正なノック判定に基づいてノック検出の信頼性を維持することができ、ノック発生時の点火時期の遅角制御状態を向上させることができる。
【０１４９】
また、過渡状態において、エンジン回転数または負荷が急変した場合には、急変に対応した補正係数のマップデータを参照することにより、バックグランドレベルＢＧＬＡを瞬時に最適化することができる。
【０１５０】
エンジン回転数および負荷に対する補正係数の二次元マップデータは、たとえば各運転状態に対応した指数値マトリクスからなり、運転状態の急変時のみにおいて参照される。各指数値は、エンジン回転数が高いほど大きく、且つ、負荷が低いほど大きい値となるように設定されている。
【０１５１】
運転状態の急変時においては、直前の運転状態での指数値Ｌ（ｎ−１）と現在の運転状態での指数値Ｌとが参照され、以下の（１０）式のように、バックグランドレベルＢＧＬＡが補正される。
【０１５２】
ＢＧＬＡ＝｛Ｌ／Ｌ（ｎ−１）｝×ＢＧＬＡ（ｎ−１）  ・・・（１０）
【０１５３】
ただし、（１０）において、ＢＧＬＡ（ｎ−１）は前回のバックグランドレベルである。
【０１５４】
たとえば、エンジン回転数の急上昇が検出された場合には、上昇度合に応じて増大設定される補正係数が、前回のバックグランドレベルＢＧＬＡ（ｎ−１）に乗算されて、今回のバックグランドレベルＢＧＬＡが増大補正される。
【０１５５】
なお、運転状態の急変時において、同様にマップデータ内の指数値を参照し、バックグランドレベル算出手段内での平均化処理用のフィルタ係数Ｋｆを増大補正して、バックグランドレベルＢＧＬＡの追従性を向上させてもよい。
【０１５６】
また、ここでは、所定期間をエンジンの点火サイクル数により設定したが、エンジン回転数に応じた時間をマップ値として設定してもよい。
【０１５７】
さらに、ノックレベル信号として、ノック信号Ｋｉのパルス数Ｎを用いたが、周知のように、ノック信号Ｋｉのピーク値または積分値など任意のパラメータが用いられ得ることは言うまでもない。
【０１５８】
実施の形態２．
なお、上記実施の形態１では、パルス数ＮとバックグランドレベルＢＧＬＡとの比較結果により、単純にノイズ状態またはノック発生を判定したが、ノイズピーク平均値ＡＶＥＮ（または、ノイズピーク値ＰＡ）を用いて中間判定領域を設定してもよい。
【０１５９】
この場合、比較手段１５は、パルス数Ｎがノイズピーク平均値ＡＶＥＮ（ノイズピーク値ＰＡ）以下を示す場合にはノイズであることを判定し、パルス数Ｎがノイズピーク平均値ＡＶＥＮを越え且つバックグランドレベルＢＧＬＡ以下を示す場合には、前回の判定結果を今回の判定結果に用いる。
【０１６０】
すなわち、前回の判定結果が「ノック発生」であった場合には、今回のパルス数Ｎの検出データがバックグランドレベルＢＧＬＡ（＝ＡＶＥＮ＋ＯＦＳＡ）以下であっても、ノイズピーク平均値ＡＶＥＮを越えていれば、安全側の制御を実行するために、「ノック発生」と判定する。
【０１６１】
また、比較手段１５は、パルス数Ｎがノイズピーク平均値ＡＶＥＮを越え且つバックグランドレベルＢＧＬＡ以下を示す状態が所定点火サイクル（所定期間）にわたって継続した場合には、前回の判定結果によらず、パルス数Ｎがノイズレベルであることを判定する。
【０１６２】
以下、図１１を参照しながら、ノイズピーク平均値ＡＶＥＮ（または、ノイズピーク値ＰＡ）を用いて中間判定領域を設定したこの発明の実施の形態２の動作について説明する。
【０１６３】
図１１はこの発明の実施の形態２による比較手段１５および点火制御手段７の処理動作を示すフローチャートであり、各ステップＳ３Ａ、Ｓ４およびＳ５は、前述（図２参照）と同様の処理動作である。
【０１６４】
この場合、比較手段１５は、所定期間の経過を計測するためのタイマカウンタＣＮを備えており、あらかじめ、タイマカウンタＣＮは、ＣＮ＝０に初期設定され、また、所定期間に相当する所定カウンタ値ＣＮｒが格納されているものとする。
【０１６５】
まず、ステップＳ３Ａにおいて、Ｎ＞ＢＧＬＡ（すなわち、ＹＥＳ）と判定されれば、パルス数Ｎは確実にノックレベルであるので、前述の遅角制御量の計算処理（ステップＳ４）に進む。
【０１６６】
一方、ステップＳ３Ａにおいて、Ｎ≦ＢＧＬＡ（すなわち、ＮＯ）と判定されれば、続いて、パルス数Ｎがノイズピーク平均値ＡＶＥＮ以上（中間判定領域内にある）か否かを判定する（ステップＳ２０）。
【０１６７】
ステップＳ２０において、Ｎ＜ＡＶＥＮ（すなわち、ＮＯ）と判定されれば、パルス数Ｎは確実にノイズレベルなので、前述の進角制御量の計算処理（ステップＳ５）に進む。
【０１６８】
一方、ステップＳ２０において、Ｎ≧ＡＶＥＮ（すなわち、ＹＥＳ）と判定されれば、続いて、タイマカウンタＣＮが所定カウンタ値ＣＮｒに達した（所定期間が経過した）か否かを判定する（ステップＳ２１）。
【０１６９】
ステップＳ２１において、ＣＮ＝ＣＮｒ（すなわち、ＹＥＳ）と判定されれば、中間判定領域内のパルス数Ｎが所定期間にわたって検出され続けているので、前回の判定結果と無関係に、今回のパルス数Ｎをノイズレベルと見なす。
したがって、タイマカウンタＣＮを０クリアして（ステップＳ２２）、ステップＳ５に進む。
【０１７０】
一方、ステップＳ２１において、ＣＮ＜ＣＮｒ（すなわち、ＮＯ）と判定されれば、中間判定領域内のパルス数Ｎが検出されてから所定期間が経過していないので、タイマカウンタＣＮをインクリメントし（ステップＳ２３）、続いて、前回の判定結果がノックであったか否かを判定する（ステップＳ２４）。
【０１７１】
ステップＳ２４において、前回の判定結果がノックでない（すなわち、ＮＯ）と判定されれば、前回の判定結果と同様にパルス数Ｎがノイズレベルと見なされて、ステップＳ５に進む。
【０１７２】
一方、ステップＳ２４において、前回の判定結果がノック（すなわち、ＹＥＳ）と判定されれば、前回の判定結果と同様にノック発生と判定され、ステップＳ４に進む。
【０１７３】
このように、ノックレベルのパルス数Ｎが中間判定領域内に移行した場合に、前回の判定結果（ノック発生）を今回の判定結果とすることにより、パルス数Ｎのデータレベルが急減した場合であってもノック判定することができ、データバラツキが大きくても信頼性の高い判定結果を得ることができる。
【０１７４】
また、中間判定領域内のパルス数Ｎが所定期間にわたって検出され続けた場合には、パルス数Ｎの変動（急減）に対してバックグランドレベルＢＧＬＡが十分に追従できたものと見なし、前回の判定結果にかかわらず、バックグランドレベルＢＧＬＡ以下の判定結果を優先して、ノイズレベルと判定する。
【０１７５】
これにより、パルス数Ｎが変動後に安定した場合においては、通常のバックグランドレベルＢＧＬＡに基づいて、信頼性の高い判定結果を得ることができる。
【０１７６】
実施の形態３．
なお、上記実施の形態１では、ノック発生時の制御量の演算処理について特に言及しなかったが、たとえば点火信号Ｐによる点火時期遅角量を、パルス数ＮとバックグランドレベルＢＧＬＡとの比率または偏差を示す比較値に基づいて演算してもよい。
【０１７７】
このように、ノック発生の大きさに対応した比較値を用いて制御量を補正することにより、ノック発生時において、所定量ずつ段階的に点火時期を遅角補正するのではなく、パルス数Ｎの大きさに応じて、速やかに点火時期を最適化することができる。
【０１７８】
特に、パルス数Ｎのデータバラツキおよびレベル変動に速やかに追従してバックグランドレベルＢＧＬＡを算出できるこの発明においては、点火時期を速やかに最適化することにより多大な効果が得られる。
【０１７９】
制御量Ｘは、基本的に、パルス数ＮとバックグランドレベルＢＧＬＡとの比率から演算され、乗算補正用の所定係数ｋ９（＞１）を用いて、以下の（１１）式により求められる。
【０１８０】
Ｘ＝（Ｎ／ＢＧＬＡ）×ｋ９  ・・・（１１）
【０１８１】
しかし、比率（＝Ｎ／ＢＧＬＡ）が所定値よりも小さく、ほぼ「１」に等しい場合には、所定係数ｋ９を乗算しても十分な制御量Ｘが得られないので、制御量演算用の比較値として、パルス数ＮとバックグランドレベルＢＧＬＡとの偏差が用いられる。
【０１８２】
この場合、制御量Ｘは、乗算補正用の所定係数ｋ１０（＞１）を用いて、以下の（１２）式により求められる。
【０１８３】
Ｘ＝（Ｎ−ＢＧＬＡ）×ｋ１０  ・・・（１２）
【０１８４】
このように、偏差（＝Ｎ−ＢＧＬＡ）に所定係数ｋ１０を乗算することにより、偏差の絶対値が小さい場合でも、十分な大きさの制御量Ｘを算出することができる。
【０１８５】
実施の形態４．
なお、上記実施の形態３では、パルス数ＮとバックグランドレベルＢＧＬＡとの比較値を用いて制御量Ｘを算出したが、ノック発生が判定されたときのパルス数Ｎの絶対値、または、パルス数Ｎとノックレベル平均値ＡＶＥとのレベル偏差を用いてもよい。
【０１８６】
この場合、点火制御手段７（図１参照）は、平均化手段１３からのノックレベル平均値ＡＶＥを所定レベルと比較する比較手段と、パルス数Ｎとノックレベル平均値ＡＶＥとのレベル偏差（＝Ｎ−ＡＶＥ）を算出する減算手段とを含む。
【０１８７】
これにより、点火制御手段７は、ノックレベル平均値ＡＶＥが所定レベル以下を示す場合には、パルス数Ｎの絶対値に基づいて制御量Ｘを演算し、ノックレベル平均値ＡＶＥが所定レベルを越えた場合には、レベル偏差に基づいて制御量Ｘを演算する。
【０１８８】
すなわち、点火制御手段７は、パルス数Ｎ中の定常ノイズレベルが低下した場合には、減算されない（十分に大きい）パルス数Ｎの絶対値を制御量Ｘとし、パルス数Ｎ中の定常ノイズレベルが上昇した場合には、定常ノイズレベル上昇による不必要な制御量Ｘの増加を抑制するため、パルス数Ｎからノックレベル平均値ＡＶＥを減算した値を制御量Ｘとして算出する。
【０１８９】
この結果、パルス数Ｎのレベル低下時においても、ノック発生時のノック強度に対する制御量Ｘの反映率をさらに向上させ、直ちに制御量Ｘを適正化することができる。
【０１９０】
【発明の効果】
以上のように、この発明の請求項１によれば、内燃機関の運転状態を検出する各種センサと、内燃機関の燃焼時に点火プラグを介して流れるイオン電流を検出するイオン電流検出手段と、イオン電流に基づいて内燃機関のノック状態に対応したノックレベル信号を算出するノックレベル算出手段と、ノックレベル信号に基づいてバックグランドレベルを算出するバックグランドレベル算出手段と、ノックレベル信号とバックグランドレベルとを比較して内燃機関のノック状態を判定するノック判定手段と、内燃機関の運転状態とノック判定手段の判定結果とに基づいて内燃機関の制御量を演算する制御量演算手段とを備え、バックグランドレベル算出手段は、ノックレベル信号のバラツキに基づいて最大ノイズレベルを予測演算する最大ノイズレベル予測手段と、最大ノイズレベルに基づいてノイズピーク値を求めるピークホールド手段とを含み、ノイズピーク値に基づいてバックグランドレベルを算出する内燃機関のノック制御装置であって、ピークホールド手段は、最大ノイズレベルの比較基準となる下限値を算出する下限値算出手段を含み、最大ノイズレベルが下限値を越えた場合には、最大ノイズレベルをノイズピーク値として更新設定し、最大ノイズレベルが下限値以下を示す場合には、所定期間にわたってノイズピーク値を保持し、最大ノイズレベルが下限値以下を示す状態が所定期間以上継続した場合には、下限値に達するまでノイズピーク値を一定値だけ減算して更新設定するようにしたので、ノックレベル信号の発生状態によらず常にバックグランドレベルを最適値に維持し、ノックレベル信号のノイズ誤検出などを防止して信頼性を向上させた内燃機関のノック制御装置が得られる効果がある。
また、ノックレベル信号の変動状態を反映したノイズピーク値に基づいて、最大ノイズレベルの予測演算の信頼性を向上させ、信頼性の高いノック判定を確保した内燃機関のノック制御装置が得られる効果がある。
【０１９２】
また、この発明の請求項２によれば、請求項１において、下限値算出手段は、ヒステリシス化手段を含み、最大ノイズレベルを平均化処理して最大ノイズレベル平均値を算出するとともに、最大ノイズレベル平均値をヒステリシス化した値を下限値として出力するようにしたので、変動抑制された最大ノイズレベル平均値に基づいて、信頼性の高いノック判定を確保した内燃機関のノック制御装置が得られる効果がある。
【０１９４】
また、この発明の請求項３によれば、内燃機関の運転状態を検出する各種センサと、内燃機関の燃焼時に点火プラグを介して流れるイオン電流を検出するイオン電流検出手段と、イオン電流に基づいて内燃機関のノック状態に対応したノックレベル信号を算出するノックレベル算出手段と、ノックレベル信号に基づいてバックグランドレベルを算出するバックグランドレベル算出手段と、ノックレベル信号とバックグランドレベルとを比較して内燃機関のノック状態を判定するノック判定手段と、内燃機関の運転状態とノック判定手段の判定結果とに基づいて内燃機関の制御量を演算する制御量演算手段とを備え、バックグランドレベル算出手段は、ノックレベル信号のバラツキに基づいて最大ノイズレベルを予測演算する最大ノイズレベル予測手段と、最大ノイズレベルに基づいてノイズピーク値を求めるピークホールド手段とを含み、ノイズピーク値に基づいてバックグランドレベルを算出する内燃機関のノック制御装置であって、最大ノイズレベル予測手段は、最新の所定数のノックレベル信号を格納するデータシフト手段と、所定数のノックレベル信号を用いてノックレベル信号のデータバラツキに対応した第１の状態値を算出する第１の演算手段と、第１の状態値に基づいて最大ノイズレベルを予測演算する第２の演算手段とを含み、データシフト手段は、バックグランドレベルを越えたノックレベル信号をノイズピーク値以下の値に置換して格納する置換演算手段を含み、過大なノックレベル信号がデータシフトされるのを防止するようにしたので、最大ノイズレベルの予測演算の信頼性を向上させた内燃機関のノック制御装置が得られる効果がある。
【０１９５】
また、この発明の請求項４によれば、内燃機関の運転状態を検出する各種センサと、内燃機関の燃焼時に点火プラグを介して流れるイオン電流を検出するイオン電流検出手段と、イオン電流に基づいて内燃機関のノック状態に対応したノックレベル信号を算出するノックレベル算出手段と、ノックレベル信号に基づいてバックグランドレベルを算出するバックグランドレベル算出手段と、ノックレベル信号とバックグランドレベルとを比較して内燃機関のノック状態を判定するノック判定手段と、内燃機関の運転状態とノック判定手段の判定結果とに基づいて内燃機関の制御量を演算する制御量演算手段とを備え、バックグランドレベル算出手段は、ノックレベル信号のバラツキに基づいて最大ノイズレベルを予測演算する最大ノイズレベル予測手段と、最大ノイズレベルに基づいてノイズピーク値を求めるピークホールド手段とを含み、ノイズピーク値に基づいてバックグランドレベルを算出する内燃機関のノック制御装置であって、最大ノイズレベル予測手段は、最新の所定数のノックレベル信号を格納するデータシフト手段と、所定数のノックレベル信号を用いてノックレベル信号のデータバラツキに対応した第１の状態値を算出する第１の演算手段と、第１の状態値に基づいて最大ノイズレベルを予測演算する第２の演算手段とを含み、第１の演算手段は、第１の状態値として、所定数のノックレベル信号の標本標準偏差を近似演算するようにしたので、演算処理負荷を軽減させた内燃機関のノック制御装置が得られる効果がある。
【０１９６】
また、この発明の請求項５によれば、請求項４において、第１の演算手段は、所定数のノックレベル信号の最大値と最小値との加算値を用いて、標本標準偏差を近似演算するようにしたので、演算処理負荷を軽減させるとともに演算精度を確保した内燃機関のノック制御装置が得られる効果がある。
【０１９７】
また、この発明の請求項６によれば、内燃機関の運転状態を検出する各種センサと、内燃機関の燃焼時に点火プラグを介して流れるイオン電流を検出するイオン電流検出手段と、イオン電流に基づいて内燃機関のノック状態に対応したノックレベル信号を算出するノックレベル算出手段と、ノックレベル信号に基づいてバックグランドレベルを算出するバックグランドレベル算出手段と、ノックレベル信号とバックグランドレベルとを比較して内燃機関のノック状態を判定するノック判定手段と、内燃機関の運転状態とノック判定手段の判定結果とに基づいて内燃機関の制御量を演算する制御量演算手段とを備え、バックグランドレベル算出手段は、ノックレベル信号のバラツキに基づいて最大ノイズレベルを予測演算する最大ノイズレベル予測手段と、最大ノイズレベルに基づいてノイズピーク値を求めるピークホールド手段とを含み、ノイズピーク値に基づいてバックグランドレベルを算出する内燃機関のノック制御装置であって、最大ノイズレベル予測手段は、最新の所定数のノックレベル信号を格納するデータシフト手段と、所定数のノックレベル信号を用いてノックレベル信号のデータバラツキに対応した第１の状態値を算出する第１の演算手段と、第１の状態値に基づいて最大ノイズレベルを予測演算する第２の演算手段とを含み、第２の演算手段は、ノックレベル信号のレベルに対応した第２の状態値を算出し、第１の状態値と第２の状態値との加算値を用いて、最大ノイズレベルを予測演算するようにしたので、信頼性の高い最大ノイズレベルを算出することができ、演算精度を確保した内燃機関のノック制御装置が得られる効果がある。
【０１９９】
また、この発明の請求項７によれば、内燃機関の運転状態を検出する各種センサと、内燃機関の燃焼時に点火プラグを介して流れるイオン電流を検出するイオン電流検出手段と、イオン電流に基づいて内燃機関のノック状態に対応したノックレベル信号を算出するノックレベル算出手段と、ノックレベル信号に基づいてバックグランドレベルを算出するバックグランドレベル算出手段と、ノックレベル信号とバックグランドレベルとを比較して内燃機関のノック状態を判定するノック判定手段と、内燃機関の運転状態とノック判定手段の判定結果とに基づいて内燃機関の制御量を演算する制御量演算手段とを備え、バックグランドレベル算出手段は、ノックレベル信号のバラツキに基づいて最大ノイズレベルを予測演算する最大ノイズレベル予測手段と、最大ノイズレベルに基づいてノイズピーク値を求めるピークホールド手段とを含み、ノイズピーク値に基づいてバックグランドレベルを算出する内燃機関のノック制御装置であって、バックグランドレベル算出手段は、ノックレベル信号のバラツキに基づいてオフセット値を算出するオフセット算出手段と、ノイズピーク値とオフセット値とを加算してバックグランドレベルを算出するオフセット手段とを含み、オフセット算出手段は、第１の状態値の増大に応じてオフセット値を増大設定するようにしたので、ノイズ信号をノック発生状態と誤判定することを防止して、信頼性の高いノック判定を確保した内燃機関のノック制御装置が得られる効果がある。
【０２００】
また、この発明の請求項８によれば、請求項７において、ノック判定手段は、ノックレベル信号がバックグランドレベルを越えた場合には、内燃機関がノック状態にあることを判定し、ノックレベル信号がノイズピーク値以下を示す場合には、ノックレベル信号がノイズであることを判定し、ノックレベル信号がノイズピーク値を越え且つバックグランドレベル以下を示す場合には、前回の判定結果を今回の判定結果に用いるようにしたので、ノックレベル信号の変動によらず、信頼性の高いノック判定を確保した内燃機関のノック制御装置が得られる効果がある。
【０２０１】
また、この発明の請求項９によれば、請求項８において、ノック判定手段は、ノックレベル信号がノイズピーク値を越え且つバックグランドレベル以下を示す状態が所定期間にわたって継続した場合には、ノックレベル信号がノイズであることを判定するようにしたので、ノックレベル信号の変動によらず、信頼性の高いノック判定を確保した内燃機関のノック制御装置が得られる効果がある。
【０２０２】
また、この発明の請求項１０によれば、内燃機関の運転状態を検出する各種センサと、内燃機関の燃焼時に点火プラグを介して流れるイオン電流を検出するイオン電流検出手段と、イオン電流に基づいて内燃機関のノック状態に対応したノックレベル信号を算出するノックレベル算出手段と、ノックレベル信号に基づいてバックグランドレベルを算出するバックグランドレベル算出手段と、ノックレベル信号とバックグランドレベルとを比較して内燃機関のノック状態を判定するノック判定手段と、内燃機関の運転状態とノック判定手段の判定結果とに基づいて内燃機関の制御量を演算する制御量演算手段とを備え、バックグランドレベル算出手段は、ノックレベル信号のバラツキに基づいて最大ノイズレベルを予測演算する最大ノイズレベル予測手段と、最大ノイズレベルに基づいてノイズピーク値を求めるピークホールド手段とを含み、ノイズピーク値に基づいてバックグランドレベルを算出する内燃機関のノック制御装置であって、バックグランドレベル算出手段は、ノイズピーク値を平均化処理してノイズピーク平均値を算出するピーク値平均化手段を含み、ノイズピーク平均値に基づいてバックグランドレベルを算出し、ピーク値平均化手段は、ヒステリシス化手段を含み、ノイズピーク平均値を、ヒステリシス化された値として算出するようにしたので、変動抑制されたノイズピーク平均値に基づいて、信頼性の高いノック判定を確保した内燃機関のノック制御装置が得られる効果がある。
【０２０３】
また、この発明の請求項１１によれば、請求項１０において、ヒステリシス化手段は、ノイズピーク平均値が上昇傾向にあるときには所定補正値を加算し、ノイズピーク平均値が下降傾向にあるときには、２レベル分だけ下位の値に下降した時点で１レベル分だけ減少させることにより、ノイズピーク平均値をヒステリシス化した値として算出するようにしたので、変動抑制されたノイズピーク平均値に基づいて、信頼性の高いノック判定を確保した内燃機関のノック制御装置が得られる効果がある。
【０２０６】
また、この発明の請求項１２によれば、内燃機関の運転状態を検出する各種センサと、内燃機関の燃焼時に点火プラグを介して流れるイオン電流を検出するイオン電流検出手段と、イオン電流に基づいて内燃機関のノック状態に対応したノックレベル信号を算出するノックレベル算出手段と、ノックレベル信号に基づいてバックグランドレベルを算出するバックグランドレベル算出手段と、ノックレベル信号とバックグランドレベルとを比較して内燃機関のノック状態を判定するノック判定手段と、内燃機関の運転状態とノック判定手段の判定結果とに基づいて内燃機関の制御量を演算する制御量演算手段とを備え、バックグランドレベル算出手段は、ノックレベル信号のバラツキに基づいて最大ノイズレベルを予測演算する最大ノイズレベル予測手段と、最大ノイズレベルに基づいてノイズピーク値を求めるピークホールド手段とを含み、ノイズピーク値に基づいてバックグランドレベルを算出する内燃機関のノック制御装置であって、制御量演算手段は、ノックレベル信号とバックグランドレベルとの比率が所定値以上の場合には、比率を用いて制御量を演算し、比率が所定値よりも小さい場合には、ノックレベル信号とバックグランドレベルとのレベル偏差を用いて制御量を演算するようにしたので、ノックレベル信号の変動状態によらず高い信頼性を確保した内燃機関のノック制御装置が得られる効果がある。
【０２０７】
また、この発明の請求項１３によれば、内燃機関の運転状態を検出する各種センサと、内燃機関の燃焼時に点火プラグを介して流れるイオン電流を検出するイオン電流検出手段と、イオン電流に基づいて内燃機関のノック状態に対応したノックレベル信号を算出するノックレベル算出手段と、ノックレベル信号に基づいてバックグランドレベルを算出するバックグランドレベル算出手段と、ノックレベル信号とバックグランドレベルとを比較して内燃機関のノック状態を判定するノック判定手段と、内燃機関の運転状態とノック判定手段の判定結果とに基づいて内燃機関の制御量を演算する制御量演算手段とを備え、バックグランドレベル算出手段は、ノックレベル信号のバラツキに基づいて最大ノイズレベルを予測演算する最大ノイズレベル予測手段と、最大ノイズレベルに基づいてノイズピーク値を求めるピークホールド手段とを含み、ノイズピーク値に基づいてバックグランドレベルを算出する内燃機関のノック制御装置であって、制御量演算手段は、ノックレベル信号を平均化処理してノックレベル平均値を算出する平均化手段と、ノックレベル平均値を所定レベルと比較する比較手段と、ノックレベル信号とノックレベル平均値とのレベル偏差を算出する減算手段とを含み、ノックレベル平均値が所定レベル以下を示す場合には、ノックレベル信号の絶対値に基づいて内燃機関の制御量を演算し、ノックレベル平均値が所定レベルを越えた場合には、レベル偏差に基づいて内燃機関の制御量を演算するようにしたので、ノックレベル信号の変動状態によらず高い信頼性を確保した内燃機関のノック制御装置が得られる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明の実施の形態１を示すブロック図である。
【図２】  この発明の実施の形態１によるバックグランドレベル算出動作を示すフローチャートである。
【図３】  この発明の実施の形態１において検出されるパルス数Ｎの時間変化を示す説明図である。
【図４】  この発明の実施の形態１により予測演算される最大ノイズレベルＭＮの時間変化を示す説明図である。
【図５】  この発明の実施の形態１により算出されるノイズピーク値ＰＡの時間変化を示す説明図である。
【図６】  この発明の実施の形態１により算出されるノイズピーク平均値ＡＶＥＮの時間変化を示す説明図である。
【図７】  この発明の実施の形態１により算出されるバックグランドレベルＢＧＬＡの時間変化を示す説明図である。
【図８】  この発明の実施の形態１によるヒステリシス化（ヒステリシス整数化）の処理動作を示す説明図である。
【図９】  この発明の実施の形態１による高レベル信号でのノック検出動作を示す説明図である。
【図１０】  この発明の実施の形態１による低レベル信号でのノック検出動作を示す説明図である。
【図１１】  この発明の実施の形態２によるノック判定手段および制御量演算手段の処理動作を示すフローチャートである。
【図１２】  従来の内燃機関のノック制御装置を示すブロック図である。
【図１３】  従来の内燃機関のノック制御装置の動作を示す波形図である。
【図１４】  従来の内燃機関のノック制御装置によるバックグランドレベル算出動作を示すフローチャートである。
【図１５】  従来の内燃機関のノック制御装置によるノック検出動作を示す説明図である。
【図１６】  従来の内燃機関のノック制御装置による高レベルでのノック検出動作を示す説明図である。
【図１７】  従来の内燃機関のノック制御装置による低レベルでのノック検出動作を示す説明図である。
【符号の説明】
１  点火装置、２  点火プラグ、３  イオン電流検出回路、４  各種センサ、５Ａ  ＥＣＵ、７  点火制御手段（制御量演算手段）、１１  フィルタ手段、
１２  カウンタ手段（ノックレベル算出手段）、１３  平均化手段、１４Ａ  オフセット手段（バックグランドレベル算出手段）、１５  比較手段（ノック判定手段）、２０  最大ノイズレベル予測手段、２１  データシフト手段、２２  第１の演算手段、２３  第２の演算手段、２４  下限値算出手段、２５  ピークホールド手段、２６  ピーク値平均化手段、２７  オフセット算出手段、ＡＶＥ  ノックレベル平均値、ＡＶＥＡ  下限値（最大ノイズレベル平均値）、ＡＶＥＮノイズピーク平均値、ＢＧＬＡ  バックグランドレベル、ＤＥ  第１の状態値、Ｅｉ  イオン電流検出信号、ＭＮ  最大ノイズレベル、Ｎ  パルス数（ノックレベル信号）、ＯＦＳＡ  オフセット値、ＰＡ  ノイズピーク値、Ｓ３Ａ  ノック発生を判定するステップ、Ｓ６  ノックレベル平均値を算出するステップ、
Ｓ７Ａ  バックグランドレベルを算出するステップ、Ｓ１０  データ数を判定するステップ、Ｓ１１  データ置換処理するステップ、Ｓ１２  データシフトするステップ、Ｓ１３  第１の状態値を算出するステップ、Ｓ１４  最大ノイズレベルを算出するステップ、Ｓ１５  下限値を算出するステップ、Ｓ１６  ノイズピーク値を算出するステップ、Ｓ１７  ノイズレベル平均値を算出するステップ、Ｓ１８  オフセット値を算出するステップ。
【図１】
0003715847.tif 000002
【図２】
0003715847.tif 000003
【図３】
0003715847.tif 000004
【図４】
0003715847.tif 000005
【図５】
0003715847.tif 000006
【図６】
0003715847.tif 000007
【図７】
0003715847.tif 000008
【図８】
0003715847.tif 000009
【図９】
0003715847.tif 000010
【図１０】
0003715847.tif 000011
【図１１】
0003715847.tif 000012
【図１２】
0003715847.tif 000013
【図１３】
0003715847.tif 000014
【図１４】
0003715847.tif 000015
【図１５】
0003715847.tif 000016
【図１６】
0003715847.tif 000017
【図１７】
0003715847.tif 000018