(57)【要約】    【課題】  サンプリング周期が異なるＡＦＭ出力とＡＦＭモデル出力を同応答で精度良く平均化できるようにする。    【解決手段】  第１の平均化処理手段４５は、ＡＦＭ出力を所定のサンプリング周期でサンプリングして所定期間毎に平均化する。その際、所定期間内のＡＦＭ出力のサンプリングデータの積算値をサンプリング回数で除算して平均値を求める。一方、第２の平均化処理手段４４は、ＡＦＭモデル出力をＡＦＭ出力のサンプリング周期よりも長い所定のサンプリング周期でサンプリングして所定期間毎に平均化する。その際、所定期間内のサンプリング回数を補正係数で補正して平均化データ数を設定すると共に、ＡＦＭモデル出力のサンプリングデータを補正係数で補正して仮想データを設定し、所定期間内のＡＦＭモデル出力のサンプリングデータと仮想データとの積算値を平均化データ数で除算して平均値を求める。    【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の信号を第１のサンプリング周期でサンプリングしたデータを所定期間毎に平均化する第１の平均化処理手段と、
第２の信号を前記第１のサンプリング周期よりも長い第２のサンプリング周期でサンプリングしたデータを前記所定期間毎に平均化する第２の平均化処理手段とを備え、
前記第２の平均化処理手段は、少なくとも前記所定期間と前記第２のサンプリング周期とに基づいて前記所定期間毎に平均化するデータの数（以下「平均化データ数」という）を当該所定期間内の実際のデータ数よりも多く設定すると共に、前記平均化データ数と実際のデータ数との差分に相当する個数の仮想データを前記第２の信号の変化挙動に基づいて推定し、前記所定期間内の第２の信号のサンプリングデータと前記仮想データと前記平均化データ数とを用いて平均化処理を行うことを特徴とするデータ処理装置。
【請求項２】
前記第２の平均化処理手段は、前記第１の信号と前記第２の信号が同一の挙動を示すと仮定した場合に前記第１の平均化処理手段による前記第１の信号の平均化処理結果と前記第２の平均化処理手段による前記第２の信号の平均化処理結果とが一致するように設定した補正係数を予め記憶しておき、前記所定期間内の前記第２の信号のサンプリング回数を前記補正係数で補正して前記平均化データ数を設定すると共に、前記仮想データに近い前記第２の信号のサンプリングデータを前記補正係数で補正して前記仮想データを求めることを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記第２の平均化処理手段は、前記所定期間内の前記第１の信号のサンプリング回数と前記第２の信号のサンプリング回数のうちの少くとも一方に応じて前記補正係数を設定することを特徴とする請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
前記第２の平均化処理手段は、前記所定期間内の前記第２の信号のサンプリング回数が多い領域では、前記補正係数を所定値に固定あるいは、補正を禁止することを特徴とする請求項３に記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記第２の平均化処理手段は、前記補正係数を常に所定値に固定することを特徴とする請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項６】
前記第２の平均化処理手段は、前記第２の信号のサンプリングデータのうち今回の所定期間内にサンプリングしたデータ及び／又はその直前にサンプリングしたデータに基づいて前記仮想データを算出することを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載のデータ処理装置。
【請求項７】
内燃機関の吸気通路を流れる空気流量を検出するエアフローメータ（以下「ＡＦＭ」と表記する）の出力と、このＡＦＭの出力を模擬するように構築したＡＦＭモデルの出力とに基づいて内燃機関の吸入空気量を算出するシステムに適用され、
前記第１の平均化処理手段は、前記第１の信号として前記ＡＦＭの出力を平均化し、前記第２の平均化処理手段は、前記第２の信号として前記ＡＦＭモデルの出力を平均化することを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載のデータ処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、サンプリング周期が異なる２種類の信号をそれぞれ平均化する処理を行うデータ処理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
内燃機関の吸入空気量検出装置においては、例えば、特許文献１（特開２００２−１４７２７９号公報）に記載されているように、内燃機関の吸気管を流れる空気流量を検出するＡＦＭ（エアフローメータ）の出力と、このＡＦＭの応答遅れを模擬するように構築したＡＦＭモデルの出力とを用いて吸入空気量を算出するようにしたものがある。
【０００３】
また、一般に、内燃機関の吸気管に配置されたＡＦＭの出力は、吸気脈動の影響を受けて脈動波形となるため、例えば、特許文献２（特公昭６２−４０６４５号公報）に記載されているように、ＡＦＭの出力を脈動周期よりも短いサンプリング周期でサンプリングして所定期間（例えば吸気行程期間）毎に平均化することで、所定期間の平均空気流量を精度良く算出できるようにしたものがある。
【特許文献１】特開２００２−１４７２７９号公報（第４頁等）
【特許文献２】特公昭６２−４０６４５号公報（第２頁等）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上記特許文献１のようにＡＦＭの出力とＡＦＭモデルの出力とを用いて吸入空気量を算出するシステムでは、上記特許文献２のようにＡＦＭの出力を脈動周期よりも短いサンプリング周期でサンプリングして所定期間毎に平均化する場合に、ＡＦＭモデルの出力も同じ期間毎に平均化する必要がある。
【０００５】
しかし、ＡＦＭモデルは、非常に複雑な演算を行うので、ＣＰＵの負荷を軽減するために、ＡＦＭ出力のサンプリング周期（つまり脈動周期よりも短い周期）に比べて長い演算周期で演算を行う必要がある。このため、ＡＦＭモデルの出力は、ＡＦＭ出力のサンプリング周期よりも長いサンプリング周期でサンプリングすることになる。その結果、平均化処理を行う所定期間内のＡＦＭの出力のサンプリング回数と比較してＡＦＭモデルの出力のサンプリング回数が少なくなるため、ＡＦＭモデルの出力の平均化処理の精度が悪くなってしまい、平均空気流量の検出精度が悪くなるという問題があった。
【０００６】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、従って本発明の目的は、サンプリング周期が異なる２種類の信号を同応答で精度良く平均化することができるデータ処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明の請求項１に記載のデータ処理装置は、第１の信号を第１のサンプリング周期でサンプリングしたデータを第１の平均化処理手段により所定期間毎に平均化すると共に、第１のサンプリング周期よりも長い第２のサンプリング周期で第２の信号をサンプリングしたデータを第２の平均化処理手段により所定期間毎に平均化するようにしている。これにより、第１の信号のサンプリングデータを平均化するタイミングと、第２の信号のサンプリングデータを平均化するタイミングを、毎回、同一のタイミングにすることができる。
【０００８】
ところで、第１の信号は、第２の信号に比べて、サンプリング周期が短く、所定期間内のサンプリング回数（サンプリングデータ数）が多いため、所定期間の全体にサンプリングデータが短い間隔でバランス良く散らばりやすい。このため、所定期間内にサンプリングした第１の信号のデータを平均化すれば、過渡変化時でも、第１の信号の平均値を比較的精度良く求めることができる。
【０００９】
これに対して、第２の信号は、第１の信号に比べて、サンプリング周期が長く、所定期間内のサンプリング回数（サンプリングデータ数）が少ないため、所定期間内に少数のサンプリングデータが広い間隔で偏って配置される傾向がある。このため、所定期間内にサンプリングした少数のデータだけを単純に平均化したのでは、過渡変化時に、所定期間内の第２の信号の平均値の算出精度が悪くなる。
【００１０】
そこで、請求項１に係る発明では、第２の平均化処理手段は、少なくとも前記所定期間と前記第２のサンプリング周期とに基づいて前記所定期間毎に平均化するデータの数（以下「平均化データ数」という）を当該所定期間内の実際のデータ数よりも多く設定すると共に、前記平均化データ数と実際のデータ数との差分に相当する個数の仮想データを前記第２の信号の変化挙動に基づいて推定し、前記所定期間内の第２の信号のサンプリングデータと前記仮想データと前記平均化データ数とを用いて平均化処理を行うようにしている。このようにすれば、所定期間内に少数の第２の信号のサンプリングデータが偏って配置されていても、仮想データを用いることで、所定期間内の第２の信号のデータ数を実質的に増加させて、所定期間内に第２の信号のデータ（サンプリングデータと仮想データ）をバランス良く配置することができ、過渡変化時でも、所定期間内の第２の信号の平均値を比較的精度良く算出することができる。これにより、所定期間内の第１の信号の平均値と第２の信号の平均値を、毎回、同一のタイミングで精度良く算出することができ、サンプリング周期が異なる第１の信号と第２の信号を同応答で精度良く平均化することができる。
【００１１】
この場合、請求項２のように、第１の信号と第２の信号が同一の挙動を示すと仮定した場合に第１の平均化処理手段による第１の信号の平均化処理結果と第２の平均化処理手段による第２の信号の平均化処理結果とが一致するように設定した補正係数を予め記憶しておき、所定期間内の第２の信号のサンプリング回数を補正係数で補正して平均化データ数を設定すると共に、仮想データに近い第２の信号のサンプリングデータを補正係数で補正して仮想データを求めるようにすると良い。このようにすれば、比較的簡単な演算処理で、第１の信号と第２の信号をより精度良く同応答で平均化することができる。
【００１２】
ところで、所定期間の長さが変化して、所定期間内の第１の信号のサンプリング回数や第２の信号のサンプリング回数が変化すると、それに応じて適正な補正係数も変化する。そこで、請求項３のように、所定期間内の第１の信号のサンプリング回数と第２の信号のサンプリング回数のうちの少くとも一方に応じて補正係数を設定するようにすると良い。このようにすれば、所定期間内の第１の信号のサンプリング回数や第２の信号のサンプリング回数に応じた適正な補正係数を設定することができる。
【００１３】
この場合、請求項４のように、所定期間内の第２の信号のサンプリング回数が多い領域では、補正係数を所定値に固定あるいは、補正を禁止するようにしても良い。所定期間内の第２の信号のサンプリング回数（サンプリングデータ数）が多くなるほど、所定期間内のサンプリングデータの偏りが少くなって、所定期間の全体にサンプリングデータが散らばりやすくなってくるため、補正係数が一定値に近付いていく傾向及び、補正係数が小さくなり無視できる傾向がある。従って、所定期間内の第２の信号のサンプリング回数が多い領域では、補正係数を所定値に固定あるいは、補正を禁止しても、第１の信号と第２の信号を同応答で精度良く平均化することができる。この場合、第２の信号のサンプリング回数が多い領域で補正係数を所定値に固定あるいは、補正を禁止すれば、第２の信号の平均化処理を行う際の演算処理を簡略化することができる。
【００１４】
本発明は、所定期間内の第１の信号のサンプリング回数や第２の信号のサンプリング回数に応じて補正係数を変更する構成に限定されず、請求項５のように、補正係数を常に所定値に固定するようにしても良い。このようにすれば、第１の信号と第２の信号を同応答で平均化する精度を確保しながら、第２の信号の平均化処理を行う際の演算処理を更に簡略化することができる。
【００１５】
また、第２の信号のサンプリングデータに基づいて仮想データを設定する際には、請求項６のように、第２の信号のサンプリングデータのうち今回の所定期間内にサンプリングしたデータ及び／又はその直前にサンプリングしたデータに基づいて仮想データを算出するようにすると良い。このようにすれば、今回の所定期間内の第２の信号の変化挙動を精度良く反映した仮想データを求めることができ、より精度の高い平均化処理を行うことができる。
【００１６】
また、本発明は、請求項７のように、内燃機関の吸気通路を流れる空気流量を検出するエアフローメータ（以下「ＡＦＭ」と表記する）の出力と、このＡＦＭの出力を模擬するように構築したＡＦＭモデルの出力とに基づいて内燃機関の吸入空気量を算出するシステムに適用して、第１の平均化処理手段により第１の信号としてＡＦＭの出力を平均化し、第２の平均化処理手段により第２の信号としてＡＦＭモデルの出力を平均化するようにしても良い。このようにすれば、ＡＦＭモデル出力を、ＡＦＭ出力のサンプリング周期に比べて長いサンプリング周期でサンプリングするという事情があっても、サンプリング周期が異なるＡＦＭ出力とＡＦＭモデル出力を同応答で精度良く平均化することができ、平均空気流量の検出精度を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、本発明を内燃機関の吸入空気量検出装置に適用した２つの実施例１，２を説明する。
【実施例１】
【００１８】
本発明の実施例１を図１乃至図７に基づいて説明する。
まず、図１に基づいてエンジン制御システム全体の概略構成を説明する。内燃機関であるエンジン１１の吸気管１２（吸気通路）の最上流部には、エアクリーナ１３が設けられ、このエアクリーナ１３の下流側に、吸気管１２内の空気流量を検出するエアフローメータ（以下「ＡＦＭ」と表記する）１４が設けられている。このＡＦＭ１４の下流側には、ＤＣモータ等によって開度調節されるスロットルバルブ１５と、スロットル開度を検出するスロットル開度センサ１６とが設けられている。
【００１９】
更に、スロットルバルブ１５の下流側には、サージタンク１７が設けられ、このサージタンク１７には、吸気管圧力を検出する吸気管圧力センサ１８が設けられている。また、サージタンク１７には、エンジン１１の各気筒に空気を導入する吸気マニホールド１９が設けられ、各気筒の吸気マニホールド１９の吸気ポート近傍に、それぞれ燃料を噴射する燃料噴射弁２０が取り付けられている。また、エンジン１１のシリンダヘッドには、各気筒毎に点火プラグ２１が取り付けられ、各点火プラグ２１の火花放電によって筒内の混合気に着火される。
【００２０】
一方、エンジン１１の排気管２２には、排出ガス中のＣＯ，ＨＣ，ＮＯｘ等を浄化する三元触媒等の触媒２３が設けられ、この触媒２３の上流側に、排出ガスの空燃比又はリッチ／リーン等を検出する排出ガスセンサ２４（空燃比センサ、酸素センサ等）が設けられている。
【００２１】
また、エンジン１１のシリンダブロックには、冷却水温を検出する冷却水温センサ２５や、エンジン１１のクランク軸が所定クランク角回転する毎にパルス信号を出力するクランク角センサ２６が取り付けられている。このクランク角センサ２６の出力信号に基づいてクランク角やエンジン回転速度が検出される。
【００２２】
これら各種センサの出力は、エンジン制御回路（以下「ＥＣＵ」と表記する）２７に入力される。このＥＣＵ２７は、マイクロコンピュータを主体として構成され、内蔵されたＲＯＭ（記憶媒体）に記憶された各種のエンジン制御プログラムを実行することで、エンジン運転状態に応じて燃料噴射弁２０の燃料噴射量や点火プラグ２１の点火時期を制御する。
【００２３】
次に、ＥＣＵ２７によるエンジン１１の吸入空気量の演算処理の概要を図２を用いて説明する。図２は、ＥＣＵ２７の吸入空気量の演算処理機能を示すブロック図である。
【００２４】
図２に示すように、電子スロットルモデル３６は、予測スロットル開度ＴＡ0 、エンジン回転速度ＮＥ、バルブタイミングＶＴ等を、ＴＡモデル３７（スロットルエアモデル）に出力する。ここで、予測スロットル開度ＴＡ0 は、現在から所定時間経過後におけるスロットル開度であり、現在のスロットル開度ＴＡ等に基づいて推定される。また、ＴＡモデル３７には、後述する吸気管モデル３８から出力される予測吸気管圧力Ｐ0 が入力される。
【００２５】
ＴＡモデル３７は、予測スロットル開度ＴＡ0 、エンジン回転速度ＮＥ、バルブタイミングＶＴ、予測吸気管圧力Ｐ0 等に基づいてスロットルバルブ１５を通過する空気流量ＱＡ0 を算出し、この空気流量ＱＡ0 を吸気管モデル３８に出力する。
【００２６】
吸気管モデル３８は、吸気弁モデル３９を備え、空気流量ＱＡ0 に基づいて現在から所定時間経過後の予測吸気管圧力Ｐ0 を算出する。この予測吸気管圧力Ｐ0 は、吸気バルブ３５の閉弁時における吸気管圧力を予測した圧力である。
【００２７】
一方、ＴＡモデル４０には、スロットル開度ＴＡ、エンジン回転速度ＮＥ、バルブタイミングＶＴ等が入力されると共に、後述する吸気管モデル４１から出力される現在の吸気管圧力Ｐ1 が入力される。
【００２８】
ＴＡモデル４０は、スロットル開度ＴＡ、エンジン回転速度ＮＥ、バルブタイミングＶＴ、現在の吸気管圧力Ｐ1 等に基づいてスロットルバルブ１５を通過する現在の空気流量ＱＡ1 を算出し、この空気流量ＱＡ1 を吸気管モデル４１に出力する。
【００２９】
吸気管モデル４１は、吸気弁モデル４２を備え、現在の空気流量ＱＡ1 に基づいて現在の吸気管圧力Ｐ1 を算出する。
【００３０】
また、ＴＡモデル４０から出力される現在の空気流量ＱＡ1 は、ＡＦＭモデル４３に入力される。このＡＦＭモデル４３は、現在の空気流量ＱＡ1 に対してＡＦＭ１４の応答遅れ分だけ時間遅れを有する空気流量ＱＡ2 を算出する。ＡＦＭモデル４３の出力である空気流量ＱＡ2 は、後述する第２の平均化処理手段４４により平均化されて吸気管モデル４６に出力される。
【００３１】
吸気管モデル４６は、吸気弁モデル４７を備え、空気流量ＱＡ2 に基づいて時間遅れを有する吸気管圧力Ｐ2 を算出する。
【００３２】
一方、ＡＦＭ１４の出力である空気流量ＱＡは、後述する第１の平均化処理手段４５により平均化されて吸気管モデル４８に入力される。この吸気管モデル４８は、吸気弁モデル４９を備え、空気流量ＱＡに基づいて時間遅れを有する吸気管圧力Ｐ3 を算出する。この吸気管モデル４８から出力される吸気管圧力Ｐ3 は、吸気管モデル４６から出力される吸気管圧力Ｐ2 と同様に時間遅れを含むものであり、吸気管圧力Ｐ2 と同応答なものである。
【００３３】
そして、吸気管モデル４８から出力される吸気管圧力Ｐ3 に、吸気管モデル３８から出力される吸気管圧力Ｐ0 を加算すると共に、吸気管モデル４６から出力される吸気管圧力Ｐ2 を減算することで予測圧力Ｐを求め、この予測圧力Ｐに基づいて吸気バルブ３５の閉弁時における吸入空気量Ｑをマップ又は数式等により算出する。これにより、ＡＦＭ１４の応答遅れを補償した吸入空気量を算出する。
【００３４】
次に、第１の平均化処理手段４５によるＡＦＭ１４出力の平均化処理と、第２の平均化処理手段４４によるＡＦＭモデル４３出力の平均化処理について説明する。
【００３５】
第１の平均化処理手段４５は、ＡＦＭ１４出力（第１の信号）を所定のサンプリング周期（例えば４ｍｓ周期）でサンプリングし、そのサンプリングデータを所定期間（例えば４気筒エンジンの場合は、吸気行程期間である１８０℃Ａ）毎に平均化する。
【００３６】
その際、第１の平均化処理手段４５は、まず、所定期間（例えば１８０℃Ａ）に要する時間をＡＦＭ１４出力のサンプリング周期で除算して所定期間内のＡＦＭ１４出力のサンプリング回数Ｎ1 を求める。その後、所定期間内にサンプリングしたＡＦＭ１４出力のサンプリングデータを積算し、その積算値をサンプリング回数Ｎ1 で除算して所定期間内のＡＦＭ１４出力の平均値を求める。これにより、ＡＦＭ１４出力の所定期間内の平均値を算出する。
【００３７】
一方、第２の平均化処理手段４４は、ＡＦＭモデル４３出力（第２の信号）をＡＦＭ１４出力のサンプリング周期よりも長い所定のサンプリング周期（例えば８ｍｓ周期）でサンプリングし、そのサンプリングデータを第１の平均化処理手段４５と同じ所定期間（例えば１８０℃Ａ）毎に平均化する。
【００３８】
その際、第２の平均化処理手段４４は、まず、所定期間（例えば１８０℃Ａ）に要する時間をＡＦＭモデル４３出力のサンプリング周期で除算して所定期間内のＡＦＭモデル４３出力のサンプリング回数Ｎ2 を求める。この後、ＡＦＭ１４出力のサンプリング回数Ｎ1 に応じた補正係数αを求め、この補正係数αをＡＦＭモデル４３出力のサンプリング回数Ｎ2 に加算して平均化データ数（Ｎ2 ＋α）を求めると共に、ＡＦＭモデル４３出力のサンプリングデータのうち今回の所定期間の終了タイミングから過去に向かってＮＮ2 （但し、ＮＮ2 は、Ｎ2 ＜ＮＮ2 ≦Ｎ2 ＋１を満たす整数）個目のサンプリングデータＸＱＡ2 に補正係数αを乗算して仮想データ（α×ＸＱＡ2 ）を求める。これにより、ＡＦＭモデル４３出力のサンプリングデータのうち今回の所定期間内にサンプリングしたデータ又はその直前にサンプリングしたデータに基づいて仮想データが設定される。
【００３９】
そして、今回の所定期間の終了タイミングから過去に向かって（Ｎ2 ＋α）個のデータを積算、つまり、過去に向かってＮ2 個のサンプリングデータと仮想データ（α×ＸＱＡ2 ）を積算し、その積算値を平均化データ数（Ｎ2 ＋α）で除算して所定期間内のＡＦＭモデル４３出力の平均値を求める。これにより、所定期間に対して少数のＡＦＭモデル４３出力のサンプリングデータが偏って配置されていても、仮想データを用いることで、所定期間内のＡＦＭモデル４３出力のデータ数を実質的に増加させて、所定期間内にＡＦＭモデル４３出力のデータ（サンプリングデータと仮想データ）をバランス良く配置することができ、過渡変化時でも、所定期間内のＡＦＭモデル４３出力の平均値を比較的精度良く算出することができる。
【００４０】
ここで、補正係数αの設定方法について説明する。この補正係数αは、図３及び図４に3veに、ＡＦＭ１４出力とＡＦＭモデル４３出力が同一の挙動を示すと仮定した場合に、第１の平均化処理手段４５による平均化処理結果と第２の平均化処理手段４４による平均化処理結果とが一致するように設定される。
【００４１】
以下、理解を容易にするために、所定期間（例えば１８０℃Ａ）の回転に要する時間が１６ｍｓ、ＡＦＭ１４出力のサンプリング周期が４ｍｓ、ＡＦＭモデル４３出力のサンプリング周期が８ｍｓの場合について説明する。
【００４２】
まず、図３に示すように、第１の平均化処理手段４５による平均化処理によってＡＦＭ１４出力を平均化する。この場合、所定期間内のＡＦＭ１４出力のサンプリング回数Ｎ1 ＝１６／４＝４となるため、今回の所定期間の終了タイミングから過去に向かって４個のサンプリングデータ（ａ＋１２ｂ）、（ａ＋１１ｂ）、（ａ＋１０ｂ）、（ａ＋９ｂ）を積算し、その積算値を４で除算して平均値を求める。
平均値＝｛（ａ＋１２ｂ）＋（ａ＋１１ｂ）＋（ａ＋１０ｂ）＋（ａ＋９ｂ）｝／４
＝ａ＋１０．５ｂ                                              ……（１）      
【００４３】
次に、図４に示すように、第２の平均化処理手段４４による平均化処理によってＡＦＭモデル４３出力を平均化する。この場合、所定期間内のＡＦＭモデル４３出力のサンプリング回数Ｎ2 ＝１６／８＝２となるため、サンプリング回数Ｎ2 に補正係数αを加算して平均化データ数（２＋α）を設定すると共に、今回の所定期間の終了タイミングから過去に向かって３個目のサンプリングデータ（ａ＋８ｂ）に補正係数αを乗算して仮想データ｛α×（ａ＋８ｂ）｝を設定する。
【００４４】
そして、今回の所定期間の終了タイミングから過去に向かって（２＋α）個のデータを積算、つまり、過去に向かって２個のサンプリングデータ（ａ＋１２ｂ）、（ａ＋１０ｂ）と仮想データ｛α×（ａ＋８ｂ）｝を積算し、その積算値を平均化データ数（２＋α）で除算して平均値を求める。
【００４５】
平均値＝｛（ａ＋１２ｂ）＋（ａ＋１０ｂ）＋α×（ａ＋８ｂ）｝／（２＋α）
……（２）  この後、上記（１）式の右辺＝上記（２）式の右辺とした方程式を補正係数αについて解くと、α＝０．４となる。
【００４６】
同様の方法で、所定期間が２０ｍｓ、２４ｍｓ、２８ｍｓ、・・・について補正係数αを算出すると、図５に示すように、所定期間が２０ｍｓの場合はα＝０．５、所定期間が２４ｍｓの場合はα＝０．４３、所定期間が２８ｍｓの場合はα＝０．５、・・・・となる。また、所定期間の長さに応じてＡＦＭ１４出力のサンプリング回数Ｎ1 とＡＦＭモデル４３出力のサンプリング回数Ｎ2 が変化するため、本実施例１では、ＡＦＭ１４出力のサンプリング回数Ｎ1 と補正係数αとの関係を規定したマップを予め作成して、これをＥＣＵ２７のＲＯＭに記憶している。
【００４７】
以下、ＥＣＵ２７が、第１の平均化処理手段４５の機能を実現するために実行する図６の第１の平均化処理プログラムの処理内容と、第２の平均化処理手段４４の機能を実現するために実行する図７の第２の平均化処理プログラムの処理内容を説明する。
【００４８】
図６に示す第１の平均化処理プログラムは、ＡＦＭ１４出力のサンプリング周期（例えば４ｍｓ）で実行される。本プログラムが起動されると、まず、ステップ１０１で、ＡＦＭ１４の出力ＱＡをサンプリングデータとして読み込む。
【００４９】
この後、ステップ１０２に進み、最新の所定期間（例えば１８０℃Ａ）内のＡＦＭ１４出力のサンプリング回数Ｎ1 を次式により算出する。
Ｎ1 ＝（所定期間に要する時間）／（ＡＦＭ１４出力のサンプリング周期）
【００５０】
この後、ステップ１０３に進み、カウンタＣのカウント値を「１」だけカウントアップする。このカウンタＣは、ＡＦＭ１４出力のサンプリング周期（本プログラムの実行周期）でカウントアップ動作することで、所定期間内のＡＦＭ１４出力のサンプリング合計回数をカウントする。
【００５１】
この後、ステップ１０４に進み、前回までのＡＦＭ１４出力のサンプリングデータの積算値ＱＡＳＵＭに、今回のＡＦＭ１４出力のサンプリングデータＱＡ(i) を加算して積算ＱＡＳＵＭを更新する。この際、脈動波形となるＡＦＭ１４出力のうち順流成分はプラス値とし、逆流成分はマイナス値として積算する。
ＱＡＳＵＭ＝ＱＡＳＵＭ＋ＱＡ(i)
【００５２】
この後、ステップ１０５に進み、カウンタＣのカウント値がサンプリング回数Ｎ1 に達したか否かを判定する。カウンタＣのカウント値がサンプリング回数Ｎ1 に達していなければ、カウンタＣのカウント値をカウントアップして、ＡＦＭ１４出力のサンプリングデータを積算する処理を繰り返す。
【００５３】
その後、ステップ１０５で、カウンタＣのカウント値がサンプリング回数Ｎ1 に達したと判定された時点で、ステップ１０６に進み、ＡＦＭ１４出力のサンプリングデータの積算値ＱＡＳＵＭをサンプリング回数Ｎ1 で除算して、所定期間内のＡＦＭ１４出力の平均値ＱＡavを求める。
【００５４】
この後、ステップ１０７に進み、カウンタＣのカウント値と積算値ＱＡＳＵＭをクリアして、本プログラムを終了する。
【００５５】
図７に示す第２の平均化処理プログラムは、ＡＦＭモデル４３出力のサンプリング周期（例えば８ｍｓ）で実行される。本プログラムが起動されると、まず、ステップ２０１で、ＡＦＭモデル４３の出力ＱＡ2 をサンプリングデータとして読み込む。
【００５６】
この後、ステップ２０２に進み、最新の所定期間（例えば１８０℃Ａ）内のＡＦＭモデル４３出力のサンプリング回数Ｎ2 を次式により算出する。
Ｎ2 ＝（所定期間に要する時間）／（ＡＦＭモデル４３出力のサンプリング周期）
【００５７】
この後、ステップ２０３に進み、図５に示す補正係数αのマップを用いて、ＡＦＭ１４出力のサンプリング回数Ｎ1 に応じた補正係数αを算出する。
【００５８】
この後、ステップ２０４に進み、カウンタＣのカウント値がサンプリング回数Ｎ1 に達したか否かを判定し、カウンタＣのカウント値がサンプリング回数Ｎに達したと判定された時点で、ステップ２０５に進み、ＡＦＭモデル４３出力のサンプリング回数Ｎ2 に補正係数αを加算して平均化データ数（Ｎ2 ＋α）を求めると共に、ＡＦＭモデル４３出力のサンプリングデータのうち今回の所定期間の終了タイミングから過去に向かってＮＮ2 （但し、ＮＮ2 は、Ｎ2 ＜ＮＮ2 ≦Ｎ2 ＋１を満たす整数）個目のサンプリングデータＸＱＡ2 に補正係数αを乗算して仮想データ（α×ＸＱＡ2 ）を求める。
【００５９】
この後、ステップ２０６に進み、今回の所定期間の終了タイミングから過去に向かって（Ｎ2 ＋α）個のデータを積算、つまり、過去に向かってＮ2 個のサンプリングデータと仮想データ（α×ＸＱＡ2 ）を積算し、その積算値を平均化データ数（Ｎ2 ＋α）で除算して所定期間内のＡＦＭモデル４３出力の平均値ＱＡ2av を求める。
【００６０】
例えば、所定期間が１６ｍｓ、ＡＦＭ１４出力のサンプリング周期が４ｍｓ、ＡＦＭモデル４３出力のサンプリング周期が８ｍｓの場合には、所定期間内のＡＦＭモデル４３出力のサンプリング回数Ｎ2 ＝２となり、補正係数α＝０．４となるため、サンプリング回数Ｎ2 に補正係数αを加算して平均化データ数（２＋０．４）を求めると共に、今回の所定期間の終了タイミングから過去に向かって３個目のサンプリングデータＱＡ2(i-2)に補正係数αを乗算して仮想データ｛０．４×ＱＡ2(i-2)｝を求める。この場合、ＡＦＭモデル４３出力のサンプリングデータのうち今回の所定期間の直前にサンプリングしたデータを用いて仮想データが算出される。
【００６１】
そして、今回の所定期間の終了タイミングから過去に向かって（２＋０．４）個のデータを積算、つまり、過去に向かって２個のサンプリングデータＱＡ2(i)、ＱＡ2(i-1)と仮想データ｛０．４×ＱＡ2(i-2)｝を積算し、その積算値を平均化データ数（２＋０．４）で除算して所定期間内のＡＦＭモデル４３出力の平均値ＱＡ2av を求める。
ＱＡ2av ＝［ＱＡ2(i)＋ＱＡ2(i-1)＋｛０．４×ＱＡ2(i-2)｝］／（２＋０．４）
【００６２】
また、所定期間が２０ｍｓ、ＡＦＭ１４出力のサンプリング周期が４ｍｓ、ＡＦＭモデル４３出力のサンプリング周期が８ｍｓの場合には、所定期間内のＡＦＭモデル４３出力のサンプリング回数Ｎ2 ＝２．５となり、補正係数α＝０．５となるため、サンプリング回数Ｎ2 に補正係数αを加算して平均化データ数（２．５＋０．５）を求めると共に、今回の所定期間の終了タイミングから過去に向かって３個目のサンプリングデータＱＡ2(i-2)に補正係数αを乗算して仮想データ｛０．５×ＱＡ2(i-2)｝を求める。この場合、ＡＦＭモデル４３出力のサンプリングデータのうち今回の所定期間内にサンプリングしたデータを用いて仮想データが算出される。
【００６３】
そして、今回の所定期間の終了タイミングから過去に向かって（２．５＋０．５）個のデータを積算、つまり、過去に向かって２．５個のサンプリングデータＱＡ2(i)、ＱＡ2(i-1)、｛０．５×ＱＡ2(i-2)｝と仮想データ｛０．５×ＱＡ2(i-2)｝を積算し、その積算値を平均化データ数（２．５＋０．５）で除算して所定期間内のＡＦＭモデル４３出力の平均値ＱＡ2av を求める。
ＱＡ2av ＝［ＱＡ2(i)＋ＱＡ2(i-1)＋｛０．５×ＱＡ2(i-2)｝
＋｛０．５×ＱＡ2(i-2)｝］／（２．５＋０．５）
【００６４】
以上説明した本実施例１では、サンプリング周期が異なるＡＦＭ１４出力のサンプリングデータとＡＦＭモデル４３出力のサンプリングデータを同一の所定期間毎に平均化するようにしたので、ＡＦＭ１４出力のサンプリングデータを平均化するタイミングと、ＡＦＭモデル４３出力のサンプリングデータを平均化するタイミングを、毎回、同一のタイミングにすることができる。
【００６５】
ところで、ＡＦＭ１４出力は、ＡＦＭモデル４３出力に比べて、サンプリング周期が短く、所定期間におけるサンプリング回数Ｎ1 （サンプリングデータ数）が多いため、所定期間の全体にサンプリングデータがバランス良く散らばりやすい（図３参照）。このため、所定期間にサンプリングしたＡＦＭ１４出力のデータを平均化すれば、過渡変化時でも、ＡＦＭ１４出力の平均値を比較的精度良く算出することができる。
【００６６】
これに対して、ＡＦＭモデル４３出力は、ＡＦＭ１４出力に比べて、サンプリング周期が長く、所定期間内のサンプリング回数Ｎ2 （サンプリングデータ数）が少ないため、所定期間内に少数のサンプリングデータが広い間隔で偏って配置される傾向がある（図４参照）。このため、所定期間にサンプリングした少数のデータだけを単純に平均化したのでは、過渡変化時に、所定期間内のＡＦＭモデル４３出力の平均値の算出精度が悪くなる。      
【００６７】
その点、本実施例１では、ＡＦＭモデル４３出力のサンプリング回数Ｎ2 を補正係数αで補正して平均化データ数（Ｎ2 ＋α）を設定すると共に、ＡＦＭモデル４３出力のサンプリングデータを補正係数αで補正して仮想データを設定するようにしたので、所定期間内のＡＦＭモデル４３出力のデータ数を実質的に増加させて、所定期間内にＡＦＭモデル４３出力のデータ（サンプリングデータと仮想データ）をバランス良く配置することができ、過渡変化時でも、所定期間内のＡＦＭモデル４３出力の平均値を比較的精度良く算出することができる。これにより、所定期間内のＡＦＭ１４出力の平均値とＡＦＭモデル４３出力の平均値を、毎回、同一のタイミングで精度良く算出することができ、サンプリング周期が異なるＡＦＭ１４出力とＡＦＭモデル４３出力を同応答で精度良く平均化することができる。
【００６８】
しかも、本実施例１では、ＡＦＭ１４出力とＡＦＭモデル４３出力が同一の挙動を示すと仮定した場合に、第１の平均化処理手段４５による平均化処理結果と第２の平均化処理手段４４による平均化処理結果とが一致するように補正係数αを設定するようにしたので、ＡＦＭ１４出力とＡＦＭモデル４３出力をより精度良く同応答で平均化することができる。
【００６９】
ところで、エンジン回転速度の変化によって所定期間（例えば１８０℃Ａ）に要する時間が変化して、所定期間内のＡＦＭ１４出力のサンプリング回数Ｎ1 やＡＦＭモデル４３出力のサンプリング回数Ｎ2 が変化すると、それに応じて適正な補正係数αも変化する。このような事情を考慮して、本実施例１では、所定期間内のＡＦＭ１４出力のサンプリング回数Ｎ1 に応じて補正係数αを設定するようにしたので、ＡＦＭ１４出力のサンプリング回数Ｎ1 やＡＦＭモデル４３出力のサンプリング回数Ｎ2 に応じた適正な補正係数αを設定することができる。
【００７０】
尚、本実施例１では、ＡＦＭ１４出力のサンプリング回数Ｎ1 に応じて補正係数αを設定するようにしたが、所定期間やＡＦＭモデル４３出力のサンプリング回数Ｎ2 に応じて補正係数αを設定するようにしても良い。
【００７１】
また、本実施例１では、ＡＦＭモデル４３出力のサンプリングデータのうち今回の所定期間内にサンプリングしたデータ又は所定期間の直前にサンプリングしたデータに基づいて仮想データを設定するようにしたので、今回の所定期間内のＡＦＭモデル４３出力の挙動を精度良く反映した仮想データを設定することができ、より精度の高い平均化処理を行うことができる。
【００７２】
尚、ＡＦＭモデル４３出力のサンプリングデータのうち今回の所定期間内にサンプリングしたデータと所定期間の直前にサンプリングしたデータの両方に基づいて仮想データを設定するようにしても良い。
【００７３】
また、上記実施例１では、全領域でＡＦＭ１４出力のサンプリング回数Ｎ1 に応じて補正係数αを変更するようにしたが、所定期間内のＡＦＭモデル４３出力のサンプリング回数Ｎ2 が多い領域（つまりエンジン回転速度が低く、所定期間に要する時間が長くなる領域）で、補正係数αを所定値（例えば０．５）に固定あるいは、補正を禁止するようにしても良い。所定期間内のＡＦＭモデル４３出力のサンプリング回数Ｎ2 （サンプリングデータ数）が多くなると、所定期間に対するサンプリングデータの偏りが少くなって、所定期間の全体にサンプリングデータが散らばりやすくなってくるため、補正係数αが一定値（例えば０．５）に近付いていく傾向あるいは、補正係数が小さくなり無視できる傾向がある。従って、所定期間内のＡＦＭモデル４３出力のサンプリング回数Ｎ2 が多い領域で、補正係数αを所定値（例えば０．５）に固定あるいは、補正を禁止しても、ＡＦＭ１４出力とＡＦＭモデル４３出力を同応答で精度良く平均化することができる。しかも、ＡＦＭモデル４３出力のサンプリング回数Ｎ2 が多い領域で補正係数αを所定値に固定あるいは、補正を禁止すれば、ＡＦＭモデル４３出力の平均化処理を行う際の演算処理を簡略化することができる。
【００７４】
或は、補正係数αを常に所定値（例えば０．５）に固定するようにしても良い。このようにすれば、ＡＦＭ１４出力とＡＦＭモデル４３出力を同応答で平均化する精度を確保しながら、ＡＦＭモデル４３出力の平均化処理を行う際の演算処理を更に簡略化することができる。
【実施例２】
【００７５】
前記実施例１では、ＡＦＭ１４出力のサンプリング回数Ｎ1 から補正係数αを求め、この補正係数αを用いてＡＦＭモデル４３出力のサンプリング回数Ｎ2 を補正して平均化データ数（Ｎ2 ＋α）を設定するようにしたが、本発明の実施例２では、補正係数αを求める処理を省略して、図８に示す平均化データ数のマップを用いて、ＡＦＭ１４出力のサンプリング回数Ｎ1 から直接、平均化データ数Ｎを求めるようにしている。そして、今回の所定期間の終了タイミングから過去に向かってＮ個のデータを積算し、その積算値をＮで除算して所定期間におけるＡＦＭモデル４３出力の平均値ＱＡ2av を求めるようにしている。
【００７６】
例えば、所定期間が１６ｍｓ、ＡＦＭ１４出力のサンプリング周期が４ｍｓ、ＡＦＭモデル４３出力のサンプリング周期が８ｍｓの場合には、所定期間内のＡＦＭ１４出力のサンプリング回数Ｎ1 ＝４となり、平均化データ数Ｎ＝２．４となるため、今回の所定期間の終了タイミングから過去に向かって２．４個のデータを積算し、その積算値を２．４で除算して所定期間内のＡＦＭモデル４３出力の平均値ＱＡ2av を求める。
ＱＡ2av ＝［ＱＡ2(i)＋ＱＡ2(i-1)＋｛０．４×ＱＡ2(i-2)｝］／２．４
【００７７】
また、所定期間が２０ｍｓ、ＡＦＭ１４出力のサンプリング周期が４ｍｓ、ＡＦＭモデル４３出力のサンプリング周期が８ｍｓの場合には、所定期間内のＡＦＭ１４出力のサンプリング回数Ｎ1 ＝５となり、平均化データ数Ｎ＝３となるため、今回の所定期間の終了タイミングから過去に向かって３個のデータを積算し、その積算値を３で除算して所定期間におけるＡＦＭモデル４３出力の平均値ＱＡ2av を求める。
ＱＡ2av ＝｛ＱＡ2(i)＋ＱＡ2(i-1)＋ＱＡ2(i-2)｝／３
以上説明した本実施例２においても、前記実施例１と同じ効果を得ることができる。
【００７８】
尚、本実施例２では、ＡＦＭ１４出力のサンプリング回数Ｎ1 に応じて平均化データ数Ｎを設定するようにしたが、所定期間やＡＦＭモデル４３出力のサンプリング回数Ｎ2 に応じて平均化データ数Ｎを設定するようにしても良い。
【００７９】
また、上記各実施例１，２は、サンプリング周期が異なるＡＦＭ１４出力とＡＦＭモデル４３出力をそれぞれ平均化するシステムに本発明を適用したが、これに限定されず、本発明は、サンプリング周期が異なる２種類の信号をそれぞれ平均化するシステムに広く適用して実施できる。特に、エンジン制御や車両制御に用いる車載ＣＰＵは、制約された演算能力の範囲内で様々な制御を高速処理する必要があるため、新たに演算負荷の大きな処理を追加することが困難である。本発明の２信号の平均化処理は、演算負荷が比較的小さく、車載ＣＰＵでも十分に処理可能であるから、エンジン制御や車両制御に本発明を適用する効果は大きい。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】本発明の実施例１におけるエンジン制御システム全体の概略構成図である。
【図２】吸入空気量の演算処理機能を示すブロック図である。
【図３】補正係数αの設定方法を説明するための図（その１）である。
【図４】補正係数αの設定方法を説明するための図（その２）である。
【図５】補正係数αのマップを概念的に示す図である。
【図６】第１の平均化処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】第２の平均化処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】平均化データ数Ｎのマップを概念的に示す図である。
【符号の説明】
【００８１】
１１…エンジン（内燃機関）、１２…吸気管（吸気通路）、１４…ＡＦＭ（エアフローメータ）、１５…スロットルバルブ、２０…燃料噴射弁、２１…点火プラグ、２２…排気管、２７…ＥＣＵ、４３…ＡＦＭモデル、４４…第２の平均化処理手段、４５…第１の平均化処理手段
【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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