(57)【要約】  【課題】  ノック判定の精度・信頼性を向上させる。  【解決手段】  ノックセンサ出力のノック周波数成分のピーク値を検出すると共に、該センサ出力の波形とノック特有の波形を表す理想ノック波形との相関性を表す形状相関係数を算出する（ステップ１０１、１０２）。そして、このピーク値と形状相関係数をそれれぞれ正規化する（ステップ１０３、１０４）。この後、このピーク値と形状相関係数との正規化データを用いて検出分布を作成し（ステップ１０５）、この検出分布と理想ノック分布との相関性を表すノック判定用の相関係数を算出する（ステップ１０７）。この後、ノック判定用の相関係数を予め設定した判定値と比較し、その比較結果に応じて、１燃焼毎のノック判定に用いるノック判定閾値を補正する（ステップ１０８〜１１０）。  【選択図】  図２
2005307753.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
内燃機関のノック状態に応じた波形の信号を出力するセンサと、
点火毎に前記センサ出力からノックの特徴を表す複数の変数を求めてこれら複数の変数に関する所定点火回数分の分布を求める分布判定手段と、
前記分布判定手段で求めた前記分布の形状がノック発生時に現れる特徴を有するか否かでノックの発生状態を判定するノック判定手段と
を備えていることを特徴とする内燃機関のノック判定装置。
【請求項２】
前記分布判定手段は、前記複数の変数として、前記センサ出力のノック周波数成分のピーク値と、該センサ出力の波形とノック特有の波形を表す理想ノック波形との相関性を表す形状相関係数を求めることを特徴とする請求項１に記載の内燃機関のノック判定装置。
【請求項３】
前記分布判定手段は、前記複数の変数に関する所定点火回数分のデータを各変数の平均値と標準偏差を用いて正規化して、当該複数の変数の正規化データの分布を求めることを特徴とする請求項１又は２に記載の内燃機関のノック判定装置。
【請求項４】
前記平均値と前記標準偏差として、各変数をフィルタリング手法を用いて算出した値を、それぞれの平均値と標準偏差として正規化に用いることを特徴とする請求項３に記載の内燃機関のノック判定装置。
【請求項５】
前記分布判定手段は、前記分布が存在する可能性のある領域の中からノックの特徴が顕著に現れる複数の領域（以下「特徴領域」という）を抽出し、各特徴領域毎にカウンタを設け、点火毎に前記センサ出力から求めた複数の変数が属する特徴領域のカウンタをカウントアップすることで前記分布を求めることを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の内燃機関のノック判定装置。
【請求項６】
許容レベルを越えるノックが発生しているときの前記複数の変数に関する所定点火回数分の分布を理想ノック分布として記憶する記憶手段を有し、
前記ノック判定手段は、内燃機関の運転中に前記分布判定手段で求めた前記分布と前記理想ノック分布との相関性を演算して相関性が高いほどノックレベルが大きいと判定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内燃機関のノック判定装置。
【請求項７】
前記ノック判定手段は、前記分布判定手段で求めた前記分布に基づいてノックレベルを判定する手段と、前記ノックレベルに基づいて１燃焼毎のノック判定に用いるノック判定閾値を補正する手段と、１燃焼毎に前記センサ出力を前記ノック判定閾値と比較して１燃焼毎にノックの有無を判定する手段とを備えてい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内燃機関のノック判定装置。
【請求項８】
前記センサは、内燃機関のシリンダブロックの振動を検出するノックセンサ又は燃焼圧を検出する燃焼圧センサ又は燃焼室内のイオン電流を検出するイオン電流センサであることを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載の内燃機関のノック判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ノックの発生状態を判定する内燃機関のノック判定装置に関する発明である。
【背景技術】
【０００２】
一般に、内燃機関のノック判定装置は、内燃機関のシリンダブロックに、ノック振動を検出するノックセンサを取り付け、このノックセンサの出力信号からノック周波数成分をバンドパスフィルタで抽出し、このノック周波数成分のピーク値をノック判定閾値と比較してノック判定を行ったり、所定区間のノック周波数成分を積分して、その積分値をノック判定閾値と比較してノック判定を行うようにしたものが多い。
【０００３】
ノックは、点火時期を遅角すると防止できるが、点火時期の遅角によってエンジン出力や燃費が低下するため、聴感で許容できるノック音の範囲内で点火時期を進角させてエンジン出力や燃費を向上させることが要求されている。従って、ノック判定閾値は、聴感上の許容レベルを越えたノックのみを検出できるような値に適合する必要がある。
【０００４】
この観点から、特許文献１（特公平６−６０６２１号公報）に記載されているように、ノックセンサの出力信号のピーク値を対数変換した値の分布が所定の形状となるようにノック判定閾値を補正するようにしたものがある。
【特許文献１】特公平６−６０６２１号公報（第１頁〜第２頁等）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１のように、ノックセンサの出力信号のピーク値のみを用いた分布では、ノックセンサの出力信号に機械的・電気的なノイズが重畳した場合に、ノック発生時と同じような分布形状が形成されてしまい、ノック判定閾値の補正精度が悪化してノック判定精度が悪化するという問題が発生する。
【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、従ってその目的は、ノイズによるノック判定精度の悪化の問題を解決でき、ノック判定の精度・信頼性を向上させることができる内燃機関のノック判定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、請求項１に係る発明は、内燃機関のノック状態に応じた波形の信号を出力するセンサを搭載し、点火毎にこのセンサ出力からノックの特徴を表す複数の変数を求めてこれら複数の変数に関する所定点火回数分の分布を分布判定手段により求め、この分布の形状がノック発生時に現れる特徴を有するか否かをノック判定手段で判定してノックの発生状態を判定するようにしたものである。この構成では、センサ出力からノックの特徴を表す複数の変数を求めてこれら複数の変数に関する所定点火回数分の分布を求めるようにしているため、前記特許文献１のようにセンサ出力のピーク値のみの分布とは異なり、ノイズとノックとを区別できる分布を作成することができ、ノイズによるノック判定精度の悪化の問題を解決できて、ノック判定の精度・信頼性を向上させることができる。
【０００８】
この場合、請求項２のように、ノックの特徴を表す複数の変数は、センサ出力のノック周波数成分のピーク値と、該センサ出力の波形とノック特有の波形を表す理想ノック波形との相関性を表す形状相関係数を用いるようにすると良い。このようにすれば、センサ出力のノック周波数成分のピーク値のみではノイズとノックとを全く区別できない場合でも、形状相関係数によってノイズとノックとを精度良く区別することができる。
【０００９】
ところで、シリンダブロックの振動状態や燃焼圧の振動状態は、内燃機関の運転条件によって比較的大きく変化するため、センサ出力から直接分布を作成すると、運転条件が変化すると分布形状も変化してしまう。従って、センサ出力から直接分布を作成する場合は、運転条件毎に分布を作成する必要がある。
【００１０】
そこで、請求項３のように、複数の変数に関する所定点火回数分のデータを各変数の平均値と標準偏差を用いて正規化（標準化、無次元化）して、当該複数の変数の正規化データの分布を求めるようにすると良い。このように、正規化データを使用して分布を作成すれば、運転条件による差を無くした普遍的な分布を作成することができ、運転条件毎に分布を作成する必要がなくなり、分布作成の処理負荷を軽減できると共に、運転条件による分布の精度低下を回避することができる。
【００１１】
また、平均値と標準偏差を定義式通りに算出する場合、多量のデータ数を記憶するメモリが必要となる。しかも、所定のデータ数を蓄積するまでの期間は、平均値も標準偏差も更新されない。そこで、請求項４のように、フィルタリング手法を用いて近似的に平均値と標準偏差を求める方法を採用すると良い。このようにすれば、メモリを節約できると共に、１回のサンプリング毎に平均値と標準偏差を更新できるため、応答性に優れる。
【００１２】
ところで、分布を作成する際に、分布が存在する可能性のある全ての領域を細かく区分して各領域毎にカウンタを設けて分布を作成するようにしても良いが、この場合には、カウンタの数が多くなり過ぎてメモリ使用量が多くなり過ぎる欠点がある。
【００１３】
そこで、請求項５のように、分布が存在する可能性のある領域の中からノックの特徴が顕著に現れる複数の領域（以下「特徴領域」という）を抽出し、各特徴領域毎にカウンタを設け、点火毎に前記センサ出力から求めた複数の変数が属する特徴領域のカウンタをカウントアップすることで分布を求めるようにすると良い。このようにすれば、ノックの特徴が顕著に現れる少数の特徴領域のみのデータをカウントするだけで良いため、メモリ使用量を大幅に節約できるという利点がある。しかも、ノックの特徴が顕著に現れる部分のみを選択して抽出できるため、ノック判定の精度・信頼性も十分に確保することができる。
【００１４】
更に、請求項６のように、許容レベルを越えるノックが発生しているときの前記複数の変数に関する所定点火回数分の分布を理想ノック分布として記憶手段に記憶させておき、内燃機関の運転中に分布判定手段で求めた分布と理想ノック分布との相関性を演算して相関性が高いほどノックレベルが大きい（ノック発生頻度が高い）と判定するようにすると良い。このようにすれば、相関性の演算によってノックレベルを精度良く判定することができる。
【００１５】
本発明を実施する場合は、請求項７のように、分布判定手段で求めた前記分布に基づいてノックレベル（ノック発生頻度）を判定すると共に、このノックレベルに基づいて１燃焼毎のノック判定に用いるノック判定閾値を補正し、１燃焼毎にセンサ出力を前記ノック判定閾値と比較して１燃焼毎にノックの有無を判定するようにすると良い。このようにすれば、センサ出力に機械的・電気的なノイズが重畳した場合でも、ノック判定閾値を精度良く補正することができ、ノイズによるノック判定精度の低下を防止できる。しかも、製造ばらつきや経年変化による振動レベルの変化に追従してノック判定閾値を自動的に補正することができるため、常に適正なノック判定閾値を使用して精度の良いノック判定を行うことができると共に、設計・開発技術者がノック判定閾値を適合する際に、製造ばらつきや経年変化の影響を詳細に検討する必要がなくなり、ノック判定閾値の適合作業を簡略化できるという利点もある。
【００１６】
尚、請求項８のように、ノック波形を検出するセンサは、シリンダブロックの振動を検出するノックセンサ又は燃焼圧を検出する燃焼圧センサ又は燃焼室内のイオン電流を検出するイオン電流センサを用いるようにすれば良い。ノックの現象は、シリンダ内の混合気が点火プラグの着火による火炎伝播を待たずに自己着火して急激に燃焼することでシリンダ内の燃焼ガスが振動するために、燃焼圧や燃焼の過程で発生するイオンが振動すると共に、その振動がシリンダブロックに伝わって、それが外部にノック音（カリカリ又はカンカンという音）として聞こえる現象であるため、ノックセンサ、燃焼圧センサ、イオン電流センサのいずれを用いても、ノック特有の振動波形を検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、本発明を実施するための最良の形態を具体化した一実施例を図面に基づいて説明する。
【００１８】
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、吸入空気量を検出するエアフローメータ１４が設けられている。このエアフローメータ１４の下流側には、モータ１０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、排出ガスの空燃比を検出する空燃比センサ２４が設けられている。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と、ノック振動を検出するノックセンサ２８と、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。
【００２１】
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、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。
【００２２】
更に、このＥＣＵ２７は、後述する図２乃至図４のノック判定用の各ルーチンを実行することで、点火毎にノックセンサ２８の出力（以下単に「センサ出力」という）からノックの特徴を表す２つの変数（ピーク値と形状相関係数）を求めると共に、これら２つの変数に関する所定点火回数分のデータを各変数の平均値と標準偏差を用いて正規化（標準化、無次元化）して、当該２つの変数の正規化データの分布を求め、この分布と理想ノック分布との相関性（類似性）を表すノック判定用の相関係数（類似度）をノックレベル（ノック発生頻度）を表す指標として算出し、このノック判定用の相関係数に基づいて１燃焼毎のノック判定に用いるノック判定閾値を補正する。そして、ＥＣＵ２７は、１燃焼毎にセンサ出力のノック周波数成分のピーク値と形状相関係数の積を前記ノック判定閾値と比較して１燃焼毎にノックの有無を判定し、ノック有りと判定したときに点火時期を遅角補正してノックを抑制し、ノック無しの状態が続いたときに点火時期を進角補正するというノック制御を行うことで、聴感で許容できるノック音の範囲内で点火時期を進角させてエンジン出力や燃費を向上させるようにしている。
【００２３】
以下、このノック判定の方法について詳しく説明する。
（１）センサ出力から抽出する変数
センサ出力から抽出する変数は、ノックの特徴を表す変数である。本実施例では、この変数として、センサ出力のノック周波数成分のピーク値と、該センサ出力の波形とノック特有の波形を表す理想ノック波形との相関性を表す形状相関係数を用いる。この形状相関係数の演算は、次のようにして行う。まず、ピーク前後の所定期間の理想的なノック波形を理想ノック波形として定め、ピーク前のセンサ出力波形については理想ノック波形より上昇率が急峻であれば理想ノック波形をそのまま積算してピーク前の波形面積を求め、理想ノック波形より上昇率が緩やかであれば、センサ出力波形と理想ノック波形との差に応じて、理想ノック波形に対して所定量小さく補正した値を積算してピーク前の波形面積を求める。
【００２４】
ピーク後の波形面積については、ピーク後のセンサ出力波形と理想ノック波形との差に応じて理想ノック波形に対して小さく補正した値を積算してピーク後の波形面積を求める。このようにして、ピーク前・後の波形面積の演算が終了したら、ピーク前・後の波形面積を合計してピーク前後の所定期間の波形面積を求め、この波形面積を理想ノック波形の面積で割り算した値を形状相関係数とする。
【００２５】
（２）変数の正規化
エンジン運転中に、センサ出力から抽出したピーク値と形状相関係数のデータをＥＣＵ２７のメモリに蓄積し、所定点火回数分のデータを蓄積する毎に、ピーク値と形状相関係数についてそれぞれ平均値と標準偏差を算出し、この平均値と標準偏差を用いてピーク値と形状相関係数を次式により正規化（標準化、無次元化）する。
【００２６】
正規化ピーク値＝（ピーク値−ピーク値平均値）／ピーク値標準偏差
正規化形状相関係数
＝（形状相関係数−形状相関係数平均値）／形状相関係数標準偏差
この正規化により、運転条件による差を無くした普遍的な変数（ピーク値と形状相関係数）を求めることができる。
【００２７】
尚、平均値と標準偏差を定義式通りに算出するためには、多量のデータ数を記憶するメモリが必要となる。そこで、本実施例では、フィルタリング処理により近似的に平均値と標準偏差を求める。このようにすれば、平均値と標準偏差を逐次演算することができるため、多量のデータ数をメモリに記憶しなくても、近似的に逐次演算される平均値と標準偏差により、逐次正規化処理を行うことができる。
【００２８】
（３）検出分布の作成
ピーク値Ｓp と形状相関係数Ｓc との正規化データ（Ｓp ，Ｓc ）が、予め区分された複数の領域の何処に該当するか判断し、該当した領域のカウンタをカウントアップする。この処理を所定点火回数分繰り返すことで検出分布を作成する。
【００２９】
この際、検出分布が存在する可能性のある全ての領域を細かく区分して各領域毎にカウンタを設けて検出分布を作成するようにしても良いが、この場合には、カウンタの数が多くなり過ぎてＥＣＵ２７のメモリ使用量が多くなり過ぎる欠点がある。
【００３０】
そこで、本実施例では、検出分布が存在する可能性のある領域の中からノックの特徴が顕著に現れる少数の領域（以下「特徴領域」という）を抽出し、各特徴領域毎にカウンタを設け、点火毎にピーク値Ｓp と形状相関係数Ｓc との正規化データ（Ｓp ，Ｓc ）が属する特徴領域のカウンタをカウントアップすることで、正規化データ（Ｓp ，Ｓc ）の分布を求める。このようにすれば、ノックの特徴が顕著に現れる少数の特徴領域のみの正規化データ（Ｓp ，Ｓc ）をカウントするだけで良いため、メモリ使用量を大幅に節約できるという利点がある。しかも、ノックの特徴が顕著に現れる部分のみを選択して抽出できるため、ノック判定の精度・信頼性も十分に確保することができる。
【００３１】
（４）検出分布と理想ノック分布との相関性（ノックレベルの判定）
正規化データ（Ｓp ，Ｓc ）による検出分布と理想ノック分布との相関性（類似性）を表すノック判定用の相関係数（類似度）を演算する。このノック判定用の相関係数は、検出分布の形状がノック発生時に現れる特徴を有するか否かを判定する指標となる。
【００３２】
ここで、理想ノック分布は、予め許容レベルを越えるノックが発生しているときに上記方法で演算された正規化データ（Ｓp ，Ｓc ）の分布であり、ＥＣＵ２７のＲＯＭ等の不揮発性メモリ（記憶手段）に記憶されている。ノック判定用の相関係数は、検出分布のパターンと理想ノック分布のパターンの内積をノルムの積で割って求める。ノルムの積で割ることで、ノック判定用の相関係数の絶対値は常に１以下（−１≦ノック判定用相関係数≦１）になり、検出分布と理想ノック分布との相関性が高いほど、ノック判定用の相関係数は１に近い値になる。従って、ノック判定用の相関係数は、ノックレベル（ノック発生頻度）を表す指標となり、ノック判定用の相関係数が１に近い値になるほど、ノックレベルが大きい（ノック発生頻度が高い）と判定することができる。
【００３３】
（５）ノック判定閾値の補正
ノック判定用の相関係数を予め設定した判定値と比較し、このノック判定用の相関係数が判定値以上であれば、許容レベルを越えるノックが発生していると判断して、１燃焼毎のノック判定に用いるノック判定閾値を小さくするよう補正する。これにより、より小さなノックを検出できるようにする。
【００３４】
反対に、ノック判定用の相関係数が判定値よりも小さければ、ノックレベルが許容レベルを下回っていると判断する。この場合は、ノック制御により点火時期を必要以上に遅角させて、エンジントルクを低下させている可能性があるため、より大きなノックのみを検出するように、ノック判定閾値を大きくするよう補正する。尚、ノック判定用の相関係数が適正なノック状態に相当する所定範囲内に収まっているときには、ノック判定閾値を補正しないようにしても良い。
【００３５】
このような処理により、製造ばらつきや経年変化による振動レベルの変化に追従してノック判定閾値を自動的に補正することができるため、常に適正なノック判定閾値を使用して精度の良いノック判定を行うことができると共に、設計・開発技術者がノック判定閾値を適合する際に、製造ばらつきや経年変化の影響を詳細に検討する必要がなくなり、ノック判定閾値の適合作業を簡略化できるという利点もある。
【００３６】
以上説明したノック判定閾値の補正は、ＥＣＵ２７によって図２乃至図４の各ルーチンに従って実行される。以下、これら各ルーチンの処理内容を説明する。
【００３７】
［ノック判定閾値補正ルーチン］
図２のノック判定閾値補正ルーチンは、エンジン運転中に周期的に実行される。本ルーチンが起動されると、まずステップ１００で、変数（ピーク値Ｐと形状相関係数Ｃ）のサンプリング数をカウントする総カウンタをカウントアップし、点火毎にセンサ出力のノック周波数成分のピーク値Ｐを検出すると共に（ステップ１０１）、後述する図３の形状相関係数算出ルーチンを実行して、形状相関係数Ｃを算出する（ステップ１０２）。
【００３８】
この後、ステップ１０３、１０４に進み、後述する図４のピーク値の正規化ルーチンと図５の形状相関係数の正規化ルーチンを実行して、ピーク値Ｐと形状相関係数Ｃについて、それぞれ平均値と標準偏差σをなまし処理によって演算して、これらの平均値と標準偏差σを用いてピーク値Ｐと形状相関係数Ｃを正規化（標準化、無次元化）する。この後、ステップ１０５に進み、検出分布作成ルーチン（図示せず）を実行して、次のようにして検出分布を作成する。本実施例では、検出分布が存在する可能性のある領域の中からノックの特徴が顕著に現れる少数の領域（特徴領域）を抽出し、各特徴領域毎にカウンタを設ける。そして、ピーク値Ｐと形状相関係数Ｃの正規化データ（Ｓp ，Ｓc ）がいずれかの特徴領域に該当するか否かを判定し、該当する特徴領域があれば、その特徴領域のカウンタをカウントアップし、該当する特徴領域がなければ、いずれの特徴領域のカウンタもカウントアップしない。以上説明したステップ１０１〜１０５の処理が特許請求の範囲でいう分布判定手段としての役割を果たす。
【００３９】
この後、ステップ１０６に進み、総カウンタの値が所定値に達したか否かを判定し、総カウンタの値が所定値に達していなければ、上記ステップ１０１〜１０５の処理を繰り返す。これにより、ピーク値Ｐと形状相関係数Ｃのサンプリング数がそれぞれ所定値になるまで、ピーク値Ｐと形状相関係数Ｃのサンプリングと、それらのデータの正規化と、検出分布作成の処理を繰り返す。
【００４０】
そして、総カウンタの値が所定値に達した時点で、ステップ１０７に進み、ノック判定用相関係数算出ルーチン（図示せず）を実行して、正規化データ（Ｓp ，Ｓc ）による検出分布と理想ノック分布との相関性を表すノック判定用の相関係数を算出する。このノック判定用の相関係数は、正規化データ（Ｓp ，Ｓc ）による検出分布のパターンと理想ノック分布のパターンの内積をノルムの積で割って求める。
【００４１】
この後、ステップ１０８に進み、ノック判定用の相関係数を予め設定した判定値と比較し、この相関係数が判定値以上であれば、許容レベルを越えるノックが発生していると判断して、ステップ１０９に進み、１燃焼毎のノック判定に用いるノック判定閾値を小さくするよう補正する。これにより、より小さなノックを検出できるようにする。反対に、ノック判定用の相関係数が判定値よりも小さければ、ノックレベルが許容レベルを下回っていると判断する。この場合は、ノック制御により点火時期を必要以上に遅角させて、エンジントルクを低下させている可能性があるため、ステップ１１０に進み、より大きなノックのみを検出するように、ノック判定閾値を大きくするよう補正する。この後、ステップ１１１に進み、本ルーチンで使用する全てのカウンタをリセットして、本ルーチンを終了する。
【００４２】
尚、ステップ１０７、１０８の処理が特許請求の範囲でいうノック判定手段としての役割を果たす。
【００４３】
［形状相関係数算出ルーチン］
図３の形状相関係数算出ルーチンは、上記図２のノック判定閾値補正ルーチンのステップ１０３で実行されるサブルーチンである。本ルーチンが起動されると、まずステップ２０１で、検出したセンサ出力の波形（以下「検出波形」という）のピーク位置を検出する（図６参照）。
【００４４】
そして、次のステップ２０２で、ピーク前の検出波形ｓ［θ］を理想ノック波形ａ［θ］と比較して、ピーク前の形状相関係数ｃ［θ］を次のようにして算出する。ピーク前のクランク角θにおける検出波形ｓ［θ］が理想ノック波形ａ［θ］以下であるか否かを判定して、ピーク前のクランク角θにおける検出波形ｓ［θ］が理想ノック波形ａ［θ］以下であれば、ピーク前のクランク角θにおけるピーク前形状相関係数ｃ［θ］を“１”にセットし、ピーク前のクランク角θにおける検出波形ｓ［θ］が理想ノック波形ａ［θ］よりも大きければ、ピーク前のクランク角θにおけるピーク前形状相関係数ｃ［θ］を次式により算出する。
【００４５】
ｃ［θ］＝１−｛ｓ［θ］−ａ［θ］｝／ａ［θ］
この場合、検出波形ｓ［θ］と理想ノック波形ａ［θ］との偏差｛ｓ［θ］−ａ［θ］｝が大きくなるほど、相関性が低くなるため、ピーク前形状相関係数ｃ［θ］が減少する。図７にピーク前形状相関係数ｃ［θ］の算出例が示されている。
【００４６】
また、ステップ２０３で、ピーク後の検出波形ｓ［θ］と理想ノック波形ａ［θ］とを用いて、ピーク後のクランク角θにおけるピーク後形状相関係数ｃ［θ］を次式により算出する。
ｃ［θ］＝１−｜ｓ［θ］−ａ［θ］｜／ａ［θ］
【００４７】
この場合も、検出波形ｓ［θ］と理想ノック波形ａ［θ］との偏差の絶対値｜ｓ［θ］−ａ［θ］｜が大きくなるほど、相関性が低くなるため、ピーク前形状相関係数ｃ［θ］が減少する。図８にピーク後形状相関係数ｃ［θ］の算出例が示されている。
【００４８】
以上のようにしてピーク前後の所定期間の全てのクランク角θについて形状相関係数ｃ［θ］を算出する処理を繰り返した後、ステップ２０４に進み、最終的な形状相関係数Ｃを次式により算出する。
Ｃ＝Σｃ［θ］・ａ［θ］／Σａ［θ］
これにより、形状相関係数Ｃは常に１以下（０≦Ｃ≦１）になり、検出波形ｓ［θ］と理想ノック波形ａ［θ］との相関性が高いほど、形状相関係数Ｃは１に近い値になる。
【００４９】
［ピーク値の正規化ルーチン］
図４のピーク値の正規化ルーチンは、前記図２のノック判定閾値補正ルーチンのステップ１０１で実行されるサブルーチンである。本ルーチンが起動されると、まずステップ３０１で、ＥＣＵ２７のＲＡＭに記憶されている前回算出したピーク値Ｐの平均値Ｐav[n-1] と今回のピーク値Ｐ[n] を用いて、今回のピーク値Ｐ[n] の平均値Ｐav[n] を次のなまし処理の式により算出する。
Ｐav[n] ＝α ・Ｐ[n] ＋（１−α）・Ｐav[n-1]
【００５０】
上式において、αはなまし係数である。このなまし係数αは演算処理の簡略化のために、固定値としても良いが、エンジン運転状態に応じてなまし係数αをマップ又は数式等により変化させるようにしても良い。このようにすれば、例えば定常運転時には、平均値Ｐav(i）の正確性を重視した設定にし、過渡運転時には、追従性を重視した設定にするといった具合に、エンジン運転状態に応じて、正確性や追従性を調整できる利点がある。
【００５１】
この後、ステップ３０２に進み、ＥＣＵ２７のＲＡＭに記憶されている前回算出したピーク値Ｐの分散Ｖp[n-1]と今回のピーク値Ｐの平均値Ｐav[n] を用いて、今回のピーク値Ｐの分散Ｖp[n]を次のなまし処理の式を用いて算出する。
Ｖp[n]＝β・｛Ｐ[n] −Ｐav[n]｝2 ＋（１−β) ・Ｖp[n-1]
【００５２】
上式において、βはなまし係数である。このなまし係数βは演算処理の簡略化のために、固定値としても良いが、エンジン運転状態に応じてなまし係数βをマップ又は数式等により変化させるようにしても良い。このようにすれば、例えば定常運転時には、分散Ｖp の正確性を重視した設定にし、過渡運転時には、追従性を重視した設定にするといった具合に、エンジン運転状態に応じて、正確性や追従性を調整できる利点がある。
【００５３】
この後、ステップ３０３に進み、ピーク値Ｐの分散Ｖp[n]の平方根を演算してピーク値Ｐの標準偏差σp を求め（σp ＝√Ｖp[n]）、ピーク値Ｐの正規化データＳp を次式により算出する。
Ｓp ＝｛Ｐ[n] −Ｐav[n]｝／σp
【００５４】
［形状相関係数の正規化ルーチン］
図５の形状相関係数の正規化ルーチンは、前記図２のノック判定閾値補正ルーチンのステップ１０２で実行されるサブルーチンである。本ルーチンが起動されると、まずステップ４０１で、ＥＣＵ２７のＲＡＭに記憶されている前回算出した形状相関係数Ｃの平均値Ｃav[n-1] と今回の形状相関係数Ｃ[n] を用いて、今回の形状相関係数Ｃ[n] の平均値Ｃav[n] を次のなまし処理の式により算出する。
Ｃav[n] ＝α ・Ｃ[n] ＋（１−α）・Ｃav[n-1]
【００５５】
上式において、αはなまし係数である。このなまし係数αは演算処理の簡略化のために、固定値としても良いが、エンジン運転状態に応じてなまし係数αをマップ又は数式等により変化させるようにしても良い。このようにすれば、例えば定常運転時には、平均値Ｃav(i）の正確性を重視した設定にし、過渡運転時には、追従性を重視した設定にするといった具合に、エンジン運転状態に応じて、正確性や追従性を調整できる利点がある。
【００５６】
この後、ステップ４０２に進み、ＥＣＵ２７のＲＡＭに記憶されている前回算出した形状相関係数Ｃの分散Ｖc[n-1]と今回の形状相関係数Ｃの平均値Ｃav[n] を用いて、今回の形状相関係数Ｃの分散Ｖc[n]を次のなまし処理の式を用いて算出する。
Ｖc[n]＝β・｛Ｃ[n] −Ｃav[n]｝2 ＋（１−β) ・Ｖc[n-1]
【００５７】
上式において、βはなまし係数である。このなまし係数βは演算処理の簡略化のために、固定値としても良いが、エンジン運転状態に応じてなまし係数βをマップ又は数式等により変化させるようにしても良い。このようにすれば、例えば定常運転時には、分散Ｖc の正確性を重視した設定にし、過渡運転時には、追従性を重視した設定にするといった具合に、エンジン運転状態に応じて、正確性や追従性を調整できる利点がある。
【００５８】
この後、ステップ４０３に進み、形状相関係数Ｃの分散Ｖc[n]の平方根を演算して形状相関係数Ｃの標準偏差σc を求め（σc ＝√Ｖc[n]）、形状相関係数Ｃの正規化データＳc を次式により算出する。
Ｓc ＝｛Ｃ[n] −Ｃav[n]｝／σc
【００５９】
以上説明した本実施例によれば、センサ出力のノック周波数成分のピーク値と、該センサ出力の波形とノック特有の波形を表す理想ノック波形との相関性を表す形状相関係数を用い、これらピーク値と形状相関係数に関する所定点火回数分の分布を作成するようにしたので、前記特許文献１のようにセンサ出力のピーク値のみの分布とは異なり、ノイズとノックとを区別できる分布を作成することができ、ノイズによるノック判定精度の悪化の問題を解決できて、ノック判定の精度・信頼性を向上させることができる。
【００６０】
しかも、本実施例では、所定点火回数分のピーク値と形状相関係数のデータをそれぞれの平均値と標準偏差を用いて正規化して検出分布を作成するようにしたので、運転条件による差を無くした普遍的な検出分布を作成することができ、運転条件毎に検出分布を作成する必要がなくなり、分布作成の処理負荷を軽減できると共に、運転条件による検出分布の精度低下を回避することができる。
【００６１】
更に、本実施例では、検出分布と理想ノック分布との相関性（類似性）を表すノック判定用の相関係数をノックレベルの指標として算出し、このノック判定用の相関係数（ノックレベル）に基づいて１燃焼毎のノック判定に用いるノック判定閾値を補正するようにしたので、センサ出力に機械的・電気的なノイズが重畳した場合でも、ノック判定閾値を精度良く補正することができ、ノイズによるノック判定精度の低下を防止できる。しかも、製造ばらつきや経年変化による振動レベルの変化に追従してノック判定閾値を自動的に補正することができるため、常に適正なノック判定閾値を使用して精度の良いノック判定を行うことができると共に、設計・開発技術者がノック判定閾値を適合する際に、製造ばらつきや経年変化の影響を詳細に検討する必要がなくなり、ノック判定閾値の適合作業を簡略化できるという利点もある。
【００６２】
尚、本実施例では、ノック状態に応じた波形の信号を出力するセンサとして、シリンダブロックの振動を検出するノックセンサ２８を用いるようにしたが、燃焼圧を検出する燃焼圧センサを用いるようにしても良く、或は、燃焼室内のイオン電流を検出するイオン電流センサを用いるようにしても良い。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】本発明の一実施例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】ノック判定閾値補正ルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】形状相関係数算出ルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】ピーク値の正規化ルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】形状相関係数の正規化ルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】検出波形ｓ［θ］と理想ノック波形ａ［θ］の一例を示す図である。
【図７】ピーク前形状相関係数ｃ［θ］の一例を示す図である。
【図８】ピーク後形状相関係数ｃ［θ］の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００６４】
１１…エンジン（内燃機関）、１２…吸気管、１５…スロットルバルブ、１８…吸気管圧力センサ、１９…吸気マニホールド、２０…燃料噴射弁、２２…排気管、２３…触媒、２４…空燃比センサ、２７…ＥＣＵ（分布判定手段，ノック判定手段）、２８…ノックセンサ
【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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