(57)【要約】【課題】エンジンのノッキングを早期に検出するエンジン用ノッキング検出方法および検出装置を提供する。【解決手段】エンジンのノッキングを検出する装置１０は、エンジンのシリンダ毎の振動状態を計測する振動センサ１２（１２１………１２ｎ）と、エンジンのクランク角度を計測する角度センサ１４と、前記角度センサ１４からの出力信号に基づいて、エンジンのシリンダの燃焼時における振動センサ１２の出力信号を切り出す波形切り出し部２０と、前記波形切り出し部２０の出力信号からエンジンのノッキング現象時に変化が発生する周波数帯域の信号を通過させるフィルタ部２２と、前記フィルタ部２２を通過した信号の特徴量を求める特徴量抽出部２４と、前記特徴量抽出部２４の求めた特徴量と予め求めた基準特徴量との相関を求め、エンジンのノッキングの有無を判定するノッキング判定部２６とを有する構成である。【選択図】    図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
エンジンに設けられたシリンダ毎の燃焼時における振動を計測し、検出した振動からノッキング時に変化が生じる周波数帯域の特徴量を抽出して、予め求めた基準特徴量との相関を求めてノッキングの有無を判定することを特徴とするエンジン用ノッキング検出方法。
【請求項２】
前記特徴量は線形予測係数であることを特徴とする請求項１に記載のエンジン用ノッキング検出方法。
【請求項３】
エンジンのシリンダ毎の振動状態を計測する振動センサと、
エンジンのクランク角度を計測する角度センサと、
前記角度センサからの出力信号に基づいて、エンジンのシリンダの燃焼時における振動センサの出力信号を切り出す波形切り出し部と、
前記波形切り出し部の出力信号からエンジンのノッキング現象時に変化が発生する周波数帯域の信号を通過させるフィルタ部と、
前記フィルタ部を通過した信号の特徴量を求める特徴量抽出部と、
前記特徴量抽出部の求めた特徴量と予め求めた基準特徴量との相関を求め、エンジンのノッキングの有無を判定するノッキング判定部と、
を有することを特徴とするエンジン用ノッキング検出装置。
【請求項４】
前記特徴量は予測線形係数であることを特徴とする請求項３に記載のエンジン用ノッキング検出装置。
【請求項５】
前記ノッキング判定部は境界学習型ニューラルネットワークを有することを特徴とする請求項３または４に記載のエンジン用ノッキング検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はエンジン用ノッキング検出方法および検出装置に係り、特にエンジンのノッキング等の異常燃焼を早期に検出するのに好適なエンジン用ノッキング検出方法および検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、地球環境の保全のためクリーンなエネルギ源が求められている。この観点から、分散型電源の重要性が認識されており、主要な分散型電源の１つである天然ガスを燃料とするガスエンジンを用いた発電設備の普及が望まれている。
【０００３】
ところで、ガスエンジンを安定に高効率かつクリーンに稼動させることは比較的困難であり、また安定運転のためにはノッキングや失火などの異常燃焼を早期に検出し、これを回避することが必須となっている。
そのため、異常燃焼を早期に検出するために、シリンダに取付けられたセンサで計測される振動に基づいてノッキングを検出する装置や、エンジンの出力に基づいてノッキングの発生を予測する装置が用いられている。
【０００４】
また特許文献１には、ガスエンジンの各シリンダに取付けられた振動センサで検出した振動と、シリンダの点火タイミングを演算する点火タイミング演算手段から出力した点火タイミング信号とからシリンダ毎に燃焼時間中の振動信号の最大値を検出し、この振動信号の最大値と予め記憶された基準値とを比較して、シリンダ毎にノッキングが発生していないか判断することが記載されている。
【０００５】
【特許文献１】特許第３０９７４７７号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、ノッキング等の異常燃焼を検出する従来装置では、小さなノッキングの発生を検出できない問題点や、ノッキングを直接計測していないためにノッキングの発生を正確に検出できない問題点を有している。
【０００７】
また特許文献１に記載された発明では、振動信号を所定回数づつサンプリングして所定個数の最大値を得、これを算術平均して出力して基準値と比較しているので、大きなノッキングが発生しない限り振動信号の最大値に有意の変化が生じず、ノッキングの発生を検出することができない。このため、小さなノッキングの発生を検出できない問題点がある。
【０００８】
本発明は上記問題点を解決するためになされたもので、サイクル毎にノッキングの判定を高速で行うとともに、微小なノッキングの検出を行うエンジン用ノッキング検出方法および検出装置を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明に係るエンジン用ノッキング検出方法は、エンジンに設けられたシリンダ毎の燃焼時における振動を計測し、検出した振動からノッキング時に変化が生じる周波数帯域の特徴量を抽出して、予め求めた基準特徴量との相関を求めてノッキングの有無を判定することを特徴としている。また前記特徴量は線形予測係数であることを特徴としている。
【００１０】
また本発明に係るエンジン用ノッキング検出装置は、エンジンのシリンダ毎の振動状態を計測する振動センサと、エンジンのクランク角度を計測する角度センサと、前記角度センサからの出力信号に基づいて、エンジンのシリンダの燃焼時における振動センサの出力信号を切り出す波形切り出し部と、前記波形切り出し部の出力信号からエンジンのノッキング現象時に変化が発生する周波数帯域の信号を通過させるフィルタ部と、前記フィルタ部を通過した信号の特徴量を求める特徴量抽出部と、前記特徴量抽出部の求めた特徴量と予め求めた基準特徴量との相関を求め、エンジンのノッキングの有無を判定するノッキング判定部と、を有することを特徴としている。また前記特徴量は予測線形係数であることを特徴としている。また前記ノッキング判定部は境界学習型ニューラルネットワークを有することを特徴としている。
【００１１】
【作用】
上記方法および装置によれば、振動センサで計測されたシリンダの振動状態の信号は、シリンダの燃焼時刻に対応して切り出される。この切り出された結果の中から、ノッキングが発生したときに変化が生じる周波数帯域のみが取り出されるので、ノッキングが発生したときの信号情報のみが特徴量抽出部に入力される。このため処理する信号が少ないので、ノッキングの発生を高速で判定することができる。
【００１２】
またノッキングの発生を判定するための特徴量として線形予測係数を用いるので、燃焼時刻におけるノッキングの発生の有無を明確に捕らえることができ、微小なノッキングの変化でも明確に特徴付けることができる。
また特徴量である線形予測係数と予め求めた基準特徴量との相関を求めることにより、ノッキングの発生を正確に判定することができるとともに、出力値の大小に基づいてノッキングの程度を判定することができる。そしてノッキングの発生の判定に境界学習型ニューラルネットワークを用いることにより、ノッキングの発生の判定精度が向上する。また境界学習型ニューラルネットワークの出力は０から１の値をとるため、出力値の大小に基づいてノッキングの程度を判定できる。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明に係るエンジン用ノッキング検出方法および検出装置の実施の形態について説明する。図１に本実施の形態に係るノッキング検出装置のブロック図を示す。ノッキング検出装置１０には、検出対象となるガスエンジンのシリンダ毎（不図示）に振動センサ１２（１２１………１２ｎ）が取付けられている。この振動センサ１２はシリンダの燃焼状態を計測する加速度センサ等からなり、シリンダ毎に燃焼状態を計測するのに必要な個数だけ、すなわち単数または複数個取付けられている。振動センサ１２の出力信号はノック信号として出力され、この振動センサ１２の出力側に接続されたアナログ／ディジタル（Ａ／Ｄ）変換部１６で、ノック信号をアナログ信号からディジタル信号へ変換する構成である。そして、このＡ／Ｄ変換部１６の出力側には波形切り出し部２０が接続されている。
【００１４】
また前記ガスエンジンには、クランク（不図示）の角度を計測してクランク角度信号を出力する角度センサ１４が取付けられている。この角度センサ１４はパルスエンコーダや磁気センサ等の回転パルス送出センサからなる。角度センサ１４の出力側にはクランク角度信号をＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換部１６が接続され、このＡ／Ｄ変換部１６の出力側にはクランク角度信号を基に各シリンダの燃焼時刻を算出する燃焼時刻算出部１８が接続されている。そして燃焼時刻算出部１８の出力側には波形切り出し部２０が接続されている。なお、本実施の形態に係るノッキング検出装置１０は、振動センサ１２からの出力と角度センサ１４からの出力を同時にサンプリングすることができ、またマルチプレクサを使用してサンプリングすることもできる。
【００１５】
波形切り出し部２０は、振動センサ１２側から入力されるノック信号の波形の中で、燃焼時刻算出部１８から入力される各シリンダの燃焼時刻に基づいて、ノッキングが発生する可能性のある燃焼時間帯を切り出し、フィルタ部２２へ出力する構成である。フィルタ部２２はノッキング現象により発生する周波数帯域の信号のみを通過させる構成である。このフィルタ部２２はアナログフィルタとして構成し、Ａ／Ｄ変換器の入力側の前段に設ける構成としてもよい。そしてフィルタ部２２の出力側には特徴量抽出部２４が接続されている。この特徴量抽出部２４はフィルタ部２２を通過した信号の特徴量となる線形予測係数を最大エントロピー法に基づいて算出する構成である。
【００１６】
ここで線形予測係数について説明すると、線形予測係数とは信号処理で使われる特徴量の一つで、信号の周波数情報を圧縮した形で保存できるのが特徴である。すなわち線形予測係数は、数式１のαｋで表される係数である。
【数１】
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ただし、ｘ（ｎ）：時刻ｎΔｔにおける信号の値、Δｔ：サンプリング間隔、ｍ：モデル次数である。
【００１７】
数式１は、任意の時刻の信号はそれ以前の信号の加重和として表すことを示しており、自己回帰モデルと呼ばれている。そして、線形予測係数を基に数式２に示すように信号のパワースペクトルを算出することができる。
【数２】
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ただし、Ｐ（ｆ）：周波数ｆのスペクトル値、Ｐｍ：予測誤差の分散である。
【００１８】
数式２に示されるようにスペクトルと線形予測係数に対応関係があり、スペクトルに違いがみられれば線形予測係数に違いがみられるため、線形予測係数を信号の特徴量として利用できることが分かる。また、通常は少数の線形予測係数でスペクトルが計算できるため、特徴量の数が減少する。通常、信号の特徴を識別するためには線形予測係数の個数は２０個程度で自己診断が可能なレベルまでになり、波形を基にした自動診断において有効な方法となっている。
【００１９】
また最大エントロピー法により求めた線形予測係数は次の特徴がある。
１）モデル次数ｍを変えても係数値は変化しない。他の方法はモデル次数を変えると変わる。
２）線形予測係数を用いてスペクトルを計算する場合、時間的に短いデータに対して高精度のスペクトルが得られる。したがって、速い減少でも特徴量を取得できる。
【００２０】
そして特徴量抽出部２４の出力側はノッキング判定部２６に接続されている。このノッキング判定部２６は、特徴量抽出部２４で算出された線形予測係数と、予め求めた基準特徴量との相関を求めてノッキングの発生の有無を判定し、その強度を算出する構成である。このノッキング判定部２６は境界学習型ニューラルネットワークで構築されている。ノッキングの判定方法は、信号に対応する制御出力を得るように識別すべきパターンを入力し、対応する出力を教師パターンと対比することによって修正する学習作業を繰り返した後、以後は任意の識別パターンを入力することで自動判別させるようにしたものである。詳しくは、入力ユニット群に複数の学習用入力パターンを入力するとともに、入力した学習用入力パターンに対応した出力ユニット群の出力パターンを予め定めた教師パターンと比較して両者の誤差を求め、この誤差に基づいて各ユニット群を構成しているユニットのしきい値と、各ユニット群を連結している結合素子の重み係数とを補正する操作を繰り返して前記学習用入力パターンを学習させたのち、任意のパターンを前記入力ユニット群に入力して前記出力ユニット群の出力パターンを、学習させた入力パターンに対応した出力パターンと対比する方法である。そして学習データから特徴量の平均値ｍと標準偏差σを算出し、学習データの一部または全部をｍ±ａσ（ａはある実数値）に変更したデータを境界データとする。このようにして作成した境界データを学習データに加えてニューラルネットワークの学習を行う。また実数値ａをどのように決めるかについては、正規分布の知識を参考にして求めればよい。これにより、望ましいパターン認識能力を持ったニューラルネットワークが構築される。
【００２１】
次に、エンジン用ノッキング検出装置１０の作用について説明する。前記ガスエンジンの前記シリンダに取付けた振動センサ１２でノッキングを計測する。図２および図３に振動センサ１２の計測結果を示す。図２は正常燃焼時における振動センサ１２から出力されるノック信号の波形である。図３は微小なノッキングが発生したときの振動センサ１２から出力されるノック信号の波形である。図２および図３に示される波形では、正常燃焼時の波形と微小なノッキングが発生した波形で大きな違いが見られない。
【００２２】
そしてノック信号はＡ／Ｄ変換された後、角度センサ１４から出力されるクランク角度信号に基づいて算出される各シリンダの燃焼時刻に対応して、前記ノック信号の波形が切り出される。この切り出された波形のうちノッキング現象により発生する周波数帯域のみフィルタ部２２を通過して、特徴量抽出部２４で線形予測係数が算出される。図４および図５に線形予測係数の算出結果を示す。図４は正常燃焼時の線形予測係数を示し、図５は微小なノッキングが発生したときの線形予測係数を示す。なお図４および図５は１０ミリ秒毎に計算した線形予測係数を４０ミリ秒間にわたり計算したものである。図４および図５から、正常燃焼時と微小なノッキングが発生したときで線形予測係数値が異なることがわかる。
【００２３】
そして線形予測係数はノッキング判定部２６に出力され、線形予測係数を特徴量として境界学習型ニューラルネットワークでノッキングの発生の有無を判定し、その強度を算出する。図６にノッキングの発生の有無を判定した結果を示す。境界学習型ニューラルネットワークはノッキングが発生するときに大きな値を出力し、正常燃焼時には小さな値を出力するので、ニューラルネットワークの出力値の大小でノッキングの発生の有無を判定している。
【００２４】
このようなエンジン用ノッキング検出装置１０および検出方法によれば、振動センサ１２で計測したノック信号は、角度センサ１４から出力されるクランク角度信号に基づいて算出された各シリンダの燃焼時刻に対応して切り出される。すなわちシリンダが燃焼しているときのノック信号のみ切り出されて信号情報が限定されるので、ノッキングの発生を高速で判定することができる。またフィルタ部２２でノッキングが発生したときに生じる周波数帯域のみを通過させるので信号情報がより限定され、ノッキングの発生をさらに高速で判定することができる。
【００２５】
また振動センサ１２出力の特徴量として線形予測係数を用いることにより次の効果が得られる。すなわち、波形切り出し部２０とフィルタ部２２を通過して得られる限定された信号情報であっても元信号の周波数分析が可能なため、燃焼時刻におけるノッキングの発生の有無を明確に捕らえることができる。このため他の方法、例えば元信号の最大振幅値を評価基準とする方法や、高速フーリエ変換により元信号の周波数特性を算出してその特徴量とする方法とを比較すると、より微小なノッキングの検出を行うことができる。また線形予測係数の計算時間が速いために、サイクル毎に振動センサ１２の特徴量を計算することができる。さらに線形予測係数は信号の周波数特性を反映しているため、振幅の変化として生じない微小なノッキングでも変化を捉えることができ、ノッキングの検出感度が向上する。
【００２６】
また各振動センサ１２で得られた複数の特徴量に基づいてノッキング発生の有無を判定するのにニューラルネットワークを用いたので、ノッキングの発生有無を判定することができ、さらにニューラルネットワークを境界学習型としたことによりノッキングの発生の判定精度が向上する。また境界学習型ニューラルネットワークの出力は０から１の値をとるため、出力値の大小に基づいてノッキングの程度を判定できる。
【００２７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明に係るエンジン用ノッキング検出方法は、エンジンに設けられたシリンダ毎の燃焼時における振動を計測し、検出した振動からノッキング時に生じる周波数帯域を求め、求めた周波数帯域の特徴量を抽出して、予め求めた基準特徴量との相関を求めてノッキングの有無を判定する構成としたので、サイクル毎にノッキングの判定を高速で行うことができ、微小なノッキングの検出を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施の形態に係るノッキング検出装置のブロック図である。
【図２】正常燃焼時における振動センサからの出力波形の図である。
【図３】微小なノッキングが発生したときの振動センサからの出力波形の図である。
【図４】正常燃焼時における線形予測係数を示す図である。
【図５】微小なノッキングが発生したときの線形予測係数を示す図である。
【図６】ノッキングの発生の有無を判定した結果を示す図である。
【符号の説明】
１０………ノッキング検出装置、１２………振動センサ、１４………角度センサ、１６………アナログ／ディジタル（Ａ／Ｄ）変換部、１８………燃焼時刻算出部、２０………波形切り出し部、２２………フィルタ部、２４………特徴量抽出部、２６………ノッキング判定部。
【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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