(57)【要約】【課題】過去の判定結果が反映されると共に、エンジン保護の観点や乗員の不快感の解消の観点から、ノッキングの判定を行うことができるようにする。【解決手段】信号前処理部１１０は燃焼圧信号を所定の周波数成分に分解して出力する。エンジンノック判定用ニューラルネット１２０は、燃焼圧信号とフィードバックされた信号とに基づいて、エンジンに与える影響の度合いを考慮した判定を行い、その判定結果をエンジンノック判定信号として出力する。乗員官能ノック判定用ニューラルネット１３０は燃焼圧信号とフィードバックされた信号とに基づいて、乗員の官能に与える影響の度合いを考慮した判定を行い、その判定結果を乗員官能ノック判定信号として出力する。総合判定部１６０はエンジンノック判定信号と乗員官能ノック判定信号について重み付けを行って合成し、総合的な判定結果を表すノッキング判定信号として出力する。【選択図】        図１
2004251162.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
エンジンを搭載した車両に用いられ、前記エンジンでノッキングが発生しているか否かを判定し、その判定結果を出力するノッキング判定装置であって、
前記エンジンの燃焼状態に関連した状態信号を入力とした場合に、前記判定結果を示す判定信号を出力するように、学習がなされたニューラルネットを備え、
前記状態信号を前記ニューラルネットに入力すると共に、該ニューラルネットから出力される前記判定信号をフィードバックして、前記ニューラルネットの入力の一部とすることを特徴とするノッキング判定装置。
【請求項２】
エンジンを搭載した車両に用いられ、前記エンジンでノッキングが発生しているか否かを判定し、その判定結果を出力するノッキング判定装置であって、
前記エンジンの燃焼状態に関連した状態信号を入力とした場合に、前記ノッキングの前記エンジンに与える影響の度合いに基づいた前記判定結果を示す第１の判定信号を出力するように、学習がなされた第１のニューラルネットと、
前記状態信号を入力とした場合に、前記ノッキングの乗員に与える影響の度合いに基づいた前記判定結果を示す第２の判定信号を出力するように、学習がなされた第２のニューラルネットと、
を備え、前記状態信号を前記第１及び第２のニューラルネットにそれぞれ入力すると共に、
前記第１のニューラルネットから出力される前記第１の判定信号と前記第２のニューラルネットから出力される前記第２の判定信号とを入力し、それらの示す判定結果に基づいて総合的な判定結果を示す第３の判定信号を出力する総合判定部を、
さらに備えるノッキング判定装置。
【請求項３】
エンジンを搭載した車両に用いられ、前記エンジンでノッキングが発生しているか否かを判定し、その判定結果を出力するノッキング判定装置であって、
前記エンジンの燃焼状態に関連した状態信号を入力とした場合に、該状態信号の信号レベルのうち、前記エンジンに共鳴振動を生じさせ得る周波数を含む所定の周波数範囲の信号レベルに基づいた前記判定結果を示す第１の判定信号を出力するように、学習がなされた第１のニューラルネットと、
前記状態信号を入力とした場合に、該状態信号の信号レベルのうち、乗員の官能に影響を与える周波数を含む所定の周波数範囲の信号レベルに基づいた前記判定結果を示す第２の判定信号を出力するように、学習がなされた第２のニューラルネットと、
を備え、前記状態信号を前記第１及び第２のニューラルネットにそれぞれ入力すると共に、
前記第１のニューラルネットから出力される前記第１の判定信号と前記第２のニューラルネットから出力される前記第２の判定信号とを入力し、それらの示す判定結果に基づいて総合的な判定結果を示す第３の判定信号を出力する総合判定部を、
さらに備えるノッキング判定装置。
【請求項４】
請求項２または請求項３に記載のノッキング判定装置において、
前記総合判定部は、前記第１の判定信号の示す判定結果に対する重み付けと、前記第２の判定信号の示す判定結果に対する重み付けとを、前記車両の運転条件に応じて変えて、前記総合的な判定結果を導き出すことを特徴とするノッキング判定装置。
【請求項５】
請求項２または請求項３に記載のノッキング判定装置において、
前記第１及び第２の判定信号のうち、少なくとも一方の判定信号をフィードバックして、該判定信号を出力した前記ニューラルネットの入力の一部とすることを特徴とするノッキング判定装置。
【請求項６】
請求項２または請求項３に記載のノッキング判定装置において、
前記第２のニューラルネットは、乗員から所定の指示があった場合に、再学習することを特徴とするノッキング判定装置。
【請求項７】
請求項１ないし請求項６のうちの任意の１つに記載のノッキング判定装置において、
前記状態信号を所定の周波数成分に分解する前処理部をさらに備え、
前記ニューラルネットは、前記状態信号として、前記所定の周波数成分に分解された信号を入力することを特徴するノッキング判定装置。
【請求項８】
請求項１ないし請求項６のうちの任意の１つに記載のノッキング判定装置において、
前記状態信号は、前記エンジンの燃焼圧を検出する燃焼圧センサの燃焼圧出力であることを特徴とするノッキング判定装置。
【請求項９】
請求項１ないし請求項６のうちの任意の１つに記載のノッキング判定装置において、
前記状態信号は、前記エンジンの点火プラグから得られるイオン出力であることを特徴とするノッキング判定装置。
【請求項１０】
請求項１ないし請求項６のうちの任意の１つに記載のノッキング判定装置において、
前記状態信号は、前記エンジンにおけるノッキングの振動を検出するノックセンサの検出出力であることを特徴とするノッキング判定装置。
【請求項１１】
車両に搭載されているエンジンを制御するエンジン制御システムであって、
請求項１ないし請求項１０のうちの任意の１つに記載のノッキング判定装置と、
該ノッキング判定装置から出力される前記判定結果に基づいて、前記エンジンを制御するエンジン制御装置と、
を備えるエンジン制御システム。
【請求項１２】
エンジンを搭載した車両において、前記エンジンでノッキングが発生しているか否かを判定するノッキング判定方法であって、
（ａ）前記エンジンの燃焼状態に関連した状態信号を入力とした場合に、前記判定結果を示す判定信号を出力するように、学習がなされたニューラルネットを用意する工程と、
（ｂ）前記状態信号を前記ニューラルネットに入力して、該ニューラルネットから前記判定信号を出力させる工程と、
（ｃ）出力した前記判定信号をフィードバックして、前記ニューラルネットの入力の一部として入力する工程と、
を備えるノッキング判定方法。
【請求項１３】
エンジンを搭載した車両において、前記エンジンでノッキングが発生しているか否かを判定するノッキング判定方法であって、
（ａ）前記エンジンの燃焼状態に関連した状態信号を入力とした場合に、前記ノッキングの前記エンジンに与える影響の度合いに基づいた前記判定結果を示す第１の判定信号を出力するように、学習がなされた第１のニューラルネットと、前記状態信号を入力とした場合に、前記ノッキングの乗員に与える影響の度合いに基づいた前記判定結果を示す第２の判定信号を出力するように、学習がなされた第２のニューラルネットと、をそれぞれ用意する工程と、
（ｂ）前記状態信号を前記第１及び第２のニューラルネットにそれぞれ入力して、該第１及び第２のニューラルネットから前記第１及び第２の判定信号をそれぞれ出力させる工程と、
（ｃ）出力した前記第１の判定信号の示す判定結果と前記第２の判定信号の示す判定結果とに基づいて、総合的な判定結果を得る工程と、
を備えるノッキング判定方法。
【請求項１４】
エンジンを搭載した車両において、前記エンジンでノッキングが発生しているか否かを判定するノッキング判定方法であって、
（ａ）前記エンジンの燃焼状態に関連した状態信号を入力とした場合に、該状態信号の信号レベルのうち、前記エンジンに共鳴振動を生じさせ得る周波数を含む所定の周波数範囲の信号レベルに基づいた前記判定結果を示す第１の判定信号を出力するように、学習がなされた第１のニューラルネットと、前記状態信号を入力とした場合に、該状態信号の信号レベルのうち、乗員の官能に影響を与える周波数を含む所定の周波数範囲の信号レベルに基づいた前記判定結果を示す第２の判定信号を出力するように、学習がなされた第２のニューラルネットと、をそれぞれ用意する工程と
（ｂ）前記状態信号を前記第１及び第２のニューラルネットにそれぞれ入力し、該第１及び第２のニューラルネットから前記第１及び第２の判定信号をそれぞれ出力させる工程と、
（ｃ）出力した前記判定信号の示す判定結果と前記第２の判定信号の示す判定結果とに基づいて、総合的な判定結果を得る工程と、
を備えるノッキング判定方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、エンジンを搭載した車両において、エンジンでノッキングが発生しているか否かを判定する技術に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来においては、例えば、下記の特許文献１に記載されているように、ノックセンサの検出出力をニューラルネットに入力して、ノッキングの判定結果を得ていた。
【０００３】
【特許文献１】
特表平１１−５０８６６６号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記した従来技術においては、ニューラルネットはオープンループ型であったため、ノッキングの判定に、過去の判定結果が反映されないと言う問題があった。
【０００５】
また、エンジンが車両に搭載されている場合、ノッキングの判定は、エンジン保護の観点のみならず、乗員の不快感の解消の観点からも行う必要があるが、上記した従来技術においては、その点について何ら配慮されていなかった。
【０００６】
従って、本発明の目的は、上記した従来技術の問題点を解決し、過去の判定結果が反映されると共に、エンジン保護の観点や乗員の不快感の解消の観点から、ノッキングの判定を行うことができるノッキング判定の技術を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段およびその作用・効果】
上記した目的の少なくとも一部を達成するために、本発明の第１のノッキング判定装置は、エンジンを搭載した車両に用いられ、前記エンジンでノッキングが発生しているか否かを判定し、その判定結果を出力するノッキング判定装置であって、
前記エンジンの燃焼状態に関連した状態信号を入力とした場合に、前記判定結果を示す判定信号を出力するように、学習がなされたニューラルネットを備え、前記状態信号を前記ニューラルネットに入力すると共に、該ニューラルネットから出力される前記判定信号をフィードバックして、前記ニューラルネットの入力の一部とすることを要旨とする。
【０００８】
このように、本発明の第１のノッキング判定装置では、ニューラルネットがリカレント型となるため、ノッキングの判定に過去の判定結果を反映させることができ、オープンループ型に比べて大幅に判定精度を向上させることができる。
【０００９】
本発明の第２のノッキング判定装置は、エンジンを搭載した車両に用いられ、前記エンジンでノッキングが発生しているか否かを判定し、その判定結果を出力するノッキング判定装置であって、
前記エンジンの燃焼状態に関連した状態信号を入力とした場合に、前記ノッキングの前記エンジンに与える影響の度合いに基づいた前記判定結果を示す第１の判定信号を出力するように、学習がなされた第１のニューラルネットと、
前記状態信号を入力とした場合に、前記ノッキングの乗員に与える影響の度合いに基づいた前記判定結果を示す第２の判定信号を出力するように、学習がなされた第２のニューラルネットと、
を備え、前記状態信号を前記第１及び第２のニューラルネットにそれぞれ入力すると共に、
前記第１のニューラルネットから出力される前記第１の判定信号と前記第２のニューラルネットから出力される前記第２の判定信号とを入力し、それらの示す判定結果に基づいて総合的な判定結果を示す第３の判定信号を出力する総合判定部を、
さらに備えることを要旨とする。
【００１０】
このように、本発明の第２のノッキング判定装置では、第１のニューラルネットによって、エンジンに与える影響の度合いに基づいたノッキングの判定を行うことができ、第２のニューラルネットによって、乗員に与える影響の度合いに基づいたノッキングの判定を行うことができるので、エンジン保護の観点や乗員の不快感の解消の観点から、総合的にノッキングの判定を行うことができる。
【００１１】
本発明の第３のノッキング判定装置は、エンジンを搭載した車両に用いられ、前記エンジンでノッキングが発生しているか否かを判定し、その判定結果を出力するノッキング判定装置であって、
前記エンジンの燃焼状態に関連した状態信号を入力とした場合に、該状態信号の信号レベルのうち、前記エンジンに共鳴振動を生じさせ得る周波数を含む所定の周波数範囲の信号レベルに基づいた前記判定結果を示す第１の判定信号を出力するように、学習がなされた第１のニューラルネットと、
前記状態信号を入力とした場合に、該状態信号の信号レベルのうち、乗員の官能に影響を与える周波数を含む所定の周波数範囲の信号レベルに基づいた前記判定結果を示す第２の判定信号を出力するように、学習がなされた第２のニューラルネットと、
を備え、前記状態信号を前記第１及び第２のニューラルネットにそれぞれ入力すると共に、
前記第１のニューラルネットから出力される前記第１の判定信号と前記第２のニューラルネットから出力される前記第２の判定信号とを入力し、それらの示す判定結果に基づいて総合的な判定結果を示す第３の判定信号を出力する総合判定部を、
さらに備えることを要旨とする。
【００１２】
このように、本発明の第３のノッキング判定装置では、第１のニューラルネットによって、エンジンに共鳴振動を生じさせ得る周波数を含む所定の周波数範囲の信号レベルに基づいたノッキングの判定を行うことができ、第２のニューラルネットによって、乗員の官能に影響を与える周波数を含む所定の周波数範囲の信号レベルに基づいたノッキングの判定を行うことができる。従って、ノッキングのエンジンに対する影響や乗員の官能に対する影響を考慮して、エンジン保護の観点や乗員の不快感の解消の観点から、ノッキングの判定を行うことができる。本発明のノッキング判定装置において、前記総合判定部は、前記第１の判定信号の示す判定結果に対する重み付けと、前記第２の判定信号の示す判定結果に対する重み付けとを、前記車両の運転条件に応じて変えて、前記総合的な判定結果を導き出すことが好ましい。
【００１３】
このように、運転条件に応じて、第１および第２の判定信号に対する重み付けを変えることにより、ノッキングの判定精度をさらに向上させることができる。
【００１４】
本発明のノッキング判定装置において、前記第１及び第２の判定信号のうち、少なくとも一方の判定信号をフィードバックして、該判定信号を出力した前記ニューラルネットの入力の一部とすることが好ましい。
【００１５】
このように構成したニューラルネットはリカレント型となるため、ノッキングの判定に過去の判定結果を反映させることができ、オープンループ型に比べて大幅に判定精度を向上させることができる。
【００１６】
本発明のノッキング判定装置において、前記第２のニューラルネットは、乗員から所定の指示があった場合に、再学習することが好ましい。
【００１７】
官能に対する影響の度合いには個人差があるため、例えば、ノッキングの発生時に乗員が不快感や不安感を感じた場合に、所定の指示をすることによって、再学習するようにすれば、乗員の感覚により近い判定基準にてノッキング判定が行えるように、第２のニューラルネットを学習させることができる。
【００１８】
本発明のノッキング判定装置において、前記状態信号を所定の周波数成分に分解する前処理部をさらに備え、
前記ニューラルネットは、前記状態信号として、前記所定の周波数成分に分解された信号を入力することが好ましい。
【００１９】
ノッキングは、周波数によって、エンジンや乗員に与える影響が異なるからである。
【００２０】
本発明のノッキング判定装置において、前記状態信号は、前記エンジンの燃焼圧を検出する燃焼圧センサの燃焼圧出力であってもよく、前記エンジンの点火プラグから得られるイオン出力であってもよく、前記エンジンにおけるノッキングの振動を検出するノックセンサの検出出力であってもよい。
【００２１】
このような信号は、いずれも、エンジンの燃焼状態を反映した信号だからである。
【００２２】
本発明のエンジン制御システムは、車両に搭載されているエンジンを制御するエンジン制御システムであって、
上記したノッキング判定装置と、該ノッキング判定装置から出力される前記判定結果に基づいて、前記エンジンを制御するエンジン制御装置と、を備えることを要旨とする。
【００２３】
このように、ノッキング判定装置から出力される判定信号を用いて、エンジンを制御することにより、エンジンや乗員の官能に影響を与えるようなノッキングを発生させないで、エンジンを動作させることができる。
【００２４】
なお、本発明は、上記したノッキング判定装置やエンジン制御システムなどの装置発明の態様に限ることなく、ノッキング判定方法などの方法発明としての態様で実現することも可能である。
【００２５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を実施例に基づいて以下の順序で説明する。
Ａ．ノッキング判定装置：
Ｂ．エンジン制御システム：
Ｃ．応用例：
Ｄ．変形例：
【００２６】
Ａ．ノッキング判定装置：
図１は本発明の一実施例としてのノッキング判定装置の構成を示すブロック図である。本実施例のノッキング判定装置１００は、エンジン２００を搭載した車両内に設けられている。このノッキング判定装置１００は、信号前処理部１１０と、エンジンノック判定用ニューラルネット１２０と、乗員官能ノック判定用ニューラルネット１３０と、遅れ回路１４０，１５０と、総合判定部１６０と、減算部１７０と、を備えており、エンジン２００に取り付けられた燃焼圧センサ２１０から出力された燃焼圧信号を入力し、エンジン２００においてノッキングが発生しているか否かを判定して、その判定結果を判定信号として出力する。
【００２７】
このうち、エンジンノック判定用ニューラルネット１２０と乗員官能ノック判定用ニューラルネット１３０としては、それぞれ、次のような方法で学習が施されたニューラルネットが用いられる。
【００２８】
すなわち、或る波形の燃焼圧信号に後述するような前処理を施して得られる信号と、その燃焼圧信号に対するノッキングの判定結果と、から成るデータセットを用意し、そのうち、前処理を施して得られた信号をニューラルネットの入力とし、ノッキングの判定結果を教師信号としたときに、そのニューラルネットから出力される信号が、教師信号である判定結果と同じになるように、バックプロパゲーション手法によって学習を行う。そして、上記のようなデータセットを、種々の波形の燃焼圧信号についてそれぞれ用意して、同様な学習を繰り返す。
【００２９】
このとき、エンジンノック判定用ニューラルネット１２０に対しては、ノッキングの判定結果として、エンジンに影響を与えない程度のノッキングについては正常とするが、それ以上のノッキングについては異常とするような判定結果を用いる。通常、エンジンにはいくつかの共鳴振動モードがあり、それらはエンジンの設計値（例えば、シリンダの径など）に依存している。従って、ノッキングの周波数のうち、それら共鳴振動モードに起因してエンジンに影響を与えるのは、数ｋＨｚ〜数十ｋＨｚの周波数範囲であり、一部は可聴周波数の上限側と重なっている。そこで、エンジンノック判定用ニューラルネット１２０に対するノッキングの判定結果は、燃焼圧信号の信号レベルのうち、主として、数ｋＨｚ〜数十ｋＨｚの周波数範囲の信号レベルに基づいて決定する。
【００３０】
一方、乗員官能ノック判定用ニューラルネット１３０に対しては、ノッキングの判定結果として、運転者などの乗員の官能に影響を与えない程度のノッキングについては正常するが、それ以上のノッキング、すなわち、乗員に不快感や不安感を生じさせるようなノッキングについては異常とするような判定結果を用いる。乗員にとって、ノッキングが官能に影響するのは、ノッキングの周波数のうち、数Ｈｚ〜数十Ｈｚの周波数範囲であり、低周波振動である。特に、１０Ｈｚ前後の周波数は、人体の内蔵の共鳴振動数に該当し、乗員に不快感を与えやすい。また、官能に影響を与えるその他の周波数範囲としては、可聴周波数において、約１２５Ｈｚ〜８ｋＨｚの周波数範囲である。特に、このうちの低周波側が官能に与える影響が大きい。なお、上記したエンジンに影響を与える周波数範囲と一部重複するｋＨｚオーダは、官能に与える影響はやや小さい。そこで、乗員官能ノック判定用ニューラルネット１３０に対するノッキングの判定結果は、燃焼圧信号の信号レベルのうち、主として、数Ｈｚ〜数十Ｈｚ，約１２５Ｈｚ〜８ｋＨｚの周波数範囲の信号レベルに基づいて決定する。また、２ｋＨｚ以上の周波数範囲は、例えば、老人には聞こえにくいなど、個人差がある。従って、この周波数範囲については、ノッキングの判定結果としては、運転者毎に、後で再調整する必要がある。
【００３１】
以上のように、ノッキングの周波数のうち、エンジンに影響を与える周波数範囲と乗員の官能に影響を与える周波数範囲とは異なる。また、両方の周波数範囲は一部重複するが、その重複範囲においても、エンジンに与える影響と乗員の官能に与える影響には差がある。また、乗員の官能に影響を与える周波数範囲のうち、一部の周波数範囲については、与える影響に個人差があり、ノッキングの判定結果も個人毎に変える必要があるため、乗員官能ノック判定用ニューラルネット１３０に対しては、運転者毎に、後で再学習する方が好ましい。
【００３２】
従って、本実施例においては、ノッキングのエンジンに与える影響の度合いを考慮したノッキング判定と、ノッキングの乗員に与える影響の度合いを考慮したノッキング判定と、を独立して行わせるために、ニューラルネットを、エンジンノック判定用ニューラルネット１２０と、乗員官能ノック判定用ニューラルネット１３０と、で分けるようにしている。
【００３３】
さて、図１に示すように、燃焼圧センサ２１０は、エンジン２００に取り付けられており、シリンダ内の燃焼圧を検出して、その検出結果を燃焼圧信号として出力する。
【００３４】
信号前処理部１１０は、燃焼圧信号を入力して、所定の周波数成分に分解して出力する。図２は図１における信号前処理部１１０の具体的な構成を示すブロック図である。
【００３５】
信号前処理部１１０をアナログ回路で構成する場合は、図２（ａ）に示すごとく構成し、まず、燃焼圧信号を分岐して、それぞれ通過帯域が異なる複数のバンドパスフィルタ（ＢＰＦ）１１２ａ，１１２ｂに入力し、所定の周波数成分に分解する。その後、積分器１１４ａ，１１４ｂに入力して、各々の周波数成分の信号レベル（強度）を得るようにする。
【００３６】
一方、信号前処理部１１０の一部をディジタル回路で構成する場合は、図２（ｂ）に示すごとく構成し、まず、燃焼圧信号をハイパスフィルタ（ＨＰＦ）１１６に入力し、高周波成分（例えば、２，０ｋＨｚ以上程度）を抽出し、その後、ディジタル処理回路１１８に入力し、ソフトウェアで、その高周波成分にフーリエ変換などを施して、ノッキングに起因する特定周波数成分の特徴抽出を行うようにする。
【００３７】
次に、図１において、エンジンノック判定用ニューラルネット１２０は、信号前処理部１１０において所定の周波数成分に分解された燃焼圧信号と、遅れ回路１４０から出力される信号と、を入力し、それらの信号に基づいて、上記した学習結果に従い、エンジンに影響を与えない程度のノッキングについては正常（すなわち、ノッキングが発生していない）と判定し、それ以上のノッキングについては異常（すなわち、ノッキングが発生している）と判定して、その判定結果をエンジンノック判定信号として出力する。エンジンノック判定信号としては、０から１の間の値で表し、正常の度合いが高いほど０に近い値で表し、異常の度合いが高いほど１に近い値で表すようにする。
【００３８】
遅れ回路１４０は、エンジンノック判定用ニューラルネット１２０から出力されたエンジンノック判定信号を遅れｄだけ遅延させて、エンジンノック判定用ニューラルネット１２０に入力させる。これにより、エンジンノック判定用ニューラルネット１２０から出力されたエンジンノック判定信号は、フィードバックされて、エンジンノック判定用ニューラルネット１２０の入力の一部とされるため、エンジンノック判定用ニューラルネット１２０はリカレント型となる。
【００３９】
一方、乗員官能ノック判定用ニューラルネット１３０は、信号前処理部１１０において所定の周波数成分に分解された燃焼圧信号と、遅れ回路１５０から出力される信号と、を入力し、それらの信号に基づいて、上記した学習結果に従い、乗員の官能に影響を与えない程度のノッキングについては正常（すなわち、ノッキングが発生していない）と判定し、それ以上の、乗員に不快感や不安感を生じさせるようなノッキングについては異常（すなわち、ノッキングが発生している）と判定して、その判定結果を乗員官能ノック判定信号として出力する。乗員官能ノック判定信号としては、エンジンノック判定信号と同様に、０から１の間の値で表し、正常の度合いが高いほど０に近い値で表し、異常の度合いが高いほど１に近い値で表すようにする。
【００４０】
遅れ回路１５０は、乗員官能ノック判定用ニューラルネット１３０から出力された乗員官能ノック判定信号を遅れｄだけ遅延させて、乗員官能ノック判定用ニューラルネット１３０に入力させる。これにより、乗員官能ノック判定用ニューラルネット１３０から出力された乗員官能ノック判定信号は、フィードバックされて、乗員官能ノック判定用ニューラルネット１３０の入力の一部とされるため、乗員官能ノック判定用ニューラルネット１３０もリカレント型となる。
【００４１】
従って、エンジンノック判定用ニューラルネット１２０，乗員官能ノック判定用ニューラルネット１３０共に、リカレント型となるため、ノッキングの判定に過去の判定結果を反映させることができ、オープンループ型に比べて大幅に判定精度を向上させることができる。
【００４２】
なお、ノッキングによる振動の継続時間が乗員の官能に与える影響の度合いは、エンジンに与える影響の度合いと異なっている。例えば、乗員の官能に対しては、ノッキングによる振動の継続時間が短時間でも、影響の度合いは大きい。
【００４３】
従って、本実施例においては、遅れ回路１４０と遅れ回路１５０とを別々に設け、遅れ項の結合強度を異なるようにしている。
【００４４】
総合判定部１６０は、エンジンノック判定用ニューラルネット１２０から出力されたエンジンノック判定信号と、乗員官能ノック判定用ニューラルネット１３０から出力された乗員官能ノック判定信号と、を入力し、それぞれの信号について重み付けを行って合成し、総合的な判定結果を表すノッキング判定信号として出力する。ノッキング判定信号としては、０から１の間の値で表し、正常（すなわち、ノッキングが発生していない）の度合いが高いほど０に近い値で表し、異常（すなわち、ノッキングが発生している）の度合いが高いほど１に近い値で表すようにする。
【００４５】
また、このとき、車両の運転制御部（図示せず）から出力された運転条件信号を入力し、その信号に応じて、エンジンノック判定信号に対する重み付けと乗員官能ノック判定信号に対する重み付けとを変えるようにしている。運転条件信号が表す運転条件としては、例えば、エンジン２００の負荷や、エンジン２００の回転数や、車速などを用いる。このように、運転条件に応じて、エンジンノック判定信号及び乗員官能ノック判定信号に対する重み付けを変えることにより、ノッキングの判定精度をさらに向上させることができる。
【００４６】
なお、総合判定部１６０は、エンジンノック判定用ニューラルネット１２０，乗員官能ノック判定用ニューラルネット１３０と同様に、ニューラルネットで構成するようにしてもよいが、図３に示すような重み付け回路で構成するようにしてもよい。
【００４７】
図３は図１における総合判定部１６０の具体的な構成を示すブロック図である。図３に示す総合判定部１６０では、エンジンノック判定用ニューラルネット１２０からのエンジンノック判定信号と重み係数αとを乗算回路１６２に入力し、両者の積を算出する。一方、乗員官能ノック判定用ニューラルネット１３０からの乗員官能ノック判定信号と重み付け係数βとを乗算回路１６４に入力し、両者の積を算出する。重み付け係数αとβとの間には、β＝１−αの関係があり、αは０から１の間の値を採る。αの値は、運転制御部から入力される運転条件信号に応じて適宜変更される。乗算回路１６２と乗算回路１６４とからそれぞれ出力される積の信号は、加算回路１６６で加算されて、ノッキング判定信号として出力される。
【００４８】
以上のようにして、ノッキングのエンジンに対する影響や乗員の官能に対する影響を考慮して、エンジン保護の観点や乗員の不快感の解消の観点から、ノッキングの判定を行うことができる。
【００４９】
ところで、前述したとおり、官能に対する影響の度合いには個人差があるため、乗員官能ノック判定用ニューラルネット１３０に対しては、運転者毎に、後で再学習する方が好ましい。そこで、本実施例では、そのような再学習を行うために、次のような構成を採っている。
【００５０】
すなわち、本実施例においては、運転席の近傍に特定のスイッチまたはタッチパネルが取り付けられており、運転中にノッキングが発生して、運転者がそのノック音や振動に対して不快感や不安感を感じた場合に、そのスイッチまたはタッチパネルを押すことによって、運転者の官能に与える影響の度合いを知らすことができるようになっている。そこで、そのスイッチまたはタッチパネルが押された場合、運転制御部（図示せず）は、そのことを検知して、乗員官能評価信号を出力する。乗員官能評価信号としては、０から１の間の値のうち、例えば、０．５の値が出力されるように設定されている。
【００５１】
減算部１７０は、乗員官能ノック判定用ニューラルネット１３０から出力された乗員官能ノック判定信号を入力すると共に、運転制御部からの乗員官能評価信号を入力し、それらの差を算出して、差信号を出力する。例えば、運転者が上記したスイッチまたはタッチパネルを押したとき、乗員官能ノック判定信号の値が０．３を示しているとすると、差信号としては、−０．２の値が出力されることになる。
【００５２】
乗員官能ノック判定用ニューラルネット１３０は、減算部１７０からの差信号を入力し、その差信号の値が０となるように再学習を行う。
【００５３】
このことを繰り返し実行することにより、運転者の感覚により近い判定基準にてノッキング判定が行えるように、乗員官能ノック判定用ニューラルネット１３０を学習させることができる。
【００５４】
なお、ちなみに、エンジンノック判定用ニューラルネット１２０については、判定基準がエンジンの特性（設計値）に大きく依存するため、車両を出荷する前に、学習させておけばよく、その後、改めて再学習させる必要はない。従って、エンジンノック判定用ニューラルネット１２０は、単なるテンプレートとして使用してもよく、また、そのまま用いるのではなく、マップに落として使用するようにしてもよい。
【００５５】
Ｂ．エンジン制御システム：
次に、図１に示したノッキング判定装置を用いたエンジン制御システムについて説明する。図４は図１のノッキング判定装置を用いたエンジン制御システムの構成を示すブロック図である。
【００５６】
図４に示すエンジン制御システムは、図１のノッキング判定装置１００と、エンジン２００と、適応制御部３００と、減算部４００と、加算部５００と、を備えている。
【００５７】
減算部４００は、ノッキング判定装置１００から出力されたノッキング判定信号を入力すると共に、運転制御部（図示せず）から出力される目標値信号を入力し、それらの差を算出して、差信号を出力する。目標値信号はノッキング判定信号の目標値を表す信号であって、その目標値としては、０から１の間の値のうち、例えば、０．３の値に設定されている。なお、この目標値は、車両の走行状態に応じて変化させるようにしてもよい。
【００５８】
適応制御部３００は、減算部４００からの差信号をフィードバックして、加算部５００に与える。
【００５９】
加算部５００は、運転制御部から出力されたエンジン制御信号に、適応制御部３００からの差信号を加算して、エンジン制御信号を補正して、エンジン２００に与える。なお、エンジン制御信号は、例えば、エンジン２００の吸入空気量、燃料噴射量または点火時期を制御する信号である。
【００６０】
このような適応制御系は、基本的に以下のようにして表すことができる。すなわち、まず、エンジン制御信号を入力Ｕ（ｔ）とし、ノッキング判定信号を出力Ｙ（ｔ）として、制御システムの線形モデルを最小二乗法を用いて作成すると、式（１）に示すごとくになる。
【００６１】
【数１】
2004251162.tif 000003
【００６２】
ここで、ｄはシステムの遅れを表し、ｆ１，ｆ２，…，ｇ１，ｇ２は最小二乗法で求められるパラメータを表す。
【００６３】
次に、作成した線形モデルを用いて、入力Ｕ（ｔ）を補正・制御する。そして、次の時刻での望ましい入力Ｕ（ｔ＋１）を表すと、式（２）のごとくになる。
【００６４】
【数２】
2004251162.tif 000004
【００６５】
ここで、γは  Ｆｏｒｇｅｔｔｉｎｇ  Ｆａｃｔｏｒ  と呼ばれる定数項である。また、Ｔ（ｔ）は目標値（望ましい出力値）である。
以上のようにして、ノッキング判定装置１００から出力されるノッキング判定信号を用いて、エンジン２００を制御することにより、エンジン２００や乗員の官能に影響を与えるようなノッキングを発生させないで、エンジン２００を動作させることができる。
【００６６】
Ｃ．応用例：
次に、図１に示したノッキング判定装置の応用例として、そのノッキング判定装置を用いた、多気筒エンジンに関するシステムの異常判定装置について説明する。
【００６７】
すなわち、この異常判定装置では、まず、多気筒エンジンにおいて、各気筒毎に、ノッキング判定装置を設けて、ノッキングの判定を行う。
【００６８】
次に、１つまたは複数の気筒でのみ、ノッキングが発生していると判定され、その他の気筒については、ノッキングが発生していないと判定された場合に、前者の気筒と後者の気筒について、吸入空気量，燃料噴射量および点火時期を比較し、それらの差を求める。
【００６９】
そして、それらの差が、それぞれ、或る閾値の範囲内であれば、システム異常であると判定する。
【００７０】
例えば、気筒♯１〜♯４を有する４気筒エンジンの場合、気筒♯２について、ノッキング判定装置がノッキングを発生していると判定し、他の気筒♯１，♯３，♯４については、ノッキングを発生していないと判定している場合に、４つの気筒♯１〜♯４の間で、吸入空気量，燃料噴射量および点火時期に、閾値以上の差がなければ、気筒♯２について、燃焼圧センサの異常か、その他の異常であると判定する。
【００７１】
但し、さらに正確な異常判定を行う場合には、他のノッキング検出方法と組み合わせたり、或いは、ノックセンサ（振動センサ）などを別途設置したりして、他のシステムと併用することが好ましい。
【００７２】
Ｄ．変形例：
なお、本発明は上記した実施例や実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様にて実施することが可能である。
【００７３】
上記した実施例においては、エンジンノック判定用ニューラルネット１２０や乗員官能ノック判定用ニューラルネット１３０は、全て、ニューラルネットで構成するようにしたが、例えば、これらの一部を線形モデルで置き換えるようにしてもよい。
【００７４】
また、上記した実施例においては、エンジンの燃焼状態に関連した状態信号として、燃焼圧センサからの燃焼圧信号を用いるようにしたが、本発明はこれに限定されるものではなく、エンジンの点火プラグから得られるイオン出力や、ノッキングの振動を検出するノックセンサの検出出力などを用いるようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例としてのノッキング判定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１における信号前処理部１１０の具体的な構成を示すブロック図である。
【図３】図１における総合判定部１６０の具体的な構成を示すブロック図である。
【図４】図１のノッキング判定装置を用いたエンジン制御システムの構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１００…ノッキング判定装置
１１０…信号前処理部
１１２ａ，１１２ｂ…ＢＰＦ
１１４ａ，１１４ｂ…積分器
１１８…ディジタル処理回路
１１６…ＨＰＦ
１２０…エンジンノック判定用ニューラルネット
１３０…乗員官能ノック判定用ニューラルネット
１４０，１５０…遅れ回路
１６０…総合判定部
１６２，１６４…乗算回路
１６６…加算回路
１７０…減算部
２００…エンジン
２１０…燃焼圧センサ
３００…適応制御部
４００…減算部
５００…加算部
【図１】
2004251162.tif 000005
【図２】
2004251162.tif 000006
【図３】
2004251162.tif 000007
【図４】
2004251162.tif 000008