(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
インジェクタソレノイドが完全に開いている時間を検出するための方法において、
データ収集窓の持続期間中に、前記インジェクタソレノイドの引き込み電流データを収集するステップと
前記データ収集窓内のデータの導関数を計算することによって、導関数データセットを決定し、
前記導関数データセット内にメディアン窓および平均窓を定め、ただし、前記メディアン窓と平均窓とは同期してスライドする窓であり、前記平均窓は前記メディアン窓に含まれており、
前記メディアン窓および平均窓を備えたスロープ変曲検出フィルタおよびスロープ弁別フィルタを使用し、前記導関数データセット内のスロープ変曲を検出して、直噴インジェクタソレノイドが完全に開いている時間を検出するステップを有する、
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、
最小ソレノイド開時間である遅延窓が経過した後に前記データ収集期間を開始する、
ことを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法において、
スロープ変曲を検出するステップには、
前記データ収集窓内で開時間検出窓を決定するステップと、
前記スロープ変曲検出フィルタおよび前記スロープ弁別フィルタを使用して、前記開時間検出窓内のデータを処理するステップとが含まれている、
ことを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項３に記載の方法において、
前記データ収集窓内で開時間検出窓を決定するステップには、
前記データ収集窓内で最大データ点を求めて、当該最大データ点において前記開時間検出窓を開始するステップと、
電流保持フェーズの開始時間を決定し、当該電流保持フェーズの前記開始時間において前記開時間検出窓を終了するステップとが含まれている、
ことを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項３に記載の方法において、
前記スロープ変曲検出フィルタおよび前記スロープ弁別フィルタを使用して前記開時間検出窓内のデータを処理するステップには、
前記開時間検出窓内の前記データの導関数を計算して前記導関数データセットを求め、
当該導関数データセットにおける各データ点にスロープ変曲検出フィルタを適用して、発生した可能性のある複数のスロープ変曲を識別し、
前記導関数データセットにスロープ弁別フィルタを適用して、前記発生した可能性のあるスロープ変曲を拡大し、
当該発生した可能性のある拡大したスロープ変曲の各々と閾値とを比較して、発生した可能性のあるスロープ変曲が前記閾値を横切った個所において実際にスロープ変曲が発生したか否かを識別することにより、
スロープ変曲位置を識別するステップが含まれている、
ことを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項５に記載の方法において、
前記導関数データセットにおいて前記実際のスロープ変曲が発生した時間に基づき、前記直噴インジェクタソレノイドが前記完全に開いた時間を求める、
ことを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項１に記載の方法において、
前記導関数データセット内の所与のデータ点に対する前記スロープ変曲検出フィルタの出力は、関係式
Ｏｕｔinflection＝ｍｉｄ＊ｄfact−(ｍｅａｎ＊ｇfact)
によって定められ、ここで
Ｏｕｔinflectionは前記スロープ変曲検出フィルタの出力値であり、
ｍｉｄは、導関数データセットメディアン窓において、昇順にソートされた前記データ点の中心に位置するデータ点の中心値であり、
ｍｅａｎは、導関数データセット平均窓において前記データ点の中心に位置するデータ点の平均値であり、
ｄfactおよびｇfactは関係式
ｇfact＝１＋ＡＢＳ(ｍｉｄ−ｍｅａｎ)
ｄfact＝１−ＡＢＳ(ｍｉｄ−ｍｅａｎ)
によって定められ、ＡＢＳは絶対値関数である、
ことを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項１に記載の方法において、
前記スロープ弁別フィルタの出力は、関係式
ｏｕｔｐｕｔ＝ｍｉｄ＊ｇfact−(ｍｅａｎ＊ｄfact−ｏｆｆｓｅｔ)
によって定められ、ここで
ｏｕｔｐｕｔは、前記スロープ弁別フィルタの前記出力であり、
ｍｉｄは、導関数データセットメディアン窓において昇順にソートしたデータ点の中心値であり、
ｍｅａｎは、導関数データセット平均窓におけるデータ点の平均値であり、
ｄfactおよびｇfactは、関係式
ｇfact＝１＋ＡＢＳ(ｍｉｄ−ｍｅａｎ)
ｄfact＝１−ＡＢＳ(ｍｉｄ−ｍｅａｎ)
によって定められ、
ＡＢＳは絶対値関数であり、
ｏｆｆｓｅｔは、関係式
ｏｆｆｓｅｔ＝ＡＢＳ(ｍｉｄ−ｍｅａｎ)／(平均窓の長さ)
によって定められ、
平均窓の長さは、前記平均窓に含まれる時間である、
ことを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項３に記載の方法において、
前記開時間検出窓内のデータを処理する前に前記開時間検出窓の外側にあるデータを廃棄するステップをさらに含む、
ことを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項１に記載の方法において、
少なくとも１つの車両電子システムに、前記直噴ソレノイドの開時間を出力するステップをさらに含む、
ことを特徴とする方法。
【請求項１１】
請求項１に記載の方法において、
直噴インジェクタソレノイドの入力電流を高いサンプリングレートでサンプリングして、前記入力電流のプロファイルを求めるステップをさらに含む、
ことを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の方法において、
直噴インジェクタソレノイドが前記完全に開いた時間を決定する前に前記データ収集期間において収集したデータをダウンサンプリングするステップをさらに含む、
ことを特徴とする方法。
【請求項１３】
直噴燃料インジェクタソレノイドを備えた車両において、
当該車両は、
前記直噴燃料インジェクタソレノイドの引き込み電流を検出するように動作する少なくとも１つの電流センサと、
当該少なくとも１つの電流センサに接続されたコントローラとを有しており、
当該コントローラは、
データ収集窓の持続期間中に引き込み電流データを収集し、
前記データ収集窓内のデータの導関数を計算することによって、導関数データセットを決定し、
前記導関数データセット内にメディアン窓および平均窓を定め、ただし、前記メディアン窓と平均窓とは同期してスライドする窓であり、前記平均窓は前記メディアン窓に含まれており、
前記メディアン窓および平均窓を備えたスロープ変曲検出フィルタおよびスロープ弁別フィルタを使用し、前記導関数データセット内のスロープ変曲を検出して、前記直噴燃料インジェクタソレノイドが完全に開いている時間を検出するように動作する、
ことを特徴とする車両。
【請求項１４】
請求項１３に記載の車両において、
スロープ変曲の検出には、
前記データ収集窓内で開時間検出窓を決定し、
前記スロープ変曲検出フィルタおよび前記スロープ弁別フィルタを使用して、前記開時間検出窓内のデータを処理することが含まれている、
ことを特徴とする車両。
【請求項１５】
請求項１４に記載の車両において、
前記スロープ変曲検出フィルタおよび前記スロープ弁別フィルタを使用した、前記開時間検出窓内のデータの処理には、
前記開時間検出窓内の前記データの導関数を計算して、前記導関数データセットを求め、
当該導関数データセットにおける各データ点にスロープ変曲検出フィルタを適用して、発生した可能性のある複数のスロープ変曲を識別し、
前記導関数データセットにスロープ弁別フィルタを適用して、前記発生した可能性のあるスロープ変曲を拡大し、
当該発生した可能性のある拡大したスロープ変曲の各々と閾値とを比較して、発生した可能性のある拡大されたスロープ変曲が前記閾値を横切った個所において実際にスロープ変曲が発生したか否かを識別することにより、
スロープ変曲位置を識別することが含まれている、
ことを特徴とする車両。
【請求項１６】
請求項１５に記載の車両において、
前記導関数データセットにおいて、前記実際のスロープ変曲が発生した時間に基づき、前記直噴燃料インジェクタソレノイドの前記完全な開時間が求められる、
ことを特徴とする車両。
【請求項１７】
請求項１５に記載の車両において、
前記導関数データセット内の所定のデータ点に対する前記スロープ変曲検出フィルタの出力は、関係式
Ｏｕｔinflection＝ｍｉｄ＊ｄfact−(ｍｅａｎ＊ｇfact)
によって定められ、ここで
Ｏｕｔinflectionは前記スロープ変曲検出フィルタの出力値であり、
ｍｉｄは、導関数データセットメディアン窓において、昇順にソートした前記データ点の中心に位置するデータ点の中心値であり、
ｍｅａｎは、導関数データセット平均窓において前記データ点の中心に位置するデータ点の平均値であり、
ｄfactおよびｇfactは関係式
ｇfact＝１＋ＡＢＳ(ｍｉｄ−ｍｅａｎ)
ｄfact＝１−ＡＢＳ(ｍｉｄ−ｍｅａｎ)
によって定められ、ＡＢＳは絶対値関数である、
ことを特徴とする車両。
【請求項１８】
請求項１５に記載の車両において、
前記スロープ弁別フィルタの出力は、関係式
ｏｕｔｐｕｔ＝ｍｉｄ＊ｇfact−(ｍｅａｎ＊ｄfact−ｏｆｆｓｅｔ)
によって定められ、ここで
ｏｕｔｐｕｔは、前記スロープ弁別フィルタの前記出力であり、
ｍｉｄは、導関数データセットメディアン窓において昇順にソートしたデータ点の中心値であり、
ｍｅａｎは、導関数データセット平均窓におけるデータ点の平均値であり、
ｄfactおよびｇfactは、関係式
ｇfact＝１＋ＡＢＳ(ｍｉｄ−ｍｅａｎ)
ｄfact＝１−ＡＢＳ(ｍｉｄ−ｍｅａｎ)
によって定められ、
ＡＢＳは絶対値関数であり、
ｏｆｆｓｅｔは、関係式
ｏｆｆｓｅｔ＝ＡＢＳ(ｍｉｄ−ｍｅａｎ)／(平均窓の長さ)
によって定められ、
平均窓の長さは、前記平均窓に含まれている時間である、
ことを特徴とする車両。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、２０１３年１０月２９日に提出した米国仮特許出願第６１／８９６，７１０号に基づいて優先権を主張するものである。
【０００２】
本発明は一般的にはインジェクタソレノイド制御に関しており、より詳細には、直噴システムに応用されるインジェクタソレノイドの正確な開時間を検出する方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００３】
例えば直噴システムまたは他の類似のエンジン制御システムに使用される今日の車両制御では、インジェクタソレノイドが開いている時間を求めるまたは推定するためにコントローラが必要なことが多い。この車両システムは、燃料レール圧のようなエンジンシステムの機能を予測するため、インジェクタ開時間応答に依存している。これらの予測は、線形伝達関数を利用してリアルタイムに行われる。
【０００４】
予測システムを適切に利用するため、上記のエンジンシステムでは、各ストロークにおけるインジェクション毎にインジェクタ開時間を高い信頼性で検出することが必要である。また電流制御システムも、適切な動作を保証するために上記の開時間を高い精度で検出する必要がある。
【０００５】
要約
ここに記載されているのは、燃料インジェクタソレノイド開時間を検出する方法であり、この方法には、スロープ変曲検出および弁別フィルタを使用して、データ収集期間中に引き込み電流の導関数におけるスロープ変曲を検出することが含まれている。
【０００６】
またここには、直噴インジェクタソレノイド燃料インジェクタを利用する車両が記載されている。この車両には、少なくとも１つの電流センシング機能が含まれており、この電流センシング機能は、電流センシング機能に接続されている上記のコントローラまたは別のコントローラのインジェクタ引き込み電流を検出することができる。上記のコントローラは、スロープ変曲検出および弁別フィルタを使用してインジェクタソレノイド引き込み電流の導関数におけるスロープ変曲を検出することができ、これによってこのインジェクタソレノイドの開示時間が検出される。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の一実施形態による車両を略示する図である。
【図２】ソレノイド直噴インジェクタの引き込み電流プロファイルを示す図である。
【図３】インジェクタ開時間検出プロセスの詳しいフローチャートである。
【図４】図３の遅延開始およびデータ収集ステップを一層詳細に示す図である。
【図５】図３の「開時間検出窓を決定する」ステップを一層詳細に示す図である。
【図６】図３の「スロープ変曲点を検出する」ステップを一層詳細に示す図である。
【図７】スロープ弁別フィルタの動作を示す図である。
【実施例】
【０００８】
図１には、内燃機関２０を含む車両１０が略示されている。エンジン２０の動作は、直噴と称される処理において燃料インジェクタソレノイド３０から燃料が周期的に噴射されることに依存している。エンジンコントローラのようなコントローラ４０は、リアルタイムに物理的な燃焼レール圧力を予想するため、正確なインジェクタ開時間応答データに依存し、またインジェクションタイミング、期間設定および分割設定を制御する。この予想は、温度依存性と良好な相関性を有する線形伝達関数にしたがって計算される。
【０００９】
既存のインジェクタは、直噴インジェクタソレノイド３０の応答時間を推定するため、経験的に得られるデータセットおよび予想モデリングを利用している。この方法によって十分な結果が得られるが、この予想は、必ずしも正確ではなく、複数の仮定が含まれている。さらに、上記の予想モデリングには、コントローラの処理能力という大きな出資が必要である。この処理能力には、専用のインジェクタコントローラが必要であり、および／または、エンジンコントローラ４０の複数の択一的な機能が制限されるのである。
【００１０】
図示したエンジンコントローラ４０には、スロープ変曲ベースのインジェクタ開時間検出器が含まれている。１つの例では、このインジェクタ開時間検出器はソフトウェアモジュールである。エンジンコントローラ４０は、既存のセンシング機能を使用して直噴インジェクタソレノイド３０の入力電流を検出し、直噴インジェクタソレノイド３０の電流プロファイルを形成する。この電流プロファイルは、時間について直噴インジェクタソレノイド３０入力電流を表したものである。
【００１１】
引き続き図１を参照し、また類似の参照符号は同様の要素を示すものとする。図２には直噴インジェクタソレノイド３０の電流プロファイル１００の一例が示されている。コントローラ４０はまず噴射開始１１０時に直噴インジェクタソレノイド３０を開きはじめる。噴射開始１１０の直後、電流プロファイル１００は、急速に上昇してピーク１２０に到達する。ピーク１２０の後、電流プロファイル１００は、指数関数的に減少しはじめて、電流保持フェーズ１２４に到達する。
【００１２】
この技術分野において公知であるのは、直噴インジェクタソレノイド３０が、上記の噴射開始の後、少なくとも最小時間期間の間、完全に開いていることである。この最小時間期間は、遅延窓１３０として示されている。遅延窓１３０を通過した後、コントローラ４０は、インジェクタ開時間を正確に求めるため、電流プロファイル１００からデータを収集し始める。この電流データは、遅延窓１３０の終わりから電流保持フェーズ１２４のはじめまで収集される。この時間窓は、データ収集窓１４０と称される。
【００１３】
図１および２を引き続いて参照しながら図３を見ると、図３には、コントローラ４０が直噴ソレノイドインジェクタ３０の開時間を求めるプロセスの詳しいフローチャートが示されている。噴射開始１１０における直噴ソレノイドインジェクタ３０の開の開始と同時に、コントローラ４０はデータ収集を遅延する。この遅延は、遅延開始ステップ２１０において遅延窓１３０が経過してしまうまで行われる。
【００１４】
遅延窓１３０が経過すると、コントローラ４０は、データ収集ステップ２２０においてデータ収集を開始する。コントローラ４０は、データ収集窓１４０の持続時間の間、データを収集し、この収集したデータをデータバッファに格納する。すべてのインジェクタ開データがこのデータバッファに格納されると、コントローラ４０は、（図５に示した）「開時間検出窓を決定する」ステップ２３０において開時間検出窓を求める。この開時間検出窓は、インジェクタが完全に開いた状態に到達している可能性のある、上記のデータ収集窓のサブセットである。
【００１５】
上記の開時間検出窓が求められると、コントローラ４０は、上記のバッファから開時間検出窓の外部にあるデータを廃棄し、「スロープ変曲点検出」ステップ２４０において、残りのデータをスロープ変曲および弁別フィルタによって処理する。コントローラ４０は、上記のスロープ弁別フィルタによって増幅したスロープ変曲のピークのタイミングに基づいてソレノイド３０が完全に開いた時間を識別する。このスロープ変曲フィルタおよびスロープ弁別フィルタは、コントローラ４０内のソフトウェアモジュールとして実現される。択一的な例において、スロープ変曲および弁別フィルタは、対応する計算を実行することできるプロセッサを含む別の車両コンポーネントにおいて実現することができる。上記の完全に開いた時間の決定は、開時間計算ステップ２５０において行われる。コントローラ４０はつぎに、別のコントローラまたは車載式診断システム（ＯＢＤ１／ＯＤＢＤ２）のような別の任意のシステムに上記の完全に開いた時間を出力することができる。
【００１６】
図１〜３を引き続き参照しながら図４を見ると、この図には遅延開始ステップ２１０およびデータ収集ステップ２２０が一層詳細に示されている。図３に関連して上で説明したように遅延開始ステップ２１０は、上記の噴射開始からあらかじめ設定した長さの時間が経過するまで、コントローラ４０によるデータの収集を遅延する。この遅延により、データ収集ステップ２２０の長さを短くすることにより、データ収集ステップ２２０中にデータバッファに格納されるデータ量が低減される。このデータバッファにおいて低減されるデータ量により、コントローラ４０の動作が一層効率的になる。上記の特にあらかじめ設定した長さの時間は、当業者が決定することのできる調整値であり、また上記のソレノイドの最小可能開時間よりも長くすべきでない。
【００１７】
上記の遅延時間が経過すると、上で説明したデータ収集窓１４０内で電流プロファイルを求めるため、入力データ３１０が使用される。入力データ３１０は、直噴インジェクタソレノイド３０による引き込み電流であり、高いデータサンプリングレートでサンプルされる。高周波ノイズを除去するためのこれらのデータにはローパスフィルタが適用される。つぎにデータは高いデータレートから低いデータレートにダウンサンプリングされる。このダウンサンプリングのレートは、設定可能であり、コントローラ４０の個別の処理能力および速度を反映するために調整可能である。上記のデータが完全にダウンサンプルされると、データは、データバッファに格納され、データ収集ステップ２２０から出力データ３２０として出力される。
【００１８】
図示の出力データ３２０は、データ収集ステップ２２０からの出力データ例である。ここからわかるように、データ収集窓１４０の前後で切り捨てられている。
【００１９】
引き続いて図１〜４を参照しながら図５を見ると、この図には「開時間検出窓を決定する」ステップ２３０の動作が示されている。この「開時間検出窓を決定する」ステップ２３０は、上記のデータバッファから得られるデータを利用する。インジェクタのタイプに依存して、インジェクタピーク電流の前に開くタイプもあれば、インジェクタピーク電流の後に開くタイプもある。一例としてここで述べているインジェクタは、インジェクタピーク電流の後に開いている。「開時間検出窓を決定する」ステップ２３０の上記の動作は、どちらのインジェクタタイプもカバーすることができる。つぎにコントローラ４０は、データバッファ内のデータの導関数を計算して、このバッファ内のデータの最大値を求める。電流保持フェーズ１２４は、データ収集窓１４０の終了時点にはじまるため、コントローラ４０は、上記のデータの最大値と、電流保持フェーズ１２４の開始との間の所定の点においてソレノイドが完全に開いたはずであると決定する。
【００２０】
コントローラ４０は、データバッファのピーク値の時間から上記のデータバッファの終了時点までに開時間検出窓４１０が延びていると設定する。上記のデータバッファ内のデータはここでも、開時間検出窓４１０の外側にあるすべてのデータを消去することによって切り捨てることができる。この切り捨てによってさらに、コントローラ４０によって解析しなければならないデータ量がさらに低減される。開時間検出窓４１０が決定されると、コントローラ４０は、「スロープ変曲点を検出する」ステップ２４０を適用する。
【００２１】
図１〜５を引き続き参照しながら図６を見ると、この図には「スロープ変曲点を検出する」ステップ２４０が一層詳しく示されている。このステップでは、非線形かつ固有の２つのデジタルフィルタが使用される。これらのフィルタは、スロープ変曲検出フィルタおよびスロープ弁別フィルタである。このスロープ変曲検出フィルタは、スロープ変曲点の位置を突き止め、また上記のスロープ弁別フィルタは、閾値検出のために上記のスロープ変曲を拡大する。「スロープ変曲点を検出する」ステップ２４０では、上記のコントローラにより、開時間検出窓内に含まれている電流プロファイルデータの導関数が計算されて、まずスロープ変曲検出フィルタが適用され、つぎに（図７に関連して以下で説明する）スロープ弁別フィルタが適用され結果的に導関数データが得られる。このスロープ弁別フィルタの出力５１０をさらに図６に示す。
【００２２】
スロープ変曲検出フィルタによってスロープ変曲位置が識別されると、コントローラ４０は、スロープ変曲を増幅するために上記のスロープ弁別フィルタを適用する。この際にはこのデータにおける別の変化量は増幅されない。上記のスロープ弁別フィルタを適用することにより、コントローラ４０はスロープ変曲出力５１０を形成する。コントローラ４０のメモリにはあらかじめ定められた閾値５２０が格納されている。このあらかじめ定められた閾値５２０を上回る単独のピーク５３０は、スロープ変曲があることを示しており、ここではピーク点は、スロープ変曲の発生を表している。
【００２３】
スロープ変曲点５３０が決定されると、コントローラ４０により、関係式
開時間＝(窓開始＋ピーク位置＋処理オフセット＋フィルタ遅延)
×ダウンサンプリングされたデータサンプルレート
にしたがってインジェクタ開時間が計算される。
【００２４】
ただし上記の窓開始は、コントローラ４０が開時間検出窓を開始する時間であり、上記のピーク位置５３０は、スロープ変曲検出器が、複数のピークをスロープ変曲検出器が出力する５１０時間であり、上記の処理オフセットおよびフィルタ遅延は一定であり、上記のデータサンプルレートは、上記の電流プロファイルデータがダウンサンプルされるレートである。上記の処理オフセット定数およびフィルタ遅延定数は、所与のシステムの詳細に依存して調整される調整定数である。任意の所与のシステムに対する特定の処理オフセット定数およびフィルタ遅延定数は、この開示内容の恩恵を受けた当業者には計算可能である。
【００２５】
開時間計算ステップ２５０においてコントローラ４０によって上記の開時間が求められると、コントローラ４０は、インジェクタソレノイド３０の開時間を、コントローラ４０内の別のサブルーチンに、別のエンジンコントローラに、エンジン診断システム（ＯＢＤ１／ＯＢＤ２）に、または任意の別の車両システムに出力可能である。
【００２６】
引き続き図１〜６を参照し、類似の参照符号が類似の要素を示すとすると、図７には、上記のスロープ変曲検出フィルタおよびスロープ弁別フィルタの動作の基本原理が示されている。
【００２７】
上記のスロープ変曲検出フィルタおよびスロープ弁別フィルタは共に２つの同期してスライドする窓、すなわち平均窓６１０およびメディアン窓６２０を利用して、スロープ変曲を検出および増幅する。メディアン窓６２０は大きい方の窓であり、平均窓６１０を完全に取り囲んでいる。窓６１０，６２０は共に、上記の（択一的には検出信号６３０と称される）開時間検出窓内で上記のデータの導関数にわたってエントリ毎にスライドするのと同時に、スロープ計算および非線形フィルタリングを行い、すべての検出信号６３０にわたり、平均項を計算する前にメディアン窓６２０におけるデータがソートされる。メディアン項は、メディアン窓６２０においてエントリ毎に計算される。平均項は、平均窓６１０においてエントリ毎に計算される。
【００２８】
平均窓６１０のサイズおよびメディアン窓６２０のサイズは共に、特定のインジェクションソレノイド３０に対し、この開示内容の恩恵受けた当業者によって経験的または数学的に求められる調整値である。
【００２９】
スロープ変曲検出フィルタの出力値は、関係式
ｏｕｔ＝ｍｉｄ＊ｄfact−(ｍｅａｎ＊ｇfact)
によって定められ、ここでｏｕｔは出力値、ｍｉｄは、メディアン窓６２０におけるデータ点を昇順にソートした後のメディアン窓６２０におけるデータ点の中心値であり、ｍｅａｎ値は、平均窓６１０におけるデータ点の平均値であり、ｄfactおよびｇfactは可変の係数である。ｄfactおよびｇfactは関係式
ｇfact＝１＋ＡＢＳ(ｍｉｄ−ｍｅａｎ)
ｄfact＝１−ＡＢＳ(ｍｉｄ−ｍｅａｎ)
によって定められ、ｍｉｄは、メディアン窓６２０におけるデータ点を昇順にソートした後のメディアン窓６２０におけるデータ点の中心値であり、ｍｅａｎ値は、平均窓６１０におけるデータ点の平均値であり、ＡＢＳは絶対値関数である。
【００３０】
上記の関係式の結果として、メディアン窓６２０の値（ｍｉｄ）と平均窓の値（ｍｅａｎ）との間の差分が大きくなればなるほど、係数ｇfactは大きくなる。同様にメディアン窓の値６２０（ｍｉｄ）と平均窓６１０の値（ｍｅａｎ）との間の差分が大きくなればなるほど、係数ｆfactは小さくなる。ｇfactおよびｆfactにおけるこの差分によって結果的に、スロープ変曲を大きく拡大する出力（ｏｕｔ）が得られる。
【００３１】
上記のスロープ弁別フィルタの出力は、関係式
ｏｕｔｐｕｔ＝ｍｉｄ＊ｇfact−(ｍｅａｎ＊ｄfact−ｏｆｆｓｅｔ)
によって定められ、ここでｍｉｄ，ｍｅａｎ，ｇfactおよびｄfactは、上で説明した項であり、またｏｆｆｓｅｔは、つぎの関係式
ｏｆｆｓｅｔ＝ＡＢＳ(ｍｉｄ−ｍｅａｎ)／(平均窓の長さ)
によって定められ、ここでｍｉｄおよびｍｅａｎは、上で説明したように定められ、平均窓の長さは、平均窓６１０によって取り囲まれる時間である。ＡＢＳは絶対値関数である。
【００３２】
さらに上で説明したようにｇfactおよびｄfactは、可変のゲイン項であり、ｇfactはつねに１よりも大きく、ｄfactはつねに１よりも小さい。上記のオフセット項は、メディアン項（ｍｉｄ）と平均項（ｍｅａｎ）との間の差分に関係している。
【００３３】
直噴インジェクションエンジン制御システムに関連して上記のプロセスを説明したが、このプロセスは、任意の類似のシステムに対し、正確にソレノイド開時間を求めるため、択一的なコントローラによって適用可能であり、また燃料インジェクションタイミング制御に限定されないことはいうまでもない。
【００３４】
さらに、上で説明した任意のコンセプトは、単独で使用でき、または上で説明した複数の別のコンセプトのすべてもしくはその任意のものと組み合わせで使用できることも無論のことである。ここでは本発明の１つの実施形態を開示したが、当業者は、本発明の範囲内で複数の変更を行うことがわかるであろう。このため、本発明の真の範囲および内容を求めるためには以下の特許請求の範囲を検討すべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
0005968398.tif 000006
【図６】
0005968398.tif 000007
【図７】
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