(57)【要約】【課題】空気流量の補正精度を向上できる空気流量測定装置を提供すること。【解決手段】ＡＦＭは、空気が流れる環境に配置されるセンシング部の出力値に基づいて空気流量を測定する。ＡＦＭは、出力値から平均空気量を算出する平均空気量演算部３７と、出力値から空気流量の最大値である脈動最大値を算出する脈動最大値演算部３６と、脈動最大値と平均空気量との差を取ることで空気流量の脈動振幅を演算する脈動振幅演算部３８と、を備えている。さらに、ＡＦＭは、脈動振幅に相関した空気流量の脈動誤差を予測する脈動誤差予測部３９と、この脈動誤差を用いて脈動誤差が小さくなるように空気流量を補正する脈動誤差補正部４０と、を備えている。【選択図】図２
2018179811.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
空気が流れる環境に配置されるセンシング部（１０）の出力値に基づいて空気流量を測定する空気流量測定装置であって、
前記出力値から前記空気流量の平均値である平均空気量を算出する平均空気量演算部（３７）と、
前記出力値から前記空気流量の最大値である脈動最大値を求め、前記脈動最大値と前記平均空気量との差を取ることで前記空気流量の脈動振幅を演算する脈動振幅演算部（３６、３８）と、
前記脈動振幅に相関した、前記空気流量の脈動誤差を予測する脈動誤差予測部（３９，３９ａ〜３９ｅ）と、
前記脈動誤差予測部にて予測した前記脈動誤差を用いて、前記脈動誤差が小さくなるように前記空気流量を補正する脈動誤差補正部（４０）と、を備えている空気流量測定装置。
【請求項２】
前記脈動振幅を前記平均空気量で除して前記空気流量の脈動率を演算する脈動率演算部（３８ａ）を備え、
前記脈動誤差予測部（３９ａ）が、前記脈動振幅に相関した前記脈動誤差として、前記脈動率に相関した前記脈動誤差を予測する請求項１に記載の空気流量測定装置。
【請求項３】
前記脈動誤差予測部が、さらに、前記平均空気量にも相関した前記脈動誤差を予測する請求項１又は２に記載の空気流量測定装置。
【請求項４】
前記空気における脈動波形の周波数である脈動周波数を取得する周波数取得部（４２、４２ａ）を備えており、
前記脈動誤差予測部が、さらに、前記周波数取得部で取得した脈動周波数にも相関した前記脈動誤差を予測する請求項１乃至３のいずれか一項に記載の空気流量測定装置。
【請求項５】
前記脈動誤差補正部で補正された前記空気流量を用いて内燃機関を制御する内燃機関制御装置から前記内燃機関の運転状態を示す信号を取得可能に構成されており、
前記周波数取得部が、前記内燃機関制御装置からの前記信号を取得し、取得した前記信号に基づいて前記脈動周波数を取得する請求項４に記載の空気流量測定装置。
【請求項６】
前記空気の脈動周期を演算する脈動周期演算部（３４ａ）と、
前記平均空気量と前記脈動最大値を求める計測期間を、前記脈動周期演算部で演算した脈動周期に応じて変更する計測期間演算部（３４ｂ）と、を備え、
前記計測期間演算部は、前記脈動周期が長い場合、前記脈動周期が短い場合よりも前記計測期間を長くする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の空気流量測定装置。
【請求項７】
前記センシング部は、ダクト内に搭載されており、前記ダクト内を流れる前記空気流量を測定するものであり、
前記ダクトのダクト径を記憶しているダクト径記憶部（４３）を備えており、
前記脈動誤差予測部が、さらに、前記ダクト径記憶部に記憶された前記ダクト径にも相関した前記脈動誤差を予測する請求項１乃至６のいずれか一項に記載の空気流量測定装置。
【請求項８】
前記脈動誤差予測部は、複数の誤差予測式を用いて、前記脈動振幅に相関した前記脈動誤差を予測するものであり、
複数の前記誤差予測式のそれぞれは、前記脈動振幅の変化に対する前記脈動誤差の変化の傾向が異なり、
前記脈動誤差予測部は、前記脈動振幅の大きさに応じて、前記誤差予測式を変更する請求項１乃至７のいずれか一項に記載の空気流量測定装置。
【請求項９】
前記出力値にフィルタ処理を実施し、処理後出力値を出力するフィルタ処理部を備えており、
前記平均空気量演算部は、前記出力値としての前記処理後出力値から、前記平均空気量を算出し、
前記脈動振幅演算部は、前記出力値としての前記処理後出力値から、前記脈動最大値を求める請求項１乃至８のいずれか一項に記載の空気流量測定装置。
【請求項１０】
前記脈動振幅演算部は、前記出力値から前記空気流量における複数の上極値を取得し、複数の前記上極値の平均値から前記脈動最大値を求める脈動最大値演算部（３６）を含んでいる請求項１乃至９のいずれか一項に記載の空気流量測定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、空気流量測定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、空気流量測定装置の一例として、特許文献１に開示された内燃機関の制御装置がある。この制御装置は、脈動振幅比と脈動周波数とを演算し、脈動振幅比と脈動周波数から脈動誤差を算出する。そして、制御装置は、脈動振幅比と脈動周波数とから脈動誤差を補正するために必要な補正係数を脈動誤差補正マップから参照し、脈動誤差を補正した空気量を演算する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−２０２１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
制御装置は、脈動時の最大流量と最小流量の差分である脈動振幅量を、そのときの平均空気量で除して脈動振幅比を算出している。ところが、最小流量は、流体力学上、不安定な現象の測定となやすく、本質的に測定再現性や測定精度が悪化しやすい。よって、制御装置では、脈動振幅比の算出精度が低下し、これに伴って補正精度が悪化する可能性がある。
【０００５】
本開示は、上記問題点に鑑みなされたものであり、空気流量の補正精度を向上できる空気流量測定装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために本開示は、
空気が流れる環境に配置されるセンシング部（１０）の出力値に基づいて空気流量を測定する空気流量測定装置であって、
出力値から空気流量の平均値である平均空気量を算出する平均空気量演算部（３７）と、
出力値から空気流量の最大値である脈動最大値を求め、脈動最大値と平均空気量との差を取ることで空気流量の脈動振幅を演算する脈動振幅演算部（３６、３８）と、
脈動振幅に相関した、空気流量の脈動誤差を予測する脈動誤差予測部（３９，３９ａ〜３９ｅ）と、
脈動誤差予測部にて予測した脈動誤差を用いて、脈動誤差が小さくなるように空気流量を補正する脈動誤差補正部（４０）と、を備えていることを特徴とする。
【０００７】
このように、本開示は、平均空気量と脈動最大値との差を取ることで、空気流量の脈動振幅を演算している。この空気流量の最大値である脈動最大値は、空気流量の最小値よりも測定精度が高い。このため、本開示では、測定精度が低い空気流量の最小値の影響が低減された脈動振幅を得ることができる。そして、本開示は、この脈動振幅に相関した脈動誤差を予測し、脈動誤差が小さくなるように空気流量を補正するものである。従って、本開示は、空気流量の補正精度を向上できる。つまり、本開示は、脈動誤差が低減された空気流量を得ることができる。
【０００８】
なお、特許請求の範囲、及びこの項に記載した括弧内の符号は、ひとつの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本開示の技術的範囲を限定するものではない。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第１実施形態におけるＡＦＭの概略構成を示すブロック図である。
【図２】第１実施形態における処理部の概略構成を示すブロック図である。
【図３】第１実施形態における脈動振幅の算出方法を説明するための波形図である。
【図４】第１実施形態における計測期間の決定方法を説明するための波形図である。
【図５】第１実施形態における平均空気量の算出方法を説明するための波形図である。
【図６】第２実施形態における処理部の概略構成を示すブロック図である。
【図７】第３実施形態における処理部の概略構成を示すブロック図である。
【図８】第４実施形態における処理部の概略構成を示すブロック図である。
【図９】第４実施形態における脈動周波数の算出方法を説明するための波形図である。
【図１０】第４実施形態における脈動周波数のその他の算出方法を説明するための波形図である。
【図１１】第４実施形態の変形例における処理部の概略構成を示すブロック図である。
【図１２】第５実施形態における処理部の概略構成を示すブロック図である。
【図１３】第５実施形態における２次元マップを示す図面である。
【図１４】第５実施形態における平均空気量と脈動周波数毎の脈動振幅‐脈動誤差を示す図面である。
【図１５】第５実施形態の変形例１における３次元マップを示す図面である。
【図１６】第５実施形態の変形例２における平均空気量と脈動周波数毎の脈動振幅‐脈動誤差を示す図面である。
【図１７】第５実施形態の変形例２における３次元マップを示す図面である。
【図１８】第５実施形態の変形例３における平均空気量と脈動周波数毎の脈動率‐脈動誤差を示す図面である。
【図１９】第５実施形態の変形例３における３次元マップを示す図面である。
【図２０】第６実施形態における処理部の概略構成を示すブロック図である。
【図２１】第６実施形態における計測期間が短い場合の最大流量と平均空気量を示す波形図である。
【図２２】第６実施形態における長い計測期間を示す波形図である。
【図２３】第７実施形態における処理部の概略構成を示すブロック図である。
【図２４】第７実施形態における３次元マップを示す図面である。
【図２５】第７実施形態における脈動振幅‐脈動誤差を示す図面である。
【図２６】第８実施形態におけるＡＦＭの概略構成を示すブロック図である。
【図２７】第９実施形態における処理部の概略構成を示すブロック図である。
【図２８】第９実施形態における空気流量と時間との関係を示す波形図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下において、図面を参照しながら、本開示を実施するための複数の形態を説明する。各形態において、先行する形態で説明した事項に対応する部分には同一の参照符号を付して重複する説明を省略する場合がある。各形態において、構成の一部のみを説明している場合は、構成の他の部分については先行して説明した他の形態を参照し適用することができる。
【００１１】
（第１実施形態）
図１〜図５を用いて、第１実施形態の空気流量測定装置に関して説明する。本実施形態では、図１に示すように、空気流量測定装置をＡＦＭ（air flow meter）１００に適用した例を採用する。つまり、ＡＦＭ１００は、空気流量測定装置に相当する。このＡＦＭ１０は、例えば内燃機関（以下、エンジン）を備えた車両に搭載される。そして、ＡＦＭは、エンジンの気筒に吸入される吸気の流量（以下、空気流量）を測定する熱式の空気流量測定機能を有している。よって、ＡＦＭ１００は、熱線式エアフロメータと言える。また、空気流量は、吸気流量とも言える。
【００１２】
ＡＦＭ１００は、主に、センシング部１０と処理部２０とを含んでいる。また、ＡＦＭ１００は、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）２００に電気的に接続されている。ＥＣＵ２００は、内燃機関制御装置に相当し、ＡＦＭ１００からの検出信号などに基づいてエンジンを制御する機能を備えたエンジン制御装置である。この検出信号は、後程説明する脈動誤差補正部４０によって補正された空気流量を示す電気信号である。
【００１３】
センシング部１０は、空気が流れる環境として、例えば、エアクリーナのアウトレットや吸気管等の吸気ダクト内に配置される。センシング部１０は、特開２０１６−１０９６２５号公報などに開示されているように、例えば、通路形成部材に取り付けられた状態で吸気ダクトに配置される。つまり、センシング部１０は、吸気ダクトの内部（主空気通路）を流れる吸気の一部が通過するバイパス通路（副空気通路）及びサブバイパス通路（副々空気通路）が形成される通路形成部材に取り付けられることで、サブバイパス通路に配置される。しかしながら、本開示は、これに限定されず、センシング部１０が直接、主空気通路に配置されていてもよい。
【００１４】
また、センシング部１０は、周知の発熱抵抗体や測温抵抗体などを含んでいる。センシング部１０は、サブバイパス流路を流れる空気流量に対応したセンサ信号（出力値、出力信号）を処理部２０に対して出力する。なお、センシング部１０は、サブバイパス流路を流れる空気流量に対応した電気信号である出力値を処理部２０に対して出力するとも言える。
【００１５】
ところで、吸気ダクト内では、エンジンにおけるピストンの往復運動などにより、逆流を含む吸気脈動が発生する。センシング部１０は、吸気脈動の影響を受けて、出力値に真の空気流量に対する誤差が生じる。特に、センシング部１０は、スロットル弁が全開側に操作されると吸気脈動の影響を受けやすくなる。以下においては、この吸気脈動による誤差を脈動誤差Ｅｒｒとも称する。また、真の空気流量とは、吸気脈動の影響を受けていない空気流量である。
【００１６】
処理部２０は、センシング部１０の出力値に基づいて空気流量を測定して、測定した空気流量をＥＣＵ２００へ出力する。処理部２０は、少なくともひとつの演算処理装置（ＣＰＵ）と、プログラムとデータとを記憶する記憶装置とを有する。例えば、処理部２０は、コンピュータによって読み取り可能な記憶装置を備えるマイクロコンピュータで実現される。処理部２０は、演算処理装置が記憶媒体に記憶されているプログラムを実行することで各種演算を行って空気流量を測定して、測定した空気流量をＥＣＵ２００へ出力する。
【００１７】
記憶装置は、コンピュータによって読み取り可能なプログラム及びデータを非一時的に格納する非遷移的実体的記憶媒体である。記憶媒体は、半導体メモリ又は磁気ディスクなどによって実現される。この記憶装置は、記憶媒体と言い換えることもできる。また、処理部２０は、データを一時的に格納する揮発性メモリを備えていてもよい。
【００１８】
また、処理部２０は、脈動誤差Ｅｒｒが生じた出力値を補正する機能を有している。言い換えると、処理部２０は、脈動誤差Ｅｒｒが生じた空気流量を、真の空気流量に近づけるように補正する。よって、処理部２０は、検出信号として、脈動誤差Ｅｒｒを補正した空気流量をＥＣＵ２００へ出力する。なお、処理部２０は、空気流量を示す電気信号をＥＣＵ２００に出力するとも言える。
【００１９】
処理部２０は、プログラムを実行することによって、複数の機能ブロックとして動作する。言い換えると、処理部２０は、図２に示すように、複数の機能ブロック３１〜４１を有している。処理部２０は、機能ブロックとして、センサ出力Ａ／Ｄ変換部３１、サンプリング部３２、出力空気流量変換テーブル３３を含んでいる。処理部２０は、センシング部１０から出力された出力値を、センサ出力Ａ／Ｄ変換部３１によってＡ／Ｄ変換する。そして、処理部２０は、Ａ／Ｄ変換された出力値をサンプリング部３２でサンプリングし、出力空気流量変換テーブル３３によって出力値を空気流量に変換する。
【００２０】
さらに、処理部２０は、機能ブロックとして、サンプリング記憶部３４、上極値判定部３５、脈動最大値演算部３６、平均空気量演算部３７、脈動振幅演算部３８、脈動誤差予測部３９、脈動誤差補正部４０、脈動補正後流量出力部４１を含んでいる。
【００２１】
サンプリング記憶部３４は、上極値判定部３５によって判定された２つの上極値間における複数のサンプリング値を記憶する。上極値判定部３５は、例えば図４に示すように、複数のサンプリング値のうち、サンプリング値に対応する空気流量が上昇から下降に切り替わるサンプリング値を第１上極値と判定する。そして、上極値判定部３５は、複数のサンプリング値のうち、次に、サンプリング値に対応する空気流量が上昇から下降に切り替わるサンプリング値を第２上極値と判定する。言い換えると、上極値判定部３５は、第１ピーク時間のサンプリング値を第１上極値と判定し、次のピーク時間である第２ピーク時間のサンプリング値を第２上極値と判定する。そして、サンプリング記憶部３４は、第１上極値と第２上極値との間のサンプリング値を記憶する。
【００２２】
これは、平均空気量Ｇａｖｅと脈動最大値Ｇｍａｘの計測期間（算出期間）を決定し、この計測期間で平均空気量Ｇａｖｅと脈動最大値Ｇｍａｘを算出するためである。ここでは、第１上極値と第２上極値との間が計測期間となる。また、サンプリング数は、できるだけ多い方が正確な平均空気量Ｇａｖｅと脈動最大値Ｇｍａｘを算出することができる。なお、平均空気量Ｇａｖｅは、所定期間における空気流量の平均値である。一方、脈動最大値Ｇｍａｘは、空気が脈動している際の空気流量の最大値と言える。
【００２３】
脈動最大値演算部３６は、サンプリング記憶部３４で記憶した複数のサンプリング値から、空気流量の最大値を取得する。つまり、脈動最大値演算部３６は、センシング部１０の出力値から、計測期間における空気流量の最大値、すなわち最大流量である脈動最大値Ｇｍａｘを求める。なお、以下においては、計測期間における空気流量の最小値を脈動最小値とも称する。
【００２４】
脈動最大値演算部３６は、出力値から空気流量における複数の上極値を取得し、複数の上極値の平均値から脈動最大値Ｇｍａｘを求めてもよい。例えば、脈動最大値演算部３６は、第１上極値と第２上極値を取得し、第１上極値と第２上極値との平均値を脈動最大値として算出する。これによって、脈動最大値演算部３６は、第１上極値と第２上極値のいずれかに誤差が生じていても、その影響を低減することができる。このため、脈動最大値演算部３６は、脈動最大値Ｇｍａｘの算出精度を向上できる。なお、脈動最大値演算部３６は、三つ以上の上極値を取得し、取得した三つ以上の上極値の平均値から脈動最大値Ｇｍａｘを求めてもよい。
【００２５】
平均空気量演算部３７は、サンプリング記憶部３４で記憶した複数のサンプリング値から、空気流量の平均値を算出する。つまり、平均空気量演算部３７は、センシング部１０の出力値から、計測期間における空気流量の平均空気量Ｇａｖｅを算出する。
【００２６】
平均空気量演算部３７は、例えば、積算平均を用いて平均空気量Ｇａｖｅを算出する。ここでは、一例として、図５に示す波形を用いた平均空気量Ｇａｖｅの算出に関して説明する。この例では、時間Ｔ１から時間Ｔｎを計測期間とし、時間Ｔ１の空気流量をＧ１、時間Ｔｎの空気流量をＧｎとしている。そして、平均空気量演算部３７は、数１を用いて、平均空気量Ｇａｖｅを算出する。この場合、サンプリング数が少ない場合よりも、多い場合の方が、検出精度が比較的低い脈動最小値の影響が低減された平均空気量Ｇａｖｅを算出できる。
【数１】
2018179811.tif 000003
【００２７】
また、平均空気量演算部３７は、計測期間における空気流量の最小値である脈動最小値と脈動最大との平均によって平均空気量Ｇａｖｅを算出してもよい。つまり、平均空気量演算部３７は、数２を用いて平均空気量Ｇａｖｅを算出する。
【数２】
2018179811.tif 000004
【００２８】
さらに、平均空気量演算部３７は、空気流量の最大値よりも検出精度が低い脈動最小値、又は脈動最小値と脈動最小値の前後数個の空気量を用いることなく、平均空気量Ｇａｖｅを算出してもよい。後程説明するが、処理部２０は、平均空気量Ｇａｖｅと脈動最大値Ｇｍａｘとから脈動振幅Ａを算出する。よって、処理部２０は、平均空気量演算部３７が脈動最小値を用いずに平均空気量Ｇａｖｅを算出することで、脈動最小値の影響が低減された脈動振幅Ａを算出できる。言い換えると、処理部２０は、脈動振幅Ａを算出する際に、検出精度が低い脈動最小値を使わずに、平均空気量Ｇａｖｅと検出精度が比較的高い脈動最大値Ｇｍａｘとを用いて脈動振幅Ａを算出することで、脈動振幅Ａの算出精度を向上できる。
【００２９】
脈動振幅演算部３８は、図３に示すように、脈動最大値Ｇｍａｘと平均空気量Ｇａｖｅとの差を取ることで空気流量の脈動振幅Ａを演算（取得）する。つまり、脈動振幅演算部３８は、空気流量の全振幅ではなく、空気流量の片振幅を求める。これは、上記のように検出精度が比較的低い脈動最小値の影響を小さくするためである。脈動最大値演算部３６と脈動振幅演算部３８は、特許請求の範囲における脈動振幅演算部に相当する。
【００３０】
脈動誤差予測部３９は、脈動振幅Ａに相関した、空気流量の脈動誤差Ｅｒｒを予測する。脈動誤差予測部３９は、例えば、脈動振幅Ａと脈動誤差Ｅｒｒとが関連付けられたマップなどを用いて、脈動振幅Ａに相関した、空気流量の脈動誤差Ｅｒｒを予測する。つまり、脈動誤差予測部３９は、脈動振幅演算部３８によって脈動振幅Ａが得られると、得られた脈動振幅Ａに相関する脈動誤差Ｅｒｒをマップから抽出する。また、脈動誤差予測部３９は、脈動振幅Ａに相関する脈動誤差Ｅｒｒを取得するとも言える。
【００３１】
この場合、ＡＦＭ１００は、複数の脈動振幅Ａと、各脈動振幅Ａに相関した脈動誤差Ｅｒｒとが関連付けられたマップを備えている。また、マップは、実機を用いた実験やシミュレーションなどによって、各脈動振幅Ａと、各脈動振幅Ａに相関した脈動誤差Ｅｒｒとの関係を確認しておくことで作成できる。つまり、各脈動誤差Ｅｒｒは、脈動振幅Ａの値を変えて、実機を用いた実験やシミュレーションを行った場合に、脈動振幅Ａ毎に得られた値と言える。なお、以下に説明する実施形態におけるマップは、同様に、実機を用いた実験やシミュレーションなどによって作成できる。
【００３２】
ＡＦＭ１００は、上記のように、センシング部１０が通路形成部材に取り付けられた状態で吸気ダクトに配置される。よって、ＡＦＭ１００は、通路形成部材の形状の影響などによって、脈動振幅Ａが大きくなるに連れて脈動誤差Ｅｒｒが大きくなるだけでなく、脈動振幅Ａが大きくなるに連れて脈動誤差Ｅｒｒが小さくなることもありうる。このため、ＡＦＭ１００では、脈動振幅Ａと脈動誤差Ｅｒｒとの関係を関数で表すことができない場合がある。従って、ＡＦＭ１００は、上記のようにマップを用いることで、正確な脈動誤差Ｅｒｒを予測することができるので好ましい。なお、マップは、複数の脈動振幅Ａと、各脈動振幅Ａに相関した補正量Ｑとが関連付けられていてもよい。
【００３３】
しかしながら、ＡＦＭ１００は、センシング部１０が直接、主空気通路に配置されている場合など、脈動振幅Ａと脈動誤差Ｅｒｒとの関係を関数で表すことができる場合もある。この場合、ＡＦＭ１００は、この関数を用いて脈動誤差Ｅｒｒを算出してもよい。ＡＦＭ１００は、関数を用いて脈動誤差Ｅｒｒを算出することで、マップを持つ必要がないため、記憶装置の容量を減らすことができる。この点は、以下の実施形態でも同様である。つまり、以下の実施形態では、マップのかわりに関数を用いて脈動誤差Ｅｒｒを得てもよい。
【００３４】
なお、脈動誤差Ｅｒｒは、出力値によって得られた補正していない空気流量と、真の空気流量との差である。つまり、脈動誤差Ｅｒｒは、出力値が出力空気流量変換テーブル３３によって変換された空気流量と、真の空気流量との差に相当する。よって、補正前の空気量を真の空気流量に近づけるための補正量Ｑは、脈動誤差Ｅｒｒがわかれば得ることができる。
【００３５】
脈動誤差補正部４０は、脈動誤差予測部３９にて予測した脈動誤差Ｅｒｒを用いて、脈動誤差Ｅｒｒが小さくなるように空気流量を補正する。つまり、脈動誤差補正部４０は、吸気脈動の影響を受けた空気流量を、真の空気流量に近づけるように空気流量を補正する。ここでは、空気流量の補正対象として、平均空気量Ｇａｖｅを採用する。
【００３６】
例えば、脈動誤差補正部４０は、演算や、脈動誤差Ｅｒｒと補正量Ｑとが関連付けられたマップなどを用いて、予測した脈動誤差Ｅｒｒから補正量Ｑを得る。そして、例えば、脈動誤差補正部４０は、平均空気量Ｇａｖｅに補正量Ｑを加算することで、脈動誤差Ｅｒｒが小さくなるように空気流量を補正することができる。
【００３７】
つまり、補正量ＱがマイナスＱ１の場合、脈動誤差補正部４０は、平均空気量ＧａｖｅにマイナスＱ１を加算、すなわち、平均空気量ＧａｖｅからＱ１を減算することで、脈動誤差Ｅｒｒが低減された補正後の空気流量を得ることができる。また、補正量ＱがプラスＱ２の場合、脈動誤差補正部４０は、平均空気量ＧａｖｅにＱ２を加算することで、脈動誤差Ｅｒｒが低減された補正後の空気流量を得ることができる。しかしながら、本開示は、これに限定されず、脈動誤差Ｅｒｒが小さくなるように空気流量を補正することができれば採用できる。
【００３８】
なお、本実施形態では、平均空気量Ｇａｖｅを対象として、脈動誤差Ｅｒｒが小さくなるように空気流量を補正している。しかしながら、本開示は、これに限定されない。脈動誤差補正部４０は、図２の破線で示すように、平均空気量演算部３７で演算される前の値を対象として、脈動誤差Ｅｒｒが小さくなるように空気流量を補正してもよい。
【００３９】
脈動補正後流量出力部４１は、脈動誤差補正部４０によって補正された空気流量を示す電気信号を出力する。本実施形態では、脈動誤差補正部４０によって補正された空気流量をＥＣＵ２００に出力する脈動補正後流量出力部４１を採用している。
【００４０】
このように、ＡＦＭ１００は、平均空気量Ｇａｖｅと脈動最大値Ｇｍａｘとの差を取ることで、空気流量の脈動振幅Ａを演算している。この脈動最大値Ｇｍａｘは、空気流量の最小値よりも測定精度が高い。このため、ＡＦＭ１００では、測定精度が低い空気流量の最小値の影響が低減された脈動振幅Ａを得ることができる。そして、ＡＦＭ１００は、この脈動振幅Ａに対応した脈動誤差Ｅｒｒを予測し、予測した脈動誤差Ｅｒｒが小さくなるように空気流量を補正するものである。従って、ＡＦＭ１００は、空気流量の補正精度を向上できる。つまり、ＡＦＭ１００は、脈動誤差Ｅｒｒが低減された空気流量を得ることができる。また、ＡＦＭ１００は、空気流量を補正するための引数を得る際のロバスト性を向上できるとも言える。
【００４１】
なお、本実施形態では、一例として、処理部２０に加えて、センシング部１０を備えたＡＦＭ１００を採用した。しかしながら、本開示は、センシング部１０の出力値に基づいて空気流量を測定するもので、脈動最大値演算部３６、平均空気量演算部３７、脈動振幅演算部３８、脈動誤差予測部３９、脈動誤差補正部４０を含んだ処理部２０を備えていればよい。
【００４２】
以上、本開示の好ましい実施形態について説明した。しかしながら、本開示は、上記実施形態に何ら制限されることはなく、本開示の趣旨を逸脱しない範囲において、種々の変形が可能である。以下に、本開示のその他の形態として、第２実施形態〜第８実施形態に関して説明する。上記実施形態及び第２実施形態〜第８実施形態は、それぞれ単独で実施することも可能であるが、適宜組み合わせて実施することも可能である。本開示は、実施形態において示された組み合わせに限定されることなく、種々の組み合わせによって実施可能である。
【００４３】
なお、処理部２０によって実現されていた機能は、前述のものとは異なるハードウェア及びソフトウェア、又はこれらの組み合わせによって実現してもよい。処理部２０は、たとえば他の制御装置、たとえばＥＣＵ２００と通信し、他の制御装置が処理の一部又は全部を実行してもよい。処理部２０は、電子回路によって実現される場合、多数の論理回路を含むデジタル回路、又はアナログ回路によって実現することができる。
【００４４】
（第２実施形態）
図６を用いて、第２実施形態のＡＦＭ（以下、単にＡＦＭ）に関して説明する。ＡＦＭは、処理部２０の一部がＡＦＭ１００と異なる。ＡＦＭは、図６に示すように、脈動率演算部３８ａと脈動誤差予測部３９ａとを含んでいる点がＡＦＭ１００と異なる。ＡＦＭは、ＡＦＭ１００に加えて脈動率演算部３８ａを有しており、ＡＦＭ１００の脈動誤差予測部３９にかわりに脈動誤差予測部３９ａを有しているとも言える。
【００４５】
脈動率演算部３８ａは、脈動振幅Ａを平均空気量Ｇａｖｅで除して空気流量の脈動率Ｐを演算する。つまり、脈動率演算部３８ａは、上記脈動振幅演算部３８と同様に空気流量の脈動振幅Ａを予測するとともに、この脈動振幅Ａを平均空気量演算部３７で得られた平均空気量Ｇａｖｅで除することで脈動率Ｐを得ることができる。具体的には、脈動率Ｐ＝（Ｇｍａｘ‐Ｇａｖｅ）／Ｇａｖｅ×１００で得ることができる。このように、脈動率Ｐは、脈動振幅Ａと相関関係を有したパラメータである。
【００４６】
脈動誤差予測部３９ａは、脈動振幅Ａに相関した脈動誤差Ｅｒｒとして、脈動率Ｐに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測する。この場合、脈動誤差予測部３９ａは、例えば、脈動率Ｐと脈動誤差Ｅｒｒとが関連付けられたマップなどを用いて、脈動率Ｐに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測する。つまり、脈動誤差予測部３９ａは、脈動率演算部３８ａによって脈動率Ｐが得られると、得られた脈動率Ｐに相関する脈動誤差Ｅｒｒをマップから抽出する。この場合、ＡＦＭは、複数の脈動率Ｐと、各脈動率Ｐに相関した脈動誤差Ｅｒｒとが関連付けられたマップを備えている。つまり、各脈動誤差Ｅｒｒは、脈動率Ｐの値を変えて、実機を用いた実験やシミュレーションを行った場合に、脈動率Ｐ毎に得られた値と言える。
【００４７】
このように構成された第２実施形態のＡＦＭは、ＡＦＭ１００と同様の効果を奏することができる。
【００４８】
（第３実施形態）
図７を用いて、第３実施形態のＡＦＭ（以下、単にＡＦＭ）に関して説明する。ＡＦＭは、処理部２０の一部がＡＦＭ１００と異なる。ＡＦＭは、図７に示すように、平均空気量演算部３７で得られた平均空気量Ｇａｖｅが脈動誤差予測部３９ｂに入力される点がＡＦＭ１００と異なる。
【００４９】
脈動誤差予測部３９ｂは、平均空気量Ｇａｖｅと脈動振幅Ａとを用いて脈動誤差Ｅｒｒを予測する。つまり、脈動誤差予測部３９ｂは、脈動振幅Ａに加えて、さらに平均空気量Ｇａｖｅにも相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測する。
【００５０】
この場合、脈動誤差予測部３９ｂは、例えば、平均空気量Ｇａｖｅと脈動振幅Ａとに脈動誤差Ｅｒｒが関連付けられたマップなどを用いて、平均空気量Ｇａｖｅと脈動振幅Ａとに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測する。つまり、脈動誤差予測部３９ｂは、平均空気量演算部３７によって平均空気量Ｇａｖｅが得られ、脈動振幅演算部３８によって脈動振幅Ａが得られると、得られた平均空気量Ｇａｖｅと脈動振幅Ａとに相関する脈動誤差Ｅｒｒをマップから抽出する。
【００５１】
この場合、ＡＦＭは、複数の平均空気量Ｇａｖｅと脈動振幅Ａの複数の組み合わせと、各組み合わせに相関した脈動誤差Ｅｒｒとが関連付けられた２次元マップを備えている。ここでの２次元マップは、例えば、一方の軸に平均空気量Ｇａｖｅ１〜Ｇａｖｅｎをとり、他方の軸に脈動振幅Ａ１〜Ａｎをとり、平均空気量Ｇａｖｅ１〜Ｇａｖｅｎと脈動振幅Ａ１〜Ａｎの各組み合わせに脈動誤差Ｅｒｒ１〜Ｅｒｒｎのそれぞれが関連付けられている。例えば、平均空気量Ｇａｖｅ１と脈動振幅Ａ１とには、脈動誤差Ｅｒｒ１が関連付けられている。また、平均空気量Ｇａｖｅｎと脈動振幅Ａｎとには、脈動誤差Ｅｒｒｎが関連付けられている。脈動誤差Ｅｒｒ１〜Ｅｒｒｎのそれぞれは、脈動振幅Ａと平均空気量Ｇａｖｅの値を変えて、実機を用いた実験やシミュレーションを行った場合に、脈動振幅Ａと平均空気量Ｇａｖｅの各組み合わせで得られた値と言える。
【００５２】
このように構成された本実施形態のＡＦＭは、ＡＦＭ１００と同様の効果を奏することができる。さらに、脈動誤差Ｅｒｒは、平均空気量Ｇａｖｅにも影響される。このため、本実施形態では、脈動振幅Ａと平均空気量Ｇａｖｅに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測して、この脈動誤差Ｅｒｒを用いて補正するため、脈動振幅Ａに対応した脈動誤差Ｅｒｒだけを用いて補正する場合よりも、より精度の高い補正が可能となる。
【００５３】
また、脈動誤差予測部３９ｂは、平均空気量Ｇａｖｅと脈動率Ｐとを用いて脈動誤差Ｅｒｒを予測してもよい。これは、第３実施形態と第２実施形態とを組み合わせて実施する例とみなすことができる。
【００５４】
この場合、脈動誤差予測部３９ｂは、例えば、平均空気量Ｇａｖｅと脈動率Ｐとに脈動誤差Ｅｒｒが関連付けられたマップなどを用いて、平均空気量Ｇａｖｅと脈動率Ｐとに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測する。つまり、脈動誤差予測部３９ｂは、平均空気量演算部３７によって平均空気量Ｇａｖｅが得られ、脈動率演算部３８ａによって脈動率Ｐが得られると、得られた平均空気量Ｇａｖｅと脈動率Ｐとに相関する脈動誤差Ｅｒｒをマップから抽出する。
【００５５】
この場合、ＡＦＭは、平均空気量Ｇａｖｅと脈動率Ｐの複数の組み合わせと、各組み合わせに相関した脈動誤差Ｅｒｒとが関連付けられた２次元マップを備えている。ここでの２次元マップは、例えば、一方の軸に平均空気量Ｇａｖｅ１〜Ｇａｖｅｎをとり、他方の軸に脈動率Ｐ１〜Ｐｎをとり、平均空気量Ｇａｖｅと脈動率Ｐの各組み合わせに脈動誤差Ｅｒｒ１〜Ｅｒｒｎのそれぞれが関連付けられている。例えば脈動周波数Ｆと平均空気量Ｇａｖｅ１と脈動率Ｐ１とには、脈動誤差Ｅｒｒ１が関連付けられている。また、平均空気量Ｇａｖｅｎと脈動率Ｐｎとには、脈動誤差Ｅｒｒｎが関連付けられている。脈動誤差Ｅｒｒ１〜Ｅｒｒｎのそれぞれは、脈動率Ｐと平均空気量Ｇａｖｅの値を変えて、実機を用いた実験やシミュレーションを行った場合に、脈動率Ｐと平均空気量Ｇａｖｅの各組み合わせで得られた値と言える。
【００５６】
よって、このＡＦＭは、ＡＦＭ１００と同様の効果を奏することができる。さらに、このＡＦＭは、脈動率Ｐと平均空気量Ｇａｖｅに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測して、この脈動誤差Ｅｒｒを用いて補正するため、脈動率Ｐに対応した脈動誤差Ｅｒｒだけを用いて補正する場合よりも、より精度の高い補正が可能となる。
【００５７】
（第４実施形態）
図８、図９、図１０を用いて、第４実施形態のＡＦＭ（以下、単にＡＦＭ）に関して説明する。ＡＦＭは、処理部２０の一部がＡＦＭ１００と異なる。ＡＦＭは、図８に示すように、周波数分析部４２を備えており、周波数分析部４２で得られた脈動周波数Ｆが脈動誤差予測部３９ｃに入力される点がＡＦＭ１００と異なる。
【００５８】
脈動誤差予測部３９ｃは、脈動振幅Ａと脈動周波数Ｆとを用いて脈動誤差Ｅｒｒを予測する。つまり、脈動誤差予測部３９ｂは、脈動振幅Ａに加えて、さらに脈動周波数Ｆにも相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測する。なお、周波数分析部４２は、特許請求の範囲における周波数取得部に相当する。また、脈動周波数Ｆは、空気における脈動波形の周波数であり、空気流量の周波数とも言える。また、脈動周波数Ｆは、１次波だけでなく、２次波、３次波など高次の周波数も含む。
【００５９】
周波数分析部４２は、サンプリング記憶部３４で記憶した複数のサンプリング値から脈動周波数Ｆを算出する。周波数分析部４２は、例えば、図９に示すように、２つのピークの間隔によって脈動周波数Ｆを算出する。図９の例では、ひとつ目のピークの時間を第１ピーク時間Ｔ１１、２つ目のピークの時間を第２ピーク時間Ｔ１２とする。この場合、脈動周波数Ｆ［Ｈｚ］＝１／（Ｔ１２−Ｔ１１）である。よって、周波数分析部４２は、１／（Ｔ１２−Ｔ１１）を演算することで、脈動周波数Ｆを得ることができる。
【００６０】
また、周波数分析部４２は、図１０に示すように、閾値Ｇｓを跨ぐ時間によって脈動周波数Ｆを算出してもよい。図１０の例では、閾値Ｇｓと交差するひとつ目の時間を第１交差時間Ｔ２１、閾値Ｇｓと交差する２つ目の時間を第２交差時間Ｔ２２とする。この場合、脈動周波数Ｆ［Ｈｚ］＝１／（Ｔ２２−Ｔ２１）である。よって、周波数分析部４２は、１／（Ｔ２２−Ｔ２１）を演算することで、脈動周波数Ｆを得ることができる。さらに、周波数分析部４２は、フーリエ変換によって脈動周波数Ｆを算出してもよい。
【００６１】
脈動誤差予測部３９ｃは、例えば、脈動周波数Ｆと脈動振幅Ａとに脈動誤差Ｅｒｒが関連付けられたマップなどを用いて、脈動周波数Ｆと脈動振幅Ａとに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測する。つまり、脈動誤差予測部３９ｃは、周波数分析部４２によって脈動周波数Ｆが得られ、脈動振幅演算部３８によって脈動振幅Ａが得られると、得られた脈動周波数Ｆと脈動振幅Ａとに相関する脈動誤差Ｅｒｒをマップから抽出する。
【００６２】
この場合、ＡＦＭは、脈動周波数Ｆと脈動振幅Ａの複数の組み合わせと、各組み合わせに相関した脈動誤差Ｅｒｒとが関連付けられた２次元マップを備えている。ここでの２次元マップは、例えば、一方の軸に脈動周波数Ｆ１〜Ｆｎをとり、他方の軸に脈動振幅Ａ１〜Ａｎをとり、脈動周波数Ｆと脈動振幅Ａの各組み合わせに脈動誤差Ｅｒｒ１〜Ｅｒｒｎのそれぞれが関連付けられている。例えば、脈動周波数Ｆ１と脈動振幅Ａ１とには、脈動誤差Ｅｒｒ１が関連付けられている。また、脈動周波数Ｆｎと脈動振幅Ａｎとには、脈動誤差Ｅｒｒｎが関連付けられている。脈動誤差Ｅｒｒ１〜Ｅｒｒｎのそれぞれは、脈動周波数Ｆと脈動振幅Ａの値を変えて、実機を用いた実験やシミュレーションを行った場合に、脈動周波数Ｆと脈動振幅Ａの各組み合わせで得られた値と言える。
【００６３】
このように構成された本実施形態のＡＦＭは、ＡＦＭ１００と同様の効果を奏することができる。さらに、脈動誤差Ｅｒｒは、脈動周波数Ｆにも影響される。このため、本実施形態では、脈動振幅Ａと脈動周波数Ｆに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測して、この脈動誤差Ｅｒｒを用いて補正するため、脈動振幅Ａに対応した脈動誤差Ｅｒｒだけを用いて補正する場合よりも、より精度の高い補正が可能となる。
【００６４】
また、脈動誤差予測部３９ｃは、脈動周波数Ｆと脈動率Ｐとを用いて脈動誤差Ｅｒｒを予測してもよい。これは、第４実施形態と第２実施形態とを組み合わせて実施する例とみなすことができる。
【００６５】
この場合、脈動誤差予測部３９ｃは、例えば、脈動周波数Ｆと脈動率Ｐとに脈動誤差Ｅｒｒが関連付けられたマップなどを用いて、脈動周波数Ｆと脈動率Ｐとに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測する。つまり、脈動誤差予測部３９ｃは、周波数分析部４２によって脈動周波数Ｆが得られ、脈動率演算部３８ａによって脈動率Ｐが得られると、得られた脈動周波数Ｆと脈動率Ｐとに相関する脈動誤差Ｅｒｒをマップから抽出する。
【００６６】
この場合、ＡＦＭは、脈動周波数Ｆと脈動率Ｐの複数の組み合わせと、各組み合わせに相関した脈動誤差Ｅｒｒとが関連付けられた２次元マップを備えている。ここでの２次元マップは、例えば、一方の軸に脈動周波数Ｆ１〜Ｆｎをとり、他方の軸に脈動率Ｐ１〜Ｐｎをとり、脈動周波数Ｆと脈動率Ｐの各組み合わせに脈動誤差Ｅｒｒ１〜Ｅｒｒｎのそれぞれが関連付けられている。例えば、脈動周波数Ｆ１と脈動率Ｐ１とには、脈動誤差Ｅｒｒ１が関連付けられている。また、脈動周波数Ｆｎと脈動率Ｐｎとには、脈動誤差Ｅｒｒｎが関連付けられている。脈動誤差Ｅｒｒ１〜Ｅｒｒｎのそれぞれは、脈動周波数Ｆと脈動率Ｐの値を変えて、実機を用いた実験やシミュレーションを行った場合に、脈動周波数Ｆと脈動率Ｐの各組み合わせで得られた値と言える。
【００６７】
よって、このＡＦＭは、ＡＦＭ１００と同様の効果を奏することができる。さらに、このＡＦＭは、脈動率Ｐと脈動周波数Ｆに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測して、この脈動誤差Ｅｒｒを用いて補正するため、脈動率Ｐに対応した脈動誤差Ｅｒｒだけを用いて補正する場合よりも、より精度の高い補正が可能となる。
【００６８】
（変形例）
ここで、図１１を用いて、第４実施形態の変形例に関して説明する。この変形例の周波数分析部４２ａは、ＥＣＵ２００からの信号に基づいて脈動周波数を取得する点が周波数分析部４２と異なる。
【００６９】
周波数分析部４２ａは、例えば、ＥＣＵ２００からエンジン出力軸の回転速度（つまり、エンジン回転速度）を示す信号や、クランク角センサのセンサ信号などを取得する。そして、周波数分析部４２ａは、ＥＣＵ２００から取得した信号に基づいて脈動周波数を算出する。この場合、周波数分析部４２ａは、例えば、エンジン回転速度と脈動周波数Ｆとが関連付けられたマップなどを用いて、脈動周波数Ｆを取得してもよい。
【００７０】
変形例のＡＦＭは、第４実施形態と同様の効果を奏することができる。さらに、変形例のＡＦＭは、ＥＣＵ２００からの情報に基づいて脈動周波数を取得するため、サンプリング記憶部３４で記憶した複数のサンプリング値から脈動周波数を算出する場合よりも、ＡＦＭ内での処理負荷を低減できる。
【００７１】
（第５実施形態）
図１２、図１３、図１４を用いて、第５実施形態のＡＦＭ（以下、単にＡＦＭ）に関して説明する。ＡＦＭは、処理部２０の一部がＡＦＭ１００と異なる。ＡＦＭは、図１２に示すように、平均空気量演算部３７で得られた平均空気量Ｇａｖｅと周波数分析部４２で得られた脈動周波数Ｆとが脈動誤差予測部３９ｄに入力される点がＡＦＭ１００と異なる。
【００７２】
脈動誤差予測部３９ｄは、脈動周波数Ｆと平均空気量Ｇａｖｅと脈動振幅Ａとを用いて脈動誤差Ｅｒｒを予測する。つまり、脈動誤差予測部３９ｄは、脈動振幅Ａに加えて、さらに脈動周波数Ｆと平均空気量Ｇａｖｅにも相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測する。よって、第５実施形態は、第１実施形態、第３実施形態、第４実施形態を組み合わせた実施形態とみなすことができる。
【００７３】
この場合、脈動誤差予測部３９ｄは、例えば、図１３に示す２次元マップと、数３に示す誤差予測式とを用いて脈動周波数Ｆと平均空気量Ｇａｖｅと脈動振幅Ａとに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測する。
【数３】
2018179811.tif 000005
【００７４】
なお、誤差予測式は、Ｃｎｎが傾きであり、Ｂｎｎが切片である。
【００７５】
脈動誤差Ｅｒｒ［％］と脈動振幅Ａとの関係は、図１４に示すように、複数の脈動周波数Ｆと複数の平均空気量Ｇａｖｅの各組み合わせで異なる。なお、図１４における実線は、補正後の脈動誤差Ｅｒｒと脈動振幅Ａとの関係を示している。一方、破線は、補正前の脈動誤差Ｅｒｒと脈動振幅Ａの関係、つまり脈動特性を示している。
【００７６】
そして、図１３に示すように、マップは、平均空気量Ｇａｖｅと脈動周波数Ｆとの各組み合わせに相関する、傾きＣｎｎと切片Ｂｎｎの組み合わせが関連付けられている。詳述すると、２次元マップは、例えば、一方の軸に平均空気量Ｇａｖｅ１〜Ｇａｖｅｎをとり、他方の軸に脈動周波数Ｆ１〜Ｆｎをとり、平均空気量Ｇａｖｅ１〜Ｇａｖｅｎと脈動周波数Ｆ１〜Ｆｎの各組み合わせに傾きＣｎｎと切片Ｂｎｎの組み合わせそれぞれが関連付けられている。傾きＣｎｎと切片Ｂｎｎのそれぞれは、実機を用いた実験やシミュレーションによって得ることができる。
【００７７】
このように、マップは、脈動誤差Ｅｒｒを算出する際における、傾きＣｎｎと切片Ｂｎｎを取得するためのものと言える。言い換えると、マップは、誤差予測式における係数が、各平均空気量Ｇａｖｅと各脈動周波数Ｆとに関連付けられている。
【００７８】
脈動誤差予測部３９ｄは、例えば、脈動振幅Ａ１、脈動周波数Ｆ１、平均空気量Ｇａｖｅ１の場合、マップを用いることで傾きＣ１１と切片Ｂ１１を取得する。つまり、脈動振幅Ａと脈動誤差Ｅｒｒとの関係は、図１４の左端グラフにおける実線で表すことができる。そして、脈動誤差予測部３９ｄは、数３を用いて、Ｃ１１×脈動振幅Ａ１＋Ｂ１１を演算することで、脈動誤差Ｅｒｒを得ることができる。
【００７９】
このように構成された本実施形態のＡＦＭは、ＡＦＭ１００と同様の効果を奏することができる。さらに、本実施形態では、脈動振幅Ａと平均空気量Ｇａｖｅと脈動周波数Ｆに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測して、脈動誤差Ｅｒｒを用いて補正するため、脈動振幅Ａに対応した脈動誤差Ｅｒｒだけを用いて補正する場合よりも、より精度の高い補正が可能となる。
【００８０】
また、脈動誤差予測部３９ｄは、脈動振幅Ａにかえて脈動率Ｐを用いてもよい。これは、第２実施形態、第３実施形態、第４実施形態を組み合わせて実施する例とみなすことができる。
【００８１】
この場合、脈動誤差予測部３９ｄは、脈動周波数Ｆと平均空気量Ｇａｖｅと脈動率Ｐとを用いて脈動誤差Ｅｒｒを予測する。つまり、脈動誤差予測部３９ｄは、脈動振幅Ａにかえて、脈動率Ｐを用いて脈動誤差Ｅｒｒを予測する。この場合、数３に示す誤差予測式は、脈動振幅Ａの項が脈動率Ｐに変更となる。これによっても同様の効果を奏することができる。
【００８２】
（変形例１）
ここで、図１５を用いて、第５実施形態の変形例１に関して説明する。この変形例の脈動誤差予測部３９ｄは、３次元マップを用いて脈動誤差Ｅｒｒ（補正量Ｑ）を予測する点が第５実施形態と異なる。
【００８３】
この場合、脈動誤差予測部３９ｄは、例えば、脈動振幅Ａと平均空気量Ｇａｖｅと脈動周波数Ｆとに補正量Ｑが関連付けられたマップなどを用いて、脈動振幅Ａと平均空気量Ｇａｖｅと脈動周波数Ｆとに相関した補正量Ｑを取得する。
【００８４】
ＡＦＭは、図１５に示すような、平均空気量Ｇａｖｅと脈動周波数Ｆの複数の組み合わせと、各組み合わせに相関した補正量Ｑとが関連付けられた２次元マップが、脈動振幅Ａ毎に設けられた３次元マップを備えている。例えば、脈動振幅Ａ１に関する２次元マップは、一方の軸に平均空気量Ｇａｖｅ１〜Ｇａｖｅｎをとり、他方の軸に脈動周波数Ｆ１〜Ｆｎをとり、平均空気量Ｇａｖｅ１〜Ｇａｖｅｎと脈動周波数Ｆ１〜Ｆｎの各組み合わせに補正量Ｑ１１１〜Ｑ１ｎｎのそれぞれが関連付けられている。補正量Ｑ１１１〜Ｑ１ｎｎのそれぞれは、脈動振幅Ａ１の場合に、平均空気量Ｇａｖｅと脈動周波数Ｆの値を変えて、実機を用いた実験やシミュレーションを行った場合に、平均空気量Ｇａｖｅと脈動周波数Ｆの各組み合わせで得られた値と言える。脈動振幅Ａ２以降に関する２次元マップも同様である。
【００８５】
脈動誤差予測部３９ｄは、脈動振幅Ａと平均空気量Ｇａｖｅと脈動周波数Ｆを取得すると、３次元マップを用いて、これらのパラメータに関連付けられた補正量Ｑを取得する。例えば、脈動誤差予測部３９ｄは、脈動振幅Ａ１と平均空気量Ｇａｖｅ１と脈動周波数Ｆ１を取得した場合、補正量Ｑ１１１を取得する。
【００８６】
この変形例１は、第５実施形態と同様の効果を奏することができる。
【００８７】
なお、この変形例１においても、脈動振幅Ａにかえて脈動率Ｐを用いてもよい。この場合、脈動誤差予測部３９ｄは、平均空気量Ｇａｖｅと脈動周波数Ｆの複数の組み合わせと、各組み合わせに相関した補正量Ｑとが関連付けられた２次元マップが、脈動率Ｐ毎に設けられた３次元マップを用いて補正量Ｑを取得する。これによっても同様の効果を奏することができる。
【００８８】
（変形例２）
次に、図１６、図１７を用いて、第５実施形態の変形例２に関して説明する。この変形例の脈動誤差予測部３９ｄは、脈動振幅Ａの大きさに応じて、脈動誤差Ｅｒｒを予測する際に用いる誤差予測式を変更する点が第５実施形態と異なる。
【００８９】
この場合、脈動誤差予測部３９ｄは、例えば、図１７に示す３次元マップと、数３、数４に示す誤差予測式とを用いて脈動周波数Ｆと平均空気量Ｇａｖｅと脈動振幅Ａとに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測する。
【数４】
2018179811.tif 000006
【００９０】
なお、数４に示す誤差予測式は、Ｄｎｎが傾きであり、Ｅｎｎが切片である。数３に関しては、上記と同様である。
【００９１】
脈動誤差Ｅｒｒと脈動振幅Ａとの関係は、図１６に示すように、複数の脈動周波数Ｆと複数の平均空気量Ｇａｖｅの各組み合わせで異なる。さらに、脈動誤差Ｅｒｒと脈動振幅Ａとの関係は、平均空気量Ｇａｖｅと脈動周波数Ｆとが同じであっても、閾値Ａｓを境に傾向が異なる。つまり、脈動誤差Ｅｒｒと脈動振幅Ａとの関係は、閾値Ａｓを境に逆になる。脈動振幅Ａが閾値Ａｓよりも小さい場合、脈動誤差Ｅｒｒは、脈動振幅Ａが大きくなるに連れて小さくなる。そして、脈動振幅Ａが閾値Ａｓよりも大きい場合、脈動誤差Ｅｒｒは、脈動振幅Ａが大きくなるに連れて大きくなる。なお、図１６における実線は、補正後の脈動誤差Ｅｒｒと脈動振幅Ａとの関係を示している。一方、破線は、補正前の脈動誤差Ｅｒｒと脈動振幅Ａの関係、つまり脈動特性を示している。
【００９２】
このため、図１７に示すように、マップは、脈動振幅Ａ＜閾値Ａｓの場合の２次元マップと、脈動振幅Ａ＞閾値Ａｓの場合の２次元マップとを含んでいる。脈動振幅Ａ＜閾値Ａｓの場合の２次元マップは、図１３に示す２次元マップと同様であり、平均空気量Ｇａｖｅと脈動周波数Ｆとの各組み合わせに相関する、傾きＣｎｎと切片Ｂｎｎの組み合わせが関連付けられている。一方、脈動振幅Ａ＞閾値Ａｓの場合の２次元マップは、平均空気量Ｇａｖｅと脈動周波数Ｆとの各組み合わせに相関する、傾きＤｎｎと切片Ｅｎｎの組み合わせが関連付けられている。この場合の２次元マップは、傾きＤｎｎと切片Ｅｎｎが脈動振幅Ａ＜閾値Ａｓの場合の２次元マップと異なる。
【００９３】
この場合、脈動誤差予測部３９ｄは、例えば、脈動振幅Ａ１（＜Ａｓ）、脈動周波数Ｆ１、平均空気量Ｇａｖｅ１の場合、マップを用いることで傾きＣ１１と切片Ｂ１１を取得する。そして、脈動誤差予測部３９ｄは、数３を用いて、Ｃ１１×脈動振幅Ａ１＋Ｂ１１を演算することで、脈動誤差Ｅｒｒを得ることができる。また、脈動誤差予測部３９ｄは、例えば、脈動振幅Ａ２（＞Ａｓ）、脈動周波数Ｆ１、平均空気量Ｇａｖｅ１の場合、マップを用いることで傾きＤ１１と切片Ｅ１１を取得する。そして、脈動誤差予測部３９ｄは、数４を用いて、Ｄ１１×脈動振幅Ａ２＋Ｅ１１を演算することで、脈動誤差Ｅｒｒを得ることができる。
【００９４】
この変形例２は、第５実施形態と同様の効果を奏することができる。さらに、脈動誤差Ｅｒｒは、脈動周波数Ｆと平均空気量Ｇａｖｅが同じであっても、脈動振幅Ａに応じて傾向が異なる。よって、変形例２は、脈動振幅Ａの大きさに応じて、誤差予測式を切り替えるため、適切な補正が可能となる。
【００９５】
また、変形例２では、閾値Ａｓを平均空気量Ｇａｖｅとすることで、逆流の発生有無で誤差予測式を切り替えることができる。このため、変形例２は、逆流が発生した場合であっても高精度な補正が可能となる。
【００９６】
（変形例３）
次に、図１８、図１９を用いて、第５実施形態の変形例３に関して説明する。この変形例の脈動誤差予測部３９ｄは、脈動率Ｐの大きさに応じて、脈動誤差Ｅｒｒを予測する際に用いる誤差予測式を変更する点が変形例２と異なる。
【００９７】
この場合、脈動誤差予測部３９ｄは、例えば、図１８に示す３次元マップと、数３、数４に類似する誤差予測式とを用いて脈動周波数Ｆと平均空気量Ｇａｖｅと脈動率Ｐとに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測する。ここで用いる誤差予測式は、数３、数４における脈動振幅Ａの項を脈動率Ｐに変更したものである。以下においては、数３における脈動振幅Ａの項を脈動率Ｐに変更したものを数１３、数４における脈動振幅Ａの項を脈動率Ｐに変更したものを数１４とも称する。
【００９８】
脈動誤差Ｅｒｒと脈動率Ｐとの関係は、図１８に示すように、複数の脈動周波数Ｆと複数の平均空気量Ｇａｖｅの各組み合わせで異なる。さらに、脈動誤差Ｅｒｒと脈動率Ｐとの関係は、平均空気量Ｇａｖｅと脈動周波数Ｆとが同じであっても、閾値Ｐｓを境に傾向が異なる。つまり、脈動誤差Ｅｒｒと脈動率Ｐとの関係は、閾値Ｐｓを境に逆になる。脈動率Ｐが閾値Ａｓよりも小さい場合、脈動誤差Ｅｒｒは、脈動率Ｐが大きくなるに連れて小さくなる。そして、脈動率Ｐが閾値Ｐｓよりも大きい場合、脈動誤差Ｅｒｒは、脈動率Ｐが大きくなるに連れて大きくなる。なお、図１８における実線は、補正後の脈動誤差Ｅｒｒと脈動率Ｐとの関係を示している。一方、破線は、補正前の脈動誤差Ｅｒｒと脈動率Ｐの関係、つまり脈動特性を示している。
【００９９】
このため、図１９に示すように、マップは、脈動率Ｐ＜閾値Ｐｓの場合の２次元マップと、脈動率Ｐ＞閾値Ｐｓの場合の２次元マップとを含んでいる。脈動率Ｐ＜閾値Ｐｓの場合の２次元マップは、図１３に示す２次元マップと同様であり、平均空気量Ｇａｖｅと脈動周波数Ｆとの各組み合わせに相関する、傾きＣｎｎと切片Ｂｎｎの組み合わせが関連付けられている。一方、脈動率Ｐ＞閾値Ｐｓの場合の２次元マップは、平均空気量Ｇａｖｅと脈動周波数Ｆとの各組み合わせに相関する、傾きＤｎｎと切片Ｅｎｎの組み合わせが関連付けられている。この場合の２次元マップは、傾きＤｎｎと切片Ｅｎｎが脈動率Ｐ＜閾値Ｐｓの場合の２次元マップと異なる。
【０１００】
この場合、脈動誤差予測部３９ｄは、例えば、脈動率Ｐ１（＜Ｐｓ）、脈動周波数Ｆ１、平均空気量Ｇａｖｅ１の場合、マップを用いることで傾きＣ１１と切片Ｂ１１を取得する。そして、脈動誤差予測部３９ｄは、数１３を用いて、Ｃ１１×脈動率Ｐ１＋Ｂ１１を演算することで、脈動誤差Ｅｒｒを得ることができる。また、脈動誤差予測部３９ｄは、例えば、脈動率Ｐ２（＞Ｐｓ）、脈動周波数Ｆ１、平均空気量Ｇａｖｅ１の場合、マップを用いることで傾きＤ１１と切片Ｅ１１を取得する。そして、脈動誤差予測部３９ｄは、数１４を用いて、Ｄ１１×脈動率Ｐ２＋Ｅ１１を演算することで、脈動誤差Ｅｒｒを得ることができる。
【０１０１】
このように、変形例３の脈動誤差予測部３９ｄは、複数の誤差予測式を用いて、脈動率Ｐに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測するものである。複数の誤差予測式のそれぞれは、脈動率Ｐの変化に対する脈動誤差Ｅｒｒの変化の傾向が異なる。そして、脈動誤差予測部３９ｄは、脈動率Ｐの大きさに応じて、誤差予測式を変更する。
【０１０２】
この変形例３は、第５実施形態と同様の効果を奏することができる。さらに、脈動誤差Ｅｒｒは、脈動周波数Ｆと平均空気量Ｇａｖｅが同じであっても、脈動率Ｐに応じて傾向が異なる。よって、変形例３は、脈動率Ｐの大きさに応じて、誤差予測式を切り替えるため、適切な補正が可能となる。
【０１０３】
また、変形例３では、閾値Ｐｓを１００％とすることで、逆流の発生有無で誤差予測式を切り替えることができる。このため、変形例３は、逆流が発生した場合であっても高精度な補正が可能となる。
【０１０４】
さらに、変形例２では、閾値Ａｓを平均空気量Ｇａｖｅに応じて変更する必要がった。しかしながら、変形例３では、閾値Ｐｓを１００％とすることで、逆流の発生有無で誤差予測式を切り替えることができる。このため、変形例３では、演算を簡略化することができるとともに、メモリ量を低減することができる。
【０１０５】
（変形例４）
さらに、脈動誤差予測部３９ｄは、下記の回帰式で補正量Ｑを算出してもよい。
補正量Ｑ＝αＧ＋βＦ＋γＡ
Ｇ：平均空気量、Ｆ：脈動周波数、Ａ：脈動振幅、α、β、γ：定数
定数α、β、γは、上記通路形成部材によって決まる値である。
【０１０６】
（第６実施形態）
ここで、図２０、図２１、図２２を用いて、第６実施形態のＡＦＭ（以下、単にＡＦＭ）に関して説明する。ＡＦＭは、処理部２０の一部がＡＦＭ１００と異なる。ＡＦＭは、平均空気量Ｇａｖｅと脈動最大値Ｇｍａｘを計測する計測期間の決め方が第１実施形態と異なる。ＡＦＭは、サンプリング記憶部３４と上極値判定部３５のかわりに、脈動周期演算部３４ａと計測期間演算部３４ｂと備えている。
【０１０７】
脈動周期演算部３４ａは、空気の脈動周期を演算する。詳述すると、脈動周期演算部３４ａは、出力空気流量変換テーブル３３によって変換された空気流量を用いて脈動周期を演算する。
【０１０８】
計測期間演算部３４ｂは、平均空気量Ｇａｖｅと脈動最大値Ｇｍａｘを求める計測期間を、脈動周期演算部３４ａで得られた脈動周期に応じて変更する。詳述すると、計測期間演算部３４ｂは、脈動周期が長い場合、脈動周期が短い場合よりも計測期間を長くする。例えば、計測期間演算部３４ｂは、脈動周期演算部３４ａで得られた脈動周期（１周期）を計測期間とする。
【０１０９】
例えば、図２１に示すように、脈動周期に対して計測期間が短かった場合、真の脈動最大値Ｇｍａｘと計測期間中の脈動最大値Ｇｍａｘに誤差が生じる。同様に、真の平均空気量Ｇａｖｅと計測期間中の平均空気量Ｇａｖｅに誤差が生じる。よって、この場合は、脈動誤差Ｅｒｒ（補正量Ｑ）の精度が低下する。
【０１１０】
また、図２２に示すように、脈動周期に対して計測期間が長かった場合、平均空気量Ｇａｖｅと脈動最大値Ｇｍａｘを得るまでの時間が長くなる。よって、この場合は、脈動誤差Ｅｒｒ（補正量Ｑ）を得るまでの時間が長く、応答性が悪化する。
【０１１１】
しかしながら、ＡＦＭは、上記のように脈動周期に応じて計測期間を変更するため、平均空気量Ｇａｖｅと脈動最大値Ｇｍａｘの算出精度を向上できるとともに、応答性を向上できる。当然ながら、第６実施形態のＡＦＭは、ＡＦＭ１００と同様の効果を奏することができる。
【０１１２】
なお、本実施形態では、図２０に示すように、脈動振幅Ａを用いて脈動誤差Ｅｒｒを得る例を採用している。しかしながら、本開示は、これに限定されず、上記第２〜第５実施形態において、サンプリング記憶部３４と上極値判定部３５のかわりに、脈動周期演算部３４ａと計測期間演算部３４ｂを採用してもよい。
【０１１３】
（第７実施形態）
ここで、図２３、図２４、図２５を用いて、第７実施形態のＡＦＭ（以下、単にＡＦＭ）に関して説明する。ＡＦＭは、処理部２０の一部がＡＦＭ１００と異なる。また、ＡＦＭは、図２３に示すように、ＡＦＭが搭載されるダクトの径（ダクト径Ｈ）を記憶しているダクト径記憶部４３を備えている。そして、ＡＦＭは、図２３に示すように、ダクト径記憶部４３に記憶されたダクト径Ｈが脈動誤差予測部３９ｅに入力される点がＡＦＭ１００と異なる。
【０１１４】
脈動誤差Ｅｒｒと脈動振幅Ａとの関係は、複数の脈動周波数Ｆと複数の平均空気量Ｇａｖｅの各組み合わせで異なる。さらに、脈動誤差Ｅｒｒと脈動振幅Ａとの関係は、平均空気量Ｇａｖｅと脈動周波数Ｆとが同じであっても、ダクト径Ｈによりダクト内の流速分布が変化するため、ダクト径Ｈによって異なる。図２５には、あるダクト径Ｈである場合の脈動誤差Ｅｒｒと脈動振幅Ａとの関係を示している。これが、図２４で示したように、ダクト径Ｈに応じて異なる。
【０１１５】
そこで、脈動誤差予測部３９ｅは、脈動振幅Ａと脈動周波数Ｆと平均空気量Ｇａｖｅとダクト径Ｈを用いて脈動誤差Ｅｒｒを予測する。つまり、脈動誤差予測部３９ｅは、脈動振幅Ａ、脈動周波数Ｆ、平均空気量Ｇａｖｅに加えて、さらにダクト径Ｈにも相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測する。この場合、脈動誤差予測部３９ｅは、例えば、図２４に示す３次元マップと、数３に示す誤差予測式とを用いて脈動振幅Ａと脈動周波数Ｆと平均空気量Ｇａｖｅとダクト径Ｈとに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測する。
【０１１６】
ＡＦＭは、図２４に示すような、平均空気量Ｇａｖｅと脈動周波数Ｆの複数の組み合わせと、各組み合わせに相関する、傾きＣｎｎｎと切片Ｂｎｎｎの組み合わせが関連付けられた２次元マップが、ダクト径Ｈ毎に設けられた３次元マップを備えている。詳述すると、各２次元マップは、例えば、一方の軸に平均空気量Ｇａｖｅ１〜Ｇａｖｅｎをとり、他方の軸に脈動周波数Ｆ１〜Ｆｎをとり、平均空気量Ｇａｖｅ１〜Ｇａｖｅｎと脈動周波数Ｆ１〜Ｆｎの各組み合わせに傾きＣｎｎｎと切片Ｂｎｎｎの組み合わせそれぞれが関連付けられている。傾きＣｎｎｎと切片Ｂｎｎｎのそれぞれは、実機を用いた実験やシミュレーションによって得ることができる。この各２次元マップに関しては、図１３などと同様である。
【０１１７】
脈動誤差予測部３９ｅは、例えば、ダクト径Ｈ１、脈動振幅Ａ１、脈動周波数Ｆ１、平均空気量Ｇａｖｅ１の場合、マップを用いることで傾きＣ１１１と切片Ｂ１１１を取得する。そして、脈動誤差予測部３９ｅは、数３を用いて、Ｃ１１１×脈動振幅Ａ１＋Ｂ１１１を演算することで、脈動誤差Ｅｒｒを得ることができる。
【０１１８】
このように構成された本実施形態のＡＦＭは、ＡＦＭ１００と同様の効果を奏することができる。さらに、本実施形態では、脈動振幅Ａと平均空気量Ｇａｖｅと脈動周波数Ｆとダクト径Ｈに相関した脈動誤差Ｅｒｒを予測して、脈動誤差Ｅｒｒを用いて補正するため、脈動振幅Ａに対応した脈動誤差Ｅｒｒだけを用いて補正する場合よりも、より精度の高い補正が可能となる。
【０１１９】
（第８実施形態）
ここで、図２６を用いて、第８実施形態の変形例に関して説明する。第８実施形態は、ＡＦＭ１１０にセンシング部１０が設けられており、ＥＣＵ２１０に処理部２０が設けられている点が第１実施形態と異なる。つまり、本実施形態では、本開示をＥＣＵ２１０に設けられた処理部２０に適用した例とみなすことができる。なお、本開示（空気流量測定装置）は、処理部２０に加えて、センシング部１０を含んでいてもよい。
【０１２０】
このため、ＡＦＭ１１０とＥＣＵ２１０は、ＡＦＭ１００と同様の効果を奏することができる。さらに、ＡＦＭ１１０は、処理部２０を備えていないため、ＡＦＭ１００よりも処理負荷を低減できる。
【０１２１】
第８実施形態は、第２〜第７実施形態に適用することもできる。この場合、各実施形態における処理部は、ＥＣＵ２１０に設けられることになる。よって、ＥＣＵ２１０は、脈動率Ｐの演算や、脈動周波数Ｆの分析などを行うことになる。
【０１２２】
（第９実施形態）
ここで、図２７、図２８を用いて、第９実施形態のＡＦＭ（以下、単にＡＦＭ）に関して説明する。ＡＦＭは、図２７に示すように、フィルタ部４４を含んでいる点がＡＦＭ１００と異なる。つまり、本実施形態のＡＦＭは、フィルタ部４４を含む処理部２０を有しているとも言える。
【０１２３】
フィルタ部４４は、サンプリング記憶部３４及び上極値判定部３５よりも前に設けられている。フィルタ部４４は、出力値（出力信号）にフィルタ処理を実施し、処理後出力値を出力する。本実施形態では、出力空気流量変換テーブル３３とサンプリング記憶部３４及び上極値判定部３５との間にフィルタ部４４が設けられた処理部２０を採用している。なお、処理後出力値は、処理後出力信号とも言える。
【０１２４】
フィルタ部４４は、例えばローパスフィルタを採用できる。図２８に示す波形は、破線がフィルタ処理前の出力信号であり、実線がフィルタ処理後の出力信号である。なお、図２８におけるフィルタ処理後の出力信号は、フィルタ部４４として時定数３ｍｓのローパスフィルタを採用した場合の処理後出力信号である。
【０１２５】
このため、平均空気量演算部３７は、出力値としての処理後出力値から平均空気量Ｇａｖｅを算出する。脈動最大値演算部３６は、出力値としての処理後出力値から脈動最大値Ｇｍａｘを求める。
【０１２６】
このように構成された第９実施形態のＡＦＭは、ＡＦＭ１００と同様の効果を奏することができる。さらに、第９実施形態のＡＦＭは、図２８に示すように、出力値にノイズが重畳していた場合であっても、電気ノイズや乱流による出力の乱れの影響を低減することができ、上極値の検出精度を向上できる。
【０１２７】
なお、第９実施形態は、第２〜第８実施形態に適用することもできる。この場合、各実施形態における処理部は、フィルタ４４を備えることになる。
【符号の説明】
【０１２８】
１０…センシング部、２０…処理部、３１…センサ出力Ａ／Ｄ変換部、３２…サンプリング部、３３…出力空気流量変換テーブル、３４…サンプリング記憶部、３４ａ…脈動周期演算部、３４ｂ…計測期間演算部、３５…上極値判定部、３６…脈動最大値演算部、３７…平均空気量演算部、３８…脈動振幅演算部、３８ａ…脈動率演算部、３９，３９ａ〜３９ｅ…脈動誤差予測部、４０…脈動誤差補正部、４１…脈動補正後流量出力部、４２，４２ａ…周波数分析部、４３…ダクト径記憶部、１００，１１０…ＡＦＭ、２００，２１０…ＥＣＵ
【図１】
2018179811.tif 000007
【図２】
2018179811.tif 000008
【図３】
2018179811.tif 000009
【図４】
2018179811.tif 000010
【図５】
2018179811.tif 000011
【図６】
2018179811.tif 000012
【図７】
2018179811.tif 000013
【図８】
2018179811.tif 000014
【図９】
2018179811.tif 000015
【図１０】
2018179811.tif 000016
【図１１】
2018179811.tif 000017
【図１２】
2018179811.tif 000018
【図１３】
2018179811.tif 000019
【図１４】
2018179811.tif 000020
【図１５】
2018179811.tif 000021
【図１６】
2018179811.tif 000022
【図１７】
2018179811.tif 000023
【図１８】
2018179811.tif 000024
【図１９】
2018179811.tif 000025
【図２０】
2018179811.tif 000026
【図２１】
2018179811.tif 000027
【図２２】
2018179811.tif 000028
【図２３】
2018179811.tif 000029
【図２４】
2018179811.tif 000030
【図２５】
2018179811.tif 000031
【図２６】
2018179811.tif 000032
【図２７】
2018179811.tif 000033
【図２８】
2018179811.tif 000034