(57)【要約】【課題】ノッキングの誤検出を抑制すること。【解決手段】実施形態に係るノッキング検出装置は、取得部と、算出部と、検出部とを備える。取得部は、内燃機関のノッキングに伴うノック信号を取得する。算出部は、取得部によって取得されたノック信号について所定区間毎に積算値を算出する。検出部は、算出部によって算出された積算値の最大値が所定の対象区間内に存在し、最大値に対応する区間を含む連続する区間の積算値の和であるノック強度が閾値を超える場合に、ノッキングとして検出する。【選択図】図１
2019196737.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
内燃機関のノッキングに伴うノック信号を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記ノック信号について所定区間毎に積算値を算出する算出部と、
前記算出部によって算出された前記積算値の最大値が所定の対象区間内に存在し、前記最大値に対応する区間を含む連続する区間の前記積算値の和であるノック強度が閾値を超える場合に、ノッキングとして検出する検出部と
を備えることを特徴とするノッキング検出装置。
【請求項２】
前記検出部は、
内燃機関の上死点から当該上死点後の所定のクランク角までの範囲を前記対象区間として設定すること
を特徴とする請求項１に記載のノッキング検出装置。
【請求項３】
前記検出部は、
前記最大値に対応する区間の後に続く区間における前記積算値の和を前記ノック強度とすること
を特徴とする請求項１または２に記載のノッキング検出装置。
【請求項４】
前記検出部は、
前記連続する区間の区間数を前記内燃機関の回転数および/または負荷に応じて変更すること
を特徴とする請求項１、２または３に記載のノッキング検出装置。
【請求項５】
前記ノック信号の前記区間毎のノイズ強度に対応するベースラインを学習する学習部
をさらに備え、
前記算出部は、
前記学習部によって学習された前記ベースラインに基づいて前記積算値を算出すること
を特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載のノッキング検出装置。
【請求項６】
内燃機関のノッキングに伴うノック信号を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された前記ノック信号について所定区間毎に積算値を算出する算出工程と、
前記算出工程によって算出された前記積算値の最大値が所定の対象区間内に存在し、前記最大値に対応する区間を含む連続する区間の前記積算値の和であるノック強度が閾値を超える場合に、前記内燃機関のノッキングとして検出する検出工程と
を含むことを特徴とするノッキング検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ノッキング検出装置およびノッキング検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、内燃機関に設けられたノックセンサの検出結果に基づき、ノッキングを検出するノッキング検出装置がある。かかるノッキング検出装置は、ノッキングの検出結果に基づき、点火プラグの点火時期についてフィードバック制御を行う(例えば、特許文献１参照)。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−１８３６６２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、従来技術では、ノック信号にノイズピークが重畳した場合、かかるノイズピークに基づき、ノッキングを誤検出するおそれがあり、ノッキングの検出精度の向上が望まれる。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、ノッキングの誤検出を抑制することができるノッキング検出装置およびノッキング検出方法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】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、実施形態に係るノッキング検出装置は、取得部と、算出部と、検出部とを備える。前記取得部は、内燃機関のノッキングに伴うノック信号を取得する。前記算出部は、前記取得部によって取得された前記ノック信号について所定区間毎に積算値を算出する。前記検出部は、前記算出部によって算出された前記積算値の最大値が所定の対象区間内に存在し、前記最大値に対応する区間を含む連続する区間の積算値の和であるノック強度が閾値を超える場合に、ノッキングとして検出する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、ノッキングの誤検出を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、ノッキング検出方法の概要を示す図である。
【図２】図２は、ノッキング検出装置のブロック図である。
【図３】図３は、ベースラインの具体例を示す図である。
【図４】図４は、検出部による処理の具体例を示す図である。
【図５】図５は、エンジンの回転数および／または負荷とノック強度の区間数の関係を示す図である。
【図６】図６は、ノッキング検出装置が実行する処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付図面を参照して、実施形態に係るノッキング検出装置およびノッキング検出方法について詳細に説明する。なお、本実施形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１０】
まず、図１を用いて実施形態に係るノッキング検出方法の概要について説明する。図１は、ノッキング検出方法の概要を示す図である。なお、かかるノッキング検出方法は、図１に示すノッキング検出装置１によって実行される。
【００１１】
実施形態に係るノッキング検出方法は、エンジン１００（内燃機関の一例）のノッキングに伴うノック信号に基づき、ノッキングを検出する。
【００１２】
ところで、ノック信号には、ノイズ成分が重畳する場合がある。例えば、かかるノイズピークの強度が大きい場合、かかるノイズ成分をノッキングとして誤検出するおそれがある。したがって、ノッキングを精度よく検出するためには、ノック信号からノッキングに基づく振動成分とノイズとの切り分けを行う必要がある。
【００１３】
例えば、ノック信号からノッキングに基づく振動成分とノイズピークとを切り分ける方法として、ノッキングに基づくノック信号の波形形状を学習した学習モデルを生成し、かかる学習モデルと、実際のノック信号の波形形状とを比較する方法が挙げられる。しかしながら、かかる方法は、制御内容が煩雑なため、高性能のマイコンが必要となり、製造コストが増大するおそれがある。
【００１４】
そこで、実施形態に係るノッキング検出方法では、より簡便な処理でノッキングかノイズピークかを判別することとした。つまり、実施形態に係るノッキング検出方法では、ノッキングが発生した場合に、ノック信号の振幅が最大となり、その後、かかる振幅が徐々に収束する特徴に着目し、ノッキングを検出する。
【００１５】
具体的には、実施形態に係るノッキング検出方法では、図１に示すように、まず、ノック信号を取得する（ステップＳ１）。ノック信号は、エンジン１００のノッキングに伴う信号である。例えば、ノック信号を検出するセンサとして、エンジン１００に対して１つ、もしくはエンジン１００のバンク毎に設けられたノックセンサや、各気筒内の圧力を検出する筒内圧センサがある。
【００１６】
続いて、実施形態に係るノッキング検出方法では、ノック信号について所定区間毎に積算値を算出する（ステップＳ２）。例えば、実施形態にかかるノッキング検出方法では、所定のクランクアングル（例えば、５ＣＡ）毎に積算値を算出する。なお、クランクアングルとは、クランクシャフトの回転角度を示す。
【００１７】
続いて、実施形態に係るノッキング検出方法では、積算値に基づいてノッキングを検出する（ステップＳ３）。具体的には、実施形態に係るノッキング検出方法では、積算値の最大値である最大積算値Ｐ１が対象区間内に存在し、かかる最大値に対応する区間を含む連続した区間の積算値の和であるノック強度が閾値を超える場合に、ノッキングを検出する。
【００１８】
ここで、対象区間とは、例えば、クランク角が上死点(ＴＤＣ；Top  Dead  Center)から上死点後の所定のクランク角までの区間である。すなわち、対象区間は、エンジン１００の気筒内で点火プラグが点火後、気筒内で気体が膨張する燃焼行程の一部に対応する区間である。
【００１９】
なお、ノッキングは、上記の燃焼行程の前半部分で発生することから、対象区間は、例えば、上死点から上死点後所定クランク角（例えば４５ＣＡ）までの範囲であることが好ましい。あるいは、対象区間は、例えば、上死点後第１所定クランク角（０ＣＡを含む）から第１所定クランク角より大きい第２クランク角までの範囲であってもよい。このように、対象区間を適切に設定することで、ノッキングに伴う振動成分とノイズピークとの判別を精度よく行うことが可能となる。
【００２０】
図１に示す例では、最大積算値Ｐ１が、対象区間内に存在する。このため、最大積算値Ｐ１をノッキングに伴う振動成分と仮判定する。言い換えれば、最大積算値Ｐ１が対象区間内に存在していなかった場合、かかる最大積算値Ｐ１をノイズピークと判別することができる。
【００２１】
そして、実施形態に係るノッキング検出方法では、最大積算値Ｐ１に対応する区間を含む連続した区間（ハッチングを施して示す区間）の積算値の和であるノック強度が閾値を超える場合に、ノッキングと判定する。
【００２２】
すなわち、ノッキングである場合、ノック信号の振幅が徐々に収束する一方、ノイズピークは、単発的に発生する。したがって、ノッキングに基づくノック強度は、ノイズピークに基づくノック強度に比べて大きくなる。
【００２３】
つまり、実施形態に係るノッキング検出方法では、仮に、対象区間内にノイズピークが発生したとしても、積算値によるノック強度に基づいてノイズピークか否かを判別することが可能となる。
【００２４】
このように、実施形態に係るノッキング検出方法では、最大積算値Ｐ１が対象区間内に存在し、積算値によるノック強度が閾値を超える場合に、ノッキングとして検出する。
【００２５】
言い換えれば、ノッキングに基づくピークとノイズピークとを２段階で切り分けを行ったうえでノッキングを検出する。これにより、実施形態に係るノッキング検出方法では、ノッキングの誤検出を抑制することができる。
【００２６】
また、実施形態に係るノッキング検出方法では、上述のように、学習モデル等を用いた煩雑な処理を行うことなく、ノッキングの誤検出を抑制することが可能となる。これにより、安価なマイコンを用いてノッキングを精度よく検出することが可能となるので、ノッキング検出装置１の製造コストを抑えることも可能である。
【００２７】
次に、図２を用いて実施形態に係るノッキング検出装置１の構成例について説明する。図２は、ノッキング検出装置１のブロック図である。なお、図２に示す例では、ノッキング検出装置１がエンジンＥＣＵ（Electronic  Control  Unit）２００内のエンジン制御装置５０内に配置される場合について示す。しかしながら、ノッキング検出装置１は、エンジンＥＣＵ２００の外部に設けられることにしてもよく、ノッキング検出装置１をエンジン制御装置５０の外部に設けることも可能である。また、図２には、エンジンＥＣＵ２００に加え、ノックセンサ１０１およびクランク角センサ１０２をあわせて示す。
【００２８】
ノックセンサ１０１は、エンジン１００に対して１つ、もしくはエンジン１００のバンク毎に設けられ、気筒内の振動を電気信号に変換する振動センサであり、かかる電気信号をノッキング検出装置１へ出力する。ノックセンサ１０１は、例えば、圧電素子であり、エンジン１００のシリンダブロックなどに固定される。
【００２９】
クランク角センサ１０２は、クランクシャフトの回転角度を検出するセンサである。クランク角センサ１０２は、クランクシャフトの回転角に応じたクランク信号をノッキング検出装置１に出力する。
【００３０】
エンジンＥＣＵ２００は、エンジン１００を制御するＥＣＵである。なお、図２に示すエンジンＥＣＵ２００の構成は、一例であり、これに限定されるものではない。
【００３１】
ノッキング検出装置１は、制御部２と、記憶部３とを備える。制御部２は、フィルタ部２１と、取得部２２と、抽出部２３と、学習部２４と、算出部２５と、検出部２６とを備える。
【００３２】
制御部２は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）、入出力ポートなどを有するコンピュータや各種の回路を含む。
【００３３】
コンピュータのＣＰＵは、例えば、ＲＯＭに記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、制御部２のフィルタ部２１、取得部２２、抽出部２３、学習部２４、算出部２５および検出部２６として機能する。
【００３４】
また、制御部２のフィルタ部２１、取得部２２、抽出部２３、学習部２４、算出部２５および検出部２６の少なくともいずれか一部または全部をＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等のハードウェアで構成することもできる。
【００３５】
また、記憶部３は、例えば、ＲＡＭやフラッシュＲＯＭに対応する。ＲＡＭやフラッシュＲＯＭは、判定条件情報３１、ベースライン情報３２、積算値情報３３や各種プログラムの情報を記憶することができる。なお、ノッキング検出装置１は、有線や無線のネットワークで接続された他のコンピュータや可搬型記録媒体を介して上記したプログラムや各種情報を取得することとしてもよい。
【００３６】
制御部２のフィルタ部２１は、例えば、バンドパスフィルタである。フィルタ部２１は、ノックセンサ１０１から入力される電気信号に対してノッキングによる信号成分が含まれる周波数帯域(例えば、７〜８ｋＨｚ)の電気信号のみを通過させ、取得部２２へ出力する。なお、以下、フィルタ部２１を通過した電気信号についてノック信号と記載する。
【００３７】
取得部２２は、エンジン１００のノッキングに伴うノック信号を取得する。抽出部２３は、クランク信号に基づき、ノッキングを検出するための区間であるゲート区間を定め、ゲート区間のノック信号を抽出する。ゲート区間は、上述の対象区間を含む区間であり、例えば、上死点から上死点後９０ＣＡまでの区間である。抽出部２３は、抽出したゲート区間のノック信号を学習部２４へ出力する。
【００３８】
学習部２４は、ノック信号について区間毎のノイズ強度に対応するベースラインを学習する。具体的には、学習部２４は、エンジン１００がノッキングの発生し難い運転領域で動作している場合に、ノック信号のベースライン学習を行う。
【００３９】
まず、学習部２４は、エンジン制御装置５０から現在のアクセル開度に関するアクセル開度情報を取得する。そして、学習部２４は、記憶部３の判定条件情報３１を参照して、現在のアクセル開度でノッキングが発生しやすい状況か否かを判定する。
【００４０】
ここで、判定条件情報３１は、アクセル開度に基づくエンジン１００の運転領域において、ノッキングが発生しやすい状況か否かが対応付けられた情報である。より詳細には、判定条件情報３１は、アクセル開度に応じたエンジン１００の回転数や負荷、気筒内の吸入空気量、燃料の噴出量、気筒内の点火時期等を考慮して、開発者によって予め作成される。
【００４１】
そして、学習部２４は、ノッキングが発生し難い状況である場合に、ノック信号に基づき各区間のベースラインを学習し、学習したベースラインを記憶部３にベースライン情報３２として格納する。ノッキングが発生し難い状況において抽出したノック信号によるノック強度はノイズ強度であると推定できるため、各区間で抽出したノイズ強度を基に各区間のベースラインを設定する。
【００４２】
図３は、ベースラインの具体例を示す図である。図３に示すように、図３に示すように、本実施形態において、ベースラインＢＬは、各区間毎（例えば、５ＣＡ刻み）に学習される。
【００４３】
例えば、ベースラインＢＬの値（強度）は、ノック信号のＳ／Ｎ比が良好な区間においては、相対的に小さくなり、Ｓ／Ｎ比が悪い領域においては、大きい値となる。
【００４４】
このように、学習部２４は、区間毎にベースラインＢＬを学習することで、後述する算出部２５によって算出される積算値の信頼度を向上させることができる。結果として、ノッキングを精度よく検出することが可能となる。
【００４５】
なお、ここでは、区間毎に異なる値のベースラインＢＬである場合について示したが、全ての区間において同じ値のベースラインＢＬとすることにしてもよい。かかる場合に、学習部２４は、例えば、ベースラインＢＬを例えば平準化することで、全ての区間で同じ値のベースラインＢＬを学習することも可能である。
【００４６】
図２の説明に戻り、算出部２５について説明する。算出部２５は、取得部２２によって取得されたノック信号について所定区間毎（５ＣＡ毎）に積算値を算出する。
【００４７】
具体的には、算出部２５は、学習部２４によって学習されたベースラインＢＬを基準とするノック信号の強度の絶対値を所定区間毎に積算していく。より具体的には、ベースラインＢＬ以上のノック信号を積算対象として所定区間毎に積算していく。そして、算出部２５は、算出した積算値を記憶部３に積算値情報３３として格納する。
【００４８】
ここで、上述のように、ベースラインＢＬは、区間毎に学習された値である。つまり、本実施形態において、ベースラインＢＬは、区間毎にノック信号のＳ／Ｎ比に基づいて設定される。
【００４９】
したがって、算出部２５は、ベースラインＢＬに基づいて積算値を算出することで、ノック信号に含まれる雑音成分の影響を低減した状態で積算値を算出することが可能となる。これにより、算出部２５は、積算値を信頼性高く算出することが可能となる。
【００５０】
検出部２６は、算出部２５によって算出された積算値の最大値（最大積算値Ｐ１）が所定の対象区間内に存在し、かかる最大値に対応する区間を含む連続した区間の積算値の和であるノック強度が閾値を超える場合に、ノッキングとして検出する。
【００５１】
まず、検出部２６は、最大積算値Ｐ１が対象区間内に存在するか否かを判定する。最大積算値Ｐ１が対象区間内に存在していれば、後述の処理に移行し、最大積算値Ｐ１が対象区間外に存在していれば、かかる最大積算値Ｐ１をノイズピークとして判別する。
【００５２】
ここで、対象区間は、例えば、上述のように、上死点から上死点後４５ＣＡまでの区間であるが、検出部２６は、かかる対象区間をエンジン１００に設けられたアクチュエータの動作状況に基づいて変更することも可能である。
【００５３】
例えば、かかるアクチュエータが、可変吸排気バルブである場合について説明すると、ノックセンサ１０１は、周囲の気筒に設けられた可変吸排気バルブの振動をノイズピークとして検出する場合がある。
【００５４】
例えば、可変吸排気バルブが閉弁する場合に、気筒内で振動が発生し、ノック信号にかかる振動に基づくノイズピークが重畳する場合がある。すなわち、アクチュエータの動作状況に基づいてノイズピークの発生するタイミングを予測することが可能である。
【００５５】
このため、検出部２６は、ノイズピークの発生タイミングを予測し、ノイズピークが含まれにくい区間を上記の対象区間として設定することも可能である。すなわち、検出部２６は、アクチュエータの動作状況に応じて対象区間を補正することが可能である。
【００５６】
これにより、ノイズピークが排除された対象区間を設定することができるので、ノッキングの誤検出を抑制することが可能となる。なお、アクチュエータは、可変吸排気バルブに限られず、その他のアクチュエータであってもよい。
【００５７】
図４は、検出部２６による処理の具体例を示す図である。なお、図４のＡは、クランク信号を示し、♯１〜♯４は、各気筒を示す。図４のＢは、ノック信号の波形を示し、図４のＣは、ノック信号の積算値を示す。また、図４のＤは、検出部２６による検出結果を示す。
【００５８】
例えば、♯１、♯４および♯２において、最大積算値Ｐ１が対象区間内に存在し、♯３は、最大積算値Ｐ１が対象区間外に存在する。このため、検出部２６は、♯３をノイズピークとして検出する。
【００５９】
続いて、検出部２６は、♯１、♯４および♯２についてノック強度を算出する。なお、ノック強度は、最大積算値Ｐ１に対応する区間を含む連続する区間の積算値の和であり、図４のＣにおいてハッチングを施して示す。
【００６０】
ここで、♯１および♯２は、ノック強度が大きく、閾値を超えるので、検出部２６は、♯１および♯２についてノッキングを検出する。一方、♯４については、ノック強度が小さく、閾値を超えないので、検出部２６は、♯４についてノイズピークとして検出する。
【００６１】
このように、検出部２６は、最大積算値Ｐ１の位置および積算によるノック強度に基づいてノッキングを検出することで、ノッキングに基づく振動成分かノイズピークかを精度よく判別することが可能となる。
【００６２】
ところで、ノッキングが発生した場合に、ノック信号の振幅が最大となり、その後、徐々にかかる振幅は減少する。すなわち、ノッキングが発生した場合、最大積算値Ｐ１から積算値が徐々に減少する。
【００６３】
このため、検出部２６は、最大積算値Ｐ１に対応する区間の後に続く区間における積算値の和をノック強度とすることにしてもよい。すなわち、最大積算値Ｐ１よりも前の区間の積算値をノック強度の算出に用いないことにしてもよい。
【００６４】
これにより、最大積算値Ｐ１の直前に発生したノイズピークを除外して、ノッキングを検出することができるので、ノッキングの検出精度を向上させることができる。
【００６５】
また、上述のように、積算値は、所定のクランク角（５ＣＡ刻み）で算出される。このため、エンジン１００の回転数および/または負荷が高いほど、積算値を算出する時間間隔が短くなる。
【００６６】
したがって、エンジン１００の回転数および/または負荷が高いほど、より多くの区間の積算値にノッキングに基づく振動成分が含まれることとなる。言い換えれば、エンジン１００の回転数および/または負荷が低いほど、少ない区間にノッキングに基づく振動成分が含まれる。
【００６７】
つまり、エンジン１００の回転数および/または負荷が低い場合に、多くの区間の積算値をノック強度とすると、ノック強度にノイズピークが含まれる可能性が高くなる。また、エンジン１００の回転数および/または負荷が高い場合に、少ない区間の積算値をノック強度とすると、ノック強度が実際のノック強度よりも小さくなる可能性も考えられる。
【００６８】
このため、検出部２６は、ノック強度を算出する区間数をエンジン１００の回転数および/またはの負荷に応じて変更することが可能である。図５は、エンジン１００の回転数および／または負荷とノック強度の区間数の関係を示す図である。
【００６９】
なお、検出部２６は、アクセル開度に基づいてエンジン１００の回転数および/または負荷を求めることが可能である。すなわち、アクセル開度が大きい場合、すなわち、アクセルが強く踏み込まれた場合、気筒内の吸入空気量が増大し、エンジン１００の回転数および/または負荷が大きくなる。
【００７０】
図５に示すように、検出部２６は、エンジン１００の回転数および/または負荷が高いほど、ノック強度の区間数を多くし、エンジン１００の負荷が低いほど、ノック強度の区間数を少なくする。
【００７１】
このようにすることで、検出部２６は、エンジン１００の負荷に応じて適切な区間の積算値に基づいてノック強度を求めることが可能となる。言い換えれば、ノイズピークや雑音成分を排除し、ノッキングに基づく振動成分のみを用いてノック強度を算出することが可能となる。
【００７２】
したがって、ノッキングの検出精度を向上させることができるので、ノッキングの誤検出を抑制することが可能となる。なお、図５に示した区間数は、一例であり、任意に変更することが可能である。
【００７３】
図２の説明に戻り、エンジン制御装置５０について説明する。エンジン制御装置５０は、ノッキング検出装置１の検出結果に基づいて各気筒に設けられた点火プラグの点火時期を制御する。
【００７４】
例えば、エンジン制御装置５０は、ノッキングが検出されていない場合、点火時期を早める進角制御を行い、ノッキングが検出された場合、点火時期を遅くする遅角制御を行う。
【００７５】
上述のように、本実施形態に係るノッキング検出装置１は、ノッキングを精度よく検出することが可能である。このため、エンジン制御装置５０は、点火時期を適切に制御することができるので、エンジン１００の燃費を向上させることが可能となる。
【００７６】
次に、図６を用いて実施形態に係るノッキング検出装置１が実行する処理手順について説明する。図６は、ノッキング検出装置１が実行する処理手順を示すフローチャートである。
【００７７】
図６に示すように、まず、制御部２の取得部２２は、ノック信号を取得し（ステップＳ１０１）、抽出部２３は、ゲート区間のノック信号を抽出する（ステップＳ１０２）。
【００７８】
続いて、算出部２５は、ノック信号について所定区間毎に積算値を算出する（ステップＳ１０３）。続いて、検出部２６は、最大積算値Ｐ１が対象区間内に存在するか否かを判定する（ステップＳ１０４）。
【００７９】
検出部２６は、最大積算値Ｐ１が対象区間内に存在する場合（ステップＳ１０４，Ｙｅｓ）、前述した所定区間数の積算値の和によりノック強度を算出する（ステップＳ１０５）。
【００８０】
続いて、検出部２６は、ノック強度が閾値よりも大きいか否かを判定し（ステップＳ１０６）、ノック強度が閾値よりも大きい場合（ステップＳ１０６，Ｙｅｓ）、ノッキングとして検出し（ステップＳ１０７）、処理を終了する。
【００８１】
一方、検出部２６は、最大積算値が対象区間外である場合や（ステップＳ１０４，Ｎｏ）、そのまま処理を終了し、ノック強度が閾値以下である場合（ステップＳ１０６，Ｎｏ）、処理を終了する。すなわち、ノック強度が閾値以下ならノックなしと判定する。
【００８２】
上述したように、実施形態に係るノッキング検出装置１は、取得部２２と、算出部２５と、検出部２６とを備える。取得部２２は、エンジン１００（内燃機関の一例）のノッキングに伴うノック信号を取得する。算出部２５は、取得部２２によって取得されたノック信号について所定区間毎に積算値を算出する。
【００８３】
検出部２６は、算出部２５によって算出された積算値の最大値が所定の対象区間内に存在し、最大値に対応する区間を含む連続する区間の積算値の和であるノック強度が閾値を超える場合に、ノッキングとして検出する。したがって、実施形態に係るノッキング検出装置１によれば、ノッキングの誤検出を抑制することができる。
【００８４】
ところで、上述した実施形態では、学習部２４によってベースラインＢＬを学習し、かかるベースラインＢＬに基づいてノック強度を算出する場合について説明した。かかる例に限られず、例えば、ノック強度に対する閾値をエンジン１００の負荷に応じて変更することにしてもよい。
【００８５】
例えば、エンジン１００の回転数および/または負荷が大きい場合に、かかる閾値を高い値に設定し、エンジン１００の回転数および/または負荷が小さい場合に、かかる閾値を低い値に設定する。これにより、エンジン１００の回転数および/または負荷に応じた適切な閾値を設定することができるので、ノッキングの誤検出を抑制することが可能となる。
【００８６】
また、上述した実施形態では、ベースラインＢＬを基準とするノック信号の絶対値に基づいて積算値を算出する場合について説明したが、ベースラインＢＬに対してさらにオフセット量を加算したベースラインに基づいて積算値を算出することにしてもよい。また、かかるオフセット量は、例えば、エンジン１００の回転数および/または負荷に基づく機械学習を用いて算出することが可能である。
【００８７】
さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。
【符号の説明】
【００８８】
１    ノッキング検出装置
２１    フィルタ部
２２    取得部
２３    抽出部
２４    学習部
２５    算出部
２６    検出部
５０    エンジン制御装置
１００    エンジン（内燃機関の一例）
１０１    ノックセンサ
１０２    クランク角センサ
２００    エンジンＥＣＵ
【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】
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【図６】
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