(57)【要約】【構成】金属酸化物半導体ガスセンサを１Ｈｚで温度変化させ、センサ信号を短時間フーリエ変換し、得られたフーリエ変換値を重回帰分析によりＮＯ２濃度の対数に変換する。【効果】低濃度のＮＯ２を正確に測定できる。【選択図】    図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
金属酸化物半導体ガスセンサのヒータ電力を周期的に変化させるための手段と、前記ヒータ電力の変化に同期してセンサ信号を周波数変換するための手段と、得られた周波数変換値を重回帰分析によりＮＯ２濃度に変換するための回帰分析手段とを備えたことを特徴とする、ＮＯ２検出装置。
【請求項２】
ヒータ電力の変化周期が２秒以下であることを特徴とする、請求項１のＮＯ２検出装置。
【請求項３】
得られた周波数変換値から基準となる値をサンプリングして記憶するための手段と、得られた周波数変換値とその基準値との差分値を求めるための手段とを設け、得られた差分値を前記回帰分析手段で重回帰分析するようにしたことを特徴とする、請求項１または２のＮＯ２検出装置。
【請求項４】
回帰分析手段では、前記重回帰分析によりＮＯ２濃度の対数値を求めるようにしたことを特徴とする、請求項３のＮＯ２検出装置。
【請求項５】
前記周波数変換を、センサ温度が低い領域を中心とする、温度変化の１周期分の窓関数をセンサ信号に乗算して、短時間フーリエ変換により行うことを特徴とする、請求項１〜４のいずれかのＮＯ２検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の利用分野】
この発明はＮＯ２の検出に関し、特に自動車の外気導入制御や、自動車の暖機運転時のＮＯ２濃度の検出、駐車場でのＮＯ２濃度の検出などに関する。
【０００２】
【従来技術】
【特許文献１】特許３０２４２１７号公報
特許文献１は、金属酸化物半導体を用いて外気中のＮＯ２濃度を検出し、自動車への外気導入を制御することを記載している。そして自動車の外気導入での検出レンジがＮＯ２の０．３〜３ｐｐｍ程度の低濃度であり、しかも用途上の特徴から、速やかにＮＯ２を検出することが要求されている。
【０００３】
【発明の課題】
この発明の課題は、低濃度のＮＯ２を速やかにかつ正確に測定できるようにすることにある。
【０００４】
【発明の構成】
この発明のＮＯ２検出装置は、金属酸化物半導体ガスセンサのヒータ電力を周期的に変化させるための手段と、前記ヒータ電力の変化に同期してセンサ信号を周波数変換するための手段と、得られた周波数変換値を重回帰分析によりＮＯ２濃度に変換するための回帰分析手段とを備えたことを特徴とする。
ここで好ましくは、ヒータ電力の変化周期を２秒以下、特に好ましくは１秒以下とする。センサの構造は好ましくは、ビーズ状の金属酸化物半導体の内部に、コイル状のヒータ兼用電極とその中心に配置した中心電極、とを埋設したものとする。
【０００５】
好ましくは、得られた周波数変換値から基準となる値をサンプリングして記憶するための手段と、得られた周波数変換値とその基準値との差分値を求めるための手段とを設け、得られた差分値を前記回帰分析手段で重回帰分析する。
【０００６】
また好ましくは、回帰分析手段では、前記重回帰分析によりＮＯ２濃度の対数値を求め、例えば求めた対数値を指数変換してＮＯ２濃度とし、Ｄ／Ａ変換などにより出力する。
【０００７】
好ましくは、前記周波数変換を、センサ温度が低い領域を中心とする、温度変化の１周期分の窓関数をセンサ信号に乗算して、短時間フーリエ変換により行う。
【０００８】
【発明の作用と効果】
発明者らは、例えば１Ｈｚ程度の周波数で金属酸化物半導体ガスセンサを温度変化させ、その応答波形を短時間フーリエ変換などにより変換し、変換値を重回帰分析すると、正確に低濃度のＮＯ２を検出できることを見出した。１Ｈｚ程度の周波数で金属酸化物半導体ガスセンサを駆動しても、温度変化が速すぎるため、ＮＯ２の検出感度が低下することが予想されたが、正確にＮＯ２濃度を求めることができた。また変換値の処理には、ニューラルネットワークなどの種々のものが考えられたが、重回帰分析によりＮＯ２濃度を求めることができた。このため、自動車の外気導入制御システムなどにも搭載可能な範囲に、回路コストを抑えることができた。
【０００９】
温度変化時の金属酸化物半導体ガスセンサの出力波形（応答波形）は、センサの経時変化や周囲の温度、湿度、バックグラウンドのガスなどにより変化した。しかし応答波形の変換値自体ではなく、スタート時（エンジン起動時）などのセンサ信号を空気中の応答波形（基準波形）として、基準波形の変換値との差分値を用いると、経時変化などに対してタフな、精度のある検出ができた。
【００１０】
またセンサ信号の処理では、前記の差分値を重回帰分析して、ＮＯ２濃度の対数値を求めると、精度の高い検出ができた。言い換えると、差分値とＮＯ２濃度自体、あるいは差分値の対数とＮＯ２濃度よりも、差分値と濃度の対数との重回帰分析で、高い精度が得られた。このようにして得られる検出精度は、０．１〜３ｐｐｍ程度のレンジに対して、例えば６ヶ月間のデータで、真実値の１／３〜３倍程度の範囲に検出値が収まるものであった。これは検出濃度が低く、測定期間が長いことを考えると、極めて良好な数値である。即ち、金属酸化物半導体ガスセンサを用いた低濃度のＮＯ２検出は従来は定性的なものであったが、ある程度定量的な低濃度のＮＯ２の検出が可能になった。
【００１１】
自動車の外気導入制御などでは、応答時間を短縮することが重要である。通常のＦＦＴ（高速フーリエ変換）では、１０周期程度の応答時間が必要である。これに対して、短時間フーリエ変換により例えば１周期分のセンサ信号を処理すると、例えば１秒程度でＮＯ２の検出ができた。
【００１２】
【実施例】
図１〜図８に、実施例のＮＯ２検出装置を示す。これらの図において、２は電源で、４は金属酸化物半導体ガスセンサで、例えばＳｎＯ２系金属酸化物半導体のビーズ内にコイル状のヒータ兼用電極と中心電極とを埋設したものである。ＳｎＯ２ビーズはほぼ球形で、その直径は約４００μｍ程度である。またヒータ兼用電極や中心電極には、直径１５μｍ程度のＰｔ−Ｗ線を用いた。ガスセンサ４では、ヒータ兼用電極や中心電極の４本の端子をステムなどに溶接し、上部に金網を設けたキャップを被せて、ガスセンサとして使用する。なおガスセンサの構造自体は任意で、その材料も任意である。Ｔｒ１，Ｔｒ２はスイッチング用のトランジスタで、他のスイッチでも良く、ＲＬは負荷抵抗である。ＲＨはガスセンサ４のヒータ抵抗を、ＲＳはセンサ抵抗（金属酸化物半導体の抵抗値）を示す。
【００１３】
６はマイクロコンピュータで、８はセンサドライブで、トランジスタＴｒ１，Ｔｒ２をオン／オフさせることにより、ガスセンサ４のヒータ電力を制御すると共に、検出用の電圧を加えるタイミングを制御する。即ち、ヒータ電力を例えば１秒周期（１Ｈｚ）で、サイン波状に変化させ、センサ温度を１秒周期で変化させる。電力の波形は方形波やランプ波などでもよい。センサ温度の最高値は５００℃、最低値は約１５０℃である。センサドライブ８は、トランジスタＴｒ２をオンさせることにより、検出電圧を負荷抵抗ＲＬとセンサ抵抗ＲＳとの直列片に加え、その出力（センサ信号）をＡＤコンバータ１０に加え、短時間フーリエ変換部１２で、例えば１周期分〜過去５周期分のセンサ信号をフーリエ変換する。なお短時間フーリエ変換に代えて、ウェーブレット変換や離散コサイン変換などを用いても良い。１４は基準値学習部で、ＮＯ２検出装置の電源をオンしてから所定時間後、例えば１分後の、フーリエ変換値を基準値として記憶する。
【００１４】
実施例のＮＯ２検出装置は、自動車の外気導入制御や、駐車場のＮＯ２やＣＯ濃度の検出あるいは自動車の暖機運転時のガレージ内のＮＯ２やＣＯ濃度の検出などに用いる。そして動作開始から例えば１分後のセンサ信号の波形は、ほぼ空気中でのセンサ信号のフーリエ変換値に対応し、これとの差分を用いてＮＯ２を検出する。基準となるフーリエ変換値の算出方法自体は任意で、例えば自動車の走行中に、センサ信号の波形が安定していることを条件として、清浄な空気中の信号をサンプリングしているものと仮定し、基準値とするようにしても良い。
【００１５】
１６は差分部で、基準値学習部１４で記憶しているフーリエ変換値の基準値と、短時間フーリエ変換部１２で新たに求めたフーリエ変換値、との差分値を算出する。フーリエ変換値は直流成分と、交流のサインやコサイン成分との組み合わせから成る信号であり、一種のベクトルと見なすことができる。その場合、差分部１６は、基準となる変換値のベクトルと、求めたフーリエ変換値のベクトルとの差分を算出するということができる。
【００１６】
重回帰分析部１８は、得られた差分のベクトルを用いて、重回帰分析によりＮＯ２濃度の対数値を算出する。そして指数変換部２０で、求めた対数値を指数変換してＮＯ２濃度に換算し、出力部２２で例えばＤ／Ａ変換し、アナログ出力として出力する。出力部２２の出力を用いることにより、自動車の外気導入のオン／オフや駐車場などの空調、ガレージ内で長時間暖機運転を行うことによる空気汚染などを検出する。また出力部２２では、ＮＯ２濃度のアナログ値などに対応する出力が得られるので、容易に濃度表示ができる。
【００１７】
図２に、温度変化に伴うセンサ信号の波形を模式的に示す。センサ抵抗ＲＳは、最低温度の１５０℃付近で最大値を示し、最高温度の５００℃付近で最小値を示す。このうち最低温度の付近で最もＮＯ２濃度が高いので、例えば図２の下側のように、１周期分の信号波形をフーリエ変換するための窓関数を用い、窓関数の値をセンサ抵抗に乗算して、フーリエ変換する。例えば窓関数として、ハミング窓を用いるとよい。このようにすると過去１周期分の信号波形で、短時間フーリエ変換を行うことができ、短時間でＮＯ２を検出できる。また窓関数は、ＮＯ２感度が最大となる低温域を中心として、その両側に対称な関数が好ましい。
【００１８】
図３に、空気中〜３ｐｐｍのＮＯ２での、ガスセンサ４の応答波形を示す。３ｐｐｍ程度のＮＯ２では、波形の特徴が空気中とあまり変わらない、特徴のない波形である。
【００１９】
図４に、ＮＯ２の検出アルゴリズムを示す。金属酸化物半導体ガスセンサを、適宜の周期で温度変化させる。温度変化の周波数（周期の逆数）は例えば０．５Ｈｚ以上とし、好ましくは０．８Ｈｚ〜４Ｈｚ、特に好ましくは１Ｈｚ〜２Ｈｚとする。実施例ではセンサ温度の変化幅を１５０〜５００℃としたが、温度変化の周波数を高めると、ヒータ電力を変化させても温度変化が追随しなくなり、温度変化の幅は減少する。
【００２０】
次に例えば１周期分のセンサ信号の波形を用い、ＮＯ２感度の高い低温域を中心として左右対称な窓関数を用いて、短時間フーリエ変換を行う。得られたフーリエ変換値は１種のベクトルで、複数の成分から成ることを強調する場合、フーリエ変換スペクトルということがある。
【００２１】
センサの経時的変化や周囲の温湿度の影響、その他のノイズ要因を打ち消して、低濃度のＮＯ２を検出するため、基準となるフーリエ変換スペクトルを求める。実施例ではエンジンスタート時（動作開始１分後など）のフーリエ変換スペクトルを、基準値（標準値）として記憶する。そしてＮＯ２の検出を行う場合、得られたフーリエ変換値と基準値との差分値を求め、差分値を重回帰分析によりＮＯ２濃度の対数に変換する。このようにしてＮＯ２濃度を求め、外気導入制御などの制御を行うと共に、ＮＯ２濃度の表示を行う。
【００２２】
ガスセンサを温度変化させると、周囲の風の影響が小さくなる。図５に無風時の空気中でのセンサ信号の波形と、風速７．６ｍ／秒時の空気中での波形を示す。２つの波形は一致し、風の影響は見られない。
【００２３】
図５の波形を、短時間フーリエ変換した際のフーリエ変換値を図６に示す。なお横軸の情報Ｎｏ．は、フーリエ変換値の各成分を示し、情報Ｎｏ．１は直流成分で、情報Ｎｏ．２，３は温度変化と同じ周波数の１Ｈｚの成分、Ｎｏ．４，５が２Ｈｚの成分、Ｎｏ．６，７が３Ｈｚの成分である。そして偶数成分がサイン成分を、奇数成分がコサイン成分を示している。このように図６は、無風時の空気中でのフーリエ変換スペクトルに対する、風のある際のフーリエ変換スペクトルの変化を示している。図６からは、フーリエ変換を行っても風の影響は検出できない。以上のように、センサの温度変化を利用してＮＯ２の検出を行うと、風の影響が小さくなる。なお温度変化により風の影響が小さくなった原因は不明である。
【００２４】
次に、フーリエ変換スペクトルの基準値との差分値と、ＮＯ２濃度との換算手法を検討した。そこで例えば各５個のセンサに対し、ＮＯ２濃度を０．３ｐｐｍ〜３ｐｐｍの範囲で変化させ、各１５回の測定を行った。そして、どのような手法で重回帰分析を行うと、最も良い結果が得られるかを検討した。差分値とＮＯ２濃度とをそのまま対応させると、重回帰分析での決定係数は約０．９，差分値の対数にＮＯ２濃度を対応させると決定係数は約０．７５，差分値とＮＯ２濃度の対数を対応させると決定係数は０．９９９以上となった。また差分値並びに濃度を共に対数とすると、決定係数は約０．９５となった。このように、差分値をＮＯ２濃度の対数へと重回帰分析を行うことにより、正確な分析を行うことができた。
【００２５】
個々のセンサ毎に重回帰係数を定めるのは不便である。そこで例えば１ロットのガスセンサは同じ特性のセンサと見なして、これらのガスセンサに対して、共通の重回帰係数を用いると良い。また、０．１〜３ｐｐｍで校正した重回帰係数を用いて、３〜３０ｐｐｍの高濃度域でのＮＯ２濃度を求めると、低い濃度が得られた。これは高濃度域でＮＯ２感度が低下するためである。この問題を解決するため、３〜３０ｐｐｍのＮＯ２の検出では、センサ温度の変化周波数を２Ｈｚに増し、センサ温度の変化幅を小さくすることが好ましい。このようにするとセンサ温度は２００℃強と４５０℃強の間を変化し、低濃度に敏感な低温の部分が減少し、結果的に高濃度のＮＯ２に対する直線性が増加した。
【００２６】
重回帰分析の１例を示すと、例えば１ｐｐｍのＮＯ２を定量する場合、直流成分の寄与が約６２％、１Ｈｚの成分の寄与が約２７％、２Ｈｚ及び３Ｈｚの成分の寄与が各３％で、４Ｈｚ並びに５Ｈｚの寄与が各２％の例が得られた。回帰係数を相対値で示すと、パワースペクトルで、直流成分に対して、１Ｈｚ成分に対して５．５、２Ｈｚ成分に対して２．８、３Ｈｚ成分に対して９．２、４Ｈｚ成分に対して５．２、５Ｈｚ成分に対して８．２、６Ｈｚ成分に対して１．２であった。実施例では、直流成分と６倍波までのサイン波，コサイン波共に各６成分で、合計１３成分を用いたが、直流成分と５倍波までの１１成分などを用いてもよく、極端な場合、直流成分〜３倍波までのパワースペクトルを用いてもよい。
【００２７】
図７に、１つのガスセンサを用い、２日間で２０回ＮＯ２濃度を求めた際の結果を示す。極めて高い短期再現性が得られている。
【００２８】
図８に、５個のガスセンサに対する約２００日間のＮＯ２濃度の検出結果を示す。測定に用いたＮＯ２濃度は、０．３，１，３ｐｐｍの３種類で、各濃度に対する得られた検出値の分布幅を図８に示す。ＮＯ２濃度の検出精度は極めて高い。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施例のＮＯ２検出装置のブロック図
【図２】実施例での、センサ信号と短時間フーリエ変換の窓関数とを示す特性図
【図３】空気中〜３ｐｐｍのＮＯ２中での応答波形を示す特性図
【図４】実施例でのＮＯ２検出アルゴリズムを示すフローチャート
【図５】実施例でのセンサ信号への風の影響を示す特性図
【図６】図５のセンサ信号のフーリエ変換スペクトルを示す特性図
【図７】実施例での、ＮＯ２検出結果の短期再現性（２日間／２０測定）を示す特性図
【図８】実施例での、ＮＯ２検出値の長期再現性（約２００日間）を示す特性図
【符号の説明】
２      電源
４      金属酸化物半導体ガスセンサ
６      マイクロコンピュータ
８      センサドライブ
１０    ＡＤコンバータ
１２    短時間フーリエ変換部
１４    基準値学習部
１６    差分部
１８    重回帰分析部
２０    指数変換部
２２    出力部
ＲＨ      ヒータ抵抗
ＲＳ      センサ抵抗
ＲＬ      負荷抵抗
Ｔｒ１，Ｔｒ２    トランジスタ
【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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【図７】
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【図８】
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