(57)【要約】【課題】ノイズに対してロバストなノッキング推定技術を提供する。【解決手段】ノッキング推定装置１は、シリンダブロック４の振動を検知して振動信号Sを生成する振動センサー５（振動検知手段）と、振動信号Sをエンジン回転数に基づいてサンプリングするサンプリング部１０（サンプリング手段）と、サンプリングされた振動信号Sをフーリエ変換することで、振動信号Sの周波数特性を演算する周波数特性演算部１１（周波数特性演算手段）と、周波数特性演算部１１によって演算された周波数特性をフーリエ変換することで、周波数特性の周期特性を演算する周期特性演算部１２（周期特性演算手段）と、周期特性演算部１２によって演算された周期特性に基づいて、ノッキングの発生状況を推定するノッキング発生状況推定部１３（ノッキング発生状況推定手段）と、を備える。【選択図】図６
2014105574.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
シリンダブロックの振動を検知して振動信号を生成する振動検知手段と、
前記振動信号をエンジン回転数に基づいてサンプリングするサンプリング手段と、
サンプリングされた前記振動信号をフーリエ変換することで、前記振動信号の周波数特性を演算する周波数特性演算手段と、
前記周波数特性演算手段によって演算された前記周波数特性をフーリエ変換することで、前記周波数特性の周期特性を演算する周期特性演算手段と、
前記周期特性演算手段によって演算された前記周期特性に基づいて、ノッキングの発生状況を推定するノッキング発生状況推定手段と、
を備えた、
ノッキング推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載のノッキング推定装置であって
前記ノッキング発生状況推定手段は、前記周期特性演算手段によって演算された前記周期特性の長周期側の所定範囲に基づいて、ノッキングの発生状況を推定する、
ノッキング推定装置。
【請求項３】
請求項２に記載のノッキング推定装置であって
前記ノッキング発生状況推定手段は、前記周期特性演算手段によって演算された前記周期特性の長周期側の所定範囲の積分値に基づいて、ノッキングの発生状況を推定する、
ノッキング推定装置。
【請求項４】
請求項３に記載のノッキング推定装置であって
前記ノッキング発生状況推定手段は、前記周期特性演算手段によって演算された前記周期特性の長周期側の所定範囲の積分値を所定値と比較することでノッキングの発生状況を推定する、
ノッキング推定装置。
【請求項５】
シリンダブロックの振動を検知して振動信号を生成する第１ステップと、
前記振動信号をエンジン回転数に基づいてサンプリングする第２ステップと、
サンプリングされた前記振動信号をフーリエ変換することで、前記振動信号の周波数特性を演算する第３ステップと、
前記周波数特性をフーリエ変換することで、前記周波数特性の周期特性を演算する第４ステップと、
前記周期特性に基づいて、ノッキングの発生状況を推定する第５ステップと、
を含む、
ノッキング推定方法。
【請求項６】
請求項５に記載のノッキング推定方法であって
前記第５ステップにおいて、前記周期特性の長周期側の所定範囲に基づいて、ノッキングの発生状況を推定する、
ノッキング推定方法。
【請求項７】
請求項６に記載のノッキング推定方法であって
前記第５ステップにおいて、前記周期特性の長周期側の所定範囲の積分値に基づいて、ノッキングの発生状況を推定する、
ノッキング推定方法。
【請求項８】
請求項７に記載のノッキング推定方法であって
前記第５ステップにおいて、前記周期特性演算手段によって演算された前記周期特性の長周期側の所定範囲の積分値を所定値と比較することでノッキングの発生状況を推定する、
ノッキング推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ノッキング発生推定装置及びノッキング発生推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
この種の技術として、特許文献１は、シリンダブロックの振動を表す信号値を所定の時間間隔毎に周波数解析し、その時間間隔におけるピーク周波数が徐々に低周波数になると、ノッキングが発生していると判定するノッキング検知装置を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−１８８２９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記振動に関する信号値の信号強度の周波数分布には相当程度のノイズが乗っているのが実情であり、各時間間隔におけるピーク周波数を追跡すること自体が困難である。従って、特許文献１には、ノッキングの発生を検知することについて、改善の余地が残されていた。
【０００５】
本発明の目的は、ノイズに対してロバストなノッキング推定技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願発明の第１の観点によれば、シリンダブロックの振動を検知して振動信号を生成する振動検知手段と、前記振動信号をエンジン回転数に基づいてサンプリングするサンプリング手段と、サンプリングされた前記振動信号をフーリエ変換することで、前記振動信号の周波数特性を演算する周波数特性演算手段と、前記周波数特性演算手段によって演算された前記周波数特性をフーリエ変換することで、前記周波数特性の周期特性を演算する周期特性演算手段と、前記周期特性演算手段によって演算された前記周期特性に基づいて、ノッキングの発生状況を推定するノッキング発生状況推定手段と、を備えた、ノッキング推定装置が提供される。以上の構成によれば、ノイズに対してロバストなノッキング推定装置が実現される。
前記ノッキング発生状況推定手段は、前記周期特性演算手段によって演算された前記周期特性の長周期側の所定範囲に基づいて、ノッキングの発生状況を推定する。以上の構成によれば、ノッキングの発生状況を的確に推定できるようになる。
前記ノッキング発生状況推定手段は、前記周期特性演算手段によって演算された前記周期特性の長周期側の所定範囲の積分値に基づいて、ノッキングの発生状況を推定する。以上の構成によれば、ノッキングの発生状況を定量的に推定できるようになる。
前記ノッキング発生状況推定手段は、前記周期特性演算手段によって演算された前記周期特性の長周期側の所定範囲の積分値を所定値と比較することでノッキングの発生状況を推定する。以上の構成によれば、ノッキングの発生の有無を判定できるようになる。
本願発明の第２の観点によれば、シリンダブロックの振動を検知して振動信号を生成する第１ステップと、前記振動信号をエンジン回転数に基づいてサンプリングする第２ステップと、サンプリングされた前記振動信号をフーリエ変換することで、前記振動信号の周波数特性を演算する第３ステップと、前記周波数特性をフーリエ変換することで、前記周波数特性の周期特性を演算する第４ステップと、前記周期特性に基づいて、ノッキングの発生状況を推定する第５ステップと、を含む、ノッキング推定方法が提供される。以上の方法によれば、ノイズに対してロバストなノッキング推定方法が実現される。
前記第５ステップにおいて、前記周期特性の長周期側の所定範囲に基づいて、ノッキングの発生状況を推定する。以上の方法によれば、ノッキングの発生状況を的確に推定できるようになる。
前記第５ステップにおいて、前記周期特性の長周期側の所定範囲の積分値に基づいて、ノッキングの発生状況を推定する。以上の方法によれば、ノッキングの発生状況を定量的に推定できるようになる。
前記第５ステップにおいて、前記周期特性演算手段によって演算された前記周期特性の長周期側の所定範囲の積分値を所定値と比較することでノッキングの発生状況を推定する。以上の方法によれば、ノッキングの発生の有無を判定できるようになる。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、ノイズに対してロバストなノッキング推定技術が提供される。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図1は、ノッキング推定装置の機能ブロック図である。
【図２】図2は、振動信号を示すグラフである。
【図３】図3は、周波数特性Aを示すグラフである。
【図４】図4は、周波数特性Bを示すグラフである。
【図５】図5は、周波数特性Cを示すグラフである。
【図６】図6は、周期特性Aを示すグラフである。
【図７】図7は、周期特性Bを示すグラフである。
【図８】図8は、周期特性Cを示すグラフである。
【図９】図9は、ノッキング推定方法のフローである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図１〜図９を参照して、ノッキング推定装置１を説明する。図１に示すように、ノッキング推定装置１は、内燃機関としてのエンジン２とECU３（Engine Control Unit）によって構成されている。
【００１０】
エンジン２は、シリンダブロック４（エンジンブロック）、振動センサー５（振動検知手段）、回転数センサー６（エンジン回転数検出手段）、を備えている。
【００１１】
シリンダブロック４は、複数のシリンダーを有し、各シリンダー内では混合気が点火されて爆発する。振動センサー５は、シリンダブロック４の振動を検知して、例えば図２に示すような振動信号Sを生成してECU３に出力する。図２において、横軸は時間であり縦軸は振動信号Sの振幅である。回転数センサー６は、エンジン回転数を検知して、回転数信号を生成してECU３に出力する。
【００１２】
ECU３は、CPU７（Central Processing Unit）、RAM８（Random Access Memory）、ROM９（Read Only Memory）を備えている。ROM９には、ノッキング推定プログラムが記憶されている。ノッキング推定プログラムは、CPU７に読み込まれ、CPU７上で実行されることで、CPU７等のハードウェアをサンプリング部１０（サンプリング手段）、周波数特性演算部１１（周波数特性演算手段）、周期特性演算部１２（周期特性演算手段）、ノッキング発生状況推定部１３（ノッキング発生状況推定手段）として機能させる。
【００１３】
サンプリング部１０は、図２に示すような振動信号Sをエンジン回転数に基づいてサンプリングする。詳しくは、サンプリング部１０は、振動信号Sを爆発周期に基づいてサンプリングする。サンプリング部１０は、振動信号Sを爆発周期に基づいて、所定の時間区間（サンプリング区間）でサンプリングする。図２において、サンプリングされた振動信号Sを矩形の破線で囲って特定している。サンプリングされた振動信号Sは、所定の時間区間（サンプリング区間）を有する。サンプリングされた振動信号Sは、一定の時間幅を有する。サンプリングされた振動信号Sには、爆発一回分に対応する振動信号が含まれている。図２には、サンプリングされた振動信号Sのうち、特定の振動信号Sとしての振動信号Sa、振動信号Sb、振動信号Scを示している。振動信号Saのうち爆発に相当する部分の振幅は、振動信号Sbのうち爆発に相当する部分の振幅よりも小さい。振動信号Sbのうち爆発に相当する部分の振幅は、振動信号Scのうち爆発に相当する部分の振幅よりも小さい。サンプリング部１０は、サンプリングした振動信号S（振動信号Sa、振動信号Sb、振動信号Sc）をRAM８に記憶する。
【００１４】
周波数特性演算部１１は、RAM８を参照して、サンプリングされた振動信号Sをフーリエ変換することで、振動信号Sの周波数特性を演算する。図３には、周波数特性演算部１１が、図２に示す振動信号Saをフーリエ変換することで、振動信号Saの周波数特性を演算した結果が周波数特性Aとして示されている。図３の横軸は周波数であり縦軸は周波数特性Aのパワー値である。図４には、周波数特性演算部１１が、図２に示す振動信号Sbをフーリエ変換することで、振動信号Sbの周波数特性を演算した結果が周波数特性Bとして示されている。図４の横軸は周波数であり縦軸は周波数特性Bのパワー値である。図５には、周波数特性演算部１１が、図２に示す振動信号Scをフーリエ変換することで、振動信号Scの周波数特性を演算した結果が周波数特性Cとして示されている。図５の横軸は周波数であり縦軸は周波数特性Cのパワー値である。周波数特性演算部１１は、演算した周波数特性（周波数特性A、周波数特性B、周波数特性C）をRAM８に記憶する。なお、図３〜図５に示すグラフの横軸においては、紙面左方が低周波であり、紙面右方が高周波である。
【００１５】
図３〜図５に示す周波数特性A及び周波数特性B、周波数特性Cを相互に比較すると、周波数特性Aと周波数特性Bとの間には殆ど違いがないが、周波数特性Cは、周波数特性A及び周波数特性Bと比較して、全体的にパワー値が大きいことがわかる。しかしながら、周波数特性A及び周波数特性B、周波数特性Cにはノイズが強く混在しており、それ以上の考察は得られない。
【００１６】
周期特性演算部１２は、RAM８を参照して、周波数特性演算部１１によって演算された周波数特性をフーリエ変換することで、周波数特性の周期特性を演算する。図６には、周期特性演算部１２が、図３に示す周波数特性Aをフーリエ変換することで、周波数特性Aの周期特性を演算した結果が周期特性Aとして示されている。図６の横軸は周期であり縦軸は周期特性Aのパワー値である。図６の横軸で紙面左方は長周期側であり、紙面右方は短周期側である。図７には、周期特性演算部１２が、図４に示す周波数特性Bをフーリエ変換することで、周波数特性Bの周期特性を演算した結果が周期特性Bとして示されている。図７の横軸は周期であり縦軸は周期特性Bのパワー値である。図７の横軸で紙面左方は長周期側であり、紙面右方は短周期側である。図８には、周期特性演算部１２が、図５に示す周波数特性Cをフーリエ変換することで、周波数特性Cの周期特性を演算した結果が周期特性Cとして示されている。図８の横軸は周期であり縦軸は周期特性Cのパワー値である。図８の横軸で紙面左方は長周期側であり、紙面右方は短周期側である。周期特性演算部１２は、演算した周期特性（周期特性A、周期特性B、周期特性C）をRAM８に記憶する。なお、図６〜図８に示すグラフの横軸においては、図３〜図５の横軸に対応しており、紙面左方が長周期（低周波に対応）側であり、紙面右方が短周期（高周波に対応）側である。また、縦軸の変動が時間の変化に依存した特性（図３〜図５）については、Ｈｚという周波数の単位を用いることができるが、周波数の変化に依存した特性（図６〜図８）に対しての単位にはＨｚを用いることはできず、無次元量となる（つまり、横軸には単位がない）。
【００１７】
図６〜図８に示す周期特性A及び周期特性B、周期特性Cを相互に比較すると、長周期側においては、夫々固有の周期特性を有している。一方、短周期側においては、殆ど差異が見られない。また、周期特性Aの長周期側のパワー値は、周期特性Bの長周期側のパワー値よりも全体的に小さい。また、周期特性Bの長周期側のパワー値は、周期特性Cの長周期側のパワー値よりも全体的に小さい。
【００１８】
ノッキング発生状況推定部１３は、RAM８を参照して、周期特性演算部１２によって演算された周期特性に基づいて、ノッキングの発生状況を推定する。
【００１９】
ここで、周期特性とノッキングの発生状況との関連性について説明する。本願発明者の知見によれば、ノッキングに起因する振動は、シリンダブロック４の固有振動数ｆ及びその次数成分ｎｆ（ただし、ｎは２以上の自然数）に現れやすいとしている。即ち、ノッキングに起因する振動は、図３〜図５の周波数特性のグラフにおいて長周期の波形（縦軸における起伏）として現れやすいとしている。なぜならば、図３〜図５の波形において、縦軸の変化を包絡する起伏（周波数特性のグラフに対する包絡線）は、周波数特性に含まれる複数の波形（周波数特性を構成する複数の正弦波）の周期のうち、相対的に長周期（低周波）の波形であると考えられる。そして、その起伏は、主にシリンダブロック４の固有振動数ｆの振幅とその次数成分ｎｆの振幅により構成されると考えられるからである。このため、ノッキングによる共振が発生した際に、固有振動数ｆとその次数成分ｎｆの振幅が大きくなると、相対的に長周期（低周波）である波形の振幅も大きくなる。このような知見により、相対的に長周期の成分の値を見ることによりノッキングの程度を識別できると考えられる。従って、図３〜図５の周波数特性のグラフにおける長周期の波形を捕捉すべく、周期特性演算部１２によって、周波数特性A及び周波数特性B、周波数特性Cを再度、フーリエ変換して、図６〜図８の周期特性A及び周期特性B、周期特性Cを得ている。
【００２０】
上述した本願発明者の知見によれば、周期特性Aの長周期側のパワー値は、周期特性Bの長周期側のパワー値よりも全体的に小さいので、ノッキング発生状況推定部１３は、振動信号Saに対応する爆発におけるノッキングの発生状況は、振動信号Sbに対応する爆発におけるノッキングの発生状況よりも穏やかであると推定する。同様に、周期特性Bの長周期側のパワー値は、周期特性Cの長周期側のパワー値よりも全体的に小さいので、ノッキング発生状況推定部１３は、振動信号Sbに対応する爆発におけるノッキングの発生状況は、振動信号Scに対応する爆発におけるノッキングの発生状況よりも穏やかであると推定する。
【００２１】
具体的に見ていくと、ノッキング発生状況推定部１３は、周期特性演算部１２によって演算された周期特性の長周期側の所定範囲Qの積分値に基づいて、ノッキングの発生状況を推定する。図６〜図８において、「周期特性演算部１２によって演算された周期特性の長周期側の所定範囲Q」は矩形破線で特定している。矩形破線で特定される「長周期側の所定範囲Q」とは、例えば、横軸の最大値に対して０％〜１０％の範囲を意味している。つまり、「長周期側の所定範囲Q」は、図６〜図８の横軸の左端（０）から横軸最大値の１／１０の値までの範囲である。なお、所定範囲Qは、ノッキングの程度の違いをどのくらい詳細に見分けるか（程度の違いを大雑把に分解するのか、細かく分解するのか）に応じて、適宜設定される。このため、「長周期側の所定範囲Q」とは、横軸の最大値に対して０％〜１０％の範囲に限られず、例えば、横軸の最大値に対して０％〜２０％や０％〜３０％等でもよい。また、図６〜図８における「長周期側」とは、図３〜図５の周波数特性のグラフを周波数が異なる複数の波（正弦波）の重ね合わせであると考えたときに、周波数特性のフーリエ変換の結果、周波数特性を構成する複数の波のうち、相対的に低周波（つまり、長周期、長波長）となる成分のパワー値を含む範囲を意味する。このため、例えば、図４〜図６の周期特性の横軸の中央よりも紙面左側を「長周期側」としてもよい。言い換えると、周期特性のグラフのパワー値とは異なる軸において、当該軸の中央値よりも値が小さい側（中央値よりも０に近い側）を「長周期側」としてもよい。
【００２２】
例えば、ノッキング発生状況推定部１３による演算により、図６の周期特性Aの長周期側の所定範囲Qの積分値が４４５となり、図７の周期特性Bの長周期側の所定範囲Qの積分値が９３２となり、図８の周期特性Cの長周期側の所定範囲Qの積分値が１３９９となったとする。この場合、積分値である「４４５」と「９３２」、「１３９９」を相互に比較することで、ノッキング発生状況推定部１３は、振動信号Sa及び振動信号Sb、振動信号Scに対応する爆発におけるノッキングの発生の強度を定量的に推定する。或いは、この場合、積分値である「４４５」と「９３２」、「１３９９」を、所定値としての「５００」と比較することで、ノッキング発生状況推定部１３は、振動信号Sa及び振動信号Sb、振動信号Scに対応する爆発におけるノッキングの発生の有無を推定する。即ち、積分値が所定値としての「５００」を下回っている振動信号Saに対応する爆発では、ノッキングが発生していないと、ノッキング発生状況推定部１３は推定する。一方、積分値が所定値としての「５００」を上回っている振動信号Sb及び振動信号Scに対応する爆発では、ノッキングが発生したと、ノッキング発生状況推定部１３は推定する。
【００２３】
そして、ECU３は、ノッキング発生状況推定部１３による推定結果に基づいて、混合気に対する点火のタイミングを適宜、調整する。
【００２４】
本実施形態において、ノッキング推定装置１は、少なくとも、振動センサー５とサンプリング部１０、周波数特性演算部１１、周期特性演算部１２、ノッキング発生状況推定部１３を含んで構成されている。
【００２５】
次に、図９を参照して、ノッキング推定方法を説明する。
【００２６】
まず初めに、エンジン２を始動させる（S300）。すると、振動センサー５は、シリンダブロック４の振動を検知することで振動信号Sを生成し始め（S310：第１ステップ）、生成した振動信号を順次、ECU３に出力する。サンプリング部１０は、振動センサー５から入力された振動信号Sを回転数センサー６から入力された回転数信号に基づいて間欠的にサンプリングし（S320：第２ステップ）、サンプリングした振動信号Sを順次、RAM８に記憶する。周波数特性演算部１１は、RAM８を参照して、サンプリングされた振動信号Sをフーリエ変換することで、振動信号Sの周波数特性を演算し（S330：第３ステップ）、例えば図３〜図５に示すような演算結果をRAM８に記憶する。周期特性演算部１２は、RAM８を参照して、周波数特性演算部１１によって演算された周波数特性をフーリエ変換することで、周波数特性の周期特性を演算し（S340：第４ステップ）、例えば図６〜図８に示すような演算結果をRAM８に記憶する。そして、ノッキング発生状況推定部１３は、RAM８を参照して、周期特性演算部１２によって演算された周期特性に基づいて、ノッキングの発生状況を推定する（S350：第５ステップ）。前述したように、ノッキング発生状況推定部１３は、図６の周期特性Aの長周期側の所定範囲Qを積分し、積分値「４４５」を得る。同様に、ノッキング発生状況推定部１３は、図７の周期特性Bの長周期側の所定範囲Qを積分し、積分値「９３２」を得る。同様に、ノッキング発生状況推定部１３は、周期特性Cの長周期側の所定範囲Qを積分し、積分値「１３９９」を得る。そして、ノッキング発生状況推定部１３は、積分値である「４４５」と「９３２」、「１３９９」を相互に比較することで、振動信号Sa及び振動信号Sb、振動信号Scに対応する爆発におけるノッキングの発生状況を定量的に推定する。即ち、ノッキング発生状況推定部１３は、振動信号Saに対応する爆発におけるノッキングの発生状況を例えば「ノッキング発生なし」と推定し、振動信号Sbに対応する爆発におけるノッキングの発生状況を例えば「ノッキング発生小」と推定し、振動信号Scに対応する爆発におけるノッキングの発生状況を例えば「ノッキング発生大」と推定する。
【００２７】
以上に本願発明の実施形態を説明したが、上記実施形態は、以下の特長を有している。
【００２８】
（１、５）ノッキング推定装置１は、シリンダブロック４の振動を検知して振動信号Sを生成する振動センサー５（振動検知手段）と、振動信号Sをエンジン回転数に基づいてサンプリングするサンプリング部１０（サンプリング手段）と、サンプリングされた振動信号Sをフーリエ変換することで、振動信号Sの周波数特性を演算する周波数特性演算部１１（周波数特性演算手段）と、周波数特性演算部１１によって演算された周波数特性をフーリエ変換することで、周波数特性の周期特性を演算する周期特性演算部１２（周期特性演算手段）と、周期特性演算部１２によって演算された周期特性に基づいて、ノッキングの発生状況を推定するノッキング発生状況推定部１３（ノッキング発生状況推定手段）と、を備える。以上の構成によれば、ノイズに対してロバストなノッキング推定装置１が実現される。
【００２９】
（２、６）ノッキング発生状況推定部１３は、周期特性演算部１２によって演算された周期特性の長周期側の所定範囲Qに基づいて、ノッキングの発生状況を推定する。以上の構成によれば、ノッキングの発生状況は、周期特性の長周期側の所定範囲Qに顕著に現れるので、ノッキングの発生状況を的確に推定できるようになる。
【００３０】
（３、７）ノッキング発生状況推定部１３は、周期特性演算部１２によって演算された周期特性の長周期側の所定範囲Qの積分値に基づいて、ノッキングの発生状況を推定する。以上の構成によれば、ノッキングの発生状況を定量的に推定できるようになる。
【００３１】
（４、８）ノッキング発生状況推定部１３は、周期特性演算部１２によって演算された周期特性の長周期側の所定範囲Qの積分値を所定値と比較することでノッキングの発生状況を推定してもよい。以上の構成によれば、ノッキングの発生の有無を判定できるようになる。
【００３２】
なお、上記実施形態では、サンプリング部１０や周波数特性演算部１１等をECU３上で実現することとしたが、これに代えて、サンプリング部１０や周波数特性演算部１１等をパーソナル・コンピュータ上で実現するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００３３】
１  ノッキング推定装置
２  エンジン
３  ECU３
４  シリンダブロック
５  振動センサー
６  回転数センサー
１０  サンプリング部
１１  周波数特性演算部
１２  周期特性演算部
１３  ノッキング発生状況推定部
【図１】
2014105574.tif 000003
【図２】
2014105574.tif 000004
【図３】
2014105574.tif 000005
【図４】
2014105574.tif 000006
【図５】
2014105574.tif 000007
【図６】
2014105574.tif 000008
【図７】
2014105574.tif 000009
【図８】
2014105574.tif 000010
【図９】
2014105574.tif 000011